БУДУЩЕЕ НЕ ДЛЯ ВСЕХ

СЕРГЕЙ КАРЕЛОВ

Будущее истинно прорывных технологий всегда кардинально отличается от наших прогнозов. Шесть лет назад даже такой выдающийся эксперт по инновациям, как Клейтон Кристенсен — автор мирового бестселлера «Дилемма инноватора», — не смог понять подлинную суть iPhone. Кристенсен считал, что идея Стива Джобса — выпустить лучший в мире телефон, скрестив традиционные телефоны с музыкальными возможностями iPod и сенсорным экраном.

А оказалось, что Джобс вообще не собирался конкурировать с телефонами. Он решил выпустить универсальный компьютер, который всегда с тобой. Идея создать такой компьютер на базе сотового телефона пришла лишь потому, что именно телефоны люди всюду носят с собой. Но суть прорывной идеи не в том, что с iPhone здорово звонить, а в том, чтобы этот небольшой гаджет стал сотней полезных вещей одновременно: от лупы и линейки до библиотеки, справочного бюро и умного ассистента.

И сегодня сотни экспертов наступают на те же грабли, предсказывая бурное развитие социальных медиа и социальных сетей. Они вновь пытаются предвидеть развитие этих феноменов исходя из их нынешнего состояния и сегодняшнего понимания. У социальных сетей будет все больше пользователей, будет все больше мобильных устройств и сетевого контента, все больше информации о предпочтениях и поведении людей, все больше мониторинга и контроля. То есть все будет примерно как сегодня, но намного больше, намного круче и эффективней.

Как писал Джон Мейнард Кейнс, «мысль о будущем, отличающемся от настоящего, столь противна нашим установкам, что мы (большинство из нас) стараемся избегать ее на практике». На деле все может быть иначе: технологический прорыв будет мало похож на наши сегодняшние представления о будущем. Мы столкнемся с иным способом производства, иной системой менеджмента, иной мотивацией и даже иными ценностями. И это будущее не для каждого.

ЧЕТВЕРТЫЙ КИТ

Знания имеют свойство со временем сильно меняться. Много веков человечество точно знало, что Земля стоит на трех китах. И с появлением новых «единственно верных» знаний мог изменяться их предмет, но не количество китов, на которых эти знания держались. Так, и марксистская политическая экономия стояла на трех китах: 1) работающие люди, 2) средства производства и 3) производственные отношения. От Маркса до Горбачева считалось, что китов именно три.

Однако в конце второго тысячелетия приплыл четвертый кит, которого назвали медиа. Материальное производство, доминировавшее в течение многих веков, стало неуклонно уступать производству нематериальному. И трех старых китов оказалось недостаточно. Нужен был четвертый — для хранения и передачи информации и знаний. Сначала для этих целей, правда, использовались рыбки помельче — разрозненные носители и каналы передачи информации. Но всего за несколько десятков лет из мелких рыбок собрался настоящий кит — глобальная сеть интернет.

И всего за десяток лет этот кит породил совсем новую породу китов — социальные медиа и социальные сети. Новая порода обладает свойствами, ранее отсутствовавшими у медиа: самоорганизация, способность целеполагания (порождения целей) внутри себя, а также наличие распределенной и слабоиерархической системы принятия решений.

Наличие столь необычных свойств позволило предположить, что «четвертый кит» может в корне поменять всю систему нематериального производства человечества. Ведь эти свойства меняют все три базовых фактора при производстве информации и знаний: 1) источники информации, 2) способ принятия решений, 3) способ управления производством.

До перехода к постиндустриальному обществу объемы информации и скорость ее накопления были относительно невысокими. И практически единственным источником информации и знаний при принятии решений были эксперты — те, кто по штату должен был разбираться в поставленных вопросах. «Эпоха экспертов» продолжалась тысячи лет. Но с появлением электронных медиа добавился новый источник — хранилища электронной информации. А сейчас, во втором десятилетии XXI века, на смену идет «время больших данных» (Big Data). Причем дело даже не в том, что данных становится очень много.

Термин «рассеянное знание» (dispersed knowledge) придумал нобелевский лауреат Фридрих Хайек. Он понимал рынок как особого рода информационное устройство. Каждый агент в отдельности обладает ограниченной информацией, причем значительная ее часть известна только ему и неизвестна другим. Рыночная система посредством конкуренции и свободного ценообразования аккумулирует и обрабатывает эти знания (их доля в общем объеме знаний порядка 80%). В этом смысл и предназначение рынка. Ну а что получается, если отказаться от рынка и пренебречь «рассеянным знанием», мы видели на примере социалистической директивно-плановой экономики.

