Шрифт:
«Замена материалов информацией» – это более мощная формула, чем «замена права собственности на получение доступа». Да, существует преемственность между моделью подписки на средства массовой информации и тем, что происходит с такими сервисами, как Uber и Airbnb, но более широкое применение этого принципа позволяет нам понять больше о современном мире.
Когда вы слышите о новой концепции, такой как эта, добавьте ее к своим инструментам мышления. Используйте ее, чтобы посмотреть на мир вокруг вас. Каким образом она помогает вам мыслить иначе?
Может ли этот принцип вообще изменить логику глобализации труда? В недавней статье экономисты Лаура Тайсон и Майкл Спенс отметили, что последние несколько десятилетий логика глобализации заключалась в том, что производство перешло на самые дешевые источники рабочей силы. Но теперь, отмечают они, «цифровые капиталоемкие технологии заменяют человеческий труд на отдельных рутинных, трудоемких участках производственно-сбытовых цепочек… и цифровые технологии делают производство мобильным, с минимальными затратами, или бесплатным, физическая обрабатывающая промышленность скорее будет двигаться в направлении рыночного спроса, чем в направлении рабочей силы, потому что эффективности можно достичь благодаря близости к рынку».
Платформы сетевого рынка. Не только Uber и Lyft, но и Google, Facebook, Amazon, YouTube, Twitter, Snap, Baidu, Tencent и Apple черпают большую часть своей силы из того факта, что они являются сетевыми рыночными платформами, управляемыми алгоритмом. У них есть принципиальные отличия от организаций XX века, с которыми они конкурируют, что мы и обсудим в главе 5.
Могут ли сети и технологические платформы обеспечить новую форму организации, которая превзойдет старые корпоративные формы, заменив их чем-то более мощным?
Услуги по запросу. К такой платформе, как, например, TaskRabbit, приложение которой позволяет клиентам нанимать временных рабочих, таких как грузчики, уборщицы или садовники, одним нажатием кнопки, легко применить ту же карту, что и к Uber и Lyft. Даже компания Upwork, которая позволяет вам подключаться к глобальному рынку профессиональных программистов, дизайнеров и других квалифицированных работников для выполнения разовых заказов, четко в нее вписывается. Для многих исследователей экономики будущего карта начинается и заканчивается на этом месте. Но можем ли мы назвать Amazon компанией, предоставляющей услуги по требованию, когда все чаще ее товары доставляются в тот же день (иногда даже с использованием сети водителей на их собственных автомобилях, предоставляющих услуги по требованию, а не традиционных компаний по доставке грузов)? Во что превращаются услуги по требованию, когда компании во всем мире экспериментируют с доставкой при помощи беспилотных дронов и когда на автоматизированных складах Amazon требуется всего одна минута человеческого труда на упаковку, а большая часть работы выполняется сложным танцем программного обеспечения и машин?
Доставка по требованию является примером того, как WTF-услуги, предоставляемые технологичными компаниями, становятся, подобно «единорогу» Тома Стоппарда, «такими же тонкими, как реальность», обыденностью. Услуга по требованию становится универсальным запросом клиентов. Компания Amazon предложила быструю «бесплатную» доставку, и теперь любому крупному дистрибьютору трудно оставаться конкурентоспособным, не предложив то же самое.
Обратите внимание, что на диаграмме услуги по требованию представлены двумя овалами: собственно услуги и талантливые сотрудники и ресурсы по требованию. Услуги по требованию охватывают обе стороны сетевого рынка.
Управление при помощи алгоритма. Алгоритмы, лежащие в основе работы таких компаний, как Uber или Lyft, требуют большого объема вычислений, как и алгоритмы, лежащие в основе поисковых систем, социальных сетей и финансовых рынков. В большинстве случаев выигрывает компания, у которой лучше с математикой. На передовой позиции интеллектуальных алгоритмов находится, конечно же, искусственный интеллект, но ИИ находится в континууме со многими другими алгоритмическими системами, все более автоматизированными, которые мы уже используем в современном мире.
Понимание того, как алгоритмические системы формируют наше общество, является центральной темой этой книги. Чтобы иметь возможность построить лучшее будущее для себя и своих детей, мы должны понять не только то, как меняется природа этих алгоритмов, но и то, почему алгоритмы, которых мы должны больше всего бояться, – это, возможно, не искусственный интеллект, а еще не изученные алгоритмы, которые управляют нашей экономикой. Мы рассмотрим этот вопрос в третьей части этой книги.
Работники с дополнительными возможностями. Чудеса первой промышленной революции стали возможными благодаря тандему рабочих с новыми видами машин. Могли ли мы построить небоскребы, или летать, или накормить семь миллиардов человек без машин, которые сделали нас сильнее, быстрее и эффективнее? Так и с сегодняшней технологией. Если ее правильно использовать, она позволит нам делать вещи, ранее невозможные.
Количество дополнений может варьироваться. Службы, такие как TaskRabbit, облегчают работникам поиск клиентов, но не саму работу. Водители Uber и Lyft обладают дополнительными возможностями в навигации и поиске клиентов. Хирурги и онкологи могут работать в традиционных организациях, но являются работниками с дополнительными знаниями и представлениями, которые были недоступны их предшественникам. Подобным же образом, с появлением дополненной реальности, дополнительными возможностями будут обладать инспекторы по строительному надзору, архитекторы и фабричные рабочие.