Чтение онлайн

Пока шла конструкторская работа, General Electric включилась в другую инициативу, возникшую на стыке маркетинга и исследований рынка. В июле 2015 года она запустила на сайте Indiegogo кампанию по сбору средств на разработку машины для льда под названием Opal. Indiegogo – платформа для привлечения общественного финансирования, или краудфандинга; создатели характеризуют ее как «стартовую площадку для креативных и предпринимательских идей любого типа и масштаба» [57] . Люди, которые обеспечивают финансовую поддержку этих идей, не инвесторы: они не получают за свои деньги долю в собственности либо процент от доходов или прибылей. Тем не менее жертвователям очень часто сулят какие-то выгоды. Например, если они субсидируют фильм, их пригласят на предварительный показ, а если они оплатили создаваемый товар, то могут оказаться среди первых получивших его. Собственно говоря, они заранее заказывают то, чего пока еще не существует и что, вероятно, никогда не появится без их содействия.

Сайт Indiegogo изначально предназначался для частных предпринимателей и мелких фирм, не имеющих доступа к финансированию для реализации своих идей, но к середине 2015 года крупные компании стали обращаться к нему, чтобы проверить спрос на потенциальные товары. В случае кампании с машиной для льда General Electric и FirstBuild просили жертвователей внести 399 долларов (позднее взнос увеличился до 499 долларов); целью было собрать 150 тысяч долларов. За несколько часов кампания привлекла вдвое больше средств [58] , а через неделю сумма превысила 1,3 миллиона [59] . К моменту закрытия в конце августа 2015 года кампания собрала на Indiegogo более 2,7 миллиона долларов [60] , попав в десятку самых популярных. В итоге, прежде чем поступить в широкую продажу, продукт в течение последних трех месяцев 2016 года сначала был отправлен более чем пяти тысячам клиентов, заказавших его заранее [61] . Компанию General Electric не особо интересовали деньги от предварительных заказов – ей очень нужно было изучить рынок.

General Electric обнаружила новый способ подключения к множеству умов, которым не надо платить за работу, а заодно исследовала рынок для нового продукта.

Три описанных примера – победа AlphaGo над лучшими игроками мира, успех компаний нового типа вроде Facebook и Airbnb, не обладающих традиционными активами, и использование GE мудрости толпы для помощи в проектировании и выводе на рынок продукта – иллюстрируют три масштабные тенденции, которые в корне меняют мир бизнеса.

Первая тенденция включает быстрорастущие и расширяющиеся возможности машин, что подтверждается неожиданным появлением нового лучшего игрока в мире – AlphaGo.

Вторая тенденция была выявлена в ходе наблюдений Гудвина за недавно возникшими крупными и влиятельными молодыми компаниями, которые мало напоминают прежних лидеров в своих областях и уже побеждают их. Такие выскочки – это платформы, и они – серьезный вызов традиционному бизнесу.

Третья тенденция, представленная нетрадиционным процессом разработки машины для льда Opal, – проявление толпы. Этим словом принято называть тот поразительный объем знаний, опыта и энтузиазма, что распределен по всему миру и доступен онлайн.

Потрясения и изменения в экономике, от взлета миллиардных стартапов Кремниевой долины до заката или реорганизации тяжеловесов из списка Fortune 500, могут выглядеть хаотичными и ничем не обусловленными. Однако явления, о которых мы говорим в книге – машины, платформы и толпа, – основаны на принципах экономики и других научных дисциплин. Применять эти принципы не всегда просто, однако в определенном смысле хаос становится путем к порядку, а сложность оборачивается простотой. Наша цель в книге – показать правильную точку зрения.

Во всех компаниях и областях промышленности машине, платформе и толпе соответствуют противостоящие им и одновременно дополняющие их вещи. В случае машинного интеллекта это человеческий разум. Бухгалтеры с их ведомостями, инженеры с программным обеспечением для проектирования и рабочие у конвейера, похожие на роботов, – все это примеры совместной работы разума и машины.

Платформам соответствуют продукты – другими словами, товары и услуги. Поездка по городу – это продукт (услуга), в то время как Uber – платформа, которую люди используют для доступа к нему. То же самое верно для аренды жилья и Airbnb или для новостей и Facebook.

