Сделано, чтобы прилипать. Почему одни идеи выживают, а другие умирают

Конкретность помогла команде экспертов добиться согласованности действий. Разнородная группа инженеров, привыкшая к работе над сложными технологическими проблемами, внезапно столкнулась с семьей Феррари. Разбираясь с конкретными потребностями семьи – их билетами, броней и фотографиями, – они сделали нечто выдающееся: извлекли абстрактные идеи из своих лабораторий и превратили их в семейное фото с американских горок.

Конкретность мобилизует: белые предметы

Возьмите карандаш и лист бумаги и найдите способ засечь время (таймер, супруг, любящий считать, и так далее). Вы пройдете тест на конкретность. Вам нужно сделать два коротких упражнения по 15 секунд каждое. Когда будете готовы, заведите таймер на 15 секунд и следуйте инструкциям шага 1.

ШАГ 1. Напишите как можно больше названий предметов белого цвета.

СТОП. Еще раз установите таймер на 15 секунд. Прочитайте инструкции к шагу 2.

ШАГ 2. Напишите как можно больше названий белых предметов из вашего холодильника.

Удивительно, но многие называют столько же белых предметов из своих холодильников, сколько любых других белых предметов. Это потрясающий результат, так как наши холодильники не хранят в себе большую часть Вселенной. Даже люди, перечислившие больше любых белых предметов, зачастую считают тест с холодильником более простым.

Почему так происходит? Потому что конкретность – это способ мобилизации и концентрации мозга. В качестве другой иллюстрации этого феномена проанализируйте утверждения: 1) подумайте о пяти глупых вещах, которые люди совершили в мире за последние 10 лет; 2) подумайте о пяти глупых вещах, которые ваш ребенок совершил за последние 10 лет.

Конечно, это искусный трюк нашего мозга. Какое это имеет значение? Представьте, что предприниматель с помощью этого трюка получил 4,5 миллиона долларов инвестиций у экономной и опытной группы инвесторов.

Каплан и портативные компьютеры[78]

Для предпринимателя получить шанс протолкнуть бизнес-идею местным венчурным инвесторам – примерно то же самое, что для начинающего актера пройти кастинг у режиссера независимого кино. Однако получить шанс протолкнуть идею в Kleiner Perkins – самую престижную фирму в Кремниевой долине – это как пройти индивидуальный кастинг у Стивена Спилберга. Вы можете либо выйти звездой, либо упустите самый большой шанс в своей жизни.

Вот почему 29-летний Джерри Каплан нервничал, когда пришел в офис Kleiner Perkins в 1987 году. Его презентация начиналась через полчаса. Каплан, бывший исследователь из Стэнфорда, ушел оттуда ради работы в Lotus в самом начале деятельности компании. Lotus, создавшая бестселлер – табличный процессор Lotus 1-2-3, стала любимчиком фондовой биржи. Теперь Каплан был готов к новому приключению. Он мечтал создать поколение небольших портативных компьютеров.

Он ходил вокруг конференц-зала, ожидая, пока другой предприниматель закончит свое выступление. Увидев его, Каплан ощутил неуверенность, которая грозила вылиться в панику. Предприниматель был одет в полосатый костюм темного цвета и красный галстук. На Каплане же был пиджак спортивного покроя с расстегнутой на верхних пуговицах рубашкой. Тот предприниматель показывал красочные графики на белой доске. Каплан принес папку бордового цвета с чистыми листами бумаги внутри. Встреча явно не сулила ничего хорошего.

Каплан думал, что его ожидает неформальное «знакомство», но, стоя в офисе, осознал свою наивность. Он не подготовил «ни бизнес-плана, ни презентации, ни графиков, ни финансовых расчетов, ни прототипа». И, что хуже всего, сверхподготовленный предприниматель выступал перед скептически настроенной аудиторией, которая теперь забрасывала его сложными вопросами.

Когда подошла очередь Каплана, его представили. Он сделал глубокий вдох и начал свое выступление: «Я думаю, что новый тип компьютера, похожего скорее на блокнот, чем на пишущую машинку, и управляемый ручкой, а не клавиатурой, удовлетворит потребности профессионалов вроде нас, когда мы далеко от своих рабочих мест. Мы будем использовать эти компьютеры для заметок, получения и отправки сообщений через мобильную связь, изучать адреса, телефоны, прайс-листы и оборудование, делать табличные вычисления и заполнять бланки заказов».

Он рассказал, какая требовалась технология, обозначив основную неизвестную: машина должна распознавать письменный текст и конвертировать его в команды. Каплан вспоминает, что произошло дальше: