13 технологічних трендів, які визначатимуть майбутнє за версією McKinsey

10.08.2025

967

У McKinsey вийшов новий звіт про tech trends, які вони бачать на ринку. Владислав Рашкован, заступник виконавчого директора МВФ пояснив для nv основні висновки.

Звіт Technology Trends Outlook аналізує 13 проривних технологічних трендів, які можуть суттєво трансформувати глобальний бізнес.

Ці технологічні тренди включають:

- розвиток автономних ШІ-агентів;
- загальний розвиток ШІ, включно з генеративним та аналітичним AI;
- технології виробництва спеціалізованих чіпів для AI тренування, інференсу, пам’яті, мереж передачі даних;
- нові мережеві технології (Advanced connectivity);
- гібридні хмарні рішення;
- AR/VR;
- кібербезпеку;
- квантові обчислення, автономну робототехніку;
- автономні транспортні засоби;
- біотехнологію, генну інженерію, синтетичну біологію; супутники, ракети, космічні системи зв’язку й стеження, міжпланетну інфраструктуру; відновлювану енергію, батареї, зелені технології.

Звіт також містить в собі оцінку потреб в робочій силі/STEM-талантах для розвитку цих трендів. McKinsey підійшов до оцінки талантів таким чином:

Попит на таланти: вони спочатку проаналізували частоту (в %) згадування тих чи інших skills, які компанії вказують у своїх постах і показали топ-7 навичок у відкритих вакансіях в галузі тренду, проранжовані від найбільш затребуваного до менш. Кількість оголошень про вакансії отримана з власної Платформи організаційних даних McKinsey, яка зберігає ліцензовані знеособлені дані з публічно доступних професійних профілів та оголошень про роботу. Дані переважно зібрані з англомовних країн.

Саме на перетині технологій народжуються найбільші прориви

Пропозиція талантів: а потім подивились, як багато людей вказують ці навички у своїх резюме, і порахували, наскільки пропозиція кадрів відповідає попиту. Якщо навички часто згадуються в оголошеннях, але рідко в резюме, це сигнал про дефіцит таланту. Так McKinsey побудував таку собі карту «розриву талантів» для кожного тренду: де бракує фахівців, і які саме навички треба розвивати.

На базі звіту McK я швидко створив ось таку просту табличку, яка охоплює:

а) всі тренди;

б) топ-3 tech skills required в кожному з трендів;

в) наявність таких skills у талантів (у % в резюме на позиції в цих галузях);

г) skills, якs найменше представленs в резюме (показанs зеленим в передостанньому стовпчику) — тобто тут найбільший розрив талантів зараз;

д) skills, які найбільше представлені в резюме (червоний колір в останньому стовпчику) — тут перенасичення людей, які вказали ці skills при поданні на вакансії в тій чи іншій галузі.

Я також розфарбував Tech Talent availability:

— якщо ви бачите зелений колір, то цей skill зараз у великому нереалізованому попиті в цій трендовій галузі; жовтий колір показує помірний геп в талантах, який все одно треба закривати;

— помаранчевий та червоний кольори показують, що при пошуку роботи в цій галузі у вас буде багато конкурентів, які також вказали такий же skill, яким ви володієте.

Картинка 2

Мені здається, ця табличка дозволяє зробити/візуалізувати декілька цікавих висновків:

1. Є універсальні навички, які відкривають доступ до різних галузей: знання Python (відкриває двері в Agentic AI, AI, Semiconductors, Cloud, Robotics, Quantum), Machine learning (в попиті AI, Agentic AI, Robotics, Bioengineering), загальні знання ШІ (Immersive, Quantum, Cybersecurity). Взагалі ШІ – універсальна технологія загального призначення, яка має попит зараз майже в кожній галузі та бізнес-функції.

2. Є сфери/тренди, в яких точно є дефіцит талантів — Quantum tech, Immersive reality, Advanced connectivity, Green tech. Напевно, це перспективні галузі для навчання з погляду поки що низької конкуренції талантів.

3. Розуміння як працювати з AWS, знання 5G технологій, GPU серед найдефіцитніших скілів у звіті в окремих галузях. Вони мають <20% охоплення в резюме, при цьому входять у топ потреб ринку.

4. Водночас є навички, в яких вже досить висока конкуренція, а відповідно вам не будуть платити багато за ваші унікальні знання: Java, Linux, Prompt Engineering, C++, Data analysis.

5. Також є галузі в яких напевно починають шукати інших спеціалістів: наприклад, на Bioengineering подається дуже багато біологів (що зрозуміло); також як на Robotics та Space technologies — сспеціалістів Manufacturing. Але таких спеціалістів там вже значно більше, ніж вакансій.

6. Навички, які багато людей вказують в окремих галузях:

- в Bioengineering — Data analysis (якщо ви хочете розвиватися в цій галузі, то краще як мінімум вказувати Біостатистику — таких спеціалістів ще не так багато);

- якщо хочете займатися Mobility або Self driving cars, то знайте, що в той час, коли Fleet management все ще в попиті для компаній типу Tesla або Waymo, таких спеціалістів також дуже багато. Краще розвивати навички в сфері UX для автономних девайсів.

- для Cybersecurity — ризик-менеджерів або Blockchain-спеціалістів теж вже багато, краще розвиватися в сфері Incident response протоколів або Threat intelligence.

Одна з ключових порад у звіті McKinsey — звертати увагу не лише на окремі технологічні тренди, а й на їхню комбінаторну силу. Я також думаю, що саме на перетині технологій народжуються найбільші прориви.

Що робити далі? Дуже рекомендую почитати цей звіт саме про галузі, які вам цікаві. Там є багато контенту про кожний із трендів, які я тут не описував.

Сам звіт може бути цікавим як мінімум університетам та підліткам, які думають про майбутню tech-спеціальність, і ще не встигли податися на Менеджмент в українські виші.

Думаю, що студентам STEM-спеціальностей варто обирати навчання тим навичок, які поки що рідко зустрічаються в резюме, але мають стабільний попит на ринку з урахуванням технологічних трендів.

Для професіоналів же стратегія може бути в комбінуванні своїх уже наявних навичок із тими, які зараз у дефіциті, щоби залишатися конкурентоспроможними в нових галузях в майбутньому.

А університетам і освітнім програмам, напевно, прийшов час оновити курикулуми відповідно до технотрендів і з прицілом закривати «вузькі місця» на ринку талантів, які вже чітко позначені, і також починати будувати міждисциплінарні програми.

Читайте також