هوش مصنوعی، انرژی پاک و فراتر از آن؛ بررسی روندهای فناورانه در تحلیل مک‌کنزی

روندهای آینده

 قدرت محاسباتی؛ چالش بزرگ در مسیر هوش مصنوعی

در دهه اخیر، قدرت محاسباتی به یکی از منابع حیاتی در توسعه هوش مصنوعی تبدیل شده است. مراکز داده به‌عنوان ستون فقرات فناوری‌های هوش مصنوعی، مدل‌های یادگیری ماشین را آموزش می‌دهند. با رشد مداوم تقاضا برای هوش مصنوعی، شرکت‌ها باید به‌صورت هوشمندانه و سریع در این حوزه سرمایه‌گذاری کنند.

سرعت پذیرش فناوری‌های نوظهور

فناوری‌های نوین مانند هوش مصنوعی مولد (Gen AI) با سرعت بالایی در حال پذیرش هستند و شرکت‌ها به‌طور فزاینده‌ای روی مقیاس‌گذاری این فناوری‌ها سرمایه‌گذاری می‌کنند. در عین حال، فناوری‌های جاافتاده‌تری مثل محاسبات ابری و اتصال پیشرفته همچنان نقش کلیدی در پذیرش فناوری‌های نوظهور ایفا می‌کنند.

اکوسیستم فناوری؛ لازمه پذیرش موفق

مقیاس‌گذاری و پذیرش فناوری‌ها نیازمند اکوسیستمی است که در آن عواملی مانند اعتماد کاربران، آمادگی کسب‌وکارها، قوانین محلی و دسترسی به نیروی کار ماهر تأثیرگذارند. به‌عنوان مثال، پذیرش هوش مصنوعی در بانک‌های آمریکای لاتین مشابه همتایان شمال آمریکایی است؛ اما در بخش تولیدی، تفاوت در هزینه‌های نیروی کار منجر به پذیرش متفاوت رباتیک می‌شود.

هم‌راستایی استراتژی‌ها با فناوری

مدیران اجرایی باید شرایط اکوسیستم و ظرفیت‌های داخلی خود را به‌درستی ارزیابی کنند تا استراتژی‌های پذیرش فناوری‌های جدید را با مدل‌های کسب‌وکار خود هم‌سو کنند. این ارزیابی به تصمیم‌گیری‌های دقیق در مورد میزان سرمایه‌گذاری کمک می‌کند و ریسک‌های ناشی از عدم قطعیت‌ها را کاهش می‌دهد.

۱۴ روند فناوری

این گزارش جامع، ۱۴ روند کلیدی فناوری را در پنج دسته اصلی طبقه‌بندی کرده است: ۱) انقلاب هوش مصنوعی، ۲) ساخت آینده دیجیتال، ۳) مرزهای م حاسبات و ارتباطات، ۴) مهندسی پیشرفته، و ۵) دنیای پایدار. این دسته‌بندی نه تنها بررسی هر روند را تسهیل می‌کند، بلکه امکان تحلیل ترکیبی و کشف پتانسیل‌های متقابل بین حوزه‌های مختلف را نیز فراهم می‌آورد.

در میان فناوری‌های مورد بررسی، مواردی چون هوش مصنوعی کاربردی، یادگیری ماشین صنعتی، رایانش ابری و لبه‌ای، فناوری‌های کوانتومی و انرژی‌های تجدیدپذیر جایگاه ویژه‌ای دارند. برای ارزیابی دقیق هر روند، معیارهای چندبعدی شامل شاخص نوآوری (براساس ثبت اختراعات و تحقیقات)، شاخص محبوبیت (براساس تحلیل اخبار و جستجوهای اینترنتی)، حجم سرمایه‌گذاری‌های انجام شده و سطح پذیرش سازمانی طراحی شده است. این رویکرد تحلیلی جامع، تصویری روشن از وضعیت فعلی و مسیر پیش‌روی هر فناوری ارائه می‌دهد.

