McKinsey’nin 2024 Teknoloji Trendleri [100p PDF]

xguru · 2024-07-26T11:31:01+09:00

Yapay zeka devrimi Üretken yapay zeka Uygulamalı yapay zeka Makine öğreniminin endüstrileşmesi Dijital geleceği inşa etmek Yeni nesil yazılım geliştirme Dijital güven ve siber güvenlik Bilgi işlem ve bağlantının ön cephesi Gelişmiş bağlantı Sürükleyici gerçeklik teknolojileri Bulut ve edge bilişim Kuantum teknolojileri İleri mühendislik Robotiğin geleceği Mobilitenin geleceği Biyomühendisliğin geleceği Uzay teknolojilerinin geleceği Sürdürülebilir dünya Elektrifikasyon ve yenilenebilir enerji Elektrifikasyon ve yenilenebilir enerjinin ötesindeki iklim teknolojileri İçindekiler yukarıdaki gibi. Aşağıda yapay zekanın özetlediği içerik yer alıyor. Üretken yapay zeka Üretken yapay zeka; konuşmalı yapay zeka, görsel üretimi, müzik besteleme gibi alanlarda sıçramalı ilerleme kaydederek çok geniş bir yelpazede inovasyonu hızlandırıyor. Ancak önyargı, yanlış bilgi ve deepfake gibi riskleri de beraberinde getiriyor; bu nedenle bunlara yönelik önlemlerin de geliştirilmesi gerekiyor. Çok modlu üretken modeller, güçlü açık kaynak modeller, doğal dil işlemede context window genişlemesi, LLM'lerin kurumsal araçlara gömülmesi ve Multi-agent yaklaşımının daha yaygın kullanılması başlıca teknoloji trendleri arasında yer alıyor. Başlıca belirsizlik unsurları Siber güvenlik ve gizlilik endişeleri Etik değerlendirmeler Regülasyonlar ve uyumluluk Telif hakkı sahipliği ve koruma Çevresel etki Hatalı sonuçlar Temel sorular Model üretim maliyetlerindeki değişim ve rekabet dinamikleri Şirket harcamalarındaki artış ve gelir yaratma Açık kaynak ile kapalı kaynaklı sistemlerin gelişimi Risk unsurlarının nasıl yönetileceği Sosyal mühendisliğe yönelik politikalar Gerçek kullanım için gerekli hata oranı ve hallucination kontrol düzeyi Gen AI'nin yol açacağı iş rolü değişimlerinin düzeyi İlgili teknolojik gelişmelere bağlı başlıca kullanım senaryoları ve şirketlerin konumlanması Uygulamalı yapay zeka Makine öğrenimi, bilgisayarlı görü ve doğal dil işleme gibi analitik yapay zeka teknolojileri tüm alanlarda giderek daha önemli hale geliyor. Üretken yapay zekaya yönelik ilgi, uygulamalı yapay zekanın potansiyeline dair farkındalığı da artırıyor. Ancak kurum kültürünün değişmesi, büyük ölçekli verinin elde edilmesi/kullanılması/yapılandırılması ve son kullanıcıların model çıktısını yorumlayıp güven oluşturması gibi zorluklar da bulunuyor. Veri odaklı yapay zekaya verilen önemin artması, donanım hızlandırmasına yönelik momentumin yükselmesi ve üretken yapay zekanın uygulamalı yapay zekanın önünü daha da açması başlıca trendler arasında. Başlıca belirsizlik unsurları Siber güvenlik ve gizlilik sorunları Regülasyon ve uyumluluk Etik değerlendirmeler Operasyonel riskler Temel sorular Üretken yapay zeka ile uygulamalı yapay zekanın stratejik birleşimi Yetenek ve teknoloji yığınına ilişkin çıkarımlar Rekabet avantajı elde etme yolları Maliyet azaltımı ile yapay zekanın güvenilirliği/sorumluluğu arasındaki denge Yapay zeka kaynaklı riskleri yönetmek için alınacak önlemler Makine öğreniminin endüstrileşmesi MLOps, şirket içinde makine öğrenimi uygulamalarını ölçeklendirme ve sürdürme sürecidir; ML pilot projelerini sağlam iş süreçlerine dönüştürmede kritik rol oynar. Özellikle Gen AI'nin ortaya çıkışıyla birlikte MLOps yetkinliklerine yönelik gereksinimler de değişiyor. İzleme ve orkestrasyonun MLOps'un temel bileşenleri haline gelmesi, önceden oluşturulmuş çözümler ve API kullanımının artması ve Gen AI için MLOps'un önem kazanması başlıca trendler arasında. Başlıca belirsizlik unsurları Endüstrileşmiş ML benimsenmesi için gerekli ön yatırım ve kaynak ihtiyacı ML çözümlerini büyük ölçekte sürdürmek için süreçlerin ve sorumlulukların netleştirilmesi Hızla evrilen pazarda mevcut tedarikçi ürünleri ile yeni ürünler arasında değer üretim verimliliğini dengeleme Yetkinlik uyumsuzluğu olasılığını önleme Önyargıyı azaltmak için sürekli izleme ve değerlendirme Artan otomasyona bağlı olarak beceri ve yeteneklerin evrimi Temel sorular MLOps uygulamaları ile teknoloji ekosisteminin hangi yönde evrileceği Yeni ML teknolojileri arasında kurumun ihtiyaçlarına en uygun öncelikler Endüstrileşmiş ML'nin organizasyon, operasyon modeli ve mühendislik rollerine etkisi AI/ML'nin güvenilir ve sorumlu kullanımını sağlamak için MLOps çalışmaları ile sorumluluk rollerinin tanımlanması MLOps'un ML/DL/Gen AI entegrasyon yöntemleri Yeni nesil yazılım geliştirme Üretken yapay zeka, bulut tabanlı mimariler gibi ileri teknolojiler geliştiricilerin yeteneklerini güçlendiriyor ve teknik olmayan uzmanların da uygulama geliştirmeye katılmasını mümkün kılıyor. Entegrasyon zorlukları, net ölçüm göstergelerinin olmaması ve geliştiricilerin büyük ölçekte yeniden eğitilmesi ihtiyacı nedeniyle yaygın benimsenme daha uzun sürebilir. Ancak erken benimseyen şirketler verimlilik artışının temelini atıyor. Yapay zeka tabanlı geliştirme araçlarının kavram kanıtı aşamasından geniş ölçekli kullanıma geçmesi, entegre geliştirme platformlarına yönelim, yetenek alanındaki değişim ve uyumluluk ile güvene yönelik ilginin artması güncel trendler arasında. Başlıca belirsizlik unsurları Yalnızca otomatik test ve incelemelere güvenilmesi durumunda hata artışı Low/No-code kullanımının deneyimli geliştiricilerin izleme ve debugging desteği olmadan taşıdığı sınırlamalar Farklı tedarikçilerin koordine edilmemiş değişiklik ve yükseltmeleri nedeniyle sürüm yönetiminin zorlaşması Yapay zeka tarafından üretilen kodun kalite ve güvenlik sorunları Yapay zeka üretimli kodun fikri mülkiyet ve hukuki sorumluluk sorunları API kaynaklı potansiyel güvenlik açıkları Temel sorular Yapay zeka tarafından üretilen kodun yazılım mühendislerinin günlük işleri, sorumlulukları ve sayıları üzerindeki etki düzeyi Amatör geliştiricilerin no-code teknolojilerini kullanmasının profesyonel yazılım geliştiricilere olan talebi ne ölçüde azaltabileceği Ekiplerin çalışma biçimindeki değişimi benimseyip benimsemeyeceği Yapay zeka üretimli kodun fikri mülkiyet sorunları Uygulamanın bakım sorumluluğunun kimde olacağı Kurumun yazılım ekiplerini yeniden eğitmeye yatırım yapıp yapmayacağı Mühendislerin AI destekli araçların kaliteli çıktısını ayırt etme becerisinin nasıl güçlendirileceği Dijital güven ve siber güvenlik Dijital güven ve siber güvenlik, kurumların teknoloji ve veri risklerini yönetmesine, inovasyonu hızlandırmasına ve varlıklarını korumasına yardımcı olur. Bulut/edge bilişim, uygulamalı yapay zeka, yeni nesil yazılım geliştirme gibi yeni teknolojilerin benimsenmesiyle önemi daha da artıyor. Ancak entegrasyon zorlukları, kurumsal silo yapıları ve yetenek açığı nedeniyle uygulamada güçlüklerle karşılaşılıyor. Gen AI risklerinin ve hazırlık düzeyinin yönetimi başlıca odak noktası haline gelirken, siber suçlular ve tehditler hızla evriliyor; CISO rolü dışında yeni alıcılar ortaya çıkıyor; siber güvenlik platformları ile Best-of-breed çözümler arasındaki tartışma sürüyor; Bitcoin ve Ethereum ETF'leri ana akım ilgiyi tetikliyor; blockchain şirketleri pilot aşamadan tokenlaştırılmış finansal varlıkların büyük ölçekli kurulumuna geçiyor. Başlıca belirsizlik unsurları Uygulamanın karmaşıklığı Legacy sistemlerle entegrasyonda uyumluluk sorunları Sektör bazında güven mimarisi teknolojilerinin kullanımına ilişkin standartlaşma eksikliği Gizlilik ile adillik/güvenlik arasındaki gerilim Jeopolitik gerilimlere bağlı artan siber riskler Blockchain ve tokenization için parçalı regülasyon ortamı Büyük yapay zeka modellerinin açıklanabilir biçimde nasıl açılacağına dair belirsizlik Gizli verilerin LLM eğitiminde kullanılmasına ilişkin şirket endişeleri Liderlerin dijital güven önlemlerini temel ürün özelliklerine entegre etme konusundaki farkındalık eksikliği Web3'ün değer önerisi ve UX'inin yeterince anlaşılmaması Düzenleyici kurumların tüketiciyi korumaya yönelik artan ilgisi Temel sorular Müşteri/çalışan/toplulukların güvenlik, deneyim ve gizlilik beklentilerinin nasıl yönetileceği Düzenleyici kurumların yeni güven