5. Теория стратегирования

Будущее уже здесь

Будущее уже здесь, только оно неравномерно распределено.

У.Гибсон

Сегодня к этому высказыванию добавляют «и ужасно дорого стоит». А когда цена на «товар/услугу из будущего» падает (часто в несколько раз за год — экспоненциальная зависимость), это будущее вдруг становится широко распространённым, то есть настоящим. А новое будущее опять уже здесь, и опять дорого стоит.

Будущее как туман: на расстоянии вытянутой руки всё прозрачно, а в трёх метрах может оказаться абсолютно невидимая стена. Метафора тумана для будущего была предложена одним из отцов современного искусственного интеллекта Geoffrey Hinton как вполне адекватная, туман ведь имеет экспоненциальную зависимость его прозрачности от расстояния¹, и это основная проблема для мышления людей о будущем: человек ожидает линейного развития ситуаций, но по отношению к будущему развитие идёт по экспоненциальным законам: совсем ничего, ничего, почти ничего, и вдруг ай-ай-ай сколько и сразу потом ой-ой-ой, уже всё!

Почему будущее так неопределённо? Почему нельзя выделить один какой-то ведущий тренд, и всё подробно и точно предсказать? Почему футурологи ничего не могут толком сказать?

В мире всё со всем связано неочевидным способом, мир целостен, он системен — части его взаимодействуют, и эти взаимодействия очень трудно предсказать, кроме того, что системы всё усложняются и усложняются. То говорили, что на орбиту выводят спутник — и каждый спутник был победой, а сегодня счёт уже идёт на «констелляции» спутников, спутников в них сотни и планируются десятки тысяч, проекты типа Starlink², OneWeb³, СФЕРА⁴. Возможности таких «констелляций» растут экспоненциально, если вырастают возможности ракет. Например, когда начнутся запуски спутников Starlink 2.0 при помощи Starship, то их длина может достигать 7 метров с антеннами в 5-6 метров. Эти огромные аппараты непосредственно смогут работать с сотовыми телефонами без дополнительных антенн, и это уже обсуждается с телефонными провайдерами⁵.

Единственного ведущего изменения, определяющего будущее, нет. Ибо изменения происходят на самых разных системных уровнях в ходе эволюции: идут непрерывные мутации самых разных биологических и технических систем.

Но у эволюции есть закономерности, которые важно учитывать. В том числе они оказываются важны в техно-эволюции. Как в биологии некоторые гены могут прийти от паразитов (например, митохондрии появились в клетках ровно таким образом), так и все радикальные новинки в технике приходят «сбоку» от той сферы деятельности, в которой они вносят максимальные изменения в привычный уклад. Микроволновку на кухню изобрели спецы по радарам!

Первый компьютер сделали на радиолампах в середине 20 века, хотя всё программирование уже было изобретено ещё Бэббиджем в середине 19 века⁶. Триоды пришли в компьютеры «сбоку», они совсем не для этого изобретались, изобретены были ещё в 1906 году⁷, но технология массового производства была отлажена много позже, результирующая дешевизна триодов появилась отнюдь не сразу.

Дешёвые триоды придумали использовать как элементную базу для логических цепей в компьютерах только в августе 1942 года, когда Джон Мокли⁸ написал 7-страничный документ «The Use of High-Speed Vacuum Tube Devices for Calculation», в котором предлагал Электротехнической школе Мура (подразделение Пенсильванского университета) построить электронную вычислительную машину, основанную на электронных лампах. Руководство Школы работу не оценило и сдало документ в архив, где он вообще был утерян.

В апреле 1943 года Мокли по памяти восстановил документ уже для Баллистической лаборатории, он был одобрен. В проекте машина называлась «электронный дифф. анализатор» (electronic diff. analyzer). Это была уловка, чтобы новизна проекта не вызвала отторжения у военных. Все они были уже знакомы с дифференциальным анализатором, и проект в их представлении просто предлагал сделать его не механическим, а электрическим. Проект обещал, что построенный компьютер будет вычислять одну траекторию за 5 минут. Военные сказали «ОК», и выделили деньги: $61700 на первые 6 месяцев исследовательских работ. В контракте под номером W-670-ORD-4926, заключенном 5 июня 1943 года, машина называлась «Electronic Numerical Integrator» («Электронный числовой интегратор»), позднее к названию было добавлено «and Computer» («и компьютер»), в результате чего получилась знаменитая аббревиатура первого в мире универсального (то есть программируемого на самые разные вычисления) электронного компьютера ENIAC⁹. Абсолютно засекреченный компьютер был полностью готов лишь осенью 1945 года, а первыми его программистами стали шесть девушек¹⁰.

Такая витиеватая последовательность событий в начале, середине, конце (в любом месте!) технологических революций типична. Будущее непредсказуемо: ни содержание изобретения электронного компьютера, ни время изобретения, ни место изобретения — предсказать это всё было невозможно, хотя все необходимые для изобретения компьютера идеи были хорошо известны. Зато можно было предсказать, что дальше события развивались не линейно в части скорости распространения, а экспоненциально: разработка ENIAC на вакуумных радиолампах дала старт компьютерной революции, далее компьютерная революция следовала уже экспоненциальным, «революционным» законам.

Электронные вычислительные машины оказались быстры и надёжны, в отличие от механических, пневматических и даже электрических (реле) вычислителей. Вычисления от электронных ламп перешли к транзисторам, потом к транзисторным микросхемам, а сейчас вы уже можете купить и квантовый компьютер (прямо через облако, не выходя из дома, у более чем дюжины провайдеров¹¹), и оптические вычисления (оптический компьютер можно купить было ещё в 2021 году, хотя не все даже профессионалы знают об этом¹²). Обещание вычисления одной баллистической траектории за 5 минут кажется милым и наивным, сегодня такой счёт шел бы микросекунды, но начиналось всё именно так: это было запредельно круто для 1943 года!

Будущее как бы растягивается на некоторое время:

• Оно сначала очень долго невозможно в принципе. Функция чего-то нового уже обсуждается, но конструкция ещё непонятна. Это «знаем что, но не знаем как» может длиться сотни лет, а то и тысячи (летать-то людям хотелось давно! А сумели это осуществить не так давно. Кстати, между первым полётом братьев Райт и полётом человека на Луну прошло всего 60 лет, тут тоже была экспонента). Скажем, машинный интеллект казался невозможно далёким будущим (а многим и сейчас таким кажется, хотя с его применениями люди сталкиваются ежедневно: ожидается появление «человекоподобного искусственного существа», которого никогда и не будет — машинный интеллект просто приходит в неожиданных формах).

• Затем это «будущее-в-настоящем» очень дорого стоит и его немного, то есть оно недоступно для большинства. Скажем, искусственный интеллект ещё в начале 2012 в общественном мнении был невозможным за любые деньги. Но в конце 2012 года (после победы нейронных сетей в соревновании распознавания изображений ImageNet Challenge¹³) уже было понятно, что с машинным интеллектом всё в порядке, и развитие будет быстрым. Но стоимость машинного интеллекта высокого качества (это «высокое качество» всегда будет недосягаемым для большинства, как бы ни был умён дешёвый доступный всем интеллект, всегда будет хотеться иметь для себя самого умного машинного агента) даже сегодня запредельно высока¹⁴. Очень немногие компании могут себе позволить с ним работать «на фронтире», хотя эксперименты с уже имеющимся интеллектом всегда будут относительно дешевы (вырастить и хорошо обучить мудрого человека – очень дорого, а вот задать ему вопрос или подучить какой-то одной новой практике – это обычно дёшево!).

• Наконец, оно становится уже настоящим и повсеместным, «не будущим». Новые технологии (то самое «будущее») стоят дёшево, это не роскошь. Машинный интеллект, понимающий команды с микрофона уже обыден, все разговаривают со своими телефонами и даже не удивляются, что телефон отвечает не жестяным голосом робота, а нормальным голосом с человеческими интонациями, да ещё показывает картинку говорящего с вами никогда не существовавшего человека, робота-аватара. Будущим считают уже что-то другое, а не эту повседневность, которая ещё вчера была далёкой мечтой. Будущее — как стена тумана, отходящая с каждым шагом. Как горизонт, ускользающий при быстром к нему движении.

До сих пор принято мечтать о том, что будет в 21 веке — в будущем. Но мы давно уже в этом будущем, уже прошла почти четверть 21 века!

Подрыв подо всей цивилизацией сразу

Disruption technologies принято переводить как подрывные технологии¹⁵ — это такие технологии, которые закрывают одни отрасли и открывают другие. Типичная такая цепочка — это телеграф, который был подорван технологией проводного телефона, который был подорван технологией сотового телефона, который был подорван технологией смартфона, и дальше через чаты происходит возврат к телеграфу, а звонки всё больше групповые видеозвонки. Виниловые пластинки стали CD-дисками, а потом и вовсе превратились в сетевые музыкальные сервисы. Гибкие магнитные диски появились, уступили место «флешкам» буквально на несколько лет, а затем и флешки исчезли из употребления, данные передаются через облачные сервисы.

Каждый такой «подрыв» — это исчезновение одних массовых видов работ, требующих мастерства в уходящей технологии и приход новых видов работ, требующих мастерства в приходящей технологии. Десятки и сотни тысяч людей, а то и миллионы занятых в подорванных технологиях вынуждены были переучиваться. Сейчас это происходит с нарастающим масштабом, и увеличивающейся скоростью.

Кто помнит извозчиков? Буквально за 13 лет с 1900 по 1913 год гужевой транспорт в Нью-Йорке был заменён автоперевозками, с чего Tony Seba и начинает свою серию презентаций в 2014 году¹⁶, которую потом он повторял и уточнял вплоть до 2020 года, когда тренд с электромобилями стал уже всем очевиден¹⁷. Но это в мегаполисе, в Нью-Йорке. А в целом по США с 1910 по 1920 всего за десять лет доля пассажиро-километров на автомобилях была поднята с 11% до 81%. Для этого была построена автомобильная промышленность, развёрнуты производство бензина и сеть автозаправок — и это в то время, когда страна отвлекала ресурсы на участие в первой мировой войне.

Лучшая на сегодня бизнес-теория техно-эволюции (то есть объяснение «где деньги во всём этом бурном прогрессе») создана Tony Seba. Вам нужно просмотреть его короткие видео, которые вышли в конце 2022 года¹⁸, и дальше обратиться к его книгам (они упоминаются в этих видео, хотя не ожидайте там какого-то очень точного рассказа: как бы ни был прозорлив Tony Seba, предсказать будущее не может и он, тем более что затронуты оказываются все сферы жизни).

Истории подрыва/disruption можно рассказывать о секретарях-машинистках и машинописных бюро. Об операторах ЭВМ в эпоху мейнфреймов. Веб-мастера на старте интернета просуществовали буквально несколько лет. Из массовых профессий буквально сейчас стремительно уходит профессия кассира, магазины без кассы в мире уже появились и потихоньку распространяются, одновременно безналичные расчёты резко сократили затраты времени нынешних кассиров — и людей на кассе теперь нужно меньше при сравнимой длине к ним очереди.

Можно ли назвать занятость, приходящую и уходящую на несколько лет «профессией»? Нет, нельзя. Это просто «занятость», практикование какого-то мастерства. В долгой жизни можно стать мастером во многих деятельностях, но необязательно каждый вид своего мастерства называть «профессией». То же самое относится и к фирмам, ни одна фирма не может гарантировать себе «профессию» и позицию на рынке на долгие годы. С июня по ноябрь 2022 Amazon потеряла один триллион долларов в капитализации. Microsoft недалеко ушла, потеря примерно $0.9 триллиона. Всего 5 крупнейших технологических компаний США потеряли вместе четыре триллиона долларов¹⁹. Это больше, чем совокупный ВВП Турции, Аргентины и Швейцарии. У лидирующей социальной сети была капитализация больше триллиона долларов, компания входила в первую пятёрку компаний мира по своей капитализации, а теперь не входит даже в верхние 20, капитализация всего $270 миллиардов (немало, но 16 месяцев назад это было чуть ли не вчетверо больше)²⁰.

Все эти технологические подрывы и связанные с ними сценарии вынужденного переучивания миллионов людей, вызваны одной и той же причиной: экономикой экспоненциальных технологий в части целевых систем и их оценкой со стороны бизнеса.

В экспоненциальных технологиях цена технологии нелинейно (в полтора-два раза за год) падает. Поскольку цена падает по экспоненте, то изделия и сервисы этих технологий начинают покупать в больших масштабах. Распространённость новой технологии следует закону S-образной кривой, в которой есть участок буквально взрывного, экспоненциального роста — а потом просто становится некому продавать, все уже имеют эту технологию. Но тут обязательно появляется новый «неожиданный» подрыв — и всё повторяется: сначала дорого и у немногих, потом очень дёшево, и у всех. Так что кривая падения цены — экспонента, а кривая распространения технологии — логистическая, она же S-curve.

Ничего линейного в будущем нет, это цепочка «неожиданных» (на самом деле вы должны это ожидать!) экспоненциальных подрывов — и в каждом таком подрыве есть период с «ничего вроде не происходит» с последующим периодом «неожиданно всё стремительно». Вкладываться в устаревшую технологию становится неправильно по чисто экономическим соображениям, и происходит шаг развития — переход к новой технологии, у которой совершенно другой потенциал развития. Это и есть большой техно-эволюционный переход (major techno-evolutionary transition), причём всё происходит быстро за счёт того, что мемом (информационные модели технологий, сегодня ведь даже бумажных чертежей нет, а только информационные модели, по которым непосредственно и часто в автоматическом режиме изготавливается огромное число воплощений описанных систем с определяемым этим мемомом феномом) отделён от целевой системы, и в нём идут умные мутации, а не происходит медленная дарвиновская биологическая эволюция.

Главное тут то, что самые разные «экспоненциальные технологии», каждая с каким-то своим «законом» (то есть коэффициентом к экспоненте, чаще всего этот «закон» называют по имени инженера, определившего этот коэффициент) кратного падения цены за год складываются вместе в одной результирующей технологии, и в этот момент начинается подрыв: эта технология стремительно распространяется, её использование в силу дешевизны вырастает кратно в год.

На картинке показана скорость распространения новых технологий. Видно, что чем позже появляется технология, тем быстрей она распространяется. Первый успешный смартфон (iPhone) появился в 2007 году, чуть больше пятнадцати лет назад. Первый планшет (iPad) — в 2010 году, чуть больше десятка лет назад.

Почему iPhone появился в 2007 году и имел сразу такой успех? Потому что в этом продукте сошлись множество других экспоненциальных технологий: экспоненциально падала стоимость транзистора в чипе (закон Мура), бита во внешней памяти (закон Кридера), числа пикселей в матрице камеры (закон Хенди), передачи данных (закон Баттера), а ещё сенсорный экран, литий-ионные аккумуляторы, GPS и датчики акселерометра. И когда всё это стало достаточно дешёвым и слиплось в один продукт за $600, он «взлетел». Помним, что Apple пыталась запустить до iPhone абсолютно инновационный наладонный компьютер Newton, это был 1993 год²¹. И ничего не получилось: технологии были ещё не готовы, они уже все были в наличии, но слишком дорого стоили. И речь идёт о продуктах, в которых этих разных стремительно дешевеющих технологий много. В какой-то момент цена самых разных составляющих падает в разы, стоимость самого сложного продукта падает (неожиданно для всех) в разы — и он мгновенно разлетается по планете.

Через пару лет после появления смартфона в 2009 году появился Uber, он предложил бизнес-модель заказа такси с использованием смартфона и облачных вычислений, и через 7 лет (в 2016 году) число заказов через Uber стало больше, чем во всех таксомоторных парках США. Через 8 лет (в 2017 году) Uber и Lyft с начального нуля получили 20% от всего объёма перевозок (в милях) в таких городах, как Сан-Франциско и Нью-Йорк. А в декабре 2020 Uber продал своё подразделение автопилотируемых автомобилей²² — там уже несколько лет ожидалось экспоненциальное развитие, но его не случилось! Самоуправляемые/беспилотные/автономные автомобили находятся пока на начальной стадии S-образной кривой. А потом? А потом, через несколько лет будет традиционное — «ах, когда же это всё успело произойти?!». Разговоры вдруг станут реальностью, и ключевое тут будет слово «вдруг», ведь роботакси без водителя уже доступны широкой публике²³.

Эти нелинейности и неожиданности моментов использования одних технологий в составе других и последующего стремительного распространения появляются за счёт чисто экономических причин: экспоненциального падения стоимости новаций, и массовых закупок вдруг «внезапно» подешевевшей технологической роскоши. Тут нет никаких «планов развития инноваций» от правительств, или ещё каких-то других конспиративных теорий, реализации чьих-то долгосрочных планов. Кто мог предсказать появление смартфонов и дата-центров по приемлемой для широких масс цене? Кто мог без этих дешёвых смартфонов и дешёвых дата-центров сделать аналог Uber?

Никакие эксперты не в состоянии предсказать будущее: каждая из технологий неочевидным образом снижает цены и делает доступными огромному количеству людей те технологии, в состав которых они входят. А если и не снижается цена, то при той же цене можно получить характеристику в разы лучше. Пять лет назад за $2000 можно было купить ноутбук с 8Gb памяти, 4 ядрами процессора и FullHD дисплеем. Сегодня за ту же сумму можно купить ноутбук с 32Gb памяти, 8 ядрами процессора и 4К дисплеем. И ещё там будет 1Tb твёрдотельный «диск» (который уже давно не диск!). Такие ноутбуки, какие были 5 лет назад, стоят $1000, вдвое дешевле, а то и меньше. «Вдвое за пару лет» гласит закон Мура по поводу числа транзисторов на микросхеме — это начальник службы исследований и разработки компании Fairchild Semiconductor Гордон Мур сформулировал ещё в 1975 году, он предположил тогда, что так будет ещё лет десять. Но это было 46 лет назад! Сейчас скорость падения цены по закону Мура немного уменьшилась, но закон до сих пор продолжает действовать. И даже «вдвое за четыре года» вместо «вдвое за два года» — это тоже экспонента, и это тоже очень быстро!

Tony Seba называет склейку разных экспонент в одном продукте «конвергенцией». «Подрыв подо всей цивилизацией» происходит из-за конвергенции самых разных технологий в одной. Так, в автомобилях происходит конвергенция технологии аккумуляторов с созданием гигафабрик для их выпуска (и поэтому становятся возможными электромобили), и технологий автопилотирования, требующих развития как аппаратных средств искусственного интеллекта (специальные компьютеры с ускорителями для умножения матриц), так и алгоритмов, так и датчиков для ориентации автомобиля в пространстве. А ещё отработана технология замены алгоритмов через интернет, не надо приезжать на станции техобслуживания.

Быстрое распространение подрывных технологий можно очень приблизительно разделить на следующие стадии²⁴:

• стандартизация (standardization, возникновение промышленных стандартов, позволяющих организовать встраивание новой технологии во внешние системы). Если вы обнаружили перспективную технологию, в которой ещё нет стандартов, то вам повезло: вы близки к началу её распространения.

• удобство использования (usability, обеспечение удобного интерфейса к технологии, иногда речь идёт о «ключевом приложении», killer application)

• переход в массовое потребление (сonsumerization)

• переход в инфраструктуру (foundationalization, «изо всех утюгов», «потребление незаметно»).

В компьютерах сначала появились открытые архитектуры (стандартизация), затем графические интерфейсы (удобство использования), потом они стали потребительским товаром (iPhone и магазин приложений), а теперь основной компьютинг идёт вообще в инфраструктурных организациях — дата-центрах. Интернет начался со стандарта HTML (стандартизация), затем появилось удобное его использование (разделение оформления и содержания страниц через стилевые описания CSS), затем появились социальные сети, а сейчас по факту интернет стал основой для большинства рабочих, промышленных и торговых коммуникаций. В AI стандарты уже появились (например, ONNX²⁵), удобство использования — это голосовые и чат-интерфейсы, это пока только появляется, так что ещё ждём перехода к массовому использованию (по аналогии с интернетом это может быть ситуация, в которой AI создаются самими пользователями, а не специалистами), и некоторое время ещё нужно ждать до инфраструктурности.

Эти все этапы довольно быстро пробегаются самыми разными технологиями.

Пример подрыва: электромобили уже сейчас дешевле бензиновых автомобилей

В своих презентациях (например, по транспорту 22 апреля 2020 года²⁶) Tony Seba рассказывает, что по итогам «чистого подрыва» с 2025 года все новые автомобили будут электрическими, и, несмотря на замедление прогресса из-за пандемии и связанной с войной и финансовой политикой инфляции, этот прогноз вполне может сбыться. Jensen Huang (CEO компании NVIDIA) выпустил в 2021 году автомобильный компьютер Orin (по факту это стандартизация автомобильного компьютинга), который может обеспечить необходимую вычислительную мощность для полностью автономного (роботакси, высший уровень автономности 5) безопасного вождения, в 2022 году на его основе уже будут выпускаться автомобили²⁷. Новые электромобили будут беспилотными, им не потребуются водители. Удобство использования технологии нейронных сетей: автомобиль без водителя как ключевое приложение.

Уже сегодня несколько китайских производителей имеют электромобили со стоимостью до $30тыс. при батарее с дальностью поездки от 300 километров. В 2021 году стоимость бензинового и электрического автомобилей из расчёта жизненного цикла на километр пробега сравнялись. Переход на электромобили стал чисто экономическим решением, например в расчёте на три года владения автомобилем и 12 тыс. миль пробега ежегодно в UK нужно платить за электромобиль 67 пенсов за милю, а за бензиновый автомобиль 74 пенса за милю, это уже сегодня²⁸. Через пару лет разница будет настолько ощутима, что бензиновые автомобили просто перестанут покупать даже «по привычке» (при этом учитываем, что затраты на разные виды автомобилей никто не считает! Смотрят на совсем другие факторы, но эти факторы учитываются в конечном итоге в цене).

А дальше будут нелинейные эффекты от сочетания быстро проходящих свои стадии развития технологий: обычный легковой автомобиль 96% времени простаивает, и только 4% времени находится в движении. Автономный электромобиль, предоставляемый как сервис по вызову такси, будет в работе весь день. Иметь собственный автомобиль станет невыгодным. Стоимость поездки резко упадёт, и можно будет покупать абонемент на поездки за цену существенно меньшую, чем стоимость обслуживания и страховки собственного автомобиля. Это уже происходит с сервисами car sharing (аренда автомобиля на одну поездку, при этом ты сам его ведёшь) в крупных городах.

Меньше автомобилей обслужат больше жителей, и они не будут долго стоять. 80% парковочного места освободятся. Они экономичны, и нефти для автомобилей потребуется меньше, цена нефти резко упадёт, этому помогает ещё и солнечная энергетика плюс наличие дешёвых аккумуляторных батарей (а дешевизна аккумуляторов объясняется в том числе и тем, что они нужны прежде всего для электромобилей, но и их с удовольствием используют и для солнечных и ветровых электростанций).

Там будет и много других чудесных следствий — но тут главное в скорости, с какой изменится мир уже в ближайшее время. Точка перегиба S-образной кривой автономного электротранспорта на быстрый взлёт уже была — это 2021 год, до этого момента изменения были практически незаметны, а после — неизбежно стремительны, и всяческие «энергокризисы» этому будут только способствовать. В 2030 году автомобили с бензиновым двигателем будут как гужевой транспорт в 1930 году. Для этого не хватает только инфраструктуры «электрозаправок», но она появляется очень быстро, у всех ведущих автопроизводителей есть планы на этот счёт. Как понять, что происходит? Вот отчёт о продажах автомобилей за 9 месяцев 2022: у всех лидеров рынка традиционных автомобилей идёт падение продаж на 5-16%, у лидеров рынка электромобилей идёт рост продаж (у BYD на 165%, а у Tesla на 56%). Пока BYD занимает на этом рынке 13 место по объёму продаж, а Tesla — 15 место в мире. Но при таком тренде ситуация с электромобилями изменится очень быстро.

Переход на электромобили — это не единственный тренд, который изменит городской транспорт. Удалённая работа больше не считается чем-то неправильным (и дело тут даже не в экспериментах на живых людях, которые провели правительства всех стран в 2020 году, пандемия ковида просто немного ускорила ход событий в этой сфере). Сервисы доставки продемонстрировали, что они реально экономят время на походы в магазины, а доставка необязательно через пять лет будет делаться людьми. Конечно, возврат людей в «оффлайн» на рабочие места и магазины происходит, но это не будет возврат к старому состоянию.

Электросамокаты и электровелосипеды стали массовыми буквально за пять лет, они порождение того же тренда на экспоненциальное уменьшение цены батарей, а прокат их растёт в связи с доступностью безналичных расчётов через смартфоны.

Мир неузнаваемо изменится за ближайшие десять лет, и продолжит меняться так же быстро и дальше. Бояться этого не нужно, нужно радоваться. Человечество за это время станет:

• более здорово

• более сыто

• более недовольно происходящим, ибо кто был никем, тот станет всем, и наоборот.

Вывод: менять работу и образ жизни придётся практически всем, а то и по нескольку раз за десяток лет. Это относится и к людям, и к организациям. Учитывать это надо и в личном стратегировании, и в организационном.

TEST Технологический подрыв

!!!Есть знаменитые задачи, которые стоят перед разработчиками много лет. Отметьте те из них, которые были решены ещё до 2021 года:

+++ программа пишет новостную заметку так же хорошо, как человек — люди не могут отличить компьютерные заметки от человеческих ### Да, это ещё в 2020 году делала нейронная сеть GPT-3, https://arxiv.org/abs/2005.14165

+++ программа пишет краткое содержание статьи так же хорошо, как человек ### Да, это ещё в 2020 году делал алгоритм PEGASUS, https://ai.googleblog.com/2020/06/pegasus-state-of-art-model-for.html

+++ компьютер сдал экзамен ЕГЭ по русскому языку по официальным правилам без исключений на проходной балл в университет ### Да, это было сделано ещё в 2019 году — https://rg.ru/2019/11/09/iskusstvennyj-intellekt-sdal-ege-po-russkomu-iazyku.html

+++ батарея электромобиля имеет запас зарядок на два миллиона километров (16 лет беспрерывного заряда/разряда) ### Да, ещё в 2020 это сделала компания Contemporary Amperex Technology Co.Ltd., запаса прочности батарей хватит для того, чтобы совершить кругосветное путешествие 50 раз — https://www.bbc.com/news/technology-52966178

+++ больше десятка человек гуляло по поверхности Луны ### Да, это было совершено ещё к 1972 году, по самой Луне гуляло 12 человек, а на орбите Луны было даже 24 человека (1969-1972, программа США Apollo — https://en.wikipedia.org/wiki/Apollo_program)

Задания

Поставьте отметки о выполнении следующих дел, не забывайте про «мышление письмом»: публикуйте свои мысли по поводу прочитанного и отсмотренного материала.

1. Прочитаны материалы о многоуровневой стратегии NVIDIA — https://ailev.livejournal.com/1561799.html, опубликованы собственные мысли.

2. Изучены многоуровневые стратегии электроавтомобилей по материалам Battery (Tesla) и Power (Volkswagen, https://www.forbes.com/sites/jamesmorris/2021/03/20/power-day-volkswagens-imitation-of-tesla-is-the-sincerest-form-of-flattery/) Days. Электромобильные компании устроили эти дни обсуждения roadmap одного из нижних системных уровней автомобиля — аккумуляторных батарей, причём с попыткой трассировать характеристики электромобиля не только к батарее в целом, но и к частям самой батареи (анод, катод, электролит, корпус — это всё есть в презентации Volkswagen, https://www.volkswagenag.com/presence/konzern/power-day/Powerday_Chart-183.pdf), а также с целью предъявить публике выход на уровень окружения (уровень выше автомобиля), например, предъявить планы по росту числа быстрых зарядок на дорожной сети. Многоуровневость: внимание к развитию частей целевой системы и развитию систем в окружении, если без них нельзя (NVIDIA уже в 2017 году говорила, что для тех же роботакси она не может продать им просто голые чипы, а нужно демонстрировать полный технологический стек, на много уровней выше чипов — https://ailev.livejournal.com/1384766.html. В статье Forbes по первой ссылке из текущего пункта задания говорится: «Toyota’s emphasis on Hydrogen Fuel Cells might have fared better if the company had invested in refueling stations rather than leaving that up to other companies. Volkswagen isn’t making this mistake and is putting serious money into solving the charging infrastructure problem». Многоуровневость, абсолютно разные задачи на каждом системном уровне. В Volkswagen для уровня той же батареи отмечали, что идти нужно и за пределы традиционно понимаемого жизненного цикла — и можно обнаружить, что ключевые интервенции развития нужно делать там, слайды 51 и 52 презентации Volkswagen как раз кривоватые слайды про жизненный цикл. Опубликованы ваши собственные мысли по поводу многоуровневых стратегий технологического предпринимательства.

3. Написано эссе о том, какие новинки появились на разных системных уровнях продукта вашего текущего рабочего проекта (как самого продукта, так и его частей на несколько уровней вверх, так и уровня окружения). В эссе отражены ваши рыночные перспективы в связи с этими изменениями. Когда вы ожидаете прихода этих изменений? Какие действия вы предпринимаете, чтобы быть к этим изменениям готовыми?

4. Отсмотрены свежие видео на странице Tony Seba, https://www.youtube.com/user/tonyseba/videos, прочитаны свежие записи в блоге его фирмы RethinkX https://rethinkdisruption.com/. Опубликованы посты с собственными мыслями по поводу материалов Tony Seba и RethinkX.

Роботы заберут работу? Нет!

Учитываем, что на первом месте отслеживаемых Tony Seba экспоненциальных подрывных технологий — машинный интеллект. Он занимает особое положение, потому как он может быть направлен на улучшение самого себя, «компьютерные программы, которые пишут компьютерные программы».

Tony Seba особо отмечает, что развитие машинного интеллекта не экспоненциально, а гиперэкспоненциально. Похоже, что он прав. Использован машинный интеллект может быть так же, как и любой человеческий интеллект: везде, где используется интеллект людей. Интеллект универсален, нет закрытых от него сфер. Как эта гиперэкспоненциальная подрывная технология повлияет на мир, предсказать нельзя — как нельзя предсказать, как именно повлияет на мир интеллект естественный. Это покрыто туманом будущего.

Изменения в мире произойдут стремительно. В древнем отчёте 2017 года от McKinsey в 2030 году ожидалось, что 400-800 млн. нынешних рабочих мест будут автоматизированы, труд на этих местах существенно изменится (читай: «исчезнет в его текущем виде»). Как раз о таких отчётах Tony Seba предупреждает в своих презентациях и книгах: они недооценивают масштабы перемен в разы из-за неучёта экспоненциального характера затрагиваемых ими технологий. Автоматизация к 2030 году коснётся миллиардов рабочих мест, хотя в мире население всего 8 млрд. человек. Помним, что в телефоны у миллиардов людей в кармане никто тоже не верил, в интернет у миллиардов людей в кармане тоже никто не верил, в автоматизацию труда миллиардов людей пока тоже не верят, а зря. То, что сейчас говорят «цифровая трансформация», а иногда и «гиперавтоматизация», ничего не меняет: это всё маркетинговые замены термина, но суть дела остаётся: человеческий труд повсеместно заменяется машинным, как физический труд, так и умственный.

Скорость таких изменений надо учитывать и в личном стратегировании, и в корпоративном: если что-то связано с технологиями искусственного интеллекта, то развитие событий будет, скорее всего быстрее, чем ожидается. Пока внимание широкой публики привлекают нейрохудожники, примерно такого же масштаба изменения происходят и во многих других областях, в том числе в «реальном секторе» (то есть производстве товаров и сервисов, которые нельзя передать по оптоволокну).

Почему применяют роботов, а не людей? Часто не потому, что роботы не болеют, не уходят в отпуск, не спят, а работают быстрее. Нет, роботы работают лучше, чем люди — часто настолько лучше, что делают недостижимое людьми (быстрее, точнее, меньше ошибок), плюс меньше отвлечений при решении рутинных задач и отсутствует время для отдыха. Это как замена землекопов экскаваторами, только в качестве землекопов выступают люди самых разных профессий.

Так, с января 2019 в Walmart вместо уборщиков вышли 360 роботов фирмы BrainOS, в апреле к ним добавили ещё 1500. Эти роботы убирают лучше и быстрее, управляя обычными уборочными машинами, плюс их не нужно часто нанимать и дополнительно учить (среди уборщиков в год меняется от 30% до 100% персонала. И всех этих новеньких нужно найти, нанять, обучить — с роботами этого не нужно, их покупка, ввод в эксплуатацию и настройка занимают меньше времени). Чтобы покупатели не катались на этих машинах, место водителя на них отгораживают жёлтыми ленточками²⁹. А ещё 600 роботов BrainOS в 2022 вышли на работу по сканированию товарной выкладки³⁰. Всего только на этой платформе роботов на конец 2022 года выпущено было 26 тысяч роботов, которые проработали 9 миллионов часов в автономном (без участия человека) режиме³¹. Если считать, что один робот заменяет одного человека (что не совсем так), то это небольшой городок. А ведь речь идёт только об одной робототехнической фирме!