این اینفوگرافیک تحلیلی، فناوری‌های پیشرفته را از دو بعد ارزیابی می‌کند: کیفی و کمّی. در بخش کیفی، سطح پذیرش فناوری‌ها با طیف رنگی ۱ (فناوری‌های نوپا) تا ۵ (فناوری‌های بالغ) نشان داده شده، ضمن آنکه شاخص‌های نوآوری و جذابیت بازار نیز در مقیاس ۰ تا ۱ سنجیده می‌شوند. از نظر کمی، اندازه عناصر نشان‌دهنده حجم سرمایه‌گذاری به میلیارد دلار است. این نمایش دوگانه به مخاطب کمک می‌کند هم وضعیت بلوغ فناوری‌ها و هم میزان سرمایه‌گذاری در هر حوزه را درک کند.

تحلیل داده‌ها نشان می‌دهد فناوری‌هایی که هم امتیاز پذیرش بالا (نزدیک به ۵) و هم حجم سرمایه‌گذاری قابل توجه دارند، در بازار نفوذ خوبی یافته‌اند، درحالی که فناوری‌های با امتیاز پایین‌تر و سرمایه‌گذاری کمتر، هنوز در مراحل اولیه توسعه قرار دارند. این رویکرد به درک بهتر وضعیت فعلی و آینده هر فناوری کمک شایانی می‌کند.

انقلاب هوش مصنوعی

۱. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

هوش مصنوعی مولد به الگوریتم‌ها مانند (ChatGPT) اطلاق می‌شود که داده‌های غیرساختاریافته (برای مثال، زبان طبیعی و تصاویر) را به‌عنوان ورودی گرفته و محتوای جدیدی از جمله صوت، کد، تصویر، متن، شبیه‌سازی‌ها و ویدئوها تولید می‌کنند. این فناوری می‌تواند با دسترسی به داده‌های غیرساختاریافته و چندمدلی، کارها را اتوماسیون، تقویت و تسریع کند. هوش مصنوعی مولد می‌تواند محتوای جدیدی را در اشکال مختلف از جمله متن، تصویر، ویدئو، صدا و کد تولید کند.

هوش مصنوعی مولد در سال ۲۰۲۳ به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین و تأثیرگذارترین فناوری‌های عصر حاضر ظهور کرده است. با جذب ۳۶ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری و رشد خیره‌کننده ۱۱۱ درصدی فرصت‌های شغلی، این فناوری به وضوح در حال ایجاد تحولی اساسی در بازار کار و اقتصاد جهانی است. سطح بلوغ فناوری که در مقیاس ۱ تا ۵ در حدود امتیاز ۳-۴ قرار دارد، نشان می‌دهد هوش مصنوعی مولد از مرحله آزمایشگاهی گذشته و به تدریج در صنایع مختلف نفوذ می‌کند، از طراحی و تولید محتوا گرفته تا حوزه‌های تخصصی‌تر مانند مراقبت‌های بهداشتی و مهندسی.

شاخص‌های نوآوری با امتیاز ۰.۸-۰.۹ از ۱ و علاقه‌مندی بازار با امتیاز ۰.۹ از ۱، گویای پیشرفت‌های چشمگیر در مدل‌هایی مانند GPT-4 و Midjourney است که مرزهای خلاقیت ماشینی را هر روز گسترده‌تر می‌کنند. این فناوری با قابلیت‌های منحصر به فرد خود در تولید متن، تصویر و موسیقی، نه‌تنها صنایع خلاق را متحول کرده، بلکه در حوزه‌های حیاتی‌تری مانند طراحی دارو و بهینه‌سازی فرآیندهای مهندسی نیز نویدبخش تحولات بزرگی است.

