Текст книги "Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу"

Но не оттеснят ли машины меня?

Мы уже доказали, что любим основанные на ИИ продукты (с нашим бешеным потреблением предложений FANG для смартфонов). И новые машины находятся в боевой готовности трансформировать первостепенные институты нашего общества в лучшую сторону с помощью имеющих значение цифр.

Однако, как только мы преодолеваем первичный страх перед новой машиной, начинаем задаваться вопросом, как это повлияет на работу. Что случится со всеми этими банкирами, водителями, рентгенологами, юристами и журналистами? Что случится со… мной? Заберет ли робот мою работу?

Многие из нас не знают, так ли уж хороша или так ли плоха эта Четвертая индустриальная революция. Начинает казаться, что все это мечта капиталиста… и кошмар рабочего. А неуверенность создает почти осязаемое ощущение тревожности, поскольку на личном уровне многие не понимают, что со всем этим делать.

Некоторые видят только темную сторону этих перемен, и конечно, многие сегодня предсказывают мрачное будущее «экономики без работы», поскольку все наши средства к существованию приберут к рукам роботы. Однако приближающийся цифровой подъем и его распространение, которое мы описываем в следующей главе, очень многое обещают тем, кто сумеет подготовиться. По сути, он предвещает возможный всего раз в столетие рост, когда придется перенастраивать нашу инфраструктуру, промышленность и институты. Подобно предыдущим трем индустриальным революциям, эта проедет катком по тем, кто ждет и наблюдает, и подарит грандиозные перспективы и благополучие тем, кто учится использовать потенциал новых машин.

Все это зависит от того, что вы делаете сейчас, чтобы подготовиться к эре машин, потенциально способных сделать практически все, связанное с интеллектуальной работой.

Будут ли многие виды занятости в наступающие годы «автоматизированы напрочь»? Да. Однако для подавляющего большинства профессий новые машины лишь дополнят и защитят деятельность. Например, мы не думаем, что по вине искусственного интеллекта потеряет свою работу хоть один учитель или медсестра. Напротив, эти профессии станут более продуктивными, более эффективными… и более приятными. Занятые такой работой люди придут к тому, чтобы видеть в новой машине надежного коллегу. Как сегодня нам не приходит в голову пересечь на машине Лондон без наделенной ИИ системы GPS или изучить предмет, не прибегая к помощи Google и «Википедии», многие работники в ближайшие годы не смогут представить выполнение своих ежедневных обязанностей без участия бота на их стороне.

Кроме того, будут созданы совершенно новые профессии, сдвигая трудоустройство в области, которые сегодня мы не в состоянии представить (вообразите, что описываете кому-то работу «администратора баз данных» в 1955 году). Стоит многого ожидать, если мы точно осознаем, что могут и чего не могут сделать новые машины и как это повлияет на будущее работы. Уже появились некоторые очень ясные схемы, и оставшуюся часть книги мы посвятим тому, чтобы обозначить происходящее и дать тактические рекомендации, как победить в условиях новой цифровой экономики.

Двигаться ВПЕРЕД в век новых машин

Мы написали эту книгу, чтобы обеспечить вас дорожной картой, гидом по успешному преодолению этого переходного времени. Во-первых, мы обозначим, чем в действительности является машина: как ее создают, что она может делать и чего делать не может. Затем мы взглянем на то, где машина может быть лучшим образом применена сегодня и завтра. Какие проблемы промышленности она может решить? Какие новые ценностные предложения для клиента может создать? Третье и самое важное: мы дадим структурированный подход к модели продвижения ВПЕРЕД, или AHEAD, основанный на нашей работе с двумя тысячами мировых компаний, стоящих в авангарде цифрового перехода.

Коротко говоря, AHEAD (ВПЕРЕД) предполагает пять различных подходов к победе в команде с интеллектуальными системами. Акроним состоит из:

• Автоматизация (Automate): механизированный аутсорсинг, обработка информации с помощью новой машины. Это то, как Netflix автоматизировал ритейл блокбастеров и как Uber автоматизировал работу диспетчеров такси.