И это даже не единственное использование роботов в магазинах, сами магазины становятся роботами (из них исчезают в том числе и кассиры, контролем наличия товара на полках занимаются роботы, и всё остальное тоже переходит к роботам)³².

Это нормально, этого не нужно бояться. Ещё недавно 90% людей были заняты сельским хозяйством, а сегодня — именно благодаря машинам — осталось всего 3% «крестьян» (хотя работников современных ферм меньше можно назвать «крестьянами», они больше похожи на заводских работников по стилю их жизни и виду занятий). Несмотря на это, все высвободившиеся из сельского хозяйства люди оказались заняты, даже с учётом того, что число людей на Земле сильно подросло! Более того, и пролетариата, заводских рабочих, сегодня тоже не так много, как ещё полвека назад! А бедность, тем не менее, существенно в планетарных масштабах уменьшилась.

Основная ошибка рассуждений на тему «роботы отберут работу» в том, что количество работы в мире не константа, постоянно появляется новая работа по мере вовлечения в деятельность людей всё новых ресурсов и бесконечного развития технологий. Все эти заявления «роботы заберут работу у людей» — пугалки из ненаучной фантастики, фэнтези. Люди (а через некоторое время люди с машинами) придумывают себе и машинам всё новые и новые занятия вместо тех, от которых их освободили машины, сумма труда в мире с распространением каждой подрывной технологии только растёт. И прежде всего уходит самый тяжёлый, неблагодарный, опасный труд.

Есть ещё и резерв увеличения свободного времени, которое можно потратить и на просто отдых, и на развитие/образование: люди радуются, а не печалятся, что «электричество и машины отняли работу». Одну работу отняли, пять других дали!

Этот тренд на сокращение рабочих часов для нормальной жизни проявляется и в росте свободной занятости (freelance, gig economy, platform economy³³) с использованием для поиска работы онлайн-платформ для самых разных видов мастерства. Есть даже платформы для оплаты меценатами чьих-то хобби (patronization). Если ты мастер в каком-то хобби, то тебе за это могут заплатить! Хобби и работа постепенно теряют чёткую границу между ними, спорт (демонстрация того, что человек не утратил качества обезьяны — быстро бегает, хорошо дерётся, далеко кидает тяжёлые предметы, умеет командой загнать никому не нужный мяч в ворота при противодействии другой команды, и т.д.) стал для профессиональных спортсменов работой, а для миллиардов людей развлечением — вместо чтения книг, просмотра художественных фильмов или хотя бы какой-то физической активности (бег трусцой, танцы). Киберспорт продолжает эту традицию и тоже стремительно профессионализуется. Шоу-бизнес — это тоже бизнес, это не художественная самодеятельность, это серьёзные деньги. Праздной публике в Риме, как мы помним, нужно было хлеба и зрелищ, игнорировать это нельзя. Чем больше избыток хлеба, тем (при отрицательной полезности труда, помним об этом!) больше желание развлечений — и избыток средств люди будут тратить на это.

Тем не менее, автоматизация и добычи хлеба, и добычи развлечений гарантирует вам частую смену работы: вам не удастся много и долго заниматься в жизни одним и тем же делом, даже если вы перешли работать из реального сектора в сферу развлечений, удерживаться на работе долго точно невозможно ни фирме, ни человеку! Старая работа будет существовать некоторое время, а затем «неожиданно» подрываться и исчезать по самым разным причинам, поэтому и вам, и вашей компании нужно будет постоянно задействовать своё умение делать что-то новое. Нужно будет регулярно вписываться в новые проекты, занимать какое-то место в чужой цепочке создания. Если вы этого не умеете, то придётся научиться, то есть приобрести какой-то уровень интеллекта как способности решать проблемы, которые раньше не встречались.

Подчеркнём ещё раз, что все эти рассуждения о неминуемой безработице безмасштабны: они относятся к ролям частей личности, к личности, а также к команде, коллективу (команде команд), организации в целом. Если организация вовремя не поменяла людей на машины, то конкуренты обязательно используют машины — и продукция организации будет или хуже, или более дорогой (или и хуже, и более дорогой одновременно). И людей всё равно придётся уволить, но уже может быть вообще всех, а не только тех, кого нужно было заменить роботами. Но если вы много автоматизируете, и больше, чем конкуренты, то парадоксально, но вы будете расти — скорее всего, вы будете не увольнять людей, а нанимать их.

Если в организации в ходе автоматизации/цифровой трансформации высвобождаются люди, необязательно сохранять им рабочие места. Высвобожденные люди найдут себе новую работу, и не обязательно внутри этой же организации, хотя если она быстро растёт, это вполне возможно. Уволенные не останутся безработными! Это не ответственность организации трудоустраивать всех высвободившихся работников, это их ответственность находить себе работу и быть достаточно обученными для этого!

Инновации: всегда сбоку

Проблема с непредсказуемостью будущего в том, что все подрывные инновации приходят не из тех отраслей, где они появляются — поэтому-то их и невозможно предвидеть. Микроволновку изобрели спецы по радарам, а не производители мясорубок и холодильников. Компьютер на радиолампах радиоэлектронщики, а не математики. Самолёт — владельцы мотоциклетной мастерской братья Райт³⁴. Роботами-юристами начали торговать в России провайдеры сотовой связи МТС и Мегафон³⁵. Рынок такси взрывает не только Uber, но в России это Яндекс.такси (в России Uber и Яндекс уже слились вместе)³⁶. Сбербанк уже торгует музыкой³⁷, и он уже не «банк», а просто «Сбер».

Откуда придёт подрыв вашей (личной или корпоративной, стратегирование в них имеет одну природу) деятельности — непонятно, но чаще всего это будут «пришельцы со стороны». Своих-то конкурентов вы отслеживаете, но что делать с тем, когда самые сильные конкуренты появляются стремительно «из ниоткуда», «сбоку»? Их не отследить, это нельзя спланировать.

Экспоненциальные технологии делают эти подрывы стремительными. Вот пример вычислительной оптики:

На рисунке³⁸ один из снимков сделан в сентябре 2016 году смартфоном iPhone 7 Plus, а другой — камерой-зеркалкой с большим объективом EOS650D. Вы можете угадать, какой снимок чем был сделан? Левый — смартфоном, правый — зеркалкой.

До сентября 2016 года было принято считать, что позиции производителей больших фотоаппаратов хорошо защищены законами физики: эффект bokeh³⁹ красивого размытия фона при чёткой фигуре на переднем плане мог проявляться только на фотоаппаратах с большими объективами.

Apple пришёл на фоторынок, где его никто не ждал, принёс вычислительную оптику, а не большой объектив. Экспоненциальные технологии сделали дешёвыми процессоры и маленькую точную механику — потребовалось две дешёвые маленькие камеры, а не один большой дорогой объектив. На улице 2016 года тем временем соревновались хипстеры: у кого фотоаппарат больше, тот и победил в качестве снимков!

Дальше всё быстро: эффект bokeh в сентябре 2016 года был продемонстрирован на двух камерах iPhone 7 Plus, но уже в сентябре 2018 года цена опять упала, AI даёт тот же эффект на одном сенсоре — Google Pixel 2 series, Apple iPhone XR. Да ещё и телефоны с 3-5 камерами стали обыденными. Потребность в фотоаппаратах стала нишевой (и эта история произошла уже после того, как цифровая фотография вытеснила плёночную), продажи фотоаппаратов (включая цифровые) идут уже на уровне 1977 года, причём эти цифры падают⁴⁰.

И это было не последней точкой в удешевлении. Во время перехода на удалённую работу практически все сервисы видеоконференций предоставили возможность не только размыть фон, но и вовсе его заменить. Речь идёт уже о супердешёвых веб-камерах на ноутбуках и в компьютерах, и не о неподвижных картинках, а о видео, и ещё об универсальных процессорах. Экспоненциальные технологии делают своё дело: что было диковинкой на самых дорогих моделях телефонов в 2017 году, стало дешёвым общим местом везде. Заодно люди, которые до этой технологии стеснялись своей домашней обстановки, просто перестали её показывать, они заменили её на выбранный ими фон — и сэкономили на интерьере. Наоборот, показать крутую домашнюю обстановку стало привилегией богатых! Повторяется история с нейлоновыми рубашками: сначала их носили только самые богатые, а затем их стали носить только самые бедные. Такое типично для экспоненциальных технологий.

Вычислительная оптика также помогла к 2021 году разобраться со съёмкой смартфонами в темноте, в том числе и съёмкой видео высокого разрешения и повышенным контрастом. Нужда в больших и дорогих фото- и видеокамерах с особыми их возможностями резко упала. Tony Seba приводит хорошие примеры, почему прогнозы не оправдываются. Они не учитывают экспоненциальных зависимостей! Пару десятков лет назад точно такой же переход шёл от плёночной фотографии к цифровой — и всё началось и закончилось за пяток лет. С фотоаппаратами как таковыми происходит всё то же самое.

Производители смартфонов, а теперь и производители ноутбуков пришли в сферу фотографии «сбоку» и буквально за несколько лет дали доступ к качественному фото и видео для практически всех жителей планеты. Это дало возможность необычным применениям фото: контроль качества работы удалёнными сотрудниками (они фотографируют результаты своей работы, это практически бесплатно), платёж по карте, когда не нужно вводить её номер, а он распознаётся автоматически, платежи по штрих-кодам и QR-кодам, автоматизация переводов надписей на иностранных языках, прокторинг для онлайн-сдачи экзаменов. Идут пробы новых применений, например было массовое увлечение играми типа Pokemon Go, где изображение покемонов накладывается на изображение реального мира, но широкого распространения это не получило. Тем не мене, представьте, сколько людей приложили свои знания и умения, участвуя в этих изменениях. А ведь это только один из небольших сюжетов происходящих перемен! Фотография, бывшая уделом немногих, превратилось в видеографию, доступную практически всем. У каждого видеокамера в кармане, и даже не одна (в смартфоне есть и камера для селфи, и камера для съемки, и встроенный микрофон для записи звука на видео, и можно сделать «захват экрана» для видео происходящего на экране). К этому добавьте возможности нейрохудожников, сервисы по изготовлению персонализированных аватаров для социальных систем.

Но и это ещё не конец истории про «физика не позволит сделать объектив меньше»! В 2021 году физиками был предложен новый оптический элемент: «пространственная пластина», которая позволяет убрать пространство между линзой и матрицей. Если заменить линзу плоской металинзой, а необходимое пространство за этой линзой заменить пространственной пластиной, то можно сделать реально плоский объектив. Как пишут изобретатели, вполне можно всю заднюю стенку смартфона превратить в объектив, получив в 14 раз лучше разрешение и чувствительность при съемках в темноте, чем у больших фотоаппаратов с большими объективами⁴¹.

Если перейти на подобную оптику, то можно получить плоские телескопы, плоские микроскопы, и никаких утолщений для камер на задней панели смартфонов. И это тоже приходит сбоку, производители телескопов и микроскопов никак не ожидают (предыдущий тип оптического элемента «линза» был предложен 400 лет назад, и с тех пор не было новинок — до 2021 года!), что подобная новинка появилась не от конкурирующих производителей телескопов и микроскопов. Изобретатели этой технологии пришли из лаборатории квантовой оптики, а завод-производитель пространственных пластин будет не заводом оптического оборудования с парком шлифующих стёкла станков, а заводом нанометаматериалов с абсолютно другим оборудованием!

Когда речь идёт об информационных технологиях, всё происходит ещё быстрее и неожиданней. На удалённую работу даже там, где это было нельзя себе представить, мир перетянулся разве что не за пару месяцев. MS Teams как средство удалённой работы (отнюдь не все пользуются Zoom) поднял пользовательскую базу с 0 до 18 миллионов человек за два года, а потом за три месяца пандемии дорастил её до 77 миллионов человек. Ещё через год в MS Teams было уже 145 млн. человек⁴². Много фирм буквально за пару месяцев начала пандемии сообразили, что дорогой офис — это не преимущество, а недостаток. И начали нанимать сотрудников по всему миру, а не только проживающих недалеко от офиса. Это означает, что рынок офисной недвижимости был по факту подорван софтверными фирмами, обеспечивающими сервисы удалённой работы⁴³, беда пришла «сбоку».

Мир меняется от принципиально непредсказуемых факторов. Вы не можете предсказать изобретения 8 миллиардов человек (хотя в реальности немного меньше, вычтите детей и необразованное население отсталых стран). В том числе и «антиизобретения» законодателей, типа пандемических локдаунов как неконституционно вводимых ограничений на передвижение, или запрета каких-то вычислений типа вычислений для криптовалютного рынка или вычислений для показа вебсайта кем-то запрещённой социальной сети. Вы не можете предсказать войну. Эти непредсказуемые изменения распространяются по земному шару крайне быстро — речь идёт об экспоненциальных, и даже гиперэкспоненциальных изменениях, у которых нет единого руководящего центра. Это техно-эволюция.

Примеры мы привели главным образом из производства, но примерно то же самое творится в науке. Современная лингвистика была закрыта буквально за несколько лет: много лет нарабатываемые лингвистами языковые модели оказались менее точными, и менее полезными на практике, чем языковые модели на основе нейронных сетей — и делали их отнюдь не лингвисты, а специалисты по машинному интеллекту. Математики, специалисты по архитектуре нейронных сетей, программисты пришли в лингвистику «сбоку» — и они теперь на лингвистическом фронтире, буквально за три года (с момента появления архитектуры transformer⁴⁴ в 2017 году), а не лингвисты с их тысячелетним багажом знаний. А теперь появились на базе этих изменившихся представлений о естественном языке и его природе научные работы, где по-новому оценивается роль естественного языка по сравнению с использованием формального математического языка в логике⁴⁵.

Даже если брать математику в приложении к физике, то и тут всё быстро, и «классические учёные» могут уже не поспевать за прогрессом. Графовую нейронную сетку «дистиллировали» в алгебру, а затем подобрали в этой алгебре математическую форму (символьная регрессия⁴⁶, или выявление/discovery символьных моделей) для выражения закономерностей в физических наборах данных. Чтобы проверить подход, переоткрыли уравнения ньютоновской механики, переоткрыли гамильтониан из квантовой механики, и предложили закон (математическую формулу) для описания гало тёмной материи в космологии — чтобы продемонстрировать не «переоткрытие», а «открытие»⁴⁷. Основная физическая интуиция как раз и берётся символьной регрессией, в основе которой эволюционный алгоритм. Лидер в этой области символьной регрессии вполне уже коммерциализован: эволюционный/генетический алгоритм символьной регрессии Eureqa, вошёл в состав DataRobot⁴⁸.

По большому счёту всё равно: у вас предпринимательская гипотеза (концепция использования), научная гипотеза, инженерная гипотеза (концепция системы), бизнес-гипотеза (бизнес-модель): выдвижение гипотез и их проверка относится к общим мыслительным умениям, хотя по-старинке называется «научным мышлением». Особо обратим внимание, что это мышление не одного человека, играющего роль учёного, разработчика, менеджера, продвиженца. Нет, это мышление безмасштабно: реализуется и отдельными людьми с их компьютерами, и большими организациями с их компьютерами. Более того, это мышление выходит за рамки отдельных организаций в пределы сообществ и обществ (идёт обмен информацией).

Выдвижением гипотез/догадок (каких-то объяснений, дающих предсказания будущего — порождающих/generative моделей) и их проверкой (логической и экспериментальной) занимаются ежедневно миллионы учёных, но также и миллиарды инженеров, менеджеров, продвиженцев, разглядывающих многочисленные данные по их предметам интереса. Идеи для стратегирования — это гипотезы, догадки, они не научные гипотезы, но они одной природы с научными гипотезами, это догадки, которые должны выдержать проверку логикой, а затем и проверку жизнью (эксперимент)!

Eureqa предлагает облегчение труда для самых разных людей, занимающихся выдвижением догадок/гипотез/guesses в самых разных деятельностях, и таких AI-сервисов по выдвижению гипотез будет много, они будут конкурировать, цена типовых «объяснений» будет падать. При этом цена самых трудных объяснений будет оставаться прежней и не падать, зато доступная для этой высокой цены трудность поиска и разнообразность доступных приёмов объяснения будет всё время расти.