teknolojilerinin gereksinimlerini geçmiş standartlarla nasıl uyumlu hale getireceği Düzenleyici kurumların proaktif siber güvenlik risk yönetimine yönelik artan beklentileri karşısında raporlama maliyetlerinin nasıl yönetileceği En kritik sistem/veri türlerinin belirlenmesi ve risk altında olan alanların tespiti Geleceğe hazır dijital portföy mimarisine "zero trust" gibi kavramların nasıl gömüleceği Web3 için teknik açıdan güvenilir ve ticari açıdan uygulanabilir iş modelleri ile değer zincirleri Web3 ekosisteminin mevcut kurumsal sistem mimarileri ve Web2 platformlarıyla nasıl birlikte var olacağına dair gelecekte ele alınması gereken sorular Gelişmiş bağlantı Gelişmiş bağlantı teknolojileri; tüketici, mobilite, üretim ve tarım gibi çeşitli sektörlerde deneyimi dönüştürme potansiyeline sahip. Yatırım getirisindeki belirsizlik nedeniyle bazı şirketler en yeni bağlantı teknolojilerine yatırım yapmaktan çekinse de, yeni nesil uydu bağlantısı, özel 5G ağları ve 6G hızla gelişirken telekom operatörleri ve şirketlerin bu faydalardan yararlanmak için hazırlık yapması gerekiyor Telekom sektöründeki zorlukların sürmesi, özel ağların benimsenmesindeki ilerleme, 6G’deki sürekli gelişime rağmen bazı soru işaretlerinin varlığını koruması, mobil ağlarda xRAN benimsenmesinin yükselişi ve LEO uydu constellation’larının kurulmasındaki ilerleme başlıca eğilimler arasında yer alıyor Başlıca belirsizlik faktörleri Telekom operatörlerinin kârlılığının bozulması Endüstriyel dikeyleşme ile müşterilerin hizmet seviyesi anlaşması taleplerini karşılayacak olgun kullanım senaryolarının eksikliği IoT benimsenme hızını yavaşlatan pazar parçalanmışlığı, güvenlik sorunları, birlikte çalışabilirlik eksikliği, karmaşık kurulum ve standardizasyon yetersizliği gibi nedenlerle ekosistem olgunluğunun düşük olması 5G/6G altyapısının kurulmasında devlet müdahalesinin rolüne dair belirsizlik Temel sorular Telekom sektörünün kârlılığı artırmak için ihtiyaç duyduğu köklü değişimler Fiber pazarındaki değişimlerin müşterilerin ağ seçenekleri üzerindeki etkisi 5G’nin gelir yaratma açısından yeterli olup olmadığı Paydaşların yeni nesil kablosuz teknolojilere yönelik beklentileri 6G’nin nasıl şekilleneceği ve ağ ekipmanı sağlayıcıları, telekom operatörleri, şirketler ve çip üreticilerinin yatırım yapıp gelir elde edebilmesi için gerekli koşullar Özel ağ benimsenmesinin başarılı olup olmayacağı ve şirketlerin bu faydaları kaçırmamak için ne yapması gerektiği Artan LEO fırlatmaları ve teknolojik gelişmeler sonucunda uydu arz fazlası oluşup oluşmayacağı Sürükleyici gerçeklik teknolojileri Sürükleyici gerçeklik teknolojileri, gerçek dünyaya sanal nesneler eklemeyi veya sanal dünyada etkileşimi mümkün kılıyor. Donanım geliştirmedeki gecikmeler, istikrarsız yatırım ortamı ve tüketici talebi gibi zorluklara rağmen, Vision Pro başlığının piyasaya çıkışı ve şirketlerin dijital ikiz teknolojisine ilgisinin sürmesi bu alanın dayanıklılığını gösteriyor Başlık pazarındaki seçici büyüme, oyunların ötesine geçerek dijital deneyimlere genişleyen sanal dünyalar ve kurumsal benimsemenin sürmesine rağmen ölçeklenmenin beklenenden uzun sürmesi başlıca trendler arasında Başlıca belirsizlik faktörleri Donanım/yazılım iyileştirmeleri yoluyla küçülme, dayanıklılık artışı, hassasiyet ve kullanıcı kolaylığında iyileşme Isı yönetimi ve pil ömrünün uzatılması gibi teknik çözüm gerektiren konular Maliyet düşüşünün hızı ve düzeyine ilişkin belirsizlik Kullanıcı ihtiyaçlarının kapsamının genişleyip genişlemeyeceğine dair soru işaretleri Kullanıcı davranışı takibiyle ilgili güvenlik ve gizlilik sorunlarının hafifletilmesi AR/VR platformlarının kullanımında güvenlik sorunlarının çözülmesi Amaçlanan kullanıma göre farklı form faktörlerinin yaygınlaşmasının, her biri için en uygun kullanım senaryolarına dair belirsizlik yaratması Temel sorular Farklı ortamlardaki (ev, iş yeri, hareket halindeyken) kullanım senaryolarının potansiyel etkisi Cihaz donanımının hangi şekilde ve ne hızla evrileceği Sürükleyici gerçekliğin yeni uzaktan/hibrit çalışma biçimleri ve insan-makine arayüzleri üzerindeki etkisi Şirketlerin yeni ve evrilen kullanım senaryoları için gerekli teknoloji altyapısını nasıl etkili biçimde yöneteceği VR teknolojisinin güvenli, emniyetli ve etik kullanımını sağlamak için gerekli düzenleyici çerçeve (içerik moderasyonu, veri gizliliği ve siber güvenlik dahil) Bulut ve edge computing Şirketler, geleneksel şirket içi depolama ve yönetim yaklaşımından; uzaktaki hyperscale veri merkezlerinden edge’deki şirket içi sunuculara kadar uzanan çoklu altyapı noktalarına yayılmış bir modele geçiyor. İş yüklerinin bulut ve edge computing arasında dengeli dağıtılması; kaynak kullanımı, gecikme, veri gizliliği ve güvenliğin ölçeklenmesini optimize etmeye yardımcı oluyor Yapay zeka talebindeki artışla birlikte bulut ve edge computing kullanımı ciddi biçimde yükselirken, on-premise edge çözümlerine verilen önceliğin değişmesi, bazı kullanım senaryolarında yapay zeka modellerinin buluttan edge computing’e kaymasının yeni nesil bir evrimi temsil etmesi ve şirketlerin GPU tedarik zincirlerini çeşitlendirme eğilimi son dönemin dikkat çeken değişimleri arasında Başlıca belirsizlik faktörleri Edge düğümleri ve cihaz sayısı arttıkça ölçek büyütmenin zorlaşması Bulut çözümlerini etkili biçimde hayata geçirecek şirket içi yetenek eksikliği ve yönetim desteğinin yetersiz olması ML/AI modellerinin karmaşıklığı ve hemen devreye alınabilecek çözümlerin eksikliği nedeniyle bulut bilişim yeteneklerinin kurulması ve genişletilmesindeki teknik zorluklar Yatırım getirisinin görünürlüğünün düşük olması Edge geliştirme için yatırımın geri dönüş süresinin uzun olması Müşterilerin katma değerli kullanım senaryolarını yeterince anlamaması Pilot aşamadan büyük ölçekli uygulamaya geçiş için büyük yatırım gereksinimi Karmaşık teknoloji yığını gereksinimleri (çoğu şirketin mevcut teknoloji ortamıyla entegrasyon ihtiyacı) Hemen devreye alınabilecek çözümlerin eksikliği gibi diğer zorluklar Bulutta gizlilik konusunun birçok şirket için hâlâ endişe kaynağı olması Temel sorular İş ve regülasyon açısından avantajlı konumda olan edge’in buluttan daha yenilikçi olup olmayacağı Ağ oluşturmada birlikte çalışabilirlik ve ortak standart eksikliği gibi engellerin edge’in potansiyelini tam olarak ortaya koymasını engelleyip engellemeyeceği Edge computing’e hyperscale bulut sağlayıcılarının mı liderlik edeceği 5G destekli MEC’e sahip telekom operatörlerinin hyperscaler’larla rekabet mi edeceği yoksa iş birliği mi yapacağı Hızla gelişen yapay zeka teknolojileri ve düzenleyici değişimlerin bulut ve edge sağlayıcılarının iş modellerini nasıl dönüştüreceği Veri merkezleri ve edge’de kullanılan uzmanlaşmış çiplerin rekabetçi bulut ve edge ortamını nasıl değiştireceği Depolama ve işlem birimi sayısındaki artışın güvenlik açıklarına yol açıp açmayacağı Yeşil altyapıya geçişin bulut ve edge teknolojilerinin sürekli gelişimini nasıl teşvik edeceği Sensör maliyetleri düşüp performansları artarken edge ve bulut kaynaklarının veri hareketi ve yapay zeka destekli analize yönelik artan taleple nasıl başa çıkacağı Bağlantı maliyetlerindeki düşüşün edge benimsenmesini daha fazla teşvik edip etmeyeceği Kuantum teknolojileri Kuantum bilişim, kuantum iletişimi ve kuantum algılamadan oluşuyor. Gerçek uygulamalara yönelik kuantum üstünlüğü henüz kanıtlanmamış olsa da, kimya, ilaç, finans, otomotiv ve havacılık gibi çeşitli sektörlerdeki lider şirketler arasında umut verici araştırmalar ve deneyler yürütülüyor. Hem özel hem de kamu sektörünün çabalarını gerektiren teknik engellerin aşılması gerekiyor. Gelecekteki gelişim için akıllıca yatırım yapmak stratejik açıdan doğru bir yaklaşım Hata düzeltmeye ilişkin önemli ilerlemeler, tüm stack’in kurulmasına (yazılım ve kuantum ile klasik bilişim altyapısının entegrasyonu dahil) daha fazla vurgu, kuantum bilişimin gelişimine bağlı olarak bilgi güvenliğinde iyileşmeler ve yerleşik şirketlerle startup ortaklıklarının sürmesi son dönemin dikkat çekici değişimleri