• Ореол (Halo): оснащать измерительными приборами продукты и людей и применять для левериджа данные, извлеченные из фактических действий человека и его поведения онлайн (мы называем это Code Halos, или Ореолы кодов), чтобы создавать описания покупательского опыта и бизнес-модели¹⁶. General Electric и Nike меняют правила игры в своих отраслях, оснащая измерителями свою продукцию, окружая ореолами данных и создавая новые ценностные предложения, сближаясь с покупателем.

• Дополнение, оптимизация (Enhance): взгляд на компьютер, как на коллегу, который может увеличить вашу производительность и удовлетворенность от деятельности. Сегодня GPS в машине оптимизирует вождение, отправляет вас по самой быстрой дороге, предупреждает об опасностях и гарантирует, что вы не заблудитесь. В последующие годы целые направления деятельности, от продаж до ухода и обучения, переживут революцию благодаря мощному компьютерному подкреплению.

• Изобилие (Abundance): используйте новые машины, чтобы открыть совершенно новые рынки, уронив цены на текущие предложения, как когда-то сделал Генри Форд с автомобилями. Какие рынки могут быть заметно демократизированы и расширены в вашей отрасли подобно тому, как Betterment использует ИИ для привнесения финансовой безопасности в массы?

• Открытие (Discovery): примените ИИ, чтобы задумать совершенно новые продукты, новые услуги и совершенно новые отрасли. Как лампочка Эдисона привела к новым открытиям в сфере радио, телевидения и транзисторов, сегодняшние новые машины дадут старт новому поколению открытий и изобретений.

Это пять конкретных подходов – игр, если хотите, – для победы в команде с ИИ, каждый со своим собственным набором подходов и тактик. На следующих страницах мы будем использовать эту модель, чтобы пролить свет на возможности применения новых машин в вашем бизнесе.

Первая игра – автоматизировать – это превалирующая на сегодня тенденция. Автоматизация была исходным шагом в каждой индустриальной революции, поскольку один ткацкий станок заменял сорок рабочих, а один паровой двигатель имел силу пятидесяти лошадей. Сегодня автоматизация тоже станет неизбежным «злом», поскольку так вы сможете добиться «цены Google» в основной деятельности своей компании. Как бы то ни было, большинство обозревателей рынка упускают из вида, что следующая волна автоматизации вымостит дорогу к изобретениям и расширению рынка с помощью четырех следующих игр.

Простая комбинация из эффективности и изобретений проявит себя во всех областях. Банковское обслуживание станет более эффективным и персонализированным. Здравоохранение станет более прозрачным и эффективным, дающим гораздо лучшие результаты. Промышленные товары будут более интерактивными, интуитивно понятными и надежными. Наша пищевая отрасль станет менее отходной и более качественной. Образование будет более глубоким и с индивидуальным подходом, а управленческие услуги обновятся и станут требовать меньше затрат. И, как мы заявляли раньше, этот сдвиг во многом будет произведен не компаниями, запущенными в прошлом году или даже десять лет назад, а компаниями, начатыми нашими дедами. Причина в том, что эти компании имеют доступ к богатейшим залежам данных – «топливу» новых машин.

Уже многое было сказано и написано по поводу потенциального воздействия новых машин на общество. Мы написали эту книгу не для политиков-всезнаек и академиков, а для людей в больших и маленьких организациях, которые хотят принять наилучшее из возможных решений по поводу их бизнеса и работы. Мы не настолько наивны, чтобы не понимать, что бизнес разворачивается в более широком контексте, но не можем просто рассесться вокруг и ждать, пока политики улучшат образование, направят огромные деньги на расширение инфраструктуры или объявят о безусловном базовом доходе. Мы должны действовать сегодня, в современном мире. И будьте уверены, если вы и не станете действовать, начнут другие.

Название книги – «Что делать, когда машины начнут делать все». Это может звучать немного гиперболично, и понятно, что машины никогда не будут делать все, да и никто этого в действительности не хочет. Но в следующие годы новые машины продолжат изумлять нас, они будут внедрены везде и почти во все, будут выполнять все большую и большую часть работы, которую сегодня делают люди.

Технология – уже не сфера нескольких, это территория многих. А поэтому в следующей фазе цифровой экономики побеждать будут не те, кто создает новые машины, а те, кто сообразит, что с ними делать. Эта книга станет вашим путеводителем.