Сама физика в текущих работах только привлекает внимание к новым алгоритмам, демонстрирует работоспособность алгоритмов научного мышления. Разработчики Eureqa не имеют какого-то отношения ко всей этой космологии и гамильтонианам, они просто «разрабатывают искусственный интеллект», что бы это ни значило. Им всё равно, объяснять движение планет, или движение курсов акций на фондовом рынке. Но они со своими объяснениями сначала пришли в науку, и продемонстрировали, что их алгоритм выдвигает гипотезы не хуже Кеплера!

Наука уже не будет прежней, и к ней пришли «сбоку»: к физикам пришли люди, занимающиеся нейронными сетями и символьной регрессией, а не физикой. К биологам (в том числе фармацевтам) пришли с решением задач складывания белка люди, которые отработали алгоритмы на играх, таких как игра Го⁴⁹.

Почему все эти вопросы обсуждаются в курсе менеджмента? Потому что стратегирование это всё должно учитывать.

Копают люди давно уже не руками, и не палкой-копалкой, и не лопатой, а экскаватором. Для вытаскивания законов природы из данных палка-копалка из нейронных сетей и символьной регрессии уже готова, статья опубликована. А лет через пять ждём, что новые законы природы будут грести уже лопатой. Лет через двадцать-тридцать можно ждать и «научного экскаватора». Просто удивительно, как мало людей, понимающих суть происходящих перемен. Если вы занимаетесь личным или корпоративным стратегированием, ваш горизонт прогнозирования (и затем горизонт планирования) хотя бы пара-тройка лет (а иногда и больше), то вы не имеете права игнорировать эти тренды.

В науке тоже всё новое приходит сбоку, и неудивительно, что «старые физики» не будут понимать, что происходит — как уже сейчас «старые лингвисты» не понимают, как устроены современные системы машинного перевода.

Искусственный (он же машинный) интеллект развивается сейчас особенно быстро, и Тим Урбан даже нарисовал про это иллюстрирующую экспоненциальные технологии картинку⁵⁰:

Это картинка 2015 года. В то время трудно было представить, что робот-юрист возьмёт на себя 80% юридической работы в фирме, держащей миллионы контрактов. Или что AI победит чемпионов мира в Го, в StarCraft II — а потом эти алгоритмы будут использованы в промышленности.

Машинный интеллект по сфере своего использования такой же, как естественный: он может применяться везде. В том числе и в диджействе. Технология NeuralMix в приложении DjayProAI для iOS получила апдейт⁵¹: раньше она могла разделить запись музыки на вокал, перкуссию и всё остальное, а теперь может разделить на вокал, перкуссию, бас и всё остальное. Смешивать два трека диджею можно уже не целиком, а отдельно каждую из четырёх частей трека. Но тут нейронные сети не просто автоматизируют труд диджея, но делают то, что человек раньше делать не умел. А ведь диджейство по факту массовая профессия: раньше учились массово семь лет в музыкальной школе, а теперь учатся год в школе диджеев — и пультов диджеев продаётся уж не меньше, чем роялей, просто на это уже мало кто обращает внимания. Сочиняет ли компьютер музыку? Да, конечно. Сочиняет ли новую музыку, или только перемешивает в новых сочетаниях давно известное? Сочиняет, проверено⁵².

Последствия гиперэкспоненциального развития машинного интеллекта закрыты туманом будущего. Но уже сегодня понятно, что эти последствия будут весьма заметными для каждого человека на Земле. Масштабы? Например, треть IT-бюджетов реального сектора сегодня направлены на проекты с AI, это неожиданный, но факт⁵³. Если вы занимаетесь стратегированием, учтите это!

Сегодняшние инвестиции дадут отдачу через пару лет, поэтому дайте время на разработку и запуск новых интеллектуальных IT-систем в производство. Жизнь на производстве будет меняться, и быстро: деньги-то в это изменение уходят не маленькие! Скажем, переход с плановых ремонтов (35% этих ремонтов «чинят не поломанное», то есть бесполезны) на ремонты по состоянию, моменты которых определяются программами AI, высвобождает в масштабах планеты огромное количество труда, который сейчас абсолютно бесполезен. Представляете, сколько это труда на планете — треть плановых ремонтов? Плановые ремонты — это зло! И победит их машинный интеллект. Дело не только в бесполезном труде людей. Если оборудование (например, турбину электростанции) не останавливать для ремонта, это дополнительный выигрыш. Человечество будет богаче. Машинный интеллект выгоден.

Машинный интеллект научился переводить с иностранных языков (включая самые экзотические) на уровне восьмиклассника (или уже десятиклассника? Или первокурсника? Или третьекурсника технического вуза? Качество перевода меняется так быстро, что не уследишь!). Профессиональные переводчики пока не потеряли работу, но изменения в мире оказались в другом — миллиарды людей получили доступ к плохому, но переводу через Гугл, Яндекс, и даже улучшенному качеству перевода через специализированный сервис DeepL⁵⁴ и отчуждённое от людей умение машины редактировать английский текст в соответствии с каким-то стилем в сервисе Grammarly⁵⁵. И это существенно добавило возможностей этих миллиардов людей на рынке труда. Никаких людей-переводчиков и редакторов-корректоров не хватило бы на такой объём обслуживания. Конкуренция на рынке труда возросла для многих работ, языковой барьер с учётом машинного перевода для этих работ перестал быть существенным.

А что с другими гиперэкспоненциальными технологиями? Там тоже всё интересно. Например, появились квантовые датчики, работающие на основе квантовой запутанности фотонов. И это даёт возможность построить новые типы микроскопов, которые могут изучать живые клетки в ходе их работы, не повреждая их лазерной подсветкой. Дальше появляется новый класс квантовых датчиков, и их цена тоже будет падать экспоненциально. Пульсоксиметры (измеряют как пульс, так и насыщение крови кислородом) в лучших моделях смартфонов появились ещё в 2015 году⁵⁶, а теперь (июнь 2021) их можно купить в Москве даже в отдельном корпусе-напальчнике один и тот же по цене от 250 рублей (включая батарейку) до 2500 рублей: продавцы не успевают обновлять цены, всё этими пульсоксиметрами затоварено, цены упали за год практически вдесятеро — обнаруженная общая потребность так и работает: кратковременный всплеск цены и возгласы «дефицит», а затем современное производство мгновенно перестраивается, организует массовый выпуск и цены драматически падают. Это общий паттерн.

Время изменения мира начинает быть более быстрым, чем время переобучения и человека, и отдельной организации на новую деятельность. Люди не успевают переучиваться сами и не успевают переоснащать свои предприятия, чтобы успевать адаптироваться к новому быстро изменяющемуся миру. Вы можете пробовать переобучаться быстрее конкурентов, но они или начинают раньше, или сами учатся быстрее вас. Поэтому для выигрыша в конкуренции вам тоже приходится или начинать раньше, когда ситуация ещё малопонятна и надо рисковать, или переучиваться быстрее, когда ситуация уже понятна и риски не запредельны.

TEST Скорость обучения нейросети

!!! Прогресс в машинном интеллекте существенно зависит от мощности вычислителя и качества алгоритма. Известно, что мощность вычислителя растёт экспоненциально, по закону Мура. В 2021 году что растёт быстрее — мощность аппаратуры, или качество алгоритмов обучения нейросети?

--- мощность аппаратуры, она растёт экспоненциально по закону Мура. С 2012 года, когда начали тренировать нейронные сети, к 2020 году согласно закону Мура скорость обучения была бы выше в 11 раз ### Нет, в реальности алгоритмы ускоряются быстрее — скорость вычислений стала больше в 44 раза за счёт алгоритмов, https://openai.com/blog/ai-and-efficiency/

+++ рост скорости алгоритмов обучения нейросети быстрее скорости роста аппаратуры ### Да, каждые 16 месяцев скорость алгоритмов увеличивается вдвое с 2012 года, это даёт x44 алгоритмически, а по закону Мура это было бы только x11, https://openai.com/blog/ai-and-efficiency/

Упражнения

Если бы во времена Чарльза Бэббиджа знали, как сделать вычислительную машину, то начали бы с отработки технологии надёжно работающих ламповых триодов. Если бы хотели сделать ракетную технику во время первой мировой войны, то начали бы с технологии жидкостных ракетных двигателей, если хотели бы делать микросхемы 100 лет назад, то начали бы с отработки технологии получения сверхчистого германия (или даже сразу кремния). Всё новое приходит сбоку. Заполните табличку для от трёх ключевых (основных, обеспечивающих конкурентное преимущество) практик вашего проекта.

Заполните табличку для более чем трёх ключевых (основных, обеспечивающих конкурентное преимущество) практик вашего проекта.

Неудачная практика Коллинза: стратегирование ежа

Джим Коллинз в материалах своего сайта⁵⁷ для книжки по корпоративной стратегии «От хорошего к великому»⁵⁸ предложил вариант нахождения своего «призвания» (иногда сегодня это называют японским словом «икигай»⁵⁹ — то, для чего вы просыпаетесь утром и вытаскиваете себя из постели).

При этом он неявно исходил из того, что в своей книжке назвал архистратегией (архистратегия — общий тип стратегии) ежа. Ёж использует один и тот же приём: чуть что, он сворачивается в клубочек и выставляет миру свои иголки. Одно и то же действие в ответ на любое изменение вовне — каждый раз. И это ежа почти каждый раз спасает, стратегия оказывается эффективна.

Поэтому Коллинз предлагает в личном стратегировании найти эту стратегию ежа, найти своё главное преимущество, главное дело жизни. И дальше развивать это преимущество, сделать это своей профессией.

Он предлагает написать на трех разных листах бумаги списки деятельностей, которые а) вы делаете страстно, б) которые вы делаете лучше всех, в) за которые вы могли бы получать оплату.

После чего вам надо отдать эти листки вашим друзьям, чтобы не вы, а они обобщили то, что объединяет эти списки. Этим общим (тем, к чему у вас страсть, к чему есть талант, и за что платят) и занимайтесь, это и есть ваш личный икигай. Друзьям отдать списки надо, ибо у вас самих глаз замылен, и вы можете не заметить общее между пунктами в этих списках.

Но мы живём даже не во время перемен, а во время перемен перемен (меняется уже способ, которым проходят сами перемены), стратегия ежа сегодня перестала срабатывать! Коллинза критикуют, его теории стратегирования для компаний оказались не работающими!

Почему его способ не срабатывает даже для личного стратегирования? Все пункты в трёх списках закрываются туманом будущего. Меняется то, к чему у нас страсть (мы ещё не знаем, от чего будем без ума через пару месяцев, оно просто ещё не открыто, а к чему страсть была, к тому мы охладеваем — надоедает!), меняется то, к чему талант (мы тоже можем не знать об этой деятельности, но завтра выяснится, что у нас к ней талант!), а уж за что платят — так это и так очевидно, что существенно меняется каждые несколько лет.

Всё покрыто облачками тумана будущего, и поэтому приходится прибегать к другой архистратегии — архистратегии лисы. Лиса (недаром она считается «хитрой») каждый раз делает что-то новое: то хвостом помашет, то засаду устроит, то тявкать начнёт, то побежит со всех ног, и всё это в зависимости от обстоятельств. Лиса тоже добивается успеха во многих случаях, но в совсем новых обстоятельствах у неё появляется шанс угадать подходящее действие — этого шанса уже нет у ежа, он новое угадать не может, он гарантированно проиграет. Преимущество ежа пропадает, если изменения становятся достаточно разнообразными. Какой выход? Просто выполняйте практику, предложенную Коллинзом, регулярно! Это не «определение вашего призвания в жизни». Это определение интересного, выгодного и посильного дела «на сейчас».

Все эти рассуждения идентичны для личного, командного (внутри крупной компании), корпоративного стратегирования.

Туман будущего не позволяет поставить какую-то долгосрочную цель, и дальше постоянно использовать выбранную стратегию ежа: быть меднолобым упёртым фанатиком, делающим одно и то же независимо от стремительно меняющихся обстоятельств. Если цель хорошо видна (то есть у вас есть концепция целевой системы, изобретение сделано, осталось только немного доработать идею до реализации), то она уже не в будущем и не может считаться «мечтой», это просто рабочий проект, очередной шаг в жизни. Не романтично, но работает!

Что же делать? Стыдно ведь не быть романтиком (хоть человеку, хоть компании — рассуждения тут похожи), не иметь какой-то очень далёкой и плохо сформулированной цели существования?! Ежу-человеку или ежу-компании легче рассказывать о себе, ему не нужно думать: у него стратегический день сурка. Как жить, когда тебя с детства учат, что в плане мечты ты должен устроить себе этот день сурка, но обстоятельства жизни меняются с такой скоростью, что невозможность многолетнего преследования одной цели в резко изменяющихся обстоятельствах становится очевидной? Если не можешь бежать в направлении цели, не можешь идти, то лежать в направлении цели — это же враньё? Поэтический язык? Что делать с этой романтикой, с этой утопией вечной мечты, к которой тебя приучают с детства, но которая очевидно не работает — ибо реализуешь давнюю мечту не ты, и не твоя компания, а те, кто придут в эту мечту сбоку, из совсем других предметных областей?

Упражнения

• Выполните упражнение нахождения икигая по методике Коллинза.

• Выполните упражнение по методике Коллинза, но возьмите ситуацию пятилетней давности (проследите, чтобы в списках не оказалось ничего, что появилось в вашей жизни за последние пять лет)

• Сравните результаты

Задания

Поставьте отметку о выполнении следующих заданий:

1. Опубликован пост, где вы ретроспективно придаёте смысл вашей жизни как реализации какой-то стратегии (хотя вы прекрасно знаете, что никакой стратегии и не было, или она была, но реализовалось все как раз вопреки этой стратегии).

Стратегирование вместо мечтаний

Если вам стыдно, что вы ещё не нашли смысла жизни, у вас нет долгосрочных планов, вам трудно сформулировать мечту — познакомьтесь с литературой, обсуждающей порочность долгосрочного мечтательного целеполагания. Такой литературы сегодня много, и это счастье. Раньше таких книжек не было, всех поголовно уговаривали выбрать «дело жизни», желательно в раннем детстве. Люди страдали, если у них не обнаруживалось цели в жизни, или эту цель в жизни приходилось менять каждые несколько лет. А страдать не нужно, это ведь нормально! Концепт «цель жизни» и для людей, и для компаний (только там говорят «цель существования», а не «жизни») — придуманный, он абсолютно искусственный, в нём нет ничего естественного В стратегировании вы должны вовремя замечать, что цели жизни у вас и цели существования компании неадекватны изменившейся ситуации — и заменить их! Никаких «скреп», «заветов предков/основателей», «детской мечты», «столетней традиции». Жизнь изменилась — меняй цели, хоть личные, хоть корпоративные.

Интуиция подсказывает, что в текущей ситуации непрерывных технологических подрывов лучше долгосрочных целей не ставить, ибо это всё равно бесполезно, вы этих целей не достигнете, это будет источник постоянного расстройства. Но художественная литература вроде как требует такие цели иметь. Что делать?

Тут ещё нужно сказать, что само понятие «цель» размыто в своём значении. Например, есть устойчивое сочетание «цели и задачи» — и пытаются изобрести, чем «цели» отличаются от «задач». Или чем «цели» отличаются от «миссии» и «видения». Или чем «цели» отличаются от стратегии.

Мы считаем, что тут говорим о долгосрочной стратегии, ибо стратегия подразумевает множество самых разных моделей, которые позволяют согласовать предметы интереса многих ролей (внутри личности, если речь идёт о личном стратегировании, или внутри организации, если это корпоративное стратегирование).

Поэтому от «долгосрочных целей» переходим к разговору о стратегии.

Нужно просто часто обновлять (изменять частично, изменять полностью, то есть делать «вираж»/pivot) стратегию. Стратегирование должно быть непрерывным, не прекращаться. Круто не меднолобо преследовать всю жизнь детскую мечту (личную или корпоративную), но всю жизнь развиваться самому и развивать мир вокруг себя, на многих системных уровнях. Бесконечно развиваться, преследуя самые разные цели развития — это много круче, чем быть романтиком-фанатиком и тем более пытаться сделать из компании романтика-фанатика, то есть слепо преследовать долгосрочную мечту!

А как же с мечтой типа «послать оранжерею на Марс», которую лелеет тот же Элон Маск? Это отнюдь не детская его мечта. Эта мысль у него появилась, когда он был уже миллионером. И эта мысль не мешает ему заниматься самыми разными проектами, которые подворачиваются под руку — и электромобилями, и транспортными туннелями, и солнечными панелями, и спутниковой связью, и даже Твиттером. Одно дело «нарисованный пиарщиками образ», другое дело — реальные дела. Тут тоже есть «схемы»: что реально происходит, и как это подаётся широкой публике. Но да, «хотелка» летать на Марс у Маска есть. Почему бы и нет. Одна из множества «хотелок», отнюдь не всепоглощающая страсть. Так что не надо стыдиться разнообразия своих проектов, это нормально. Быть меднолобым фанатиком одной идеи — вот это неправильно. Успевайте заметить, что вы застряли на уже неактуальной стратегии, что застряла ваша организация — и срочно меняйте цели, меняйте стратегию!

