麦肯锡报告：转型中的技术人才:重塑通信行业的七大技术趋势

随着边缘计算、人工智能和xRAN（无线接入网）等技术改变通信行业，领导者正在重新评估如何捕捉价值。重新思考人才是这个难题的关键部分。

通信行业正在快速发展，因为企业和消费者正在寻找改变游戏规则的用例——从自动驾驶汽车到机器人手术，再到一系列深不可测的无缝数字交互——这些用例在通信公司大量5G基础设施投资的支持下运行。

通信领导人普遍意识到当前转型的重要性，许多人正在制定详细的计划，从商业模式到运营再到客户体验，进行全面改革。由生成式人工智能的进步所驱动的对人工智能潜力的持续兴奋，正在推动该行业重新思考其转型计划的范围。然而，许多通信领导者正在努力管理这些转型对人才的影响，包括确定他们需要什么样的人才以及如何击败竞争对手来获得人才。

多年来，这个行业当然不缺乏工程博士或其他技术敏锐的标志。但是技术人才市场，以及通信公司在其中的地位，因为现在处于退休边缘的一代人开始了他们的职业生涯以来，已经发生了巨大的变化。

此外，并非所有的科技人才生来平等。随着通信公司不断发展，以提供人工智能、增强和虚拟现实（AR/VR）以及其他新兴技术释放的机会，他们需要高度战略性地识别和吸引具有每种技术所需的专业知识和能力的人才。

为了规划未来的道路，我们概述了正在重塑通信行业的七大技术趋势，以及这些趋势对人才的影响，包括所需的特定技能和能力，以及可能被淘汰的技能和能力。这些当前的技术趋势使得通信公司迫切需要立即行动起来，确定需要开发的关键人才库。

然后，我们提供一种方法来指导通信公司完成满足其当前和长期人才需求的复杂过程。虽然这种方法植根于当前的趋势，但它的设计考虑了适应性，因此，将与未来可能崛起的技术趋势相关并适用。

通信公司成为技术人才首选雇主的日子已经一去不复返了。未来十年，美国各行业对某些科技角色的需求预计将进一步增长20%至30%，这可能超过近期STEM毕业生的供应，后者从2015年到2019年每年仅增长5%至10%。对于一些角色，通信公司的需求预计将超过其他行业：例如，到2031年，通信公司对电气工程师的需求预计将增长24.4%，相比之下，其他行业的需求将增长5.9%（见图1）。

对多样性、公平和包容性有着远大目标的通信运营商应该特别关注开发可持续的长期人才管道。麦肯锡的研究表明，多元化组织的表现越来越好于非多元化组织。通信公司目前的技术人才库往往不如其整体人才库多样化；如果运营商目前的人才获取和发展模式继续下去，随着他们的技术人才管道的增长，他们的整体多样性将变得更低。

图1通信行业关键的技术人才需求在其他行业也在增长

随着数字化转型不断加速，我们正处于工作、生活、旅行和互动方式进一步发生巨大变化的风口浪尖。每项技术都要求通信公司以新的方式发展和延伸，迫使通信公司的领导者尽早决定在哪里下注，并随着形势的变化和技术的进一步发展不断完善他们的优先事项。随着通信公司雇佣七大技术趋势所需的人才，他们对现在可以自动化的技能或过时的传统基础设施特有的技能的需求将会减少。下述的七大趋势将重新定义客户对通信公司的期望，以及通信公司在个人生活和组织成功中所扮演的角色。

在每个阶段，拥有合适的人才将使领导者与不太成功的同行区分开来。

1.不断扩展的连通性

第五代（5G）通信基础设施正在大幅扩展和改善连接，第六代（6G）基础设施将放大这一趋势。近乎无限的连接将为远程患者监护等新服务和下一代客户体验铺平道路，如完全在元宇宙进行的虚拟更衣室和虚拟会议。

随着客户寻求这些创新解决方案，互联设备的数量预计将从2020年的430亿台增长到2025年的519亿台，连接需求预计将进一步增长。远程工作也刺激了需求，51%的美国人每周至少在家工作一天。此外，预计到2030年，5G和6G将把连接扩展到全球80%的人口。

为了满足这一需求，通信公司需要成倍增加网络容量，提高数据吞吐量和频谱，并减少时延和能耗。除了将覆盖范围扩大到个人以外，通信公司还可能有机会通过开发针对特定用例的优质连接解决方案来提高B2B收入。

