WTF? Гид по бизнес-моделям будущего О’Рейли Тим

Глава 2. На пути к глобальному мозгу

Моя сосредоточенность скорее на Интернете, чем на Linux, в конце концов увела меня от других сторонников открытого исходного кода в совершенно иных направлениях. Они хотели спорить, какая лицензия для открытого исходного кода лучше. Я считал, что лицензии не имеют такого большого значения, которое все им придавали.

Я был очарован масштабной инфраструктурой следующего поколения и бизнес-процессами, которые создавала компания Google. Остальные тоже интересовались этими вещами, но они думали, что немногим компаниям понадобится такая структура, как у Google, или такие методы. Они ошибались.

Это мой следующий урок. Если будущее уже наступило, просто оно еще неравномерно распределено, найдите признаки этого будущего, изучите их и спросите себя, как все изменится, если они станут новой нормой. Что произойдет, если эта тенденция сохранится?

В течение последующих нескольких лет я доработал свою аргументацию, в конечном итоге написав речь под названием «Смена парадигмы открытого исходного кода», которую произнес сотни раз для бизнес- и технической аудитории. Я всегда начинал речь с вопроса: «Сколько людей из вас использует Linux?» Иногда лишь немногие поднимали руки, иногда многие. Но когда я задавал свой следующий вопрос: «Сколько людей из вас используют Google?», практически все в комнате поднимали руки. «Вы только что продемонстрировали мне, – указывал я, – что вы все еще представляете себе программное обеспечение, которое вы используете как нечто, установленное на вашем локальном компьютере. Google построен на операционной системе Linux. Вы все пользуетесь ею».

То, как вы смотрите на мир, ограничивает то, что вы видите.

Компания Microsoft определила парадигму, в которой конкурентные преимущества и контроль пользователей были возможны благодаря патентованному программному обеспечению, установленному на настольный компьютер. Большинство сторонников свободного и открытого кода приняли эту карту мира и рассчитывали, что Linux будет конкурировать с Microsoft Windows как операционная система для настольных компьютеров и ноутбуков. Я, напротив, утверждал, что открытый исходный код становится «Intel Inside» следующего поколения компьютерных приложений. Я думал о том, в чем будет особенность работы следующего поколения программного обеспечения и как это изменит баланс сил в компьютерной индустрии намного сильнее, чем любая конкуренция Linux на рынке настольных компьютеров.

Поскольку разработчики открытого исходного кода раздавали свое программное обеспечение бесплатно, многие усматривали в этом только обесценивание чего-то, что когда-то имело огромное значение. Так, основатель компании Red Hat Боб Янг сказал мне: «Моя цель – уменьшить размер рынка операционной системы». (Впрочем, Red Hat собиралась завладеть большей частью этого уменьшенного рынка.) Сторонники сохранения статус-кво, такие как вице-президент Microsoft Джим Аллчайн, утверждали, что «открытый исходный код уничтожает интеллектуальную собственность», и рисовали мрачную картину: великая индустрия будет разрушена, а на ее место не придет ничего.

Коммерциализация операционных систем, баз данных, веб-серверов и браузеров и сопутствующего программного обеспечения действительно угрожала основному бизнесу Microsoft. Но это же создавало возможность для появления «убийственных приложений» (англ. killer app) эпохи Интернета. Стоит вспомнить эту историю, оценивая последствия появления услуг по требованию, таких как Uber, беспилотных автомобилей и искусственного интеллекта.

Я обнаружил, что Клейтон Кристенсен, автор книг «Дилемма инноватора» (Альпина Паблишер, 2018. – Прим. ред.) и «Решение проблемы инноваций в бизнесе» (Альпина Паблишер, 2018. – Прим. ред.), разработал концепцию, которая объясняла мои наблюдения. В статье 2004 года в журнале «Harvard Business Review» он сформулировал «закон сохранения привлекательности прибыли» следующим образом:

«Когда на одном этапе производственной цепи привлекательность прибыли исчезает, потому что продукт становится модульным и ориентированным на широкий спрос, на следующем этапе обычно появляется возможность получить привлекательность прибыли с помощью запатентованных продуктов».

Я видел, как работает этот закон сохранения привлекательности прибыли при смене парадигмы, которой требовало открытое программное обеспечение. Так же как коммерциализация основного дизайна персонального компьютера IBM открыла новые возможности для привлечения огромной прибыли в программном обеспечении, открытое программное обеспечение, лежащее в основе Интернета, принесло огромную прибыль в новом секторе патентованных приложений.

Google и Amazon бросили серьезный вызов традиционному пониманию свободного и открытого программного обеспечения. Здесь использовались приложения, построенные на Linux, но они были ревностно запатентованы. Более того, даже при использовании и изменении программного обеспечения, распространяемого под наиболее жесткой из лицензий свободного программного обеспечения, GPL (Универсальной общедоступной лицензией GNU), эти сайты не были ограничены каким-либо из ее положений, каждое из которых было изложено в терминах старой парадигмы. Защита GPL инициировалась в случае распространения программного обеспечения, но веб-приложения не распространяют никакого программного обеспечения: они просто демонстрируются на мировой арене Интернета, распространяемые скорее как услуга, чем как запакованное прикладное программное обеспечение.

Но еще более важно то, что, даже если бы эти сайты предоставили свой исходный код, пользователям было бы нелегко создать полную копию рабочего приложения. Я говорил сторонникам свободного программного обеспечения, таким как Ричард Столлман, что, даже если бы они взяли все программное обеспечение, которое Amazon или Google разработали на Linux, у них не получился бы Amazon или Google. Эти сайты не просто состояли из набора программ. Они представляли собой колоссальную совокупность данных, людей и бизнес-процессов, используемых для сбора, управления и создания текущих услуг с использованием этих данных.

Пока я изучал эту линию аргументации, тектонические процессы технологии создавали новые континенты, которые нужно было отразить на карте. В июне 1999 года сайт Napster для обмена файлами в Интернете перевернул индустрию с ног на голову, позволив пользователям бесплатно делиться друг с другом музыкальными файлами по Сети. Самым интересным с технической точки зрения было то, что Napster, а вскоре и другие сети обмена файлами, такие как FreeNet и Gnutella (а чуть позже BitTorrent), не хранили все файлы в одном месте, как сайты с онлайн-музыкой того времени. Они хранили их на жестких дисках миллионов пользователей по всему Интернету. Энди Орам, один из редакторов моего издательства, особо подчеркнул, что влияние архитектуры этих программ было важнее, чем их бизнес-влияние. (Эта же история повторилась пятнадцать лет спустя с биткойном и блокчейном.)

Это была своего рода децентрализация, которая выходила даже за рамки Всемирной паутины. Становилось понятным, что будущее требует еще более радикального переосмысления возможностей Интернета стать платформой для приложений и контента следующего поколения.

И это будущее не ограничивалось обменом файлами. Суть проекта SETI@home, запущенного в середине 1999 года, заключалась в том, чтобы задействовать неиспользуемую вычислительную мощность домашних ПК интернет-пользователей для анализа сигналов радиотелескопа в поисках признаков внеземного разума. Вычисление, а не только файлы и данные, можно распределить на тысячи компьютеров. И разработчики все чаще осознавали, что мощные приложения в Интернете можно рассматривать как компоненты, востребованные другими программами, которые мы теперь называем веб-сервисами. API (от англ. application programming interface – «интерфейс прикладного программирования») для поставщиков операционных систем, таких как Microsoft, уже не был просто способом предоставить разработчикам доступ к своим системным службам, а стал своего рода дверью, которую интернет-сайт может оставить открытой для других, чтобы они могли войти и безопасно получить данные.

Джон Уделл, наблюдатель-провидец технологического прогресса, даже выступил с докладом на эту тему на первой конференции, посвященной Perl, в 1997 году. Он отметил, что, когда веб-сайт использует внутреннюю базу данных для извлечения информации, он кодирует нужную информацию в формате URL (сетевого унифицированного указателя ресурсов) и что этот URL-адрес может генерироваться программой, по существу превращая любой веб-сайт в компонент, нуждающийся в программировании.

Программисты с первых дней использовали эти скрытые зацепки для удаленного управления веб-сайтами. «Автоматическое сканирование» с помощью программы для посещения и копирования миллионов веб-сайтов является важной частью поисковых систем, но люди теперь задумываются о том, как систематизировать процесс обращения к удаленным веб-сайтам для выполнения более конкретных задач.

Все это привело к появлению совершенно новой парадигмы в области вычислений. Интернет заменил персональный компьютер в качестве платформы для нового поколения приложений. Всемирная паутина была самой мощной силой этой платформы, но обмен файлами, распределенные вычисления и системы обмена сообщениями в Интернете, такие как ICQ, продемонстрировали, что впереди нас ждет история покруче.

Поэтому в сентябре 2000 года я снова собрал группу людей, которые, как я думал, должны были находиться в одной комнате, чтобы выяснить, что между ними общего.

В начале следующего года, опираясь на идеи, полученные на этом «пиринговом»[3] саммите, мы организовали Конференцию пиринговых и веб-сервисов О’Райли. К 2002 году мы переименовали ее в Конференцию новых технологий О’Райли и обозначили ее тему как «Создание сетевой операционной системы».

Я до сих пор помню недоумение, с которым некоторые люди реагировали на мой выбор ключевых слов для мероприятия: один касался компании Napster и сетевого обмена файлами, другой – распределенных вычислений, а третий – веб-сервисов. «Как эти вещи связаны между собой?» – спрашивали люди. Мне было ясно, что все эти понятия являются аспектами эволюции Интернета во всеобщую платформу для новых видов приложений.

Помните, что правильные кусочки пазла на столе – это первый шаг к их объединению в связную картину.

На этой первой Конференции пиринговых и веб-сервисов О’Райли в 2001 году Клей Ширки подвел итоги перехода к сетевым вычислениям, рассказав незабываемую апокрифическую историю о Томасе Уотсоне-старшем, который был главой IBM во время появления центральной ЭВМ. Уотсон якобы сказал, что он не видит необходимости в существовании более чем пяти компьютеров во всем мире. Клей отметил: «Теперь мы знаем, что Томас Уотсон ошибался». Мы все рассмеялись, подумав о сотнях миллионов проданных персональных компьютеров. Но тогда Клей застал нас врасплох такой концовкой: «Он преувеличил это количество на четыре».

Клей Ширки был прав: для всех практических целей теперь есть только один компьютер. Google теперь работает более чем на миллионе серверов, используя службы, распределенные по этим серверам, чтобы мгновенно доставлять документы и услуги, доступные почти с сотни миллионов других независимых веб-серверов, пользователям, работающим на миллиардах смартфонов и ПК. Это все – одно неделимое целое. Джон Гейдж, научный руководитель компании Sun Microsystems, произнес пророческую фразу в 1985 году, когда провозгласил лозунг Sun: «Сеть – это компьютер».

Последняя часть пазла сложилась в 2003 году, и, как и в случае с открытым исходным кодом, это был термин, Web 2.0, запущенный кем-то другим.

