Взрывной рост. Почему экспоненциальные организации в десятки раз продуктивнее вашей (и что с этим делать)

Бро Тернер, известный предприниматель в сфере IP-телефонии и мобильной связи, создает компании в этой отрасли с 1990 года. Будучи хорошо знакомым с отраслевыми прогнозами с начала 1990-х, он полностью согласен с исследованием Хосла. По словам Тернера, хотя первоначальные прогнозы всегда были довольно агрессивными, эксперты неизбежно ожидали замедление темпов роста после первых 18–24 месяцев. Однако высокие темпы роста сохраняются уже больше 20 лет. Дэвид Фригстад, генеральный директор аналитической компании Frost & Sullivan, частично объясняет проблему таким образом: «Прогнозировать развитие технологий с их удваивающимся ростом – сложное и рискованное дело. Стоит вам пропустить один шаг, и вы ошибетесь на 50 %!»

И последний пример для полноты картины. В 1990 году был запущен проект по расшифровке человеческого генома. Согласно оценкам, проект должен был занять 15 лет, а его стоимость составить около 6 млрд долларов. Но к 1997 году, то есть к середине расчетного срока реализации, был расшифрован всего 1 % генома, и все эксперты предрекали провал проекта, указывая на то, что при скорости 1 % за 7 лет полная расшифровка займет порядка 700 лет. Коллеги и друзья советовали Крейгу Вентеру, одному из инициаторов программы, закрыть проект, чтобы не становиться всеобщим посмешищем. «Они говорили мне, что я должен подумать о своей карьере, – вспоминает он. – О деньгах, которые еще можно "спасти"».

Примечательно, что, когда у Рэя Курцвейла спросили его мнение по поводу «надвигающейся катастрофы», он высказал совершенно неожиданную точку зрения. «1 % означает, что мы прошли полпути», – сказал он. В отличие от многих других, Курцвейл осознавал, что скорость расшифровки генома удваивается каждый год. Удвойте 1 % 7 раз – и вы получите больше 100 %. Расчеты Курцвейла оказались верными, и проект был завершен в 2001 году, досрочно и в рамках бюджета. Так называемые «эксперты» ошиблись на 696 лет.

В чем дело? Почему умнейшие аналитики, предприниматели и инвесторы раз за разом ошибаются в бизнес-оценках? Причем ошибаются на 99 %?

Если бы ошибки не были столь драматичны, их можно было бы списать на плохие данные или даже на недостаток профессиональной компетентности. Но нет, столь значительный разрыв между прогнозами и реальностью может проистекать только из полного непонимания правил, определяющих природу нового рынка. Все дело в том, что люди продолжают опираться на парадигму, которая прекрасно работала до сего момента, а затем резко и зачастую необъяснимо устарела.

Какова же новая парадигма, которая начинает играть центральную роль в современной экономике и определять то, как мы будем жить и работать завтра?

Ответ на этот вопрос кроется в историях, рассказанных во введении к данной книге. Возьмем, например, историю компании Eastman Kodak. Действительно ли причиной ее краха стало то, что эта некогда великая компания погрязла в самодовольстве и потеряла инновационный дух, как это предполагали средства массовой информации в то время? Или здесь действовали некие другие силы?

Вспомните о временах пленочной фотографии (если вы достаточно стары, чтобы об этом помнить). Каждая фотография стоила денег: вам нужно было купить пленку, потом отнести ее в фотосалон, заплатить за проявку и печать фотографий. В общей сложности все это обходилось примерно в доллар за фотографию. Фотоиндустрия была построена на модели дефицита, и люди тщательно выбирали моменты для снимков, чтобы не тратить впустую ценные кадры.

Появление цифровой фотографии произвело революцию в отрасли. Стоимость фотографий не просто снизилась, как этого можно было ожидать в случае линейного развития технологии, – она упала до нуля. Не важно, делаете ли вы пять или пять сотен снимков, теперь это не стоит вам ни цента. В конце концов, бесплатным стало даже хранение фотографий.

И это был не единственный технологический скачок. С появлением цифровых фотографий появился и широкий спектр вычислительных технологий работы с ними, включая распознавание изображений, фильтрацию, редактирование, социальные технологии, технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Отныне каждый, немного подучившись, мог стать «гением фотографии» наравне с Эдвардом Уэстоном или Энселом Адамсом. Мы получили возможность практически неограниченно и мгновенно делать с цифровыми фотографиями все, что хотим, – копировать, обрабатывать по своему желанию, обмениваться ими и публиковать онлайн. И все это при помощи камеры, которая стоила в десятки раз дешевле традиционной аналоговой фотокамеры.