Глава 1
Углубленная работа имеет ценность
По мере приближения дня выборов 2012 года количество посещений веб-сайта New York Times быстро росло, как это обычно бывает, когда в стране происходит что-то важное. Однако этот случай оказался особенным. Непропорционально большая доля трафика – по некоторым данным, более 70 % – приходилась на посещения одной-единственной страницы во всем огромном домене. И это не была заглавная страница с изложением последних новостей или комментарии одного из газетных обозревателей – лауреатов Пулитцеровской премии. Это был обычный блог, который вел некий компьютерщик по имени Нейт Силвер, раньше занимавшийся бейсбольной статистикой, а затем переключившийся на предсказания результатов выборов. Прошло меньше года, и агентства ESPN я ABC News переманили Силвера из Times (газета пыталась его удержать, обещая штат более чем в дюжину авторов); согласно заключенному соглашению, Силвер мог участвовать во всех новостных разделах – от спорта до погоды, от сетевых новостей до, представьте себе, трансляций присуждения премии «Оскар». И хотя методологическая точность силверовских доработанных вручную моделей порой оспаривается, лишь немногие могут отрицать, что в 2012 году этот тридцатипятилетний статистик-вундеркинд сорвал большой куш.
Другим таким победителем стал Давид Хейнемейер Ханссон, блестящий программист, создавший веб-фреймворк Ruby on Rails, на котором в настоящее время основываются многие из наиболее популярных веб-сервисов, включая Twitter и Hulu. Ханссон является партнером влиятельной компании по разработке программного обеспечения Basecamp (до 2014 года она носила название 37signals). Ханссон предпочитает не обсуждать размеры своей доли от продаж Basecamp или другие источники своего дохода, однако можно предположить, что они достаточно прибыльны, учитывая, что он делит свое время между Чикаго, Малибу и испанским городом Марбелья, где участвует в непрофессиональных автогонках.
Нашим третьим и последним примером явного победителя в национальной экономике является Джон Доэрр, главный партнер знаменитой в Кремниевой долине венчурной компании Kleiner Perkins Caufield & Byers. Доэрр помогал финансировать многие ключевые компании, возглавившие современную технологическую революцию, включая Twitter, Google, Amazon, Netscape и Sun Microsystems. Прибыль от капиталовложений была астрономической: капитал Доэрра на момент написания этой книги составлял более 3 млрд долларов.
* * *
Что же помогло Силверу, Ханссону и Доэрру добиться такого успеха? Ответы на этот вопрос можно разделить на два типа, исходя из масштаба. Первые мы назовем «микро»: в них уделяется внимание в первую очередь чертам характера наших трех героев и тактическим приемам, которые помогли им в продвижении. Второй тип – скорее «макро»; они меньше концентрируются на самих личностях и больше на характере выполняемой ими работы. Хотя для нас важны оба подхода к этому ключевому вопросу, «макро»-ответы весомее, поскольку лучше объясняют, какие именно качества позволяют добиться успеха в современных экономических условиях.
Для того чтобы исследовать эту «макро»-перспективу обратимся к паре экономистов из Массачусетского технологического института, которых зовут Эрик Бриньйолфссон и Эндрю Макафи. В своей нашумевшей книге 2011 года «Наперегонки с машиной» (Race Against the Machine) они высказывают интригующую мысль, что среди других разнообразных сил, участвующих в игре, именно развитие цифровых технологий в первую очередь способно неожиданным образом трансформировать рынок труда. «Мы находимся на ранней стадии „Великого преобразования“, – разъясняют Бриньйолфссон и Макафи в начале своей книги. – Технология стремительно развивается, но многие из наших умений и организационных навыков не поспевают за ней». Для бесчисленных работников такое отставание не сулит ничего хорошего. По мере усовершенствования умных машин сокращается расстояние между возможностями машины и человека, и работодатели все чаще предпочитают поручать задачи «новым машинам», а не «новым людям». А там, где человеческий труд незаменим, усовершенствование средств связи и технологий сотрудничества делает все более простой и удобной удаленную работу, что побуждает компании передавать ключевые позиции «звездам» со стороны, оставляя местные таланты без рабочих мест.
Описываемая авторами реальность, однако, не так уж абсолютно безжалостна. Как подчеркивают Бриньйолфссон и Макафи, грядущее «Великое преобразование» не уничтожит все рабочие места, но лишь разграничит их. Хотя многие люди пострадают от этой новой экономики, поскольку их работа достанется машинам или сторонним специалистам, найдутся и другие, которые не только выживут, но и будут процветать – их труд станет еще более востребованным (а следовательно, и более высокооплачиваемым), чем прежде. Подобную бифуркацию в экономике будущего предсказывают не только Бриньйолфссон и Макафи. Так, например, в 2013 году экономист Тайлер Коуэн из Университета Джорджа Мейсона выпустил книгу «Среднего более не дано» (Average Is Over), где развивал тот же тезис о цифровом разделении будущего. Однако анализ, предложенный Бриньйолфссоном и Макафи, особенно ценен тем, что вслед за вышеизложенным они выделяют три конкретные группы людей, которые выиграют в результате такого разделения и пожнут большую часть благ, дарованных Эрой умных машин. Стоит ли удивляться тому, что именно к этим трем группам принадлежат Силвер, Ханссон и Доэрр? Давайте же по очереди рассмотрим каждую из них, чтобы лучше понять, почему они внезапно оказались столь востребованными.
Высококвалифицированные работники
Группа, которую представляет Нейт Силвер, у Бриньйолфссона и Макафи носит название «высококвалифицированные работники». Такие достижения прогресса, как робототехника и распознавание речи, позволяют автоматизировать многие низкоквалифицированные рабочие обязанности, однако, как подчеркивают цитируемые экономисты, «другие технологии – визуализация данных, аналитика, скоростные способы связи и быстрое построение моделей – увеличили потребность в абстрактном мышлении и умении работать с данными, тем самым повысив ценность таких работ». Другими словами, те, кто умеет работать со сложными машинами и добиваться от них значительных результатов, смогут достичь успеха в новом мире. Тайлер Коуэн еще более жестко высказывается о грядущей реальности: «Ключевым вопросом станет – умеете вы эффективно работать с умными машинами или нет».