Однако если бы рынок работал везде, то никакие новые модели, знания и способы управления не понадобились бы. В действительности и на рынке есть области, где рыночная система вообще не работает, — это сами участники рынка, компании и предприятия. Испокон веку компании строились на основе иерархии, субординации и центрального планирования. При таком устройстве внутри современных предприятий нет места для рынка, а значит, нет и возможностей использовать «рассеянное знание». Чтобы добраться до него и задействовать его в бизнесе, компаниям придется перейти на принципиально иной способ управления, свободный от иерархии, центрального планирования и бюрократии.

Оказывается, такой способ управления уже придуман. А придумали его, как и многие технологические прорывы, американские военные.

ТЕПЕРЬ ТЫ В АРМИИ

То, что интернет изобрела американская военщина, знают почти все. Но то, что американская военщина придумала, как с помощью сети получить доминирующее положение в мире, знают немногие. Речь идет о концепции сетецентрического управления военными действиями, названной так потому, что ее центральный элемент — сеть из людей и компьютеров. Вот как рассуждали авторы концепции Network-Centric Warfare: Its Origin and Future вице-адмирал Артур Себровски и сотрудник министерства обороны США Джон Гарстка.

Раньше, в индустриальном обществе, доминирование в своей основе было чисто физическим: у кого кулаки больше. Теперь нужны иные методы и приемы, ведь общество, производство, бизнес, война — все в первую очередь зависит от информации.

Новый способ управления был впервые описан в 2003 году в революционной книге Дэвида Альберта и Ричарда Хайеса «Power to the Edge», одинаково применимой к управлению и военными операциями, и бизнесом.

• Успех любого предприятия — военного или гражданского — в сложном и быстро меняющемся мире не может зависеть от одного «гения», как бы он ни был умен и прозорлив. Это означает, что централизованному планированию и иерархическому управлению приходит конец.
• Их сменяет новая техника управления «Power to the Edge», при которой: 1) полномочия максимально делегируются исполнителям, иерархию сменяет коллаборация; 2) все исполнители объединяются вместе с множеством IT-устройств в открытую peer-to-peer сеть, происходит синтез интеллектуальных возможностей человека и компьютера; 3) устраняются все ограничения, мешающие людям оперативно видеть информационную картину, свободно делиться информацией и коллективно принимать решения.

Источниками информации в этой технике управления становятся те самые «рассеянные знания». Информация, необходимая для принятия решений, не поступает, как в традиционных системах, снизу вверх. Напротив, она поступает непосредственно исполнителям и в самой актуальной версии. Например, раньше каждый вид вооруженных сил и каждый род войск посылал в бой свою авиацию со своим приказом. Сейчас их посылают совместно и приказ дается только при подлете к месту боевых действий, потому что за время полета ситуация на земле могла измениться.

Сетецентричная система управления (например, система управления боевыми действиями Future Combat System  — это уже не организация, это распределенный самоорганизующийся интеллект. Он знает то, чего не знает ни один человек и ни один из компьютеров, находящихся под его управлением.

Не знаем мы, но знает сеть Сетецентричный интеллект позволяет и количественно, и качественно расширить набор знаний, используемых при принятии решений. Появляются целых шесть классов новых знаний, неподвластных когнитивным способностям отдельного человека.

Во-первых, это «рассеянное знание» как таковое — конкретное знание в головах конкретных людей. В компанииMcKinsey его называют tacit knowledge (молчаливое, неявное, невербализованное знание). Как считают в McKinsey, в XXI веке «молчаливое знание» станет ключевым конкурентным преимуществом. Оно поможет совершить революцию в здравоохранении, торговле, страховании, финансовых услугах и консалтинге. Люди из McKinsey проанализировали опыт работы около четырехсот компаний и увидели, что охота за «молчаливым знанием» позволяет и повысить производительность труда, и устранить узкие места, и улучшить качество работы с клиентами. Чтобы добиться этого, компаниям нужно изменить свою структуру системы принятия решений, стать открытыми и неиерархическими, что будет стимулировать доверие, энтузиазм сотрудников, их вовлеченность в общее дело и желание делиться с другими своими мыслями и результатами труда. Ответить на этот вызов непросто. Но если суметь это сделать, «молчаливое знание» хлынет изо всех щелей — только поспевай собирать.