Пожалуй, самая известная книжка из литературы по постановке краткосрочных жизненных и корпоративных целей и избеганию долгосрочных — это «Антихрупкость» Нассима Талеба⁶⁰.

Описанный в книжке идеал — быть «рациональным фланёром⁶¹», который пересматривает свой маршрут на каждом шагу, чтобы сделать его зависимым от полученной новой информации. Это ключевой момент: никогда не планировать «в будущее» на расстояние больше, чем один шаг. Никогда не бежать «куда», не иметь долгосрочной цели, которую вы хотите достигнуть. Нужно всегда бежать «откуда», отталкиваясь от того, что вам уже известно. На следующем шагу будет известно больше, меняйте цели, делайте новые ставки.

Это хорошо соответствует теории active/embodied inference, где агент (личность, организация, сообщество, что угодно) избегает неприятного сюрприза (выживает, старается быть стабильным), а не стремится к какой-то особой цели. Если всё вокруг хорошо, то речь идёт о предсказании: важно обеспечить, чтобы предсказание тоже говорило, что всё будет хорошо! И для этого соответствия предсказания жизни чем надо будет заняться в плане изменения агентом окружения и себя, а также изменения моделей окружения и себя, тем и придётся заниматься. Это полностью соответствует тому, что говорит мизевская праксеология: действовать человека заставляет чувство неудовлетворённости, беспокойства от возможных в будущем проблем. Жизнь меняется, меняется предсказание возможных проблем, меняется предсказание лучшего способа ухода от этих проблем, предсказание лучшего способа добычи ресурсов для ухода от проблем. Поэтому стратегия будет меняться!

Не нужно быть рабом собственной мечты и уверенности. Долгосрочная мечта призрачна, она обманет. Не чувствуйте вины от того, что вы и/или ваша компания «поменяли мечту»⁶². Идите за текущим интересом, ибо ваш интерес тоже может меняться. Фланируйте, доверяйте интуиции. Но фланировать нужно рационально, не делать очевидных ошибок.

В книжке Талеб формулирует, что «ставить нужно на всё что угодно», ибо никто не знает, где лежит твоё счастье — будущее принципиально непредсказуемо. Но нужно быть «лохом»⁶³, чтобы ставить на реализацию мечты, которую можно осуществить только через много-много не просто рискованных, но вообще непонятных шагов: когда у вас нет никакой идеи о том, какова концепция системы, которую вы создаёте, и нет идеи о том, существует ли в мире аффорданс (конструктивная часть, которую вы можете использовать для реализации функции, без которой система не заработает).

На рисунке 24 в книге Нассим Талеб приводит картинку «штанги» во временном ряду, как главного способа достижения успеха и заработка:

Основная идея в том, что можно крупно выиграть в проекте один раз — и это покроет многочисленные убытки от прошлых проектов. Для этого нужно ограничивать величину убытка, и ввязываться в проекты, где не ограничен выигрыш. А дальше работает статистика: хотя бы один раз из многих проектов должно повезти, если не будете лохом, не наделаете ошибок, и не попадёте на неограниченный убыток. И этот один раз даст выигрыш во всей серии проектов. Проигрышей избежать не удастся: неожиданности всё равно будут, и плохие, и хорошие. На каждый десяток обычных ожидаемых белых (известных, это не обязательно «хорошие» события, могут быть и обычные ожидаемые плохие события) лебедей обязательно прилетит один чёрный полностью неожиданный (тоже необязательно плохой, но полностью неожиданный — в книге это символ неожиданности, хорошей или плохой, раньше ведь не знали о существовании чёрных лебедей, они водились только в южном полушарии).

Главный вид ошибки: ставки, при которых можно проиграть неограниченно много. Такие ставки — ошибки, их просто не нужно делать. Нужно блюсти асимметричность: если потери будут, то они не должны превышать заранее известного маленького размера, а если выигрыш — то по величине он может быть неограниченно большим. На этой асимметричности малого проигрыша и возможно огромного выигрыша можно получать прибыль чисто статистически, если хоть как-то оценивать вероятности. А средних ставок с «умеренным риском» делать не нужно, это разорительно. Талеб по основной своей специальности как раз был трейдер на рынке ценных бумаг, поэтому он свои примеры и образы главным образом брал оттуда.

Талеб предупреждает: если вы знаете, куда идёте, или считаете, что знаете, куда идут другие (внешне «целеустремлённые», но вы же не знаете, что у них там на самом деле в мыслях!), то это ваше телеологическое (связанное с целеполаганием) заблуждение. Не заблуждайтесь, никакой разумной цели нет ни у вас, ни у других, честно фланируйте — рационально решайте куда идёте на каждом шагу, не стройте длинного маршрута заранее. И удача время от времени будет вам улыбаться, случай будет работать на вас.

Помним, что проект, в котором вы не знаете концепции системы — очень, очень сомнителен. Если вы оказались в проекте по созданию вычислительной машины во времена Бэббиджа, то вам ещё долго ждать, чтобы появились электронные лампы, технология которых будет отработана в усилительной аппаратуре телефонии, в радиоприёмниках и радиопередатчиках. Если ваш проект полагается на то, что вы как-то сделаете изобретение, у вас появится концепция системы — самое время считать ваше поведение нерациональным и немедленно менять проект. Менять ли и стратегию тоже? Вполне возможно, если вы поняли, что другого сорта проектов по этой стратегии не будет. Дайте себе три дня поизобретать, чтобы вы нашли что-то такое, что «придёт сбоку и позволит сделать проект». Если не изобрели — бросайте.

Не жалейте уже потраченные средства на убыточные проекты. Неудачи — они запланированы, просто списывайте затраты, и бросайте проект. Не будьте меднолобым достигателем несбыточных целей.

Если вы понимаете, что проект «дохлый» — бросайте его немедленно, даже если вы (человек или компания) долго им занимались! О затратах просто забудьте, не умножайте их. Каждая новая вложенная в этот проект копейка, каждая новая вложенная в такой проект минута, каждое новое вложенное усилие — это чистые потери, они не вернутся! Потратьте ресурсы на поиск нового, более выгодного проекта! Переключайтесь немедленно! Если лодка тонет, не тоните вместе с ней, тонуть долго — это не доблесть! «Крысы бегут с тонущего корабля» — они ведь правильно делают, если очевидно, что корабль уже не спасти! А кто остаётся на безнадёжно тонущем корабле — герой? Да, герой для рассказов об упёртых неудачниках, в назидание потомкам. Если есть возможность спасти проект — спасайте, но если нет такой возможности — не ждите, что «как-нибудь наладится». Не наладится! Бегите, и не жалейте об уже потраченных силах, времени, деньгах.

Когда тебе весь мир из каждого утюга говорит «напрягись и вот-вот тебе будет счастье!» — не верьте, что вы такой гений, не верьте, что ваша компания такая гениальная. Не верьте, что вы и даже целая большая компания сможете быстро что-то изобрести. Не впадайте в ошибку выжившего⁶⁴: приводимые вам из каждого говорящего утюга примеры показывают только отдельных счастливчиков, избежавших неудачи. Не факт, что вы повторите судьбу этих счастливчиков и станете вторым Биллом Гейтсом или Илоном Маском. Миллионы и миллионы проигравших безвестны, вас поэтому никто не предупредит об огромной вероятности неудачи, а пример ничтожной вероятности удачи подвесят как морковку, повторят сотню-другую раз в день.

Если собака укусила человека — это не новость, новость — это когда человек укусил собаку! Если кто-то (или какая-то большая фирма) потерпел неудачу в своих инвестициях — это не новость, в СМИ это не напишут, в соцсетях не прокомментируют. Новость, если вдруг инвестиции принесли огромный доход, вот это точно попадёт в СМИ, это точно будет обсуждаться в соцсетях! Если вы ввяжетесь в авантюру с неограниченным проигрышем, то с огромной вероятностью пополните ряды безвестных неудачников. Пополнить компанию миллиардеров вы тоже можете, но с вероятностью чуда. Не верьте пропаганде упорства, не верьте пропаганде безусловного выигрыша, связанного с бизнесом. Работает не пропаганда, а статистика.

При этом нужно понимать, что уклониться от принятия бизнес-решений нельзя. Любое ваше действие — это ваш бизнес-выбор о том, куда инвестировать собственные (в том числе вашей компании, даже и не собственные) ресурсы: вы выбрали делать именно то, что вы делаете, и тем самым выбрали не делать чего-то другого. Вы не завели собственного дела, но поступили к кому-то на работу (фирма не стала сама торговать в розницу, но продаёт свои товары и сервисы какой-то большой фирме, как единственному клиенту. Это то же самое, что «поступить на работу» для личности): это бизнес-решение. Если речь идёт о вас самих, то вы вложились собой, своим временем, в которое вы могли бы зарабатывать каким-то другим способом. Например, поступив на работу в другое место; или совершая какие-то торговые или даже чисто финансовые операции; или отдыхать и набираться сил для другой работы, которая будет более выгодна — отложить заработок; или учиться для другой работы — тоже отложенный заработок; или путешествовать автостопом и питаться объедками в столовой — это неявный заработок, но он есть; или жить в лесу и питаться как дикарь, что тоже приносит доход, которого едва хватает на жизнь, и он не выражен в деньгах; или ещё делать что-то, и при этом не голодать: люди удивительно изобретательны в выборе того, чем им заняться. К фирмам это относится в полной мере. Если был выбран для обслуживания этот продукт, этот клиент — это означает, что ресурсы (время сотрудников, деньги) были вложены в это, а не что-то другое.

Уйти от принятия бизнес-решений нельзя. Даже если вы будете ничего не делать, то это выбор: пробел тоже символ, ничегонеделание — это решение, избегание выбора — это ведь тоже выбор!

Но приведет ли следование рекомендации Нассима Талеба «рационально фланировать» к успеху? Он ведь попсовый писатель, говорит не столько верно, сколько красиво. Что на эту тему жизненного успеха говорит нормальная наука?

Наука вместе с Талебом по этой теме говорит, что вы не должны быть лохом (то есть должны быть минимально умны, чтобы не делать явных глупых ошибок), но вот всё остальное — и впрямь дело случая! Вы должны оказаться в правильное время на правильном месте, и быть минимально умны (то есть должны быть умней кошки, хотя и кошек кормят). Люди и компании различаются по их интеллекту и умениям по абсолютной шкале (по сравнению с теми же кошками или слонами или даже кошачьими стаями и стадами слонов) весьма незначительно, а богатство/капиталы их различаются в миллионы раз. Главный виновник этих различий не уровень работоспособности, прозорливость, мудрость и т.д., главный виновник тут случай. Этот «успех» был выражен количественно и проверен в компьютерных экспериментах в 2018 году, модель хорошо соответствует реальности⁶⁵. Должно ли это нас смущать? Нет, не должно. Богатые тоже плачут, а бедные тоже смеются. Уровень удовлетворённости жизнью и богатство не так уж сильно связаны.

Самая подробная книжка на тему «бесцельного» фланирования против достигательства далёких заранее намеченных целей — Kennet Stanley, Joel Lehman, «Why Greatness Cannot Be Planned: The Myth of the Objective»⁶⁶.

Целеполагание типа «мечта» объявляется в этой книге цивилизационным пороком. Мечта — это цель, рассчитанная на долгий срок её достижения, с отсутствием на момент её постановки понимания, как этой цели достичь, ибо эволюция ещё не предоставила набор технологий для её достижения, все экспоненты подрыва ещё не отработали (то есть для концепции использования нет понимания концепции системы: какие физические объекты нужно взять, чтобы из их взаимодействия получить требуемую в использовании функцию). Мечта/утопия получить микроволновку в 19 веке, смартфон во времена изобретения радио, возвращаемую на землю ракету в двадцатом веке. Утопия — это всегда красиво, романтично, но гибельно.

Правильная жизнь по версии этой книжки — это не преследование мечты, не ввязывание в утопический проект длиною в жизнь, а поиск сокровищ (treasure hunt), который может продолжаться вечно. Реализация мечты, решение проблемы — однократно, оно имеет конец во времени и амбициях. Развитие может быть вечным по времени и бесконечным по амбициям!

Книжка вводит понятие шагов бесконечного развития как череды проектов, имеющих разные целевые системы (а не как череды проектов по достижению одной общей цели). Каждый проект — это stepping stone, камушки, по которым переходят ручейки или лужи. На русском эквивалента нет, но мы будем называть их «ступеньки», на что наступают в каждом очередном шаге. Ты видишь ближайшие к тебе проекты, ближайшие камушки-ступеньки, на которые понятно как перескочить. И на ступеньке может оказаться сокровище, выигрыш — удачный бизнес: целевая система, которую можно успеть сделать и удачно продать в обозримое время. Или сокровище там может не оказаться, туман будущего не позволяет это разглядеть наверняка. Остальные ступеньки — в тумане будущего, их вообще не видно, где они, этих целей пока нельзя даже поставить. Метафора подходит и для описания занятий бесконечным развитием какой-то одной системы, где каждая новая фича, каждый вариант архитектуры — это вначале гипотеза, которая может и не оправдаться, и проект в целом выглядит как перескакивание с камушка на камушек, где в любой момент может не хватить денежного потока от клиентов скакать дальше, так и для ситуации с виражами/pivot, когда каждый камешек — это совсем новый вид целевой системы, совсем новая ситуация.

В книге говорится, что ввязываться в проект, то есть вкладывать ресурсы/инвестировать, можно только для видной тебе ступеньки. Планировать (говорить, какие ресурсы делают какие работы по каким практикам) можно шаг только тогда, когда видишь, куда шагать, вероятность выигрыша велика. Когда сделаешь шаг — планируй делать следующий шаг на ту ступеньку, которая открылась с только что достигнутого. Если нет идеи, как реализовать проект (что-то типа ситуации «придумал скатерть-самобранку, продаваться будет на-ура по цене не выше тысячи долларов за штуку, осталось придумать, как она должна быть устроена»), не инвестируй в него, не ввязывайся. Не шагай в туман, не надейся на «авось»! На каждой ступеньке сокровище или есть, или нет. Где-то там, через много-много ступенек может быть большое сокровище, другой берег, ты на него придёшь раньше конкурентов и вытопчешь себе и всем твоим сотрудникам огромную полянку. А потом? А потом полянка окажется вытоптана, и ты опять куда-то будешь скакать по камням, заниматься догадками об умных мутациях каких-то целевых систем — дадут ли эти мутации бизнес, или нет (т.е. выгодно ли будет заниматься этими новыми системами).

Вот так это примерно выглядит, это фрагмент картины Rob Gonsalves «Stepping Stones»⁶⁷. Сама картина примерно это и показывает: камушки-ступеньки, прикрытые туманом будущего. Kennet Stanley и Joel Lehman дают именно такую картинку, в которой другого берега вообще не видно, и непонятно поэтому, на какой камушек прыгать, чтобы добраться туда быстрее. Задним числом придут историки и биографы, туман будущего для них отсутствует, и всё это путешествие к успеху для немногих прорвавшихся будет описано как очевидный «прорыв к успеху», как будто было понятно куда и как прыгать, и нужно было только упорство в прыжках:

Правда же в том, что полная картина без тумана доступна только потом, когда развеется туман будущего. А прыгать приходится тогда, когда не очень понятно, какой камушек ведёт к другому берегу кратчайшим путём. Совет у авторов книги тут один: прыгайте в тот проект, которым ещё никто не занимался, новизна важна. Как узнать новизну? Мнения экспертов (например, какого-нибудь инвестиционного комитета) разделятся: половина будут кричать, что там смерть, а половина признают, что там успешный успех. Это означает, что эксперты ничего понять не могут, вы на новой полянке. У вас есть шанс крупного выигрыша. И если вы не будете делать явных ошибок, что-нибудь может выгореть. Или не выгореть. При этом само наличие комитета не позволит вам прыгнуть: если вероятность того, что 10 членов комитета каждый проголосует «за» рисковый проект будет 50%, то вероятность того, что инвестиция будет получена, будет ничтожна (вероятности-то перемножаются!). Поэтому в ситуациях, когда никто ничего не понимает, коллективное принятие решений голосованием не будет работать.

