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2023 年のテクノロジー トレンドとセキュリティにとっての意味
最近、マッキンゼー アンド カンパニーの技術リーダーのグループに、各分野の主要なテクノロジー トレンドを特定するよう依頼しました。セキュリティ管理PSP副議長のQuang Trinh氏に質問および Axis Communications のプロフェッショナル サービス マネージャーが、セキュリティの観点からそれぞれの傾向について説明します。
以下は各トレンドの概要と Trinh の分析です。わかりやすくするために軽く編集されています。
1.組み合わせの傾向に注目してください。
マッキンゼーのアドバイザー、ラレイナ・イーは、マッキンゼーが前年に特定した「宇宙テクノロジー、クリーンテクノロジー、AI、没入型現実テクノロジー」などのトレンドを調査しました。彼女が今年見ているトレンドは、これらのテクノロジーを組み合わせて、ユニークで価値を生み出す製品や取り組みを生み出すという課題です。
「今後 1 年間にテクノロジーにどのように投資する予定かを考えるときは、総合的に考えて、それらがどのように連携して新たな機会を切り開くことができるかを検討してください。」
トリン:これは物理セキュリティ業界では明らかであり、サイバーセキュリティとデータ プライバシー テクノロジが同時に導入される傾向にあります。
人工知能 (AI) のトピックでは、クラウド、オンプレミス、エッジ ベースのアプリケーションを組み合わせて連携して、顧客向けのソリューションのバランスをとり、よりスケーラブルなアプローチを提供しています。特にコンピューター ビジョンの分野では、望ましい結果に応じて、エッジ、オンプレミス サーバー、クラウド コンピューティングでの画像処理に利点があります。
このエコシステム アプローチにより、複数のテクノロジー トレンドが協力して顧客のユースケースのニーズを解決できるようになります。
2.転換点テクノロジーに向けて取締役会を準備します。
5G、AI、クラウド コンピューティングなど、多くの革新的なテクノロジー開発は、アーリーアダプターの地位から主流の曲線に移行しました。マッキンゼーのクレメンス・ヒャルタル氏は、これは組織のITに対する考え方や予算の考え方が結果的に変わらなければならないことを意味すると述べた。
「これは最もセクシーな投資ではありません」と彼は言いました。「しかし、ビジネスがオンライン化される新しいテクノロジーを活用する機会を得るには、プロセスの自動化、データ基盤への投資、技術的負債の整理、IT アーキテクチャの継続的な更新が必要です。」
トリン:これらの転換点テクノロジーは、ROI を測定することがより困難です。ほとんどの取締役会は、収益性、運用効率、またはビジネスにプラスの影響を与えるテクノロジーの有効性との説得力のある相関関係がない限り、投資や予算に優先順位を付けません。組織の部門責任者は、これらのテクノロジーが業務に与える影響について取締役会レベルの幹部に対してより適切な準備をさせる必要があることに私は同意します。 IT テクノロジーは毎年進化していますが、「壊れていないなら直さない」という考え方により停滞したままになっており、長期的にはビジネスに悪影響を与える可能性があります。物理セキュリティ業界では、アナログ業界からデジタル業界への移行に数年かかり、サイバーセキュリティとそのニーズの橋渡しが話題になりました。OT (運用技術)IT グループは、双方のリスクの観点に対処するために多大な協力と説明を必要としました。
3.すでに抱えているエンジニアを解放します。
マッキンゼーのアーマー・ベイグ氏は、2023年には企業の締め付けが厳しくなり、技術スタッフの採用凍結や一時解雇につながる可能性があると見ている。同氏は、このような状況にある組織がテクノロジースタッフに「単純にもっとやれ」と求めるのは間違いだと述べた。むしろ、管理や官僚的な負担を取り除くことで、テクノロジーに費やせる時間を最大化する方法を見つけるべきだと彼は言いました。
「これは単なる生産性の問題ではなく、才能の問題、”彼は言いました。 「自分の会社を一流のエンジニアが集まる場所にしたいのであれば、エンジニアが好きなことをできる職場環境を作る必要があります。」
トリン:これは物理的なセキュリティ業界に関連しているため、生産性と効率性の向上に役立つツールのトレーニングを受けていれば、より効率的に作業できるセキュリティ エンジニアがいます。物理セキュリティ業界は現在、AI、ロボット工学、分析などの新興テクノロジーの影響を受けています。これらのセキュリティ エンジニアは、企業が個別の開発に投資する必要があります。これは、経験豊富なエンジニアの不足が、これらのテクノロジー トレンドに取り組もうとしている企業にとって人員確保の問題を引き起こしているためです。知識のある外部の人材を雇用するのは常に良いことですが、自己啓発への投資は、企業が社内従業員の自己啓発計画をどのように構築するかに基づいて、従業員の定着率向上につながる可能性があります。
4.雲に頭を突っ込んでください。
ウィル・フォレストは、テクノロジーが転換点に達し、トレンドから主流へ移行していることに注目したマッキンゼーのコンサルタントとしては2人目です。彼は特に、今こそクラウド コンピューティングの強固な基盤の構築を活用する時期であると述べました。
