Tren Teknologi McKinsey 2024 [PDF 100 halaman]

Revolusi AI

• AI generatif
• AI terapan
• Industrialisasi machine learning

Membangun masa depan digital

• Pengembangan perangkat lunak generasi berikutnya
• Kepercayaan digital dan keamanan siber

Garis depan komputasi dan konektivitas

• Konektivitas canggih
• Teknologi realitas imersif
• Cloud dan edge computing
• Teknologi kuantum

Rekayasa canggih

• Masa depan robotika
• Masa depan mobilitas
• Masa depan bioteknologi
• Masa depan teknologi antariksa

Dunia yang berkelanjutan

• Elektrifikasi dan energi terbarukan
• Teknologi iklim di luar elektrifikasi dan energi terbarukan

Daftar isinya seperti di atas. Di bawah ini adalah ringkasan yang dibuat oleh AI.

AI generatif

• AI generatif telah mencapai kemajuan pesat dalam AI percakapan, pembuatan gambar, komposisi musik, dan lainnya, sehingga mempercepat inovasi di berbagai bidang secara luas. Namun, teknologi ini juga membawa risiko seperti bias, misinformasi, dan deepfake, sehingga tampaknya perlu disiapkan langkah-langkah penanganannya.
• Tren teknologi utama mencakup model generatif multimodal, model open source yang kuat, perluasan context window dalam pemrosesan bahasa alami, integrasi LLM ke dalam tool perusahaan, serta perluasan pemanfaatan pendekatan multi-agent.
• Faktor ketidakpastian utama
  • Kekhawatiran soal keamanan siber dan privasi
  • Pertimbangan etis
  • Regulasi dan kepatuhan
  • Kepemilikan dan perlindungan hak cipta
  • Dampak lingkungan
  • Ketidakakuratan
• Pertanyaan inti
  • Perubahan biaya pembuatan model dan pola persaingan
  • Peningkatan belanja perusahaan dan monetisasi
  • Perkembangan open source dan closed source
  • Cara mengelola faktor risiko
  • Kebijakan terhadap social engineering
  • Tingkat error dan pengendalian halusinasi untuk penggunaan nyata
  • Sejauh mana perubahan pekerjaan akibat gen AI
  • Use case utama dan positioning perusahaan seiring perkembangan teknologi terkait

AI terapan

• Teknologi AI analitis seperti machine learning, computer vision, dan pemrosesan bahasa alami menjadi semakin penting di semua bidang. Ketertarikan terhadap AI generatif juga meningkatkan kesadaran akan potensi AI terapan. Namun, masih ada kesulitan seperti perubahan budaya perusahaan, pengadaan/pemanfaatan/penyusunan data dalam skala besar, serta interpretasi output model oleh pengguna akhir dan pembangunan kepercayaan terhadapnya.
• Tren utamanya meliputi penekanan pada data-centric AI, meningkatnya momentum untuk akselerasi hardware, serta AI generatif yang semakin membuka pintu bagi AI terapan.
• Faktor ketidakpastian utama
  • Isu keamanan siber dan privasi
  • Regulasi dan kepatuhan
  • Pertimbangan etis
  • Risiko operasional
• Pertanyaan inti
  • Penggabungan strategis AI generatif dan AI terapan
  • Implikasi terhadap talenta dan tech stack
  • Cara merebut keunggulan kompetitif
  • Keseimbangan antara pengurangan biaya dan keandalan/tanggung jawab AI
  • Langkah untuk mengelola risiko terkait AI

Industrialisasi machine learning

• MLOps adalah proses untuk memperluas dan memelihara aplikasi machine learning di dalam perusahaan, serta menjadi kunci untuk mengubah proyek percontohan ML menjadi proses bisnis yang tangguh. Khususnya, dengan munculnya Gen AI, kebutuhan terhadap kapabilitas MLOps juga berubah.
• Tren utamanya meliputi monitoring dan orkestrasi yang menjadi komponen inti MLOps, meningkatnya penggunaan solusi siap bangun dan API, serta menguatnya pentingnya MLOps untuk Gen AI.
• Faktor ketidakpastian utama
  • Kebutuhan investasi awal dan sumber daya untuk mengadopsi ML yang terindustrialisasi
  • Penetapan proses dan tanggung jawab untuk memelihara solusi ML dalam skala besar
  • Menyeimbangkan efisiensi realisasi nilai antara produk vendor lama dan produk baru di pasar yang berkembang cepat
  • Mencegah kemungkinan ketidaksesuaian kapabilitas
  • Monitoring dan evaluasi berkelanjutan untuk mengatasi bias
  • Evolusi keterampilan dan talenta seiring meningkatnya otomatisasi
• Pertanyaan inti
  • Arah evolusi praktik MLOps dan ekosistem teknologi
  • Prioritas teknologi ML baru yang sesuai dengan kebutuhan organisasi
  • Dampak ML yang terindustrialisasi terhadap organisasi, model operasi, dan peran engineering
  • Definisi upaya MLOps dan peran tanggung jawab untuk memastikan penggunaan AI/ML yang tepercaya dan bertanggung jawab
  • Cara MLOps mengintegrasikan ML/DL/Gen AI

