기술 시간 여행: 미래학자들이 다음 단계를 보는 방법을 밝힙니다.

미래를 보는 것은 쉽지 않습니다. 그리고 우리는 아이폰이 멍청하다고 생각하거나 블록체인이 모든 것의 미래라고 우는 사람들을 조롱하는 것을 좋아하지만, 미래학자들의 광기에 대한 방법이 있습니다. 우리는 세 명의 미래학자와 이야기를 나눴습니다. 그들이 모두 미래학자라고 부르지는 않았지만 시간의 장막 너머를 들여다보는 방법을 알아냈습니다.

기술 시간 여행: 미래학자들이 다음 단계를 보는 방법을 밝힙니다.

미래를 찾아서

미래학자는 종종 제품, 서비스 및 조직 구조 계획을 돕기 위해 회사, 기술 및 기타 회사에서 고용됩니다. 현재 컨설턴트, 작가 및 교수인 Brian David Johnson은 Intel의 첫 번째 미래학자였습니다. 제조의 어려움으로 인해 칩 제조업체는 소비자가 스스로 알기도 전에 소비자가 원하는 것이 무엇인지 알아야 합니다. "그들이 칩을 설계, 개발 및 배포하는 데 10년이 걸렸기 때문에 사람들이 10년 후에 무엇을 하고 싶어하는지 오늘날 그들이 아는 것이 매우 중요합니다."라고 그는 설명했습니다.

Johnson의 첫 번째 칩은 스마트 TV용 시스템 온 칩인 CE 3100이었습니다. 2005년에 150페이지 분량의 문서에 사양 요구 사항을 제시하는 동안 그는 그래픽을 개선해야 한다고 생각했습니다. TV 볼륨 증가를 나타내는 막대를 표시하는 대신 더 나은 결과를 기대할 수 있습니다. 이로 인해 인텔은 내장형 그래픽을 포함하고 공급망에서 누락된 구멍을 발견했습니다. 이 모든 것은 TV 시청자들이 2015년에 무엇을 기대할지 예측한 미래학자 덕분입니다.

Tom Cheesewright는 작가이자 컨설턴트이며 자신을 응용 미래학자라고 설명합니다. 즉, 그는 특정 분야를 전문으로 하지 않지만 모든 시장을 살펴보고 어디에 있는지 이해하는 방법론을 가지고 있습니다. "슈퍼마켓에서 슈퍼요트까지" 영역을 포괄하는 방향으로 가고 있다고 그는 말합니다. 정부.futurescone_nesta

그의 작업은 세 가지 영역으로 나뉩니다. 전략적, 고위 경영진과 이사회가 종종 "직면한 충격"에 대응하여 장기 계획을 세우도록 돕습니다. 정보 제공, 이는 회의 및 미디어에서 미래에 대해 발표하는 것을 의미합니다. 판촉, 마케팅 및 판매 업무.

"내가 하는 모든 예측은 고객이 더 적응력이 뛰어나고 민첩해야 한다는 것을 고객에게 보여주는 데 도움이 되는 도구일 뿐입니다."라고 그는 말했습니다. "지속 가능한 성공을 이루고 싶다면 다음 10년 동안 같은 일을 더 많이 하는 것에서 오는 것은 아닐 것입니다."

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미래학자들은 단순히 추측하는 것처럼 보일 수 있지만 그들의 작업에는 방법론이 있습니다. 핵심 기술 중 하나는 변화 또는 성장 패턴에 대한 과거 데이터를 살펴보고 그 라인을 추정하여 다음에 무슨 일이 일어날지 확인하는 추세 분석입니다. 예를 들어 트랜지스터 수가 18개월마다 두 배가 된다는 무어의 법칙을 사용하여 칩의 처리 속도를 예측할 수 있습니다. 이를 소형화 추세 또는 저장 법칙과 같은 데이터와 결합하면 "그 라인이 어디로 향하고 있는지 알 수 있습니다." University of Goldsmiths College, Institute of Management Studies의 혁신 책임자인 Chris Brauer 박사는 다음과 같이 설명했습니다. 런던.

다른 방법으로는 순환 패턴 분석(호황 및 불황 추세 살펴보기), 환경 스캐닝(주제에 대한 정보 수집) 및 구성된 시나리오 계획 이야기. 시나리오에는 목표를 설정하고 해당 지점에 도달하기 위해 해야 할 일을 되돌아보는 "백캐스팅(backcasting)" 또는 가짜 제품을 모방하는 실험 설계가 포함될 수 있습니다.

자주 사용되는 방법 중 하나는 "퓨처 콘"입니다. 하나의 미래만 논의되는 것이 아니기 때문에 복수입니다. 간단한 아이디어입니다. 전체 원뿔은 가능한 것입니다. 즉 모든 것입니다.

예를 들어 자율주행차가 가능합니다. 필요한 시각적 및 컴퓨팅 기술이 존재한다는 사실이 그럴듯해집니다. 이러한 기술이 완벽하다면 가능할 것입니다. Preferable은 우리가 원하는 것을 설명합니다. 기존 자동차를 대체할 것인가? 대중교통 개편? 또는 다른 것? 그것이 바람직한 미래이며, 이 모델은 다양한 결과와 목표를 달성할 수 있도록 합니다.