「2023 年に、企業は、アプリケーションのスケーリングや需要の急増に対応するための容量の自動追加など、クラウドが提供する最も重要な利点を活用できる強力なクラウド基盤の構築に注力する必要があります。」
トリン:クラウドの概念は、多くの大規模組織で成熟し始めています。これらの企業の従業員数がここ数年で増加したため、スケーラビリティというテーマが非常に重要になってきています。しかし、新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、多くの企業が人材を失い、クラウド戦略を通じて従業員の損失を補う方法を模索することにもなりました。従業員の増強と自動化は、より少ない労力でより多くのことを実現したいと考えている企業にとっても価値を提供できるものでした。
5.クラウドはセキュリティを変えています。
この傾向の文脈におけるセキュリティとは、情報資産の保護を指します。アドバイザーのジャン・シェリー・ブラウン氏は以前、セキュリティ上の懸念がクラウドの導入と移行が進まない理由だと述べた。しかし、状況は変わり、組織が情報セキュリティについて考える新しい方法、つまりリスク管理に焦点を当てた考え方が導入されました。
クラウド サービス プロバイダーはセキュリティ保護を大幅に強化しました。彼女は、「大手（クラウド サービス プロバイダー）の 1 つがダウンしたらどうなるでしょうか?」という質問をする中で、クラウドへの依存が組織のリスク対応にどのような意味を持つかを考えるように会話が変化していると述べました。これがまさにそのシナリオですセキュリティ管理 タックルされたセキュリティ テクノロジーの 12 月号に掲載。
トリン:セキュリティ侵害がより頻繁になり、そのコストが高くなるにつれて、クラウド ソリューションは、多くの組織が社内で提供しているものよりもセキュリティが強化されたサービスを提供しています。これらのクラウド ソリューションは、次のような業界標準に準拠しています。そしてまた、異常を検出する AI などのテクノロジーも実装し、脆弱性とリスクをリアルタイムでスキャンしてインデックス付けすることに積極的に取り組みました。
物理セキュリティ業界は、IP カメラ、ビデオ管理システム、アクセス制御システムなどのエッジ デバイスを含む物理セキュリティ システムにサイバーセキュリティの原則を適用するという課題を抱えていました。多くのセキュリティ専門家がサイバーセキュリティのリスクを無視し、システムはインターネットを介して外の世界に接続されていないと述べたことを意味しました。サイバーセキュリティのパッチとファームウェアの速度が速くなるにつれ、多くの物理セキュリティ担当者は、デバイスを管理し接続することで管理、洞察、コンプライアンスの向上が可能になることをすぐに学びました。サイバー侵害に関する法的責任と説明責任によって、これらの個別のエアギャップ システムの重要性が再定義されると、OT チームと IT チームのセキュリティ ニーズとシステム管理の拡張において、クラウドなどの接続されたサービスがより大きな役割を果たすための扉が開かれました。
6.分散型 AI は競争の場を変えています。
マッキンゼーのコンサルタント、ビナヤック HV 氏によると、発展傾向は AI 機能の民主化です。正式には、大規模で集中化された独自のデータセット、新製品およびアプリケーションを備えた研究者の活動場です。より広範囲の人々や組織が AI テクノロジーを利用できるようになりました。
「2023 年の企業にとっての大きな課題とチャンスは、これらの分散型 AI 機能を活用すること、そしてこのテクノロジーが企業のビジネス モデルに何を意味するかである。
トリン:AI の分散化には長所と短所の両方があります。 AI および AI を中心に開発されたツールに関する課題は、ツールの倫理的な使用と、人間の相互作用によってデータが誰にどのようにトレーニング、監視、または修正されるかということです。 ChatGPT を例に挙げると、ChatGPT の出力は、ChatGPT が収集したすべてのトレーニング データに基づいています。そのトレーニング中に、再トレーニングに使用される特定のデータセットをファクトチェックするために誰が、またはどのようなメカニズムを使用しますか? ChatGPT の場合、ユーザーのインタラクションはプラットフォームの再トレーニングにも使用されます。
組織が AI を事業運営に組み込むことを検討している場合、課題はすべての不良データをフィルタリングすることになります。 AI、機械と深層学習はすべて予測アルゴリズムです。出力は絶対的なものではありませんが、入力に基づいて高い確率で得られます。出力は GIGO (ガベージイン、ガベージアウト) の影響も受けます。
分散化によりイノベーションが可能になり、より多くの人がツールを使用できるようになりますが、監視または修正されないと望ましくない出力が生成されるという副作用もあります。物理セキュリティ業界が画像、ビデオ、音響、その他のセンサー データにおける AI 技術の潜在的な影響を把握するにつれて、業界と問題の解決を求める顧客に適切な期待が設定されるでしょうか?テクノロジーが業界に与える影響についての共通のメッセージと期待を伝えるには、業界リーダーの集合的なグループが必要です。
