6. Теория стратегирования

Анатолий Левенчук · Поиск в руководстве · MCP

Открыть это место в полном тексте руководства →

6. Теория стратегирования

Понятие стратегирования

Стратегирование — это метод выбора метода работы, когда не очень понятно, что надо делать. «Что делать» — это какие предметы метода надо брать и в какое состояние их приводить каким методом. Поскольку речь идёт о выборе метода работы (на выходе стратегирования — метод, дальше будет планирование, дальше будет собственно работа), то можно считать, что стратегирование изучается в рамках руководства по методологии.

Прикладные варианты методов стратегирования будут изучаться в соответствующих прикладных руководствах инженерной серии. Например, в руководстве по системному менеджменту будет рассказано про прикладное организационное стратегирование, даны шаблоны нескольких важных организационных моделей, используемых при орг-стратегировании, а также рассказано о том, как организовывать коллективное стратегирование. В руководствах программы личного развития стратегирование рассказывается в приложении к личности. Поскольку всё это разговор о методах, то стратегирование и личное, и корпоративное, и даже для каких-то не очень живых систем («что будет делать наш робот»/«каким методом будет работать наш робот») оказывается в общих чертах довольно похожим, поэтому мы тут дадим какие-то соображения по стратегированию.

Стратегирование часто начинают вообще с чистого листа — когда нет сигнатуры метода, то есть непонятно вообще, каких результатов хотим достичь, какой проект делать, какие объекты привести в какие состояния, какой системой заняться. Есть ресурсы (скажем, есть вы — с руками, ногами, накормленный и обеспеченный жильём на некоторое время. Или есть фирма с каким-то начальным капиталом), но непонятно, какие системы надо создавать и развивать — и какой для этого инженерный процесс выбрать. Термин «стратегирование» чаще всего используют в этой ситуации.

Стратегия — это тот метод, который будет выбран в ходе стратегирования («я буду учиться на медицинского робототехника, потом буду учить роботов хирургии»; «наша фирма займётся выпуском самых скользких сепулек»). А вот актуальный выбранный вариант разложения метода для этой сигнатуры в таком случае могут назвать тактикой, ибо его можно будет поменять, оставляя сигнатуру-стратегию неизменной. Проблема, когда разложение метода для сигнатуры не обсуждают вообще (ни как «тактику», ни как часть «стратегии»), а сразу переходят к планированию работ. Это означает, что вариант метода, которым будут вестись работы оставлен на усмотрение исполнителей работ — такой вариант, конечно, возможен, но могут быть большие сюрпризы и в результатах работы, и в выбранном инструментарии, и в задействованных исполнителях (их мастерство непонятно: мы не знаем, мастерство в каком варианте разложения стратегии на составляющие методы), сюрпризы в инструментах (это же будут «ресурсы» — неожиданно для каких-то вариантов метода нужны будут редкие и дорогие инструменты), сюрпризы во времени работ по плану (разные варианты методов могут требовать разных времён работы).

Стратегией могут назвать и сигнатуру метода с разложением на примерно один уровень, а тактикой — более подробное разложение (помним материал первого раздела про разложение методов). Тогда тактикой будет разложение составляющих стратегии/метода.

Ещё один вариант — термин «тактика» вообще не используется, а стратегия просто детализируется до уровня, достаточного для планирования в ходе непрерывного стратегирования. Наше руководство придерживается такого подхода, это убирает произвол в делении на «стратегию» и «тактику». Разные люди проводят границу между стратегией и тактикой по-разному, договориться на эту тему обычно невозможно, само положение границы ни на что не влияет — поэтому этим и не надо быть озабоченным. Детализация стратегии — да, а вот «является ли закручивание наших особых гаек нашим особым ключом нашей стратегией, или это уже наша тактика» — нет, это спор о терминах, спор по поводу классификатора. «Роза пахнет розой, хоть розой назови её, хоть нет»: в любом случае речь идёт о выборе методов, просто выбор методов нужно делать на каждом уровне разложения.

Ключевой дисциплиной интеллект-стека для стратегирования является рациональность (подробней о рациональности — в руководствах по рациональной работе и интеллект-стеку фундаментальных методов мышления). Мы уже приводили «условные шаги» (это не шаги императивного процесса, это функциональное описание, они идут в логическом времени, а не строго последовательно) для стратегирования. Напомним их вкратце (подробней было в подразделе «Онтологические нюансы при стратегировании» раздела «4. Метод как объект первого класса»), но ещё и добавим немного, и вставим чуть больше шагов:

Выявить (предложить гипотезу или принять как входное задание) сигнатуру метода: какие предметы метода в каких их состояниях вы должны будете получить в результате реализации стратегии. Иногда «стратегией» называют результат только этого условного шага. По-хорошему, у вас должно быть много таких гипотез. Если у вас только один вариант в этом шаге, то вы заигрались, застряли по жизни — вы меднолобый фанатик, религиозно преследующий единственную цель. Мы об этом будем говорить в текущем разделе.
Затем предлагаете варианты (много! Больше одного!) разложения метода для сигнатуры из предыдущего шага на составляющие. Тут должна работать не чистая фантазия, нужны как-то причинно-следственно обоснованные объяснения для описания различных вариантов разложения метода-стратегии на составляющие — из литературы, или придумываете сами. Вы должны породить достаточное число вариантов методов, и не любых, а с максимальной вероятностью ведущих к успеху. Подойдут различные методы творчества.
Затем в ход идёт теория принятия решений в условиях неопределённости (результаты будут в будущем и в реальном мире, решения принимаете сейчас и по каким-то моделям). Теория принятия решений и есть ключевая дисциплина в рациональности. Надо выбрать наименее плохой вариант разложения метода (потому что «лучший» вряд ли присутствует в ваших предложениях — он теоретически недостижим. Помним, что вы всегда работаете в условиях многоуровневых конфликтов и речь идёт о многоуровневой оптимизации). Задачу облегчает то, что в силу неустроенности (помним о неустроенностях/«geometrical frustrations» из-за неизбежных конфликтов между системами разных системных уровней, об этом было в «Системном мышлении») будет множество решений примерно с одинаковой оптимальностью.
Дальше вам надо запланировать работы. Этот шаг плохо понимается, если вы не различаете работы и методы работы. Планирование и стратегирование — разные методы, работающие с разными предметами: планирование с работами, а стратегирование — с методами. Планирование работ связано с выявлением доступности ресурсов (доступных по цене и доступных в нужный момент времени). При этом помним, что когда в «Дюне» Фрэнка Герберта говорят «планы внутри планов» («Планы внутри планов, и вновь планы — уже внутри вторых планов, — подумала Джессика — Стали ли мы сейчас частью ещё одного плана?»), то имеют в виду не собственно планы, а стратегии (методы достижения каких-то целей). Но в собственно планировании работ оптимальность вашего плана работ плана определяется не оптимальностью обособленного плана ваших работ, а оптимальностью плана общих работ всего проекта — вы должны понимать, что оптимизация обычно идёт только всей производственной программы предприятия, оптимум «глобальный» по всем работам какого-то коллективного создателя (скажем, предприятия), а не «локальный» только ваших работ. И ещё надо учесть, что надёжного универсального алгоритма планирования нет, а в agile проектах планирование работ вообще делается «на лету», это добавляет трудности. А поскольку планирование работ ведётся для какого-то метода работ, то при непрерывном стратегировании планирование тоже становится непрерывным: «планы ничто, планирование — всё». В менеджменте часто не разделяют стратегирование (содержательная методологическая работа) и планирование («арифметика» операционного менеджмента, например, задействуя методологию TameFlow). Зря! И в «Рациональной работе», и в «Методологии» объясняется, почему их полезно разделять: они отвечают на разные вопросы об одном и том же поведении. Поэтому в менеджменте популярны поговорки не про стратегию, а про планы, например, «планы нужны только для того, чтобы их выкинуть, но не планировать — нельзя». Такие «планы» реферируют к понятию «стратегия». Это просто термин, надо понимать, о чём идёт речь, как обычно — из контекста. Иногда стратегию::метод называют «план», а чтобы подчеркнуть стратегичность — «хитрый план». Но мы будем считать, что стратегия — отдельно, игнорировать тактику (стратегия многоуровнева в части разложения её на составляющие, термин «тактика» не используем), а планы поминать только как планы из предметной области операционного управления.
Дальше надо выполнять работу по плану, от описания переходить к делу! План сам себя не выполняет, это бы была симпатическая магия (вера в то, что достаточно поменять модель, и жизнь как-то магически изменится в соответствии с подправленным описанием: если куклу Вуду кольнуть булавкой, то хуже станет и описываемому этой моделью человеку — без каких-то дополнительных действий с самим этим человеком). Надо «проявить политическую волю», как сегодня принято говорить. Это ключевое, что отличает «аналитиков» (которые только описывают жизнь) от инженеров, которые меняют жизнь, доводя идеи до воплощения. От разговоров и размышлений надо перейти к делу, все размышления нужны только для того, чтобы что-то в итоге сделать с физическим миром. Даже если в стратегии речь идёт об описаниях как её предмете — надо всё равно будет проследить, что эти описания как-то повлияли на мир, как было задумано, учесть это в методе и работах.
Надо убедиться в том, что стратегия разделяется/shared всеми задействованными в выполнении работ по ней агентами. Для этого она должна быть документирована. И по этой стратегии (метод работы!) должно быть проведено обучение, чтобы у агентов было мастерство её выполнения.
И ещё надо обеспечить надзор: 1. отслеживание результатов выполнения метода (проверка того, что делаются все важные операции и достигаются все предписанные методом состояния предметов метода) и 2. отслеживание выполнения плана работ (наличие всех ресурсов, старты и окончания работ совпадают с запланированными, об окончании работ извещается исполнитель следующих работ по supply chain, и так далее). По итогам надзора надо иногда принимать административные меры (скажем, увольнять агентов, намеренно не придерживающихся стратегии и не выполняющих запланированные работы), иногда проявлять лидерство (уговаривать выполнять стратегию), иногда доучивать и дооснащать инструментарием, иногда же — менять стратегию и планы ввиду их нереалистичности.
Не забывать, что стратегирование непрерывно! Непрерывно обновлять стратегию! Можно только начать стратегировать, закончить стратегировать нельзя!

Помним, что это всё не однократно проходимая логическая последовательность, тут тоже используется принцип «непрерывное всё» (иногда его для случая стратегирования формулируют как «стратегия — ничто, стратегирование — всё», понимая под этим то, что стратегия живёт короткий промежуток времени, после чего в ходе непрекращающегося стратегирования она будет непрерывно меняться). Помним про путаницу между «планированием» и «стратегированием» (в жизни это часто синонимы, в наших руководствах — нет!).

Интересно, что есть некоторая путаница между выбором основной функции создаваемой системы и выбором метода работы какого-то создателя (например, команды инженеров, создающих систему) — и то, и другое называют стратегированием. Действительно, стратегированием будут называть:

и выбор метода/функции, которыми будет работать целевая система (скажем, «наша сепулька для скользкости будет использовать тефлоновое покрытие на нашем суперклею, что позволит нам выгодно отличаться от конкурентов, которые не смогут приклеивать тефлон», тут разговор про сепульку, тефлон, суперклей),
и выбор метода, которым будет работать инженеры (скажем, предыдущая фраза будет как «наша стратегия — мы разработаем скользкую сепульку, для этого мы задействуем суперклей для приклеивания тефлона на сепульку, только мы сможем приклеивать тефлон!», тут разговор про нас и наши действия с сепулькой, главный герой в этой фразе — «мы»::создатель, а не сепулька).

Как и во всём остальном руководстве, мы в изложении не будем обращать внимание на то, о методах работы каких систем в графе создателей идёт речь — рассуждения, по большому счёту, одни и те же. Вы уже понимаете, что выбирать метод работы вам придётся для системы в каждой области интереса графа создателей. И речь может идти и о инженерном стратегировании, и о корпоративном стратегировании, и о личном стратегировании.

Основная трудность стратегирования в том, что все решения надо принимать в условиях неопределённости, заглядывать в «туман будущего». В стратегировании поэтому важна роль «шумпетерского предпринимателя» (не предпринимателя в бытовом смысле слова, в бытовом смысле слова мы «предпринимателя» табуируем, у этого термина слишком много значений!):

визионера (если мы говорим об инженерном проекте: выгодно ли делать систему с какой-то функцией)
бизнесмена (если мы говорим об организационном проекте: выгодно ли делать компанию, умеющую работать какими-то методами, например, выпускать системы с какими-то функциями)
культуртрегера (если мы говорим о проектах создания мастерства: выгодно ли учить агентов тому или иному мастерству)

… — могут быть и другие названия.

Но надо помнить: шумпетеровский предприниматель (не агент! роль!) лишь говорит о том, что он в условиях недостатка информации готов рискнуть взять деньги инвестора на проект, который будет работать по предложенной стратегии. Но вот саму стратегию всё-таки вырабатывает прикладной методолог той предметной области, о которой идёт речь, ведь именно он разбирается в лучших (SoTA) методах.

Но и тут есть проблема: выигрышная стратегия всегда приходит сбоку, и никогда не приходит из той предметной области, в которой работаете вы, или работает ваша фирма, или работает ваша целевая система. Поэтому лучший методолог для вашей системы (какой-то из систем в графе создателей) может быть не методолог, который досконально знает именно вашу предметную область, а методолог какой-то другой предметной области. Сигнатура метода будет ваша, а разложение метода — придёт сбоку. Скажем, методы фотографирования останутся — но разложение метода перейдёт от химической фотографии к цифровой, а фотоаппараты станут частью смартфонов.

«Всё новое приходит сбоку», и дальше мы подробней будем рассматривать теорию стратегирования, которая раскрывает это положение более подробно.

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.

Тут хорошо бы спросить, а что мы считаем «будущим»? Что обсуждается? Обсуждаются прежде всего новые технологии, которые будут широко распространены. Технологии — это один из синонимов метода, так что будущее, рассматриваемое с точки зрения прихода новых технологий/методов оказывается предметом рассмотрения методологии. Будущее нам нужно, когда мы стратегируем: пытаемся выбрать тот метод, который нам поможет. Выбираем-то мы сейчас, а вот задействовать метод придётся в будущем. И поэтому стратегирование происходит в условиях неопределённости.

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 технологический 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, эти мутации проявляются в их поведении (в методах работы этих 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.

Особо отметим дешевизну технологий как важнейший критерий: если задействование метода дёшево (малая стоимость инструментов, малое время работы создателей), то его будут задействовать повсеместно — для дешёвых технологий найдётся множество применений.

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 Электротехнической 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, заключённом 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 (революций в методах работы, соответственно в предметах методов, в инструментах и мастерстве создателей) типична. Будущее непредсказуемо: ни содержание изобретения электронного компьютера как инструмента для вычислений::метод, 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 шёл бы микросекунды, но начиналось всё именно так: это было запредельно круто для 1943 года!

Приход будущей технологии не одномоментен, он растягивается на некоторое время:

Технология сначала очень долго считается невозможной, мечтой. Функция/метод чего-то нового (создателя или какой-то системы) уже обсуждается, но конструкция ещё непонятна. Это «знаем что, но не знаем как» может длиться сотни лет, а то и тысячи. Летать людям хотелось давно! А сумели это осуществить не так давно: между первым полётом братьев Райт и полётом человека на Луну прошло всего 60 лет, тут можно говорить об экспоненциальном прогрессе. Машинный интеллект казался невозможно далёким будущим ещё десяток лет назад, а многим и сейчас таким кажется, хотя с его применениями люди сталкиваются уже ежедневно.
Затем это «будущее-в-настоящем» очень дорого стоит и его немного, то есть принципиально новая технология существует, но недоступна 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 дёшевы. Вырастить из младенца и хорошо обучить мудрого человека — очень дорого, а вот задать ему вопрос или подучить какой-то одной новой практике — это обычно дёшево. С искусственным интеллектом получается примерно так же.
Наконец, будущее становится уже настоящим и повсеместным, «не будущим». Новые технологии (то самое «будущее») стоят дёшево, это уже 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 четверть 21 века!

Подрыв подо всей цивилизацией сразу: экспоненциальные технологии и конвергенция

Disruption technologies принято переводить как подрывные технологии¹⁵ — это такие технологии (методы работы!), которые закрывают одни отрасли и открывают другие. Типичная такая цепочка — это технология проводного, а затем радио телеграфирования важной информации, которая была подорвана технологией проводной телефонии, которая был подорвана технологией сотовой телефонии, которая была подорвана технологией смартфона с упором не на звонки, а на передачу данных, а дальше через чаты происходит возврат к «телеграфу», звонки же всё больше — групповые видеозвонки. Восковые валики для записи звука заменились на виниловую аналоговую грамзапись, потом она стала записью на цифровые CD-диски, а потом и вовсе превратилась в сетевые музыкальные сервисы и соединилась с технологией сотовой уже не телефонии, а передачи данных на смартфонах. 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, стало больше «касс самообслуживания» — и кассиров на кассе теперь нужно меньше при сравнимой длине к ним очереди (очередь из трёх человек раньше в крупном магазине была к каждому из двадцати кассиров, а сейчас — к трём). Хотя и это меняется: если речь идёт о методах/технологиях/культуре торговли, то в крупных и даже мелких городах магазинная торговля постепенно перемещается в торговлю через маркетплейсы и службы доставки (в пункты доставки с примерочными, а то и сразу к двери — решена проблема «последней мили» в дистрибуции).

Так что мастерство телеграфистов, мастерство кассиров, как и мастерство работы по всем остальным методам оказывается применимым ограниченно по времени.

Можно ли назвать «профессией» занятость, приходящую и уходящую буквально за несколько лет? Скажем, в 2023 году начали говорить о профессии prompt engineering¹⁹ как профессии создания запросов к несовершенным ещё системам AI. В 2024 году вышла ChatGPT o1, где прямо говорится, что не нужно заботиться о промптах — оказалось, что prompt engineering легко автоматизировать. Профессия умерла, просуществовав буквально год-другой. Мастерство prompt engineering оказалось не нужным, как и мастерство телеграфиста. Не все извозчики стали таксистами, да и жизнь таксистов сейчас резко меняется. Навигаторы и «уберизация» (маркетплейсы такси-сервисов) резко обесценили специфическое мастерство таксования, быть таксистом — это может быть уже не профессией на много лет, а просто «подработкой». А на горизонте уже роботакси, таксисты-люди оказываются не нужными.

Занятость каким-то делом, даже если речь идёт о мастерстве в этом деле, назвать «профессией» нельзя. Это просто «занятость», практикование какого-то мастерства, выполнение в течении какого-то времени (но не всю жизнь) работ по какому-то методу. 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» на долгие годы. Время от времени фирмы делают вираж/pivot, полностью меняя технологии, в которых они мастера. Для стартапов («молодых» фирм) этот «вираж» вроде как норма, но это же норма и для крупных фирм. Конечно, эти «виражи» болезненны: не факт, что новое мастерство окажется востребованным, а ещё коллектив фирмы, который хорош в одном уходящем в прошлое мастерстве, может иметь недостаточно хорошее мастерство, чтобы конкурировать на новом рынке. Kodak с фотоаппаратами, IBM с персональными компьютерами, Nokia с телефонами: все эти фирмы как-то выжили, но не смогли удержать лидерство в ходе перехода на новое поколение технологий.

Технологические подрывы и связанные с ними сценарии вынужденного переучивания миллионов людей, вызваны одной и той же причиной: экономикой экспоненциальных технологий. В экспоненциальных технологиях цена реализации технологии какой-то системой (технология — функция, реализует функцию какая-то система. Помним, что нет бега без бегуна) нелинейно (в полтора-два раза за год, что ведёт к эспоненте) падает.

Поскольку цена реализации какой-то функции (то есть цена соответствующих систем, реализовывающих функцию, а в случае сервиса — цена работы этого сервиса) падает по экспоненте, то изделия и сервисы, реализующие необходимую функцию/«метод работы»/технологию начинают покупать в больших масштабах. Если поездка на такси будет стоить вам месячной зарплаты — вы не поедете, разве что это будет вопрос жизни и смерти, ехать в больницу. Если поездка на такси будет даже дешевле, чем поездка на автобусе (а роботакси вроде как обещают именно такое) — то вы поедете на такси, а не на автобусе. Для дешёвых технологий находится неожиданно много применений: те, кто не пользовался ими задорого, вдруг готовы пользоваться, если они подешевели.

Распространённость новой технологии следует закону S-образной кривой, в которой есть участок буквально взрывного, экспоненциального роста распространённости — 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, при этом — у всех. Кривая падения цены — экспонента (всегда есть, куда падать в цене ещё ниже), а кривая распространения технологии — логистическая, она же S-curve (выходит на плато, ибо становится уже некому продавать — у всех, кому потенциально надо, доступ к технологии уже есть).

Ничего линейного в будущем нет, это цепочка «неожиданных» (хотя 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 техно-эволюция видов систем, причём всё происходит быстро за счёт того, что мемом (информационные модели систем для работы по новым технологиям, по этим информационным моделям 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. Скажем, технология смартфонов от телефонов отличается тем, что главной становится передача данных, а не голосовая связь. Косвенный признак тут — смена тастатуры на дополнительную площадь экрана, при этом ещё и рост размера телефона, чтобы увеличить площадь экрана. Последние телефоны были «чем меньше, тем лучше», а смартфоны хорошо продавались большие, «лопаты».

Первый успешный смартфон (iPhone) появился в 2007 году. Первый планшет (iPad) — в 2010 году.

Почему iPhone появился в 2007 году и имел сразу такой успех? Потому что в этом продукте сошлись множество других экспоненциальных технологий (для каждой технологии говорим о системе, которая даёт эту технологию):

экспоненциально падала стоимость технологии вычислений (транзистора в чипе — закон Мура²⁰),
хранения информации (бита во внешней памяти — закон Кридера²¹),
цифровой фотосъёмки (числа пикселей в матрице камеры — закон Хенди²²),
передачи данных (закон Баттера²³),
а ещё дешёвый сенсорный экран высокого разрешения,
дешёвые литий-ионные аккумуляторы (падение цены на 10-15% в год, это тоже экспонента),
GPS (спутники в эксплуатации с 1978 года, но речь идёт о дешёвых чувствительных приёмниках),
датчики акселерометра и гироскопа (акселерометр на лунном модуле Apollo весил 15кг, в смартфоне вес этих датчиков пренебрежимо мал).

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 год²⁴. Ничего не получилось: технологии уже все были в наличии, но слишком дорого стоили. Особенность тут в том, что в сложных новых продуктах стремительно дешевеющих систем, реализующих разные технологии — много. При этом дешевеют системы, но задействование метода, реализуемого системой тем самым становится дешевле. Поэтому говорят также и об экспоненциальном подешевении технологии. В какой-то момент цена самых разных систем для составляющих какой-то технологии падает в разы, так что стоимость итогового продукта для технологии падает (неожиданно для всех) в разы — и дешёвый продукт мгновенно разлетается по планете, делая «вдруг» доступной ранее повсеместно недоступную технологию.

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 автомобилей²⁵ — 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 публике, но их распространение сдерживается именно тем, что они пока очень дорогие, их эксплуатировать невыгодно²⁶. Но в какой-то момент они распространятся «вдруг», экспоненты работают «внезапно».

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!) и отдельный ускоритель для графики и AI. 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 полвека 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),
технологий автопилотирования, требующих развития как аппаратных средств искусственного интеллекта (специальные компьютеры с ускорителями для умножения матриц), так и развитых нейросетевых алгоритмов,
технологий ориентации автомобиля в пространстве с задействованием лидаров,
технологий замены алгоритмов автомобиля через интернет, не надо приезжать на станции техобслуживания.

Быстрое распространение подрывных технологий можно очень приблизительно разделить на следующие стадии²⁷:

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». Основная характеристика инфраструктуры — это повсеместность, доступность в любой точке, где возникла потребность).

В персональном компьютинге:

сначала появились открытые архитектуры компьютеров (стандартизация),
затем графические интерфейсы (удобство использования),
потом они стали массовым потребительским товаром (доступны даже школьникам, новые форм-факторы — даже смартфон теперь компьютер),
сейчас основной компьютинг идёт вообще в инфраструктурных организациях — дата-центрах.

Интернет в его современном понимании (как все его вебсайты, а не как сервера на протоколе TCP/IP):

начался со стандарта HTML (стандартизация),
затем появилось удобное его использование (разделение оформления и содержания страниц через стилевые описания CSS),
затем появились социальные сети (Web 2.0),
сейчас по факту интернет стал основой для большинства рабочих, промышленных и торговых коммуникаций, это инфраструктура, интернет повсеместен.

В AI:

стандарты уже появились (первым был ONNX²⁸, сейчас их множество), удобство использования — это чат-интерфейсы и голосовые чат-интерфейсы (assistants), а также встроенность в различные специализированные моделеры (copilots).
Массовое использование пока только намечается (по аналогии с интернетом это может быть ситуация, в которой специализированные AI создаются самими пользователями, а не специалистами, пока же это ещё очень дорогое занятие. Тем не менее, уже стали не нужны знания по prompt engineering),
некоторое время ещё нужно ждать до инфраструктурности.

Эти все этапы довольно быстро (экспонента!) пробегаются самыми разными технологиями.

Какие факторы тут влияют на экспоненциальность? Разнонаправленные:

Глобализация (обмен новостями через интернет, глобальные поисковые системы, свобода перемещений лиц и товаров, глобальные системы денежных расчётов, глобальный рынок инвестиций, наличие электронных переводчиков и так далее) существенно ускоряет распространение новых технологий в момент их появления.
Деглобализация (Разделение интернета на анклавы, раздробление платёжных систем, закрытие рынков, ограничение транспортной доступности, ограничение доступа к SaaS и продукции отдельных фирм, ограничение на использование иностранных языков и так далее) замедляет распространение новых технологий в момент их появления. Этот тренд нельзя не учитывать, ибо архитектурно мир не может быть «всесвязным/безмодульным/однородным», это закроет дорогу к развитию мира. Мысль эта контринтуитивна, к ней сразу можно найти множество возражений, и речь идёт о каком-то оптимуме связности, а не полной противоположности (полной «развязанности», повсеместным «железным занавесам», ибо тогда не будет взаимодействия подсистем мира, не будет возможен системный эффект и его оптимизация). Это чисто архитектурное рассмотрение в его современном понимании, к нему надо отнестись серьёзно: подробности можно найти в наставлениях по архитектуре из руководства по системной инженерии: там рассказывается об архитектуре в её современном понимании, в том числе о необходимости нарезки системы на модули и оптимизации взаимозависимостей, и что бывает, если взаимозависимости не ограничивать. Увы, текущие ограничения глобализации не временные, они будут длиться неопределённо долго. Это не зависит от текущих конкретных горячих и холодных войн. Участники этих войн будут меняться, но вот хода на возврат к свободе перемещения товаров, информации, людей (глобализация) не будет. Нет, будут жёсткие интерфейсы с тщательными проверками того, что пересекает границы. Сами границы, конечно, будут меняться, там же конфликты между системными уровнями, как же без этого. Более подробное обсуждение можно найти в подразделах «Этические/политические проблемы естественной эволюции, которые можно решать инженерно» руководства по системной инженерии и «Системная этика» руководства по системному мышлению. Дополнительно надо посмотреть материалы об архитектуре сложных систем от John Doyle²⁹.

Пример подрыва: электромобили уже сейчас дешевле бензиновых автомобилей и их продаётся больше

В своих презентациях (например, по транспорту 22 апреля 2020 года³⁰) Tony Seba рассказывает, что по итогам «чистого подрыва» с 2025 года все новые автомобили будут электрическими, и (с учётом задержек из-за пандемийных и деглобализационных ограничений) этот прогноз выглядит как до сих пор актуальный. Вот график роста числа электромобилей³¹, там хорошо видна экспонента, а в 2024 году ожидается, что 20% проданных автомобилей будут уже электромобилями:

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 сегодня³². Скоро 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).

Ещё одна технология — это технология «беспилотности», которая обеспечивается компьютерным инструментарием: нужны дешёвые энергоэффективные суперкомпьютеры, которые могут быть размещены в автомобиле. Тут тоже экспонента: NVIDIA выпустила автомобильные компьютеры Orin в 2021 году, а в 2024 году новые автомобили (например, Volvo Cars EX90 SUV)³³ комплектуются компьютерами Thor, которые вчетверо более производительные, чем Orin, и всемеро более энергоэффективные.

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. Дело тут не в правительственных субсидиях на электромобили, вопрос чисто экономический, субсидии могут только двигать момент выгодности покупки электромобиля или покупки сервиса электророботакси на год-другой, эти субсидии представляют только маленькую часть цены.

Меньше автомобилей обслужат больше жителей, и они не будут долго стоять. 80% парковочного места освободятся. Электромобили экономичны, и нефти для автотранспорта 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 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.

Новость 2024 года: в Китае (самый конкурентный и большой рынок автомобилей в мире) продано в июле больше электромобилей (51.1%), чем автомобилей с двигателем внутреннего сгорания — при этом продажи электромобилей (NEV, new energy vehicles — чистые электромобили и гибриды, заряжаемые от сети) выросли на 28.6% за год³⁴.

Но это Китай, а вот что в Европе: в Норвегии NEV заняли 91.5% рынка, при этом только чисто аккумуляторные (а не гибриды) машины заняли почти 90% от всех NEV³⁵. Подчеркнём, что гибриды вы тоже можете зарядить на электрозаправке — и поехать.

Похоже, что к 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 счёт³⁶:

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, доставка до двери уже через пять лет вряд ли будет делаться людьми (уже сейчас роботы-доставщики Яндекса заметны в Москве, и даже голосом просят прохожих нажать кнопку на светофоре, чтобы перейти дорогу — сами пока они эту кнопку нажать не могут, но это же только самое начало тренда). Конечно, возврат людей в «оффлайн» на рабочие места и магазины после пандемии произошёл, но это не стало возвратом к старому «доковидному» состоянию.

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

Мир неузнаваемо изменится за ближайшие даже не десять, а пять 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.

Задания

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

Прочитаны материалы о многоуровневых инженерно-предпринимательских программах (https://ailev.livejournal.com/1608515.html, 2022), отслежено, что с этими упомянутыми программами происходит сейчас, опубликованы собственные мысли на эту тему.
Изучены многоуровневые стратегии производителей 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. 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.
Написан пост о том, какие новинки появились на разных системных уровнях продукта вашего текущего рабочего проекта (как самого продукта, так и его частей на несколько уровней вниз, 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?
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! Но работу/job/занятость надо будет менять часто.

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». После чего некоторые люди ожидают, что какие-то из этих улучшенных компьютерных программ могут получить самосознание «как у человека», но они будут умнее и одного человека, и даже всех вместе взятых людей, поэтому смогут «захватить мир». Многие даже разработчики систем AI включились в обсуждение возможных сценариев гибели цивилизации из-за слишком умного машинного интеллекта, правительства разных стран начали издавать законы, сдерживающие развитие технологий. Dell проектирует датацентры с ядерными реакторами для их запитывания, как раз под работу систем с искусственным интеллектом: ожидается нехватка электроэнергии для работы систем искусственного интеллекта, ибо чем больше времени и электроэнергии им дашь «на подумать», тем умнее они будут выдавать ответы — пока, как боятся некоторые разработчики (но не все!) не произойдёт гибели цивилизации. Элон Маск так вообще говорит, что люди не будут работать: любую их работу будут лучше делать роботы.

Мы даже не будем обсуждать тут вопросы безопасности систем AI, это всё равно как обсуждать вопросы безопасности людей: решения в этой сфере чаще всего иррациональны. Мы также не будем обсуждать типовое решение по «утрате работы людьми» — введение безусловного базового дохода (который понимается каждым произносящим этот термин по-разному, нет двух одинаковых пониманий, кроме того, что «откуда-то возьмутся деньги, их будут кому-то раздавать просто так»).

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. Но проблески этой тотальной автоматизации видны уже сейчас.

Важно, что автоматизация будет не только в области умственного труда (knowledge works), но и труда физического — грузчики, сборщики, водители, уборщики. Роботы готовятся сейчас двух видов: четвероногие (при этом вместо «головы» там может быть манипулятор) и антропоморфные, ибо вся сегодняшняя среда обитания приспособлена к физическим размерам человека. То, что роботов делают и четвероногих — это понятно, людям легче понимать, где и как могут быть задействованы такие роботы. Труднее сообразить, что дроны и «коптеры» — это тоже роботы. В этой области трудно приводить ссылки, ибо новости появляются практически ежедневно.

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.

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.

Вот уже довольно давняя история, января 2019. Тогда 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. Аргументы про то, что 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) оказываются вторичными! Ракеты не пилотируются людьми потому, что люди делают больше ошибок, а не потому, что автопилот не бастует и не болеет!

Чтобы покупатели не катались на автономных уборщиках Walmart, место водителя на них отгораживали в 2018 году жёлтыми ленточками³⁷. А ещё 600 роботов BrainOS в 2022 вышли на работу по сканированию товарной выкладки³⁸. Всего только на этой платформе роботов на конец 2023 года выпущено было 30 тысяч роботов-уборщиков, которые убирают площадь 3500 квадратных километров³⁹. Если считать, что один робот заменяет одного человека (что не совсем так), то это небольшой городок уборщиков — но и убираемая площадь получается почти полторы Москвы (2511 кв. км), получается много, по 118000 кв. метров на одного робота. При этом на одной зарядке робот может убрать почти 3 тысячи квадратных метров. А ведь речь идёт только об одной робототехнической фирме и одном виде труда!

Уборщики — это далеко не единственный вид 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)⁴⁰.

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 economy⁴¹) 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 из праксеологии как варианта методологии!) больше желание развлечений — и избыток средств люди будут тратить на это.

Сдвиги в занятости налицо, растёт сектор услуг — заговорили даже о «маникюрной экономике» (the manicure economy)⁴², так назван очередной сдвиг массовых работ от офисной-распределительной к «грумингу»⁴³.

Это не первый такой сдвиг в занятости, мы уже упоминали, что раньше были сдвиги от заводской фабричной работы к современному состоянию увеличенной доли работы с высокой долей умственного труда, а ещё раньше — от крестьянской работы к заводской фабричной.

Количество маникюрщиц в мире за последние 20 лет увеличилось впятеро. Автоматизация потихоньку вытесняет текущие работы и уменьшает стоимость жизни. Люди могут позволить себе «выгорать» (то есть проявлять недовольство имеющейся у них работой настолько, что бросать её, не рискуя умереть с голоду) и заниматься тем самым грумингом как персонально оказываемыми услугами массажа, маникюра, банных и спа услугах, ароматерапии (при полном понимании, что это развлекательный ритуал и никто никого не лечит) и далее по всему списку подобных мероприятий. Массовое репетиторство тоже тут (а рынок ему создаёт, конечно, обязательный экзамен).

Маникюр начинает восприниматься как жизненная необходимость, причём он должен радовать, то есть быть разным. Надо иметь разнообразие лаков, но мелких упаковок «на один раз» нет, а кроме того, надо сошлифовывать предыдущий лак, что тоже делать самому неудобно, и вообще красить самому неудобно. Ногти быстро отрастают, раз в пару недель надо идти «на ногти» — и делать маникюр, при этом ещё и записываться, как к врачу, чтобы не стоять в очереди. Это породило даже мем:

Походы к психологу, массажисту, в спа — тот же тренд «персональных сервисов», люди делают груминг друг другу (в том числе и в мозгах). Есть несколько лет, чтобы рост маникюрной экономики продолжался, люди переходили с низкооплачиваемых работ, где контактируешь с оборудованием и материалом, но не людьми (типа «швея на фабрике» или вариант знаниевой работы «корректор в издательстве») на личное обслуживание друг друга. Только в США число рабочих мест в сфере ухода за кожей и профессионального макияжа выросло с примерно 14000 в начале нового тысячелетия до почти 70000 в 2023 году. Число рабочих мест в сфере маникюра выросло с менее чем 30000 до почти 150000.