Pengembangan perangkat lunak generasi berikutnya

• Teknologi canggih seperti AI generatif dan arsitektur berbasis cloud memperkuat kapabilitas developer dan memungkinkan para nonspesialis teknis berpartisipasi dalam pengembangan aplikasi. Namun, adopsi luas masih akan memerlukan waktu lebih lama karena tantangan integrasi, tidak adanya metrik pengukuran yang jelas, dan kebutuhan pelatihan ulang developer dalam skala besar. Meski demikian, perusahaan yang mengadopsi lebih awal sedang membangun fondasi untuk peningkatan produktivitas.
• Tren terbaru mencakup pergeseran tool pengembangan berbasis AI dari proof of concept ke penerapan yang luas, kecenderungan menuju platform pengembangan terintegrasi, perubahan dalam ranah talenta, serta meningkatnya perhatian pada kepatuhan dan kepercayaan.
• Faktor ketidakpastian utama
  • Meningkatnya error jika hanya mengandalkan pengujian dan review otomatis
  • Keterbatasan penggunaan low/no-code tanpa monitoring dan debugging dari developer berpengalaman
  • Sulitnya version control akibat perubahan dan upgrade yang tidak terkoordinasi dari berbagai vendor
  • Masalah kualitas dan keamanan pada kode yang dihasilkan AI
  • Isu hak kekayaan intelektual dan tanggung jawab hukum atas kode buatan AI
  • Potensi kerentanan keamanan akibat API
• Pertanyaan inti
  • Sejauh mana kode buatan AI memengaruhi pekerjaan harian, tanggung jawab, dan jumlah software engineer
  • Sejauh mana pemanfaatan teknologi no-code oleh developer amatir dapat menurunkan permintaan terhadap developer perangkat lunak profesional
  • Apakah tim akan menerima perubahan cara kerja
  • Isu hak kekayaan intelektual pada kode buatan AI
  • Siapa yang bertanggung jawab atas pemeliharaan aplikasi
  • Apakah organisasi akan berinvestasi dalam pelatihan ulang tim perangkat lunak
  • Cara meningkatkan kemampuan engineer dalam mengidentifikasi hasil berkualitas dari tool berbantuan AI

Kepercayaan digital dan keamanan siber

• Kepercayaan digital dan keamanan siber memungkinkan organisasi mengelola risiko teknologi dan data, mempercepat inovasi, serta melindungi aset. Pentingnya hal ini semakin besar seiring adopsi teknologi baru seperti cloud/edge computing, AI terapan, dan pengembangan software generasi berikutnya. Namun, implementasinya menghadapi kesulitan karena tantangan integrasi, silo organisasi, dan kekurangan talenta.
• Fokus utama adalah pengelolaan risiko dan kesiapan Gen AI, sementara penjahat siber dan ancaman berkembang sangat cepat, muncul pembeli baru di luar peran CISO, perdebatan antara platform keamanan siber dan solusi best-of-breed terus berlanjut, ETF Bitcoin dan Ethereum memicu minat arus utama, serta perusahaan blockchain bergerak dari pilot ke implementasi besar-besaran aset keuangan yang ditokenisasi. Ini adalah perubahan penting belakangan ini.
• Faktor ketidakpastian utama
  • Kompleksitas implementasi
  • Masalah kompatibilitas saat integrasi dengan sistem legacy
  • Kurangnya standardisasi dalam penggunaan teknologi struktur kepercayaan per industri
  • Ketegangan antara privasi dan keadilan/keamanan
  • Meningkatnya risiko siber akibat ketegangan geopolitik
  • Fragmentasi lingkungan regulasi untuk blockchain dan tokenisasi
  • Ketidakpastian soal cara membuka model AI besar dengan cara yang dapat dijelaskan
  • Kekhawatiran perusahaan bahwa data rahasia digunakan untuk pelatihan LLM
  • Kurangnya kesadaran para pemimpin untuk mengintegrasikan langkah kepercayaan digital sebagai fitur inti produk
  • Kurangnya pemahaman atas proposisi nilai dan UX Web3
  • Meningkatnya perhatian regulator terhadap perlindungan konsumen
• Pertanyaan inti
  • Cara mengelola ekspektasi pelanggan/karyawan/komunitas terhadap keamanan, pengalaman, dan privasi
  • Cara regulator menyesuaikan persyaratan teknologi kepercayaan baru dengan standar lama
  • Cara mengelola biaya pelaporan seiring meningkatnya ekspektasi regulator terhadap manajemen risiko keamanan siber yang proaktif
  • Mengidentifikasi jenis sistem/data yang paling penting dan memahami bagian yang terpapar risiko
  • Cara mengintegrasikan konsep seperti "zero trust" ke dalam arsitektur portofolio digital yang siap menghadapi masa depan
  • Model bisnis dan value chain Web3 yang dapat dipercaya secara teknis dan layak secara komersial
  • Perlunya mempertimbangkan ke depan bagaimana ekosistem Web3 hidup berdampingan dengan arsitektur sistem perusahaan yang ada dan platform Web2, dan sebagainya