Дейл Дагерти, один из моих самых первых сотрудников, сыгравший ключевую роль в преобразовании компании O’Reilly & Associates (позже переименованной в O’Reilly Media) из консалтинговой компании по написанию технических текстов в компанию, издающую книги о технологиях в конце 1980-х годов, которого я теперь считаю соучредителем, продолжал изучение онлайн-изданий. Он создал наш первый проект электронной книги в 1987 году и, пытаясь разработать платформу для публикации электронных книг, которая была бы открыта и доступна всем издателям, обнаружил зарождающуюся Всемирную паутину.

Дейл привлек мое внимание к Сети, летом 1992 года познакомив меня с Тимом Бернерсом-Ли. Мы быстро убедились, что Сеть является действительно важной технологией, достойной, чтобы ее осветить в нашей готовящейся книге об Интернете, который как раз тогда открывался для коммерческого использования. Эд Крол, автор книги, еще мало знал о Сети, поэтому его редактор в O’Reilly Майк Лукидс написал главу, и мы добавили ее в книгу перед самой публикацией в октябре 1992 года.

Книга Эда «The Whole Internet User’s Guide and Catalog» была продана тиражом более миллиона экземпляров и была названа Публичной библиотекой Нью-Йорка одной из самых значимых книг XX века. Это была книга, которая представила Всемирную паутину миру. Когда мы издали ее осенью 1992 года, во всем мире насчитывалось около 200 веб-сайтов. За несколько лет появились миллионы.

Дейл продолжил создание «Global Network Navigator» (GNN), онлайн-журнала компании O’Reilly о людях и тенденциях в Интернете и каталога самых интересных сайтов. Это был первый веб-портал (запущенный за год до Yahoo!) и первый веб-сайт для размещения рекламы. Мы понимали, что Сеть растет очень быстро и мы не можем за ней угнаться как частная компания, но при этом не желали терять контроль над компанией O’Reilly, привлекая венчурный капитал. Поэтому в 1995 году мы продали GNN AOL, совершив первую контент-транзакцию, положившую начало раздуванию «пузыря» доткомов.

Даже после того, как в 2000 году этот «пузырь» лопнул, что привело рынки к обвалу, а инвесторов – в подавленное состоянии, мы по-прежнему были убеждены, что это все еще просто первые дни Интернета. В 2003 году на выездном совещании руководства компании O’Reilly Media мы определили нашу ключевую стратегическую цель как «возрождение энтузиазма в компьютерной индустрии». Дейл был тем, кто понимал, как это сделать. В процессе мозгового штурма с Крейгом Клайном, руководителем компании MediaLive International, организующей конференции и желающей сотрудничать с O’Reilly, Дейл придумал термин Web 2.0, имея в виду второе пришествие Всемирной паутины после провала. Я дал согласие на сотрудничество с MediaLive на следующем мероприятии, которое мы запустили через год под названием «Конференция Web 2.0», с Джоном Баттелом, автором и медиапредпринимателем, в роли принимающей стороны конференции и третьего партнера.

Как и в случае с моей работой над темой открытого исходного кода, мы начали создавать новую карту, пытаясь реализовать такие проекты, как модель рекламы Google с оплатой за клик, Wikipedia, системы обмена файлами, такие как Napster и BitTorrent, веб-сервисы и системы синдицированного контента, такие как ведение одностраничных блогов. И, как и в случае с открытым исходным кодом, вновь введенный термин идеально подошел духу времени и быстро прижился. Компании провели ребрендинг, став «компаниями Web 2.0». Они дистанцировались от старого прозвища «дотком», независимо от того, делали ли они действительно что-то новое или нет. Консультанты вышли из оцепенения, обещая помочь компаниям распространить новую парадигму.

К 2005 году я понял, что мне нужно дать немного больше поддержки этому термину, и написал эссе, в котором было обобщено все, что я узнал после «Смены парадигмы открытого исходного кода». Эссе называлось «Что такое Web 2.0?». И именно оно принесло мне репутацию футуриста, потому что в нем я определил очень много ключевых тенденций, которые объединились в рамках следующего поколения вычислений.

Я не предсказывал будущее. Я нарисовал карту настоящего, которая определила силы, формирующие технологический и бизнес-ландшафт.

Первым принципиальным последствием Web 2.0 стало то, что Интернет заменил Windows как ведущую платформу, на которой строилось следующее поколение приложений. Сегодня это настолько очевидно, что остается только удивляться, как кто-то мог не замечать этого. Тем не менее компания Netscape, главный соперник Microsoft за доминирующее положение в конце 1990-х годов, потерпела неудачу, потому что она приняла правила игры компании Microsoft. Она руководствовалась старой картой. Компания, определяющая Web 2.0, Google, использовала новую карту.

Корпорация Netscape также использовала выражение «Интернет как платформа», но они применяли его в контексте старой программной парадигмы: их флагманским продуктом был веб-браузер, автономное приложение, и их стратегия заключалась в том, чтобы использовать свою доминирующую позицию на рынке браузеров для создания рынка дорогостоящих серверных продуктов. Подобно тому как «безлошадная карета» стала предшественницей автомобиля, расширив границы знакомого, Netscape продвигала «веб-топ» как замену настольному компьютеру и планировала популяризировать этот вебтоп с помощью поставщиков информации и апплетов, перенесенных на веб-топ поставщиками информации, которые закупали бы серверы у Netscape. Контроль над стандартами для отображения контента и приложений в браузере, как ожидалось, обеспечил бы Netscape таким же рыночным влиянием, каким пользовалась компания Microsoft на рынке ПК.

В конечном итоге как веб-браузеры, так и веб-серверы превратились в товары широкого потребления, а ценность переместилась в сферу комплекса услуг, предоставляемых посредством настоящей веб-платформы.

Google, напротив, начал свою жизнь как региональное веб-приложение, которое никогда не продавалось и не предоставлялось в пакете, а предлагалось как услуга, и клиенты прямо или косвенно платили за пользование этой услугой. Ни один из атрибутов старой индустрии программного обеспечения не присутствовал. Никаких запланированных выпусков программного обеспечения, только постоянное совершенствование. Никакого лицензирования или продажи, только использование. Никакого переноса на различные платформы, чтобы клиенты могли запускать программное обеспечение на своем собственном оборудовании, только массово растущая коллекция ПК с открытым исходным кодом, а также встроенные приложения и утилиты, которые никто никогда не видел за пределами компании.

«Служба Google не является сервером, – писал я, – хотя она предоставляется огромным количеством интернет-серверов, а не браузером; хотя пользователи работают с ней через браузер. Кроме того, ее флагманская служба поиска даже не содержит контент, который она помогает найти пользователям. Подобно телефонному звонку, который представляет собой не только сигнал в аппаратах на обоих концах вызова, но и коммуникацию в сети между ними, Google существует в пространстве между браузером и поисковым сервером и конечным сервером содержимого в качестве помощника или посредника между пользователем и его или ее онлайн-опытом».

Хотя Netscape и Google можно было назвать программными компаниями, Netscape принадлежала к тому же миру программного обеспечения, что и Lotus, Microsoft, Oracle, SAP и другие компании, которые возникли в 1980-х годах, когда приятелями Google были другие интернет-приложения, такие как eBay, Amazon, Napster, DoubleClick и Akamai.

Когда мы перешли из эпохи Web 2.0 в «мобильно-социальную» эпоху и позже в «Интернет вещей», тот же принцип продолжает оставаться верным. Приложения живут в самом Интернете – в пространстве между устройством и удаленными серверами, а не только в устройстве в руках пользователя. Эта идея выражалась в другом принципе, изложенном в документе, который я назвал «Программное обеспечение над уровнем отдельного устройства», использовав фразу, впервые произнесенную ведущим специалистом по открытому исходному коду компании Microsoft Дэвидом Штуцем в его открытом письме компании, когда он уходил из нее в 2003 году.

Мы продолжаем ощущать последствия действия этого принципа. Когда я впервые написал об идее программного обеспечения над уровнем отдельного устройства, я думал не просто о веб-приложениях, таких как Google, но и о гибридных приложениях, таких как iTunes, в которых использовались три уровня программного обеспечения – облачный музыкальный магазин, персональное приложение на базе ПК и карманное устройство (в то время iPod). Современные приложения еще сложнее. Вспомните Uber. Система (ее уже трудно назвать приложением) одновременно охватывает код, управляемый центрами обработки данных Uber, спутники GPS и реальную ситуацию на дорогах, а также приложения на смартфонах сотен тысяч водителей и миллионов пассажиров в сложном танце данных и устройств.

Еще одним отличием веб-приложений, которые пережили крах «пузыря» доткомов, было то, что все, кто остался в живых, так или иначе работали над использованием коллективного разума своих пользователей. Google – это накопитель сотен миллионов веб-сайтов, созданных людьми во всем мире, и он использует скрытые сигналы от своих пользователей и от людей, которые создают эти сайты, для их ранжирования и организации. Компания Amazon не только объединяет товары всемирной сети поставщиков, но и позволяет своим клиентам сопровождать пояснениями ее базу данных товаров при помощи обзоров и рейтингов, то есть использует коллективный разум для определения лучших товаров.

Изначально я разглядел эту модель, наблюдая, как Интернет стремительно ускорил глобальное сотрудничество вокруг проектов с открытым исходным кодом. И по мере того как будущее в очередной раз прокладывало себе дорогу, эта схема становилась все более рабочей. IPhone решительно захватил господствующее положение на заре мобильной эры, не только благодаря сенсорному интерфейсу и элегантному инновационному дизайну, но и благодаря тому, что App Store позволил всемирному сообществу разработчиков добавлять функции в виде приложений. Социальные медиаплатформы, такие как YouTube, Facebook, Twitter, Instagram и Snapchat, захватили свою власть за счет сбора материалов от миллиардов пользователей.

Когда люди спрашивали меня, что будет после Web 2.0, мне не приходилось долго думать над ответом «коллективные интеллектуальные приложения, работающие на данных, поступающих скорее от сенсоров, чем от людей, печатающих на клавиатуре». Определенно, все успехи в области распознавания речи и образов, в определении обстановки на дорогах в режиме реального времени, в области беспилотных автомобилей, зависят от огромного количества данных, собираемых с датчиков на подключенных устройствах.

Текущая гонка автономных транспортных средств – это гонка не только в сфере разработки новых алгоритмов, но и в сфере сбора все больших объемов данных от водителей об обстановке на дорогах и все большей детализации карт мира, создаваемых миллионами невольных участников. Многие уже забыли, что в 2007 году Стэнфорд выиграл соревнования автомобилей-роботов DARPA Grand Challenge, пройдя семимильный маршрут за семь часов. А уже к 2011 году компания Google располагала информацией об обычных автомагистралях общей протяженностью более чем в миллион миль. Их «секретное оружие» – обычные автомобили, снимающие панорамы улиц Google Street View, управляемые водителями-людьми, использующими камеры, GPS и LIDAR (Light Identification Detection and Ranging – обнаружение, идентификация и определение дальности с помощью света) для сбора данных. Как однажды мне сказал директор исследовательской компании Google Питер Норвиг: «Для ИИ это сложная проблема, идентифицировать светофор на видеоизображении. Гоаздо проще сказать, зеленый он или красный, когда вы уже знаете, что он там находится». (Годы спустя после этого высказывания Питера первая задача стала для ИИ легче, но идею вы поняли.)

Сегодня такие компании, как Tesla и Uber, претендуют на лидерство в сфере беспилотных автомобилей, потому как обладают большим парком автотранспортных средств – автомобилями, датчики которых используются не только для выполнения поставленной задачи, но и для формирования вклада в алгоритмические системы будущего. Но запомните: эти машины управляются людьми. Обработка данных, которые они фиксируют, станет следующим этапом в использовании коллективного разума миллиардов людей, оснащенных привычными инструментами.

Тезис о вкладе пользовательских данных в коллективный интеллект звучит как песня кумбая[4]. И в первые годы нового века многие люди, прославлявшие сайты, созданные пользователями, такие как Wikipedia или новые сетевые средства массовой информации, такие как блоги, считали идею утопической. Я доказывал, что эти данные окажутся ключом к обретению ведущего положения на рынке для таких компаний, как Google и Amazon. Как я заметил в то время в одном разговоре: «Использование коллективного разума» – это то, чем начинается революция Web 2.0; «Данные – это Intel Inside» – то, чем она заканчивается».

Intel была той компанией, которая вместе с Microsoft захватила монопольное положение на рынке персональных компьютеров, вследствие чего на каждом ПК красовалась наклейка INTEL INSIDE. Компания Intel добилась этого, став единственным поставщиком процессоров, мозга ПК. Microsoft добилась этого, контролируя доступ к своей операционной системе.

Программное обеспечение с открытым исходным кодом и открытые сетевые протоколы передачи данных изменили правила игры для Microsoft и Intel. Но моя карта сказала мне, что игра на этом не заканчивается. В соответствии с Законом сохранения привлекательной прибыльности Клейтона Кристенсена я знал: станет ценным что-то еще. Те самые данные. В частности, я считал, что накопление критической массы данных, предоставляемых пользователями, привело к самоусиливающимся сетевым эффектам.

Термин «сетевой эффект», как правило, относится к системам, которые приносят тем больше пользы, чем больше людей ими пользуются. Телефон сам по себе не особенно полезен, но, как только он появляется у достаточного количества людей, очень сложно не присоединиться к сети. Таким образом, конкуренция социальных сетей заключалась в привлечении как можно большей базы пользователей, поскольку захват цели осуществляется не через программное обеспечение, а через количество других людей, пользующихся одной и той же услугой.

Сетевые эффекты, которые я наблюдал относительно пользовательских данных, носили в большей степени косвенный характер и были обусловлены тем, каким образом компании учатся получать выгоду от пользователей своих систем. У Barnes & Noble были все те же продукты, что и у Amazon, но у Amazon было намного больше отзывов и комментариев пользователей. Люди заходили в эту сеть не только ради продуктов, но и ради информации, добавленной другими пользователями. Кроме того, в дополнение к превосходным алгоритмам Google и постоянным улучшениям продукта, поисковая система Google продолжает улучшаться еще и благодаря тому, что ее использует большое количество людей, а это значит, что Google может накапливать больше данных и, следовательно, учиться быстрее, чем конкуренты, оставляя их далеко позади.

Возвращаясь к вопросу о том, кто победит в отрасли беспилотных автомобилей: это будет не только тот, у кого окажется лучшее программное обеспечение, но и тот, у кого будет больше данных.

В 2016 году руководители Uber утверждали, что собранные с помощью их приложений для водителей и пассажиров данные о сотнях миллионов миль дадут им преимущество. Однако трудно поверить, что одни только данные из приложений для смартфонов будут соответствовать степени детализации, которую Google обеспечивает при помощи своих специально оборудованных автомобилей. Вот почему компания Uber считает, что беспилотные автомобили необходимо срочно включить в список ее услуг, даже если еще многие годы они будут функционировать в тандеме с водителями. У компании Tesla также есть подробная телеметрия, полученная от каждого транспортного средства, и это же касается автомобилей второго поколения с функциями самоуправления, которые включают подробные данные о камерах и радарах.

Большой вопрос для производителей автомобилей, не обладающих таким преимуществом, заключается в том, будут ли датчики, используемые для предотвращения несчастных случаев, или опция автоматической парковки достаточным для них инструментом для сбора необходимого количества данных, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Конечно, многое зависит не только от того, сколько данных у вас есть, но и от того, насколько вы можете в них разобраться. Здесь Google, Tesla и Uber имеют большое преимущество перед традиционными автомобильными компаниями.

В эпоху ПК мы привыкли думать о программном обеспечении как об артефакте. Компании должны были начать думать о программном обеспечении как об услуге. Это означало бы, что мы увидим совершенно новый подход к разработке программного обеспечения. Я не развивал эту идею так же полно, как три предыдущих, но даже в 2005 году было ясно, что то, что мы теперь называем итеративным, ориентированным на пользователей, основанным на данных развитием, станет новой нормой. Программное обеспечение, встроенное в то, что мы теперь называем облаком, постоянно обновляется.

Но оно не только обновляется во много раз быстрее, чем программное обеспечение для ПК. Сегодняшнее программное обеспечение разрабатывается, наблюдая за тем, что делают пользователи в режиме реального времени – с проведением A/B – тестирования функций на подгруппах пользователей, с определением того, что работает, а что не работает, информируя процесс разработки на постоянной основе. Таким образом, модель сотрудничества в разработке программного обеспечения с открытым исходным кодом «чем больше глаз, тем меньше неполадок» была доведена до логического завершения и полностью отделена от первоначальной модели лицензирования открытого программного обеспечения.

В конечном итоге я смог увидеть будущее более четко, потому что моя карта стала более адекватной, чем та, которая составлялась исходя из баталий между патентованным программным обеспечением и моделями лицензирования свободного программного обеспечения. Важно знать правильное направление. Но даже в этом случае потребовались годы, чтобы исследовать ландшафт настолько, чтобы заполнить все пробелы на карте.

Мы все знаем, что мир меняется, но слишком часто мы находим прибежище в уже знакомом и не можем расширить горизонты нашего мышления, чтобы посмотреть на текущие тенденции и спросить себя: «Что произойдет, если подобное продолжится?» Мы также не учитываем, что некоторые тенденции обладают гораздо более сильным потенциалом, чем другие, развиваются более быстрыми темпами. Или воспринимаем все как простое продолжение чего-то знакомого, нежели как нечто радикально новое.

Путь, который я преодолел с того момента, как заметил эти тенденции, до того, как предсказал будущее, начался с осознания того факта, что описание свободного программного обеспечения упускало из вида программное обеспечение из Интернета. То, что я совместил это наблюдение с моими знаниями о ранней истории ПК и становлении компании Microsoft, а также размышлениями о потенциале возможностей Интернета, является примером того, что я называю «векторное мышление».

Вектор определяется в математике как объект, который может быть полностью описан только совокупностью двух обязательных факторов – длиной и направлением. Некоторые из наиболее известных законов, упоминавшихся в компьютерной индустрии, по сути являются описанием векторов.

Закон Мура, впервые сформулированный соучредителем Intel Гордоном Муром в 1965 году, гласил, что количество транзисторов на интегральной схеме ежегодно увеличивается примерно вдвое и, по всей вероятности, эта тенденция сохранится в обозримом будущем. В 1975 году Мур пересмотрел свой прогноз, чтобы предсказать удвоение количества транзисторов каждые два года. Представитель Intel Дэвид Хаус предположил, что фактическое увеличение производительности ближе к удвоению каждые восемнадцать месяцев из-за увеличения скорости процессора, а также из-за увеличения емкости чипов, и главным образом именно этой версии придерживались на протяжении многих десятилетий.

Одно из моих любимых популярных определений закона Мура родилось во время беседы с Ридом Хоффманом, основателем и председателем LinkedIn, и сенатором Шелдоном Уайтхаусом (от штата Род-Айленд) за ужином в Сан-Франциско семь или восемь лет назад. «Мы должны начать рассматривать закон Мура применительно к здравоохранению», – сказал я. «Что такое закон Мура?» – спросил сенатор. «Это просто, сенатор, – вмешался Рид. – В Вашингтоне вы полагаете, что с каждым годом вещи стоят все дороже, а делают их все меньше. В Кремниевой долине все ждут, что с каждым годом наши товары будут стоить меньше, а делать их будут все больше».

Применительно ли к оригинальному закону Мура, или к соответствующим достижениям, таким как скорость и емкость памяти, емкость жесткого диска, сетевые соединения, число пикселей за доллар и к многим другим плодам систематического прогресса, этот более универсальный «закон Хоффмана», как я теперь его называю, о том, что каждый год информационно-техническая продукция стоит меньше и делает больше, в целом очень давно сохраняет свою актуальность.

В случае с законом Хоффмана и с некоторыми другими фундаментальными движущими силами прогресса в компьютерной индустрии вектор понятен. Мы не всегда знаем, откуда придет следующий прирост, но линия была проведена через достаточное количество точек данных, чтобы разумно предположить, что она продолжится.

Однако вы всегда должны быть начеку в случае появления точки перегиба, где старое уступает чему-то принципиально новому. Например, мы знаем, что действие закона Мура не может продолжаться вечно из-за физических пределов плотности транзисторов. Без какого-то эпохального достижения, такого как квантовые вычисления с использованием субатомных частиц, плотность транзистора будет ограничена размером атома. Но к этому мы подойдем только через несколько поколений. При этом, поскольку действие закона Мура понемногу исчерпывает себя, многоядерные процессоры снабдили индустрию временным решением, таким образом, несмотря на то что мы столкнулись с ограничениями в виде плотности транзисторов и тактовой частоты, мы все еще увеличиваем пропускную способность.

Векторы – это не только эффективный способ думать о четко сформулированных тенденциях, таких как закон Мура, но также и способ понять практически все, что изменяется. Будущее – результат миллионов пересекающихся векторов, которые складываются неожиданным образом. Искусство состоит в том, чтобы выбрать важные векторы и сплести из них сеть и таким образом поймать представление о будущем.

В компании O’Reilly Media, узнав о новой тенденции и еще не имея ее количественной оценки, чтобы полностью охарактеризовать ее как вектор с длиной и направлением, все же начинают строить линию, дорисовывая ее по мере появления каждой новой точки данных. Этот процесс не должен быть полностью осознанным. Напротив, он требует определенной степени восприимчивости, которая всегда притягивает новую информацию и трансформирует ее в многочисленные возможные сценарии, которые постепенно реализуются в настоящее. Лоуренс Уилкинсон, с которым я познакомился в 2005 году, один из соучредителей Global Business Network, компании, которая первой разработала технологию под названием сценарное планирование, замечательной фразой описал работу моего мозга: «Новости из будущего».

Рассмотрим пример формирования вектора «Использования коллективного разума».

1. В конце 1980-х и начале 1990-х годов мы столкнулись с совместной разработкой программного обеспечения раннего Unix-сообщества в стиле «постройки амбара» – что позже мы назвали открытым программным обеспечением.

2. Во время разработки наших первых книг мы сами практиковали версию такого вида краудсорсинга. В 1987 году я написал книгу под названием «Работа с UUCP и Usenet», которая описывала, как пользоваться программой под названием Unix-to-Unix Copy Program (UUCP) для подключения к Usenet, сети удаленного доступа, – предшественнице сегодняшней социальной сети. Именно в Usenet разработчики программного обеспечения во всем мире говорили о своей работе, делились советами и рекомендациями и все чаще просто беседовали на различные темы, начиная с секса и заканчивая политикой. Изначально книга была основана на моем собственном опыте подключения систем к Usenet, но этот опыт был ограничен. Читатели присылали мне информацию о том, как использовать дополнительное оборудование, к которому у меня не было доступа, и о компьютерных тонкостях («Вот диалог из чата про то, как подключиться через коммутатор Develcon» или «Вот необходимая вам распиновка для подключения по кабелю RS-232» к определенной марке модема).

Мы переиздавали книгу каждые шесть месяцев или около того, и каждый раз она прирастала еще на тридцать или сорок страниц, почти полностью состоящих из дополнений читателей. За первые три года объем книги увеличился с 80 до более 200 страниц. Можно сказать, что это была первая напечатанная на бумаге Википедия.

В 1992 году, пытаясь создать печатную версию книги, которая бы имитировала стиль ссылок Всемирной паутины, я выступил разработчиком и соавтором книги под названием «Unix Power Tools», которая собрала воедино советы и рекомендации сотен интернет-авторов в перелинкованную паутину из коротких статей, каждую из которых можно прочесть отдельно, поскольку в ней также содержатся ссылки на дополнительные статьи, содержащие руководство и справочную информацию, которую я и мои соавторы, Джерри Пик и Майк Лукидс, сочли необходимым включить для того, чтобы разобраться в краудсорсинге.

3. В 1992 и 1993 годах, поскольку мы превратили «The Whole Internet Catalog» («Полный интернет-Каталог») в «GNN» (Global Network Navigator – Глобальный сетевой навигатор), каждый день мы выискивали лучшие с новых сайтов, присоединившихся к Всемирной паутине, занося их в обширный каталог накопленного опыта, который как по волшебству создавался разветвленной сетью людей, преследующих свои личные цели.

4. Мы наблюдали за ранними поисковыми системами, начиная с поискового робота Crawler в 1994 году, автоматически собирающего ссылки не только на лучшие сайты, но и на каждый сайт. И в 1998 году, когда был запущен поисковик Google, с гораздо лучшими результатами, стало ясно, что в веб-ссылках они нашли скрытый интеллект. Ссылка не просто указывала на страницу, которая ранее могла остаться незамеченной поисковиком, это был способ обнаружения нового контента в Интернете. Количество ссылок также стало языком голосования по поводу ценности сайта. И сайт, который давал ссылки, также имел ссылки, на него указывающие; характер и качество этих ссылок могли сообщить поисковой системе о ценности страницы, создающей соединение. Как долго этот сайт находился в Сети? Сколько людей указали на него? Насколько ценными люди сочли ссылки, которые он предоставил? Кроме того, определялось дополнительное человеческое намерение, обозначенное «якорным текстом», – кликабельные слова в исходном документе, которые ссылаются на другой документ. Google нашел золотую жилу данных и никогда не оглядывался назад.

Я до сих пор помню запись в блоге Роберта Скобла, которая демонстрировала, насколько ключевым оказался вклад человека в поисковые системы. «Я только что открыл новый ресторан в Сиэтле. Его сайта еще нет в поисковой выдаче Google. Но он будет там завтра, потому что я только что создал на него ссылку!»

5. В 1995 году мы увидели, как eBay и Крейгслист открыли краудсорсинг к продуктам и услугам и начали понимать, что магическое объединение миллионов людей не ограничивается «контентом», а также может быть использовано в физическом мире.

6. Мы видели, как Amazon затягивает петлю на шее Barnes & Noble и Borders (американские компании, крупнейшие в США по продажам книг) в сфере онлайн-торговли книгами, применяя те же принципы, которые использовала компания Google при создании улучшенной поисковой системы для более эффективной электронной коммерции. В то время как Barnes & Noble следовали обычаям розничной торговли, позволяя издателям покупать место в поисковой выдаче, чтобы результатом поиска, скажем, книги по программированию на JavaScript или Perl стала книга того издателя, который больше всего им за это заплатил, Amazon внедрил несколько параметров, позволяющих выбрать книгу, которая имела наибольшую «релевантность», определяемую сочетанием продаж, положительных отзывов, входящих ссылок от «партнеров» и другими факторами, созданными коллективным разумом. Нам всегда было приятно находить наши книги в топе поисковой выдачи Amazon. И мы знали, что это означает – их считали лучшими десятки тысяч читателей.

В результате «сложения векторов» всех событий и явлений, изложенных в этих пунктах, в 2004 году, когда я пытался дать определение Web 2.0 и размышлял о том, что отличает компании, которые пережили коллапс доткомов, от тех, кто обанкротился, я пришел к выводу, что все выжившие так или иначе использовали силу своих пользователей для создания своего продукта.

И в 2009 году, когда я написал книгу «Web Squared: Web 2.0 Five Years On», уже было легко предвидеть, что будет дальше. «Революция смартфонов перенесла Интернет с наших столов в наши карманы, – писал я. – Коллективные интеллектуальные приложения теперь управляются не только людьми, печатающими на клавиатуре, но все чаще при помощи сенсоров. Наши телефоны и камеры превращаются в глаза и уши для приложений; датчики движения и местоположения определяют, где мы находимся, что мы ищем и как быстро мы двигаемся. Данные собираются, представляются и действуют в режиме реального времени. Масштабы вовлеченности увеличились на порядок».

«Сеть – это больше не набор статических страниц HTML, которые описывают что-то в мире, – продолжал я. – Все чаще Интернет – это мир, в котором все и вся отбрасывает «информационную тень», ауру данных, которая, будучи грамотно собранной и обработанной, обеспечивает исключительные возможности и головокружительные результаты».

Важно отметить, что, даже когда вы обнаружили вектор, это не значит, что вы понимаете все последствия движения в его направлении. Да, в 2009 году я смог предвидеть, что сенсоры станут ключом к следующему поколению приложений, но это не позволило мне предсказать прорыв Google в сфере беспилотных автомобилей или то, что Uber реализует потенциал датчиков в телефоне, чтобы произвести революцию в сфере транспортных услуг.

К тому же я редко уделял время работе над собственными внезапными догадками. Журналист в сфере технологий Джон Дворак однажды напомнил мне, что на самом раннем этапе становления Интернета я уверенно предсказал ему, что появится рынок для покупки и продажи доменных имен. Они станут чрезвычайно ценными. Тем не менее я так и не удосужился купить хоть что-то для себя.

Однако, как только вы выявили тенденцию, становится легче понять, какие из новых достижений важны в силу того, что они являются следующим шагом для дальнейшего ускорения в направлении вектора, поскольку предприниматели и изобретатели продолжают, как прекрасно заметил Уоллес Стивенс, «искать возможность вплоть до ее невозможности». Другими словами, новости из позиции будущего помогают вам обратить внимание на правильные вещи в настоящем и извлечь из них уроки.

Формирование представления об Интернете как об операционной системе для приложений следующего поколения заняло у меня много времени. К 2010 году эта идея укоренилась в отрасли. Разработчики регулярно создают приложения, которые опираются на данные из интернет-сервисов, – о местоположении, результатах поиска, социальных сетях, музыке, товарах и многом другом. Теперь стартапы создавали локальные приложения не в своих центрах обработки данных, а в том месте, которое стало называться облаком. Мне не нужно было продолжать проповедовать это евангелие.

И, честно говоря, я был готов двигаться дальше. Как выразился незабвенный Т. С. Элиот:

Я устал говорить о Web 2.0. И происходило что-то намного большее, чем просто появление облачной платформы для компьютерных приложений. Социальные медиа показывали, как Интернет объединяет людей в глобальном масштабе, и я начал видеть силу другой метафоры. Метафора – это тоже своего рода карта; это, возможно, все, что у вас есть, когда вы впервые сталкиваетесь с новой территорией, окутанной туманом.

Все чаще я наблюдал за Кембрийским взрывом в сфере приложений для коллективного разума, качественно отличающихся от desktop- и web-приложений. Смартфоны дали каждому в руки камеру, а Twitter создал оперативную платформу, на которой эти фотографии и текстовые обновления могли мгновенно распространяться по миру. Миллиарды взаимосвязанных людей и устройств были вплетены в глобальный мозг. Этот мозг – это все мы, обладающие дополнительными возможностями и связанные друг с другом.

Twitter был особенно плодородной почвой для переосмысления. Три функции, которые мы сейчас считаем обыденными, были созданы пользователями и только позднее приняты платформой. Символ @ для ответа другому пользователю впервые появился в ноябре 2006 года; официально он был принят платформой в мае 2007 года, превратив Twitter в место для бесед, а также для обновлений статуса. Первый «ретвит» чьего-то твита произошел в апреле 2007 года, хотя он не был официально утвержден как функция до 2009 года.

В августе 2007 года Крис Мессина предложил использовать символ # как способ маркировки событий или групп твитов в Twitter. Несколько месяцев спустя во время пожаров в Сан-Диего стало ясно, насколько мощным усилителем было это коллективное знание и чувство. Вскоре хэштеги, как их назвали, были повсюду. Многие из них не прижились, но, когда достаточное количество людей использовали какой-то один, это становилось реальной иллюстрацией фразы Оби-Ван Кеноби из «Звездных войн»: «Я почувствовал мощное волнение в Силе… как будто вскрикнули миллионы голосов».

И голоса кричали: #выборывиране #землетрясениевгаити #захватиуоллстрит.

Начиная с июля 2009 года Twitter откликнулся на пришедшие извне инновации и начал оставлять гиперссылку на хэштеги, чтобы пользователи могли их искать. Приложение уже начало показывать «актуальные темы» (используя алгоритмы для обнаружения схожих событий, даже если у них нет одинакового хэштега), но хэштеги подлили масла в огонь.

Когда в Twitter были добавлены фотографии (опять-таки, сторонним разработчиком, предоставившим функции, которые сам разработчик платформы не мог себе даже представить), способность Twitter отображать, чем дышит мир в реальном времени, возросла еще больше. 15 января 2009 года, спустя четыре минуты после того, как капитан «Салли» Салленбергер посадил самолет рейса 1549 компании US Airways на озеро Гудзон из-за того, что в результате столкновения со стаей птиц отказали двигатели, Джим Ханрахан опубликовал первый твит. Несколько минут спустя Дженис Крумс сфотографировал на iPhone пассажиров, стоящих на крыле тонущего самолета, и поделился снимком в Twitter через приложение сторонних разработчиков TwitPic, и это фото разошлось по всему миру задолго до того, как в телевизионных новостях появился репортаж.

Facebook также начал оказывать влияние на глобальные вопросы. В 2010 году сотрудник Google из Египта по имени Ваиль Гоним создал страницу под названием «Мы все – Халед Саид», в память о молодом египтянине, замученном до смерти полицией. Эта страница стала средоточием активных обсуждений, которые привели к антиправительственным протестам, кульминацией которых стала революция 25 января 2011 года.

Википедия тоже стала точкой опоры для коллективного знания о мире в реальном времени. После землетрясения в Тохоку в 2011 году и цунами в Японии, которое привело к катастрофе на атомной станции Фукусима, я с трепетом наблюдал, как страница Википедии выросла из одной строки на ломаном английском до полнофункциональной энциклопедической статьи. Первая запись появилась через тридцать две минуты после землетрясения, прежде чем произошло цунами. За короткий период сотни, затем тысячи участников внесли более 5000 правок, создав всеобъемлющий и достоверный отчет о катастрофе. В некоторых из своих докладов я все еще показываю анимацию этой трансформации. Это WTF-момент для всех, кто его видит.

Кроме того, за кулисами Википедии, на страницах «Обсуждения», много информации можно почерпнуть из дебатов о спорных элементах опубликованных страниц. В своей замечательной книге об уроках, которые обычный интернет-пользователь может преподать научному сотруднику, «Reinventing Discovery», Майкл Нильсен пишет: «Википедия – это не энциклопедия. Это виртуальный город, основной мировой экспорт которого – это его энциклопедические статьи, живущие своей собственной жизнью».

В ответ на разрастание блогов и социальных сетей компания Google увеличила скорость сканирования своего поискового робота, и результаты поиска Google также становились все более оперативными. Это привело к качественным изменениям в скорости передачи информации и усилило ее влияние. Теперь новости, идеи и изображения распространяются через глобальный мозг за секунды, а не за недели или месяцы.

В каком-то смысле ничего нового. Глобальный мозг существовал всегда. В 2005 году на моей конференции по новым технологиям Джефф Безос процитировал компьютерного специалиста Дэнни Хиллис, однажды сказавшего, что «мировое сознание – это та вещь, которая решила, что кофейники для кофе без кофеина должны быть оранжевыми». Обозначение «оранжевый – значит, без кофеина» возникло во времена Второй мировой войны, когда фирма Sanka продвигала свою марку кофе без кофеина, поставляя кофейники с оранжевым горлышком в рестораны по всей Америке. Идея закрепилась.

Ассоциирование оранжевого цвета с кофе без кофеина является примером того, что Ричард Докинз назвал «мемом» – самовоспроизводящейся идеей. Сегодня люди часто подразумевают под мемами изображения и слоганы, распространенные в социальных сетях, однако в изначальном значении понятия любая великая идея, которая закрепилась, является мемом. В 1880 году «бульдог Дарвина» Томас Генри Гексли писал: «В интеллектуальной сфере идет такая же борьба за существование, как и в физическом мире. Любая теория – это способ мышления, и ее право на существование является соразмерным ее способности сопротивляться вымиранию под давлением конкуренции».

Знание передавалось от одного разумного существа другому еще до появления письменности. Но печатное слово дало возможность идеям и новостям добираться до людей в дальних странах, сначала со скоростью пешехода, затем всадника и в конечном итоге со скоростью пароходов и железной дороги. Первые технологизированные способы передачи сообщения при помощи телефона и телеграфа сократили время доставки от недель или месяцев до минут. С появлением радио и телевидения передача стала почти мгновенной, но создание и проверка того, что нужно передать, все еще были медленными, осуществлявшимися в офисах и залах заседаний, поскольку каналы распространения мгновенных сообщений были очень ограниченны. Интернет и, в частности, сочетание Интернета и смартфона все изменили. Каждый может поделиться какой-либо информацией в любое время; другие могут подхватить ее и передать другим, еще больше увеличивая скорость распространения.

Это не просто идеи и ощущения (новости с места событий), которые распространяются по Сети. Мы говорим, что информация стала «вирусной», кроме того, есть и специальные вредоносные программы, хотим мы этого или нет. Но, возможно, вредоносные вирусы можно «простить» ради возможности сотрудничества с теми людьми, с которыми нам интересно общаться.

В своей великолепной книге об истории появления современных компьютерных технологий «Turing’s Cathedral» Джордж Дайсон отмечает, что некоторые из самых первых мыслителей в области цифровых вычислений поняли, что распространение «кодов» – то есть программ – от компьютера к компьютеру сродни распространению вирусов и, возможно, более сложных живых организмов, которые «захватывают» хозяина и используют его для воспроизведения этой программы.

«Цифровые организмы воспроизводились, питались и получали награду в соответствии со своей способностью делать что-то: они выполняли арифметические действия, обрабатывали тексты, разрабатывали ядерное оружие и вели учет денег во всех их видах. Они сделали своих создателей сказочно богатыми, – пишет Дайсон. – Затем они оказали такое же сильное влияние на природу вычислений, как кислород, распространенный первыми микробами, повлиял на последующую эволюцию жизни. Они объединились в операционные системы, насчитывающие миллионы строк кода, позволяя нам более эффективно управлять компьютерами и в то же время позволяя компьютерам более эффективно управлять нами. Они научились делиться на пакеты, перемещаться по Сети, исправлять любые возникающие в ходе работы ошибки и самостоятельно собирать себя заново в конце пути. Предоставляя музыку, изображения, голос, знания, дружбу, статус, деньги и секс, – те вещи, которые люди ценят больше всего, – они обеспечивали людей неограниченными ресурсами, формируя сложные многоклеточные организмы, работающие на множестве отдельных процессоров, подобно тому, как геном содержится во множестве клеток».

Когда люди подсоединяются к Интернету или загружают новое мобильное приложение, они воспроизводят его код на своем локальном устройстве; они взаимодействуют с программой, и она изменяет свое поведение. Это справедливо для всех программ, но в информационную эпоху существует набор программ, явная цель которых состоит в том, чтобы их пользователи распространили их дальше. Так глобальный мозг активно наращивает новый потенциал.

Образ «мышления», которым обладает глобальный мозг, отличается от того, каким обладает индивид или взаимосвязанное общество. В лучшем случае это мышление способствует координации памяти в невиданном ранее масштабе, а иногда даже внезапному творческому озарению и новым формам сотрудничества; в худшем – распространению дезинформации, агрессивным нападкам на структуру общества, предоставлению возможности одной части пользователей Сети получить выгоду за счет другой (вспомните о спаме и мошенничестве, о поведении финансовых рынков в последние десятилетия, о всплеске появления фальшивых новостных сайтов во время президентских выборов в США в 2016 году).

Но, пожалуй, самым захватывающим для осознания моментом является то, что, бит за битом, глобальный мозг собирает тело. Он имеет глаза и уши (миллиарды подключенных камер и микрофонов), осознает местоположение и движение (GPS и датчики движения) гораздо более точно, чем человек, а также при помощи специализированных датчиков умеет собирать данные намного лучше нас.

Теперь он начинает двигаться. Беспилотные автомобили являются проявлением глобального мозга; их память – это память о дорогах, пройденных водителями-людьми, но зафиксированная при помощи его сверхъестественных чувств. Но, удивительно, самое мощное проявление способности мирового мозга контактировать с реальным миром опирается не на роботов, а на способность интернет-приложений направлять деятельность человека.

Обычно существует компания или группа компаний, которая лучше всего иллюстрирует парадигму следующей волны технологий. «Распаковка» уроков этой компании может помочь вам нарисовать свою карту будущего.

С 1998 по 2005 год я составлял свою карту будущего, размышляя о том, чему мы можем научиться у Amazon и Google. Сегодня две компании, которые больше всех остальных могут продемонстрировать нам тенденции, формирующие будущее, – это Uber и его соперник Lyft.

Многих читателей может возмутить идея о том, что Uber относят к позитивной модели для технологической экономики будущего. Почти с самого возникновения компания была втянута в полемику. Критики сомневаются, действительно ли она предоставляет водителям экономические выгоды или заманивает их в ловушку обманчивыми обещаниями дохода, которые не может выполнить. Города закипают от дерзких столкновений представителей Uber с регулирующими органами и использования технологий для уклонения от расследований. Конкуренты подают иски в суд на хищения технологии. Бывшие сотрудники обвиняют в токсичной культуре производственных отношений, которая допускает сексуальные домогательства.

Но вспомните, что многие люди, создававшие будущее, делали это – сокрушали стены, уничтожали конкурентов и занимали доминирующее положение в новой отрасли, – используя силу наряду с интеллектом. Иногда в ход шли грязные приемы. Томас Эдисон и Джон Д. Рокфеллер, Билл Гейтс и Ларри Эллисон заслуженно попадали в опалу в различные периоды своей карьеры. Когда я начал работать в сфере компьютеров, компанию Microsoft называли «империей зла».

Что бы вы ни думали о компании Uber, трудно отрицать ее влияние на экономику. Если мы хотим понять будущее, мы должны понять компанию Uber. Нравится вам это или нет, она живой пример того, как технологии меняют сферу рынка труда.

Lyft, более мелкий соперник Uber, – более идеалистическая, более удобная для сотрудников компания, которая фактически использует ту же бизнес-модель. Каждая из компаний внедрила важнейшие инновации, которые были скопированы другой. Во многих смыслах они совместно изобретают будущее городского транспорта. В книге мы будем рассматривать их вместе.

Глава 3. Чему мы можем научиться у Lyft и Uber

Летом 2000 года я и моя исполнительная группа совместно с Дэном и Мередит Бим из консалтинговой фирмы BEAM inc разрабатывали стратегию нашей компании. Вместо одного основного направления в бизнесе у нас теперь было три: издание книг, проведение конференций и организация онлайн-публикаций, аудитории которых частично пересекалась, но каждая из которых требовала различных инвестиций, стратегий выхода на рынок и методов получения прибыли. Нам нужно было найти способ совместить эти различные направления бизнеса в единое целое.

Дэн и Мередит помогают компаниям разрабатывать карты своих бизнес-моделей – одностраничные изображения, которые описывают, говоря их языком, «как все элементы бизнеса работают вместе для создания преимущества на рынке и ценности компании».

Супруги Бим приводят в качестве примера карту бизнес-модели Southwest. В диаграмме ниже представлены дифференцирующие факторы модели Southwest: у нее нет функции выбора мест, нет прямых перелетов, нет взаимосвязи с другими авиакомпаниями. Все это – часть стратегии, позволяющей Southwest предлагать низкие тарифы при немногочисленном наземном обслуживающем экипаже и частых рейсах.

Легко прийти к выводу, что две компании, предлагающие похожие продукты и услуги, заняты в одном бизнесе. Бимы утверждают обратное.

Да, Southwest – это авиакомпания, как и любая другая, но ее бизнес-модель – способ, позволяющий всем ее частям работать вместе для создания потребительской ценности и преимущества компании, – сильно отличается от более традиционной «веерной» системы, которую используют авиакомпании. По аналогии мы пытались понять, что отличает нас от наших конкурентов из сферы издания книг и проведения конференций.