Brauer는 "오늘 내리는 결정에서 당신이 원하는 미래를 형성하려고 노력하는 곳입니다."라고 말했습니다. 회사를 인수하거나 투자를 늘리거나 심지어 특정 분야에서 사용하도록 장려하는 기술을 시장에 내놓음으로써 시장의 미래” 방법.futurists_how_do_they_work_it_out

선물 콘의 한 가지 이점은 유연성입니다. "당신은 그것의 진화를 추적하고, 더 많은 정보나 새로운 기술을 얻을수록 당신의 아이디어를 다른 열로 옮깁니다."라고 Brauer는 설명했습니다. 예를 들어, 컴퓨팅 비전의 획기적인 발전은 자율주행차를 가능성에서 그럴듯하게 바꿀 수 있습니다.

작업할 수 있는 이러한 아이디어에는 많은 변형이 있으며 미래학자의 방법은 그들의 판매 포인트입니다. 일부는 심지어 자체 독점 기술을 가지고 있습니다. 예를 들어, Cheesewright는 University of Salford에서 자신의 "도구"를 가르치고 이를 KPMG와 같은 분석가에게 라이선스합니다. “그들은 사람들이 가까운 수평선을 보고 구체적인 장면을 만들 수 있도록 특별히 설계되었습니다. 먼 미래에 일어날 수 있는 일에 대한 폭넓은 관점보다는 해결할 수 있는 과제”라고 말했습니다. 그는 말했다.

“저의 주요 도구는 큰 거시적 추세가 고객 시장의 기존 압력 포인트와 교차하는 지점을 파악하는 데 도움이 됩니다. 저는 지금 가장 넓은 의미에서 기술이 변화의 가장 큰 원동력이라고 믿기 때문에 거기서부터 시작합니다. 기술이 영향을 미치는 모든 시장에 미치는 주요 영향에 따라 기술이 어떻게 영향을 미칠까요?”

공상 과학 이야기

미래학자가 되려면 데이터에 대한 머리뿐만 아니라 밝은 상상력도 필요합니다. Brauer는 실험 설계라는 한 가지 접근 방식을 설명합니다. 아직 존재하지 않는 기술을 사람들이 어떻게 사용할지 알고 싶다면 속이십시오. 2005년에 Brauer는 아직 만들어지지 않은 Siri 및 Alexa와 같은 가상 비서에 대한 시험을 실행했습니다.

그는 “AI 비서가 나온다면 어떤 특징을 갖고, 사람들이 원할까. 그것?" 이에 답하기 위해 그의 팀은 2005년 소비자를 사용하여 기능과 기능을 시뮬레이션하여 2018년 소비자가 어떻게 될지 확인했습니다. 반응하다. "소비자 행동은 상당히 안정적입니다."라고 그는 덧붙였습니다.

Johnson은 자신이 만든 또 다른 유사한 상상력 기술인 "공상 과학 프로토타이핑"을 사용합니다. 기본적으로 효과 기반 모델링(선호하는 결과 설정 및 도달 방법 파악)이지만 문학적 반전: 미래에 사람들이 어떤 유형의 제품을 사용할지 알고 싶다면 그에 대한 짧은 이야기를 작성하세요.

"효과 기반 모델은 문제가 있는 장소에 있는 사람입니다. 기본적으로 스토리를 작성하는 방법입니다." Johnson은 공상과학 작가로서 그 렌즈를 통해 보는 것이 매력적이라고 ​​말했습니다. "당신이 합성생물학 전문가는 아니지만 사실에 기반한 공상과학소설을 읽는다면…

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Johnson의 작업 대부분은 기본적으로 혼합하는 효과 기반 모델링인 "futurecasting"이라는 기술을 통해 이루어집니다. 기업에 다양한 성과와 도움을 주는 문화사 등 사회과학 기술 연구 그들에게 도달.

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2050년에도 인간은 일을 할까?

"이 퓨처캐스팅 프로세스가 하는 일은 서로 다른 입력을 합성하고 원하는 효과를 모델링하는 것입니다."라고 그는 말했습니다. "그런 다음 리버스 엔지니어링 또는 백캐스팅을 수행합니다." 즉, 그는 고객에게 다양한 결과를 제공하고 고객은 선택합니다. 그런 다음 그 목표에 도달하기 위한 경로를 계획합니다. 단순히 미래를 보는 것이 아니라 그것.

이것이 바로 미래학자로서 틀리기 어려운 이유입니다. 그들은 다음을 예측하는 것이 아니라 그것이 구축되도록 돕고 있습니다. Johnson은 자신의 이름에 대한 50개의 특허를 보유하고 있습니다. 그는 유명한 컴퓨터 과학자인 Alan Kay의 말을 인용하여 "미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 그것을 발명하는 것입니다."라고 말했습니다.

즉, 돌이켜보면 각각의 미래학자 PC Pro는 그들의 측면에 대해 틀렸다고 말했습니다. 예측 – 이 잡지의 10년 된 문제를 살펴보면 우리가 항상 옳지 않다는 것을 알 수 있습니다. 무엇 향후 계획. Brauer는 AI가 지금처럼 빠르게 발전하는 것을 보지 못했다고 인정합니다. Johnson은 빅 데이터가 텔레비전은 비디오를 바꿀 것입니다. 비디오는 실현되지 않았고, Cheesewright는 우리가 일주일 동안 배터리 수명을 가질 것이라고 생각했습니다 지금.
"예측은 고객이 미래에 대해 생각하게 만드는 미래학자의 도구일 뿐입니다."라고 Cheesewright는 설명했습니다. “그리고 우리가 모든 것을 제대로 한다면 참으로 지루한 세상이 될 것입니다.

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