А если эксперты и друзья кричат хором, что проект неудачный? Так и есть, вы попали в хорошо известную им область. Будет неудача, не ввязывайтесь. А если эксперты и друзья кричат хором, что это гениальная идея, и немедленно идите в этот проект? Это опасно, потому как область знакомая, и если там и впрямь так хорошо, то вы встретите жесточайшую конкуренцию, и вас вышибут более богатые, умные и шустрые. Так что новизна — ваш шанс (но не более чем шанс!) и потенциальная защита. В случае успеха, пока богатые и шустрые развернутся и начнут с вами конкурировать, вы и/или ваша компания успеете что-то сделать, что-то заработать в этом проекте. Скорость и новизна важны.

Из мечтателя в реализации одной далёкой идеи с непонятным приходом сбоку какого-то решения по концепции системы (изобретения нельзя планировать, а если и планировать, то изобретение может оказаться не вашим, а ваших конкурентов) нужно стать коллекционером проектов (stepping stone collector) — собирать прохождение ступенек, на которых лежат сокровища/ресурсы/бизнес, и с которых что-то видно дальше (умные мутации, которые могут дать успех бизнесу). Коллекционирование никогда не заканчивается, это не цель, это условие игры, архистратегия. Нахождение сокровищ в проекте не гарантируется, но шанс всегда есть. Выбирайте проекты на границе тумана, выбирайте проекты, в которых вы знаете, как их реализовать — есть гипотеза о том, какую конструкцию нужно сделать, чтобы получить требуемую функцию. Скажем, если у вас есть идея сделать скатерть-самобранку, это отличная «мечта»! Не занимайтесь ей, если у вас нет гипотезы, какая конструкция будет у этой скатерти-самобранки. Но если есть идея по поводу конструкции — смело занимайтесь! Или наоборот: у вас понятная идея, как сделать супер-пупер-генератор-чанста! Это тоже «мечта», не занимайтесь им, пока не будет понятно, кому и как пригодится эта конструкция: будут ли люди готовы заплатить за её функции больше, чем вы потратите на создание конструкции этого генератора-чанста. Помним, что до 2007 года iPhone был невозможным: он был бы слишком дорогим, чтобы проект имел успех. В 2007 году туман будущего рассеялся, как сделать работающий смартфон за вменяемые деньги стало абсолютно понятно (точнее, это стало понятно чуть раньше: разработка iPhone, конечно, началась раньше 2007 года — но не сильно раньше).

Если вы наметите какую-то точку в тумане, где пока нет камушка/бизнеса, и пойдёте туда, то вся затея гарантированно провалится, цели в тумане предают. Если вы хотите всё время чувствовать себя обманутыми, ставьте бизнес-цели, которые вам сразу не видно, как достичь — и упорствуйте в их достижении. Поломанная жизнь гарантирована.

В книжке чётко говорится: живите не «великим достижением», но вечным «поиском». Всю жизнь вы будете развиваться, выполнять самые разные проекты, создавать и развивать системы одна сложней другой — техно-эволюция бесконечна.

Но вы сделали шаг, граница тумана отодвинулась. Что не было видно при вчерашнем стратегировании, стало видно сегодня — и нужно просто это учесть. И двинуться вперёд с обновлённой стратегией.

Важна не сама стратегия, важно стратегирование как постоянный пересмотр стратегии, чтобы учитывать постоянно меняющийся мир и постоянно меняющегося себя. Стратегия — это не клятва её придерживаться, это рабочий документ, всегда черновик. Если что-то пошло не так, меняем стратегию! Стратегия ничто, стратегирование — всё.

В конкуренции побеждает не самый дешёвый, самый лучший и т.д. Побеждает самый быстроменяющийся: нужно выдержать много раундов, а не один. Выбор ступеньки — шаг, выбор ступеньки — шаг. Много-много раундов, которые не слишком удачны, и которые хорошо бы проходить как можно быстрее. И в какой-то момент следующая ступенька оказывается фантастически удачной, а конкурентам до неё быстро не добраться: вы успели измениться, успели заняться новым делом быстрее, чем они. Побеждает скорость, это универсальное конкурентное преимущество. Вы можете выйти в гонку вторым (идея может быть вами подсмотрена — куда прыгать в тумане узнаете по тому, куда прыгают соседи), но если вы двигаетесь быстро, победите, станете первым.

Но и тут задержаться не придётся: нужно бежать со всех ног, чтобы только-только остаться на месте. Стратегировать надо не раз в год, а всё время.

Вираж (коренное изменение стратегии) — это просто часть стратегирования как постоянной деятельности. «Целеустремлённость» как приверженность стремительно устаревающей стратегии — это синоним меднолобости, путь к провалу.

Фокус тут в том, что вы не знаете, какой сорт успеха вас может ожидать в новом проекте. Цели «добыть то-то и то-то», «победить вон того босса» у вас нет. Речь тут идёт об участии в техно-эволюции (книжка написана исследователями эволюции, занимающимися машинным интеллектом), а у эволюции содержательной цели нет, если не считать реализацию физического принципа минимума свободной энергии путём попыток найти всё более и более усложняющиеся конструкции систем самых разных системных уровней, появляющиеся в ходе этой вселенской (в буквальном смысле слова) оптимизации. Каждое техническое (по целевой системе) и бизнес (по системе создания) решение будет квазиоптимальным, у конкурентов будут абсолютно другие решения, но тоже не слишком оптимальные — близкие к вашим. Время от времени будут происходить большие эволюционные переходы (major evolutionary transitions), когда вы или конкуренты будете находить решения, приводящие к уменьшению конфликтов между системами разных системных уровней, неустроенности/frustrations будут меньше. Эволюция будет находить всё более и более сложные и универсальные (хорошо адаптирующиеся к самым разным ситуациям) формы систем, отражающие всё больше и больше аспектов мира и позволяющие системам и создающим их бизнесам выживать во всё большем и большем разнообразии ситуаций.

Если у вас есть мечта, и понятно, как её достичь — смело выполняйте проект по её достижению. Если непонятно, меняйте мечту. Мечта не обязана быть на всю жизнь. Меняйте мечту хоть каждый день, меняйте концепцию романтической утопии на концепцию бесконечного развития. Мечту вполне можно иметь. На мечте просто нельзя застревать.

Идея о том, что можно поставить цель, составить план по её достижению, потом выполнить план и достичь тем самым успеха в виде достигнутой цели («стратегическое планирование») — вредная, утопичность её уже давно очевидна. В инженерии и менеджменте против такой идеи выступило движение agile, где сама постановка цели как концепции системы выглядела как непрерывно уточняющаяся, равно как признавалось, что нельзя точно спланировать достижение этой непрерывно меняющейся цели (нельзя точно и однозначно навсегда указать концепцию системы, определить архитектурные решения, ибо концепция использования меняется по ходу проекта). Но в agile-движении поначалу была заложена просто идея «уточнения постановки задачи по ходу проекта», но не идея «непрерывного всего». Поначалу agile-движение выглядело как итеративный способ достичь конца проекта, но не как вечное удержание системы и развивающего её бизнеса на плаву инкрементальными изменениями/умными мутациями.

«Lean Startup»⁶⁸ (2011, уже упоминалась и в нашем курсе, и в курсе «Системная инженерия»), написанная Eric Ries книжка по современному бизнесу, которую изучают практически во всех бизнес-школах, рассказывает ту же идею: непрерывно экспериментируй с продуктом, фланируй, а если всё-таки «не взлетает», то делай крутой вираж/pivot, т.е. пробуй совсем другой продукт. И продолжай эксперименты, пока к тебе не повернётся лицом удача — не упирайся, не долбись в одну точку, не ставь все средства на заведомо неверную идею, получай знания на каждом шаге, в каждом эксперименте. Учись, учись, учись — ищи, ищи, ищи. Бесконечно в цикле новых возможностей (цикл! Нет надежды на одну попытку!) развивай свой продукт или сервис, бесконечно в цикле продуктов развивай свою компанию.

«Стартапом» в этой книжке называют какое угодно оргзвено, ибо в любой момент оказывается, что оргзвено/организация начинает новое дело — в непрерывном стратегировании ты всё время в ситуации, когда только-только выкинул старую стратегию, и начинаешь новое дело (а старые дела приносишь в жертву, они уже не соответствуют новой стратегии). Это у Эрика Риса и группа из пяти-шести человек, которая только-только образовала новое предприятие, и команда нового проекта на пару сотен человек, который стартует в большом предприятии, и даже большой холдинг, который меняет профиль своей деятельности. Основной посыл книги: нет надежды на одну попытку, одну версию выигрышной стратегии и её плановую реализацию с успехом в конце проекта.

В книге описано, что крутятся два цикла: совершенствования продукта (новые и новые фичи, эволюция продукта) и резкой смены продукта (вираж/pivot, организация при этом претерпевает существенные изменения, научается делать новый продукт — ибо старый продукт оказался бесперспективным).

А вот «видение» (у Эрика Риса это примерное понимание, чем занимается предприятие — блины печёт или ракеты в космос запускает) остаётся более-менее стабильным. Сейчас есть множество примеров, показывающих, что и этот «общий тип продукта» тоже существенно меняется. Фирма Tesla вроде как занимается электромобилями, и была создана для этого, но по факту выпускает и аккумуляторы для энергосети PowerWall⁶⁹, и довольно активно готовится продавать человекоподобного робота Optimus⁷⁰. Принципы стратегирования, которые предлагает Eric Ries в своей книге:

• Тестируй твои предположения (имей численные оценки)

• Фокусируйся на том, чего хочет клиент

• Уменьшай время цикла (но их там два!)

• Меньше документируй, больше делай (прямая отсылка к agile-манифесту, легко её понять неправильно как «вообще не документируй», но моделирование оказывается более чем важным)

• Правильные действия в правильные моменты (это так Рис говорит о lean/элегантности ведения работ организацией/стартапом как недопустимости потерь на ненужную работу/waste/muda/rework + «удавливание» многозадачности, об этом подробней будет в разделе курса, рассказывающем об операционном менеджменте)

После того, как вся эта «целеустремлённость, несдавательность» и «благородная на всю жизнь мечтательность» в вашей голове будет проблематизирована, вы не только избавитесь от предрассудков и чувства собственной неполноценности, но и станете выделять паттерны бесконечного развития в разных других школах мысли.

Так, «недеяние» (у-вэй⁷¹) из восточных философий — оно оказывается про то же, про непостановку длинных целей. Вроде как «неделание», оно оказывается на поверку жутко деятельным, оно очень активно следует цепочкой дел за сиюминутной (привязанной к текущему знанию) интуицией о том, к чему нужно стремиться вот прямо сейчас. Прямо сейчас в каждый момент времени, но не всю жизнь. Нет долгосрочных установок на достижение какой-то мечты, в этом и есть плохо понимаемый западным умом секрет «деятельного недеяния».

Но «западный научный ум» никак нельзя недооценивать. По мере активно ведущихся компьютерных экспериментов с эволюцией и обучением, растёт понимание ситуации переоценки долгосрочного планирования.

Ещё одна книжка, в которой эволюции как постоянному развитию посвящён довольно большой кусок, написана Pedro Domingos, исследователем машинного интеллекта — «The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World» (2015)⁷².

Эволюция преподносится там не как поиск/search в возможном «пространстве решений», а как вариант обучения/learn, что ближе к постановке оптимизационной задачи. Можно считать, что ты учишься сложности мира, то есть предсказанию поступающих от мира сюрпризов — в том числе учишься без учителя (unsupervised learning), или выступаешь учителем самому себе (self-supervised learning), давая самому себе задания и пытаясь их выполнять. Про это же самое можно рассказывать и как о «поиске сокровищ». Бесконечное развитие можно обсуждать и как бесконечный поиск, и как бесконечное обучение (людей и организаций, Peter Senge говорит об «обучающейся организации», об этом будет позже): поиск бизнес-сокровищ в длинной череде проектов подразумевает обучение справляться с заранее неизвестными проблемами этих проектов. В машинном интеллекте парадигма бесконечного развития, бесконечного (life-long learning) обучения решать всё новые и новые проблемы вместо «решения одной хорошо поставленной проблемы» стремительно набирает вес.

Проектов создания и развития каких-то систем (и целевых, и систем создания, и даже системы себя, любимого) хватит для всех, особенно если учитывать критерий новизны при выборе проекта. Исследуйте новое на самой границе известного, это на долгих периодах окупается! И каждый шаг развития, каждый удачный бизнес (то есть создание и развитие какой-то целевой системы, предоставление сервисов для этого) позволит вам увидеть что-то ещё, шагнуть дальше. Если не ходить проторенными туристическими тропами, на которых уже давно все сокровища расхватаны, то вам этих сокровищ на жизнь хватит. Главное — не загадывать заранее, какими должны быть эти новые камушки, новые проекты, какие именно сокровища там должны быть. Главное — не загадывать заранее мечту-утопию. В мечте будет встреча с изумрудом, а встретится вам алмаз. Не проходите мимо алмаза!

Из курса австрийской школы экономики вам уже понятно, почему не может работать госплан⁷³ — невозможно рационально вычислить потребности большого числа людей, да ещё и на достаточно длительном интервале времени, поэтому, сколько каких продуктов производить, и по какой цене, вычислить не удастся. Будущее покрыто туманом, и мы ничего не можем сказать о будущих продуктах, поэтому не можем знать, сколько каких деталей нужно произвести для того, чтобы собрать эти будущие продукты. Рыночная экономика — это процесс техно-эволюции, он подразумевает бесконечное создание и развитие всё новых и новых продуктов, появление всё новых и новых сервисов, какие-то из них будут быстро отмирать, другие жить долгие и долгие годы, всё как в биологической эволюции, только быстрее.

Нет никакой «божественной миссии», «смысла жизни», есть вот эта техно-эволюция, которая детерминистична (то есть не случайна! Все события имеют физические причины!), но принципиально непредсказуема в силу квантовой природы физического мира⁷⁴.

Смело планируйте шаги на границу тумана будущего, ставьте абсолютно приземлённую цель — на один шаг развития, не на всю вашу жизнь, не на весь срок существования организации. Используйте интуицию — машинное обучение даёт абсолютно рациональные ей объяснения (и даже моделирует в глубоких нейронных сетях, человек и коллективы людей — это неплохие квантовоподобные вычислители). Маршрут на несколько шагов неизвестно куда в туман будущего (то есть когда непонятна концепция системы, нет идеи, как можно реализовать привлекательную концепцию использования) заведомо не получится ни реализовать, ни реалистично планировать: будущее непредсказуемо ни для человека, ни для компьютера, ни для большой организации из людей, компьютеров и самого разного другого оборудования.

Установка на достигательство и мечтательность входит в мозг с младых ногтей, и трудно рационально её преодолевать. Но тренд налицо: вопрос упорства в достижении каких-то целей поднят, вопрос обсуждается, меднолобым фанатам с их «главное — в себя поверить» и «главное — не сдаваться, несмотря ни на что» начинают выставляться рациональные аргументы.

Упражнения

Мечты нужно регулярно обновлять, чтобы оставаться современным. Вспомните более трёх последних вариантов того, что могли бы назвать своей мечтой (или честно напишите, что «мечты нет»):

Бесконечное развитие (open-endedness)

Бесконечное развитие (open-endedness) — это идея, которая позволяет в разы компактней и точнее (т.е. с использованием математических моделей) говорить про сложные вопросы «прогресса», «развития», «целеполагания», «эволюции», «вечного обучения», «постоянной инновации» и т.д. Идея бесконечного развития помогает отбросить бессмысленные споры по вопросам типа «труба ржавеет: можно ли сказать, что она развивается? Что будет прогрессом для трубы?».

Под словами «бесконечное развитие» сегодня скрывается более общий концепт, чем даже «эволюция» (эволюция тут будет только частный случай). Речь идёт об алгоритмах, исполнение которых порождает всё более и более сложные объекты. Это алгоритмы вечно непрекращающегося творчества.

О чём угодно «лучшем» можно говорить как о «лучшем известном на сегодня», state-of-the-art (SoTA). Завтра лучшее будет другим, SoTA всегда имеет дату. Лучшая теория гравитации в 1600 году не включала силы гравитации, в 1800 году гравитация объяснялась как сила притяжения массивных тел, в 2000 году лучшая теория гравитации (теория относительности) говорит об искривлениях пространства-времени, и гравитация не является силой! SoTA в науке, инженерии и много чём другом меняется со временем, и это будет бесконечно.

Open-endedness переводится обычно как «открытость» или в крайнем случае «незавершённость», и весь аромат английского слова немедленно теряется. Поскольку это применяется к алгоритмам, которые всё время научаются делать что-то новое, то это мы будем переводить как «бесконечное развитие». Это «что-то новое» в подобных алгоритмах и называется stepping stone/ступенька. Это может быть биологический вид в эволюции, вид продукта или сервиса в техно-эволюции, или даже отдельная «фича» в продукте, вид мастерства в эволюции деятельности.