В статье про маникюрную экономику дальше идёт список профессий с максимальным ростом занятости за двадцать лет. Там, конечно, есть машинисты метро и водители городских автобусов, равно как специалисты аэродромов и пилотов (транспортная сеть развивается), операторы по обслуживанию нефтяного и газового оборудования (нефть и газ всё-таки в основе энергетики, энерговооружённость растёт, в том числе и транспорта), и даже специалисты по надзору (compliance officers), но всё-таки это выглядит в табличке как исключение — они теряются среди массажистов, персональных финансовых советников и даже тренеров собак. По большому счёту, такси и курьеры — они тоже тут, работают по персональным заказам, «облечены доверием» и должны поддержать минимальную коммуникацию с клиентом, а не просто выполнить свою работу.

Этот тренд тоже недолгий, он будет перемолот двумя новыми технологиями:

AI возьмёт на себя умственную часть работы, может даже развлекать клиента (разговоры с AI уже не редкость, рекомендательные системы для выбора сервиса делаются современными технологиями довольно просто — это проще, чем медицинская диагностика, а её делают уже не хуже врачей). С репетиторством тут ещё проще, эксперименты на эту тему идут вовсю, ибо программа экзаменов и что там нужно отвечать, хорошо известна, ошибки учеников тоже хорошо известны.
роботы возьмут на себя физическую часть работы, в том числе и в маникюрном деле, при этом значительная часть работы уже выполняется даже не руками работника, а мелкими станочками, а маникюрные роботы⁴⁴ уже есть, им для распространения надо только подешеветь.

За среднеоплачиваемыми офисными работниками (в том числе линейными менеджерами) и даже высокоплачиваемыми инженерами тоже придут, конечно, но чуть попозже. Так, за двадцать лет потребность в работах вроде "бюджетный аналитик" уменьшилась на 40%, а в работах вроде авиационных и космических инженеров уменьшилась на 25% (данные из таблички всё в той же статье). Так что общий тренд тут — чем более высокооплачиваема работа, тем она оказывается стабильней (и часто она требует довольно плотных контактов с людьми), чем менее оплачиваема — тем больше от работы с чем-то неживым она оказывается переползающей к работе с людьми. Вот вам и рост soft skills — то есть умение не переругаться со всеми, а как-то наладить отношения.

Шутка: если вы занимаетесь личным стратегированием и пытаетесь понять, в получение какого мастерства вам надо инвестировать своё время, вам платят мало и вы мало общаетесь с другими людьми (скажем, вы сейчас инженер, который смотрит только в экран своего CAD), то подумайте о карьере массажиста, на некоторое время (пока не появится робот, который будет массажировать лучше вас, или другой инженер, который тоже переквалифицировался в массажиста, попутно получив медицинское образование) это поможет. И да, ещё надо будет научиться приятно общаться и самому хорошо выглядеть. При этом в этой шутке есть только доля шутки.

Чтобы в быстро меняющемся (иногда в корпоративном стратегировании говорят VUCA⁴⁵ — volatility, uncertainty, complexity, and ambiguity) мире найти своё место, надо понимать, как вообще устроены отношения людей по поводу коллективной работы. Много людей разных профессий и роботов с разными инструментами коллективно делают что-то чудесное, объединяя свои уникальные знания — как они договариваются? Как можно договариваться, а ещё лучше — договаривать всех этих людей между собой эффективней? Например, задействовать мастерство сильного мышления — мастерство рациональной работы, системного мышления, методологии, системной инженерии. Как быстро выучить себя и коллег новому мастерству? Задействовать мастерство инженерии личности. Как хоть что-то уже знать про устройство организаций и проектов, в которых надо будет участвовать, понимать происходящее не только на уровне ощущений и эмоций, но и хоть как-то рационально — это мастерство системного менеджмента. Да, это ровно содержание программы рабочего развития мастерской инженеров-менеджеров. Другое дело, что эта программа для тех, кто уже имеет высшее образование, а надо бы такому учить ещё в школе или (если уж в школе никак не получается) в вузе.

В любом случае, готовьтесь менять работы и проекты часто, это бег по тонкому льду, долго удержаться на одном месте уже невозможно, а будет ещё невозможней. Ещё пару десятков лет назад человека, который быстро перелетал с одной работы на другую, называли «летун». Сейчас такому уже никто не удивляется. Удачных проектов, которые развивают какие-то системы много лет — их мало, больше проектов, которые успевают выпустить лишь несколько версий удачной системы, и затем в эти проекты приходит сбоку новая технология, и либо проект разваливается, либо этим новым начинают заниматься новые люди (или новые роботы).

Главное мастерство (людей, роботов, организаций — это неважно) уже сейчас — выполнить стратегирование, найти и затем быстро освоить новый очередной вид работы (очередную технологию, метод, культуру, инженерный процесс, рабочий процесс). Тут надо ещё понимать, что кроме собственно инженерной части (уметь разобраться с каким-то станком/софтом, чтобы на нём получить нужный результат), надо будет становиться частью какой-то организации, много общаться — и с людьми, и с системами AI, и даже с целыми другими организациями (например, другими оргзвеньями, другими предприятиями, другими рабочими группами проекта) как целым. Ибо рабочие роли, где надо просто крутить ручку на знаниевом или физическом конвейере, не обращая внимания на происходящее вокруг с людьми и их постепенно автоматизируемым окружением, будут исчезать.

Людям придётся массово превращаться из условных одиноких волков в условных кошечек, которые вроде гордые и независимые, но зато крайне симпатичны и даже ласковы, чтобы их кормили. Кошечки, конечно, по большому счёту не нужны, это даже не собаки, которые могут быть служебными. Но без кота и без маникюрщицы жизнь не та, поэтому эти занятости востребованы. То есть достаточно быть ласковым и ухоженным, а также уметь ходить в туалет, а не под себя, чтобы быть прокормленным не хуже котов, а также быть прогулянным не хуже собак. Но если хотите чего-то большего, придётся получить образование.

Образование (усиление интеллекта путём обучения интеллект-стеку фундаментальных методов, мы занимаемся образованием и при обучении методологическому мышлению по нашему руководству) как подготовка к жизни означает не то, что вы получаете какую-то профессию (она всё одно пропадёт через год-другой), а то, что вы быстро справитесь со сменой занятости. Каждый год у вас будет как «выпускной», снова «выход в жизнь», снова «начинаем работать».

При этом необразованных котов очень, очень неплохо кормят. И они крайне нужны, востребованы на рынке. Если верить данным производителя кормов и товаров для животных Mars Petcare, в 2021 году в России насчитывалось 40,8 млн домашних кошек и 22,6 млн собак. Такие животные были в 59% семей. А на маникюр и массаж ходят, даже если уже совсем сил не осталось, откуда и мем (хотя, конечно, не всё население ходит). Так что думайте: может быть, вам и не нужно хорошее образование с какими-то трудными hard skills типа умения разбираться с абстрактными неформальными и формальными описаниями методов (руководство по методологии). Классическое образование вообще когда-то учило мёртвым языкам, сейчас хотя бы живым языкам учат, хотя часть из них — языки программирования и моделирования. Эти языки программирования, моделирования, онтологизирования (иногда говорили «инженерии знаний») — про одно и то же, это языки описания алгоритмов, причём мы уже обсуждали, что алгоритмы выполнения компьютерами вычислений и алгоритмы выполнения создателями работ общего вида — это одни и те же алгоритмы. Получается, умение моделировать (в том числе моделировать методы/технологии/культуры) — это важнейшее умение, языками надо владеть в том числе и для того, чтобы выражать ими алгоритмы каких-то методов.

Но просто «быть умным» или даже «быть мудрым» явно не хватит для того, чтобы обрести стабильность. 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 — это точно невозможно ни фирме, ни человеку! Старая работа будет существовать некоторое время, а затем «неожиданно» подрываться и исчезать по самым разным причинам, приходящим «сбоку», поэтому и вам, и вашей (постоянно развивающейся, обучающейся новым рабочим процессам, новым технологиям, новым культурам производства, если она хочет уцелеть) компании нужно будет постоянно задействовать своё умение делать что-то новое.

Нужно будет регулярно вписываться в новые проекты, занимать какое-то место в прежде чужих для вас графах создателей. Если вы этого не умеете, то придётся научиться, то есть приобрести какой-то уровень интеллекта как способности решать проблемы, которые раньше не встречались. Вы должны уметь разобраться со стратегией той организации, в которую попали и согласовать свою собственную стратегию с этой стратегией организации. И лучше бы вам это сделать как симбионту для этой организации, чем как паразиту.

Подчеркнём ещё раз, что все эти рассуждения о неминуемой тотальной безработице и одновременно «многоработице» безмасштабны: они относятся к ролям личности, к личности в целом, а также к команде, коллективу (команде команд), организации в целом. Более того, это относится и к системам AI, и к роботам (проблемы роботов старых моделей, оказавшихся на свалке, очень частый сюжет в фантастике, но скоро это станет не фантастика. Сколько у вас дома оказалось вполне исправных телефонов и ноутбуков, которые просто устарели? Давно выкидывали последний такой? К вам и вашей организации это тоже относится: вы ведь тоже можете оказаться «старой моделью»).

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 при сопротивлении автоматизации (луддизм⁴⁶ разного сорта) людей всё равно придётся уволить, но уже может быть вообще всех в силу того, что компания разоряется и не может больше платить зарплату (в этот момент это «зряплата»), а не только тех, кого нужно было вовремя заменить роботами. Если вы в компании много автоматизируете, причём больше, чем конкуренты, то парадоксально, но вы будете расти — скорее всего, вы будете не увольнять людей, а нанимать их. Но и это будет временно, вечный рост не гарантирован. В эволюции всегда так. Динозавры доминировали, но вымерли. Фирма Kodak была знаменитой, но сейчас она практически неизвестна.

Если в организации в ходе автоматизации/«цифровой трансформации»/интеллектуализации высвобождаются люди, необязательно сохранять им рабочие места. Высвобожденные люди найдут себе новую работу, причём не обязательно внутри этой же организации. Может быть, они найдут себе работу/job/занятость даже лучше, чем она у них была. Но если организация быстро растёт в силу той же автоматизации, новую занятость люди найдут в той же организации. В любом случае, уволенные не останутся безработными! Это не ответственность организации трудоустраивать всех высвободившихся работников, это ответственность работников находить себе работу/job/занятость и быть достаточно образованными для этого!

Инновации: всегда сбоку

Инновации — это не любые технологии, а только те, системы и сервисы для которых сумели выйти на рынок и продаются с прибылью.

Большие эволюционные переходы в технологиях называют подрывом/disruption: появление инновации, заставляющей производителей продуктов-конкурентов делать «вираж» или вообще исчезать с рынка. Скажем, появление автомобиля подорвало всю гужевую («лошадиную») инфраструктуру: сделать «вираж» или вообще уйти с рынка вынуждены были поставщики подков, кнутов, карет, конезаводчики.

Прорыв/breakthrough — это когда появилась инновация, которую способны повторить участники рынка, что даёт возможность этим участникам не исчезнуть. Обычно речь идёт о каком-то развитии технологии, но не её смене. Так, прорывом был переход от германиевых транзисторов к кремниевым: это резко удешевило производство и подняло характеристики. Но переход на кремний не привёл к подрыву каких-то бизнес-эко-систем, не заставил какие-то фирмы делать «виражи» или вообще разоряться.

Проблема с непредсказуемостью будущих технологий как прорывных или даже подрывных в том, что все прорывные и подрывные инновации происходят не из тех отраслей, где они реализуются — поэтому-то их и невозможно предвидеть, раннее их развитие невозможно отследить. Конечно, можно найти какие-то контрпримеры для использованного квантора всеобщности «все», но это будут, скорее, исключения, чем правило.

Речь идёт об изобретении как результате стратегирования: есть какая-то недоступная функция/метод/технология гипотетической системы, надо придумать конструкцию из экономически оправданных аффордансов, которые выдадут в своём взаимодействии эту функцию системы. Если нашли — то вот она, инновация: подрыв или прорыв. Если не нашли, или даже нашли, но экономически пока это невыгодно — ищем дальше, инновации нет, даже если есть работающий прототип. Тут можно спорить, должен ли быть MVP или MAP (minimal awesome product) экономически выгоден, или он должен быть всего лишь «доказательством идеи» (proof of concept, PoC).

В любом случае, нужные аффордансы приходят «сбоку», из других предметных областей, нежели рынок целевой технологии. Микроволновку изобрели спецы по радарам, а не производители кухонного оборудования — мясорубок и холодильников. Компьютер на радиолампах изобрели радиоэлектронщики, а не математики. Самолёт — владельцы мотоциклетной мастерской братья Райт⁴⁷. Роботами-юристами начали торговать в России провайдеры сотовой связи МТС и Мегафон⁴⁸. Они же торгуют ещё и музыкой. Сбербанк уже тоже торгует музыкой⁴⁹, и он уже не «банк», а просто «Сбер». Рынок такси взрывает не только Uber, но в России это Яндекс.такси⁵⁰, ибо Яндекс уже не только интернет-поисковик.

Откуда придёт подрыв вашей (личной или корпоративной, стратегирование в них имеет одну природу) технологии — непонятно, но чаще всего это будут «пришельцы сбоку». Своих-то конкурентов вы отслеживаете, но что делать с тем, когда самые сильные конкуренты появляются стремительно «из ниоткуда», «сбоку»? Их не отследить, слишком много предметных областей надо отслеживать на предмет потенциальных изобретений, это нельзя спланировать.

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

В иллюстрации⁵¹ 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 bokeh⁵² 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 — потребовались 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) шли в 2023 уже на уровне 1977 года, причём эти цифры продолжают падать⁵³.

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 с 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, прокторинг⁵⁴ 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 съёмки, 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 и эмотиконов для социальных сетей, сервисы редактирования фотографий, сервисы производства видео, сервисы «оживления фотографий», возможности тут бесконечны, и это всё уже можно купить, а кое-что из этого доступно и бесплатно.

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» (spaceplate), 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 объективами⁵⁵.

Say goodbye to your camera bump: uOttawa researchers miniaturize optics by discovering counterpart to lens

Если перейти на подобную оптику, то можно получить плоские телескопы, плоские микроскопы, и никаких утолщений для камер на задней панели смартфонов — вопрос теперь только в том, чтобы это сделать коммерчески выгодным. В области микроволн такие устройства в составе аппаратуры (а не только в экспериментальной установке) уже сделали⁵⁶, в оптическом диапазоне — пока нет. Такая новая оптика придёт в классическую оптическую промышленность сбоку, производители телескопов и микроскопов никак не ожидают, что подобная новинка появилась не от конкурирующих производителей телескопов и микроскопов. Предыдущий тип оптического элемента «линза» был предложен 400 лет назад, и с тех пор не было новинок — до 2021 года! Изобретатели «пространственной пластины» 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. человек⁵⁷. 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 работы⁵⁸, беда пришла «сбоку».

Мир меняется от принципиально непредсказуемых факторов, которые приходят «сбоку», из неожиданных мест. 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 для ускорителей матричных умножений (GPU) пришли в лингвистику «сбоку» — и они теперь на лингвистическом фронтире с момента появления архитектуры transformer⁵⁹ 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 логике⁶⁰.

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 регрессия⁶¹, 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»⁶². 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 DataRobot⁶³. Новую физику теперь ждут из большой физической модели на нейросети, создаваемой по примеру большой языковой модели⁶⁴. Эти примеры можно продолжать и продолжать: критики продолжают утверждать, что автоматизация творчества (ибо наука вся базируется на творчестве) невозможна, а инженеры просто автоматизируют и творчество тоже.

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 рациональное оценивание 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 и неантропоцентрично: реализуется и отдельными людьми с их компьютерами, и большими организациями с их компьютерами, и даже просто компьютерами с системами AI. 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 самых разных работников: инженеров, менеджеров, продвиженцев, учителей, чиновников, 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)!

Автоматизация предлагает в том числе облегчение труда (вплоть до полной замены этого труда) для самых разных людей, занимающихся выдвижением догадок/гипотез/guesses в самых разных деятельностях. Современные системы AI вроде ChatGPT уже могут выдвигать какие-то гипотезы, но таких сервисов много, они уже конкурируют, цена рациональных объяснений всё более и более сложных явлений 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.

Разработчики алгоритма Eureqa не имели какого-то отношения к физике, ко всей этой космологии и гамильтонианам, они просто «разрабатывали алгоритмы искусственного интеллекта», что бы это ни значило. Им всё равно, объяснять ли подобным алгоритмом движение планет, или объяснять 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. Их алгоритм реализует научное мышление.

Так что и классическая наука уже не будет прежней, к ней тоже 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 Го⁶⁵.

Почему все эти вопросы обсуждаются в руководстве по методологии? Потому что стратегирование это всё должно учитывать, вы должны понимать, откуда в жизни берутся новые методы работы и поддерживающий их инструментарий.

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, опубликовано множество статей. А лет через пять ждём, что новые законы природы будут грести уже лопатой. Лет через десять 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 (или уже не понимают), что происходит — как уже сейчас «старые лингвисты» не понимают, как устроены современные системы машинного перевода, которые вроде бы должны использовать разработанную классическими лингвистами теорию языка, но по факту они её не используют, поэтому огромное количество теорий языка в большинстве своём оказались невостребованными.