В рамках упражнения супруги Бим просят своих клиентов разработать видение своей основной стратегической позиции и видение того, кем они хотят стать.

Благодаря этому процессу мы смогли четко определить для себя и наших сотрудников, что мы не просто издатели компьютерных книг, которые также проводят конференции и создают онлайн-публикации, но что наш бизнес является чем-то гораздо более глубоким. Как я понял, наш бизнес действительно «меняет мир, распространяя информацию о новаторах».

Для этого потребовалось составить список основных профессиональных качеств, которые предоставили возможность для создания как нашего издательского бизнеса, так и бизнеса по организации мероприятий, и со временем помогли создать другие смежные коммерческие предприятия. Наши основные профессиональные качества, как мы их сформулировали, были следующими:

• Обладание знаниями о том, что является «крутым» и значимым, и их распространение.

• Способность определять влиятельных первопроходцев (которых я иногда называю «альфа-гиками») и использование их опыта.

• Сокращение времени обучения, увеличение глубины и повышение качества информации.

• Прямая связь с клиентами и людьми, которые влияют на бизнес.

• Развитие компании и культуры, которые позволяют людям чувствовать, что их работа может сделать мир лучше.

Эти профессиональные качества всегда были задействованы в нашем издательском бизнесе и бизнесе по проведению конференций, но как только мы мысленно отделили их от подробных сведений о книгах и конференциях, мы смогли разработать более эффективную стратегию. Например, мы, в отличие от других издателей, понимали, что мы не можем реализовывать свою продукцию только через розничную сеть, а должны делать двойную ставку на механизмы прямой связи с клиентами.

Прежде чем продавать через книжные магазины, мы продавали наши книги напрямую потребителям и с 1987 года работали над развитием рынка электронных книг, которые также продавали напрямую потребителям. В те времена, когда появлялись различные платформы для электронных книг, большинство издателей игнорировали электронные книги или воспринимали их как нечто незначительное. Мы поняли, что в один прекрасный день большинство наших продаж будет цифровым. Поскольку мы собирались поддерживать прямую связь с потребителями, нам необходимо было построить собственную цифровую платформу. Позднее, в том же году (за семь лет до того, как Kindle «узаконил» электронные книги для других издателей) мы запустили Safari, онлайн-сервис для чтения электронных книг с обязательной регистрацией. За прошедшие годы мы успешно трансформировали Safari в сервис, который предоставляет не только электронные книги, но и видео и другие форматы обучения, включая интерактивное.

Мы также смогли увидеть эффективные связи между нашим издательским бизнесом и бизнесом по проведению конференций. Оба направления требовали от нас поиска людей, живущих на границе с будущим, людей с большим опытом, нацеленных на создание предприятий, которые помогли бы им распространить их знания. Одна из задач, которую мы ставили для этого сообщества, заключалась в том, чтобы помогать им укреплять их положение и повышать их эффективность. Все направления нашего бизнеса можно использовать для достижения этих целей. Сознавая, что сообщество стало площадкой для множества предпринимательских возможностей, мы запустили O’Reilly Ventures как венчурную фирму внутри компании, которая к 2005 году превратилась в независимую венчурную фирму O’Reilly AlphaTech Ventures (OATV). А в 2003 году мы запустили Foo Camp, нашу ежегодную не-конференцию (мероприятие, программа которого не составляется заранее, а формируется участниками на месте), на которой мы просим наше сообщество «альфа-гиков» показать нам, над чем они работают.

Кроме того, мы осознали, что проповедование новых технологий и поощрение людей к созданию будущего были весьма мотивирующим фактором для сети экспертов, сотрудников и клиентов, которую мы пытались создать. Мы увидели, что такого рода активность и создание сообществ, осуществленные нами на заре появления коммерческих веб-сайтов, а также наша политика с открытым исходным кодом могут и должны быть воспроизведены как постоянная часть нашего бизнеса. В 2004 году мы начали свой рассказ о Web 2.0. В 2005 году мы выпустили журнал Make, а в 2006 году – запустили «окружную ярмарку роботов» (Maker Fair), ставших катализаторами движения «мейкеров» (Maker movement), которые использовали дешевые, вторично используемые элементы для комбинаторной инновационной деятельности.

Оглянувшись назад после работы с четой Бим, я понял, что я инстинктивно использовал вариацию их техники для построения моей карты открытого программного обеспечения. Вместо того чтобы составлять карту одной компании, я составил карту того, что, как я думал, являлось ключевыми принципами новой бизнес-модели программного обеспечения и экосистемы компаний, которые лучше всего иллюстрируют эти принципы. Позднее я сделал нечто подобное, изучая то, что я впоследствии назвал Web 2.0, пытаясь найти общие принципы, которые соединили бы Всемирную паутину, файлообменники вроде Napster, распределенные вычисления и веб-службы.

Я назвал это картами мемов. На них я пытался отобразить как канонические компании, так и основополагающие принципы, определяющие новые веяния в технологии, создающие единую картину взаимосвязанных технологий.

Подобным же образом, если мы хотим узнать о последствиях применения современных технологий, хорошее начало – это выложить кусочки мозаики, которые у нас есть, кусочки, которые, как мы уверены, как-то связаны друг с другом, но не совсем понятно, где и как они соединяются.

Что это за канонические компании и что за технологии, которые, как представляется, находятся в авангарде сегодняшних экономических изменений, связанных с технологическим прогрессом? Чему они нас учат?

Компания Google по-прежнему остается одной из ключевых. Ее поисковая система – это вездесущий неокортекс информационной экономики, важнейший компонент глобального мозга, которым стал Интернет, связывающий миллиарды людей с данными и документами, которые мы коллективно создаем. Принципы, которые подвели меня к тому, чтобы определить Google как воплощение Web 2.0, все еще развиваются как движущие силы будущего: большие данные, алгоритмы, коллективный разум, программное обеспечение как услуга, с добавлением нового акцента на машинное обучение и ИИ. Понимание того, как алгоритмические системы формируют не только новые услуги, но и общество, является центральной темой этой книги.

Операционная система Android для телефона доставляет сервисы Google в карманы миллиардов людей. Компания начала гонку в сфере беспилотных автомобилей и стала лидером в их развитии. И у нее есть большие амбиции в таких областях, как здравоохранение, логистика, градостроительство и робототехника. И последнее, но немаловажное: то, что ее бизнес-модель построена на рекламе, означает, что почти каждая услуга, которую она создает, может быть предоставлена в широкий доступ, последствия чего мы только начинаем осознавать.

Если Google является определяющей компанией эпохи информации, Facebook является определяющей компанией эпохи социальных сетей. Приложение родилось просто как способ для общения и назначения встреч среди студентов в студенческих городках, развивалось как способ общения с друзьями и семьей, но теперь, собрав почти два миллиарда пользователей, оно бросило вызов Google в качестве властителя коллективного разума, развивая альтернативную систему маршрутизации, посредством которой обнаруживается и передается контент. Как и Google, компания Facebook вложила значительные средства в ИИ, и его успехи и неудачи показывают нам, что он может и чего не может делать. На сравнении двух компаний мы можем научиться тому, как работают алгоритмические системы и как ими управлять.

Amazon также является мощнейшей силой. Джефф Безос, возможно, величайший предприниматель эпохи Интернета, изобретающий индустрию за индустрией. Amazon начал работать как онлайн-магазин книг, но в конечном итоге занял доминирующее положение во всех аспектах электронной розничной торговли в Соединенных Штатах. Amazon также стал пионером в области электронных книг. Вместе с Kindle он занял главенствующее положение на развивающемся рынке и получил контроль над будущим книгоиздания. Он стал лидером в онлайн-развлечениях всех видов, конкурируя с Netflix как кино- и телестудия следующего поколения. А с помощью Amazon Echo он стал силой, вовлекающей разработчиков искусственного интеллекта и ИИ в потребительскую сферу. Но, возможно, самое важное, что сделал Amazon, – превратил свое приложение для электронной коммерции в облачную вычислительную платформу, на которой работает большая часть стартапов Кремниевой долины; по мере того как развивалась облачная модель, на нее также переходили крупные солидные предприятия. Об одних только уроках, извлеченных из трансформации этого бизнеса, можно написать книгу (и позднее они станут темой одной из глав этой книги).

Корпорация Apple руководила переходом поколения от персонального компьютера к смартфону и от Интернета к мобильным приложениям. IPhone – это платформа, на которой впервые запускается большинство самых современных приложений. Хотя после смерти Стива Джобса поток инноваций Apple, похоже, замедлился, она остается доминирующим игроком на рынке мобильной связи, а ее лидерство в сфере дизайна заставляет нас «думать иначе» о возможностях будущего.

Существует множество других компаний, где рождаются и выпускаются на рынок WTF-технологии. В последние годы, под руководством Сатьи Наделлы, компания Microsoft активизировалась, а ее инвестиции в ИИ и «когнитивные сервисы» для приложений разработчиков подводят ее к творческому конфликту с Facebook, Amazon и Google. Китайские компании, такие как Baidu, Tencent и Alibaba, развиваются на пределе нашего понимания и вполне могут создать технологии будущего, которые обгонят наши американские. И есть множество стартапов, больших и малых, не говоря уже о тех технологиях, которые еще не вышли за пределы лаборатории или за пределы фантазии своих изобретателей.

В следующих нескольких главах мы увидим, как уроки, полученные от каждой из этих компаний и многих других, пересекаются и сплетаются в карту будущего.

В поисках общих закономерностей проще всего начать с карты одной отдельной компании или технологии, выявить основные принципы, которые она демонстрирует, а затем выяснить некие общие темы, которые связывают ее с другими WTF-технологиями, восхищающими, озадачивающими или тревожащими нас сегодня. Если мы составим карту правильно, то все ее составляющие проявятся в деятельности других компаний, которые создают услуги XXI века.

Одна из компаний, находящихся в центре новых тенденций, – Uber. Свой рынок она разделяет с компанией Lyft, ее крупнейшим конкурентом в Соединенных Штатах, с Didi Chuxing в Китае и другими транспортными компаниями, предлагающими услуги по требованию по всему миру.

Мэтт Колер, один из первых сотрудников Facebook, ставший венчурным капиталистом и одним из первых инвесторов Uber, отметил, что смартфон становится «пультом дистанционного управления реальностью». Uber и Lyft продвигают идею о том, что Интернет уже не просто обеспечивает доступ к медиаконтенту, а вместо этого открывает доступ к услугам из реального мира.

Компания Uber, как и многие стартапы, возникла не как грандиозная преобразующая идея, а просто благодаря предпринимателю, который удовлетворял собственные потребности. В 2008 году у Гарретта Кэмпа появилась мечта о системе вызова лимузинов («черных автомобилей») по требованию. Он разбогател, продав свой стартап Stumbleupon. Он купил хороший автомобиль, но ему не нравилось водить, а известная своим несовершенством система такси в Сан-Франциско затрудняла его передвижение.