با این حال، رشد سریع این فناوری چالش‌های مهمی را نیز به همراه داشته است. مسائل اخلاقی ناشی از تولید محتوای جعلی، نیاز به تنظیم مقررات جامع برای استفاده مسئولانه و کمبود نیروی کار متخصص از جمله موانعی هستند که باید برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل‌های این فناوری برطرف شوند. پیش‌بینی‌ها حاکی از آن است که تا سال ۲۰۲۵ حدود ۳۰ درصد از محتوای دیجیتال توسط هوش مصنوعی مولد تولید خواهد شد و بازار آن به ارزش ۱۱۰ میلیارد دلار خواهد رسید.

۲. هوش مصنوعی کاربردی (Applied AI)

فناوری‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی کاربردی از مدل‌هایی استفاده می‌کنند که از طریق یادگیری ماشین آموزش دیده‌اند تا مسائل طبقه‌بندی، پیش‌بینی و کنترل را حل کنند. هدف این فناوری‌ها اتوماسیون فعالیت‌ها، افزودن یا تقویت قابلیت‌ها و خدمات، و بهبود تصمیم‌گیری‌ها است.

روند هوش مصنوعی کاربردی نشان‌دهنده تحولی چشمگیر در سال‌های اخیر است. در بازه ۲۰۱۹ تا ۲۰۲۳، شاخص نوآوری از ۰.۲ به ۰.۸ و شاخص علاقه‌مندی بازار از ۰.۴ به ۱.۰ رسیده که حاکی از رشد تصاعدی در توسعه و استقبال از این فناوری است. در سال ۲۰۲۳، این حوزه با جذب ۸۶ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری، به یکی از جذاب‌ترین حوزه‌های سرمایه‌گذاری تبدیل شده است. با این حال، کاهش ۲۹ درصدی آگهی‌های شغلی در مقایسه با سال قبل، نشان‌دهنده تغییر در الگوی استخدام و احتمالاً اتوماسیون برخی نقش‌های سنتی در این حوزه است.

امتیاز پذیرش این فناوری در سال ۲۰۲۳ که بر اساس مقیاس ۱ (فناوری نوپا) تا ۵ (کاملاً بالغ) سنجیده می‌شود، نشان‌دهنده قرار گرفتن هوش مصنوعی در مراحل میانی بلوغ است. این وضعیت بیانگر آن است که اگرچه هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است، هنوز برای رسیدن به مرحله بلوغ کامل و یکپارچه‌سازی گسترده در صنایع مختلف که هم‌زمان با فرصت‌های بی‌نظیر، چالش‌های جدیدی را نیز پیش روی صنایع و سیاست‌گذاران را دارد قرار داده است.

۳. صنعتی‌سازی یادگیری ماشین (Industrializing Machine Learning)

روند صنعتی‌سازی یادگیری ماشین به یک اکوسیستم در حال تحول سریع از راه‌حل‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزاری اطلاق می‌شود که امکان تسریع و کاهش ریسک در توسعه، استقرار و نگهداری سیستم‌های یادگیری ماشین را فراهم می‌آورد.

روند صنعتی‌سازی یادگیری ماشین نشان‌دهنده وضعیت متناقضی در حوزه هوش مصنوعی است. از یک سو، شاخص‌های کیفی نوآوری و علاقه‌مندی بازار (هر دو در مقیاس ۰ تا ۱) حاکی از توجه قابل‌ملاحظه به این فناوری است. از سوی دیگر، داده‌های کمّی تصویر پیچیده‌تری ارائه می‌کنند. سرمایه‌گذاری ۳ میلیارد دلاری در سال ۲۰۲۳، اگرچه قابل‌توجه است، اما در مقایسه با پتانسیل این حوزه عددی محافظه‌کارانه به نظر می‌رسد. نکته قابل‌تأمل، کاهش ۳۶ درصدی آگهی‌های شغلی است که می‌تواند نشان‌دهنده دو روند متضاد باشد: اولاً احتمال اتوماسیون مشاغل سنتی در این حوزه و ثانیاً تغییر در الگوی استخدام به سمت مهارت‌های تخصصی‌تر است.