Глава 2
От застоя к подъему: Мы это уже проходили

Многие из нас чувствовали, что остановились. Кажется, что роста, как компании, так и личного, очень трудно добиться. Есть множество свидетельств структурной слабости нашей экономики: стагнация заработной платы, рост уровня долга и анемичный уровень производительности труда. Кажется, что все основные тренды работают против нас: усиление мировой конкуренции, экономический принцип «победитель забирает все», ведущий ко все большему неравенству доходов, устойчивое размывание приватности и безопасности, возникновение миллиардных стартапов на фоне крушения устаревающих фирм, технологии, отнимающие нашу работу. Очевидно, что старые правила работы и ведения бизнеса больше не применимы.

Мы (авторы) работаем со многими людьми, взволнованными раскинувшимися перед ними в цифровой экономике возможностями, но их оптимизм часто охлаждают актуальные новости. Слишком часто заголовки предрекают надвигающийся кошмар безработных в очереди за хлебом и роботах-властелинах. Многие чувствуют, что если где-то и затевается вечеринка – в Кремниевой долине, в Нью-Йорке и в Лондоне, – то их туда не пригласили.

Однако, несмотря на некоторый дискомфорт, есть и хорошие новости. Мы уже выдерживали подобные штормы раньше, и форма и модель текущей ситуации в действительности является предвестником периода, движимого технологией роста. Кажется, это противоречит здравому смыслу: в конце концов, как может экономическая стагнация быть признаком будущего роста и появления новых возможностей?

Это происходит потому, что наш текущий застой хорошо вписывается в прочно сложившуюся схему, проявляющуюся в период любого серьезного сдвига в бизнесе или в технологии, когда экономика переходит от одной индустриальной революции к следующей. Коротко говоря, сейчас мы в экономической «застойной зоне», поскольку в Третьей индустриальной революции (буквально) заканчивается бензин, в то время как Четвертая индустриальная революция, основывающаяся на новых машинах, должна еще набрать масштаб.

Эта ситуация создает определенный диссонанс, когда мы восхищаемся компьютерами вокруг нас и тем, что они могут сделать, и в то же время тщетно ищем более серьезные перспективы роста для компаний и карьерную безопасность для нас самих.

Хорошие новости, исследуемые в следующей главе, заключаются в приближении к концу застойного периода. Мы вступаем во времена, когда экономика может рвануть для тех, кто ухватится за возможности новых машин. Мы говорим об этом как о наступающей «цифровой экспансии», в которой возможность получать плоды цифровых технологий распространится из Кремниевой долины по всей экономике в целом. Эта миграция ценностей будет несравнима с индустриальной экспансией прошлого века и пройдет намного быстрее. Чтобы полностью осознать этот переход, полезно оглянуться на воздействие новых машин на работу в предыдущие периоды бурной дестабилизации.

Если машины делают все, что произойдет с нами?

Веками люди беспокоились о «новых машинах» и их влиянии на удел человека. Машины меняются – тревоги остаются прежними.

Возвращаясь в начало 1800-х годов, во времена Первой индустриальной революции, можно вспомнить, что луддиты на северо-западе Англии отреагировали на появление механических ткацких станков тем, что стали их ломать. Они осознали, что их работа по производству ткани под угрозой. И оказалось, что они были правы: машины действительно забрали у них работу. То же произошло в сельском хозяйстве. В начале XIX века – пока луддиты крушили станки – 80% работающего населения Соединенных Штатов трудились на земле. Сегодня в сфере сельского хозяйства в США занято менее 2% жителей страны.

Рисунок 2.1. Луддиты в начале 1800-х годов

В начале Второй индустриальной революции паровой двигатель позволил начать механизацию, и эксперты были всерьез обеспокоены, что «замена человеческого труда машинным» может «вытеснить из производства население»¹. Когда сборочные линии сделали возможным массовое производство, экономист Джон Мейнард Кейнс (John Maynard Keynes) предупреждал о повсеместной безработице, «поскольку открытие способов экономного использования труда опережает темпы выявления новых применений труда»².

