ХЗ. Хто знає, яким буде майбутнє - Тім О’Райлі
«Ми замінюємо товарні запаси інформацією», — розповів мені Ліам. Він пояснив, що товарні запаси його компанії для споживачів США, де запроваджено системи даних у реальному часі, набагато менші, ніж для споживачів Австралії, де компанія зберігає товари на місцевих складах. І це при тому, що австралійський ринок — суттєво менший за американський.
Про схожий метод розповів мій зять Сол Ґріффіт — винахідник, чия компанія Otherlab розробляє інноваційні технології на замовлення Агентства передових оборонних дослідницьких проектів (DARPA), Національного агентства аеронавтики й дослідження космічного простору (NASA), Національного інституту охорони здоров’я (NIH) та Міністерства енергетики США. «Ми замінюємо матеріали математикою», — поділився Сол. За його словами, для більшості проектів потрібно таке: машинне проектування; знання про форми й матеріали; обчислення, що підказують, як ефективніше використовувати матеріали.
Сол розмірковував, як заміна матеріалів інформацією може вплинути на безпілотні автомобілі. Із 1960 по 2010 рік більшість автомобілів стали вдвічі важчими. Машини стали безпечнішими за рахунок зон деформації, подушок безпеки та інших розумних винаходів, які рятують життя в разі аварій. Заощаджувати пальне люди не навчилися, хоч двигуни працюють продуктивніше. А все тому, що більшість автомобілів «погладшали» — стали ширшими й важчими.
«А що, як наші смарт-машини, — якось сказав мені Сол, — будуть настільки автоматизованими, що ніколи не врізатимуться одна в одну? Така собі біологічна система безпеки: машина автоматично з’їжджає зі шляху або й узагалі уникає зіткнень. Якби в нас був такий транспорт, автівки знову б полегшали, та й то суттєво. Нам було б легше їх електрифікувати. За рахунок транспортного сектору ми б зменшили споживання енергії на дві третини, ба навіть більше».
«Інформація замість матеріалів» — це значно серйозніший пункт, порівняно з «Доступним транспортом за запитом замість власного авта». Між розсилками онлайн-видань та схемою роботи сервісів, на зразок Uber та Airbnb, простежується схожість. Проаналізувавши паралелі, ми краще зрозуміємо сучасний світ.
Коли натрапляєте на нові концепти, додавайте їх у ментальну скриню для інструментів. Випробовуйте нові ідеї, привчаючись сприймати світ інакше: чи допомагають вони перелаштовувати мислення?
Можливо, цей принцип спростовує теорію про глобалізацію ринку праці. У нещодавно опублікованому дослідженні економісти Лора Тайсон і Майкл Спенс пишуть, що в останні кілька десятиліть глобалізація означала, що виробництво націлюється на найдешевші джерела праці. Проте нині, наголошують дослідники, «технології, які вимагають великого цифрового капіталу, заміняють працівників, що виконували рутинну роботу в ланцюгах постачання... Цифрові технології сприяють мобільності виробництва, дозволяючи вести вигідний бізнес без зайвих витрат. Виробнича діяльність залежатиме радше від потреб ринку, ніж від робочої сили, бо переваги даватиме насамперед близькість до ринку»75.
Платформи мережевого ринку. Не тільки Uber та Lyft, але і Google, і Facebook, і Amazon, і YouTube, і Twitter, і Snap, і Baidu, і Tencent, і Apple завдячують успішністю тому, що є регульованими алгоритмами платформами мережевого ринку. У Розділі 5 ми поговоримо про те, що вони суттєво відрізняються від компаній ХХ століття, з якими конкурують.
Чи можуть мережеві й технологічні платформи стати новою, ефективнішою, формою корпоративної організації, що перевершує й витісняє колишні?
Послуги за запитом. Здається, платформа на зразок TaskRabbit, яка дозволяє клієнтам в один клік наймати працівників на тимчасову роботу (вантажників, прибиральників чи садівників), вписується в ту саму мапу, що й Uber та Lyft. Сюди можна додати навіть Upwork — платформу доступу до світового ринку фахових програмістів, дизайнерів та інших кваліфікованих працівників, готових брати короткотривалі «халтури». Для багатьох фахівців, які роблять прогнози про економіку нового покоління, мапа зводиться до таких компаній. Та ж Amazon теж є службою за запитом, адже дедалі більше її товарів доставляють у день замовлення (іноді навіть долучаються водії, що працюють за запитом на власних автівках і замінюють традиційні кур’єрські служби)76. Якими будуть послуги за запитом, коли в усьому світі компанії почнуть експериментувати з автономними дронами, коли при доставці з роботизованих складів Amazon людська праця триватиме не більше хвилини, бо всю роботу виконуватимуть програми і машини?
Обслуговування за запитом засвідчує, яким чином ХЗ-послуги технологічних компаній, так само як єдиноріг у Тома Стоппарда, стають «реальністю», «звичною справою». Споживачі в усьому світі звикають до послуг за запитом. Amazon запровадив швидку, «безкоштовну» доставку, і тепер кожна роздрібна компанія мусить робити те саме, інакше не витримає конкуренції.
Зверніть увагу на два овали нашої бізнес-моделі: «Послуги за запитом» і «Таланти й ресурси за запитом». Річ у тім, що нова система впливає на мережевий ринок зсередини і ззовні.
Алгоритми. Алгоритми компаній на зразок Uber чи Lyft працюють із великими обчисленнями, так само як алгоритми пошукових систем, соціальних мереж і фінансових ринків. Здебільшого перемагає компанія, в якої найкраще з математикою. Найбільш прогресивними смарт-алгоритмами є, звісно, штучний інтелект, але він задіяний у багатьох алгоритмічних системах. Ці системи — дедалі більше автоматизовані, і ми вже активно користуємося ними в сучасному світі.
Вплив алгоритмічних систем на суспільство — одна з тем цієї книжки. Ми маємо збагнути не тільки зміну алгоритмів, а й причини, з яких варто боятися не так штучного інтелекту, як маловідомих алгоритмів, що керують економікою. Тільки так буде шанс на краще майбутнє для нас і наших дітей. Ми ще повернемося до цієї теми в Частині 3.
Робота в доповненій реальності. Першу промислову революцію здійснили робітники, а нові види машин їм допомогли. Чи будували б ми хмарочоси, чи літали б у небі, чи годували б сім мільярдів мешканців планети, якби не було машин, що роблять нас дужчими, швидшими і могутнішими? Так само з нинішніми технологіями. Якщо їх належно