Искусственный (он же машинный) интеллект развивается сейчас особенно быстро, и Тим Урбан даже нарисовал про это иллюстрирующую экспоненциальные технологии картинку⁶⁶:

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. То, что GPT o1 будет отвечать на трудные вопросы на уровне докторов наук⁶⁷ (хотя иногда и откровенно ошибаться в лёгких вопросах), но ещё она будет общедоступна сразу после её анонсирования⁶⁸ — это тоже трудно было представить. Но это всё уже есть, и это только начало. Не верьте, когда говорят про принципиальные ограничения AI по сравнению с интеллектом людей — принципиальных ограничений нет. Да, искусственный интеллект может делать ошибки, и будет делать ошибки всегда. Но и люди тоже их делают.

Машинный интеллект по сфере своего использования такой же, как естественный: он может применяться везде. В том числе и в диджействе. Технология NeuralMix⁶⁹ может разделить трек на вокал, перкуссию, бас и всё остальное. Смешивать два трека диджею можно уже не целиком, а отдельно каждую из инструментальных частей трека. 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, таких сервисов уже много. Сочиняет ли новую музыку, или только перемешивает в новых сочетаниях давно известное? Конечно, сочиняет. Ответ юристов музыкального сервиса Suno⁷⁰ на иск компании Sony в том, что в обучении были использованы треки этой компании был прост⁷¹: треки не копировались, а именно что были изучены, ровно как музыка изучается композитором. А потом неживой нейрокомпозитор сочиняет свою музыку, развивает музыкальную культуру. Он не копирует какие-то музыкальные произведения, он воспроизводит стили и жанры. Музыкальный AI моделирует методы, используемые музыкантами разных стилей и жанров, но не копирует произведения, там нет базы данных произведений! Есть знания о жанрах.

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 факт⁷². 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 DeepL⁷³ и отчуждённое от людей умение машины редактировать английский текст в соответствии с каким-то стилем в сервисе Grammarly⁷⁴. 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, можно с мая 2025 года в реальном времени беседовать по видео с синхронным автоматическим переводом⁷⁵.

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 году⁷⁶, а в июне 2021 (мотивированный COVID-пандемией спрос породил предложение!) их стало 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.

Если рассматривать алгоритмику в сочетании с новыми видами компьютеров (квантовые компьютеры), то и тут есть прорывы — квантовыми алгоритмами почти не занимались, ибо не было доступности квантовых компьютеров. Но вот когда такие компьютеры появились, появились и новые алгоритмы. Например, оказалось, что для успешного решения задачи коммивояжёра может требоваться всего один кубит⁷⁷. Получается, что алгоритмика получает новое дыхание не только от математиков, которые придумывают новые алгоритмы, но и от физиков, которые придумывают новые компьютеры — компьютерная наука (информатика, computer science) является экспериментальной естественной наукой (подробней об этом — в руководстве по интеллект-стеку).

Время изменения массово используемых в мире технологий начинает быть более быстрым, чем время переобучения и человека, и отдельной организации, а затем и отдельных AI на задействование новых технологий. 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. 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/

Моделирование: всё новое приходит сбоку

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) технологий/методов/практик/«рабочих процессов» вашего проекта.

Номер п/п	Ключевая технология	Если бы вам пришлось изобретать эту технологию за пару десятков лет до её появления, то развитием каких систем нужно было бы заняться, чтобы ускорить появление этой технологии?	Если бы вы попали в то время (пару десятков лет до появления технологии) и решили её изобрести — какая вероятность (в процентах), что вы бы догадались отрабатывать для этого её ключевые системы, потом «пришедшие сбоку» в вашу предметную область?
1.
2.
3.

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

Номер п/п	Текущая ключевая технология	Обеспечиваемое текущей технологией конкурентное преимущество	Наиболее перспективная новая технология	Прогноз, когда альтернативная наиболее переспективная технология даст аналогичные результаты, как и текущей технологии	Учитываете ли вы скорость (экспонента в скорости развития альтернативной технологии)	Срок, когда нужно переходить на новую технологию	Когда начинать подготовку для перехода на новую технологию	Текущие действия по переходу на новую технологию	Ответственный за переход исполнитель роли менеджера по развитию, и знает ли он о необходимости перехода на новую технологию
1.
2.
3.

Архистратегии ежа и лисы

Корпоративное стратегирование (оргстратегирование) по большому счёту идентично личному, разница только в том, что пока сервис-ориентация (подробней об этом было в «Системном мышлении») не победила окончательно, компании могут ориентироваться на выпуск систем-продуктов, а личность всё-таки ориентируется на приложение своего мастерства как оказание сервиса. Помним при этом, что сервис — это синоним метода создателя-провайдера, только применяемого для изменения состояния внешних предметов метода, в том числе внешних систем (но могут быть и варианты, например, предметом метода может быть описание системы, но мысль провайдера в этом случае всё равно должна дотягиваться до физического мира и интересоваться тем, как будет использовано описание для изменения состояния каких-то систем).

Джим Коллинз в материалах своего сайта⁷⁸ для книжки по корпоративной стратегии «От хорошего к великому»⁷⁹ (2001 год) предложил вариант нахождения своего «призвания» (иногда сегодня это называют японским словом «икигай»⁸⁰ — 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 метод реагирования на неизвестную ему ситуацию: 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. В бизнесе это примерно соответствовало очень модному в 20 веке SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats)-анализу⁸¹.

В личном стратегировании Коллинз предлагал 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», вы можете не заметить общее между пунктами в этих списках. Сегодня можно было бы отдать такие списки AI-ассистенту (заодно заметим, что ещё не каждый найдёт три листа бумаги для того, чтобы сделать эти списки по методу, предложенному Коллинзом всего четверть века назад).

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 и для компаний, и для людей 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 при встрече с проблемой (которую пока неизвестно, как превратить в задачу, решаемую известным методом): 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 происходят быстро и изменения различны по своей природе. Какой выход? Просто выполняйте практику, предложенную Коллинзом, регулярно! Это не «определение вашего призвания в жизни». Это определение интересного, выгодного и посильного дела «на сейчас». Стратегия лисы — это просто «ситуативная стратегия ежа», которая выполняется не один раз, а ритмично, регулярно. Стратегия — это ничто, стратегирование — всё, каждый раз вы заканчиваете очередной такт стратегирования новой стратегией.

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

Туман будущего не позволяет поставить какую-то долгосрочную цель, не позволяет долго использовать единожды 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 далёком будущем и поэтому не может считаться «мечтой». У вас будет просто рабочий проект, очередной шаг в жизни. Не романтично, ибо без «мечты», но зато работает!

Что же делать? Разве не стыдно не быть романтиком (хоть человеку, хоть компании — рассуждения тут похожи), не иметь какой-то очень далёкой и плохо сформулированной в далёком детстве 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 хотя бы лежи в направлении цели» — это враньё, поэтический язык, манипулирование.

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? Ничего не делать, просто постоянно стратегировать: вовремя менять мечту. Новые обстоятельства — новая мечта, только и всего.

Интересно, что есть метод ретроспективного придания смысла, суть которого — замаскировать стратегию лисы под стратегию ежа, выдать более-менее случайный успех за тщательно спланированную удачу, результат выполнения какой-то долгосрочной стратегии. Про придание смысла довольно часто говорят в организационном развитии, ибо людям трудно признать, что большинство наблюдаемых событий являются не результатом реализации чьих-то стратегий и выполнения тщательно составленных планов, а результатом эволюции, одновременно реализующихся в условиях жёсткой конкуренции за ресурсы самых разных методов. Какие из них приведут к удаче обычно трудно предположить, но если не игнорировать эту удачу, то можно попробовать «придать смысл» задним числом, ретроспективно. Особенно этим славилась фирма IBM, которая в конце 20 века ставила довольно много разных экспериментов в части продукта, но во всех пресс-релизах по поводу выпуска удачных продуктов она писала, что «данный продукт стал итогом реализации дерзких стратегических планов наших учёных и инженеров», дальше выдавалась какая-то последовательность событий, в которой и впрямь можно было углядеть, что это были логичные шаги. Другое дело, что эти цепочки событий, которые и впрямь случались, не были запланированными, их не было предусмотрено в стратегиях. Поэтому не путайте стратегии, которые вы только что выбрали из многочисленного числа кандидатов и будете реализовывать (гипотезы о том, что метод сработает) и стратегии, полученные как «ретроспективное придание смысла» как попытку выдать какие-то результаты как мудрость стратегов, которые их предусмотрели.

Если вам в жизни что-то удалось, то довольно легко описать этот успех и сказать, что «я с детства об этом мечтал» — тогда все ваши проекты будут выглядеть как тщательная подготовка к успеху, долгий и трудный путь к успеху, результат собранности на реализации мечты. Не путайте «ретроспективное придание смысла» и стратегирование.

Моделирование: икигай по методу Коллинза

Выполните нахождение икигая по методике Коллинза.
Выполните нахождение икигая 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

К чему страсть сейчас	К чему была страсть пять лет назад	К чему талант сейчас	К чему был талант пять лет назад	За что платят сейчас	За что платили пять лет назад

Задания

Поставьте отметку о выполнении следующих заданий:

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).

Мечту вполне можно иметь. На мечте просто нельзя застревать.

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 стратегирования. Такой литературы сегодня много, и это счастье. Раньше таких книжек не было, всех поголовно уговаривали выбрать «дело жизни», желательно в раннем детстве, и вот литературы про пользу «мечтаний надолго» (что означает разовое раннее стратегирование, при этом почему-то даже признавалось, что up-front планирования сделать нельзя, но up-front стратегию сделать можно — agile планирование «на лету» ведь следует за agile стратегированием «на лету»). Конечно, у вас может быть и смысл жизни, и мечта, и даже какие-то планы, даже долгосрочные. Другое дело, что это текущий смысл жизни, текущая мечта, текущие планы — это совсем другое дело, вчера они были одни, завтра будут другими. Но если вы считаете, что всё это должно появляться где-то в раннем детстве или хотя бы в студенчестве, а потом не меняться всю жизнь — вы глубоко не правы. Мечту можно иметь, но на мечте нельзя застревать.

Люди страдали, если у них не обнаруживалось цели в жизни, или эту цель в жизни приходилось менять каждые несколько лет. Это сильно противоречит тому, что предлагалось классической литературой, советами родителей и учителей — тех, кто постарше, кто помнит о временах не то что «профессий», но вообще «династий» (когда несколько поколений семьи выбирали одну и ту же занятость). Страдать от отсутствия «одной большой цели в жизни» не нужно, это абсолютно 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 после того, как заметили — вовремя заменить эти цели! Никаких «скреп», «заветов предков/основателей», «детской мечты», «столетней традиции». Жизнь изменилась так, что старые цели не работают — немедленно 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 (а задачи приписываются тогда к тактике).

Мы считаем, что тут говорим о долгосрочной стратегии как методе работы, которого мы придерживаемся на протяжении какого-то долгого (годы) времени. Наличие стратегии полезно, её можно описать в виде самых разных моделей. Это явное описание стратегии позволяет согласовать предметы интереса многих ролей внутри личности, если речь идёт о личном стратегировании, или внутри организации, если это корпоративное стратегирование.

Поэтому от невнятных «долгосрочных целей» переходим к разговору о стратегии. Нужно часто обновлять (изменять частично, изменять полностью, то есть делать «вираж»/pivot) стратегию — метод, которым мы хотим изменить мир к лучшему, решить какую-то проблему. 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 начальной «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. Более того, сейчас эта мысль подросла: он хочет уже не просто послать оранжерею на Марс, а переселить туда миллион человек, чтобы как-то защитить человечество от космических экзистенциальных рисков.

Эта «мечта» не мешает Элону Маску заниматься самыми разными проектами, которые подворачиваются под руку — и электромобилями, и человекоподобными роботами, и искусственным интеллектом, и социальными сетями, и транспортными туннелями, и солнечными панелями, и ракетостроением (вроде бы это и отвечает мечте), и спутниковой связью. Одно дело «нарисованный пиарщиками образ», другое дело — реальные дела. Тут тоже есть «схемы» (оформление в каком-то приемлемом вовне формализме того, что реально происходит. Например, схемы уменьшения налогообложения). То что реально происходит, и как это подаётся широкой публике могут разительно отличаться. Да, у Маска есть «хотелка» летать на Марс и даже переселить туда часть человечества. Одна из множества «хотелок», но отнюдь не всепоглощающая страсть, не единственная «мечта детства».

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 методы работы (включая сигнатуру: какие состояния каких объектов вы хотите изменить вашей работой по стратегии), то есть меняйте стратегию!

Пожалуй, самая известная книжка из литературы по постоянному стратегированию как постановке краткосрочных жизненных и корпоративных целей и избеганию долгосрочных — это «Антихрупкость» Нассима Талеба⁸².

Книга "Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса"

Описанный в книжке идеал — быть «рациональным фланёром⁸³», который пересматривает свой маршрут на каждом шагу, чтобы сделать его зависимым от полученной новой информации. Это ключевой момент: никогда не стратегировать «на будущее». Методы не надо выбирать такие, которые подробно расписывают многолетние занятия. Не надо также ставить каких-то долгосрочных (на много лет) конкретных достигаемых тяжёлой работой целей, то есть не надо бежать «куда». Наоборот, нужно всегда бежать со всех ног «откуда», в любом направлении (а не в одном «целевом»!) от появляющихся неудовлетворённостей, отталкиваясь от того, что вам уже известно про себя и про мир на текущий момент. Через довольно короткое время после первых же действий по этому бегу «откуда» будет известно о ситуации больше (в том числе и то, что ситуация изменилась — это уже другая ситуация), поэтому надо будет менять стратегию, делать новые ставки на то, что новая стратегия будет успешна.

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. Это даёт свободу: вы не как зомби идёте к какой-то конкретной цели, но вы выбираете из огромного числа методов, которые позволяют вам наоборот — уходить от каких-то состояний.

Если всё вокруг хорошо, то всё рассуждение по-прежнему применимо, ибо речь идёт о предсказании неудовлетворённости: надо изменить себя (в том числе улучшить модели себя для этого) и мир (в том числе улушить модели мира для этого) так, чтобы предсказание говорило, что всё будет хорошо и в будущем!

Такое стратегирование полностью соответствует тому, что говорит мизесовская праксеология: действовать человека заставляет чувство неудовлетворённости, беспокойства от текущих и возможных в будущем проблем. Жизнь меняется, меняются текущие проблемы и меняются предсказанные возможные в будущем проблемы, а также меняется стратегия как предсказание лучшего способа ухода от этих проблем, предсказание лучшего способа добычи ресурсов для ухода от текущих и будущих проблем. Поэтому стратегия будет меняться по мере изменения состояний себя и состояний мира!

Не нужно быть рабом собственной мечты и уверенности в её незыблемости. Долгосрочная мечта призрачна, она обманет. Не чувствуйте вины от того, что вы и/или ваша компания «поменяли мечту»⁸⁴. 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»⁸⁵, чтобы ставить на реализацию мечты, которую можно осуществить только через много-много не просто рискованных, но вообще непонятных шагов: когда у вас нет никакой стратегической идеи (идеи о методе создания целевой системы) в части концепции системы, которую вы создаёте, то есть нет идеи о том, существует ли в мире аффорданс (конструктивная часть, которую вы можете использовать для реализации функции, без которой система не заработает). Помним, что легко продать за довольно большие деньги вечный двигатель, скатерть самобранку, суперинтеллект — если будет понятно, из чего можно такое сделать в обозримое время. То есть «хорошая маркетинговая идея, наличие рынка» не означает автоматически успеха в стратегии.

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, а не в начале пути, не стройте длинного маршрута заранее. И удача время от времени будет вам улыбаться, случай будет работать на вас.

Проект, в котором вы не знаете какой-то верхнеуровневой концепции системы — очень, очень сомнителен. Если вы оказались в проекте по созданию вычислительной машины во времена Бэббиджа, то вам ещё ждать сотню лет, 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 и у вас появится концепция системы — то самое время считать ваше поведение нерациональным, вам надо немедленно менять проект. Менять ли и стратегию тоже? Да, 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 факт, что изобретёте именно вы и до того момента, как кончатся деньги ваши и других инвесторов.

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

Если вы понимаете, что проект «дохлый» (системное мышление — санитар леса, быстро помогает такие проекты обнаружить) — бросайте его немедленно, даже если вы (человек или компания) долго им занимались! О затратах просто забудьте, не умножайте их. Каждая новая вложенная в этот «дохлый» 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 и несчастливо — 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 выжившего⁸⁶: 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 Элоном 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 (решений по поводу того, чем же будет заниматься ваша фирма или вы, что поднимет стоимость вашей фирмы или вас лично) 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: 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. 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, мышление тут будет одинаковым.

Уйти от принятия бизнес-решений (решений о том, что делать для того, чтобы поднялась стоимость вашей фирмы или вас лично) нельзя. Даже если вы будете ничего не делать, то это выбор: пробел тоже символ, ничегонеделание — это решение, избегание выбора — это ведь тоже выбор!

Но приведёт 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 наука, а не поп-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 реальности⁸⁷. 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.

Не шагай в туман, не надейся на «авось»!

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»⁸⁸.

Однократное раннее стратегирование (целеполагание) типа «мечта» объявляется в этой книге цивилизационным пороком. Мечта — это стратегия, рассчитанная на долгий срок её реализации, с отсутствием на момент её создания понимания, какие для предложенной сигнатуры метода существуют понятные варианты разложения метода, ибо эволюция ещё не предоставила набор технологий для разложения стратегии на понятные методы, 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). Если вместо сигнатуры метода как стратегии говорить про «цель», то можно сказать, что «цель есть, средства достижения ещё неизвестны или заведомо не могут существовать в обозримый период».

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 книжки Stanley и Lehman — это не страстное 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, «взбираясь на верхушки всё более высоких деревьев, в какой-то момент достанем до Луны»). Каждый проект — это ступеньки/stepping stone. Эти stepping stones — камушки, по которым переходят ручейки или лужи. На русском устойчивого эквивалента нет, но мы будем называть их «ступеньки» (то, на что наступают в каждом очередном шаге) или даже ещё проще — «камушки».