arasında Başlıca belirsizlik faktörleri Yeterli sayıda ve kalitede kübiti yönetme ve anlamlı hesaplama sonuçları üretme kapasitesi gibi teknik zorluklar Mevcut süper bilgisayarların da şirketlerin ihtiyaç duyduğu hesaplamaların çoğunu makul şekilde gerçekleştirebilmesi nedeniyle, genel amaçlı kuantum bilgisayarların merkez sahneye çıkmasına kadar maliyet verimliliğine ulaşmanın zaman alacak olması Teknoloji olgunluğu ve uygulanabilirliğinin farklı seviyelerde olması Pazara çıkış için alanlar arası koordinasyon ihtiyacının artması Teori/donanım/yazılım geliştirme için yetenek kazanımı gibi nedenlerle, kuantum merkezlerinin dışındaki geliştirme ve inovasyonu engelleyen sınırlı farkındalık ve düşük teknoloji benimsenmesi Temel sorular Kuantum teknolojilerinin önümüzdeki 10 yılda hangi hızda gelişeceği ve başlıca kilometre taşlarına ne zaman ulaşacağı Kuantum ile yapay zekanın birleşiminden ne tür faydalar elde edilebileceği Şirketlerin, özellikle kuantum bilgisayarların doğuracağı güvenlik tehditlerine karşı, ne zaman ve nasıl hazırlanmaya başlaması gerektiği Yetenek arzının talebi yakalayıp yakalayamayacağı Hangi kaldıraçların kullanılabileceği ve kuruluşların yetenek açığını kapatmaya nasıl yardımcı olabileceği Robotiğin geleceği Son derece gelişmiş robot sistemleri, çeşitli fiziksel işleri otomatikleştirmede uzmanlaşıyor. Makroekonomik koşullar ve teknolojik gelişmeler nedeniyle, tüketici düzeyindeki hizmetlerden kurumsal düzeyde montaja kadar kullanım alanları genişliyor. Makroekonomik açıdan birçok ülkede artan iş gücü maliyetleri, yaşlanan nüfus ve offshoring’e ilişkin ek karmaşıklıklar nedeniyle iş gücü piyasası sıkılaşıyor. Teknolojik açıdan ise yapay zeka, fiziksel robotların yeteneklerini artıran ve eğitimlerini hızlandıran pek çok yeniliği yönlendiriyor. Teknik ve toplumsal engeller bulunsa da, yaygın benimseme; verimlilik artışı ve mevcut insan merkezli işlerden temelden farklı yeni çalışma biçimlerini içeren bir ekonomiye geçiş için kritik önem taşıyor Robot kullanım alanlarının yayılması, robot türlerinin çeşitlenmesi, insansı ve genel amaçlı robotlara olan ilginin hızla artması ve yapay zekanın daha otonom robotlara doğru ilerlemeyi sürdürmesi son dönemin dikkat çekici gelişmeleri arasında Başlıca belirsizlik unsurları Robotlar toplumla daha fazla bütünleşip insanlarla birlikte çalıştıkça güvenlik, gizlilik ve sorumluluk konularında endişeler ortaya çıkabilir Robot kullanımının birçok görevi otomatikleştirme potansiyeli olsa da, başlangıçta iş gücü piyasası ve kamuoyu algısı üzerinde olumsuz etkileri olabilir (iş gücü piyasasının çalışanların yeni rolleri için yeniden tasarlanması fırsatını da sunabilir) Robotları iş gücüne entegre etmek, insan çalışanların farklı rollere yeniden eğitilmesini veya yeni çalışma arkadaşlarıyla etkili biçimde iş birliği yapmaları için eğitim verilmesini gerektirebilir Batarya ve yetenekli insan kaynağı gibi yeterli kaynaklara erişim, hem teknoloji geliştirme hem de gelecekteki ürün tedariki açısından önemini koruyor Ülkeler arası rekabet, küresel teknoloji ticareti akışlarını önemli ölçüde etkileyebilir Olası düzenleyici değişiklikler, pazar görünümüne kayda değer belirsizlik ekliyor Temel sorular Şirketler robotları organizasyonlarına ne hızda dahil edecek? Robotlarla entegrasyon geleceğin iş gücünü nasıl yeniden şekillendirecek? Genel amaçlı robotları ne zaman bekleyebiliriz? Gelişmiş robotlar hangi yeni iş kullanım senaryolarını yaratabilir? Mobilitenin geleceği Otonom araçlar (AV), elektrikli araçlar (EV), kentsel hava mobilitesi (UAM) ve ACES (otonom sürüş, bağlantılılık, elektrifikasyon ve paylaşımlı/akıllı mobilite) teknolojilerine ilgi artıyor. Mobilite sektöründeki yeni ve mevcut şirketler teknoloji benimsemeyi hızlandırıyor. Büyük şehirlerde otonom robotaksi ticari pilot programları ve kentsel hava aracı uçuş testleri gibi gelişmeler, geniş ölçekli benimseme için önemli adımlar oluşturuyor. Teknoloji, düzenleme ve tüketici algısına ilişkin sorunlar nedeniyle sektörde oynaklık artıyor EV talebi hâlâ yüksek olsa da başlıca bölgelerde son dönemde büyüme hızı yavaşladı; robotaksiler daha geniş ticari kullanımın önündeki engelleri çözmeye çalışıyor; testlerin başlamasıyla otonom kamyon taşımacılığı kritik bir dönüm noktasına ulaştı; mikro mobilite genel olarak pazar konsolidasyonu içinde dayanıklılık gösteriyor; drone teslimat operasyonlarının ölçeği ve kapsamı genişliyor; eVTOL hava araçlarına yönelik finansman bir miktar azalsa da sertifikasyon olasılığı ivmeyi koruyor; bunlar son dönemin başlıca gelişmeleri arasında Başlıca belirsizlik unsurları EV talebini karşılamak için gereken küresel enerji arzı genişlemesinin belirsizliği Sürücüsüz ve otonom mobilite teknolojileriyle ilgili güvenlik ve sorumluluk endişeleri Daha fazla uygulamayı (ör. hava mobilitesi) destekleyebilecek yeterli menzile sahip bataryalar konusunda teknik belirsizlikler Gürültü ve görsel etkiye ilişkin müşteri algısı (ör. teslimat dronelarının yarattığı gürültü kirliliği) Yeni ulaşım biçimleri için ekipman ve altyapı maliyetleri (ör. EV şarj ağının kurulumu) Ana akım sertifikasyon çerçeveleri geliştikçe ortaya çıkan düzenleyici değişiklikler (ör. genişletilmiş hava trafik kontrolü) Tüketici verilerine dayanan temel yapay zeka algoritmaları ve iş akışlarına ilişkin gizlilik ve güvenlik sorunları Bu teknolojileri ölçeklendirmek için gereken yeterli kaynakların sağlanması (ör. batarya üretimi için ham maddeler, otonom sürüş yazılımları için yazılım geliştiriciler) Temel sorular Geleceğin mobilite trendleri şehirleri nasıl şekillendirecek? Yaygın benimsemeyi mümkün kılmak için çözülmesi gereken düzenleyici engeller ve etkinleştirici unsurlar neler? Otonom araçların araç satışlarındaki payı ne olacak ve baskın iş modeli hangisi olacak? Otonom araçlar ve kentsel hava mobilitesi için tüketici güvenini kazanmak adına hangi başarıların elde edilmesi gerekiyor? Önümüzdeki 10 yılda gelişmiş hava mobilitesi ne ölçekte bir seviyeye ulaşacak? Paylaşımlı mobilitenin beklenen finansal ve çevresel etkiyi yaratabilmesi için nelerin sağlanması gerekiyor? Biyomühendisliğin geleceği Biyolojik hesaplamadaki ilerlemelerin birleşimi; sağlık, gıda ve tarım, tüketici ürünleri, sürdürülebilirlik, enerji ve malzeme sektörlerinde bir dizi ürün ve hizmet inovasyonunu tetikliyor. Önümüzdeki 10 yılda yıllık 2 trilyon doların üzerinde potansiyel ekonomik etki ve yüzlerce kullanım senaryosu söz konusu olabilir. Bunun için ticarileşme ile toplumsal/düzenleyici zorlukların aşılması gerekiyor. Sürekli yatırım ve inovasyon çabaları devam ediyor CRISPR tabanlı gen tedavileri önemli ilerleme kaydetti; biyomühendislikte yapay zekanın yeni kullanım biçimleri keşfedilmeye devam ediyor; düzenleyici kısıtlamalara rağmen alternatif protein üretiminde ilerleme sürüyor; bunlar son dönemin dikkat çekici gelişmeleri arasında Başlıca belirsizlik unsurları Biyomühendislik teknolojileri ve ürünlerine yönelik düzenlemeler, ilerleme hızını etkileyebilir Biyomühendislik ürünlerinin güvenliği, maliyeti ve kalitesine yönelik kamuoyu algısı ile etik kaygılar, pazarın gelişim hızını belirleyebilir Canlı organizmaların değiştirilmesine yönelik endişeler, ilerlemeyi zorlayabilir Biyolojik sistemler kendi kendini kopyalayan, kendi kendini sürdüren ve yüksek derecede bağlantılı yapılar olduğundan, bir bölümdeki değişiklik tüm ekosistem ya da türler genelinde olumsuz zincirleme etkilere yol açabilir Temel sorular Toplum, farklı değerler ve ilkeler ışığında genom düzenlemenin uygun sınırını nasıl belirleyecek? İş dünyasının benimsemesiyle birlikte kamuoyu biyomühendisliği nasıl algılayacak ve benimseyecek? (ör. kültür eti mevcut beslenme düzenine nasıl uyum sağlayacak?) CRISPR tabanlı gen tedavilerinin farklı hastalıklar için sonuç vermesi ve toplumsal olarak daha fazla kabul görmesi ne kadar zaman alacak? Uzay teknolojisinin geleceği Son 10 yılda teknoloji maliyetlerinin keskin biçimde düşmesi, uzay teknolojisinin uygulanabilirliğini ve önemini artırdı. Uydu internet bağlantısının büyük ölçeğe ulaşması ve özel pazarda fırlatma araçlarına yönelik katılım ile inovasyonun artması dikkat çekiyor. Kullanım senaryolarının çoğalması, uzay dışı teknoloji şirketlerinin ilgisini ve yatırımlarını çekiyor. Uzay endüstrisi gelirleri 2035 yılına kadar 750 milyar doların üzerine çıkabilir. Teknik ve jeopolitik engellerin aşılması kritik önem taşıyor LEO uydu iletişimi constellation’larının sürekli büyümesi, doğrudan cihaza bağlantı (D2D) konusundaki ilgi ve beklentinin artmayı sürdürmesi, küresel fırlatma faaliyetlerinin yükselmesi, hem özel hem kamu tarafında Ay faaliyetlerinin devam etmesi ve son kullanıcı çözümlerine entegrasyona yönelik ilginin artmasının uzay dışı teknoloji sektörünün ilgisini çekmesi son dönemin dikkat çekici gelişmeleri arasında Başlıca belirsizlik unsurları Uzay teknolojilerinde maliyet verimliliği sağlanarak daha fazla ölçeklenebilirliğin mümkün olup olmayacağı Oyuncu, uydu ve uygulama sayısındaki artışla birlikte frekans ve yörünge kullanım haklarının tahsisi için yönetişim mekanizmalarının tanımlanması ihtiyacı Ticari oyuncuların artmasıyla veri sızıntısı, malware ve diğer siber saldırılar gibi siber risklerin yükselmesi Temel sorular Uzay ve uzay teknolojilerine ilişkin mülkiyet ve erişim hakları nasıl tanımlanacak? Paydaşlar, temel alanlara ilişkin (ör. istenmeyen paraziti azaltma, güvenli operasyonları teşvik etme, mülkiyet ve kullanım haklarını koruma, sorumluluğu belirleme, adil veri paylaşımını teşvik etme) yönetişim yapısını koordine ederek nasıl kurabilir? Paydaşlar uzay enkazını ve trafik yoğunluğunu etkili biçimde yönetmek için nasıl koordinasyon sağlayabilir? Gelecekte uydu dağılımı (ör. yörüngeler genelinde denge) nasıl görünecek? Pazar, çeşitli unsurlar (makroekonomi, E2E çözüm yönelimi vb.) dikkate alındığında nasıl evrilecek? Özel fırlatma pazarındaki rekabet nasıl evrilecek? Spektrum kullanımındaki rekabetin yoğunlaştığı ve tıkanma riskinin arttığı bir ortamda mevcut frekans tahsis sistemi sürdürülebilir olacak mı? Elektrifikasyon ve yenilenebilir enerji Paris Anlaşması kapsamındaki küresel karbon emisyonu azaltımı için kritik öneme sahip. 2030’a kadar küresel emisyonları %45 azaltmak ve 2050’ye kadar net sıfıra ulaşmak için güneş ve rüzgar gibi yenilenebilir enerji, nükleer, hidrojen, sürdürülebilir yakıtlar ve biyoenerji, enerji depolama gibi temiz ve kararlı enerji kaynakları; uzun süreli batarya sistemleri ve akıllı şebekeler gibi dağıtım çözümleri dahil gerekli teknolojilerin çoğu halihazırda mevcut. Ancak enerji ve arazi kullanım sistemlerine yönelik toplam fiziksel varlık yatırımı, 2050’ye kadar net sıfıra ulaşmak için gereken yıllık 9,2 trilyon doların oldukça gerisinde kalıyor. 2050’ye kadar iklim teknolojisi değer zincirinde yaklaşık 200 milyon nitelikli işçiye ihtiyaç duyulacağı tahmin ediliyor Çeşitli zorluk ve sorunlara rağmen yenilenebilir enerji üretim kapasitesinin hızla artması, hidrojene yönelik kamu desteğinin büyümesi ancak uygulamanın hâlâ geride kalması, küresel batarya depolama kapasitesinin hızla genişlemesi ve politika teşviklerinin durgun seyreden ısı pompası benimsenmesini canlandırmaya çalışması 2023’ün başlıca gelişmeleri arasında yer aldı Başlıca belirsizlik faktörleri Yenilenebilir enerji teknolojilerinin yaygınlaşması için maliyet düşüşü kritik ve bu, teknolojik ilerleme ile ölçek ekonomilerine yönelik yatırımlar sayesinde sağlanabilir Düşük karbonlu enerji üretim hızı, küresel net sıfır taahhütleriyle uyumlu seviyeye ulaştığında lityum, çelik ve bakır gibi malzemelerin arzı kısıtlayıcı unsur olabilir Yeşil hidrojen, bataryalar ve sürdürülebilir yakıtlar gibi yeni teknolojilerin üretimi için altyapı geliştirmesinin ölçeklenmesi gelecekteki enerji karmasının bir parçası olacak Elektrik iletim ve dağıtımı, batarya depolama, EV şarjı ve akıllı şebeke yük yönetimi için inovasyonun ve altyapı yatırımlarının hızlandırılması İzin süreçlerinin sadeleştirilmesi, proje teslim sürelerini kısaltabilir ve hızlı ölçek büyütmeyi mümkün kılabilir Küresel karbon nötrlüğü taahhütlerinin gerektirdiği hız ve ölçekte elektrifikasyon ile yenilenebilir enerji teknolojilerinin devreye alınması için temiz enerji teknolojisi uzmanı arzının kademeli olarak artırılması gerekir Bölgeler arası iş birliğiyle standartların uyumlu hale getirilmesi, yenilenebilir enerji teknolojilerinin küresel benimsenmesinin hızlandırılması ve küresel enerji güvenliği politikalarının koordine edilmesi gibi konularda aksiyon ve karşılık geliştirilmesi gerekiyor Temel sorular Batarya depolama teknolojilerindeki yenilikler, elektrikli araçlar ile yenilenebilir enerji varlıklarının benimsenmesini nasıl etkileyecek Kamu ve özel sektör paydaşları, enerji güvenliğini ve şebeke istikrarını korurken mevcut ve yeni ortaya çıkan enerji sistemlerini eşzamanlı yönetmek için nasıl iş birliği yapabilir Bölgeler ve kurumlar, mevcut sanayi çalışanlarının iş güvencesini artırırken enerji erişimini genişletip elektrifikasyonun getirdiği yeni karşılaştırmalı üstünlüklerden nasıl yararlanabilir Elektrik sektörü, elektrifikasyon ve yenilenebilir enerji teknolojileriyle ilgili becerilere sahip iş gücünü nasıl büyütecek Gelişmekte olan ülkeler, mevcut altyapı engellerine ve hidrokarbonlarla maliyet rekabetine rağmen artan nüfusa temiz enerjiyi nasıl sağlayacak Elektrifikasyon ve yenilenebilir enerjinin ötesindeki iklim teknolojileri Döngüsellik ve kaynaklar ile karbon yakalama ve giderme alanlarındaki teknolojileri içeriyor. Sürdürülebilir ürün ve hizmet üretimi, şirketlerin yeni düzenlemelere uyum sağlamasına, büyüme fırsatları yaratmasına ve yetenek çekmesine yardımcı olur. Tüketimin çevresel etkisini azaltan birçok teknoloji teknik olarak mümkün olsa da bunların çok azı büyük ölçekte maliyet etkin hale gelmiş ya da iş gücünün yeniden beceri kazanması, finansman gibi engelleri aşabilmiştir. Zorluğun kapsamı da benzeri görülmemiş düzeydedir. 2030’a kadar yıllık 0,8–2,9 GtCO2 ek giderim kapasitesine ihtiyaç var. Hedefler ile taahhütler arasındaki farkı kapatmak için küresel yıllık GSYİH’nin yaklaşık %0,1’ine (yaklaşık 120 milyar dolar) denk gelen yatırımda kademeli bir değişim gerekiyor Şirket taahhütlerinin genişlemesi, sürdürülebilir tarım için agtech çözümlerinin benimsenmesindeki artış (penetrasyon hâlâ nispeten düşük), karbon yönetimi girişimlerine yönelik kamu desteğinin büyümesi ve karbon yakalama/kullanım/depolama (CCUS) alanına ilgideki kademeli değişim 2023’ün başlıca gelişmeleri oldu Başlıca belirsizlik faktörleri Politika ve düzenlemeler, yatırım kararlarının, iş gerekçelerinin geçerliliğinin ve karbon yönetimi planlarına verilen kamusal tepkinin şekillenmesinde belirleyici rol oynayabilir Doğal sermaye çözümlerinin ortak faydalarına, farklı karbon yönetimi teşvik yapıları altında doğal sermayenin nasıl değerlendiğine bağlı olarak, kuruluşlar saf CO2 giderimine kıyasla farklı düzeylerde değer atfedebilir Karbon azaltımı ve giderim altyapısının genişletilmesi zaman ve sermaye yoğun olduğundan, değer zinciri genelinde koordinasyon zor olabilir; kamu ve özel sektör paydaşları arasında yerel düzeyde uyum ihtiyacı da ek bir engel oluşturabilir Bağımsız karbon kredi standartlarının, şeffaflık ve tutarlılığı artırmaya yönelik son taahhütlerle birlikte, verilen sözlerin yerine getirilmesinde karbon yönetimi planlarına duyulan güveni nasıl etkileyeceği belirsizliğini koruyor Temel sorular Karbon yönetimi planları, R&D, deneyim ve ölçek ekonomileri yoluyla potansiyel darboğazları (ör. ham madde, arazi, altyapı) nasıl aşacak Doğa temelli karbon giderimi ile teknoloji temelli karbon gideriminin etkinliğine ilişkin tartışma, yatırım kararlarını ve kamu algısını nasıl etkileyecek CCUS teknolojilerindeki yenilikler, kayda değer maliyet düşüşlerine ve kullanım senaryolarının genişlemesine yol açabilir mi Bağımsız karbon kredi kuruluşları, sertifikasyon standartlarını başarıyla karşılamak ve gönüllü karbon piyasasına güven ile inandırıcılık kazandırmak için puanlama şeffaflığını artırabilecek mi Tüketiciler, alternatif proteinlerdeki süregelen yeniliklere nasıl tepki verecek