В течение следующих двух лет Кэмп разработал идею, подключив своего друга Трэвиса Каланика, еще одного успешного предпринимателя, в качестве генератора идей для проекта. Изначально Кэмп планировал запустить собственный автопарк лимузинов по требованию, но Каланик был против. «Гаррет привнес шик, а я привнес эффективность, – сказал Каланик в интервью Брэду Стону. – У нас нет собственных автомобилей, и мы не нанимаем водителей. Мы работаем с компаниями и частными лицами, которые это делают… Я хочу нажать кнопку и поехать. В этом вся суть».

Когда летом 2010 года компания Uber начала свою работу, она отражала потребности своих состоятельных основателей: «Личный водитель для каждого». Казалось, это была небольшая ниша, которая вряд ли изменит мир. Услуга предоставлялась только в Сан-Франциско. Однако в течение следующих нескольких лет компания Uber превратилась в силу, перевернувшую рынок транспортных услуг по требованию, и сегодня у нее больше водителей, предоставляющих услуги, чем у всей предыдущей индустрии такси и лимузинов. Как это произошло?

Переломный момент случился в начале 2012 года, когда две компании, Sidecar и Lyft, представили пиринговую модель, в рамках которой обычные люди, а не только водители лимузинов с лицензией, предоставляли услуги, используя свои собственные автомобили. Именно это нововведение изменило наше представление о трудовых отношениях, когда и компания не гарантировала заказы водителям, и те не давали компании никаких гарантий в том, будут ли они работать, когда они понадобятся. Вместо этого масса водителей мобилизуется и управляется алгоритмами, которые организуют встречу водителей и пассажиров на рынке в режиме онлайн, когда алгоритм определяет, что водителей недостаточно для удовлетворения спроса, цена повышается, чтобы привлечь больше водителей.

Существует множество исторических примеров пирингового общественного транспорта. Zimride, Logan Green и предшественники Джона Циммера из компании Lyft, все они вдохновились системой неофициальных маршрутных такси, которую они увидели в Зимбабве. Но использование смартфона для создания рынка в физическом пространстве в режиме реального времени было чем-то принципиально новым.

Вначале восприняв пиринговую модель скептически, годом позже компания Uber скопировала ее. Управляемая напористым генеральным директором, благодаря особому вниманию логистике и стимулирующему маркетингу, корпоративной культуре под лозунгом «пленных не брать» и огромному капиталу, компания потратила миллиарды, чтобы опередить своих конкурентов. В Соединенных Штатах компания Lyft все еще остается сильным, набирающим обороты соперником, но все же занимает второе место, и с большим отрывом.

Объем привлеченных средств оказался невероятно важным. Поскольку транспортные сетевые компании, или TNC, как их иногда называют, могут не тратить деньги на покупку автомобилей, они потратили миллиарды на маркетинг, субсидии на проезд и премии водителям в погоне за созданием самой большой сети клиентов и водителей.

Стратегия Uber уклоняться от регулирующих органов также была частью успеха компании. Sidecar и Lyft потратили время, сотрудничая с Комиссией по коммунальному хозяйству Калифорнии над разработкой новых правил, узаконивающих их подход. Еще раньше такие компании, как Taxi Magic, основанная в 2008 году, просто работали в рамках существующей отрасли такси и приняли ее правила. Компания Taxi Magic, которая позволяла вызывать такси и оплачивать проезд с помощью смартфона, была интегрирована с существующими системами диспетчеризации такси. А там мотивация для обеспечения лучшего обслуживания клиентов была неправильной. Следующий заказ предлагался тому водителю, который ждал дольше всех, а не тому, который находился ближе к пассажиру, но даже в этом случае, в периоды большой загруженности, водитель мог предпочесть подобрать людей на улице. Приложение Cabulous, запущенное в 2009 году, также пыталось работать в рамках строго регулируемой индустрии такси.

В этом смысле для Кэмпа и Каланика стало большой удачей то, что они начали бизнес с черных автомобилей представительского класса. Для лимузинов существует меньше регулирующих правил, чем для такси (например, вместо устанавливаемых регулирующими органами цен они могут назначать свои собственные), но у них есть одно большое нормативное ограничение. В отличие от такси, которое может подбирать голосующих на улице пассажиров, поездка на лимузине должна быть заранее спланирована. Впрочем, благодаря приложению «заранее» становится понятием относительным. Водители, которым раньше приходилось ждать звонка, внезапно нашли новую возможность в виде приложения и стремились поскорее зарегистрироваться.

Премиальная система для пассажиров и водителей была приведена в соответствие, что впоследствии способствовало становлению процветающего рынка.

Компании, предоставляющие услуги такси, довольно быстро сообразили, что новое приложение сделало лимузины более конкурентоспособными, чем такси, и предъявили претензию, что у компании Uber нет лицензии на такси. Прежнее название компании, UberCab, подлило масла в огонь. Но благодаря небольшой уступке, отказавшись от слова «Cab» в названии (что они и так хотели сделать), компания Uber смогла убедить регулирующие органы, что она имеет право действовать в соответствии с правилами рынка лимузинов, а не с правилами рынка такси.

Как только компания Uber ввела пиринговую услугу, это стало концом игры для индустрии такси, ограниченной существующей моделью регулирования, контролирующей как размер тарифов, так и число водителей, предоставляющих свои услуги. Компания Uber стала больше чем услугой, ее черные автомобили составили конкуренцию такси. Она продемонстрировала совершенно иной подход к организации городского транспорта.

С амбициями компании Uber можно ознакомиться на ее официальном сайте в разделе «История возникновения»:

«То, что началось как приложение для вызова черных автомобилей премиум-класса в нескольких мегаполисах, теперь меняет структуру логистики в городах по всему миру. Будь то поездка, доставка сэндвича или посылки, мы используем технологии, чтобы дать людям то, что они хотят, когда они этого хотят.

Мужчинам и женщинам, водителям, которые используют наше приложение, Uber предоставляет возможность для заработка с гибким графиком. Городам мы помогаем укрепить местную экономику, расширить доступ к транспортным услугам, сделать безопаснее улицы. Когда вы делаете транспортное сообщение таким же надежным, как централизованное водоснабжение, выигрывают все».

Здесь представлена одна из возможных карт бизнес-модели для Uber или Lyft, по аналогии с той, что Дэн и Мередит Бим составили для Southwest Airlines.

Рассмотрим некоторые из основных элементов этой бизнес-модели.

Замена права собственности на получение доступа. В долгосрочной перспективе Uber и Lyft будут конкурировать не с таксомоторными компаниями, а с владельцами автомобилей. Действительно, если вы можете вызвать автомобиль и водителя по низкой цене одним нажатием кнопки на телефоне, зачем вам вообще иметь автомобиль, особенно если вы живете в городе? Uber и Lyft делают с владельцами автомобилей то же, что музыкальные сервисы, такие как Spotify, делают с музыкальными компакт-дисками, а Netflix и Amazon Prime – с DVD. Они заменяют право собственности на получение доступа. «Uber и Lyft – мой общественный транспорт», – сказал один из клиентов из Лос-Анджелеса.

Uber и Lyft также заменяют право собственности на получение доступа для самих себя. Водители предоставляют свои личные автомобили, что позволяет им получать дополнительный доход от ресурса, который часто не используется, это помогает оплатить расходы на этот ресурс, который затем они смогут использовать в других сферах своей жизни. В то же время Uber и Lyft избегают капитальных расходов на содержание собственного парка автомобилей.

Пассажиры, ожидающие перевозки по требованию. Как говорил Майкл Шредж в книге «What Do You Want Your Customers to Become?», Uber и Lyft хотят, чтобы их клиенты стали таким типом людей, которые считают, что вызвать автомобиль так же просто, как получить доступ к сетевому контенту. Они просят их переделать их картину мира.

Uber и Lyft быстро стали частью повседневной жизни множества молодых яппи, которые уже отказались от личных автомобилей, но для того, чтобы расширить свой бизнес за пределы крупных городских центров и состоятельных демографических групп, им было необходимо, чтобы большое количество людей приняло это новшество и переключилось на него. Для достижения этой цели недостаточно предлагаемых приложением надежности, удобства и охвата. Это то, что стоит за ценовой стратегией Uber и Lyft. Цены должны быть настолько низкими, чтобы использование Uber или Lyft было не просто намного более удобным, чем поездка на собственном автомобиле, но и более доступным.

Волшебный опыт пользователя – взять телефон, нажать кнопку, и вот уже через несколько минут к вам подъезжает водитель на автомобиле, находя вас в огромном городе, словно иголку в стоге сена. Это убеждает в том, что возможно обладать контролем и доступом, не обладая правом собственности. WTF-момент изумления нового пользователя, когда он впервые использует приложение, зачастую является ключом к изменению поведения пользователей и супербыстрому внедрению новой технологии.

В то время как компания Lyft внесла революционный вклад в модель предоставления транспортных услуг по требованию, компания Uber стала первой, кто сделал из этой модели единую бесшовную конструкцию, красивую и простую в использовании.

Водители, которые появляются тогда, когда вам нужно. Пассажирам для поездок по требованию необходимо достаточное количество водителей. Первоначальное представление об Uber как о черных автомобилях по требованию было лишь малой частью потенциального рынка. По мере роста амбиций Uber требовалось все большее число водителей, что обеспечивалось пиринговой моделью.

Дополнительная рабочая сила. GPS и автоматическая диспетчерская технология существенно увеличивают число водителей, поскольку они позволяют успешно находить пассажиров и ориентироваться на незнакомой местности даже водителям, работающим на неполную ставку. Раньше те водители такси и лимузинов, которые знали, как лучше всего добраться до какого-то пункта назначения или как объехать пробки, считались опытными водителями премиум-класса. Теперь все, у кого есть смартфон и правильные приложения, обладают такими же возможностями. «The Knowledge», тест, необходимый для того, чтобы стать лондонским таксистом, является одним из самых сложных экзаменов в мире. «The Knowledge» больше не нужен; его функции были переданы приложению. Таким образом, водитель Uber или Lyft является «рабочей силой с дополнительными возможностями».

Платформа, а не просто компания. Традиционный бизнес, который хочет развиваться, должен нанимать людей, вкладывать средства в заводы и оборудование и строить иерархию регулирования. Вместо этого Uber и Lyft создали цифровые платформы для управления и привлечения сотен тысяч независимых водителей, вверяя себя самому рынку, чтобы убедиться, что появится достаточное количество людей, готовых работать со своей собственной техникой. (Представьте себе на мгновение, что Walmart или McDonald’s не планируют количество персонала, а просто предлагают работу, веря, что появится достаточное количество людей, и предлагают более высокую зарплату, когда работников становится недостаточно для удовлетворения спроса.) Это совершенно иной вид корпоративной организации.

