Ббк 88. 5 Удк 316. 6 Н92
 Скачать 4.23 Mb.
|
|
Глава 1 Углубленная работа имеет ценность По мере приближения дня выборов 2012 года количество посещений веб-сайта New York Times быстро росло, как это обычно бывает, когда в стране происходит что-то важное . Однако этот случай оказался особенным . Непро- порционально большая доля трафика — по некоторым данным, более 70% — приходилась на посещения одной- единственной страницы во всем огромном домене . И это не была заглавная страница с изложением последних новостей или комментарии одного из газетных обозре- вателей — лауреатов Пулитцеровской премии . Это был обычный блог, который вел некий компьютерщик по имени Нейт Силвер, раньше занимавшийся бейсбольной статистикой, а затем переключившийся на предсказания результатов выборов . Прошло меньше года, и агентства ESPN и ABC News переманили Силвера из Times (газета 31 Глава 1. Углубленная работа имеет ценность пыталась его удержать, обещая штат более чем в дюжину авторов); согласно заключенному соглашению, Силвер мог участвовать во всех новостных разделах — от спор- та до погоды, от сетевых новостей до, представьте себе, трансляций присуждения премии «Оскар» . И хотя ме- тодологическая точность силверовских доработанных вручную моделей порой оспаривается, лишь немногие могут отрицать, что в 2012 году этот тридцатипятилетний статистик-вундеркинд сорвал большой куш . Другим таким победителем стал Давид Хейнемейер Ханссон, блестящий программист, создавший веб- фреймворк Ruby on Rails, на котором в настоящее время основываются многие из наиболее популярных веб- сервисов, включая Twitter и Hulu . Ханссон является пар- тнером влиятельной компании по разработке программ- ного обеспечения Basecamp (до 2014 года она носила название 37signals) . Ханссон предпочитает не обсуждать размеры своей доли от продаж Basecamp или другие ис- точники своего дохода, однако можно предположить, что они достаточно прибыльны, учитывая, что он делит свое время между Чикаго, Малибу и испанским городом Марбелья, где участвует в непрофессиональных авто- гонках . Нашим третьим и последним примером явного побе- дителя в национальной экономике является Джон До- эрр, главный партнер знаменитой в Кремниевой долине венчурной компании Kleiner Perkins Caufield & Byers . Доэрр помогал финансировать многие ключевые компа- нии, возглавившие современную технологическую рево- люцию, включая Twitter, Google, Amazon, Netscape и Sun Microsystems . Прибыль от капиталовложений была астро- 32 Часть I. Идея номической: капитал Доэрра на момент написания этой книги составлял более 3 млрд долларов . Что же помогло Силверу, Ханссону и Доэрру добиться такого успеха? Ответы на этот вопрос можно разделить на два типа, исходя из масштаба . Первые мы назовем «микро»: в них уделяется внимание в первую очередь чер- там характера наших трех героев и тактическим приемам, которые помогли им в продвижении . Второй тип — скорее «макро»; они меньше концентрируются на самих лич- ностях и больше на характере выполняемой ими работы . Хотя для нас важны оба подхода к этому ключевому во- просу, «макро»-ответы весомее, поскольку лучше объяс- няют, какие именно качества позволяют добиться успеха в современных экономических условиях . Для того чтобы исследовать эту «макро»-перспективу, обратимся к паре экономистов из Массачусетского тех- нологического института, которых зовут Эрик Бриньйол- фссон и Эндрю Макафи . В своей нашумевшей книге 2011 года «Наперегонки с машиной» (Race Against the Machine) они высказывают интригующую мысль, что среди других разнообразных сил, участвующих в игре, именно раз- витие цифровых технологий в первую очередь способно неожиданным образом трансформировать рынок труда . «Мы находимся на ранней стадии “Великого преобразо- вания”, — разъясняют Бриньйолфссон и Макафи в начале своей книги . — Технология стремительно развивается, но многие из наших умений и организационных навыков не поспевают за ней» . Для бесчисленных работников такое отставание не сулит ничего хорошего . По мере усовер- 33 Глава 1. Углубленная работа имеет ценность шенствования умных машин сокращается расстояние между возможностями машины и человека, и работодате- ли все чаще предпочитают поручать задачи «новым маши- нам», а не «новым людям» . А там, где человеческий труд незаменим, усовершенствование средств связи и техноло- гий сотрудничества делает все более простой и удобной удаленную работу, что побуждает компании передавать ключевые позиции «звездам» со стороны, оставляя мест- ные таланты без рабочих мест . Описываемая авторами реальность, однако, не так уж абсолютно безжалостна . Как подчеркивают Бриньйол- фссон и Макафи, грядущее «Великое преобразование» не уничтожит все рабочие места, но лишь разграничит их . Хотя многие люди пострадают от этой новой эко- номики, поскольку их работа достанется машинам или сторонним специалистам, найдутся и другие, которые не только выживут, но и будут процветать — их труд станет еще более востребованным (а следовательно, и более высокооплачиваемым), чем прежде . Подобную бифур- кацию в экономике будущего предсказывают не только Бриньйолфссон и Макафи . Так, например, в 2013 году экономист Тайлер Коуэн из Университета Джорджа Мейсона выпустил книгу «Среднего более не дано» (Average Is Over), где развивал тот же тезис о цифровом разделении будущего . Однако анализ, предложенный Бриньйолфссоном и Макафи, особенно ценен тем, что вслед за вышеизложенным они выделяют три конкрет- ные группы людей, которые выиграют в результате та- кого разделения и пожнут большую часть благ, даро- ванных Эрой умных машин . Стоит ли удивляться тому, что именно к этим трем группам принадлежат Силвер, 34 Часть I. Идея Ханссон и Доэрр? Давайте же по очереди рассмотрим каждую из них, чтобы лучше понять, почему они вне- запно оказались столь востребованными . Высококвалифицированные работники Группа, которую представляет Нейт Силвер, у Бриньйол- фссона и Макафи носит название «высококвалифици- рованные работники» . Такие достижения прогресса, как робототехника и распо знавание речи, позволяют автома- тизировать многие низкоквалифицированные рабочие обязанности, однако, как подчеркивают цитируемые эко- номисты, «другие технологии — визуализация данных, аналитика, скоростные способы связи и быстрое постро- ение моделей — увеличили потребность в абстрактном мышлении и умении работать с данными, тем самым по- высив ценность таких работ» . Другими словами, те, кто умеет работать со сложными машинами и добиваться от них значительных результатов, смогут достичь успеха в новом мире . Тайлер Коуэн еще более жестко выска- зывается о грядущей реальности: «Ключевым вопросом станет — умеете вы эффективно работать с умными ма- шинами или нет» . Разумеется, Нейт Силвер, при той легкости, с которой он собирает сведения в огромные базы данных, а затем выводит из них свои загадочные модели по методу Мон- те-Карло, являет собой идеальный образчик такого вы- сококвалифицированного работника . Умные машины не препятствие его успеху — напротив, они его необходимое условие . 35 Глава 1. Углубленная работа имеет ценность Суперзвезды Гений-программист Давид Хейнемейер Ханссон может служить примером второй группы работников, которые, по предсказаниям Бриньйолфссона и Макафи, смогут добиться успеха в новой экономике — группы «супер- звезд» . Высокоскоростные сети передачи данных и новые инструменты для совместной работы, такие как электрон- ная почта и программы для виртуальных совещаний, уничтожили региональный подход во многих областях интеллектуального труда . Больше нет смысла, например, нанимать штатного программиста на полный рабочий день, не говоря уже об аренде офиса и выплате страховых пособий, когда есть возможность вместо этого поручить задачу одному из лучших программистов в мире — напри- мер, Ханссону, — оплатив лишь то время, которое у него уйдет на завершение проекта . Такой подход позволит вам получить лучший результат за меньшие деньги, в то время как сам Ханссон сможет обслуживать в год большее количество заказчиков, а следовательно, тоже окажется в выигрыше . Тот факт, что Ханссон будет работать удаленно, находясь в испанском городе Марбелья, в то время как ваш офис расположен в Де-Мойне, штат Айова, никак не скажется на работе вашей компании, поскольку последние дости- жения в области средств связи и технологий сотрудни- чества позволяют выполнять такие процессы практиче- ски без задержки . (Однако ощутимо скажется на жизни местных, менее искусных программистов в Де-Мойне, которые нуждаются в постоянном заработке .) Тот же самый тренд наблюдается во многих областях, где тех- нологические достижения сделали возможной продук- 36 Часть I. Идея тивную удаленную работу, — консалтинга, маркетинга, написания текстов, дизайна и так далее . Когда доступ к рынку талантов открыт из любой точки мира, те, кто на- ходится на вершине этого рынка, процветают, в то время как остальные оказываются в убытке . Экономист Шервин Розен в своей программной статье 1981 года исследовал математическую подоплеку подоб- ных рынков, где победителю достается все, а остальным ничего . Одной из его ключевых идей было детальное мо- делирование таланта — качества, которое Розен в своих формулах обозначил переменной q как фактор, обладаю- щий свойством «неполного замещения» . Экономист объ- ясняет это правило следующим образом: «Если вы про- слушаете ряд номеров, исполняемых посредственными певцами, это никогда не станет одним выдающимся кон- цертом» . Другими словами, талант — не товар, который можно закупать оптом и комбинировать для достижения необходимого