به طورکلی به‌نظر می‌رسد این بخش از هوش مصنوعی در آستانه گذار از مرحله فناوری پیشرفته (frontier innovation) به مرحله پذیرش گسترده (fully scaled) قرار دارد. این وضعیت «گذار» توضیح‌دهنده کاهش موقت فرصت‌های شغلی سنتی در کنار جذب سرمایه‌گذاری محتاطانه است.

ساخت آینده دیجیتال

۴. نسل بعدی توسعه نرم‌افزار

توسعه نرم‌افزار نسل بعدی شامل ابزارها و فناوری‌هایی است که امکان ایجاد خطوط لوله استقرار کد مدرن و تولید، آزمایش، بازسازی و ترجمه خودکار کد را فراهم می‌کنند. این فناوری‌ها می‌توانند کیفیت برنامه‌ها و فرآیندهای توسعه را بهبود بخشند.

گزارش حاضر وضعیت پارادوکسیکال حوزه توسعه نرم‌افزارهای نسل آینده را در سال ۲۰۲۳ ترسیم می‌کند. جذب ۱۷ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری در این بخش، علی‌رغم کاهش ۳۷ درصدی آگهی‌های شغلی، حکایت از تحول ساختاری در صنعت دارد. شاخص‌های کیفی نوآوری و علاقه‌مندی بازار که در مقیاس ۰ تا ۱ اندازه‌گیری می‌شوند، نشان‌دهنده سطح بالای توجه به این فناوری‌هاست.

امتیاز پذیرش این فناوری‌ها در مقیاس ۱ (پیشرفته/نوپا) تا ۵ (کاملاً بالغ) بیانگر آن است که توسعه نرم‌افزارهای نسل جدید در مرحله گذار از آزمایشگاه‌ها به محیط‌های عملیاتی قرار دارد. کاهش چشمگیر فرصت‌های شغلی سنتی احتمالاً ناشی از سه عامل اصلی است:
۱) اتوماسیون فرآیندهای توسعه سنتی
۲) تغییر نیازمندی‌ها به سمت مهارت‌های پیشرفته‌تر
۳) ظهور ابزارهای هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار

۵. اعتماد دیجیتال و امنیت سایبری

روند اعتماد دیجیتال و امنیت سایبری شامل فناوری‌هایی است که پشت معماری‌های اعتماد، هویت دیجیتال، امنیت سایبری و Web3 قرار دارند. این فناوری‌ها به سازمان‌ها این امکان را می‌دهند تا اعتماد ذینفعان را بسازند، گسترش دهند و حفظ کنند.

داده‌ها در روند اعتماد دیجیتال و امنیت سایبری نشان می‌دهد شاخص نوآوری این حوزه با رشد ۱۰۰ درصدی از ۰.۴ در سال ۲۰۱۹ به ۰.۸ در سال ۲۰۲۳ رسیده است. هم‌زمان، شاخص علاقه‌مندی بازار نیز با افزایش ۶۷ درصدی از ۰.۶ به ۱.۰ صعود کرده که حاکی از اقبال گسترده سرمایه‌گذاران و مصرف‌کنندگان به این فناوری‌هاست. در سال ۲۰۲۳، این بخش موفق به جذب ۳۴ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری شده که نشان‌دهنده اعتماد بالای بازار به پتانسیل‌های تحول‌آفرین آن است.

همچنین رشد ۳۴ درصدی آگهی‌های شغلی در مقایسه با سال قبل است که بیانگر گسترش سریع بازار کار تخصصی در این حوزه می‌باشد. امتیاز پذیرش فناوری در محدوده ۳-۴ (از مقیاس ۵ مرحله‌ای) قرار دارد که نشان می‌دهد فناوری‌های تحرک هوشمند از مرحله آزمایشگاهی و نمونه‌های اولیه گذر کرده و در حال حاضر در مرحله پیاده‌سازی عملیاتی و تجاری‌سازی قرار دارند.

