Amazon, которая оценивается почти в триллион долларов и принадлежит одному из богатейших людей в мире, явно перегнула палку, требуя от государства финансовых льгот на строительство второй штаб-квартиры в Нью-Йорке. Только негативная реакция властей и жителей заставила компанию отказаться от этой идеи.

По всему миру имели место случаи вредоносного использования Facebook и YouTube. Но обе компании слишком долго не признавали этого и не принимали никаких мер, чем подорвали доверие общественности.

И такое случается не только с технологическими гигантами.

Руководители Wells Fargo в погоне за выполнением плана по открытию счетов действовали во вред своим клиентам. Врачи Мемориального онкологического центра имени Слоуна-Кеттеринга были возмущены тем, что некоторые из их коллег имеют дополнительную финансовую заинтересованность в результатах проводимых клинических испытаний. Ведущую консалтинговую компанию McKinsey [2] обвинили в сотрудничестве с криминальным миром и продвижении небезопасной продукции [3] .

В погоне за успехом и улучшением показателей мы не замечали побочных негативных эффектов, вызванных пренебрежением ко второй – человеческой – составляющей этого уравнения.

В моем докладе «Время оптимизации ради граждан» я предложил пересмотреть наш подход и вспомнить, что клиенты являются не только потребителями, но и гражданами. Как говорит писатель и журналист Эли Визель, прошедший холокост, мыслить нужно шире, а чувствовать – глубже.

Тот доклад задел нужные струны. Повсюду люди постепенно стали осознавать, что во времена, когда всем руководят данные и алгоритмы, нужно быть начеку. Иначе за обилием цифр мы рискуем потерять смысл.

90 % данных, имеющихся сегодня в мире, были созданы за последние два года [4] . Мы производим примерно 2,5 квинтиллиона байт информации ежедневно [5] . В 2017 г. компании США потратили на дата-центры 18 миллиардов долларов – это вдвое больше, чем в 2016-м [6] . А в 2020 г., как ожидается, на аналитику данных в мире уйдет 203 миллиарда долларов. Для сравнения, в 2016 г. эта цифра составила 130 миллиардов [7] .

И это лишь несколько примеров того, что в паре «таблички – живая история» первые доминируют.

Есть много причин, по которым компании с головой кидаются в использование данных. Не последнюю роль играет появление сложнейших технологий, позволяющих очень быстро обрабатывать информацию и делать из нее выводы. Но есть и другие объяснения:

 данных очень много;

 в отличие от чувств, они не такие запутанные;

 данные точны, чувства неявны;

 данные – универсальный язык, понятный всем и везде;

 как показывает пример Google и Facebook с их мощнейшими предиктивными алгоритмами, использование данных приносит прибыль;

 данные можно очень эффектно визуализировать.

Все это, конечно, не означает, что данные – это плохо. Неправильно было бы считать, что таблички – зло, а история – благо. Обе составляющие жизненно необходимы бизнесу. Более того, именно способность находить баланс между ними выводит компании в лидеры.

Проблема в том, что слишком велик соблазн фокусироваться только на данных, и баланс сразу смещается. Ведь данные помогают обосновать наши решения, просчитать и снизить риски. Благодаря им мы постигаем поведение потребителей и на основе этого разрабатываем наши продукты и услуги. При помощи данных компании выживают и зарабатывают деньги.

Но это заставляет нас ошибочно полагать, будто данные – все, что требуется для успеха. И мы теряем критичные для процветания бизнеса гибкость, вдохновение, нестандартность мышления. Данные должны и могут быть наполнены смыслом, и использовать их нужно с умом. Нам следует прибегать к ним не только чтобы выразить нечто в цифрах, повысить эффективность и производительность. Но и для того, чтобы задуматься над другими, общечеловеческими вопросами. Что результаты опроса сотрудников говорят об их морали и готовности оставаться в компании еще длительное время? Какие модели поведения поставщиков выявляют применяемые нами алгоритмы и как эти модели связаны с текущими проблемами и вспыхивающими время от времени конфликтами?

В компании, полагающейся не только на данные, но задумывающейся и о смыслах, корпоративные политики и программы не должны быть основаны на цифрах и могут даже вступать с ними в противоречие. Например, статистика требует от компании сократить персонал на 10 %, чтобы сохранить показатели прибыли. Но такой шаг деморализует сотрудников. Более сознательным решением будет снизить другие расходы, но сохранить рабочие места и позитивный настрой в коллективе.

Конечно, это очень простой пример. Но он хорошо показывает необходимость в равной степени ориентироваться и на математику, и на здравый смысл. Чтобы этому научиться, для начала рассмотрим, что мы понимаем под математикой и смыслом, в чем их различие и когда они нужны.