Отчет Technology Trends Outlook анализирует 13 прорывных технологических трендов, которые могут существенно трансформировать глобальный бизнес.
Эти технологические тренды включают: развитие автономных ИИ-агентов; общее развитие ИИ, включая генеративный и аналитический AI; технологии производства специализированных чипов для AI тренировки, инференса, памяти, сетей передачи данных; новые сетевые технологии (Advanced connectivity); гибридные облачные решения; AR/VR; кибербезопасность; квантовые вычисления, автономную робототехнику; автономные транспортные средства; биотехнологию, генно инженерию, синтетическую биологию; спутники, ракеты, космические системы связи и слежения, межпланетную инфраструктуру; возобновляемую энергию, батареи, зеленые технологии.
Отчет также включает в себя оценку потребностей в рабочей силе/STEM талантах для развития этих трендов. McKinsey подошел к оценке талантов следующим образом:
Спрос на таланты: они сначала проанализировали частоту (в %) упоминания тех или иных skills, которые компании указывают в своих постах и показали топ-7 навыков в открытых вакансиях в отрасли тренда, проранжированные от наиболее востребованного к менее. Количество объявлений о вакансиях получено из собственной Платформы организационных данных McKinsey, которая хранит лицензированные обезличенные данные из публично доступных профессиональных профилей и объявлений о работе. Данные преимущественно собраны из англоязычных стран.
Именно на пересечении технологий рождаются самые большие прорывы
Предложение талантов: а затем посмотрели, как много людей указывают эти навыки в своих резюме, и посчитали, насколько предложение кадров соответствует спросу. Если навыки часто упоминаются в объявлениях, но редко в резюме, это сигнал о дефиците таланта. Так McKinsey построил некую карту «разрыва талантов» для каждого тренда: где не хватает специалистов, и какие именно навыки надо развивать.
На базе отчета McK я быстро создал вот такую простую табличку, которая включает в себя:
а) все тренды;
б) топ-3 Tech skills required в каждом из трендов;
в) наличие таких skills у талантов (в % в резюме на позиции в этих отраслях);
г) skill, который меньше всего представлен в резюме (показан зеленым в предпоследнем столбике) — то есть здесь самый большой разрыв талантов сейчас;
д) skill, который больше всего представлен в резюме (красный цвет в последнем столбике) — здесь перенасыщение людей, которые указали эти skills при подаче на вакансии в той или иной отрасли.
Я также раскрасил Tech Talent availability:
— если вы видите зеленый цвет, то этот skill сейчас в большом нереализованном спросе в этой трендовой отрасли; желтый цвет показывает умеренный гэп в талантах, который все равно надо закрывать;
— оранжевый и красный цвета показывают, что при поиске работы в этой области у вас будет много конкурентов, которые также указали такой же skill, которым вы обладаете.
Мне кажется, эта табличка позволяет сделать/визуализировать несколько интересных выводов:
1. Есть универсальные навыки, которые открывают доступ к различным отраслям: знание Python (открывает двери в Agentic AI, AI, Semiconductors, Cloud, Robotics, Quantum), Machine learning (в спросе AI, Agentic AI, Robotics, Bioengineering), общие знания ИИ (Immersive, Quantum, Cybersecurity). Вообще ИИ — универсальная технология общего назначения, которая востребована сейчас почти в каждой отрасли и бизнес-функции.
2. Есть сферы/тренды, в которых точно есть дефицит талантов — Quantum tech, Immersive reality, Advanced connectivity, Green tech. Наверное, это перспективные отрасли для обучения с точки зрения пока еще низкой конкуренции талантов.
3. Понимание как работать с AWS, знание 5G технологий, GPU среди самых дефицитных скиллов в отчете в отдельных отраслях. Они имеют 20% охвата в резюме, при этом входят в топ потребностей рынка.
4. В то же время есть навыки, в которых уже достаточно высокая конкуренция, а соответственно вам не будут платить много за ваши уникальные знания: Java, Linux, Prompt Engineering, C++, Data analysis.
5. Также есть отрасли в которых наверняка начинают искать других специалистов: например, на Bioengineering подается очень много биологов (что понятно); также как на Robotics и Space technologies — специалистов в Manufacturing. Но таких специалистов там уже значительно больше, чем вакансий.
6. Навыки, которые многие люди указывают в отдельных отраслях:
— в Bioengineering — Data analysis (если вы хотите развиваться в этой области, то лучше как минимум указывать Биостатистику — таких специалистов еще не так много);
— если хотите заниматься Mobility или Self driving cars, то знайте, что в то время, когда Fleet management все еще в спросе для компаний типа Tesla или Waymo, таких специалистов также очень много. Лучше развивать навыки в сфере UX для автономных девайсов.
— для Cybersecurity — риск-менеджеров или Blockchain-специалистов тоже уже много, лучше развиваться в сфере Incident response протоколов или Threat intelligence.
Один из ключевых советов в отчете McKinsey — обращать внимание не только на отдельные технологические тренды, но и на их комбинаторную силу. Я также думаю, что именно на пересечении технологий рождаются самые большие прорывы.
Что делать дальше? Очень рекомендую почитать этот отчет именно об отраслях, которые вам интересны. Там есть много контента о каждом из трендов, которые я здесь не описывал.
Сам отчет может быть интересен как минимум университетам и подросткам, которые думают о будущей Tech специальности, и еще не успели податься на Менеджмент в украинские вузы.
Думаю, что студентам STEM специальностей стоит выбирать обучение тем навыкам, которые пока редко встречаются в резюме, но пользуются стабильным спросом на рынке с учетом технологических трендов.
Для профессионалов же стратегия может быть в комбинировании своих уже имеющихся навыков с теми, которые сейчас в дефиците, чтобы оставаться конкурентоспособными в новых отраслях в будущем.
А университетам и образовательным программам, наверное, пришло время обновить куррикулумы в соответствии с технотрендами и с прицелом закрывать «узкие места» на рынке талантов, которые уже четко обозначены, и также начинать строить междисциплинарные программы.