Толпе противостоит ядро – накопленные в компании и во всех связанных с ней коммерческих структурах знания, процессы, опыт и возможности. Ядро General Electric Appliances проектирует, производит и выводит на рынок холодильники и печи; ядро NASA строит космические корабли и пытается понять Вселенную; возможности ядра Microsoft включают разработку операционных систем и приложений.

Нет, мы не хотим сказать, что разум, продукты и ядро устарели или скоро устареют. Такое заявление было бы абсурдным. Напротив, мы раз за разом демонстрируем, что возможности человеческого разума, качественные товары и услуги и хорошо налаженные структуры организации по-прежнему важны для преуспевания бизнеса. Однако мы попытаемся убедить вас, что вследствие недавних изменений в технологиях компаниям пришла пора переосмыслить баланс между разумом и машинами, продуктами и платформами, ядром и толпой. В каждой паре за последние несколько лет второй, более современный элемент стал намного более эффективным, поэтому нужно взглянуть на него свежим взглядом. Понимание того, когда, где, как и почему машины, платформы и толпы приносят пользу, дает ключ к успеху в современной экономике. Цель книги – помочь вам разобраться в этих вещах, ведь понять их не просто важно, а жизненно важно.

Мы убедительно продемонстрировали, насколько быстро сегодня движется вперед технический прогресс, и обрисовали некоторые его экономические последствия в предыдущей книге «Вторая эра машин: работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий» [62] . После публикации нам стали задавать вопросы, и одним из самых распространенных был такой: «Когда началась новая эра?» Это серьезный вопрос, и ответить на него удивительно трудно. Цифровые устройства есть у нас уже больше полувека, а почти все революционные изменения, описанные нами в предыдущей книге, случились не так давно. Так когда же началась вторая эра машин?

Нам кажется, что это происходило в два этапа. Первым из них можно назвать время, когда цифровые технологии начали оказывать влияние на мир и взяли на себя большое количество рутины вроде обработки платежных ведомостей, сварки корпусов автомобилей и отправки счетов клиентам. В июле 1987 года Роберт Солоу, экономист из Массачусетского технологического института, который позже в том же году получил Нобелевскую премию за работы по теории экономического роста, написал: «Вы можете видеть наступление эры компьютеров повсюду, но на показателях производительности это не отразилось» [63] . К середине 1990-х его слова уже не соответствовали действительности; производительность стала расти намного быстрее, чем раньше, и большое количество исследований – часть из них была проведена Эриком [64] и его коллегами – показали, что главной причиной этого стали компьютеры и другие цифровые технологии. Таким образом, мы можем датировать начало первого этапа новой эры серединой 1990-х.

Точку отсчета для второго этапа, который, по нашему мнению, мы сейчас наблюдаем, установить труднее. Это время, когда в реальном мире начали появляться технологии из научной фантастики – фильмов, книг и секретных исследовательских лабораторий. В 2010 году Google неожиданно объявила, что по американским дорогам безо всяких аварий передвигается множество полностью автономных машин. В 2011 году суперкомпьютер Watson, созданный IBM, обыграл двух чемпионов в телевизионной викторине Jeopardy! К третьему кварталу 2012 года более миллиарда человек пользовались смартфонами [65] – коммуникационные и сенсорные возможности этих устройств знакомы нам по бесчисленным фантастическим фильмам. И, разумеется, три достижения, описанные в начале главы, также случились за последние несколько лет. Как мы увидим далее, помимо этих в тот период произошло немало других прорывов. И они были не исключениями, а, напротив, провозвестниками серьезных изменений в бизнесе, которые объясняются как значительными технологическими инновациями, так и фундаментальными экономическими принципами.

Второй этап новой эры значительно отличается от первого. Сегодня мы видим, что технологии могут делать многое, что, как нам раньше казалось, нельзя запрограммировать или назвать рутиной, например: побеждают в игре го, точно диагностируют болезни, естественным образом взаимодействуют с людьми, участвуют в творческой работе, такой как написание музыки или проектирование предметов. За последние несколько лет они помогли изжить парадокс Полани и прочие ограничения, стоявшие на пути к новым территориям. Машины не просто аккуратно выполняют закодированные инструкции, данные им людьми-программистами [66] , – они учатся самостоятельно решать задачи. Все это невероятно расширяет рамки того, с чем теперь способна справиться машина.