уровня, — награду получают самые луч- шие . Следовательно, если потребитель имеет доступ ко всем исполнителям на рынке и их значение q не скрыто, потребитель всегда будет выбирать самых лучших . Даже если разница в величине таланта у них и у тех, кто стоит ступенью ниже, невелика, суперзвезды всегда смогут за- воевать основной объем рынка . В 1980-х годах Розен изучал этот эффект в первую очередь на таких примерах, как киноиндустрия и музыкальный биз- нес, где существовали прозрачные рынки — музыкальные магазины и кинотеатры, в которых аудитория имела доступ к различным исполнителям и возможность точно оценить степень их таланта прежде, чем принять покупательское решение . Быстрое развитие средств связи и технологий 37 Глава 1. Углубленная работа имеет ценность сотрудничества превратило многие из прежних локальных рынков в такой же общемировой гипермаркет . Небольшая компания, ищущая программиста или консультанта по связям с общественностью, теперь имеет доступ к междуна- родному рынку талантов . Точно так же некогда появление грампластинок позволило меломанам даже в глубинке по- купать альбомы лучших мировых исполнителей, в обход местных музыкантов . Иными словами, «эффект супер- звезд» распространился гораздо шире, чем мог бы пред- сказать Розен тридцать лет назад . В нынешней экономике исполнителям все чаще приходится соревноваться с «рок- звездами» в своих отраслях . Владельцы И наконец, символом последней группы людей, которых ждет процветание в новой экономической модели, может служить Джон Доэрр . Эта группа состоит из владельцев капитала, инвестируемого в новые технологии, кото- рые и служат двигателем «Великого преобразования» . Со времен Маркса мы знаем, что доступ к капиталу дает немалые преимущества . Однако не менее справедливо и то, что в некоторые периоды эти преимущества могут оказываться куда значительнее, нежели в другие . Как ука- зывают Бриньйолфссон и Макафи, послевоенная Европа могла послужить примером времени, когда сидеть на куче денег было совершенно невыгодно, поскольку сочетание стремительной инфляции и агрессивного налогообложе- ния уничтожало старые состояния с невероятной скоро- стью (то, что мы могли бы назвать «эффектом аббатства Даунтон») . 38 Часть I. Идея В отличие от послевоенного периода «Великое преоб- разование» дает отличный шанс тем, кто имеет доступ к капиталу . Чтобы понять, почему это так, прежде всего следует вспомнить один из тезисов теории переговоров, основополагающей для стандартного экономического мышления . Если прибыль поступает благодаря сочетанию инвестиций капитала и труда, вознаграждение выплачи- вается, грубо говоря, пропорционально вкладу каждой из сторон . Поскольку цифровые технологии снижают запрос на труд во многих отраслях, вознаграждение, воз- вращаемое владельцам умных машин, пропорционально возрастает . В сегодняшней экономике венчурный ка- питалист может финансировать такую компанию, как Instagram, которая в итоге была продана за миллиард долларов, — имея в штате всего лишь тринадцать человек . Был ли в истории хоть один момент, когда столь ничтож- но малое количество работников позволило создать столь крупную стоимость? При таком небольшом трудовом вкладе пропорциональное количество дохода, получае- мого владельцами машин — в данном случае венчурными инвесторами, — оказывается беспрецедентным . Стоит ли удивляться, что один из венчурных капиталистов во вре- мя интервью для моей последней книги признался мне с некоторой озабоченностью: «Каждый хочет получить мою работу» . Давайте соберем вместе те нити, которые нам удалось проследить до сих пор . Современная экономическая на- ука, как я уже упоминал, полагает, что беспрецедентный масштаб развития и влияния новых технологий ведет 39 Глава 1. Углубленная работа имеет ценность к массовой реструктуризации нашей экономики . В новом мире особым преимуществом будут пользоваться три группы людей: те, кто способны успешно и творчески сотрудничать с умными машинами, те, кто являются луч- шими профессионалами в своей области, а также те, кто имеют доступ к капиталу . Необходимо пояснить, что модель «Великого преоб- разования», предлагаемая такими экономистами, как Бриньйолфссон, Макафи и Коуэн, — не единственный значительный тренд в современной экономической на- уке, и группы людей, могущих рассчитывать на успех, не сводятся к трем упомянутым выше; однако в рамках этой книги важно понять, что эти тренды, хоть они и не един- ственные, тем не менее важны, и такие группы, хоть есть и другие, все же будут иметь успех . А следовательно, если вы сможете присоединиться к одной из этих трех групп — вы будете в выигрыше . Если нет — есть вероятность, что вы все равно будете в выигрыше, но ваше положение окажется менее надежным . Вопрос, к которому мы теперь подошли, напрашивается сам собой: каким образом можно попасть в число та- ких победителей? Рискуя угасить ваш растущий энту- зиазм, я тем не менее должен первым делом признаться, что не владею секретом того, как быстро сколотить ка- питал и стать следующим Джоном Доэрром . (Если бы даже я и знал такой секрет, то едва ли стал бы делиться им в книге .) Доступ в две другие группы победителей, однако, остается открытым . Оказаться в числе этих лю- дей — вот задача, к исследованию которой мы теперь приступим . 