Сдвиг. Как выжить в стремительном будущем

Там, где он срабатывает — хотя, что бы там ни утверждала реклама, его вряд ли можно считать панацеей цифрового века, — краудсорсинг демонстрирует прямо-таки магическую эффективность. Учреждения и компании вроде NASA, LEGO Group и Samsung давно поощряют вклад общественности, интегрируя его в самое сердце своей деятельности и перестраивая границы, традиционно отделявшие тех, кто производит вещи, от тех, кто эти вещи потребляет. Теперь эти границы стали проницаемы; идеи, творчество и даже управление такими критически важными аспектами, как разработка долгосрочных стратегий, теперь осуществляются в духе сотрудничества.

Теоретические предпосылки этого феномена коренятся в зарождающейся дисциплине под названием «сложные системы», и потенциал «волшебной пыли» в краудсорсинге — это главным образом функция разнообразия, которая естественным образом работает в любой большой группе людей.

Наука долгое время эксплуатировала многочисленные распределенные сети знаний, способные эффективно управлять разнообразием в широком диапазоне дисциплин. Один из самых известных примеров — Longitude Prize. В 1714 году английский парламент назначил награду в 10 000 фунтов стерлингов тому, кто предложит способ определения долготы. Ведущие научные умы и таланты решали проблему… а победителем в итоге оказался часовой мастер-самоучка Джон Харрисон[299].

Любители вносили существенный вклад в такие дисциплины, как астрономия и метеорология, то есть такие, где требовался огромный массив наблюдений, однако до появления интернета общественность почти не имела возможности участвовать в формировании каких-либо других типов научного знания. В последние годы ряд компаний, отдельные лица и академические организации пользуются сетью глобальных коммуникаций, чтобы привлечь силы многих разумов к решению индивидуальных проблем и, что более важно, поощрить когнитивное разнообразие, которое пока не выживает в разреженном воздухе корпоративной или университетской лаборатории.

Платформа InnoCentive, созданная в 2000 году фармацевтической компанией Eli Lilly, выстроила свою бизнес-модель на способности обеспечивать подобного рода высокодиверсифицированную «мускульную силу» своим клиентам. Обновлением платформы занимаются почти 400 000 ученых — профессионалов и любителей из 200 стран, более половины из них проживает за пределами американских континентов[300]. Это вам не заурядные научные потуги! Если тысячи химиков мультинациональной фармацевтической корпорации типа Merck не могут решить свою химическую проблему, им, конечно, не придет в голову обратиться за помощью, скажем, к первокурснику факультета электротехники Техасского университета. Но… решение вправе разместить любой. Если оно сработает, автор получит вознаграждение в размере от 10 000 до 40 000 долларов.

Согласно InnoCentive, примерно 85 % проблем в итоге получают решение — довольно-таки поразительный процент, если учитывать масштаб задач. Но интереснее другое: кто решает эти задачи и каким образом. По данным исследования, проведенного в Гарвардской школе бизнеса, наблюдается положительная корреляция между успешными решениями и тем, что ученый Карим Лакхани именует «расстоянием от поля». Говоря простым языком, чем меньше автор решения подвержен влиянию дисциплины, в области которой лежит проблема, тем больше вероятность, что он найдет решение[301].

Более 60 % «решателей» InnoCentive имеют магистерскую или докторскую степень. Да, это замечательно — но гораздо замечательнее другое: почти 40 % никаких степеней не имеют! Знаете ли вы, что одним из самых плодотворных решателей был канадский «мастер на все руки», не окончивший аспирантуру по физике частиц, потому что ему пришлось помогать родителям?

Но это далеко не так удивительно, как может прозвучать. Не будем забывать, что задачи, предлагаемые InnoCentive, как правило, изобилуют проблемами, от решения которых давно отказались самые великие умы. Если перед крупной компанией, выпускающей потребительские товары, встает проблема рентабельного производства некоего химического состава, эта компания, скорее всего, поручит решение лучшим химикам-профессионалам. Люди склонны верить, что самые толковые и лучше всех подготовленные люди в конкретной дисциплине — то есть эксперты — одновременно обладают наилучшей квалификацией, чтобы разрешить проблему по своей специализации. И зачастую это так и есть. Но когда эксперты терпят поражение — а время от времени такое случается, — наша несокрушимая вера в принцип «квалификации» приводит нас к необходимости найти лучшего решателя, то есть другого эксперта примерно с таким же высоким уровнем подготовки. Но в природе высокой квалификации заложен принцип повторения: оказывается, новая команда экспертов обучалась в тех же потрясающих школах, институтах и компаниях, что и прежняя. Одинаково блестящие группы экспертов пользуются одинаковыми методами решения проблемы и демонстрируют одни и те же исходные предпосылки, «слепые пятна» и подсознательные склонности.