(mckinsey.com)

20 puan yazan xguru 2024-07-26 | Henüz yorum yok. | WhatsApp'ta paylaş

Yapay zeka devrimi

Üretken yapay zeka
Uygulamalı yapay zeka
Makine öğreniminin endüstrileşmesi

Dijital geleceği inşa etmek

Yeni nesil yazılım geliştirme
Dijital güven ve siber güvenlik

Bilgi işlem ve bağlantının ön cephesi

Gelişmiş bağlantı
Sürükleyici gerçeklik teknolojileri
Bulut ve edge bilişim
Kuantum teknolojileri

İleri mühendislik

Robotiğin geleceği
Mobilitenin geleceği
Biyomühendisliğin geleceği
Uzay teknolojilerinin geleceği

Sürdürülebilir dünya

Elektrifikasyon ve yenilenebilir enerji
Elektrifikasyon ve yenilenebilir enerjinin ötesindeki iklim teknolojileri

İçindekiler yukarıdaki gibi. Aşağıda yapay zekanın özetlediği içerik yer alıyor.

Üretken yapay zeka

Üretken yapay zeka; konuşmalı yapay zeka, görsel üretimi, müzik besteleme gibi alanlarda sıçramalı ilerleme kaydederek çok geniş bir yelpazede inovasyonu hızlandırıyor. Ancak önyargı, yanlış bilgi ve deepfake gibi riskleri de beraberinde getiriyor; bu nedenle bunlara yönelik önlemlerin de geliştirilmesi gerekiyor.
Çok modlu üretken modeller, güçlü açık kaynak modeller, doğal dil işlemede context window genişlemesi, LLM'lerin kurumsal araçlara gömülmesi ve Multi-agent yaklaşımının daha yaygın kullanılması başlıca teknoloji trendleri arasında yer alıyor.
Başlıca belirsizlik unsurları
- Siber güvenlik ve gizlilik endişeleri
- Etik değerlendirmeler
- Regülasyonlar ve uyumluluk
- Telif hakkı sahipliği ve koruma
- Çevresel etki
- Hatalı sonuçlar
Temel sorular
- Model üretim maliyetlerindeki değişim ve rekabet dinamikleri
- Şirket harcamalarındaki artış ve gelir yaratma
- Açık kaynak ile kapalı kaynaklı sistemlerin gelişimi
- Risk unsurlarının nasıl yönetileceği
- Sosyal mühendisliğe yönelik politikalar
- Gerçek kullanım için gerekli hata oranı ve hallucination kontrol düzeyi
- Gen AI'nin yol açacağı iş rolü değişimlerinin düzeyi
- İlgili teknolojik gelişmelere bağlı başlıca kullanım senaryoları ve şirketlerin konumlanması

Uygulamalı yapay zeka

Makine öğrenimi, bilgisayarlı görü ve doğal dil işleme gibi analitik yapay zeka teknolojileri tüm alanlarda giderek daha önemli hale geliyor. Üretken yapay zekaya yönelik ilgi, uygulamalı yapay zekanın potansiyeline dair farkındalığı da artırıyor. Ancak kurum kültürünün değişmesi, büyük ölçekli verinin elde edilmesi/kullanılması/yapılandırılması ve son kullanıcıların model çıktısını yorumlayıp güven oluşturması gibi zorluklar da bulunuyor.
Veri odaklı yapay zekaya verilen önemin artması, donanım hızlandırmasına yönelik momentumin yükselmesi ve üretken yapay zekanın uygulamalı yapay zekanın önünü daha da açması başlıca trendler arasında.
Başlıca belirsizlik unsurları
- Siber güvenlik ve gizlilik sorunları
- Regülasyon ve uyumluluk
- Etik değerlendirmeler
- Operasyonel riskler
Temel sorular
- Üretken yapay zeka ile uygulamalı yapay zekanın stratejik birleşimi
- Yetenek ve teknoloji yığınına ilişkin çıkarımlar
- Rekabet avantajı elde etme yolları
- Maliyet azaltımı ile yapay zekanın güvenilirliği/sorumluluğu arasındaki denge
- Yapay zeka kaynaklı riskleri yönetmek için alınacak önlemler

Makine öğreniminin endüstrileşmesi

MLOps, şirket içinde makine öğrenimi uygulamalarını ölçeklendirme ve sürdürme sürecidir; ML pilot projelerini sağlam iş süreçlerine dönüştürmede kritik rol oynar. Özellikle Gen AI'nin ortaya çıkışıyla birlikte MLOps yetkinliklerine yönelik gereksinimler de değişiyor.
İzleme ve orkestrasyonun MLOps'un temel bileşenleri haline gelmesi, önceden oluşturulmuş çözümler ve API kullanımının artması ve Gen AI için MLOps'un önem kazanması başlıca trendler arasında.
Başlıca belirsizlik unsurları
- Endüstrileşmiş ML benimsenmesi için gerekli ön yatırım ve kaynak ihtiyacı
- ML çözümlerini büyük ölçekte sürdürmek için süreçlerin ve sorumlulukların netleştirilmesi
- Hızla evrilen pazarda mevcut tedarikçi ürünleri ile yeni ürünler arasında değer üretim verimliliğini dengeleme
- Yetkinlik uyumsuzluğu olasılığını önleme
- Önyargıyı azaltmak için sürekli izleme ve değerlendirme
- Artan otomasyona bağlı olarak beceri ve yeteneklerin evrimi
Temel sorular
- MLOps uygulamaları ile teknoloji ekosisteminin hangi yönde evrileceği
- Yeni ML teknolojileri arasında kurumun ihtiyaçlarına en uygun öncelikler
- Endüstrileşmiş ML'nin organizasyon, operasyon modeli ve mühendislik rollerine etkisi
- AI/ML'nin güvenilir ve sorumlu kullanımını sağlamak için MLOps çalışmaları ile sorumluluk rollerinin tanımlanması
- MLOps'un ML/DL/Gen AI entegrasyon yöntemleri

Yeni nesil yazılım geliştirme

Üretken yapay zeka, bulut tabanlı mimariler gibi ileri teknolojiler geliştiricilerin yeteneklerini güçlendiriyor ve teknik olmayan uzmanların da uygulama geliştirmeye katılmasını mümkün kılıyor. Entegrasyon zorlukları, net ölçüm göstergelerinin olmaması ve geliştiricilerin büyük ölçekte yeniden eğitilmesi ihtiyacı nedeniyle yaygın benimsenme daha uzun sürebilir. Ancak erken benimseyen şirketler verimlilik artışının temelini atıyor.
Yapay zeka tabanlı geliştirme araçlarının kavram kanıtı aşamasından geniş ölçekli kullanıma geçmesi, entegre geliştirme platformlarına yönelim, yetenek alanındaki değişim ve uyumluluk ile güvene yönelik ilginin artması güncel trendler arasında.
Başlıca belirsizlik unsurları
- Yalnızca otomatik test ve incelemelere güvenilmesi durumunda hata artışı
- Low/No-code kullanımının deneyimli geliştiricilerin izleme ve debugging desteği olmadan taşıdığı sınırlamalar
- Farklı tedarikçilerin koordine edilmemiş değişiklik ve yükseltmeleri nedeniyle sürüm yönetiminin zorlaşması
- Yapay zeka tarafından üretilen kodun kalite ve güvenlik sorunları
- Yapay zeka üretimli kodun fikri mülkiyet ve hukuki sorumluluk sorunları
- API kaynaklı potansiyel güvenlik açıkları
Temel sorular
- Yapay zeka tarafından üretilen kodun yazılım mühendislerinin günlük işleri, sorumlulukları ve sayıları üzerindeki etki düzeyi
- Amatör geliştiricilerin no-code teknolojilerini kullanmasının profesyonel yazılım geliştiricilere olan talebi ne ölçüde azaltabileceği
- Ekiplerin çalışma biçimindeki değişimi benimseyip benimsemeyeceği
- Yapay zeka üretimli kodun fikri mülkiyet sorunları
- Uygulamanın bakım sorumluluğunun kimde olacağı
- Kurumun yazılım ekiplerini yeniden eğitmeye yatırım yapıp yapmayacağı
- Mühendislerin AI destekli araçların kaliteli çıktısını ayırt etme becerisinin nasıl güçlendirileceği

Dijital güven ve siber güvenlik

Dijital güven ve siber güvenlik, kurumların teknoloji ve veri risklerini yönetmesine, inovasyonu hızlandırmasına ve varlıklarını korumasına yardımcı olur. Bulut/edge bilişim, uygulamalı yapay zeka, yeni nesil yazılım geliştirme gibi yeni teknolojilerin benimsenmesiyle önemi daha da artıyor. Ancak entegrasyon zorlukları, kurumsal silo yapıları ve yetenek açığı nedeniyle uygulamada güçlüklerle karşılaşılıyor.
Gen AI risklerinin ve hazırlık düzeyinin yönetimi başlıca odak noktası haline gelirken, siber suçlular ve tehditler hızla evriliyor; CISO rolü dışında yeni alıcılar ortaya çıkıyor; siber güvenlik platformları ile Best-of-breed çözümler arasındaki tartışma sürüyor; Bitcoin ve Ethereum ETF'leri ana akım ilgiyi tetikliyor; blockchain şirketleri pilot aşamadan tokenlaştırılmış finansal varlıkların büyük ölçekli kurulumuna geçiyor.
Başlıca belirsizlik unsurları
- Uygulamanın karmaşıklığı
- Legacy sistemlerle entegrasyonda uyumluluk sorunları
- Sektör bazında güven mimarisi teknolojilerinin kullanımına ilişkin standartlaşma eksikliği
- Gizlilik ile adillik/güvenlik arasındaki gerilim
- Jeopolitik gerilimlere bağlı artan siber riskler
- Blockchain ve tokenization için parçalı regülasyon ortamı
- Büyük yapay zeka modellerinin açıklanabilir biçimde nasıl açılacağına dair belirsizlik
- Gizli verilerin LLM eğitiminde kullanılmasına ilişkin şirket endişeleri
- Liderlerin dijital güven önlemlerini temel ürün özelliklerine entegre etme konusundaki farkındalık eksikliği
- Web3'ün değer önerisi ve UX'inin yeterince anlaşılmaması
- Düzenleyici kurumların tüketiciyi korumaya yönelik artan ilgisi
Temel sorular
- Müşteri/çalışan/toplulukların güvenlik, deneyim ve gizlilik beklentilerinin nasıl yönetileceği
- Düzenleyici kurumların yeni güven teknolojilerinin gereksinimlerini geçmiş standartlarla nasıl uyumlu hale getireceği
- Düzenleyici kurumların proaktif siber güvenlik risk yönetimine yönelik artan beklentileri karşısında raporlama maliyetlerinin nasıl yönetileceği
- En kritik sistem/veri türlerinin belirlenmesi ve risk altında olan alanların tespiti
- Geleceğe hazır dijital portföy mimarisine "zero trust" gibi kavramların nasıl gömüleceği
- Web3 için teknik açıdan güvenilir ve ticari açıdan uygulanabilir iş modelleri ile değer zincirleri
- Web3 ekosisteminin mevcut kurumsal sistem mimarileri ve Web2 platformlarıyla nasıl birlikte var olacağına dair gelecekte ele alınması gereken sorular