Второй класс знаний, доступных сетецентричному интеллекту — это «аккумулируемое рассеянное знание». Это знание, извлекаемое из голов сотен и тысяч сотрудников, клиентов и партнеров с помощью рыночных информационных инструментов. Среди них, например, рынки предсказаний (prediction markets) — биржи, где участники ставят на конкретные события. Или, скажем, предсказатели настоящего (present predictions) — алгоритмы, позволяющие выявлять реальное положение дел на основе анализа поисковых запросов или динамики социальных сетей.

Особенно здорово методы present predictions предсказывают массовое поведение: от поведения покупателей автомобилей до поведения покупателей акций  И рынки предсказаний, и предсказатели настоящего уже активно используются многими корпорациями, от Google до General Electric и Starwood — в первую очередь в планировании и маркетинге.

Третий класс — это структурно-сетевые знания, получаемые при анализе динамики сетевых связей и взаимодействий. Они позволяют, например, находить сотрудников — носителей критической информациии или сотрудников, «наводящих мосты» (те, что обеспечивают эффективный обмен информацией в больших коллективах), неожиданный уход которых из компании нанесет ей непоправимый вред. Уже есть довольно продвинутые инструменты для получения таких знаний из существующих социальных сетей. А когда соцсети переориентируются с общения и развлечений на принятие решений, отдача от этого инструментария сильно вырастет.

Четвертый класс — это знания, получаемые от совместной работы людей и компьютеров в единой информационной сети. В их основе — синергия интеллектуальных возможностей человека и компьютера при совместном решении сложных задач. Разработки в этой сфере только начинаются, но уже сегодня за счет мобилизации этого класса знаний получены абсолютно прорывные достижения: от поиска новых лекарств (скажем, новой формулы лекарства от СПИДа) до упреждающего поиска потенциальных террористических угроз.

Например, в системе Palantir, с помощью которой были предотвращены серьезные теракты, человек-аналитик работает с комплексом программ и имеет доступ к колоссальному объему информации. Программа выискивает в море информации цепочки связанных необычных событий и дает их анализ в визуальной форме (это называется visual data mining). Человек выполняет такой анализ во много раз лучше любого компьютера, опережая его и по части визуальных ассоциаций, и по части интуиции (тут компьютеру пока вообще делать нечего). В результате получается идеальное разделение труда. Компьютер просеивает терабайты данных — ищет предметы, похожие на «иголки в стоге сена». Человек же анализирует их на основе опыта и интуиции, выделяя именно ту иголку, за которой прячется потенциальный теракт (подробнее см. здесь).

Пятый класс знаний основан на информации, которая накапливается в ходе непрямых коммуникаций между носителями интеллекта. Такие процессы открыл Пьер-Поль Грасс еще в 1950 году, исследуя поведение социальных насекомых. Этот феномен Грасс назвал стигмергией, и она получила второе рождение с появлением социальных приложений в интернете.

Муравей, нашедший место, богатое едой, наедается и отправляется в свой муравейник, источая пахучее вещество. И чем лучше он поел, тем более пахучий след он оставляет на пути домой. По этому следу другие голодные муравьи находят то же место с едой. Они так же наедаются и так же испускают пахучее вещество на пути домой. Запах становится еще сильнее и еще привлекательнее для других муравьев. Но со временем еда заканчивается, и пришедшие новые муравьи уходят оттуда голодными. Ясное дело, они в расстройстве и пахучего вещества по пути домой не испускают. След без подпитки становится слабее и слабее, и наконец дорожка из запаха вообще исчезает. И так повторяется для каждого нового источника пищи. Эта коммуникация ведется не между муравьями, а косвенным способом, через изменение среды.

Так же работает стигмергия в рекомендательных сервисах. Пользователь случайно наталкивается на пост с интересной новостью. Дав посту положительную рекомендацию, человек оставляет свой «пахучий след» в сетевой среде. Этот след привлекает новых читателей, и чем их больше, тем сильнее он пахнет. Но по мере устаревания сюжета «запах» начинает выветриваться, а те, кто все же приходит по этой дорожке, удовольствия уже не получают и свой след не оставляют. Так пост со временем уходит в неизвестность.

Все это, о чем шла речь выше, — продукт коллективного сознания, недоступный отдельным людям. Но у коллективного интеллекта есть и свое коллективное бессознательное. Доступ к нему открывает возможности получения шестого класса знаний, доступных только из сети. Эксперименты в этом направлении уже ведутся в рамках проектов, исследующих коллективное сетевое сознание. В качестве примеров можно назвать проект Принстонского университета The Global Consciousness Project  а также проект Metaphor, выполняемый IARPA — исследовательским агентством ЦРУ. Сверхзадача Metaphor — научить человеко-машинную систему «читать» эмоциональные интонации, которые мы вкладываем в метафоры в устной речи или текстах. «Чтение» эмоциональных интонаций должно помочь в понимании скрытых смыслов сказанного, даже когда говорящий не хочет этот смысл афишировать. Этот «детектор правды» основан на серьезной научной базе и уже показывает убедительные первые результаты.