这将需要具备网络和频谱设计技能的人才来研究战略和架构；网络工程，设计架构和开发应用程序；网络创新，发展新兴的RAN（无线接入网）、网络功能虚拟化、Kubernetes等；网络维护监控，处理紧急情况和修复中断；和物联网，来开发应用、平台和API。

传统技术（如数字用户线路(DSL)、2G和3G蜂窝网络以及传统有线电视基础设施）特有的工程和运营能力可能将不再需要。因此，人才基础需要适应。

2.边缘计算

随着计算工作负载分布在距离最终用户更近的远程数据中心，时延将会下降，带宽将会增加，组织将获得对其数据的更多控制权。边缘计算允许实时数据处理，这将开启跨行业的用例-从远程医疗卫生治疗到远程管理采矿作业，再到可持续发展解决方案，如优化能源消耗的智能电网。

麦肯锡最近对北美和西欧的75名通信高管进行了调查，发现他们非常关注各种边缘计算用例（见图2）。调查结果显示，大多数通信公司都在某种程度上参与边缘计算，其中四分之一已经部署或积极计划扩展。超过一半的受访高管（55%）表示，他们的主要目标是提高网络效率和性能，而其他人则表示要为企业（21%）或消费者（18%）提供新的用例。

图2 多数通信公司看到了广泛的潜在边缘计算优势的前景

随着通信公司采用边缘计算，他们将面临能源消耗、网络维护以及与重新配置网络回程和主干相关的投资等成本的上升。

向边缘计算的转变需要具备网络和系统设计技能的通信人才从事数据策略和架构方面的工作；网络工程，实现设备、软件和系统的安装和集成；网络创新以提高系统的性能；网络维护，修复故障和处理紧急情况；数据库管理，用于管理数据存储、分发和分析；和安全性，以最大限度地减少欺诈、监控风险并处理法规遵从性。

基于云的解决方案、自动化和托管服务的兴起将减少对现场IT设置和维护角色的需求。

3.下一代交通

前两个技术趋势，扩展的连接和边缘计算，为第三个趋势奠定了基础：下一代交通。向自主、互联、电动和智能技术的转变对航空和陆地运输有着巨大的影响，有可能让人类旅行和货物运输变得更加高效和环境可持续。

运输行业将越来越优先考虑电力、氢基和混合动力推进，作为地面和空中机动的新模式。数据流量和自主着陆应用程序的预期增长可能会使企业扩大市场，在以前无法服务的地方获得新的客户群。

随着交通的发展，通信公司将需要增加移动带宽，特别是在偏远地区，并提供完美的紧急备份覆盖。他们还将有机会将核心连接与车辆技术和实时移动数据相结合，以提供免提驾驶、信息娱乐、智能电动汽车充电器网络和“车联网”（V2X）技术等解决方案，该技术允许车辆与周围环境连接，包括其他车辆和人类驾驶员。

通信公司将需要具有网络设计技能的人才来开发车辆连接算法；网络工程、创新和维护，以实现车辆到基础设施的连接；自动化，利用机器学习和人工智能进行信息娱乐；物联网架构，实现语音识别和手势控制；UX设计，提升用户体验；和数据科学，用于收集和处理数据。

4.xRAN

新的RAN方法可以为通信公司与原始设备制造商（OEM）之间的关系带来灵活性，甚至降低对物理资产的要求，如发射塔、天线和布线，从而削减资本和运营支出，加快新网络服务的部署，并刺激供应商之间的竞争。

在“xRAN”的保护伞下，这些新方法包括open RAN（ORAN），当它成熟时，将允许来自不同供应商的硬件和软件之间的无缝互操作性；集中式RAN（CRAN ），允许多个移动站点共享设备；虚拟化RAN （VRAN）通过将网络硬件与软件分离来支持可扩展性和网络灵活性。

xRAN允许通信公司选择不同的供应商来满足不同的需求，从而有可能改善通信公司的总拥有成本，这种动态可能会鼓励新的供应商进入市场，并带来更具竞争力的价格。这种灵活性可以降低通信公司在采用新的硬件或软件解决方案时面临的风险。智能、虚拟化和可互操作功能的可用性将允许组织组装定制的解决方案来提高其容量。

我们对通信公司高管的调查表明，他们对ORAN特别感兴趣，现有通信公司中76%的高管和新进入者中88%的高管计划投资新方法。总体而言，60%的高管表示，他们计划在至少20%到30%的新网络扩建中使用ORAN。