В стратегировании ты видишь варианты стратегий ближайших к тебе проектов, ближайших камушков-ступенек, на которые понятно как перескочить из твоего текущего состояния. И на этой новой ступеньке может оказаться сокровище, выигрыш — удачный бизнес: обнаружится понятная целевая система, которую понятно как можно успеть сделать и удачно продать в обозримое время. Или сокровище там может не оказаться, туман будущего не позволяет это разглядеть наверняка — пошли в проект, а он «не выстрелил». Ну что же, убытки списываем и забываем о них, будем прыгать по камешкам-проектам дальше.

Остальные ступеньки подальше во времени (или даже рядом, но о которых мало что понятно) — в тумане будущего, их вообще не видно, где они, эти стратегии пока даже нельзя сформулировать, эти цели пока даже нельзя поставить, в такие проекты непонятно даже как входить. 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 проект по созданию и развитию совсем нового вида целевой системы, совсем новая ситуация.

В книге говорится, что ввязываться в проект, то есть вкладывать ресурсы/инвестировать, можно только для видной тебе ступеньки с понятной стратегией, а не той, которая в тумане. Планировать (говорить, какие ресурсы нужны для каких работ по каким методам) шаг смены проекта можно только тогда, когда видишь, куда шагать, вероятность выигрыша велика.

Когда сделаешь шаг — то дальше планируй делать следующий шаг на ту ступеньку, которая открылась с только что достигнутого. Многоходовые стратегии и многошаговые планы, составленные up-front — не работают, работает только пошаговое «на лету» и стратегирование, и планирование.

Если нет идеи, как реализовать стратегию («придумал скатерть-самобранку, продаваться будет на-ура по цене не выше тысячи долларов за штуку, осталось придумать, как она должна быть устроена, на это у нас целая команда лучших инженеров»), не инвестируй в неё, не ввязывайся.

Не шагай в туман, не надейся на «авось»! На каждой ступеньке сокровище или высоковероятно есть, или всё-таки после того, как мы вна эту ступеньку-проект придём, его не обнаружится. 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 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»⁸⁹. 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, это «ретроспективное придание смысла»:

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 (новые типы систем, новые методы создания), новизна важна. Как узнать новизну? Мнения экспертов (например, какого-нибудь инвестиционного комитета) разделятся:

половина будут кричать, что там смерть,
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 наличие комитета (коллегиальность решения) 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!). В ситуациях, когда никто ничего не понимает, коллективное принятие решений голосованием не будет работать, вероятности ведь перемножаются. Комитеты не позволят рискнуть!

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, советуют немедленно идти в этот проект? Это опасно, потому как область знакомая, и если там и впрямь так хорошо, то вы встретите жесточайшую конкуренцию, и вас быстро вышибут более богатые, умные и шустрые (ибо их эксперты и друзья тоже им советуют ввязаться в этот проект). 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 и тоже станете богатыми в достаточной мере, чтобы не проигрывать другим богатым из-за отсутствия ресурсов. Скорость и новизна важны.

Из мечтателя в реализации одной далёкой идеи с непонятным приходом сбоку какого-то инженерного решения по концепции системы (изобретения нельзя планировать, а если и планировать, то изобретение может оказаться не вашим, а ваших конкурентов — изобретения главным образом «приходят сбоку», исключения редки) 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 тут как метафора выбрано потому, что оно никогда не заканчивается, это не цель, это условие игры, архистратегия.

Нахождение сокровищ в каждом даже вроде понятном проекте не гарантируется, но шанс всегда есть. Выбирайте проекты на границе тумана — с понятными стратегиями, а не с непонятными, то есть выбирайте проекты, в которых вы знаете, как их реализовать — у вас есть гипотеза о том, какую конструкцию нужно сделать, чтобы получить требуемую функцию, какими методами работать, чтобы это было выгодно.

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 и каким методом вы её получите («нанять лучших инженеров — этот метод не сработает). Но если есть идея по поводу конструкции системы и того, как вы будете работать — смело занимайтесь!

Бывает наоборот: у вас понятная идея, как сделать супер-пупер-генератор-чанста! Непонятно только, будет ли он хорошо продаваться по той цене, которая даст выгоду при его продажах. 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 проект не имеет внятной стратегии и пойдёте туда, то вся затея гарантированно провалится, цели в тумане предают, они призрачно выгодны — но в реальности там с высокой степенью вероятности пустота. Вас туда могут заманивать тем, что вы и должны сделать из пустоты что-то стоящее — идите смело, если у вас на эту тему есть идея. Но если вы хотите всё время чувствовать себя обманутыми, ставьте (или принимайте от сладкоречивых других людей) стратегии, которые вам сразу не видно, как реализовать — и дальше упорствуйте, как вас и просят в классической литературе, как вас и учат. Поломанная жизнь гарантирована.

В книжке «Why Greatness Cannot Be Planned: The Myth of the Objective» чётко говорится: живите не «великим достижением», но вечным «поиском». Всю жизнь вы будете развиваться сами, выполнять самые разные проекты, создавать и развивать целевые и создающие системы одна сложней другой — техно-эволюция бесконечна.

Но вы сделали шаг, занялись новым проектом. 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 текущая стратегия, важно стратегирование как постоянный пересмотр текущей стратегии, чтобы учитывать постоянно меняющийся мир и постоянно меняющегося себя. Стратегия не подразумевает клятвы её придерживаться без изменений много лет или даже месяцев, это рабочий метод. Какое бы описание стратегии вы ни сделали, правильно считать его черновиком. Если что-то по-крупному пошло не так, меняем стратегию, даже не пытаемся продолжать действовать по-прежнему! Стратегия ничто, стратегирование — всё. Более того, многоуровневая (помним о многоуровневом разложении метода!) стратегия ничто, многоуровневое стратегирование — всё!

В конкуренции побеждает самый быстроменяющийся

В конкуренции побеждает не самый дешёвый, самый лучший и т.д. Побеждает самый быстроменяющийся: нужно выдержать много раундов изменений и в продукте или сервисе, и даже изменений вида продукта и сервиса. Выбор ступеньки — шаг на неё, выбор следующей ступеньки — шаг на неё, и чем быстрее, тем лучше, чем больше ступенек попробуете, тем больше вероятность, что сработает «штанга» Талеба.

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, то победите, станете в этом типе проектов первым.

Но и тут задержаться не придётся: нужно бежать со всех ног, чтобы только-только остаться на месте. Стратегировать надо не раз в год, даже не раз в полгода, стратегировать надо постоянно.

Вираж (коренное изменение стратегии, замена сигнатуры метода — полная смена продукта или сервиса) — это просто часть стратегирования как постоянной деятельности. «Целеустремлённость» как приверженность стремительно устаревающей стратегии — это синоним меднолобости, путь к провалу. А поскольку методы имеют многоуровневое разложение, то стратегирование может быть многоуровневым, виражи могут быть на каких-то достаточно глубоких уровнях разложения инженерного процесса большого проекта, а также многоуровневой может быть и «целеустремлённость». Имейте решимость делать вираж на любом из уровней, включая самый высокий: стратегию (метод работы) проекта в целом.

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. Это будет происходить и в том числе за счёт конвергенции (множество разных технологий, задействованных в одной системе), примерно так же, как конвергенция огромного числа химических реакций даёт в итоге одноклеточную, а затем и многоклеточную жизнь.

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 перед выполнением проекта сначала поставить цель, затем составить план по её достижению, потом получить деньги, затем выполнить проект строго по плану и достичь тем самым успеха в виде достигнутой цели — вредная, утопичность её уже давно очевидна, мы разбирали её во втором и третьем разделах нашего руководства. 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 тоже была заложена просто идея «уточнения постановки цели по ходу проекта», но не идея «непрерывного всего», включая смену целей проекта. Поначалу agile-движение выглядело как итеративный способ достичь конца проекта (однократного прохождения жизненного цикла), но не как вечное удержание системы и развивающего её бизнеса на плаву инкрементальными изменениями, которые сначала задумываются как гипотезы по улучшению продукта, а затем требуют подтверждения жизнью.

«Lean Startup»⁹⁰ (2011), 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.

Книга "Бизнес с нуля. Метод Lean Startup для быстрого тестирования ...

«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, близко к пониманию стратегии как чисто сигнатуры метода) 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 PowerWall⁹¹, и довольно активно готовится продавать человекоподобного робота Optimus⁹².

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 уже говорилось в руководстве по рациональной работе и будет ещё говориться в руководстве по системному менеджменту в разделе, 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-вэй⁹³) 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 техно-эволюции в постоянном развитии методов 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)⁹⁴.

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.

Педро Домингос - Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир обложка книги

Проектов создания и развития каких-то систем (и целевых, и систем создания, и даже системы «я, любимый») 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!

В австрийской школе экономики показывают, почему не может работать госплан⁹⁵ — невозможно рационально вычислить потребности большого числа людей, да ещё и на достаточно длительном интервале времени в будущем. Сколько каких продуктов производить, и по какой цене, вычислить рационально 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. Мы не знаем, сколько морковных пирогов захотят съесть потребители в будущем году, поэтому не знаем, сколько моркови надо выращивать сейчас, чтобы учесть этот будущий спрос.

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 мира⁹⁶.

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 во что бы то ни стало, установка на и мечтательность входит в мозг с младых ногтей, и трудно рационально её преодолевать. Но тренд налицо: вопрос ненужного упорства в достижении целей поднят, активно обсуждается, меднолобым фанатам с их «главное — в себя поверить» и «главное — не сдаваться, несмотря ни на что» начинают выставляться рациональные аргументы. В бизнес-школах уже рутинно учат быстро пробовать и отбрасывать неудачные корпоративные стратегии, то же самое надо бы учиться делать и с личными стратегиями.

Моделирование: варианты мечты

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»):

Вариант мечты	Начал мечтать (год)	Закончил мечтать (год)	Мечта сбылась?	Если мечтать вот прямо сейчас заново, эта мечта выглядит лучше, чем все остальные текущие мечты?

Бесконечное развитие (open-endedness)

Бесконечное развитие (open-endedness) — это идея, которая позволяет в разы компактней и точнее (т.е. с использованием формальных 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 дарвиновская биологическая эволюция или техно-эволюция, которые будут тут только частными случаями. Речь идёт об алгоритмах, исполнение которых порождает всё более и более сложные объекты. Это алгоритмы вечно непрекращающегося творчества. Конечно, речь идёт не только об алгоритмах вычислений, но и об алгоритмах физических трансформаций, которые будут использованы универсальными создателями (в том числе для создания каких-то других универсальных создателей).

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 по идее бесконечно (open-ended) научаются делать что-то новое, развиваются, то это мы будем переводить как бесконечное развитие. Это «что-то новое» в подобных алгоритмах и называется stepping stone/ступенька, но декларируется, что алгоритм должен быть такой, чтобы порождать новое бесконечно. Этим новым 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 (напомним физическое обоснование для роста сложности, работу «Physical foundations of biological complexity»⁹⁷), растёт разнообразие и сложность продуктов и сервисов в технологической эволюции, растёт разнообразие и сложность их функций (задействуемых методов работы) 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 какого-то сложного метода с нетривиальным разложением на составляющие и большой вариативностью 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, которые познают/learn новые методы работы по созданию новых и новых версий развиваемых систем и приобретают мастерство в этих новых методах работы. Бесконечность развития целевых систем в ходе бизнес-проектов означает в том числе и бесконечность развития бизнеса, бесконечность прибыльности.

Базовый текст декабря 2017 года «Open-endedness: The last grand challenge you’ve never heard of»⁹⁸ 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 элегантность/изящество решения при этом ограничены сложностью проблемы. Для того, чтобы бесконечно поднимать мастерство решения проблем, нужно не просто уметь решать проблемы, но и уметь порождать более сложные проблемы. Мало находить методы решения сложных проблем, надо находить методы порождения более сложных проблем!

Всё более и более сложные проблемы, которые агенты решают в ходе бесконечного своего развития, 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-проектов, ни слишком близких и очевидных, ни слишком далёких в тумане. Скажем, основная идея концепции системы у вас есть, и моделирование показывает, что эта идея могла бы быть воплощена, но пока непонятно, кто бы мог её реализовать достаточно дёшево — и можно попробовать решить эту проблему, найти создателей.

В январе 2019 года Stanley (он сейчас возглавляет лабораторию искусственного интеллекта в OpenAI) и Lehman сделали один из вариантов алгоритма бесконечного развития, алгоритм POET⁹⁹. В марте 2020 года этот алгоритм был усилен, получен алгоритм Enhanced POET¹⁰⁰. Алгоритм демонстрирует основные идеи бесконечного развития: 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. Выработка всё новых и новых вариантов универсальной стратегии (в английском — policy) как метода преодоления самых разных препятствий и есть цель работы. Что надо делать, чтобы метод улучшался бесконечно?

Оказалось, что постепенно наученные через «проблемы в зоне ближнего развития» агенты-роботы могут проходить в конечном итоге самые сложные среды, а попытки просто «решить проблему» без этих промежуточных научений, просто «научиться с нуля», без stepping stones/ступенек — проваливаются. Оказывается, без эволюции, без промежуточных ступенек агенты не могут 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 проблема получить корпус автомобиля за один проход пресса. Это на момент формулирования проблемы как приоритетной для решения 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 у одной из 16 фирм уже были идеи, как такой пресс сделать, было понимание технической возможности. Это и есть «проблемы из зоны ближнего развития» этой фирмы. Но это были проблемы, недоступные для решения другими фирмами, поэтому «взять и решить» эту проблему не удавалось.

Примерно такая же история была с повторно используемыми ракетами, впервые это удалось сделать фирме SpaceX, но сначала SpaceX научилась просто надёжно запускать одноразовые ракеты. Вряд ли SpaceX удалось бы разработать повторно используемые ракеты «с нуля», без промежуточной ступеньки надёжного запуска одноразовых ракет.

Для алгоритма бесконечного развития (наша 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. Интересные моменты тут — это развитие линии быстрого обучения, перехода от биологической эволюции к техно-эволюции: сначала получение биологического интеллекта дарвиновской эволюцией, затем интеллекта человека как вершины этой эволюции, затем развитие письменности как памяти для описаний методов и развитие интеллекта цивилизации в целом в ходе техно-эволюции, 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 вместе со всей её биосферой (дарвиновская эволюция), не только всей цивилизацией со всеми её людьми и их компьютерами (техно-эволюция), но даже в одном мозге (это тоже своего рода эволюция). 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: порождение новых гипотез и их 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 выдвигать гипотезы, чтобы научиться их преодолевать — и так развиваться до бесконечности. Никакой остановки, никакой стагнации, никакого успокоения при достижении «конечной цели». Каждая новая проблема для решения берётся не «любая», а выбирается или даже сочиняется/разрабатывается так, чтобы каждая новая ступень мастерства решения проблем была сложней предыдущей, цепочка этих ступеней никогда не заканчивается, это и есть бесконечное развитие. В технологиях это и есть «непрерывное всё».

В науке всё то же самое: наука ищет всё более и более точные объяснения того, как устроен мир и это никогда не закончится. 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 стратегий/методов борьбы с болезнями.

Родильную горячку победило мытьё рук! Этот метод «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 (и отдельно — антисептиков) 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, в том числе неизвестного в том, какими методами избегать известных болезней. Или даже по-другому: неизвестно, что из известного действительно известно и какие методы действительно работают! 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.

Так что 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 о том, что намерения правительства серьёзны»). Наука игнорируется, ибо сама суть науки — это свободное обсуждение теорий для того, чтобы найти в них ошибки, но теории эпидемий обсуждать свободно сегодня нельзя — признанные госчиновниками теории считаются дальше безошибочными.

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 эффективны¹⁰¹. 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? Увы, рациональное обсуждение этой темы пока невозможно: пыль от пандемии пока не осела, запреты на критику как теорий, так и действий госорганов ещё действуют.

Идея о том, что у природы нет злого умысла, а для избегания неприятных сюрпризов (болезней, ураганов, голода и т.д.) не хватает лишь знаний — это идея оптимизма, о ней подробней говорится в первом же разделе руководства по интеллект-стеку.

Двигаясь по этой линии развития методов избегания неприятностей, основанных на всё лучших и лучших объяснениях (включая тем самым и объяснение болезней) можно надеяться на достаточный объем знаний для методов получения людьми биологического бессмертия. А дальше уже понятно, что можно будет менять и саму природу человека, почему бы и нет! Для этого сегодня просто не хватает знаний, а их получение — то же бесконечное развитие, в том числе создание методов получения новых знаний (например, автоматизация науки с задействованием методов искусственного интеллекта и роботов, которая обсуждалась в текущем разделе). 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, хотя и к этой проблеме есть уже подходы¹⁰², тоже нещадно критикуемые — пока какой-то вариант не выживет. 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 оптимиста Дэвида Дойча о бесконечном росте знания, бесконечном росте человечества так и называется «Начало бесконечности. Объяснения, которые меняют мир»¹⁰³.

Начало бесконечности. Объяснения, которые меняют мир

Эта книжка подробно объясняет, как устроена современная наука. Наука даёт знания, помогающие устранять зло. Вводимое ей понятие рационального (а не слепого!) оптимизма сводится к тому, что «всё зло в мире объясняется недостатком знаний». Если не мешать предлагать новое знание и критиковать и новое, и старое так, что в области знаний SoTA будет постоянно и быстро меняться, можно постепенно преодолевать самое разное 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 ещё 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.

Мы предлагаем считать эту книгу частью руководства по методологии, которая описывает стратегирование, появление новых идей о том, как решать проблемы.

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, подробнее разбираемых в руководстве по интеллект-стеку:

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), об агентах-создателях (людях, системах AI, их коллективах), которое лучше другого знания прошло критику логическую и экспериментальную/«проверку жизнью»: оно рационально. Принимаем это знание всерьёз, то есть кладём в основу тех методов, по которым мы собираемся работать. 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 дальше на новом знании — и так меняем свои знания, то есть учимся/познаём до бесконечности.