Konektivitas tingkat lanjut

• Teknologi konektivitas tingkat lanjut berpotensi merevolusi pengalaman di berbagai industri seperti konsumen, mobilitas, manufaktur, dan pertanian. Meski ada perusahaan yang enggan berinvestasi pada sebagian teknologi konektivitas terbaru karena ketidakpastian ROI, perkembangan pesat konektivitas satelit generasi berikutnya, jaringan 5G privat, dan 6G menuntut operator telekomunikasi dan perusahaan untuk bersiap agar bisa menikmati manfaatnya
• Kesulitan di industri telekomunikasi yang terus berlanjut, kemajuan adopsi jaringan privat, masih adanya sejumlah pertanyaan meski 6G terus berkembang, meningkatnya adopsi xRAN di jaringan seluler, serta kemajuan pembangunan konstelasi satelit LEO merupakan tren utama
• Faktor ketidakpastian utama
  • Penurunan profitabilitas operator telekomunikasi
  • Belum adanya use case matang yang memenuhi kebutuhan integrasi vertikal industri dan tuntutan perjanjian tingkat layanan dari pelanggan
  • Kurangnya kematangan ekosistem seperti fragmentasi pasar, masalah keamanan, kurangnya interoperabilitas, implementasi yang kompleks, dan minimnya standardisasi yang memperlambat adopsi IoT
  • Ketidakpastian peran intervensi pemerintah dalam pembangunan infrastruktur 5G/6G
• Pertanyaan kunci
  • Perubahan mendasar apa yang dibutuhkan industri telekomunikasi untuk meningkatkan profitabilitas
  • Bagaimana perubahan pasar serat optik memengaruhi opsi jaringan pelanggan
  • Apakah monetisasi 5G sudah memadai
  • Apa ekspektasi para pemangku kepentingan terhadap teknologi nirkabel generasi berikutnya
  • Seperti apa 6G nantinya, serta syarat yang diperlukan agar vendor peralatan jaringan, operator telekomunikasi, perusahaan, dan pembuat chip dapat berinvestasi dan menghasilkan keuntungan
  • Seberapa besar kemungkinan adopsi jaringan privat akan berhasil, dan apa yang diperlukan agar perusahaan tidak melewatkan manfaatnya
  • Apakah peningkatan peluncuran LEO dan kemajuan teknologi dapat memicu kelebihan pasokan satelit

Teknologi realitas imersif

• Teknologi realitas imersif memungkinkan penambahan objek virtual ke dunia nyata atau interaksi di dunia virtual. Meski menghadapi hambatan seperti keterlambatan pengembangan perangkat keras, investasi yang tidak stabil, dan permintaan konsumen yang naik turun, teknologi ini tetap menunjukkan ketahanan melalui peluncuran headset Vision Pro dan berlanjutnya minat perusahaan terhadap teknologi digital twin
• Pertumbuhan pasar headset yang selektif, perluasan dunia virtual dari sekadar game ke pengalaman digital yang lebih luas, serta adopsi perusahaan yang terus berlanjut namun membutuhkan waktu lebih lama dari perkiraan untuk meluas merupakan tren utama
• Faktor ketidakpastian utama
  • Miniaturisasi, peningkatan daya tahan, presisi, dan kenyamanan pengguna melalui penyempurnaan hardware/SW
  • Tantangan teknis seperti manajemen panas dan perpanjangan usia baterai
  • Ketidakpastian kecepatan dan tingkat penurunan biaya
  • Pertanyaan tentang perluasan cakupan kebutuhan pengguna
  • Mitigasi masalah keamanan dan privasi terkait pelacakan perilaku pengguna
  • Penyelesaian masalah keselamatan saat menggunakan platform AR/VR
  • Penyebaran berbagai form factor sesuai tujuan penggunaan yang memunculkan ketidakpastian terkait use case yang paling cocok untuk masing-masing
• Pertanyaan kunci
  • Dampak potensial dari use case di berbagai lingkungan (rumah, tempat kerja, saat bepergian)
  • Cara dan kecepatan evolusi hardware perangkat
  • Dampak realitas imersif terhadap pola kerja jarak jauh/hibrida baru dan antarmuka manusia-mesin
  • Bagaimana perusahaan dapat mengelola infrastruktur teknologi secara efektif untuk use case baru yang terus berkembang
  • Kerangka regulasi apa yang diperlukan untuk memastikan penggunaan teknologi VR yang aman, tepercaya, dan etis, termasuk moderasi konten, privasi data, dan keamanan siber