为了实现这一目标，通信公司需要精通敏捷工作的人才来加强工程实践和创新部署；数据工程，开发架构；云，开发和测试xRAN支持的解决方案；产品管理，推动xRAN的发展和DevOps来构建解决方案并加速向xRAN的过渡。

对专有硬件知识、封闭系统集成技能和特定于传统RAN系统的手动操作能力的需求将会减少。

5.信任架构和数字身份

随着组织构建和扩展依赖于收集大量客户数据的数字化产品和服务,信任和隐私将变得更加重要。随着公司寻求通过建立利益相关者的信任来获得竞争优势,零信任架构、数字身份和隐私工程将变得更加普遍。

为了满足消费者对数字信任、IT安全和数据可见性不断增长的期望,通信公司应该考虑投资网络安全解决方案。这样做的公司将通过在下一代网络和技术上构建数字身份服务来推出新产品。

为了实现这一潜力，通信公司需要具备数字身份开发技能的人才来提供解决方案和可信技术；网络安全解决方案架构和工程，以确保对网络和应用程序的评估和安全访问；自动化，创建数字身份解决方案和工具；隐私工程，处理风险和合规性；网络工程，开发应用程序和架构；网络维护，监控和管理突发事件和DevOps，以自动化配置、持续交付和基础架构。

合规文件的手工制作和审查将逐步淘汰。

6.人工智能（AI）

人工智能的进步——尤其是生成式人工智能的进步——正在价值链的每个环节为组织释放机遇。通信公司可以使用人工智能来优化网络(通过基于实时流量和数据分析来管理资源)；主动解决维护问题(通过分析模式和异常以在问题发生前识别问题)；并最大限度地减少流失(通过分析客户的行为来识别那些最有可能离开的人)。通过将人工智能驱动的摄像机和传感器与人工智能支持的网络维护自动化相结合，通信公司可以大幅降低与网络基础设施管理相关的成本。

生成式人工智能可以根据使用模式、购买历史和其他考虑因素，为客户提供高度个性化的内容、优惠和主动的服务相关拓展，从而转变客户体验。通过分析客户行为趋势，生成式AI可以增强产品开发，加速创新；它可能会建议手机应用程序的新功能或针对特定客户群的新计划。通过使用生成式人工智能来模拟复杂的网络攻击，运营商可以识别漏洞并增强网络弹性。

为了最大化人工智能的机会，通信公司将需要具备界面设计技能的人才来创造出色的用户体验；自然语言处理工程，针对AI语音识别；数据工程，致力于数据架构、软件和大数据；数据科学，创建数学机器学习模型和管理网络攻击。

随着基础设施越来越多地通过软件进行管理，人工智能将取代常规手动故障排除的需要。

7.量子技术

我们的调查反映了通信高管对量子技术影响的广泛共识，52%的人认为量子技术将在未来五年成为通信公司的差异化优势（另有32%的人表示他们在一定程度上同意这一评估）。

高管们认为开发量子密钥分发（QKD）网络具有最高的战略价值，它允许加密密钥的安全交换。大约一半的高管已经开始使用量子技术来保护客户数据或改善用户物联网设备的认证程序（55%），通过加密保护通信基础设施（53%），或加密网络内的流量（48%）。

与此同时，量子计算将打开新的攻击媒介，从而使传统的加密方法面临风险。组织已经越来越担心“现在收获，以后解密”的攻击，在这种攻击中，坏人窃取加密的数据，希望在未来使用量子计算机解密。通过利用量子技术，通信公司可以用工具装备自己来对抗这些复杂的威胁；例如，QKD允许通信方在入侵者试图窃听加密交换时得到警告。

量子技术的进步也有可能成倍提高计算性能和通信速度。但是，尽管通信领导者热情高涨，很少有组织积极大规模部署量子技术。

为了超越内部讨论和测试学习试点，通信公司将需要具有量子技术专业知识的人才（如量子算法、计算机架构、超导电路和机器学习）；高性能计算，在QKD等地区参与生态系统试点；软件和硬件安全和加密灵活性，以防止网络攻击，并随着威胁等级和标准的演变管理加密技术的转变；网络工程，设计混合经典/量子网络，共同开发和试验光通信的关键设备，并探索卫星和光纤在量子通信方面的潜力和产品管理，将量子网络和安全货币化。

使用经典计算的传统网络优化方法所特有的工程和运算能力将变得不那么重要。