И как растёт видовое разнообразие и сложность организмов в биологической эволюции, растёт разнообразие и сложность продуктов и сервисов в технологической эволюции, растёт разнообразие и сложность деятельностей и тем самым разнообразность и сложность мастерства в этих деятельностях. В бизнесе это идея «непрерывного всего» (continuous everything — непрерывная разработка, непрерывное тестирование, непрерывное развёртывание у клиента, непрерывное введение в эксплуатацию).

Люди на Земле владеют всё более и более разными видами мастерства (углубление разделения труда), и эти виды мастерства всё более сложно освоить, для надлежащего уровня требуется 4-10 тыс. часов прохождения ступенек в мастерстве от «полный новичок» через «иногда получается» до «настоящий мастер». Компании для выпуска хорошего продукта нужно обучить самым разным видам мастерства иногда одного человека, а иногда и десятки тысяч людей. Развитие целевых систем по факту означает и развитие создающих систем. Бесконечность развития целевых систем означает бесконечность развития бизнеса, бесконечность прибыльности.

Базовый текст декабря 2017 года «Open-endedness: The last grand challenge you’ve never heard of»⁷⁵ написан в соавторстве с Lisa Soros теми же Kenneth O.Stanley и Joel Lehman, которые в 2015 году написали книжку про важность новизны, «Why Greatness Cannot Be Planned: The Myth of the Objective».

В соответствии с подходом бесконечного развития, нужно не просто решать проблемы — ибо сложность и изящество решения при этом ограничено сложностью проблемы. Нужно делать две вещи: 1) порождать проблемы и 2) решать их.

Всё более и более сложные проблемы должны быть не любые, а находящиеся в зоне «ближнего развития» — ни слишком трудные для решения, ни слишком лёгкие (тут в английском используется ещё одно плохо переводящееся слово: goldilocks, означающее в том числе «не горячее, и не холодное, а в самый раз»). Бесконечное развитие требует ступенек, ни слишком низеньких, ни слишком высоких. Скажем, основная идея концепции системы у вас есть, и моделирование показывает, что эта идея могла бы быть воплощена, но непонятно, кто бы мог её реализовать.

В январе 2019 года Stanley (он сейчас возглавляет лабораторию искусственного интеллекта в OpenAI) и Lehman сделали алгоритм бесконечного развития⁷⁶, а в марте 2020 года этот алгоритм был усилен⁷⁷. Алгоритм порождает своей стратегирующей частью всё более и более сложные рельефы местности (даёт параметры генератору рельефов: «ставит цель»), а затем его решающая часть-робот решает эти проблемы, то есть учится проходить заданные частью целеполагания рельефы. Оказалось, что постепенно наученные через «проблемы в зоне ближнего развития» роботы могут проходить в конечном итоге самые сложные среды, а попытки просто «решить проблему» без этих промежуточных научений, а просто «научиться с нуля», без stepping stones/ступенек проваливаются. Оказывается, без эволюции, без промежуточных ступенек мы не можем научиться чему-то сложному! Обучение какой-то деятельности должно быть многоступенчатым, развитие должно проходить через ступеньки, находящиеся на границе тумана — ни слишком трудные (тогда научение невозможно), ни слишком лёгкие (тогда не будет накоплен опыт).

Скажем, в Tesla была поставлена задача получить корпус автомобиля за один проход пресса. Это на момент постановки задачи считалось невозможным, были посланы коммерческие предложения 16 фирмам, которые делали достаточно большие и сложные прессы, чтобы реализовать идею. 15 фирм отказались, одна взялась попробовать. И всё получилось, после чего к этой фирме в очередь выстроились все остальные автомобильные концерны. Почему? До этого корпуса собирались из примерно 40 деталей. А тут ничего не надо собирать — хлоп, и готово. Это очень дёшево, конкуренты не могут себе позволить не делать так же. Но при постановке задачи были идеи, как такой пресс сделать, было понимание технической возможности. Это и есть «задачи из зоны ближнего развития».

Для алгоритма бесконечного развития (как мы знаем, вселенная реализует именно такой алгоритм, и рыночная экономика тоже реализует такой алгоритм в техно-эволюции) нужно достаточное время, и мы получим удивительные результаты. Эволюция на Земле получила удивительный результат, ибо она как раз реализует такой алгоритм: условия существования Земли предъявляют всё более и более разнообразные и сложные проблемы развивающимся на ней животным и растительным видам, а эти виды достигают удивительного мастерства и универсальности в решении этих проблем. Один из самых интересных моментов тут — это получение биологического интеллекта, затем развитие интеллекта цивилизации, а сейчас и получение машинного интеллекта. Человечество ставит и ставит себе всё более и более сложные проблемы, и научается эти проблемы решать. Эволюция и техно-эволюция описываются не столько как «появление новых и новых видов», сколько как «решение новых и новых проблем».

Этот алгоритм реализуется не только всей Землёй, не только всей цивилизацией, но даже в одном мозге. Автор когда-то задавал вопрос проф. John Grinder (одному из основоположников нейролингвистического программирования), считает ли он перспективными «остановку внутреннего диалога» и прочие средства обеспечения «единства сознания», «недуальности». John Grinder отвечал, что не считает: для развития всегда должно быть некоторое противоборство, критика, а хоть и в одном мозге. Единство — это путь к стагнации, а не к развитию/эволюции/прогрессу, как это ни назови. Поэтому даже в одном и том же мозге постановщик проблем должен всё время предлагать проблемы к решению, а решатель проблем должен учиться их преодолевать — и так развиваться до бесконечности. Никакой остановки, никакой стагнации, никакого успокоения при достижении «конечной цели». Каждая новая цель, каждая новая ступень сложней предыдущей, цепочка этих ступеней никогда не заканчивается, это и есть жизнь.

Да, в науке всё то же самое: наука ищет всё более и более точные объяснения того, как устроен мир. SoTA в научных объяснениях постоянно меняется. И эти изменения будут бесконечны. Люди не знали о существовании микробов и вирусов, и поэтому смертность от инфекционных заболеваний (родильная горячка, например, как первое, с чем сталкивались буквально при рождении) была запредельно высока. Затем появились объяснения, которые рассказали о микробах и вирусах и их связи с заболеваниями, на основе этих объяснений были выработаны простые, но контринтуитивные предложения по борьбе с болезнями. Родильную горячку победило мытьё рук! Этот рецепт «мойте руки, и не будет родильной горячки» был совсем, совсем неочевиден, пока не было объяснения причин: не рассматривались микробы как причина болезни. А теперь производством моющих средств занято огромное количество людей, это огромный бизнес.

Но можно ли сказать, что всё уже известно про инфекционные болезни? Конечно, нет! Пример пандемии показывает, что неизвестного ещё много. Или даже по-другому: неизвестно, что из известного действительно известно! Может быть, SoTA в знаниях об эпидемиях уже есть, но конкурирующие теории ещё не опровергнуты (или об их опровержении ещё не догадываются, не признают этого, обычное ведь дело в истории!), поэтому текущее SoTA не позволяет выработать хорошие предложения. И защита от эпидемий ограничивается всё тем же мытьём рук и бессмысленными ритуалами типа поливания тротуаров хлоркой (что приносит вред здоровью и честно квалифицируется политиками не как защитная мера, а как «психологический сигнал гражданам»). Наука игнорируется, ибо сама суть науки — это свободное обсуждение теорий, но теории эпидемий обсуждать свободно сегодня нельзя. Например, SoTA в прививках от гриппа и коронавирусов говорит, что ввиду большой изменчивости штаммов прививки для этих классов вирусов оказываются неэффективны, хотя для других могут быть эффективны⁷⁸. Фармакологические компании, понятно, с этим не согласны. Кто победит в дискуссии, если одной из сторон рты затыкают не учёные своими аргументами и экспериментами, а власти и даже частные СМИ? И ещё в этом участвуют не просто деньги, а очень большие деньги фармацевтического лобби?

Но уже очевидно: двигаясь по этой линии улучшения объяснений жизни (включая тем самым и объяснение болезней) можно надеяться на достаточный объем знаний для получения людьми биологического бессмертия. А дальше уже понятно, что можно будет менять и саму природу человека, почему бы и нет! Для этого не хватает знаний, а их получение — то же бесконечное развитие. Всё это — возможные темы для продуктов, выбираемых визионерами и для бизнесов, выбираемых бизнесменами в ходе стратегирования.

Существование звёзд-квазаров тоже было абсолютно неочевидно, объяснение того, что с ними происходит, было невозможно в рамках ньютоновской физики. Появилась эйнштейновская физика, которая разбирается с искривлениями пространства-времени в присутствии больших масс, и она решила много космологических загадок. Квантовая физика по историческим меркам появилась очень недавно, но она уже объяснила многое из происходящего на другом конце спектра размеров — поведение фотонов управляется её законами. А дальше? Бесконечное развитие: остаётся проблема квантовой гравитации. Поиск новых научных проблем и последующее их решение, приводящее к постановке новых проблем, будет вечным. Мы исторически находимся в самом начале этого бесконечного развития, наука ещё очень и очень молода, если рассматривать её существование во вселенском масштабе времени.

Книжка Давида Дойча о бесконечном росте знания, бесконечном росте человечества так и называется «Начало бесконечности. Объяснения, которые меняют мир»⁷⁹.

Эта книжка подробно объясняет, как устроена современная наука. Она вводит понятие рационального (а не слепого!) оптимизма, понимаемого как «всё зло объясняется недостатком знаний». Если не мешать предлагать новое знание и критиковать старое так, что в области знаний SoTA постоянно меняется, можно постепенно преодолевать зло. При этом будет меняться и понимание зла, и понимание того, каких знаний недостаёт, и понимание того, что такое объяснения. Оптимизм в том, что рост знаний будет делать жизнь лучше, и мы в начале бесконечного роста знаний: оптимизм в том, что почти все неблагоприятные исходы и почти все благоприятные у нас еще впереди, мы как человечество находимся в самом начале бесконечного роста знаний. Нужно только не мешать этим знаниям расти, для этого поддерживать выдвижение новых и новых универсальных объяснений, получение новой и новой критики этих объяснений.

Но мы предлагаем считать эту книгу частью курса менеджмента, которая описывает появление новых бизнес-идей.

Неопровергнутые лучшие объяснения на каждый момент составляют SoTA науки, лучшее известное на сегодня научное знание. Оно будет бесконечно расти, давая при этом бесконечное число способов бороться со злом: смертью, болезнями, несправедливостью, глупостью и всем остальным, что только можно представить плохого. Люди (и их организации) готовы заплатить за системы и сервисы, реализующие это знание.

Лучшее на сегодняшний день понимание и науки (получение всё более и более точных и универсальных объяснений, порождающих/generative моделей мира), и инженерии (создание и бесконечное развитие целевых систем) и менеджмента (в части бизнеса как вложение ресурсов в проекты создания и развития систем создания) основано на двух идеях:

• Эволюционной эпистемологии (научное, инженерное, менеджерское и т.д. знание/episteme развивается в ходе бесконечной/open-endedness эволюции и техно-эволюции, непрерывного выдвижения новых идей).

• Критического рационализма (имеющееся знание критикуется на основе принципов рационального, то есть основанного на логике, следующего каким-то правилам, а не произвольного рассуждения, и эти рассуждения проверяются ещё и экспериментами в физическом мире, а не только мыслительными экспериментами). И помним, что речь идёт не только о «мышлении», но и действии, мышление деятельно, рационализм тем самым подразумевает действия, в него входит в том числе и теория решений.

Пользуемся тем знанием о мире, о целевых системах (продуктах), о системах создания (организациях, бизнесах) которое лучше другого знания прошло критику логическую и экспериментальную/«проверку жизнью»: оно рационально. Принимаем это знание всерьёз. Но поскольку время от времени выдвигаются новые идеи, которые трудней критиковать, чем предыдущие идеи, переходим к использованию нового знания. Старое забываем, принимаем всерьёз уже новое знание, основываем свои стратегии на новом знании.

Бесконечное развитие, «непрерывное всё» и критика-обоснование пронизывает всю жизнь, происходит на всех системных уровнях — и в науке, и в искусстве, и в инженерии, и в бизнесе/менеджменте, и в создании сообществ, и в политике.

Выдвижение визионерских и бизнес-гипотез (для себя лично, или для небольшого стартапа, или даже для большой транснациональной корпорации) не особо отличается от выдвижения научных гипотез. И проверяется похожим способом: часть этих гипотез можно отвергнуть простой проверкой их логики, а часть приходится проверять ещё и экспериментально. И ещё все эти гипотезы приходится согласовывать между собой, чем занято стратегирование.

Детёныши млекопитающих сами ставят себе цепочку усложняющихся задач, сами их решают — это игры. В этих играх они учатся двигаться, учатся добывать пищу. По факту они тестируют, насколько сильно их влияние на окружение, где это ещё «они двигают собой», а где это уже «окружение двигает их». Иногда детёнышам помогают взрослые особи, но это происходит отнюдь не всегда. Дальше детёныши вырастают, и просто имеют какой-то уровень мастерства (знания и тренированное под специфические нагрузки тело и под специфическое внимание органы восприятия окружения и своего тела), уж какой позволяет их биологическая природа. Бесконечного развития не происходит, они перестают играть, они научились — и просто живут. Мастер-гепард умеет бегать, мастер-попугай умеет кого-то передразнить. И это на всю жизнь.

У людей и организаций ситуация другая: детёныши людей и молодые стартапы тоже играют, в ходе игры ставят себе задачи сами — и сами научаются эти задачи решать. Но значительную часть задач ставят перед ними взрослые (или для стартапов акселераторы, серийные предприниматели, менторы), они предлагают некоторый обязательный (обязательное школьное образование! И даже вузовское образование такое же) учебный план/curriculum. А потом эти внешние задачи заканчиваются — и развитие опять переходит к бывшему ученику. И дальше всё зависит от него самого, «взрослые» могут сказать о мире не больше, чем бывший ученик и сам уже знает.

Освоение новых видов мастерства этот бывший ученик себе может не запланировать, и его текущие знания и умения тогда быстро устареют, он рискует остаться на обочине жизни (всегда помним, что не нужно волноваться: котят и морских свинок кормят повсеместно, а уж человеку точно не дадут от голода помереть, если тот будет достаточно ласков с другими людьми. А вот компании дадут умереть, это ж не люди!). В другом варианте стратегом выступит начальник: на работе сотруднику будут ставить задачи из ближней зоны развития, и развитие случится. Если же на работе будут одни и те же однотипные задачи — развития не будет. Ещё возможно, что человек после первичного обучения возьмёт ответственность за собственное развитие на себя — сам будет ставить перед собой всё более и более сложные и разнообразные проблемы, а потом учиться их решать. И так всю жизнь, а если это компания, то всё время существования компании.

Никого не волнует, научились ли вы решать какие-то проблемы сами, или вас кто-то научил. Волнует, что вы эти проблемы решать умеете. И помним, что «научить с нуля» делать что-то сложное невозможно, обязательно нужен опыт решения более лёгких проблем, чтобы приступать к более сложным проблемам. Развитие идёт по ступенькам, и перескочить через много ступенек одним учебным усилием невозможно. Поэтому не расслабляйтесь: берите стратегирование на себя, всегда имейте достойную проблему для решения, достойный проект — не слишком лёгкий, но и не невозможный. Имейте всегда цель на границе тумана, двигайтесь за горизонт.

TEST бесконечного развития

Укажите процессы бесконечного развития:

--- круглогодичный рост сельскохозяйственной культуры на вертикальной ферме ### Нет, тут нет постоянного решения новых проблем, это просто рост растения. Не тот масштаб времени, чтобы можно было говорить о биологической эволюции.

+++ улучшение характеристик микропроцессоров ### Да, это бесконечное развитие. Непрерывно ставятся и решаются новые и новые проблемы (скорость работы, размеры чипа, число элементов на чипе, энергопотребление, виды аппаратно поддерживаемых вычислений, и т.д.) и выдвигаются новые и новые способы их решения (материал подложки, конструкция транзисторов, компоновка элементов по вертикали, способы охлаждения, другая элементная база — мемристоры, и т.д.)

+++ предложение образовательных программ ### Да, это бесконечное развитие. Предлагается обучение всё новым и новым практикам, для самых разных входных и выходных уровней мастерства, за самое разное время, по самым разным бизнес-моделям, и это обучение предлагается делать всё более и более продвинутыми методами — blended learning, flip teaching, collaborative interactive learning, adaptive learning и т.д.