Cloud dan edge computing

• Perusahaan sedang beralih dari model penyimpanan dan pengelolaan onsite tradisional ke model terdistribusi yang mencakup berbagai titik infrastruktur, mulai dari pusat data hyperscale jarak jauh hingga server onsite di edge. Distribusi workload yang seimbang antara cloud dan edge computing membantu mengoptimalkan resourcing, latensi, privasi data, keamanan, dan skalabilitas
• Permintaan AI yang meningkat mendorong lonjakan besar penggunaan cloud dan edge computing, perubahan prioritas terhadap solusi edge on-premises, perpindahan model AI dari cloud ke edge computing untuk sebagian use case sebagai evolusi generasi berikutnya, serta tren perusahaan yang mendiversifikasi rantai pasok GPU menjadi perubahan penting belakangan ini
• Faktor ketidakpastian utama
  • Kesulitan dalam penskalaan seiring bertambahnya jumlah edge node dan perangkat
  • Kurangnya talenta internal untuk mengimplementasikan solusi cloud secara efektif serta kurangnya dukungan manajemen
  • Kesulitan teknis dalam membangun dan memperluas kapabilitas cloud computing akibat kompleksitas model ML/AI dan belum tersedianya solusi siap-deploy
  • Kurangnya visibilitas atas ROI
  • Periode pengembalian investasi yang panjang untuk pengembangan edge
  • Kurangnya pemahaman pelanggan terhadap use case bernilai tambah
  • Kebutuhan investasi besar untuk memperluas dari pilot ke implementasi skala besar
  • Kebutuhan tech stack yang kompleks, termasuk integrasi dengan lingkungan teknologi yang sudah ada di sebagian besar perusahaan
  • Tantangan lain seperti kurangnya solusi yang bisa langsung diterapkan
  • Masalah privasi di cloud yang masih menjadi kekhawatiran di banyak perusahaan
• Pertanyaan kunci
  • Apakah edge, yang berada pada posisi menguntungkan dari sisi bisnis dan regulasi, akan menjadi lebih inovatif daripada cloud
  • Apakah hambatan seperti kurangnya interoperabilitas jaringan dan kesamaan standar akan membuat edge gagal mencapai potensi penuhnya
  • Apakah penyedia cloud hyperscale akan memimpin edge computing
  • Apakah operator telekomunikasi dengan MEC berbasis 5G akan bersaing dengan atau bekerja sama dengan hyperscaler
  • Bagaimana perkembangan cepat teknologi AI dan perubahan regulasi akan mengubah model bisnis penyedia cloud dan edge
  • Bagaimana chip khusus yang diterapkan di pusat data dan edge akan mengubah lanskap persaingan cloud dan edge
  • Apakah meningkatnya jumlah unit penyimpanan dan pemrosesan akan menimbulkan kerentanan keamanan
  • Bagaimana transisi ke infrastruktur hijau akan mendorong perkembangan berkelanjutan teknologi cloud dan edge
  • Seiring turunnya biaya sensor dan meningkatnya kinerja, bagaimana sumber daya edge dan cloud akan menghadapi kenaikan permintaan perpindahan data dan analitik berbasis AI
  • Apakah penurunan biaya konektivitas akan semakin mendorong adopsi edge