Бесконечное развитие (open-endedness), «непрерывное всё» и свобода выдвижения гипотез и их критики пронизывают всю жизнь, происходят 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. Методы многоуровневы, их задействование требует обширных знаний — и лучше бы эти знания были согласованы между собой, чтобы давать надёжное предсказание, и основанные на этих знаниях методы имели шанс достигать ожидаемого результата.

Детёныши млекопитающих сами ставят себе цепочку усложняющихся проблем, сами их решают в ходе своего обучения — 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 их организаций ситуация другая: детёныши людей и молодые стартапы тоже играют, в ходе игры находят себе проблемы сами — и сами научаются эти проблемы решать. Но значительную часть проблем ставят перед детьми взрослые, а для стартапов акселераторы, серийные предприниматели, менторы. Так, для детей взрослые предлагают некоторый обязательный (обязательное школьное образование! И даже вузовское образование такое же) учебный план/curriculum. А потом эти поставленные кем-то учебные проблемы заканчиваются — и развитие опять переходит к бывшему ученику. Школьные и вузовские «проблемы» — это больше не проблемы, а «задачи», но жизнь ведь будет подкидывать не эти задачи с выученными способами их решения, а новые проблемы. Дальше всё зависит от выпускника школы или вуза: «взрослые» из образовательных учреждений 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 проблемы из ближней зоны развития, и развитие случится. Если же на работе будут одни и те же однотипные задачи, а не проблемы (проблемы — это когда неизвестен метод решения, для задач метод известен, надо просто выполнить работу по методу, интеллект превращает проблемы в 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 более сложные и разнообразные проблемы будет ставить перед компанией менеджмент этой компании, причём всё время существования компании, а не только в момент её создания.

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 методам работы, 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)

Моделирование: версионирование стратегии

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

Отличие текущей версии от предыдущей	Сколько времени назад (дней, месяцев, лет) было сделано изменение?	Предполагаемое отличие будущей версии от текущей	Когда будет выпущено новое описание стратегии? (через сколько дней, месяцев, лет?)	Сколько человек участвует в обсуждениях будущей стратегии?

Моделирование: использование личной или корпоративной стратегии как фильтра

Стратегию надо использовать как фильтр, помогающий удержать собранность на выполнении работ по этой стратегии: если вы приняли решение работать по какому-то методу, то вы не будете отвлекаться на другие работы и методы, не соответствующие выбранной стратегии (или будете, но тогда надо признать, что поменяли стратегию!). Когда вы слышали про использование стратегии для быстрого отклонения или принятия нового личного или корпоративного проекта? Опишите более трёх случаев.

Номер п/п	Предложенный проект	Приняли его или отклонили на основе соответствия стратегии	Примерная длительность его обсуждения до момента, когда вспомнили о стратегии и приняли или отклонили на этом основании
1.
2.
3.

Задания

Поставьте отметки о выполнении следующих заданий:

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.
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.
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.
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 вырабатывать новую стратегию и тем самым выбирать, кем ты будешь (новый метод работы — новая роль, требует нового мастерства!), 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! Посудите сами: «выгорание» ещё лет двадцать назад не существовало, это было просто «очень лень работать», а сегодня «выгорание» рассматривается как уважительная причина увольняться. Увольняться «в никуда» от нежелания работать на нелюбимой работе можно теперь себе позволить, этого массово раньше не было, мир стал неизмеримо богаче!

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»¹⁰⁴.

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», не говоря уже о wellbeing/благополучии, а то и вообще понимаемом как «самочувствие» или вовсе уж абстрактное «процветание». 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 просто от того, что речь идёт о другой стране!

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 жизнью в 28 странах в августе 2019 года¹⁰⁵:

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» и вдруг это переходит в «я уже не делаю звонки, но вынужден быть постоянно на связи, сижу в чатах, просвета не видно, я устал». Сейчас добавляется ещё и нежелание ходить на работу, работать только удалённо, чтобы спокойно воспитывать детей и путешествовать, а не по восемь часов торчать в офисе, ещё час тратить на обед где-то далеко от дома и затем тратить ещё час-два на дорогу туда-назад.

Восприятие счастья 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 меньше¹⁰⁶:

Как поднять счастье? В 2006 году было исследование¹⁰⁷, что уровень счастья не зависит от денег, начиная с какого-то не слишком высокого уровня дохода. Но в прошлом году провели ещё исследования, и выяснили, что чем больше денег, тем больше ощущение собственного благополучия¹⁰⁸. И это тоже 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!

Так что понятие «счастье» меняется со временем, точно так же, как и понятие «здоровья» (медики давно уже признают, что «здоровье» определяется «социально-биологически», а не чисто «биологически», подробней об этом будет рассказано в руководстве по инженерии личности при обсуждении психологии и психотерапии).

Счастье зависит главным образом от генетических факторов (вообще восприятие мира существенно зависит от генетических факторов, поэтому восприятие неудовлетворённостей собой и миром тоже генетически определено¹⁰⁹), но частично и от характера¹¹⁰ (на 50%¹¹¹ или на 80%¹¹² — это не договорились). Характер тоже зависит от генетических факторов, особенно в детстве, но чем старше человек, тем больше этот характер можно менять — хороший характер, как ни странно, можно как-то выучить, хотя победить можно и не всё генетически заданное, и этот характер повиляет на ощущение счастья — не полностью, но всё-таки хоть как-то.

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 и что у вас с генетикой на этот счёт — 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 оценивают свою счастливость в ситуации, когда работать на Amazon не надо! Идеальной ситуацией для любого работника было бы просто получать деньги и ничего не делать (экономисты тут говорят об отрицательной пользе труда), 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, трудиться.

Без неизбежного принятия риска ввязывания в провальный проект и выполнения каких-то работ 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 и «плыть по течению» лёжа в кровати, 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). В некоторых культурах ценность жизни так и определяется — сколько разных впечатлений получил за жизнь человек. Если это не десятки лет самых разных трудовых впечатлений, а одно и то же впечатление, повторяющееся десятки лет — не факт, что это счастливая жизнь, хотя факт, что спокойная.

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)¹¹³ 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, которые оказались вовремя на нужном месте и не профукали свой шанс, возможно не профукали свой шанс неоднократно, 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 (ваши знания десятилетней давности, они бесконечно стары!) пытаться сориентироваться — что сейчас происходит в мире, пока я был в джунглях? Что изменилось вокруг, пока я был погружён в джунгли текущего своего проекта 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 (не всему подряд! Только тому, что увеличивает дальше возможности!), то вряд ли станете миллионером. Хотя стать миллионером и даже миллиардером может помочь случай, например — получите наследство. Но если учитесь — вполне можете стать миллионером, заработать миллионы. 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!

Моделирование: личные стратегии

Заполните таблицу потенциальных личных стратегий (для корпоративных стратегий это тоже можно делать, но в таблице есть специфические оценки, например, «сила желания»). Удалите из неё те стратегии, для которых нет известных вам средств реализации (можете перед этим спросить AI-ассистентов вроде ChatGPT — это вы не знаете средств достижения, или они вообще ещё неизвестны человечеству), утопиями не нужно заниматься. Сравните текущую вашу стратегию и потенциальные другие цели (поставьте им всем 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, рассортируйте на две таблицы: чем занимаетесь сейчас и чем будете заниматься «когда-нибудь» (возможно, никогда — тут надо быть перед собой честным).

Хочу изменить сейчас и занимаюсь этим:

Номер п/п	Моя неудовлетворённость	В силу неудовлетворённости хочу изменить мир (хочу привести такую-то систему в такое-то состояние)	Я буду это делать способом/методом/стратегией	Для этого я научусь такому мастерству в такой-то степени	Сила желания (по десятибалльной шкале)

Хочу изменить когда-нибудь и не занимаюсь этим:

Номер п/п	Моя неудовлетворённость	Я хочу изменить в мире когда-нибудь (привести такую-то систему в такое-то состояние)	Я когда-нибудь буду это делать способом	Для этого я когда-нибудь научусь такому мастерству в такой-то степени	Сила желания (по десятибалльной шкале)

Задания

Поставьте отметки о выполнении следующих заданий:

Текущая рабочая (не личная) стратегия вашего уровня (всей фирмы, или подразделения, или лично вас как оргзвена из одного человека) документирована в одном из предложенных в руководстве (возможно, адаптированном в ходе коллективных обсуждений) формате.
Вы провели не менее трёх раундов обсуждения документированной 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, насколько разные люди готовы следовать этой стратегии или хотя бы не мешать её реализации.
Вы предложили, обосновали и приступили к выполнению хотя бы одного шага развития (научиться новому мастерству, приобрести оргвозможность), исходящего из текущей стратегии вашего уровня.
Вы помогли в обсуждении (обязательно с документированием обсуждённого и рассылкой документа участникам обсуждения!) стратегии не менее чем троим вашим друзьям и/или сотрудникам.
В блоге опубликован пост по теме «Стратегирование», где вы отметили, что изменилось в ваших представлениях о стратегировании после освоения методологической работы по нашему руководству, а также дали рекомендации для инженеров-менеджеров, осваивающих методологическую работу после вас (в том числе сообщили им, сколько времени вы затратили на освоение методологической работы по руководству — им эти оценки очень помогут).

Что дальше

Моделируйте альфы вашего проекта в каком-нибудь универсальном моделере (используйте таблицы!), не забывайте отслеживать их состояние: если вы долго не вспоминали о какой-то альфе и не интересовались, что с ней происходит, ждите там неожиданностей. Методы работы появляются в тот момент, когда вам нужно одно состояние какой-то альфы как предмета метода перевести в другое. Вы должны выбрать способ того, как это будет происходить, а потом кто-то (личность, команда, коллектив из нескольких команд, предприятие, производственная кооперация из нескольких предприятий) с мастерством выполнения этой практики и всеми необходимыми для выполнения работ по этой практике ресурсами должен будет выполнить эту работу. Всё это вполне работает и для личного стратегирования, личных проектов.

При взгляде на что угодно, происходящее в мире, задавайте себе вопросы: «это какой метод работы? Я в ней разбираюсь? Тот, кто выполняет эту работу, осознаёт метод своей работы и откуда он этот метод взял? Кто (культурно-обусловленная роль) обычно этим видом труда занимается, где они учатся трудиться именно так? Насколько современен этот метод работы? Нужно ли такую работу делать по другому методу, не упустили ли тут эволюционных изменений в способе работы?».

¹¹⁴

https://ru.wikipedia.org/wiki/Разложение

¹¹⁵

https://www.encyclopedia.com/religion/encyclopedias-almanacs-transcripts-and-maps/methodology-philosophy

¹¹⁶

https://plato.stanford.edu/search/searcher.py?query=methodology, но можно искать и по запросу «философия науки», https://plato.stanford.edu/search/search?query=%22philosophy+of+science%22 — и там по тексту видно, что это в большинстве случаев синонимы. В частности, сравните с результатами поиска в другой энциклопедии https://cse.google.com/cse?cx=001101905209118093242%3Arsrjvdp2op4&ie=UTF-8&q=+methodology&sa=Search

¹¹⁷

https://plato.stanford.edu/entries/pragmatism/

¹¹⁸

https://t.me/knowledge_accumulator/175

¹¹⁹

IPU — information-processing unit как эволюционная реплицирующаяся единица, вводится в работе https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2120037119, обсуждалась в руководстве по системному мышлению.

¹²⁰

https://psyarxiv.com/fgcy5/

¹²¹

https://www.constructortheory.org

¹²²

https://en.wikipedia.org/wiki/Program_synthesis

¹²³

https://en.wikipedia.org/wiki/Logic_synthesis

¹²⁴

ISO/IEC 24744:2014 Software engineering — Metamodel for development methodologies, https://www.iso.org/standard/62644.html

¹²⁵

https://en.wikipedia.org/wiki/Method_engineering

¹²⁶

https://ailev.livejournal.com/750878.html

¹²⁷

https://ru.wikipedia.org/wiki/СМД-методология — и там интересная дискуссия про «значимость работы» и «маргинальность» подхода в связи с идеей удалить статью с изложением принципов СМД-методологии. Довольно мало людей разбирается в тонких различиях между разными философскими школами и что там считать «маргинальностью», или чем философская школа отличается от методологической школы. Требования Википедии интересны, например, в ньютоновской механике вроде как нельзя использовать ссылки на работы Ньютона, чтобы она не была признана маргинальной, в СМД-методологии требуют убрать ссылки на работы Г.П.Щедровицкого, который и сформулировал многие её принципы — из-за чего уже пару лет и стоит вопрос об удалении статьи как маргинальной!

¹²⁸

Это подробней рассказывается в руководстве по системному мышлению, дальше мы не будем делать таких оговорок, умение рациональной работы и системного мышления — пререквизит к освоению методологической работы по нашему руководству.

¹²⁹

https://system-school.ru/engineering

¹³⁰

https://en.wikipedia.org/wiki/Normativity

¹³¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Praxeology

¹³²

https://en.wikipedia.org/wiki/Division_of_labour

¹³³

https://arxiv.org/abs/2301.10077 и проект продукта NeuralPilot на основе этих результатов: https://artificialneuralcomputing.com/neurapilot

¹³⁴

«Всё новое в методологию приходит сбоку», https://ailev.livejournal.com/1725419.html

¹³⁵

https://ru.wikipedia.org/wiki/Парадокс_Моравека

¹³⁶

https://www.quora.com/In-artificial-intelligence-which-is-better-policies-or-plans-and-why

¹³⁷

https://mises.org/library/praxeology-reply-mr-schuller

¹³⁸

анонимно, из закрытых источников

¹³⁹

For the mechanic, not troubling himself with the investigation of truth, confines his attention to those things which bear upon his particular work, and will not either raise his mind or stretch out his hand for anything else. But then only will there be good ground of hope for the further advance of knowledge when there shall be received and gathered together into natural history a variety of experiments which are of no use in themselves but simply serve to discover causes and axioms, which I call Experimenta lucifera, experiments of light, to distinguish them from those which I call fructifera, experiments of fruit -- https://pages.uoregon.edu/kimball/Bacon.htm

¹⁴⁰

Множество примеров во втором абзаце https://ailev.livejournal.com/1763043.html

¹⁴¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Hybrot

¹⁴²

Обложка альбома The Dark Side of The Moon группы Pink Floyd, https://ru.wikipedia.org/wiki/The_Dark_Side_of_the_Moon

¹⁴³

https://systemsworld.club/t/topic/4319

¹⁴⁴

https://systemsworld.club/t/post-na-pomidorku-kapoejra/12031

¹⁴⁵

https://ru.wikipedia.org/wiki/Спектр

¹⁴⁶

https://www.youtube.com/watch?v=JlXeQxAkDf0

¹⁴⁷

https://www.researchgate.net/profile/Wim-Gielingh/publication/228797525_A_theory_for_the_modelling_of_complex_and_dynamic_systems/links/00b7d516e525eab19e000000/A-theory-for-the-modelling-of-complex-and-dynamic-systems.pdf

¹⁴⁸

https://ru.wikipedia.org/wiki/Схемотехника

¹⁴⁹

https://kimray.com/training/how-read-oil-and-gas-pid-symbols

¹⁵⁰

https://systemdynamics.org/

¹⁵¹

https://modelica.org/

¹⁵²

https://www.digitalengineering247.com/article/a-case-for-merging-system-modeling-and-finite-element-analysis/

¹⁵³

https://juliahub.com/products/juliasim

¹⁵⁴

https://www.researchgate.net/publication/336846217_Multi-Mode_DAE_Models_-_Challenges_Theory_and_Implementation

¹⁵⁵

Causal vs Acausal Modeling By Example: Why Julia ModelingToolkit.jl Scales (Chris Rackauckas, SciML) — https://www.youtube.com/watch?v=ZYkojUozeC4

¹⁵⁶

https://fmi-standard.org/

¹⁵⁷

https://en.wikipedia.org/wiki/Variable_structure_system

¹⁵⁸

https://arxiv.org/abs/2008.05166, раздел 12

¹⁵⁹

https://docs.sciml.ai/ModelingToolkit/stable/

¹⁶⁰

https://help.juliahub.com/juliasim/stable/

¹⁶¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Expression_problem, https://eli.thegreenplace.net/2016/the-expression-problem-and-its-solutions, объяснение "на пальцах" https://arstechnica.com/science/2020/10/the-unreasonable-effectiveness-of-the-julia-programming-language/

¹⁶²

https://en.wikipedia.org/wiki/Simula

¹⁶³

https://en.wikipedia.org/wiki/Multiscale_modeling

¹⁶⁴

https://docs.sciml.ai/Surrogates/dev/

¹⁶⁵

https://www.linkedin.com/pulse/mixture-experts-yacine-bouaouni-ehc5c/

¹⁶⁶

https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network_(machine_learning)

¹⁶⁷

https://en.wikipedia.org/wiki/Transformer_(deep_learning_architecture)

¹⁶⁸

https://t.me/gonzo_ML

¹⁶⁹

https://t.me/gonzo_ML/2, далее обсуждаемая статья — https://arxiv.org/abs/1901.04596

¹⁷⁰

https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

¹⁷¹

https://t.me/gonzo_ML/2580

¹⁷²

https://arxiv.org/abs/2403.14608

¹⁷³

https://arxiv.org/abs/2407.02423

¹⁷⁴

https://ailev.livejournal.com/1727440.html

¹⁷⁵

https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithms_%2B_Data_Structures_%3D_Programs

¹⁷⁶

https://habr.com/ru/articles/505928/

¹⁷⁷

https://habr.com/ru/companies/piter/articles/521120/

¹⁷⁸

https://en.wikipedia.org/wiki/Programming_paradigm

¹⁷⁹

https://en.wikipedia.org/wiki/Curry%E2%80%93Howard_correspondence

¹⁸⁰

https://www.youtube.com/watch?v=40CB12cj_aM — тут ровно про это обобщение computer до constructor.