Объем и ценность этих коллективных знаний могут на порядки превышать объем и ценность информации, доступной даже самым искушенным и опытным экспертам. И это здорово! Но важно помнить, что это совсем не единственное преимущество новой парадигмы управления. Знаний не просто станет больше: люди научатся принимать решения более оптимальным образом и лучше управлять производством знания.

P2P-БУДУЩЕЕ

Будущее вооруженных сил развитых стран уже более или менее понятно. К сетецентрической концепции уже переходят армии США, Австралии, Великобритании, Китая, Франции и Швеции. Но сетецентрическое управление осваивают и в бизнесе, и при решении госзадач. И это означает, что предприятия будущего, скорее всего, не будут иметь ни иерархической, ни матричной структуры. Они будут состоять из сети самоорганизующихся деятельных сообществ, мало похожих на современные корпоративные социальные сети и коллаборативные платформы. Последние построены в основном для communitainment — коммуникации и времяпрепровождения в свое удовольствие; в их основе лежат бизнес-модели, не очень совместимые с принципами «Power to the Edge».

Весьма вероятно, что эти сети деятельных сообществ будут работать на принципах самоорганизации. Так, как сегодня это происходит в Р2Р-сетях, в тех же торрентах. Компаний, накопивших приличный опыт в этой сфере, пока не очень много, но те, что есть, вполне солидные. (Этот опыт хорошо описан в книге «The New Edge in Knowlegde».)

Например, Schlumberger построила сеть, объединяющую 23 тысячи активных членов (это 20% сотрудников компании) в 157 сообществах. В каждом из них от трехсот до четырех тысяч сотрудников. Деятельные сообщества организованы по операционным и функциональным направлениям бизнеса. Другой пример — компания Fluor, где 24 тысячи сотрудников работают в 46 сообществах. Среди компаний-первопроходцев можно назвать также CEMEX  ConocoPhillips, Shell, Statoil. И это далеко не все.

В McKinsey четко разложили все по полочкам: сотрудники, готовые делиться информацией и знаниями, будут испытывать больше комфорта от работы. Традиционные конфликты индивидуальностей сгладит коллективный поиск решений. И в конечном счете произойдет мотивационный сдвиг: успешность твоей работы будет определяться тем, насколько хорошо тебе работать с другими, а им — с тобой.

Перефразируя слова шахматного чемпиона Бобби Фишера, можно сказать, что мотивация к труду на сетецентрических предприятиях будет требовать такого же интеллекта, как научное открытие; рождать такую же соревновательную страсть, как футбол; создавать такое же нервное напряжение, как дуэль до смертельного исхода, и вызывать такое же эстетическое наслаждение, как подлинное произведение искусства.

Все эти сдвиги, конечно, невозможны будут без технических революций. В мире идет тотальная «мобилизация». Мобильные устройства начинают монтировать в предметы повседневной жизни — скажем, очки от Google, — работающие в режиме растянутых коммуникаций 24 часа в сутки. Причем многие из этих устройств смогут работать как с участием человека, так и без его участия — например, вести мониторинг физического состояния человека и предсказывать его самочувствие.

Потребуется изобрести принципиально новые пользовательские интерфейсы. Увы, но интерфейсы ни Windows, ни даже гаджетов от Apple не способны поддержать развитие нового типа мотивации. Понадобится и прорыв в технологиях геймификации, превращающих сложную работу в игру для пытливого интеллекта.

В свою очередь, новые механизмы мотивации приведут к изменению не только самой коммуникации, но и общественных институтов. Как именно — можно только предполагать. Но скорее всего, изменятся не только законы о труде, но и такие институты, как интеллектуальная собственность, налоги и социальная структура общества.

Хотя базовая психология человека останется той же. И следовательно, высокомотивированных — в вышеописанном смысле — людей не станет больше. Это будут все те же 6% населения, что и в досетецентрическую эпоху. А это значит, что общество с неизбежностью будет разделено на креативных шестипроцентников (своего рода Люденов) и всех остальных.

Это будущее окажется столь мало похоже на настоящее, что вряд ли стоит пытаться его понять. Можно лишь попытаться вообразить. А понять все равно не получится.