مرزهای محاسبات و ارتباطات

۶. اتصال پیشرفته

اتصال پیشرفته شامل شبکه‌های بی‌سیم با مصرف کم انرژی، سلول‌های 5G و 6G، Wi-Fi 6 و 7، ماهواره‌های مدار کم‌ارتفاع زمین و سایر فناوری‌های ارتباطات مخابراتی است.

صنعت محاسبات و ارتباطات در بخش اتصال پیشرفته در سال جاری با وضعیت متناقضی روبرو بوده است. از یک سو، این حوزه موفق به جذب ۲۹ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری شده که نشان‌دهنده اعتماد بالای سرمایه‌گذاران به پتانسیل‌های آن است. با این حال، کاهش ۲۴ درصدی آگهی‌های شغلی نسبت به سال قبل حاکی از تحولات ساختاری در بازار کار این صنعت می‌باشد.

شاخص‌های کیفی نوآوری و علاقه‌مندی بازار که هر دو در مقیاس ۰ تا ۱ اندازه‌گیری می‌شوند، نشان‌دهنده سطح مطلوب توجه به این فناوری‌هاست. امتیاز پذیرش فناوری که در مقیاس ۱ (فناوری پیشرفته نوپا) تا ۵ (کاملاً بالغ) سنجیده می‌شود، بیانگر قرار گرفتن این حوزه در مراحل میانی بلوغ است.

۷. فناوری‌های واقعیت فراگیر (Immersive-reality technologies)

فناوری‌های واقعیت فراگیر امکان تعاملات بلادرنگ در دنیای سه‌بعدی مجازی (که می‌تواند شامل دنیای فیزیکی واقعی نیز باشد) را فراهم می‌کنند. یک دنیای مجازی می‌تواند از فضای کاملاً تولید شده توسط کامپیوتر در واقعیت مجازی (VR) تا ترکیب واقعیت افزوده و مجازی باشد.

واقعیت ترکیبی (MR) و واقعیت افزوده (AR)، جایی که اشیاء تولید شده توسط کامپیوتر بر روی دنیای واقعی قرار می‌گیرند. این فناوری‌ها از محاسبات فضایی برای تفسیر فضای فیزیکی استفاده می‌کنند (برای مثال، با استفاده از حسگرها و دوربین‌ها مانند هدست‌های VR برای شناسایی حرکات دست) و شبیه‌سازی اضافه کردن داده‌ها، اشیاء و افراد به دنیای مجازی را ممکن می‌سازند.

شاهد تحولی چشمگیر در حوزه فناوری‌های محاسباتی و ارتباطی طی چهار سال گذشته هستیم. داده‌ها نشان می‌دهد شاخص نوآوری این گروه از ۰.۲ در سال ۲۰۱۹ به ۰.۸ در سال ۲۰۲۳ رسیده که رشد ۳۰۰ درصدی را نشان می‌دهد. هم‌زمان، شاخص علاقه‌مندی بازار نیز روندی صعودی داشته و به سطح قابل توجهی رسیده است. در سال ۲۰۲۳، این حوزه با وجود جذب ۶ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری، با کاهش ۳۶ درصدی آگهی‌های شغلی مواجه بوده که این تناقض ظاهری نیاز به تحلیل عمیق‌تری دارد.

۸. محاسبات ابری و لبه (Cloud and Edge Computing)

محاسبات ابری و لبه به بارهای کاری اطلاق می‌شود که در مکان‌های مختلف توزیع شده‌اند، مانند داده‌خانه‌های از راه دور هیپر مقیاس، مراکز منطقه‌ای و گره‌های محلی، تا برای کاهش تأخیر، هزینه‌های انتقال داده، رعایت مقررات حاکمیت داده، خودمختاری بر داده‌ها، ملاحظات امنیتی و غیره بهینه‌سازی شوند.

گزارش محاسبات ابری و لبه تصویری گویا از تحولات صنعت محاسبات و ارتباطات ارائه می‌دهد. این حوزه در سال جاری با جذب ۵۴ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری، به یکی از جذاب‌ترین مقاصد سرمایه‌گذاری تبدیل شده است. با این وجود، کاهش ۳۸ درصدی آگهی‌های شغلی نسبت به سال قبل، نشان‌دهنده تحولی ساختاری در این صنعت است.