Teknologi kuantum

• Terdiri dari komputasi kuantum, komunikasi kuantum, dan penginderaan kuantum. Keunggulan kuantum untuk aplikasi nyata memang belum terbukti, tetapi riset dan eksperimen yang menjanjikan sedang dilakukan di kalangan perusahaan terdepan di berbagai industri seperti kimia, farmasi, keuangan, otomotif, dan dirgantara. Hambatan teknis perlu diatasi lewat upaya dari sektor swasta maupun publik. Berinvestasi secara cerdas untuk perkembangan masa depan merupakan langkah yang strategis
• Kemajuan penting terkait koreksi kesalahan, penekanan tambahan pada pembangunan full stack termasuk integrasi SW serta infrastruktur komputasi kuantum dan klasik, peningkatan keamanan informasi seiring kemajuan komputasi kuantum, serta berlanjutnya kemitraan startup dengan perusahaan mapan merupakan perubahan penting belakangan ini
• Faktor ketidakpastian utama
  • Tantangan teknis seperti kemampuan mengelola jumlah dan kualitas qubit yang memadai serta menghasilkan hasil komputasi yang bermakna
  • Karena sebagian besar komputasi yang dibutuhkan perusahaan masih bisa dilakukan secara wajar dengan superkomputer yang ada, efisiensi biaya kemungkinan membutuhkan waktu sebelum komputer kuantum tujuan umum benar-benar menjadi arus utama
  • Perbedaan tingkat kematangan teknologi dan kemungkinan penerapannya
  • Meningkatnya kebutuhan koordinasi lintas bidang untuk peluncuran ke pasar
  • Terbatasnya kesadaran dan rendahnya adopsi teknologi di luar hub kuantum, yang menghambat pengembangan dan inovasi, termasuk dalam pengadaan talenta untuk pengembangan teori/hardware/software
• Pertanyaan kunci
  • Dengan kecepatan seperti apa teknologi kuantum akan berkembang dalam 10 tahun ke depan dan mencapai tonggak utama
  • Apa manfaat yang bisa diperoleh dari penggabungan kuantum dan AI
  • Kapan dan bagaimana perusahaan harus mulai bersiap menghadapi ancaman keamanan dari teknologi kuantum, khususnya komputer kuantum
  • Apakah pasokan talenta dapat mengejar permintaan
  • Tuas apa saja yang tersedia, dan bagaimana organisasi dapat membantu menutup kesenjangan talenta

Masa depan robotika

• Sistem robot yang sangat canggih dikhususkan untuk mengotomatisasi berbagai tugas fisik. Karena kondisi makroekonomi dan kemajuan teknologi, kasus penggunaan meluas dari layanan tingkat konsumen hingga perakitan tingkat perusahaan. Dari sisi makroekonomi, pasar tenaga kerja mengetat di banyak negara akibat kenaikan biaya tenaga kerja, penuaan populasi, serta tambahan kompleksitas terhadap offshoring. Dari sudut pandang teknologi, AI mendorong banyak inovasi yang meningkatkan kapabilitas robot fisik dan mempercepat pelatihannya. Meski ada hambatan teknis dan sosial, adopsi luas akan menjadi kunci bagi peningkatan produktivitas dan transisi menuju ekonomi yang mengintegrasikan cara kerja baru yang secara mendasar berbeda dari pekerjaan berpusat pada manusia saat ini
• Perluasan sektor adopsi robot, perluasan jenis robot, lonjakan minat terhadap humanoid dan robot serbaguna, serta AI yang terus mendorong kemajuan menuju robot yang lebih otonom merupakan perkembangan terbaru yang patut diperhatikan
• Faktor ketidakpastian utama
  • Seiring robot makin terintegrasi ke dalam masyarakat dan bekerja bersama manusia, kekhawatiran terkait keselamatan, privasi, dan tanggung jawab dapat meningkat
  • Meskipun adopsi robot berpotensi mengotomatisasi banyak tugas, pada awalnya hal ini dapat berdampak negatif pada pasar tenaga kerja dan persepsi publik (meski juga dapat membuka peluang untuk mendesain ulang pasar kerja bagi peran-peran baru tenaga kerja)
  • Integrasi robot ke dalam tenaga kerja memerlukan pelatihan ulang pekerja manusia untuk peran lain atau pelatihan agar dapat berkolaborasi secara efektif dengan rekan kerja baru
  • Akses ke sumber daya yang memadai seperti baterai dan talenta akan tetap penting bagi pengembangan teknologi maupun pasokan produk di masa depan
  • Persaingan antarnegara dapat berdampak besar pada arus perdagangan teknologi global
  • Potensi perubahan regulasi menambah ketidakpastian yang signifikan terhadap prospek pasar
• Pertanyaan kunci
  • Seberapa cepat perusahaan akan mengadopsi robot ke dalam organisasinya
  • Bagaimana integrasi dengan robot akan membentuk ulang tenaga kerja masa depan
  • Kapan robot serbaguna dapat mulai diharapkan
  • Kasus penggunaan bisnis baru apa yang dapat diciptakan oleh robot canggih