40 Часть I. Идея Как стать победителем в новой экономике Выше я определил две группы, обреченные на успех, в которые, по моему мнению, возможно попасть, — это те, кто способен творчески работать с умными машинами, и «звезды» в своей профессиональной области . Каков же секрет попадания в эти прибыльные сектора по ту сторо- ну расширяющейся цифровой пропасти? Я утверждаю, что для этого жизненно необходимы две ключевые спо- собности . Две ключевые способности, необходимые для успеха в новой экономике 1 . Способность быстро овладевать сложными навы- ками . 2 . Способность выдавать продукцию высочайшего уровня, как по качеству, так и по скорости испол- нения . Начнем с первого пункта . Прежде всего необходимо вспомнить о том, что все мы испорчены интуитивно по- нятным и душераздирающе простым интерфейсом мно- жества продуктов, ориентированных на потребителя, таких как Twitter или iPhone . Однако все эти технологии — товары широкого потребления, а отнюдь не профессио- нальные инструменты; освоить большинство умных машин, двигающих Великое преобразование, окажется значительно сложнее . Возьмем Нейта Силвера, которого мы ранее приводили в пример как человека, добившегося успеха благодаря 41 Глава 1. Углубленная работа имеет ценность плодотворной работе со сложными технологиями . Если мы пристальнее вглядимся в применяемые им методы, то обнаружим, что прогнозировать результаты выборов на основе баз данных — далеко не то же самое, что впечатать в поисковое окно запрос «Кто наберет больше голосов?» . Чтобы получить желаемый результат, ему пришлось со- брать большую базу данных по результатам опросов изби- рателей (тысячи опросов более чем от 250 проводивших опросы), а затем обработать их с помощью программы Stata — популярного программного продукта для стати- стического анализа данных, производимого компанией StataCorp . Профессионально работать с такими инстру- ментами не так уж просто . Для примера приведем одну из команд, без понимания которых невозможно работать с современными базами данных наподобие тех, что ис- пользует Силвер: CREATE VIEW cities AS SELECT name, population, altitude FROM capitals UNION SELECT name, population, altitude FROM non_capitals; Базы данных такого типа создаются на языке, называемом SQL . Чтобы получить доступ к информации, вы посы- лаете им команды наподобие показанной выше . Работа с базами данных требует непростых умений . Так, напри- мер, приведенная выше команда создает «представление» (view) — виртуальную БД-таблицу, в которую собирают- ся данные из множества существующих таблиц и к кото- рой затем можно обращаться с помощью SQL-команд как к стандартной таблице . Сложность в том, чтобы опреде- 42 Часть I. Идея лить момент, когда именно следует создавать представ- ления и как это делать с наилучшим результатом; и это лишь один из множества трудных пунктов, в которые необходимо глубоко вникнуть, чтобы извлекать из баз реальных данных полезную информацию . Продолжая рассматривать пример Нейта Силвера, взгля- нем на технологический продукт, который он использу- ет, — программу Stata . Это мощный профессиональный инструмент, с которым едва ли можно научиться работать интуитивно, немного в нем покопавшись . Вот, например, как звучит описание новых компонентов, представленных в последней версии программы: «В Stata 13 добавлены многие новые компоненты: эффекты условий обработки данных, многоуровневая библиотека GLM, инструменты величины мощности и объема выборки, генерализован- ное кодирование данных SEM, прогноз, размер эффекта, “Менеджер проектов”, длинная строка, массивы данных BLOB и многое другое» . Силвер использует сложные электронные инструменты — все эти генерализованные SEM’ы и BLOB’ы — для построения многоуровневых моделей со взаимопересекающимися частями, множе- ственных регрессий, опирающихся на заданные параме- тры, которые затем соотносятся с заданными весовыми функциями, используемыми в вероятностных выраже- ниях, и так далее . Мы приводим все эти подробности, чтобы подчеркнуть, насколько сложно устроены умные машины и как трудно научиться ими управлять 1 . Для того чтобы войти в число 1 Реальные технологические трудности, которые компаниям приходится преодолевать, чтобы решать поставленные задачи, лишь еще больше подчеркивают абсурдность распространен- |