¹⁸¹

https://ru.wikipedia.org/wiki/Арабские_цифры

¹⁸²

https://www.researchgate.net/profile/Danielle-Macbeth/publication/267433879_Seeing_How_It_Goes_Paper-and-Pencil_Reasoning_in_Mathematical_Practice/links/5554fbc108ae6fd2d821bb1b/Seeing-How-It-Goes-Paper-and-Pencil-Reasoning-in-Mathematical-Practice.pdf

¹⁸³

https://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_речевых_актов_Джона_Остина

¹⁸⁴

https://ru.wikipedia.org/wiki/Перформатив

¹⁸⁵

https://ee-institute.org/

¹⁸⁶

https://ru.wikipedia.org/wiki/Автоматное_программирование

¹⁸⁷

https://en.wikipedia.org/wiki/Frame_(artificial_intelligence)

¹⁸⁸

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7250653/

¹⁸⁹

https://en.wikipedia.org/wiki/Agda_(programming_language)

¹⁹⁰

https://en.wikipedia.org/wiki/Coq_(software)

¹⁹¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Dependent_type

¹⁹²

https://osf.io/preprints/psyarxiv/b4muj

¹⁹³

литературу https://rubenarslan.github.io/construct_proliferation/

¹⁹⁴

Это знание входит сегодня в содержание ЕГЭ: http://distant-lessons.ru/ploskie-chervi.html

¹⁹⁵

Тут можно говорить о первом поколении понимания жизненного цикла, но пошутим в духе современных обозначений версионирования, назовём это версией 1.0 — так же, как мы пошутили насчёт второго поколения самого системного подхода (после рассмотрения в нём проектных ролей), назвав его системным подходом 2.0.

¹⁹⁶

https://en.wikipedia.org/wiki/Operations_research

¹⁹⁷

https://system-school.ru/systems-management

¹⁹⁸

https://tameflow.com/

¹⁹⁹

https://ru.wikipedia.org/wiki/Метонимия

²⁰⁰

https://ru.wikipedia.org/wiki/Адаптивный_кейс-менеджмент

²⁰¹

Что случилось с adaptive case managemеnt? Он в порядке, но теперь называется low code, 2021, https://ailev.livejournal.com/1553343.html

²⁰²

https://dic.academic.ru/dic.nsf/dic_wingwords/281/Быть

²⁰³

https://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_массового_обслуживания

²⁰⁴

https://www.prince2.com — в этой методологии управления проектами сертифицировано более 1 млн человек.

²⁰⁵

Jan L.G. Dietz, Hans B. F. Mulder, Enterprise Ontology: A Human-Centric Approach to Understanding the Essence of Organisation, 2020

²⁰⁶

https://ailev.livejournal.com/1619025.html

²⁰⁷

https://ru.wikipedia.org/wiki/Центральная_догма_молекулярной_биологии

²⁰⁸

https://www.gartner.com/reviews/market/plm-software-in-discrete-manufacturing-industries

²⁰⁹

https://en.wikipedia.org/wiki/Purchase_funnel

²¹⁰

https://coolerinsights.com/2016/09/how-to-optimize-your-digital-marketing-funnel/

²¹¹

https://coolerinsights.com/2016/09/how-to-optimize-your-digital-marketing-funnel/

²¹²

https://coolerinsights.com/2016/09/how-to-optimize-your-digital-marketing-funnel/

²¹³

https://www.runsensible.com/blog/digital-marketing-funnels-for-beginners-an-all-inclusive-guide/

²¹⁴

https://ailev.livejournal.com/750878.html

²¹⁵

https://ru.wikipedia.org/wiki/Программа_проектов

²¹⁶

https://ru.wikipedia.org/wiki/Гибкая_методология_разработки

²¹⁷

https://www.isene.se/pppp/

²¹⁸

https://en.wikipedia.org/wiki/Rational_Unified_Process

²¹⁹

https://vk.com/club45696675

²²⁰

https://ru.wikipedia.org/wiki/Парикмахерская

²²¹

https://ru.wikipedia.org/wiki/Калькуляционный_аргумент

²²²

слово «модель» тут используется в смысле обозначения группы похожих жизненных циклов, «модельного ряда», а не в смысле «упрощённого объекта, сохраняющего лишь важнейшие свойства моделируемого объекта», поэтому при переводе мы иногда будем использовать и термин «вид жизненного цикла».

²²³

https://ailev.livejournal.com/1653635.html

²²⁴

http://www.sei.cmu.edu/reports/00sr008.pdf и сравнение авторами водопадной и спиральной модели через десяток лет от этого момента https://resources.sei.cmu.edu/asset_files/SpecialReport/2000_003_001_13655.pdf

²²⁵

https://www.amazon.com/dp/0321808223/

²²⁶

https://ru.wikipedia.org/wiki/Диаграмма_Ганта

²²⁷

https://en.wikipedia.org/wiki/Eugenics, https://ru.wikipedia.org/wiki/Евгеника

²²⁸

https://www.youtube.com/watch?v=gGnxYe54pUc

²²⁹

Картинка высокого разрешения — https://ic.pics.livejournal.com/ailev/696279/215914/215914_original.png

²³⁰

Forsberg, K., Mooz, H., 1991, "The Relationship of System Engineering to the Project Cycle", Chattanooga, Tennessee: Proceedings of the National Council for Systems Engineering (NCOSE) Conference, pp. 57–65., http://www.damiantgordon.com/Courses/ISE/Papers/The%20Relationship%20of%20System%20Engineering%20to%20the%20Project%20Cycle.pdf

²³¹

https://en.wikipedia.org/wiki/ISO/IEC_15288

²³²

https://incose-ru.livejournal.com/12765.html

²³³

https://www.bristol.ac.uk/media-library/sites/eng-systems-centre/migrated/documents/pdavies-blockley-lecture.pdf

²³⁴

Modeling, in the broadest sense, is the cost-effective use of something in place of something else for some cognitive purpose. It allows us to use something that is simpler, safer or cheaper than reality instead of reality for some purpose. A model represents reality for the given purpose; the model is an abstraction of reality in the sense that it cannot represent all aspects of reality. This allows us to deal with the world in a simplified manner, avoiding the complexity, danger and irreversibility of reality. "The Nature of Modeling.", Jeff Rothenberg, in Artificial Intelligence, Simulation, and Modeling, L.E. William, K.A. Loparo, N.R. Nelson, eds. New York, John Wiley and Sons, Inc., 1989, pp. 75 -92, http://poweredge.stanford.edu/BioinformaticsArchive/PrimarySite/NIHpanelModeling/RothenbergNatureModeling.pdf

²³⁵

https://en.wikipedia.org/wiki/Model_checking

²³⁶

https://ailev.livejournal.com/1464563.html

²³⁷

https://www.cerebras.net/product-chip/

²³⁸

https://en.wikipedia.org/wiki/Mars_Orbiter_Mission

²³⁹

Оригинальный текст 2020 года назывался «Мышление письмом/моделированием», https://ailev.livejournal.com/1513051.html

²⁴⁰

https://www.incose.org/docs/default-source/midwest-gateway/events/incose-mg_2018-11-13_scheurer_presentation.pdf

²⁴¹

Altfeld, Hans-Henrich. Commercial aircraft projects: managing the development of highly complex products, 2010

²⁴²

https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition

²⁴³

https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-does-a-chief-transformation-officer-do

²⁴⁴

https://en.wikipedia.org/wiki/Chief_technology_officer

²⁴⁵

https://scaledagileframework.com/

²⁴⁶

https://www.scaledagileframework.com/enterprise-solution-delivery/

²⁴⁷

https://v5.scaledagileframework.com/enterprise-solution-delivery/

²⁴⁸

https://scaledagileframework.com/enterprise-solution-delivery/

²⁴⁹

http://ailev.livejournal.com/946134.html

²⁵⁰

https://vk.com/@razor_russia-faq-o-samokatah

²⁵¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Kanban_(development)

²⁵²

https://en.wikipedia.org/wiki/Kanban

²⁵³

Кроме трекеров нерешённых вопросов общего вида, были распространены трекеры ошибок в программном обеспечении bug trackers, трекеры инцидентов/заявок пользователей в ходе администрирования IT-инфраструктуры. Постепенно опыт работы с этими специализированными трекерами был обобщён, и сегодня трекеры более-менее универсальны и часто известны как системы управления задачами.

²⁵⁴

https://en.wikipedia.org/wiki/Scrum_(software_development)

²⁵⁵

https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_systems_development_method

²⁵⁶

https://github.com/agilelion/Open-Kanban

²⁵⁷

https://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_viable_product

²⁵⁸

https://cleantechnica.com/2020/08/29/tesla-introduced-a-business-model-the-world-has-not-seen-before/

²⁵⁹

Например, https://www.iaea.org/newscenter/statements/nuclear-power-life-cycle-management-managing-nuclear-knowledge-and-nuclear-security — тут «управление жизненным циклом» чётко связывается не со способом назначения практик на работы, а с удлинением срока службы энергоблоков АЭС.

²⁶⁰

https://ailev.livejournal.com/1463013.html

²⁶¹

В проектном управлении это диаграмма основных контрольных точек проекта, https://www.productplan.com/roadmap-basics/

²⁶²

https://hackernoon.com/crafting-your-perfect-product-roadmap-7b42b1033c4e

²⁶³

https://en.wikipedia.org/wiki/Outcome-Driven_Innovation

²⁶⁴

https://strategyn.com/jobs-to-be-done/history-of-jtbd/

²⁶⁵

https://jobs-to-be-done.com/what-is-jobs-to-be-done-fea59c8e39eb

²⁶⁶

https://en.wikipedia.org/wiki/Clayton_Christensen

²⁶⁷

https://innodyn.net/synthesizing-the-two-schools-of-thought-jtbd-progression-part-5/

²⁶⁸

https://en.wikipedia.org/wiki/Total_quality_management

²⁶⁹

https://en.wikipedia.org/wiki/Six_Sigma

²⁷⁰

https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-selling

²⁷¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Upselling

²⁷²

https://en.wikipedia.org/wiki/Dot-com_bubble

²⁷³

https://en.wikipedia.org/wiki/Experience_economy

²⁷⁴

https://www.amazon.com/Experience-Economy-Updated-Joseph-Pine/dp/1422161978

²⁷⁵

https://hbr.org/2007/02/understanding-customer-experience

²⁷⁶

https://ailev.livejournal.com/1738906.html

²⁷⁷

https://inmoment.com/blog/customer-interactions-customer-experiences/

²⁷⁸

https://www.zendesk.com/blog/why-companies-should-invest-in-the-customer-experience/

²⁷⁹

https://books.google.com/books/about/Customer_Experience_Management.html?id=VuCMIl55Iz8C

²⁸⁰

https://vc.ru/u/1920775-aleksandra-samolyubova/789380-klientskii-opyt-ili-klientskie-vpechatleniya

²⁸¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Experiential_retail

²⁸²

https://en.wikipedia.org/wiki/Experiential_learning

²⁸³

https://en.wikipedia.org/wiki/Event_marketing

²⁸⁴

https://ailev.livejournal.com/1738906.html

²⁸⁵

https://ailev.livejournal.com/1735626.html

²⁸⁶

https://en.idei.club/39599-customer-journey.html — на этой странице собрано множество journey maps

²⁸⁷

https://transhumanism.fandom.com/wiki/Exocortex

²⁸⁸

https://t.me/exocortexssm

²⁸⁹

https://arxiv.org/abs/2406.17809

²⁹⁰

https://chiefmartec.com/2024/05/2024-marketing-technology-landscape-supergraphic-14106-martech-products-27-8-growth-yoy/

²⁹¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Freemium

²⁹²

https://platformengineering.org/

²⁹³

https://en.wikipedia.org/wiki/Customer_relationship_management

²⁹⁴

https://www.gartner.com/reviews/market/digital-experience-platforms

²⁹⁵

https://www.zendesk.com/internal-help-desk/employee-experience-software/

²⁹⁶

https://en.wikipedia.org/wiki/Database_marketing

²⁹⁷

https://en.wikipedia.org/wiki/Spamming

²⁹⁸

https://en.wikipedia.org/wiki/Direct_marketing

²⁹⁹

https://en.wikipedia.org/wiki/Relationship_marketing

³⁰⁰

https://en.wikipedia.org/wiki/Document_management_system

³⁰¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Enterprise_content_management

³⁰²

https://en.wikipedia.org/wiki/Content_management_system

³⁰³

https://en.wikipedia.org/wiki/Customer_relationship_management

³⁰⁴

https://en.wikipedia.org/wiki/Account-based_marketing

³⁰⁵

https://expertinsights.com/insights/the-top-digital-experience-platforms-dxp/

³⁰⁶

https://www.3ds.com/

³⁰⁷

https://expertinsights.com/insights/categories/learning-management-systems/

³⁰⁸

https://www.goskills.com/Resources/learning-experience-platforms

³⁰⁹

https://www.investopedia.com/terms/p/product-line.asp

³¹⁰

https://www.pmi.org/

³¹¹

https://www.prince2.com/

³¹²

https://ru.wikipedia.org/wiki/SCRUM

³¹³

https://en.wikipedia.org/wiki/Chaos_engineering

³¹⁴

https://en.wikipedia.org/wiki/Climbing_formwork

³¹⁵

https://en.wikipedia.org/wiki/Formal_methods

³¹⁶

https://en.wikipedia.org/wiki/Safety_case

³¹⁷

https://libertarium.ru/humanact.html

³¹⁸

https://nisse.ru/articles/details.php?ELEMENT_ID=131725

³¹⁹

https://www.uti.edu/blog/cnc/6-cnc-machines

³²⁰

https://vk.com/wall-179019873_1534

³²¹

https://vk.com/wall-179019873_1740

³²²

https://ru.wikipedia.org/wiki/СМД-методология

³²³

https://en.wikipedia.org/wiki/Method_engineering

³²⁴

https://www.artlebedev.ru/izdal/yazyk-shablonov/

³²⁵

https://aisystant.system-school.ru/lk/#/course/systems-engineering/2023-05-17/8271

³²⁶

https://www.researchgate.net/publication/220349352_Situational_Method_Engineering_State-of-the-Art_Review

³²⁷

http://www.omg.org/spec/Essence/

³²⁸

https://arzamas.academy/courses/50/3

³²⁹

https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_computing

³³⁰

https://en.wikipedia.org/wiki/Church–Turing–Deutsch_principle

³³¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_computing

³³²

https://en.wikipedia.org/wiki/Metascience

³³³

https://en.wikipedia.org/wiki/Concept_inventory

³³⁴

https://ssp-standard.org/

³³⁵

Термин «lean» был впервые предложен John Krafcik в его статье 1988 года, "Triumph of the Lean Production System". Эта статья была основана на материале его магистерской дипломной работы в Слоановской школе управления MIT.

³³⁶

https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_критической_цепи

³³⁷

http://tocpeople.com/terminy/bufer-proekta/

³³⁸

Асинхронная коммуникация сожрёт синхронную, 2020, https://ailev.livejournal.com/1511183.html

³³⁹

https://ru.wikipedia.org/wiki/Лысенковщина

³⁴⁰

https://www.tiobe.com/tiobe-index/

³⁴¹

https://www.tiobe.com/tiobe-index/php/

³⁴²

https://en.wikipedia.org/wiki/Body_of_knowledge

³⁴³

https://ru.wikipedia.org/wiki/Протоколы_диагностики_и_лечения

³⁴⁴

https://vuzopedia.ru/professii/315

³⁴⁵

https://en.wikipedia.org/wiki/Software_engineering

³⁴⁶

https://www.iiba.org/knowledgehub/

³⁴⁷

https://en.wikipedia.org/wiki/Project_Management_Body_of_Knowledge

³⁴⁸

http://sebokwiki.org/

³⁴⁹

https://en.wikipedia.org/wiki/Prompt_engineering

³⁵⁰

https://www.apm.org.uk/body-of-knowledge/about-bok/

³⁵¹

https://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_решения_изобретательских_задач

³⁵²

https://www.iso.org/standard/81702.html

³⁵³

https://www.nasa.gov/reference/systems-engineering-handbook/

³⁵⁴

https://en.wikipedia.org/wiki/Agile_software_development

³⁵⁵

https://en.wikipedia.org/wiki/Six_Sigma

³⁵⁶

https://www.opengroup.org/togaf

³⁵⁷

https://www.agilealliance.org/glossary/backlog/

³⁵⁸

http://www.triz.natm.ru/trizz/triz2_01.htm

³⁵⁹

https://ailev.livejournal.com/1315064.html

³⁶⁰

http://2017.secr.ru/lang/en/program/invited-speakers/ivar-jacobson

³⁶¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Fusion_dance, пример fusion кизомбы с разными другими стилями см. в https://ailev.livejournal.com/1373388.html

³⁶²

https://vk.com/buffdance

³⁶³

https://ailev.livejournal.com/1183548.html

³⁶⁴

https://plato.stanford.edu/entries/grounding/

³⁶⁵

https://en.wikipedia.org/wiki/Hybrot

³⁶⁶

https://vk.com/wall-179019873_1534

³⁶⁷

Kit Fine, Towards a Theory of Part, 2010, https://as.nyu.edu/content/dam/nyu-as/philosophy/documents/faculty-documents/fine/accessible_fine/Fine_Theory-Part.pdf, Kit Fine, The Identity of Social Groups, 2020 https://metaphysicsjournal.com/articles/10.5334/met.45/

³⁶⁸

https://en.wikipedia.org/wiki/Tacit_knowledge

³⁶⁹

https://www.youtube.com/watch?v=tPlAWK-D6qY

³⁷⁰

https://ieeesystemscouncil.org/

³⁷¹

https://www.incose.org/

³⁷²

https://www.nasa.gov/reference/systems-engineering-handbook/

³⁷³

https://www.mitre.org/sites/default/files/publications/se-guide-book-interactive.pdf

³⁷⁴

https://www.slideshare.net/miroslawdabrowski/axelos-prince2-foundation-en-ip, слайд 43