--- рост мастерства пианиста ### нет, это не бесконечное развитие, ибо речь идёт о решении одних и тех же проблем одними и теми же способами, просто растут количественные характеристики: прежде всего более точное звукоизвлечение. И известен потолок (если не переходить на другие виды инструментов, другие виды музыки). Если речь идёт о мастерстве музыкального исполнения как такового и выходе за пределы именно человека-пианиста, то ответ мог бы быть другим (бесконечный рост возможностей музыкального исполнения — сначала людьми на акустических музыкальных инструментах, потом машинным интеллектом, в том числе интеллектом-мультиинструментом)

+++ развитие музыкальной культуры ### да, постоянно ставятся новые проблемы (звукозапись, музак/muzak, дискотеки, создание самых разных новых музыкальных стилей, в том числе на основе разнообразия world music, альтернативные тональные шкалы и эстетические принципы) и предлагаются новые их решения (прежде всего, это переход к электронной музыке — включая электромузыкальные инструменты, синтезаторы, диджеинг, в последнее время использование «нейрокомпозиторов» с алгоритмами AI)

Упражнения

Чем отличалась предыдущая версия вашей стратегии от текущей, и когда было сделано изменение? Когда ожидается следующее изменение, и знаете ли вы о ведущихся обсуждениях изменения в стратегии? Заполните табличку.

Когда вы слышали про использование стратегии для быстрого отклонения или принятия нового проекта? Опишите более трёх случаев.

Задания

Поставьте отметки о выполнении следующих заданий:

1. Прочтена книга Kenneth O. Stanley, Joel Lehman «Why Greatness Cannot Be Planned: The Myth of the Objective», 2015. Опубликован пост с вашими мыслями по поводу прочтённой книги.

2. Прочтён текст Kenneth O.Stanley, Joel Lehman, Lisa Soros, "Open-endedness: The last grand challenge you’ve never heard of", 2017, https://www.oreilly.com/ideas/open-endedness-the-last-grand-challenge-youve-never-heard-of. Опубликован пост с вашими мыслями по поводу прочтённого текста.

3. Прочтена книга Эрик Рис, «Бизнес с нуля: Метод Lean Startup для быстрого тестирования идей и выбора бизнес-модели» (оригинал вышел в 2011 году), и опубликованы свои мысли о бесконечном стратегировании, пришедшие в голову по ходу чтения этой книги.

4. Проведены беседы с десятком ваших сотрудников и по их итогам опубликовано эссе «Что знают о нашей текущей корпоративной стратегии сотрудники, и как они используют её в своей работе».

Теории счастья и богатства

Может показаться, что в таком мире, где нужно ежедневно заново планировать то, кем ты будешь, а большинство проектов ещё и будут заведомо провальны, жить будет невыносимо нервно и люди будут несчастливы. Это и так, и не так: со счастьем субъективно будет «как всегда», но при этом общий уровень жизни будет расти!

Научных исследований по счастью достаточно много. Подробный исторический обзор того, что происходит со счастьем в разных странах приводится в книге Стивена Пинкера 2018 года «Просвещение сегодня. В защиту разума, науки, гуманизма и прогресса»⁸⁰.

Основное содержание книги посвящено тому факту, что в эпоху Просвещения начался стремительный прогресс человечества, и он с тех пор не прекращался и привёл к существенному повышению уровня жизни человечества. Но принесло ли это счастье? Вот как там начинается глава 19, которая так и называется — «Счастье»:

Американец в 2015 году по сравнению с аналогичным полвека назад живёт на девять лет дольше, образовывается на три года больше, получает дополнительных $33000 в год на члена семьи (только треть из которых, а не половина как раньше, уходит на необходимое для жизни) и имеет дополнительных восемь часов в неделю на досуг. Он или она могут провести это досуговое время читая интернет, слушая музыку на смартфоне, просматривая фильмы на телевизоре высокого разрешения, разговаривая с друзьями или родственниками по скайпу или обедая тайской едой вместо жареных мясных консервов.

Но если руководствоваться распространённым впечатлением, сегодняшние американцы не в полтора раза счастливей (как они могли бы быть, если бы счастье определялось по доходу), или на треть счастливей (если бы счастье определялось по образованию), или даже на восьмую часть счастливей (если счастье определялось бы по продолжительности жизни). Кажется, люди жалуются, стонут, плачут, придираются, ноют столько же, сколько всегда, а пропорция американцев, которые сообщают социологам, что они счастливы, остаётся постоянной десятилетиями.

Дальше рассматривается само понятие «счастье», и оказывается, что оно само по себе довольно бессмысленно — усредняется по многим другим показателям, как «средняя температура по больнице», когда часть с нулевой температурой в морге, а часть в реанимации — но в целом температура нормальная! «Счастье» само по себе имеет мало смысла, нужно сразу уточнять, что имеется в виду. Так, слово «счастье» используется для сразу двух разных характеристик: обозначения кратковременного эмоционального состояния, настроения веселья и безмятежности, но также и для более-менее рациональной оценки долгосрочной (день или даже жизнь) характеристики качества жизни.

Социологи нашли, что люди плохо различают счастье, удовлетворённость жизнью, а также простое предпочтение широко понимаемой «жизни получше» против «жизни похуже». Да ещё оказывается, что долгие периоды качественной жизни, полной смысла и оцениваемой в этом плане очень положительно, не связаны с постоянным ощущением веселья и безмятежности, ибо какая уж тут безмятежность, когда ты тяжело работаешь? Зато потом есть что вспомнить, и это очень приятные воспоминания, ибо твоя жизнь в этим моменты была полна смысла, да ещё и принесла много важных результатов! А вот какая-нибудь вечеринка с друзьями, где ты вроде как бы был абсолютно счастлив несколько часов подряд — вот она даже не запомнилась, забыта через неделю!

Но и этих странностей мало для понятия «счастье». Пинкер приводит вот такой график:

На этом графике доход на душу населения в разных странах приводится по логарифмической шкале и очень чётко видно, что в каждой стране богатые счастливей бедных (угол наклона стрелки каждой страны показывает корреляцию), но уровень счастья в каждой стране сильно отличается, и люди с одинаковым доходом в разных странах счастливы абсолютно по-разному!

Оказывается, ответ на вопрос «счастливы ли вы» (и обратите внимание, что на графике речь идёт об «удовлетворении жизнью», это не совсем «счастье», меньше похоже на эмоцию) зависит больше от страны, в какой задаётся этот вопрос, чем от величины собственного богатства!

Вот ответ на вопрос о счастье в проведённом агентством Ipsos опросе по удовлетворённостью жизни в 28 странах в августе 2019 года⁸¹:

В Австралии 86% чувствуют себя счастливыми, а вот в России — 47%, вдвое меньше. Но почему люди так себя ощущают? В разных странах в среднем по разным причинам! Во всех странах причиной ощущения счастья называют хорошее здоровье и физическую форму, наличие детей, отношения в супружестве, ощущение того, что жизнь имеет смысл, а также ощущение безопасности и защищённости от всяких рисков. Но в некоторых странах по-другому. Скажем, в Перу и Турции 87% населения считают, что источником счастья является признание тебя со стороны других людей успешным человеком! В Малайзии и Саудовской Аравии для 86% населения наибольшее ощущение счастья приходит от религии и духовных практик.

Важно, что благосостояние на Земле постоянно растёт. Люди со временем богатеют, и в последние годы человечество богатеет очень быстро. То есть жизнь ускоряется, люди при этом становятся богаче (впрочем, всё это ускорение как раз и приносит новые цивилизационные блага). Растёт здоровье людей, это во всех странах ведёт к большей удовлетворённости жизнью. Но вот даже наличие детей в одних странах коррелирует с тем, что человек-родитель чувствует себя более счастливым, чем бездетный, а в других странах — ровно наоборот!

Но и это не последняя проблема со «счастьем». Само понимание счастья раньше и сейчас изменилось, и что вам кажется «полным счастьем» сейчас может не показаться счастьем в будущем. Раньше «я не могу себе позволить мобильник», а теперь «я не могу себе позволить быть без мобильника, это только по-настоящему богатые и беззаботные люди бравируют, что они могут не быть постоянно на связи!».

Восприятие счастье меняется со временем, у разных поколений оно разное. Так, раньше самые разные исследования показывали, что с возрастом счастье растёт. Современные исследования показывают, что с возрастом счастья становится меньше⁸²:

Как поднять счастье? В 2006 году было исследование⁸³, что уровень счастья начиная с какого-то не слишком высокого уровня дохода не зависит от денег. Но в прошлом году провели ещё исследования, и выяснили, что чем больше денег, тем больше ощущение собственного благополучия⁸⁴. И это новый тренд, тут тоже всё меняется: в прошлом веке счастье действительно меньше зависело от дохода! И уже понятно, что ответ на вопрос зависит даже не от дохода, а от страны проживания и от возраста!

Но это всё статистика, «в среднем по планете», как ощущение счастья зависит от страны, возраста и дохода у вас, какие у вас убеждения по поводу счастья — неизвестно. Но легко предположить: если вы ничего не будете делать, ничего существенного не будете предпринимать — у вас не будет ни дохода, ни счастья.

Можно дальше обсуждать, насколько понятие «счастье» применимо к компаниям, к работающим в этих компаниях людям. Например, Amazon считается компанией, которая жёстко эксплуатирует своих сотрудников. Правда ли, что они от этого несчастны? А почему они, если всё так плохо, не уволятся? То есть сотрудники компании Amazon оценивают не-работу-в-ужасной компании как ситуацию более плохую. То есть они более счастливы в работе на «эксплуататора» Amazon, чем когда работать на Amazon не надо! Так что в случае компаний, работы компаний идеальным случаем было бы просто получать деньги и ничего не делать, но этого не бывает. Поэтому люди и их организации просто обязаны как-то рисковать на каждом такте бесконечного развития, прыгать с камушка на камушек с заранее неизвестным долгосрочным результатом, ввязываться в какие-то проекты, встраиваться в цепочки создания, что-то предпринимать. Без принятия риска никакого счастья не получится, ибо будущее всегда покрыто туманом: заранее нельзя выяснить, успех или неудача, удовлетворение или разочарование будет в итоге любого вашего действия, всего на свете не просчитаешь. Но если ничего не делать, то гарантированно придёт неприятный сюрприз от окружающей среды, а ресурса на предотвращение его последствий не будет.

Так что лучше не задаваться вопросом «буду ли я счастлив в будущем», а задаваться какими-то другими, более определёнными вопросами.

Так, во всех исследованиях счастья отмечается, что существенная составляющая ощущения удовлетворённости жизнью — это осмысленность существования, понимаемая чаще всего как преодоление каких-то неприятностей, помощь другим людям, достижение каких-то целей. Какие-то (понятные! достижимые!) цели нужно ставить, их нужно достигать — и это даст осмысленность жизни, что ведёт к долговременной составляющей ощущения счастья. Да, это не счастье-веселье, эйфория от момента. Но это счастье хорошо прожитой жизни, удовлетворённости жизнью. И эта цепочка проектов не обязана быть одним проектом, одним большим днём сурка. Вы вполне можете разнообразить жизнь, не застревать в одном деле (да вам жизнь и не даст застрять надолго).

Если вы (и как человек, и как компания/организация) действуете, если ввязываетесь в разные проекты, то статистически время от времени вам должно везти, равно как часто будут и неудачи — как из-за ваших ошибок, так и просто из-за никак не зависящих от вас причин. При этом нельзя как ожидать, что вам удастся быть существенно счастливей, чем чувствуют себя люди в вашей стране, так и нельзя ожидать, что вы будете существенно несчастней!

Впрочем, можете постоянно бездельничать — выживают сейчас и неработающие нищие (бездельничать — это такая трудная, но работа!), и даже морские свинки, ибо они «миленькие» и их соглашаются кормить просто за то, что они есть, такие глупые и нелепые. Привыкнете и к одному, и к другому. Выбор за вами.

Но всё-таки: что с богатством? Как связано вечное развитие с богатством? Вот вы развиваетесь, становитесь очень умным — станете ли вы богатым, и поднимет ли вследствие этого развитие уровень вашего счастья? Скорее всего — нет. Исследования (в том числе компьютерное моделирование)⁸⁵ показывают, что богатство таки даётся случаем, и если человек минимально умён, чтобы не профукать свой шанс, то он будет богатеть. Богатство людей различается в миллионы раз (сто миллиардов долларов против ста тысяч долларов — это ведь как раз миллион), а умность людей на сегодняшний день различается не так сильно (особенно если сравнивать с маленькими детьми или животными, не только образованных взрослых друг с другом).

Вычислительные модели удивительно точно воспроизводят реальные данные, когда допускается влияние случая на успех или неуспех затеваемых людьми проектов. Самые богатые — это просто удачливые люди, они необязательно самые умные. Но они и не самые глупые. Самые глупые просто прозевают свою удачу, не заметят её. Представьте, что вы выросли в джунглях и попали в современный город: вы не закончили школу, не закончили университет. И вы даже вождь племени! Станете ли вы богатым?! Вряд ли. Рецепт богатства в этом случае будет «сначала подучиться, а там посмотрим».

И это хороший ментальный приём: представлять себя дикарём только из джунглей и пытаться сориентироваться — что сейчас происходит в мире, пока я был в джунглях? Что изменилось вокруг, пока я был погружён в текущий свой проект и не успевал поднять голову и оглядеться? Что я не понимаю в происходящем, что нового умеют окружающие меня люди? Чем я мог бы в этом новом мире заняться, чтобы преуспеть?

В любом случае: если вы не учитесь, то вряд ли станете миллионером (хотя и в этом может помочь случай, например — получите наследство). Если учитесь — вполне можете стать миллионером, заработать миллионы. Но вот стать миллиардером, становясь умнее и умнее — это уже не получится, тут должна сопутствовать удача. Миллиардеров довольно мало, а умных людей — очень много. Компаний-единорогов (с капитализацией выше миллиарда долларов) мало, а самых разных больших, средних и маленьких компаний с очень талантливым руководством — очень много. Трезво оценивайте свои шансы!

Упражнения

1. Напишите в таблице ниже цель, которую вы достигаете прямо сейчас (что хотите изменить в физическом мире сейчас, какую систему создать и/или развить) — и чему для этого учитесь (что хотите изменить в себе).

2. Выпишите дальше список разных целей, которые вы хотели бы достичь когда-нибудь (что хотите изменить в физическом мире когда-нибудь, какую систему создать и/или развить).

3. Для этих целей напишите известные вам средства (конкретные известные на настоящий момент практики, будущие изобретения использовать нельзя!), которыми можно достичь цели. Вычеркните те цели, для которых нет известных вам средств их достижения (нет реализуемой концепции системы).

4. В оставшемся списке целей отметьте те, достижение которых не потребует от вас никакого дополнительного обучения, дополнительного мастерства (типа «наконец-то сходить в Большой Театр, развлечься»). Вычеркните их, это не ведёт к росту ваших возможностей, это не стратегические цели.

5. Сравните текущую цель и потенциальные другие цели (например, поставьте им оценки желаемости по десятибалльной шкале). Ответьте себе на вопрос, почему вы сейчас занимаетесь тем, чем занимаетесь, учитесь тому, чему учитесь — и не занимаетесь чем-то другим из вашего списка.

Хочу изменить в мире сейчас:

Хочу изменить в мире когда-нибудь:

Задания

Поставьте отметки о выполнении следующих заданий:

1. Текущая рабочая стратегия вашего уровня (всей фирмы, или подразделения, или лично вас как оргзвена из одного человека) документирована в одном из предложенных в курсе (возможно, адаптированном в ходе коллективных обсуждений) формате в каком-то универсальном моделере, наиболее удобном и привычном для работников (confluence, notion.io, coda.io и т.д.).

2. Вы провели не менее трёх раундов обсуждения документированной в моделере стратегии с сотрудниками, руководителями, собственниками/инвесторами и другими причастными к формулированию и реализации рабочей стратегии вашего уровня людьми. Вы хорошо понимаете, что происходит с результатами этих обсуждений.

3. Вы предложили, обосновали и приступили к выполнению хотя бы одного шага развития, исходящего из текущей стратегии вашего уровня.

4. Вы помогли в обсуждении (обязательно с документированием обсуждённого и рассылкой документа участникам обсуждения!) стратегии не менее чем троим вашим друзьям и/или сотрудникам.

5. В блоге опубликован пост по теме «Стратегирование», где вы отметили, что изменилось в ваших представлениях о стратегировании после знакомства с материалами курса, а также даны рекомендации для студентов, идущих по курсу после вас.