Gelişmiş bağlantı

Gelişmiş bağlantı teknolojileri; tüketici, mobilite, üretim ve tarım gibi çeşitli sektörlerde deneyimi dönüştürme potansiyeline sahip. Yatırım getirisindeki belirsizlik nedeniyle bazı şirketler en yeni bağlantı teknolojilerine yatırım yapmaktan çekinse de, yeni nesil uydu bağlantısı, özel 5G ağları ve 6G hızla gelişirken telekom operatörleri ve şirketlerin bu faydalardan yararlanmak için hazırlık yapması gerekiyor
Telekom sektöründeki zorlukların sürmesi, özel ağların benimsenmesindeki ilerleme, 6G’deki sürekli gelişime rağmen bazı soru işaretlerinin varlığını koruması, mobil ağlarda xRAN benimsenmesinin yükselişi ve LEO uydu constellation’larının kurulmasındaki ilerleme başlıca eğilimler arasında yer alıyor
Başlıca belirsizlik faktörleri
- Telekom operatörlerinin kârlılığının bozulması
- Endüstriyel dikeyleşme ile müşterilerin hizmet seviyesi anlaşması taleplerini karşılayacak olgun kullanım senaryolarının eksikliği
- IoT benimsenme hızını yavaşlatan pazar parçalanmışlığı, güvenlik sorunları, birlikte çalışabilirlik eksikliği, karmaşık kurulum ve standardizasyon yetersizliği gibi nedenlerle ekosistem olgunluğunun düşük olması
- 5G/6G altyapısının kurulmasında devlet müdahalesinin rolüne dair belirsizlik
Temel sorular
- Telekom sektörünün kârlılığı artırmak için ihtiyaç duyduğu köklü değişimler
- Fiber pazarındaki değişimlerin müşterilerin ağ seçenekleri üzerindeki etkisi
- 5G’nin gelir yaratma açısından yeterli olup olmadığı
- Paydaşların yeni nesil kablosuz teknolojilere yönelik beklentileri
- 6G’nin nasıl şekilleneceği ve ağ ekipmanı sağlayıcıları, telekom operatörleri, şirketler ve çip üreticilerinin yatırım yapıp gelir elde edebilmesi için gerekli koşullar
- Özel ağ benimsenmesinin başarılı olup olmayacağı ve şirketlerin bu faydaları kaçırmamak için ne yapması gerektiği
- Artan LEO fırlatmaları ve teknolojik gelişmeler sonucunda uydu arz fazlası oluşup oluşmayacağı

Sürükleyici gerçeklik teknolojileri

Sürükleyici gerçeklik teknolojileri, gerçek dünyaya sanal nesneler eklemeyi veya sanal dünyada etkileşimi mümkün kılıyor. Donanım geliştirmedeki gecikmeler, istikrarsız yatırım ortamı ve tüketici talebi gibi zorluklara rağmen, Vision Pro başlığının piyasaya çıkışı ve şirketlerin dijital ikiz teknolojisine ilgisinin sürmesi bu alanın dayanıklılığını gösteriyor
Başlık pazarındaki seçici büyüme, oyunların ötesine geçerek dijital deneyimlere genişleyen sanal dünyalar ve kurumsal benimsemenin sürmesine rağmen ölçeklenmenin beklenenden uzun sürmesi başlıca trendler arasında
Başlıca belirsizlik faktörleri
- Donanım/yazılım iyileştirmeleri yoluyla küçülme, dayanıklılık artışı, hassasiyet ve kullanıcı kolaylığında iyileşme
- Isı yönetimi ve pil ömrünün uzatılması gibi teknik çözüm gerektiren konular
- Maliyet düşüşünün hızı ve düzeyine ilişkin belirsizlik
- Kullanıcı ihtiyaçlarının kapsamının genişleyip genişlemeyeceğine dair soru işaretleri
- Kullanıcı davranışı takibiyle ilgili güvenlik ve gizlilik sorunlarının hafifletilmesi
- AR/VR platformlarının kullanımında güvenlik sorunlarının çözülmesi
- Amaçlanan kullanıma göre farklı form faktörlerinin yaygınlaşmasının, her biri için en uygun kullanım senaryolarına dair belirsizlik yaratması
Temel sorular
- Farklı ortamlardaki (ev, iş yeri, hareket halindeyken) kullanım senaryolarının potansiyel etkisi
- Cihaz donanımının hangi şekilde ve ne hızla evrileceği
- Sürükleyici gerçekliğin yeni uzaktan/hibrit çalışma biçimleri ve insan-makine arayüzleri üzerindeki etkisi
- Şirketlerin yeni ve evrilen kullanım senaryoları için gerekli teknoloji altyapısını nasıl etkili biçimde yöneteceği
- VR teknolojisinin güvenli, emniyetli ve etik kullanımını sağlamak için gerekli düzenleyici çerçeve (içerik moderasyonu, veri gizliliği ve siber güvenlik dahil)

Bulut ve edge computing

Şirketler, geleneksel şirket içi depolama ve yönetim yaklaşımından; uzaktaki hyperscale veri merkezlerinden edge’deki şirket içi sunuculara kadar uzanan çoklu altyapı noktalarına yayılmış bir modele geçiyor. İş yüklerinin bulut ve edge computing arasında dengeli dağıtılması; kaynak kullanımı, gecikme, veri gizliliği ve güvenliğin ölçeklenmesini optimize etmeye yardımcı oluyor
Yapay zeka talebindeki artışla birlikte bulut ve edge computing kullanımı ciddi biçimde yükselirken, on-premise edge çözümlerine verilen önceliğin değişmesi, bazı kullanım senaryolarında yapay zeka modellerinin buluttan edge computing’e kaymasının yeni nesil bir evrimi temsil etmesi ve şirketlerin GPU tedarik zincirlerini çeşitlendirme eğilimi son dönemin dikkat çeken değişimleri arasında
Başlıca belirsizlik faktörleri
- Edge düğümleri ve cihaz sayısı arttıkça ölçek büyütmenin zorlaşması
- Bulut çözümlerini etkili biçimde hayata geçirecek şirket içi yetenek eksikliği ve yönetim desteğinin yetersiz olması
- ML/AI modellerinin karmaşıklığı ve hemen devreye alınabilecek çözümlerin eksikliği nedeniyle bulut bilişim yeteneklerinin kurulması ve genişletilmesindeki teknik zorluklar
- Yatırım getirisinin görünürlüğünün düşük olması
- Edge geliştirme için yatırımın geri dönüş süresinin uzun olması
- Müşterilerin katma değerli kullanım senaryolarını yeterince anlamaması
- Pilot aşamadan büyük ölçekli uygulamaya geçiş için büyük yatırım gereksinimi
- Karmaşık teknoloji yığını gereksinimleri (çoğu şirketin mevcut teknoloji ortamıyla entegrasyon ihtiyacı)
- Hemen devreye alınabilecek çözümlerin eksikliği gibi diğer zorluklar
- Bulutta gizlilik konusunun birçok şirket için hâlâ endişe kaynağı olması
Temel sorular
- İş ve regülasyon açısından avantajlı konumda olan edge’in buluttan daha yenilikçi olup olmayacağı
- Ağ oluşturmada birlikte çalışabilirlik ve ortak standart eksikliği gibi engellerin edge’in potansiyelini tam olarak ortaya koymasını engelleyip engellemeyeceği
- Edge computing’e hyperscale bulut sağlayıcılarının mı liderlik edeceği
- 5G destekli MEC’e sahip telekom operatörlerinin hyperscaler’larla rekabet mi edeceği yoksa iş birliği mi yapacağı
- Hızla gelişen yapay zeka teknolojileri ve düzenleyici değişimlerin bulut ve edge sağlayıcılarının iş modellerini nasıl dönüştüreceği
- Veri merkezleri ve edge’de kullanılan uzmanlaşmış çiplerin rekabetçi bulut ve edge ortamını nasıl değiştireceği
- Depolama ve işlem birimi sayısındaki artışın güvenlik açıklarına yol açıp açmayacağı
- Yeşil altyapıya geçişin bulut ve edge teknolojilerinin sürekli gelişimini nasıl teşvik edeceği
- Sensör maliyetleri düşüp performansları artarken edge ve bulut kaynaklarının veri hareketi ve yapay zeka destekli analize yönelik artan taleple nasıl başa çıkacağı
- Bağlantı maliyetlerindeki düşüşün edge benimsenmesini daha fazla teşvik edip etmeyeceği

Kuantum teknolojileri

Kuantum bilişim, kuantum iletişimi ve kuantum algılamadan oluşuyor. Gerçek uygulamalara yönelik kuantum üstünlüğü henüz kanıtlanmamış olsa da, kimya, ilaç, finans, otomotiv ve havacılık gibi çeşitli sektörlerdeki lider şirketler arasında umut verici araştırmalar ve deneyler yürütülüyor. Hem özel hem de kamu sektörünün çabalarını gerektiren teknik engellerin aşılması gerekiyor. Gelecekteki gelişim için akıllıca yatırım yapmak stratejik açıdan doğru bir yaklaşım
Hata düzeltmeye ilişkin önemli ilerlemeler, tüm stack’in kurulmasına (yazılım ve kuantum ile klasik bilişim altyapısının entegrasyonu dahil) daha fazla vurgu, kuantum bilişimin gelişimine bağlı olarak bilgi güvenliğinde iyileşmeler ve yerleşik şirketlerle startup ortaklıklarının sürmesi son dönemin dikkat çekici değişimleri arasında
Başlıca belirsizlik faktörleri
- Yeterli sayıda ve kalitede kübiti yönetme ve anlamlı hesaplama sonuçları üretme kapasitesi gibi teknik zorluklar
- Mevcut süper bilgisayarların da şirketlerin ihtiyaç duyduğu hesaplamaların çoğunu makul şekilde gerçekleştirebilmesi nedeniyle, genel amaçlı kuantum bilgisayarların merkez sahneye çıkmasına kadar maliyet verimliliğine ulaşmanın zaman alacak olması
- Teknoloji olgunluğu ve uygulanabilirliğinin farklı seviyelerde olması
- Pazara çıkış için alanlar arası koordinasyon ihtiyacının artması
- Teori/donanım/yazılım geliştirme için yetenek kazanımı gibi nedenlerle, kuantum merkezlerinin dışındaki geliştirme ve inovasyonu engelleyen sınırlı farkındalık ve düşük teknoloji benimsenmesi
Temel sorular
- Kuantum teknolojilerinin önümüzdeki 10 yılda hangi hızda gelişeceği ve başlıca kilometre taşlarına ne zaman ulaşacağı
- Kuantum ile yapay zekanın birleşiminden ne tür faydalar elde edilebileceği
- Şirketlerin, özellikle kuantum bilgisayarların doğuracağı güvenlik tehditlerine karşı, ne zaman ve nasıl hazırlanmaya başlaması gerektiği
- Yetenek arzının talebi yakalayıp yakalayamayacağı
- Hangi kaldıraçların kullanılabileceği ve kuruluşların yetenek açığını kapatmaya nasıl yardımcı olabileceği

Robotiğin geleceği

Son derece gelişmiş robot sistemleri, çeşitli fiziksel işleri otomatikleştirmede uzmanlaşıyor. Makroekonomik koşullar ve teknolojik gelişmeler nedeniyle, tüketici düzeyindeki hizmetlerden kurumsal düzeyde montaja kadar kullanım alanları genişliyor. Makroekonomik açıdan birçok ülkede artan iş gücü maliyetleri, yaşlanan nüfus ve offshoring’e ilişkin ek karmaşıklıklar nedeniyle iş gücü piyasası sıkılaşıyor. Teknolojik açıdan ise yapay zeka, fiziksel robotların yeteneklerini artıran ve eğitimlerini hızlandıran pek çok yeniliği yönlendiriyor. Teknik ve toplumsal engeller bulunsa da, yaygın benimseme; verimlilik artışı ve mevcut insan merkezli işlerden temelden farklı yeni çalışma biçimlerini içeren bir ekonomiye geçiş için kritik önem taşıyor
Robot kullanım alanlarının yayılması, robot türlerinin çeşitlenmesi, insansı ve genel amaçlı robotlara olan ilginin hızla artması ve yapay zekanın daha otonom robotlara doğru ilerlemeyi sürdürmesi son dönemin dikkat çekici gelişmeleri arasında
Başlıca belirsizlik unsurları
- Robotlar toplumla daha fazla bütünleşip insanlarla birlikte çalıştıkça güvenlik, gizlilik ve sorumluluk konularında endişeler ortaya çıkabilir
- Robot kullanımının birçok görevi otomatikleştirme potansiyeli olsa da, başlangıçta iş gücü piyasası ve kamuoyu algısı üzerinde olumsuz etkileri olabilir (iş gücü piyasasının çalışanların yeni rolleri için yeniden tasarlanması fırsatını da sunabilir)
- Robotları iş gücüne entegre etmek, insan çalışanların farklı rollere yeniden eğitilmesini veya yeni çalışma arkadaşlarıyla etkili biçimde iş birliği yapmaları için eğitim verilmesini gerektirebilir
- Batarya ve yetenekli insan kaynağı gibi yeterli kaynaklara erişim, hem teknoloji geliştirme hem de gelecekteki ürün tedariki açısından önemini koruyor
- Ülkeler arası rekabet, küresel teknoloji ticareti akışlarını önemli ölçüde etkileyebilir
- Olası düzenleyici değişiklikler, pazar görünümüne kayda değer belirsizlik ekliyor
Temel sorular
- Şirketler robotları organizasyonlarına ne hızda dahil edecek?
- Robotlarla entegrasyon geleceğin iş gücünü nasıl yeniden şekillendirecek?
- Genel amaçlı robotları ne zaman bekleyebiliriz?
- Gelişmiş robotlar hangi yeni iş kullanım senaryolarını yaratabilir?

Mobilitenin geleceği

Otonom araçlar (AV), elektrikli araçlar (EV), kentsel hava mobilitesi (UAM) ve ACES (otonom sürüş, bağlantılılık, elektrifikasyon ve paylaşımlı/akıllı mobilite) teknolojilerine ilgi artıyor. Mobilite sektöründeki yeni ve mevcut şirketler teknoloji benimsemeyi hızlandırıyor. Büyük şehirlerde otonom robotaksi ticari pilot programları ve kentsel hava aracı uçuş testleri gibi gelişmeler, geniş ölçekli benimseme için önemli adımlar oluşturuyor. Teknoloji, düzenleme ve tüketici algısına ilişkin sorunlar nedeniyle sektörde oynaklık artıyor
EV talebi hâlâ yüksek olsa da başlıca bölgelerde son dönemde büyüme hızı yavaşladı; robotaksiler daha geniş ticari kullanımın önündeki engelleri çözmeye çalışıyor; testlerin başlamasıyla otonom kamyon taşımacılığı kritik bir dönüm noktasına ulaştı; mikro mobilite genel olarak pazar konsolidasyonu içinde dayanıklılık gösteriyor; drone teslimat operasyonlarının ölçeği ve kapsamı genişliyor; eVTOL hava araçlarına yönelik finansman bir miktar azalsa da sertifikasyon olasılığı ivmeyi koruyor; bunlar son dönemin başlıca gelişmeleri arasında
Başlıca belirsizlik unsurları
- EV talebini karşılamak için gereken küresel enerji arzı genişlemesinin belirsizliği
- Sürücüsüz ve otonom mobilite teknolojileriyle ilgili güvenlik ve sorumluluk endişeleri
- Daha fazla uygulamayı (ör. hava mobilitesi) destekleyebilecek yeterli menzile sahip bataryalar konusunda teknik belirsizlikler
- Gürültü ve görsel etkiye ilişkin müşteri algısı (ör. teslimat dronelarının yarattığı gürültü kirliliği)
- Yeni ulaşım biçimleri için ekipman ve altyapı maliyetleri (ör. EV şarj ağının kurulumu)
- Ana akım sertifikasyon çerçeveleri geliştikçe ortaya çıkan düzenleyici değişiklikler (ör. genişletilmiş hava trafik kontrolü)
- Tüketici verilerine dayanan temel yapay zeka algoritmaları ve iş akışlarına ilişkin gizlilik ve güvenlik sorunları
- Bu teknolojileri ölçeklendirmek için gereken yeterli kaynakların sağlanması (ör. batarya üretimi için ham maddeler, otonom sürüş yazılımları için yazılım geliştiriciler)
Temel sorular
- Geleceğin mobilite trendleri şehirleri nasıl şekillendirecek?
- Yaygın benimsemeyi mümkün kılmak için çözülmesi gereken düzenleyici engeller ve etkinleştirici unsurlar neler?
- Otonom araçların araç satışlarındaki payı ne olacak ve baskın iş modeli hangisi olacak?
- Otonom araçlar ve kentsel hava mobilitesi için tüketici güvenini kazanmak adına hangi başarıların elde edilmesi gerekiyor?
- Önümüzdeki 10 yılda gelişmiş hava mobilitesi ne ölçekte bir seviyeye ulaşacak?
- Paylaşımlı mobilitenin beklenen finansal ve çevresel etkiyi yaratabilmesi için nelerin sağlanması gerekiyor?

Biyomühendisliğin geleceği

Biyolojik hesaplamadaki ilerlemelerin birleşimi; sağlık, gıda ve tarım, tüketici ürünleri, sürdürülebilirlik, enerji ve malzeme sektörlerinde bir dizi ürün ve hizmet inovasyonunu tetikliyor. Önümüzdeki 10 yılda yıllık 2 trilyon doların üzerinde potansiyel ekonomik etki ve yüzlerce kullanım senaryosu söz konusu olabilir. Bunun için ticarileşme ile toplumsal/düzenleyici zorlukların aşılması gerekiyor. Sürekli yatırım ve inovasyon çabaları devam ediyor
CRISPR tabanlı gen tedavileri önemli ilerleme kaydetti; biyomühendislikte yapay zekanın yeni kullanım biçimleri keşfedilmeye devam ediyor; düzenleyici kısıtlamalara rağmen alternatif protein üretiminde ilerleme sürüyor; bunlar son dönemin dikkat çekici gelişmeleri arasında
Başlıca belirsizlik unsurları
- Biyomühendislik teknolojileri ve ürünlerine yönelik düzenlemeler, ilerleme hızını etkileyebilir
- Biyomühendislik ürünlerinin güvenliği, maliyeti ve kalitesine yönelik kamuoyu algısı ile etik kaygılar, pazarın gelişim hızını belirleyebilir
- Canlı organizmaların değiştirilmesine yönelik endişeler, ilerlemeyi zorlayabilir
- Biyolojik sistemler kendi kendini kopyalayan, kendi kendini sürdüren ve yüksek derecede bağlantılı yapılar olduğundan, bir bölümdeki değişiklik tüm ekosistem ya da türler genelinde olumsuz zincirleme etkilere yol açabilir
Temel sorular
- Toplum, farklı değerler ve ilkeler ışığında genom düzenlemenin uygun sınırını nasıl belirleyecek?
- İş dünyasının benimsemesiyle birlikte kamuoyu biyomühendisliği nasıl algılayacak ve benimseyecek? (ör. kültür eti mevcut beslenme düzenine nasıl uyum sağlayacak?)
- CRISPR tabanlı gen tedavilerinin farklı hastalıklar için sonuç vermesi ve toplumsal olarak daha fazla kabul görmesi ne kadar zaman alacak?