Masa depan mobilitas

• Minat terhadap kendaraan otonom (AV), kendaraan listrik (EV), urban air mobility (UAM), dan teknologi ACES (otonom, konektivitas, elektrifikasi, serta mobilitas bersama/pintar) meningkat. Adopsi teknologi dipercepat oleh perusahaan baru maupun lama di sektor mobilitas. Program percontohan komersial robotaxi otonom di kota-kota besar dan uji terbang pesawat urban menunjukkan langkah penting menuju adopsi skala besar. Volatilitas industri meningkat karena isu teknologi, regulasi, dan persepsi konsumen
• Permintaan EV masih tinggi, tetapi laju pertumbuhan baru-baru ini melambat di wilayah utama; robotaxi mengatasi hambatan untuk penggunaan komersial yang lebih luas; angkutan truk otonom mencapai titik penting seiring dimulainya pengujian; micromobility umumnya menunjukkan ketahanan di tengah konsolidasi pasar; skala dan cakupan operasi pengiriman drone meluas; dan pendanaan untuk pesawat eVTOL sedikit menurun, tetapi peluang sertifikasi tetap menjaga momentum, merupakan perkembangan utama terbaru
• Faktor ketidakpastian utama
  • Ketidakpastian perluasan pasokan energi global yang dibutuhkan untuk memenuhi permintaan EV
  • Kekhawatiran atas keselamatan dan akuntabilitas terkait teknologi mobilitas tanpa pengemudi dan otonom
  • Ketidakpastian teknis terkait baterai yang cukup untuk mendukung lebih banyak aplikasi (misalnya, mobilitas udara)
  • Persepsi pelanggan terhadap kebisingan dan dampak visual (misalnya, polusi suara dari drone pengiriman)
  • Biaya peralatan dan infrastruktur untuk moda transportasi baru (misalnya, pembangunan jaringan pengisian daya EV)
  • Perubahan regulasi yang muncul seiring berkembangnya kerangka sertifikasi arus utama (misalnya, kontrol lalu lintas udara yang diperluas)
  • Isu privasi dan keamanan pada algoritma AI dasar dan alur kerja yang bergantung pada data konsumen
  • Pengamanan sumber daya yang memadai untuk meningkatkan skala teknologi ini (misalnya, bahan baku untuk produksi baterai, pengembang perangkat lunak untuk software kendaraan otonom)
• Pertanyaan kunci
  • Bagaimana tren mobilitas masa depan akan membentuk kota
  • Hambatan regulasi dan faktor pendorong apa yang harus diselesaikan agar adopsi luas menjadi mungkin
  • Berapa porsi kendaraan otonom dalam penjualan kendaraan dan model bisnis dominan seperti apa yang akan muncul
  • Pencapaian apa yang harus diraih untuk mendapatkan kepercayaan konsumen terhadap kendaraan otonom dan mobilitas udara perkotaan
  • Skala sebesar apa yang akan dicapai mobilitas udara canggih dalam 10 tahun ke depan
  • Apa yang harus tersedia agar perkembangan mobilitas bersama dapat memberikan dampak finansial dan lingkungan yang diharapkan

Masa depan bioengineering

• Kombinasi kemajuan dalam komputasi biologis memicu serangkaian inovasi produk dan layanan di industri kesehatan, pangan dan pertanian, barang konsumsi, keberlanjutan, energi, dan material. Dalam 10 tahun ke depan, dampak ekonomi potensialnya dapat melampaui US$2 triliun per tahun, dengan kemungkinan ratusan kasus penggunaan. Diperlukan komersialisasi serta penanganan tantangan sosial dan regulasi. Investasi dan upaya inovasi terus berlanjut
• Terapi gen berbasis CRISPR menunjukkan kemajuan penting, penggunaan baru AI dalam bioengineering terus ditemukan, dan produksi protein alternatif terus berkembang meski ada kendala regulasi merupakan perkembangan terbaru yang patut diperhatikan
• Faktor ketidakpastian utama
  • Regulasi atas teknologi dan produk bioengineering dapat memengaruhi laju perkembangannya
  • Persepsi publik terhadap keamanan, biaya, dan kualitas produk bioengineering serta kekhawatiran etis dapat menentukan kecepatan perkembangan pasar
  • Kekhawatiran terhadap modifikasi organisme hidup dapat menjadi tantangan bagi kemajuan
  • Karena sistem biologis dapat bereplikasi sendiri, mempertahankan diri sendiri, dan sangat saling terhubung, perubahan pada satu bagian dapat menimbulkan dampak berantai negatif pada seluruh ekosistem atau spesies
• Pertanyaan kunci
  • Bagaimana masyarakat akan menentukan batas yang tepat untuk penyuntingan genom dengan mempertimbangkan berbagai nilai dan prinsip
  • Bagaimana publik akan memandang dan mengadopsi bioengineering seiring adopsi bisnis meningkat (misalnya, bagaimana daging budidaya akan menyesuaikan diri dengan pola makan yang ada)
  • Berapa lama lagi terapi gen berbasis CRISPR untuk berbagai penyakit akan membuahkan hasil dan diterima lebih luas secara sosial