Сегодня многие из нас ощущают то же смятение, читая все более зловещие материалы о том, как заменят нас новые машины, действующие на основе ИИ. Активно цитируемое исследование Оксфордского университета приводит данные о том, что примерно в течение следующего десятилетия новые машины поставят под угрозу около 50% всех нынешних рабочих мест в США³.

Но разве наши компьютеры не сделали нас более продуктивными?

Несмотря на всю эту безнадегу, некоторые из нас, способные сохранять оптимизм, захотят поспорить: «Может, и так. Но все эти компьютеры оказывают и позитивное воздействие, поскольку делают нас более продуктивными». Однако данные не подтверждают и этого аргумента.

Несмотря на миллиарды, потраченные на предпринимательские технологии (вспомните обо всех этих роутерах Cisco, системах SAP, базах Oracle и ПК на основе Microsoft в сочетании с недавним взрывом потребительских технологий, таких как смартфоны и приложения), производительность труда работника и ВВП индустриальных стран, входящих в G7, не сильно сдвинулись с места. Например, с 1991 по 2012 год средний ежегодный рост реальных зарплат составил жалкие 1,5% в Соединенном Королевстве и 1% в Соединенных Штатах (что есть примерно половина уровня роста доходов с 1970 по 1990 год), и это были лидеры в росте зарплат среди индустриального мира⁴. Аналогично рост ВВП в Соединенных Штатах и Западной Европе за эти два десятилетия был ниже роста ВВП за предыдущие двадцать лет⁵.

Как это возможно? Почему мы едва ступаем в экономическую воду, несмотря на массовые инвестиции в технологию? Разве это не золотой век технологий?

Спросите себя: ваш компьютер, смартфон, e-mail и мессенджер сократили ваш рабочий день? Вот и наш – нет.

Путь Карлоты

Хорошие новости среди этого мрака в том, что наш период застоя вписывается в историческую схему, возвещающую будущий рост. Конечно, в этой острой точке движимого технологией экономического подъема проявляют себя боязнь того, что новые машины отнимут наши рабочие места. Но, если Четвертая индустриальная революция не обернется широкой экономической экспансией с соответствующим ростом количества работы, мы разойдемся с историей. Почему же мы все-таки верим в подобные предсказания? Разобраться в этом нам поможет родившаяся в Венесуэле экономист.

Карлота Перес (Carlota Perez) – отмеченная различными наградами профессор Лондонской школы экономики. Ее самая важная работа посвящена тому, что происходит между концом одной эры и началом следующей. Вот как Карлота описывает это:

История многому учит нас. Конечно, инновации всегда были драйвером роста и главным источником улучшения производительности и повышения благополучия. Однако каждая технологическая революция принесла два типа процветания.

Первый тип – турбулентный и волнующий, как пузыри 1990-х и 2000-х и как Ревущие двадцатые, железнодорожная мания и каналомания до этого. Все это закончилось тем, что пузыри лопнули.

Однако после рецессии приходит второй тип: Викторианский бум, Belle Époque, послевоенный золотой век и… время, к которому мы, видимо, подходим.

Процветания периода пузыря поляризует доходы; золотой век стремится обернуть процесс вспять⁶.

Перес описывает приближающийся золотой век, цифровую экспансию, которая уже находится прямо перед нами. Но мы опережаем себя. Как и почему она может возникнуть из текущего экономического застоя? Исторические модели могут стать нашим путеводителем.

По волнам

Когда мы оглядываемся назад на изобретение хлопкоочистительной машины, двигателя внутреннего сгорания и переменного тока, может показаться, что в один день было совершено изобретение, а на другой день все изменилось. Но мир функционирует по-другому. Практически в каждом случае впереди была долгая и ухабистая дорога, связывающая одну эру бизнеса и технологий с другой; эволюция каждой индустриальной революции следует по S-образной кривой (как показано на рис. 2.2).

Рисунок 2.2. S-образная кривая и Зона застоя

Почему S-образная? Исторически сложилось, что после появления новых технологий соответствующий ВВП десятилетиями не растет (низ кривой). Отдельные личности и компании могут разбогатеть, но все общество в целом – нет. Однако, как только технология полноценно закрепляется, обычно это цикл в 25–35 лет, ВВП переживает практически вертикальный подъем (середина S-кривой). Ранее это переживали все нынешние участники «Большой семерки»: например, в Великобритании паровой двигатель привел к массовому росту ВВП в XIX веке, а в XX веке то же произошло с конвейером в США.