³⁷⁵

https://coffeetrue.ru/blog/18-metodov-zavarivaniya-kofe

³⁷⁶

https://en.wikipedia.org/wiki/Geometrical_frustration

³⁷⁷

https://ailev.livejournal.com/1622346.html

³⁷⁸

https://www.youtube.com/watch?v=-pCECNvUs2Q

³⁷⁹

https://trends.google.com/trends/explore?date=all&q=web%202.0,web%203.0,industrial%20revolution,artificial%20intelligence

³⁸⁰

https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_network

³⁸¹

https://books.google.com/ngrams/graph?content=total+quality+management&year_start=1950&year_end=2008&corpus=15&smoothing=3&share=&direct_url=t1%3B%2Ctotal%20quality%20management%3B%2Cc0

³⁸²

https://ru.wikipedia.org/wiki/Технологическая_сингулярность

³⁸³

https://onepetro.org/JPT/article-abstract/69/03/42/208691/Succeeding-in-the-Shale-Business-With-a-Lean-Well

³⁸⁴

https://neftegaz.ru/tech-library/burenie/147509-zakanchivanie-skvazhiny/

³⁸⁵

https://en.wikipedia.org/wiki/Lean_manufacturing

³⁸⁶

Thomas H.Davenport, Laurence Prusak, 2003, "What's the Big Idea?: Creating and Capitalizing in the Best Management Thinking"

³⁸⁷

https://en.wikipedia.org/wiki/Vertical_integration

³⁸⁸

https://ru.wikipedia.org/wiki/Причастие_(лингвистика)

³⁸⁹

https://repetitor.1c.ru/russian/prichastie/

³⁹⁰

https://en.wikipedia.org/wiki/Pseudocode

³⁹¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Finite-state_machine

³⁹²

http://www.omg.org/spec/Essence/

³⁹³

https://en.wikipedia.org/wiki/SEMAT

³⁹⁴

Towards a Systems Engineering Essence, http://arxiv.org/abs/1502.00121, опубликовано в краткой форме также в Software Engineering in the Systems Context, https://www.amazon.com/Software-Engineering-Systems-Context-Jacobson/dp/1848901763

³⁹⁵

https://get-color.ru/code/3eb489

³⁹⁶

Картинка высокого разрешения — https://ic.pics.livejournal.com/ailev/696279/215914/215914_original.png

³⁹⁷

https://theaccountancycloud.com/blogs/understanding-unit-economics

³⁹⁸

Диаграмма в высоком разрешении — https://ic.pics.livejournal.com/ailev/696279/212554/212554_original.png, файл для редактора графов yEd — https://disk.yandex.ru/d/qMDMgCZTkkT4-w

³⁹⁹

По мотивам
https://www.researchgate.net/publication/200026050_Collaborative_Networks_Reference_Modeling

⁴⁰⁰

https://ru.wikipedia.org/wiki/Капитан_Очевидность

⁴⁰¹

https://ru.wikipedia.org/wiki/Возможности

⁴⁰²

Формулировки условий прохождения контрольных точек даны по мотивам упрощённой версии стандарта Essence, представленной в карточках состояния альф фирмы Ivar Jacobson International, https://www.ivarjacobson.com/publications/tools/alpha-state-cards-pdf-version.

⁴⁰³

Переводим value как «польза». Разговор о «пользе» обычно получается конкретным и содержательным, разговор о «ценности» абстрактным, слово «ценность» в русском языке не сосредотачивает обсуждение на вопросе «зачем вообще нужна ваша система?». Ценность в русском языке — это дороговизна вне ситуации использования, а польза — это нужность с силой достаточной, чтобы заплатить. Нам важен акцент на времени эксплуатации, на использовании, на полезности для чего-то (функции в надсистеме), пользе.

⁴⁰⁴

https://ailev.livejournal.com/1644996.html

⁴⁰⁵

https://martinfowler.com/bliki/TwoPizzaTeam.html

⁴⁰⁶

https://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/backlog

⁴⁰⁷

Серия постов https://ailev.livejournal.com/1735626.html, https://ailev.livejournal.com/1735885.html, https://ailev.livejournal.com/1736164.html

⁴⁰⁸

https://en.wikipedia.org/wiki/Lord_of_the_Flies

⁴⁰⁹

https://ru.wikipedia.org/wiki/Квадроберы

⁴¹⁰

https://ru.wikipedia.org/wiki/Хоббихорсинг

⁴¹¹

https://ailev.livejournal.com/1723294.html

⁴¹²

https://ru.wikipedia.org/wiki/Додекафония

⁴¹³

https://ru.wikipedia.org/wiki/Полая_Земля

⁴¹⁴

https://ailev.livejournal.com/1723294.html

⁴¹⁵

https://thecoreprotocols.org/

⁴¹⁶

https://en.wikipedia.org/wiki/Benevolent_dictatorship

⁴¹⁷

https://en.wikipedia.org/wiki/Event_management

⁴¹⁸

https://www.vokrugsveta.ru/quiz/240/

⁴¹⁹

https://www.cmxhub.com/

⁴²⁰

https://rcommunity.ru/

⁴²¹

https://compot.me/

⁴²²

https://ru.wikipedia.org/wiki/Каталлактика

⁴²³

https://raw.githubusercontent.com/communitycanvas/documents/master/translations/russian/Community%20Canvas%20Worksheet%20Summary%20-%20Russian.pdf

⁴²⁴

https://www.litres.ru/atul-gavande/chek-list-kak-izbezhat-glupyh-oshibok-veduschih-k-fatalnym-posledstviyam/

⁴²⁵

https://ailev.livejournal.com/1511183.html

⁴²⁶

https://ru.wikipedia.org/wiki/Перипатетики

⁴²⁷

https://lesswrong.ru/w/Ожидая_короткие_понятийные_расстояния

⁴²⁸

https://practicelibrary.ivarjacobson.com/

⁴²⁹

https://dic.academic.ru/dic.nsf/efremova/239962/Рядчик

⁴³⁰

https://en.wikipedia.org/wiki/Three-letter_acronym

⁴³¹

https://ailev.livejournal.com/1550931.html и https://ailev.livejournal.com/1549559.html

Geoffrey Hinton, The Fog of Progress, https://youtu.be/FOqMeBM3EIE

https://en.wikipedia.org/wiki/Starlink

https://en.wikipedia.org/wiki/OneWeb

⁴

https://ru.wikipedia.org/wiki/Сфера_(целевая_программа)

⁵

https://www.theverge.com/2022/8/25/23320722/spacex-starlink-t-mobile-satellite-internet-mobile-messaging

⁶

https://ru.wikipedia.org/wiki/Бэббидж,_Чарлз

⁷

https://ru.wikipedia.org/wiki/Электронная_лампа

⁸

https://ru.wikipedia.org/wiki/Мокли,_Джон

⁹

https://ru.wikipedia.org/wiki/ЭНИАК

¹⁰

https://www.lifehacker.com.au/2015/11/invisible-women-the-six-human-computers-behind-the-eniac/

¹¹

Вы можете заказать вычисления на квантовых компьютерах у десятка разных провайдеров, https://en.wikipedia.org/wiki/Cloud-based_quantum_computing. Один расчёт можно было купить ещё в 2021 году за единицы долларов.

¹²

https://www.lightelligence.ai/

¹³

https://en.wikipedia.org/wiki/ImageNet

¹⁴

Занятия машинным интеллектом «на фронтире» в 2020 году требовали суперкомпьютерные вычислительные мощности, это миллионы долларов: https://ailev.livejournal.com/1536283.html, в 2021 году в этом плане ничего не поменялось (суперкомпьютеры на единицу мощности стали дешевле, но и их размеры выросли).

¹⁵

В отличие от breakthrough technologies, прорывных технологий, которые означают просто новинки, «то, чего раньше нельзя было сделать, и вот получилось».

¹⁶

Версия доклада 2018 года (видео 37 минут): https://youtu.be/KVm74yE0aUE, апдейт ситуации 2024 года в https://ailev.livejournal.com/1723469.html

¹⁷

А в 2021 году переключился на изменения в энергетике, они не менее драматические: на наших глазах стремительно исчезают угольные электростанции, шахтёры остаются без работы! Вот его видео: https://www.youtube.com/user/tonyseba/videos

¹⁸

https://www.youtube.com/watch?v=z7vhMcKvHo8, https://www.youtube.com/watch?v=Vqs0_3M-18c, https://www.youtube.com/watch?v=fsnkPLkf1ao, https://www.youtube.com/watch?v=g6gZHbfK8Vo

¹⁹

https://en.wikipedia.org/wiki/Prompt_engineering

²⁰

https://en.wikipedia.org/wiki/Moore's_law

²¹

https://www.scientificamerican.com/article/kryders-law/

²²

http://llamasandmystegosaurus.blogspot.com/2014/05/hendys-law.html

²³

https://en.wikipedia.org/wiki/Moore's_law — на этой странице есть из закон Баттера, и ещё много подобных законов, похожих на закон Мура.

²⁴

https://ru.wikipedia.org/wiki/Apple_Newton

²⁵

https://www.bbc.com/news/business-55224462

²⁶

https://futurism.com/the-byte/waymo-not-profitable

²⁷

https://arxiv.org/abs/1905.13178

²⁸

https://onnx.ai/

²⁹

https://ailev.livejournal.com/1622346.html

³⁰

https://www.youtube.com/watch?v=O-kbzfWzvSI

³¹

https://www.virta.global/global-electric-vehicle-market

³²

https://www.buyacar.co.uk/cars/economical-cars/electric-cars/650/cost-of-running-an-electric-car

³³

https://blogs.nvidia.com/blog/volvo-cars-accelerated-computing-ai/

³⁴

https://technode.com/2024/08/09/evs-overtake-monthly-gasoline-car-sales-for-first-time-in-china/

³⁵

https://alternative-fuels-observatory.ec.europa.eu/general-information/news/norwegian-ev-market-surges-915-market-share-setting-sustainable-example

³⁶

https://www.virta.global/global-electric-vehicle-market

³⁷

https://www.therobotreport.com/walmart-brainos-autonomous-scrubbers/

³⁸

https://roboticsandautomationnews.com/2022/10/27/walmart-makes-brain-corp-the-worlds-largest-supplier-of-inventory-scanning-robots/55342/

³⁹

https://www.braincorp.com/resources/brain-corp-announces-unprecedented-scale-for-autonomous-mobile-robots-in-2023-and-welcomes-accomplished-saas-leader-chris-lobdell-as-chief-revenue-officer

⁴⁰

https://www.retailcustomerexperience.com/articles/robots-in-retail-automation-revolution-in-play/

⁴¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Gig_worker

⁴²

https://www.ft.com/content/f3cc3767-b0c3-4dd1-983a-6f158799b6c4

⁴³

grooming — the things that you do to make your appearance clean and neat, for example brushing your hair, or the things that you do to keep an animal's hair or fur clean and neat: She pays great attention to make-up, grooming and clothes. In general, women spend much longer on personal grooming than men. — https://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/grooming.

⁴⁴

https://likeclockwork.com/, https://www.nimblebeauty.com/, https://www.10beauty.co/

⁴⁵

https://en.wikipedia.org/wiki/VUCA

⁴⁶

https://ru.wikipedia.org/wiki/Луддиты

⁴⁷

https://en.wikipedia.org/wiki/Wright_brothers — и дело даже не в том, что они догадались поставить на самолёт лёгкий мотоциклетный двигатель, изготовленный в их мастерской. Они придумали проводить эксперименты в аэродинамической трубе, а ещё придумали систему управления самолёта по трём осям воздушными рулями. Но они не были «профессиональными авиаторами»!

⁴⁸

Мегафон — https://www.cnews.ru/news/top/2020-01-29_novyj_servis_megafona, МТС — https://rb.ru/news/mts-norma/.

⁴⁹

Сервис «Сбер-звук», https://sber-zvuk.com/

⁵⁰

https://www.rbc.ru/technology_and_media/07/02/2018/5a7b20d29a79473903543eaa

⁵¹

http://www.macdigger.ru/iphone-ipod/iphone-7-plus-protiv-zerkalki-canon-semka-fotografij-s-effektom-boke.html

⁵²

https://en.wikipedia.org/wiki/Bokeh

⁵³

https://www.cipa.jp/stats/documents/common/cr200.pdf

⁵⁴

https://trends.rbc.ru/trends/education/5fa01fe49a794782c65b74f9

⁵⁵

https://phys.org/news/2021-06-goodbye-camera-miniaturized-optics-counterpart.html, https://www.nature.com/articles/s41467-021-23358-8, продолжение работ в 2024 году от других авторов https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsphotonics.4c00086

⁵⁶

https://arxiv.org/abs/2405.00043

⁵⁷

https://venturebeat.com/2020/04/29/microsoft-teams-passes-75-million-daily-active-users/, https://www.statista.com/statistics/1033742/worldwide-microsoft-teams-daily-and-monthly-users/

⁵⁸

https://vc.ru/office/127764-pochemu-my-reshili-dat-vozmozhnost-sotrudnikam-ostatsya-na-udalenke-navsegda

⁵⁹

https://arxiv.org/abs/1706.03762

⁶⁰

https://ailev.livejournal.com/1551283.html

⁶¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_regression, https://arxiv.org/abs/1912.04825

⁶²

https://arxiv.org/abs/2006.11287

⁶³

https://www.datarobot.com/nutonian/

⁶⁴

https://ailev.livejournal.com/1723726.html

⁶⁵

https://ailev.livejournal.com/1637656.html

⁶⁶

https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html

⁶⁷

https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/

⁶⁸

https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/

⁶⁹

https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/

⁷⁰

https://suno.com/

⁷¹

https://fingfx.thomsonreuters.com/gfx/legaldocs/zjvqymadevx/USA%20COURT%20MUSIC%20COPYRIGHTS%20sunoanswer.pdf

⁷²

https://www.zdnet.com/article/manufacturers-allocate-one-third-of-overall-it-spend-to-ai-survey-shows/

⁷³

https://www.deepl.com

⁷⁴

https://www.grammarly.com/

⁷⁵

https://workspace.google.com/blog/product-announcements/new-ways-to-do-your-best-work

⁷⁶

https://www.youtube.com/watch?v=0XpRhQX7BpU

⁷⁷

https://arxiv.org/abs/2407.17207

⁷⁸

https://www.jimcollins.com/concepts/the-hedgehog-concept.html

⁷⁹

https://www.amazon.com/От-хорошего-великому-компании-совершают-прорыв-ebook/dp/B06XP1H8LQ/

⁸⁰

https://ru.wikipedia.org/wiki/Икигаи

⁸¹

https://en.wikipedia.org/wiki/SWOT_analysis и там приведено ещё несколько аналогичных методов в разделе ограничений и альтернатив.

⁸²

https://www.amazon.com/Антихрупкость-извлечь-выгоду-Азбука-Бизнес-Russian-ebook/dp/B0156M8ISC/

⁸³

https://ru.wikipedia.org/wiki/Фланёр — городской тип, впервые отмеченный в Париже середины XIX века (также boulevardier). Фланирование означало гуляние по бульварам с целью развлечения и получения удовольствия от наблюдения городской жизни.

⁸⁴

Вот мемуар, сделанный под влиянием предыдущей версии нашего руководства, https://danielko.medium.com/musings-of-tech-space-enthusiast-part-i-428c28655b44. Автор мемуара (Даниэль Корнев) радуется, что у него пропало чувство вины от того, что он недостаточно жёстко много лет преследует одну и ту же мечту. Оказывается, мечту просто можно время от времени менять, чтобы оставаться современным! И никакого чувства вины при этом, наоборот — радость от того, что остаёшься современным!

⁸⁵

Слово, использованное в переводе книги, https://ru.wikipedia.org/wiki/Лох_(жаргонизм)

⁸⁶

https://ru.wikipedia.org/wiki/Систематическая_ошибка_выжившего

⁸⁷

https://arxiv.org/abs/1802.07068

⁸⁸

https://www.amazon.com/Why-Greatness-Cannot-Planned-Objective-ebook/dp/B00X57B4JG/

⁸⁹

Original Painting on Canvas, 2001

⁹⁰

https://www.amazon.com/Бизнес-нуля-быстрого-тестирования-бизнес-модели-ebook/dp/B00K4YYUHG/

⁹¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Tesla_Powerwall

⁹²

https://en.wikipedia.org/wiki/Optimus_(robot)

⁹³

https://ru.wikipedia.org/wiki/У-вэй

⁹⁴

http://www.amazon.com/dp/0465065708/

⁹⁵

https://ru.wikipedia.org/wiki/Калькуляционный_аргумент

⁹⁶

Различение детерминистичности и непредсказуемости https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rspa.2015.0883

⁹⁷

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1807890115

⁹⁸

https://www.oreilly.com/ideas/open-endedness-the-last-grand-challenge-youve-never-heard-of

⁹⁹

https://eng.uber.com/poet-open-ended-deep-learning/

¹⁰⁰

https://eng.uber.com/enhanced-poet-machine-learning/

¹⁰¹

Уже через три месяца эффективность аденовирусной вакцины AstraZeneca становилась жестко отрицательной (т.е. привитые начинали попадать в больницу и умирать от ковида чаще, чем непривитые), https://academic.oup.com/ije/advance-article/doi/10.1093/ije/dyac199/6770060. И таких работ всё больше и больше.

¹⁰²

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927650524001130?via%3Dihub

¹⁰³

https://www.litres.ru/devid-doych/nachalo-beskonechnosti-obyasneniya-kotorye-menyaut-mir/chitat-onlayn/

¹⁰⁴

https://www.amazon.com/Enlightenment-Now-Science-Humanism-Progress-ebook/dp/B073TJBYTB/

¹⁰⁵

https://www.ipsos.com/sites/default/files/ct/news/documents/2019-08/Happiness-Study-report-August-2019.pdf

¹⁰⁶

https://www.facebook.com/kapterev/posts/10222689292514882, https://psyarxiv.com/d8f2z/

¹⁰⁷

https://www.princeton.edu/news/2006/06/29/link-between-income-and-happiness-mainly-illusion