Masa depan teknologi antariksa

• Dalam 10 tahun terakhir, biaya teknologi turun tajam sehingga meningkatkan kelayakan dan relevansi teknologi antariksa. Konektivitas internet satelit berkembang dalam skala besar, dan partisipasi serta inovasi terkait peluncuran di pasar swasta meningkat. Bertambahnya kasus penggunaan menarik minat dan investasi dari perusahaan teknologi nonantariksa. Pendapatan industri antariksa berpotensi tumbuh menjadi lebih dari US$750 miliar pada 2035. Kunci utamanya adalah mengatasi hambatan teknis dan geopolitik
• Pertumbuhan berkelanjutan constellation komunikasi satelit LEO, terus meluasnya minat dan ekspektasi terhadap direct-to-device (D2D), meningkatnya aktivitas peluncuran global, berlanjutnya aktivitas bulan di sektor swasta maupun publik, serta meningkatnya minat pada integrasi ke solusi pengguna akhir yang mendorong ketertarikan sektor teknologi nonantariksa merupakan perkembangan terbaru yang patut diperhatikan
• Faktor ketidakpastian utama
  • Apakah teknologi antariksa dapat terus ditingkatkan skalanya melalui efisiensi biaya
  • Perlunya mendefinisikan mekanisme tata kelola untuk alokasi frekuensi dan hak penggunaan orbit seiring bertambahnya jumlah pemain, satelit, dan aplikasi
  • Meningkatnya risiko siber seperti kebocoran data, malware, dan serangan siber lain akibat bertambahnya pemain komersial
• Pertanyaan kunci
  • Bagaimana kepemilikan dan hak akses atas antariksa serta teknologi antariksa akan didefinisikan
  • Bagaimana para pemangku kepentingan dapat menyelaraskan dan membangun struktur tata kelola untuk area-area utama (misalnya, mengurangi interferensi yang tidak disengaja, mendorong operasi yang aman, melindungi hak milik dan penggunaan, menentukan tanggung jawab, serta mendorong pembagian data yang adil)
  • Bagaimana para pemangku kepentingan dapat berkoordinasi untuk mengelola sampah antariksa dan lalu lintas secara efektif
  • Seperti apa distribusi satelit di masa depan (misalnya, keseimbangan di seluruh orbit)
  • Bagaimana pasar akan berkembang dengan mempertimbangkan berbagai faktor (makroekonomi, dorongan menuju solusi E2E, dan lainnya)
  • Bagaimana persaingan di pasar peluncuran swasta akan berkembang
  • Apakah sistem alokasi frekuensi saat ini dapat bertahan ketika persaingan penggunaan spektrum makin intens dan risiko kemacetan meningkat

Elektrifikasi dan energi terbarukan

• Sangat penting untuk pengurangan emisi karbon global sesuai Perjanjian Paris. Untuk mengurangi emisi global sebesar 45% pada 2030 dan mencapai net zero pada 2050, sebagian besar teknologi yang dibutuhkan sebenarnya sudah ada, termasuk energi terbarukan seperti surya dan angin, nuklir, hidrogen, bahan bakar berkelanjutan dan bioenergi, sumber energi bersih yang andal seperti penyimpanan energi, serta solusi distribusi seperti sistem baterai berdurasi panjang dan smart grid. Namun, total investasi aset fisik untuk sistem energi dan penggunaan lahan masih jauh di bawah kebutuhan tahunan sebesar $9,2 triliun untuk mencapai net zero pada 2050. Diperkirakan sekitar 200 juta pekerja terampil akan dibutuhkan dalam rantai nilai teknologi iklim hingga 2050
• Terlepas dari berbagai tantangan dan masalah, kapasitas pembangkitan energi terbarukan melonjak, dukungan sektor publik untuk hidrogen meningkat meski implementasinya masih tertinggal, kapasitas penyimpanan baterai global berkembang pesat, dan insentif kebijakan berupaya mendorong adopsi heat pump yang sempat stagnan menjadi perkembangan utama pada 2023
• Faktor ketidakpastian utama
  • Penurunan biaya sangat penting untuk memperluas adopsi teknologi energi terbarukan, dan hal ini dapat dicapai melalui kemajuan teknologi serta investasi untuk skala ekonomi
  • Jika laju produksi energi rendah karbon mencapai tingkat yang diperlukan agar selaras dengan komitmen net zero global, pasokan material seperti litium, baja, dan tembaga dapat menjadi kendala
  • Perluasan pengembangan infrastruktur untuk memproduksi teknologi baru seperti hidrogen hijau, baterai, dan bahan bakar berkelanjutan akan menyertai bauran energi masa depan
  • Percepatan inovasi dan investasi infrastruktur untuk transmisi-distribusi listrik, penyimpanan baterai, pengisian daya EV, dan pengelolaan beban smart grid
  • Penyederhanaan perizinan dapat mempersingkat lead time proyek dan memungkinkan peningkatan skala secara cepat
  • Penempatan teknologi elektrifikasi dan energi terbarukan dengan kecepatan dan skala yang dibutuhkan oleh komitmen netral karbon global memerlukan peningkatan bertahap dalam pasokan tenaga ahli teknologi energi bersih
  • Diperlukan penanganan dan respons seperti harmonisasi standar melalui kerja sama antarwilayah, percepatan adopsi global teknologi energi terbarukan, dan koordinasi kebijakan keamanan energi global
• Pertanyaan kunci
  • Bagaimana inovasi dalam teknologi penyimpanan baterai akan memengaruhi adopsi kendaraan listrik dan aset energi terbarukan
  • Bagaimana pemangku kepentingan publik-swasta dapat bekerja sama untuk mengelola sistem energi lama dan yang sedang berkembang secara paralel sambil menjamin keamanan energi dan stabilitas jaringan listrik
  • Bagaimana wilayah dan organisasi akan memanfaatkan keunggulan komparatif baru yang muncul di dunia yang terelektrifikasi sambil meningkatkan akses energi dan menjaga stabilitas pekerjaan bagi pekerja di industri lama
  • Bagaimana sektor ketenagalistrikan akan menambah tenaga kerja yang memiliki keterampilan terkait elektrifikasi dan teknologi energi terbarukan
  • Bagaimana negara berkembang akan memasok energi bersih kepada populasi yang terus bertambah meski menghadapi hambatan infrastruktur yang ada dan daya saing biaya dari hidrokarbon