Со временем, когда технология полностью принимается и находит свой путь почти во все отрасли и во все мировые регионы, рост ВВП сходит на нет (верх S-кривой). Именно здесь и находимся мы сегодня с промышленной экономикой Третьей индустриальной революции. Модель производства хорошо понятна, широко распространена и общедоступна (посмотрите, например, на почти двадцать три миллиона мотоциклов, произведенных в Китае в 2013 году⁷). Именно этот верх кривой, это ее спрямление стоит за слабостью нашей нынешней экономики.

S-образная кривая инноваций, застоя, быстрой экспансии и затем зрелости сработала в случае трех предыдущих индустриальных революций и до настоящего времени разыгрывается на ранних стадиях нашей компьютерной Четвертой индустриальной революции (как показано на рис. 2.3).

Рисунок 2.3. S-образные кривые и индустриальные революции

В настоящее время мы находимся на конце зоны застоя и входим в период быстрой экспансии. Однако факт нахождения между этапами также является одной из причин сегодняшнего разлада между оптимистичными технофилами и пессимистичными экономистами. Обе группы правы, если их апертура составляет около двадцати лет (что для большинства наблюдателей часто просто является личным жизненным опытом). Но если взглянуть на историю экономики более широким взглядом, становится абсолютно ясно, где мы есть, где были и (что наиболее важно) куда направляемся.

Чтобы подкрепить этот пункт аргументами, давайте посмотрим внимательно на недавнюю историю и на то, как эти периоды вписываются в модель профессора Перес.

Пришествие персонального компьютера, первый Mac Стива Джобса, Билл Гейтс, ставший самым богатым человеком в мире, стремительное наступление Интернета, опутывание проводами и подключения наших корпораций. От всего этого срывало крышу. Отрасль технологий вспоминала об этом как о «времени великого счастья», по крайней мере, пока все не кончилось слезами от пузыря доткомов и его взрыва.

Подобные всплески инноваций происходили в начале каждой индустриальной революции, прокладывая дорогу к огромным состояниям титанов, таких как Корнелиус Вандербильт (Cornelius Vanderbilt), Эндрю Карнеги (Andrew Carnegie) и Джон Д. Рокфеллер (John D. Rockefeller). Но это богатство было высоко сконцентрированным, поскольку новые технологии и связанные с ними бизнес-модели понимали и принимали лишь немногие. Люди в большинстве своем восхищались новыми машинами своего времени: о них писала пресса, они владели общественным воображением – однако доступ все еще был сильно ограничен и сильно сконцентрирован в нескольких отраслях и в нескольких географических регионах. А когда слишком большой капитал начали направлять на малое число вариантов применения, неизбежным результатом стал финансовый пузырь.

Пузырь Интернета лопается на границе тысячелетий. Далее примерно через семь лет мы угодили в финансовый кризис. Застой продлился более полутора десятилетий. И хотя все недавние спады и болезни казались нам новыми и неприятно удивительными, все они хорошо вписывались в историческую модель.

Проходить через застойную зону болезненно, но это важный этап перемен. Думайте об этом как о времени, необходимом для переваривания новой технологии, о личинке в коконе, еще не ставшей бабочкой. В это время широкая экономика размышляет, как наилучшим образом применить новые машины и бизнес-модели, завязанные на инновационные технологии.

Именно поэтому так важны компании FANG, а вместе с ними и тройка Dropbox, Airbnb и Betterment: они дают примеры сочетания современных машин с новыми бизнес-моделями. Вероятно, еще более важно взглянуть дальше FANG – на отраслевых лидеров, признавших перемены, таких как Siemens, Nike и Progressive Insurance Corporation. Эти компании предпринимают шаги, которые требуют больше времени для стопроцентного достижения желанной цели, но в конце концов непременно приведут к успеху в фазе цифрового распространения, наступающей вслед за застоем. Дальше мы представим несколько важных уроков, то, чему стоит поучиться как у FANG, так и у устоявшихся корпораций, успешно применяющих новые машины и бизнес-модели.