Uzay teknolojisinin geleceği

Son 10 yılda teknoloji maliyetlerinin keskin biçimde düşmesi, uzay teknolojisinin uygulanabilirliğini ve önemini artırdı. Uydu internet bağlantısının büyük ölçeğe ulaşması ve özel pazarda fırlatma araçlarına yönelik katılım ile inovasyonun artması dikkat çekiyor. Kullanım senaryolarının çoğalması, uzay dışı teknoloji şirketlerinin ilgisini ve yatırımlarını çekiyor. Uzay endüstrisi gelirleri 2035 yılına kadar 750 milyar doların üzerine çıkabilir. Teknik ve jeopolitik engellerin aşılması kritik önem taşıyor
LEO uydu iletişimi constellation’larının sürekli büyümesi, doğrudan cihaza bağlantı (D2D) konusundaki ilgi ve beklentinin artmayı sürdürmesi, küresel fırlatma faaliyetlerinin yükselmesi, hem özel hem kamu tarafında Ay faaliyetlerinin devam etmesi ve son kullanıcı çözümlerine entegrasyona yönelik ilginin artmasının uzay dışı teknoloji sektörünün ilgisini çekmesi son dönemin dikkat çekici gelişmeleri arasında
Başlıca belirsizlik unsurları
- Uzay teknolojilerinde maliyet verimliliği sağlanarak daha fazla ölçeklenebilirliğin mümkün olup olmayacağı
- Oyuncu, uydu ve uygulama sayısındaki artışla birlikte frekans ve yörünge kullanım haklarının tahsisi için yönetişim mekanizmalarının tanımlanması ihtiyacı
- Ticari oyuncuların artmasıyla veri sızıntısı, malware ve diğer siber saldırılar gibi siber risklerin yükselmesi
Temel sorular
- Uzay ve uzay teknolojilerine ilişkin mülkiyet ve erişim hakları nasıl tanımlanacak?
- Paydaşlar, temel alanlara ilişkin (ör. istenmeyen paraziti azaltma, güvenli operasyonları teşvik etme, mülkiyet ve kullanım haklarını koruma, sorumluluğu belirleme, adil veri paylaşımını teşvik etme) yönetişim yapısını koordine ederek nasıl kurabilir?
- Paydaşlar uzay enkazını ve trafik yoğunluğunu etkili biçimde yönetmek için nasıl koordinasyon sağlayabilir?
- Gelecekte uydu dağılımı (ör. yörüngeler genelinde denge) nasıl görünecek?
- Pazar, çeşitli unsurlar (makroekonomi, E2E çözüm yönelimi vb.) dikkate alındığında nasıl evrilecek?
- Özel fırlatma pazarındaki rekabet nasıl evrilecek?
- Spektrum kullanımındaki rekabetin yoğunlaştığı ve tıkanma riskinin arttığı bir ortamda mevcut frekans tahsis sistemi sürdürülebilir olacak mı?

Elektrifikasyon ve yenilenebilir enerji

Paris Anlaşması kapsamındaki küresel karbon emisyonu azaltımı için kritik öneme sahip. 2030’a kadar küresel emisyonları %45 azaltmak ve 2050’ye kadar net sıfıra ulaşmak için güneş ve rüzgar gibi yenilenebilir enerji, nükleer, hidrojen, sürdürülebilir yakıtlar ve biyoenerji, enerji depolama gibi temiz ve kararlı enerji kaynakları; uzun süreli batarya sistemleri ve akıllı şebekeler gibi dağıtım çözümleri dahil gerekli teknolojilerin çoğu halihazırda mevcut. Ancak enerji ve arazi kullanım sistemlerine yönelik toplam fiziksel varlık yatırımı, 2050’ye kadar net sıfıra ulaşmak için gereken yıllık 9,2 trilyon doların oldukça gerisinde kalıyor. 2050’ye kadar iklim teknolojisi değer zincirinde yaklaşık 200 milyon nitelikli işçiye ihtiyaç duyulacağı tahmin ediliyor
Çeşitli zorluk ve sorunlara rağmen yenilenebilir enerji üretim kapasitesinin hızla artması, hidrojene yönelik kamu desteğinin büyümesi ancak uygulamanın hâlâ geride kalması, küresel batarya depolama kapasitesinin hızla genişlemesi ve politika teşviklerinin durgun seyreden ısı pompası benimsenmesini canlandırmaya çalışması 2023’ün başlıca gelişmeleri arasında yer aldı
Başlıca belirsizlik faktörleri
- Yenilenebilir enerji teknolojilerinin yaygınlaşması için maliyet düşüşü kritik ve bu, teknolojik ilerleme ile ölçek ekonomilerine yönelik yatırımlar sayesinde sağlanabilir
- Düşük karbonlu enerji üretim hızı, küresel net sıfır taahhütleriyle uyumlu seviyeye ulaştığında lityum, çelik ve bakır gibi malzemelerin arzı kısıtlayıcı unsur olabilir
- Yeşil hidrojen, bataryalar ve sürdürülebilir yakıtlar gibi yeni teknolojilerin üretimi için altyapı geliştirmesinin ölçeklenmesi gelecekteki enerji karmasının bir parçası olacak
- Elektrik iletim ve dağıtımı, batarya depolama, EV şarjı ve akıllı şebeke yük yönetimi için inovasyonun ve altyapı yatırımlarının hızlandırılması
- İzin süreçlerinin sadeleştirilmesi, proje teslim sürelerini kısaltabilir ve hızlı ölçek büyütmeyi mümkün kılabilir
- Küresel karbon nötrlüğü taahhütlerinin gerektirdiği hız ve ölçekte elektrifikasyon ile yenilenebilir enerji teknolojilerinin devreye alınması için temiz enerji teknolojisi uzmanı arzının kademeli olarak artırılması gerekir
- Bölgeler arası iş birliğiyle standartların uyumlu hale getirilmesi, yenilenebilir enerji teknolojilerinin küresel benimsenmesinin hızlandırılması ve küresel enerji güvenliği politikalarının koordine edilmesi gibi konularda aksiyon ve karşılık geliştirilmesi gerekiyor
Temel sorular
- Batarya depolama teknolojilerindeki yenilikler, elektrikli araçlar ile yenilenebilir enerji varlıklarının benimsenmesini nasıl etkileyecek
- Kamu ve özel sektör paydaşları, enerji güvenliğini ve şebeke istikrarını korurken mevcut ve yeni ortaya çıkan enerji sistemlerini eşzamanlı yönetmek için nasıl iş birliği yapabilir
- Bölgeler ve kurumlar, mevcut sanayi çalışanlarının iş güvencesini artırırken enerji erişimini genişletip elektrifikasyonun getirdiği yeni karşılaştırmalı üstünlüklerden nasıl yararlanabilir
- Elektrik sektörü, elektrifikasyon ve yenilenebilir enerji teknolojileriyle ilgili becerilere sahip iş gücünü nasıl büyütecek
- Gelişmekte olan ülkeler, mevcut altyapı engellerine ve hidrokarbonlarla maliyet rekabetine rağmen artan nüfusa temiz enerjiyi nasıl sağlayacak

Elektrifikasyon ve yenilenebilir enerjinin ötesindeki iklim teknolojileri

Döngüsellik ve kaynaklar ile karbon yakalama ve giderme alanlarındaki teknolojileri içeriyor. Sürdürülebilir ürün ve hizmet üretimi, şirketlerin yeni düzenlemelere uyum sağlamasına, büyüme fırsatları yaratmasına ve yetenek çekmesine yardımcı olur. Tüketimin çevresel etkisini azaltan birçok teknoloji teknik olarak mümkün olsa da bunların çok azı büyük ölçekte maliyet etkin hale gelmiş ya da iş gücünün yeniden beceri kazanması, finansman gibi engelleri aşabilmiştir. Zorluğun kapsamı da benzeri görülmemiş düzeydedir. 2030’a kadar yıllık 0,8–2,9 GtCO2 ek giderim kapasitesine ihtiyaç var. Hedefler ile taahhütler arasındaki farkı kapatmak için küresel yıllık GSYİH’nin yaklaşık %0,1’ine (yaklaşık 120 milyar dolar) denk gelen yatırımda kademeli bir değişim gerekiyor
Şirket taahhütlerinin genişlemesi, sürdürülebilir tarım için agtech çözümlerinin benimsenmesindeki artış (penetrasyon hâlâ nispeten düşük), karbon yönetimi girişimlerine yönelik kamu desteğinin büyümesi ve karbon yakalama/kullanım/depolama (CCUS) alanına ilgideki kademeli değişim 2023’ün başlıca gelişmeleri oldu
Başlıca belirsizlik faktörleri
- Politika ve düzenlemeler, yatırım kararlarının, iş gerekçelerinin geçerliliğinin ve karbon yönetimi planlarına verilen kamusal tepkinin şekillenmesinde belirleyici rol oynayabilir
- Doğal sermaye çözümlerinin ortak faydalarına, farklı karbon yönetimi teşvik yapıları altında doğal sermayenin nasıl değerlendiğine bağlı olarak, kuruluşlar saf CO2 giderimine kıyasla farklı düzeylerde değer atfedebilir
- Karbon azaltımı ve giderim altyapısının genişletilmesi zaman ve sermaye yoğun olduğundan, değer zinciri genelinde koordinasyon zor olabilir; kamu ve özel sektör paydaşları arasında yerel düzeyde uyum ihtiyacı da ek bir engel oluşturabilir
- Bağımsız karbon kredi standartlarının, şeffaflık ve tutarlılığı artırmaya yönelik son taahhütlerle birlikte, verilen sözlerin yerine getirilmesinde karbon yönetimi planlarına duyulan güveni nasıl etkileyeceği belirsizliğini koruyor
Temel sorular
- Karbon yönetimi planları, R&D, deneyim ve ölçek ekonomileri yoluyla potansiyel darboğazları (ör. ham madde, arazi, altyapı) nasıl aşacak
- Doğa temelli karbon giderimi ile teknoloji temelli karbon gideriminin etkinliğine ilişkin tartışma, yatırım kararlarını ve kamu algısını nasıl etkileyecek
- CCUS teknolojilerindeki yenilikler, kayda değer maliyet düşüşlerine ve kullanım senaryolarının genişlemesine yol açabilir mi
- Bağımsız karbon kredi kuruluşları, sertifikasyon standartlarını başarıyla karşılamak ve gönüllü karbon piyasasına güven ile inandırıcılık kazandırmak için puanlama şeffaflığını artırabilecek mi
- Tüketiciler, alternatif proteinlerdeki süregelen yeniliklere nasıl tepki verecek