Teknologi iklim di luar elektrifikasi dan energi terbarukan

• Mencakup teknologi yang terkait dengan sirkularitas dan sumber daya, serta penangkapan dan penghilangan karbon. Produksi produk dan layanan berkelanjutan membantu perusahaan mematuhi regulasi baru, menciptakan peluang pertumbuhan, dan menarik talenta. Banyak teknologi untuk mengurangi dampak lingkungan dari konsumsi secara teknis memungkinkan, tetapi sangat sedikit yang telah menjadi efisien secara biaya dalam skala besar atau berhasil mengatasi hambatan seperti pelatihan ulang tenaga kerja dan pendanaan. Cakupan tantangannya juga belum pernah terjadi sebelumnya. Dibutuhkan kapasitas penghilangan tambahan sebesar 0,8~2,9 GtCO2 per tahun hingga 2030. Untuk menutup kesenjangan antara aspirasi dan komitmen, diperlukan perubahan bertahap dalam investasi yang setara dengan sekitar 0,1% dari PDB tahunan global, atau sekitar $120 miliar
• Perluasan komitmen perusahaan, peningkatan adopsi solusi agtech untuk pertanian berkelanjutan (meski tingkat penetrasinya relatif rendah), meningkatnya dukungan sektor publik untuk inisiatif manajemen karbon, serta perubahan bertahap dalam minat terhadap penangkapan/pemanfaatan/penyimpanan karbon (CCUS) menjadi perkembangan utama pada 2023
• Faktor ketidakpastian utama
  • Kebijakan dan regulasi dapat memainkan peran yang menentukan dalam membentuk keputusan investasi, kelayakan business case, dan respons publik terhadap rencana manajemen karbon
  • Bergantung pada bagaimana solusi modal alam dinilai melalui berbagai struktur insentif manajemen karbon, organisasi dapat memberikan nilai yang beragam terhadap manfaat bersama solusi modal alam dibandingkan penghilangan CO2 murni
  • Perluasan infrastruktur pengurangan dan penghilangan karbon memerlukan waktu dan modal besar, sehingga koordinasi di seluruh rantai nilai bisa sulit, dan kebutuhan akan penyelarasan di tingkat lokal antara pemangku kepentingan publik dan swasta dapat menjadi hambatan tambahan
  • Belum jelas bagaimana komitmen terbaru dari standar kredit karbon independen untuk meningkatkan transparansi dan konsistensi guna memenuhi janji akan memengaruhi kepercayaan terhadap rencana manajemen karbon
• Pertanyaan kunci
  • Bagaimana rencana manajemen karbon akan mengatasi potensi bottleneck (misalnya bahan baku, lahan, infrastruktur) melalui R&D, pengalaman, dan skala ekonomi
  • Bagaimana perdebatan mengenai efektivitas penghilangan karbon berbasis alam dan berbasis teknologi akan memengaruhi keputusan investasi dan persepsi publik
  • Apakah inovasi dalam teknologi CCUS dapat menghasilkan penurunan biaya yang signifikan dan perluasan use case
  • Apakah lembaga kredit karbon independen dapat meningkatkan transparansi penilaian untuk berhasil memenuhi standar sertifikasi serta membangun kepercayaan dan kredibilitas di pasar karbon sukarela
  • Bagaimana konsumen akan merespons inovasi berkelanjutan pada protein alternatif