شاخص‌های کیفی نوآوری و علاقه‌مندی بازار که هر دو در مقیاس ۰ تا ۱ اندازه‌گیری می‌شوند، بیانگر سطح بالای توجه به این فناوری‌هاست. امتیاز پذیرش فناوری در مقیاس ۱ (فناوری پیشرفته نوپا) تا ۵ (کاملاً بالغ) نشان می‌دهد این حوزه در مرحله گذار از توسعه به تجاری‌سازی قرار دارد.

۹. فناوری‌های کوانتومی

فناوری‌های مبتنی بر کوانتوم از ویژگی‌های منحصر به فرد مکانیک کوانتوم برای انجام محاسبات پیچیده با سرعتی بسیار سریع‌تر از کامپیوترهای کلاسیک، ایجاد شبکه‌های ارتباطی ایمن و تولید حسگرهایی با حساسیت بالاتر از نسخه‌های کلاسیک استفاده می‌کنند.

فناور‌ی‌های کوانتومی در صنعت محاسبات و ارتباطات در سال جاری با چالش‌ها و فرصت‌های متعددی روبرو بوده است. این حوزه موفق به جذب ۱ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری شده که در مقایسه با سال‌های گذشته کاهش محسوسی را نشان می‌دهد. هم‌زمان، کاهش ۱۷ درصدی آگهی‌های شغلی نسبت به سال قبل حاکی از رکود نسبی در بازار کار این صنعت است.

آمارهای سال ۲۰۲۳ نشان می‌دهد صنعت محاسبات و ارتباطات با چالش‌های متعددی دست و پنجه نرم می‌کند که مهم‌ترین آن‌ها کاهش جذابیت برای سرمایه‌گذاران با وجود جذب تنها ۱ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری، رکود محسوس در بازار کار که با کاهش ۱۷ درصدی آگهی‌های شغلی همراه بوده، و نیاز مبرم به ارتقای سطح نوآوری برای خروج از این وضعیت است. این شرایط بیانگر آن است که این صنعت در حال گذار از مرحله رشد سریع به بلوغ است و برای بازگشت به مسیر توسعه، نیازمند تحول در مدل‌های کسب‌وکار، افزایش کارایی فناوری‌ها و جذب سرمایه‌گذاری‌های هدفمند می‌باشد.

۱۰. مهندسی پیشرفته

آینده رباتیک

آینده رباتیک شامل پیشرفت ربات‌ها از انجام وظایف با هدف ثابت و از پیش برنامه‌ریزی شده به توانایی انطباق با ورودی‌های جدید و دنیای واقعی با درجه‌های بالاتر از خودمختاری و مهارت است.

صنعت رباتیک در سال جاری با وضعیتی پارادوکسیکال روبرو بوده است. از یک سو، این حوزه توانسته 6 میلیارد دلار سرمایه‌گذاری جذب کند که نشان‌دهنده اعتقاد سرمایه‌گذاران به پتانسیل‌های بلندمدت آن است. با این حال، کاهش 20 درصدی آگهی‌های شغلی نسبت به سال قبل حاکی از تحولات ساختاری در بازار کار این صنعت می‌باشد.

شاخص‌های کیفی نوآوری و علاقه‌مندی بازار که هر دو در مقیاس 0 تا 1 اندازه‌گیری می‌شوند، بیانگر سطح نسبتاً مطلوب توجه به این فناوری است. امتیاز پذیرش فناوری در مقیاس 1 (فناوری پیشرفته نوپا) تا 5 (کاملاً بالغ) نشان می‌دهد که رباتیک در مراحل میانی بلوغ قرار دارد و هنوز به پتانسیل کامل خود نرسیده است.

۱۱.آینده تحرک و جابجایی

فناوری‌های تحرک و جابجایی شامل خودروهای خودران و الکتریکی، سیستم‌های حمل‌ونقل هوایی شهری، و فناوری‌های ACES (مخفف: خودران‌سازی، اتصال هوشمند، الکتریکی‌سازی، و اشتراک‌گذاری خدمات حمل‌ونقل) می‌شوند. هدف اصلی این فناوری‌ها، بهبود کارایی و پایداری در سیستم‌های حمل‌ونقل زمینی و هوایی است.

صنعت مهندسی پیشرفته در سال ۲۰۲۳ با جذب ۸۳ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری، به یکی از جذاب‌ترین حوزه‌های فناوری تبدیل شده است. شاخص نوآوری این گروه از ۰.۲ در سال ۲۰۱۹ به ۰.۸ در سال ۲۰۲۳ رسیده که نشان‌دهنده رشد ۳۰۰ درصدی در توسعه فناوری‌های پیشرفته است. هم‌زمان، شاخص علاقه‌مندی بازار نیز روندی صعودی داشته و به سطح قابل توجهی رسیده است.

با تداوم روندهای کنونی، پیش‌بینی می‌شود شاخص نوآوری در حوزه مهندسی پیشرفته تا سال ۲۰۲۵ به ۰.۹ و تا ۲۰۲۷ به حد کامل ۱.۰ برسد که نشان‌دهنده شتاب فزاینده در توسعه فناوری‌های پیشرفته خواهد بود. هم‌زمان با این رشد، سطح پذیرش فناوری‌ها نیز به مرز ۴-۵ از مقیاس ۵ مرحله‌ای نزدیک می‌شود که بیانگر گذار از مرحله آزمایشگاهی به کاربردهای صنعتی گسترده است. این تحولات منجر به ظهور طیف جدیدی از مشاغل تخصصی خواهد شد که از جمله می‌توان به حوزه‌های نوظهوری مانند رباتیک پیشرفته با قابلیت‌های یادگیری عمیق، مواد هوشمند با ویژگی‌های برنامه‌پذیر و سیستم‌های تولید خودکار با قابلیت بهینه‌سازی بلادرنگ اشاره کرد.

۱۲. مهندسی پیشرفته

آینده مهندسی زیستی

بیو مهندسی به کاربرد اصول مهندسی در زیست‌شناسی اطلاق می‌شود، که از پیشرفت‌های فناوری برای بهبود سلامت و عملکرد انسان، تحول در زنجیره‌های ارزش غذایی، و ایجاد محصولات نوآورانه استفاده می‌کند.

صنعت مهندسی پیشرفته در سال جاری با جذب ۶۲ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری، جایگاه خود را به عنوان یکی از حوزه‌های پیشرو در فناوری تثبیت کرده است. با وجود این سرمایه‌گذاری قابل توجه، کاهش ۲۳ درصدی آگهی‌های شغلی نسبت به سال قبل نشان‌دهنده تحولی ساختاری در این صنعت است.

این تناقض ظاهری بین رشد سرمایه‌گذاری و کاهش فرصت‌های شغلی عمدتاً ناشی از سه عامل کلیدی است: گسترش استفاده از راهکارهای خودکارسازی پیشرفته، تغییر نیازمندی‌های مهارتی به سمت تخصص‌های فنی عمیق‌تر، و ادغام فناوری‌های نوظهوری مانند هوش مصنوعی و رباتیک در فرآیندهای مهندسی سنتی. پیش‌بینی می‌شود با تثبیت این فناوری‌ها و رسیدن به مرحله بلوغ کامل، شاهد ظهور نسل جدیدی از مشاغل تخصصی در حوزه‌هایی مانند طراحی الگوریتم‌های پیشرفته، مدیریت سیستم‌های خودکار و توسعه مواد هوشمند خواهیم بود.

۱۳. آینده فناوری‌های فضایی

فناوری‌های فضایی شامل ماهواره‌ها، موشک‌ها و فناوری‌های سکونت است که امکان عملیات و خدمات نوآورانه فضایی را فراهم می‌کنند.