Есть те, кто утверждает, что Uber и Lyft просто пытаются избежать выплаты пособий, содержа своих работников в качестве независимых подрядчиков, а не в качестве сотрудников. Это не так просто. Да, это экономит их деньги, но статус независимого подрядчика также важен для масштабируемости и гибкости модели. В отличие от работников такси, которые целый день должны находиться в дороге, чтобы заработать достаточно для покрытия ежедневной аренды автомобиля, бизнес-модель Uber и Lyft позволяет гораздо большему числу водителей работать неполный рабочий день (и принимать заказы одновременно от обеих служб) в зависимости от динамики пассажиропотока, что более естественным образом отвечает спросу. Большее число водителей означает более высокую доступность услуги для клиентов, меньшее время ожидания и гораздо больший географический охват. Эти компании могут обеспечить пятиминутный отклик на гораздо большей территории, чем традиционные компании, предлагающие поездки на такси и лимузинах.

Управление при помощи алгоритма занимает центральное место в бизнесе Uber и Lyft. Невозможно было бы мобилизовать работников, координировать действия водителей и пассажиров в режиме реального времени, автоматически отслеживать и оплачивать каждую поездку или обеспечивать контроль качества, предоставляя возможность пассажирам ставить оценки своим водителям, без использования мощных компьютерных алгоритмов. Создание и размещение этих алгоритмов является основой деятельности компании.

Каждый пассажир обязан дать оценку своему водителю после каждой поездки; водители также оценивают пассажиров. Водители, чьи рейтинги падают ниже определенного уровня, удаляются из службы. Возможно, это жесткий способ управления, но, как заметила политолог Маргарет Леви, с точки зрения пассажиров, система формирования репутации в режиме реального времени действует как своего рода «частное регулирование», которое работает лучше, чем традиционное регулирование городского такси, обеспечивая соблюдение высоких стандартов безопасности и обслуживания клиентов.

Наличие достаточного числа водителей для удовлетворения спроса – проблема управления рынком. Достижение «рыночной ликвидности» – когда имеется достаточное количество водителей, чтобы забирать пассажиров всего за несколько минут, и достаточное количество пассажиров, которых водители готовы подвозить, не состоя при этом в штате, – это сложная проблема.

В отличие от индустрии такси, которая создает искусственный дефицит, выдавая ограниченное количество «медальонов» (лицензий), Uber и Lyft используют рыночные механизмы, чтобы определить оптимальное количество водителей при помощи алгоритма, который повышает цены, если в конкретное время на конкретном направлении не хватает свободных водителей. Поскольку на начальном этапе был период, когда клиенты предъявляли претензии, использование рыночных механизмов для совмещения желаний покупателей и продавцов помогло Uber и Lyft добиться равновесия спроса и предложения практически в реальном времени.

Помимо резкого изменения цен, Uber и Lyft также используют другие сигналы, чтобы сообщить, что большему (или меньшему) количеству водителей необходимо выйти на работу. Поощрение водителей, особенно при освоении новых городов, было одной из причин, вынудивших Uber и Lyft потратить много денег, чтобы выйти на новые рынки. Есть те, кто приравнивает это поведение к демпингу – продаже товаров и услуг ниже себестоимости с целью занять доминирующее положение на рынке и вытеснить других продавцов лишь затем, чтобы повысить цены сразу же после завладения монополией. Критики утверждают, что только повышение цен или сокращение выплат водителям является способом для этих компаний когда-либо заработать деньги.

Но с точки зрения Uber и Lyft, снижение стоимости – это способ увеличения рынка до такой степени, что критическая масса покупателей и продавцов становится самоподдерживающейся, что в итоге снизит стоимость привлечения клиентов и водителей. По мере снижения цен появляется новый спрос. Сколько людей могли позволить себе машину с личным водителем, когда это было привилегией супербогатых? Сколько людей сегодня принимают как должное то, что они могут вызвать машину в любое время? Сколько людей будут принимать это как должное в будущем, в котором стоимость этих услуг будет продолжать снижаться?

Самый большой стратегический вопрос, на мой взгляд, заключается в том, как Uber и Lyft справляются с проблемой текучки кадров. Являются ли заработная плата и условия труда достаточными факторами для обеспечения стабильного количества работающих водителей или компании просто прогорают из-за нехватки людей, которые какое-то время пытаются работать в службе, а потом ищут другую работу? Что произойдет, когда компании перестанут давать премии водителям сверх стоимости проезда за регистрацию в приложении, за большее количество поездок в неделю или за то, что они работают только с одной платформой, а не предлагают свои услуги обеим? Водители уже жалуются на то, что они обанкротились из-за уменьшения стоимости поездок и сокращения льгот.

То, как разрешатся разногласия между этими платформами и органами, регулирующими трудовую деятельность, по поводу условий труда и статуса занятости, может сыграть решающую роль в успехе или неудаче этих платформ. Так же как и результат споров с традиционным режимом лицензирования такси и лимузинов, поскольку регулирующие органы, не понимая, как все части модели согласуются между собой, могут ввести такие ограничения на эти услуги, которые сделают невозможной работу этой бизнес-модели.

Одна из важнейших функций карты бизнес-модели заключается в том, что она помогает понять, как все части бизнеса согласуются друг с другом. Многие службы такси, теперь уже с запозданием, внедряют приложения, которые на первый взгляд обладают множеством тех же функций, что и Lyft и Uber. Но зачастую они не могут оправдать ожидания относительно цены и доступности, стандарты которых установили Uber и Lyft, потому что у последователей нет ликвидного рынка. Они предлагают фиксированное количество автомобилей и водителей, количество которых в городах ограничено количеством лицензий («медальонами») и сопутствующими расходами, поэтому количество предлагаемых ими автомобилей неизбежно меньше, чем требуется в периоды пикового спроса. Если бы у них было достаточно автомобилей для быстрой и надежной подачи в самое загруженное время, эти автомобили неизбежно стояли бы без дела в остальное время. Не случайно большинство водителей Uber и Lyft работают неполный рабочий день; в этом состоит одно из внутренних преимуществ модели – количество предложений увеличивается для удовлетворения растущего спроса и уменьшается, когда спрос падает.

Помехи, создаваемые регулятивными органами, придерживающимися традиционного подхода, повышают стоимость такси и ухудшают его доступность. Как правило, за час водители Uber и Lyft зарабатывают больше, чем таксисты. При этом у клиентов впечатление от поездки обычно лучше, а цена за нее – ниже. Те, кто жалуется, что Uber и Lyft «не соблюдают правила», должны спросить, достигают ли эти правила поставленной цели.

Это не означает, что Lyft и Uber должны получить поблажки на предоставление пособий сотрудникам и охрану труда. Как мы увидим в главе 9, правильным ответом является разработка системы социальной защиты и нормативной базы столь же гибкой и оперативной, как и сама бизнес-модель услуг по требованию. Uber и Lyft (и Airbnb) используют практику просить прощения, а не разрешения, за многие свои нововведения, полагаясь на быстрое признание потребителями, которое обеспечит им союзников в борьбе с регулятивными органами. Однако нет никаких сомнений в том, что в будущем все эти компании найдут какой-то общий язык с регуляторами. Для них было бы разумным предотвратить проблему с нормативами, применив те же инновационные методы, что и в бизнес-модели.

Можно сказать, что карта бизнес-модели хороша, если она помогает компании сделать разумный стратегический выбор. То есть она предлагает взглянуть на проблему таким образом, что компания способна принимать осознанные решения в отношении важных вопросов, вместо того чтобы с опозданием осознавать, что разрушила ключевую часть того, что делало ее успешной.

Например, Uber и Lyft делают большие ставки на интегрирование беспилотных автомобилей. Не обладая глубоким пониманием их бизнеса, вы можете сделать поспешный вывод, что они делают это потому, что устранение 70–80 % тарифа, выплачиваемого водителям, сделает предприятия более прибыльными.

С использованием приведенной выше бизнес-модели вы задали бы другие вопросы. Если компания в настоящее время зависит от ликвидности рынка водителей, которые используют свои личные автомобили и выходят на работу только тогда, когда считают, что смогут прилично заработать, что произойдет, когда платформы внедрят беспилотные автомобили? Потенциально это может привести к дестабилизации их собственного рынка.

На содержание собственного парка беспилотных автомобилей нужно будет серьезно потратиться, чтобы обеспечить такую же доступность для пассажиров, которой в настоящее время обладают Uber или Lyft. Помните, что общее количество автомобилей в системе должно быть достаточным для удовлетворения пикового спроса.

Если компания владеет беспилотными автомобилями и использует их, чтобы соперничать со своими же водителями в самые загруженные, самые прибыльные часы, то есть риск, что водители вовсе откажутся от участия в этой схеме. Если цель действительно заключается в том, чтобы сделать транспортные услуги надежными, как центральное водоснабжение или электричество, а не просто максимизировать прибыль компании, эти компании должны внедрять беспилотные автомобили не для того, чтобы те конкурировали с их же водителями, а в дополнение к ним, предоставляя услуги на территориях, которые в настоящее время не особо хорошо обслуживаются, даже если эти автомобили будут использоваться нечасто. Скорее всего, правильным решением будет настройка их математических моделей и алгоритмов для определения оптимального сочетания людей и машин. По тому же принципу, как электрическая сеть использует уголь, природный газ или ядерную энергию при «базовой нагрузке», тогда как при пиковой дневной нагрузке – возобновляемые источники энергии.

Чтобы сохранить преимущества рыночной модели, вместо того чтобы использовать беспилотные автомобили как таковые, Uber или Lyft могли бы стимулировать своих водителей к их приобретению и обеспечению доступа к ним для компании. Во многих отношениях это сделало бы их бизнес-модель похожей на модель Airbnb, в которой участники рынка предоставляют свой актив, а не свой труд. Но чтобы этот план сработал, Uber или Lyft не нужно создавать парк своих собственных автономных транспортных средств, а вместо этого они могли бы способствовать взаимодействию между разными поставщиками автономных транспортных средств. Если бы план представлял собой нечто вроде «Купите себе беспилотный автомобиль Tesla, поезжайте на нем до работы, а затем разрешите использовать его до конца дня», это означало бы формирование смешанного парка транспортных средств, требующего инвестиций в интероперабельное управление и диспетчеризацию. (Похоже, что у компании Tesla другие планы; кстати, она запрещает своим водителям пользоваться Uber и Lyft, намереваясь развивать собственный конкурирующий сервис. Бизнес-модель не существует изолированно, она должна адаптироваться к конкуренции так же, как и к потребностям своих клиентов и поставщиков.)

Обсуждение этого вопроса также важно для регулирующих органов. Мир взаимозаменяемых беспилотных автомобилей предоставил бы возможности для людей, в настоящее время работающих водителями по требованию (или, в будущем мире беспилотных грузовиков, для их независимых водителей), возможность участия в рынке в качестве операторов-собственников. Мир, в котором компания, такая как Tesla, способна ограничить возможности владельцев своих автомобилей пользоваться любым конкурирующим сервисом, сводит роль водителей к реальной версии того, что писатель Николас Карр назвал «цифровой издольщиной». Обеспечение взаимозаменяемости беспилотных автомобилей столь же важно, как и исходная взаимозаменяемость, которая привела к революции в Интернете. Открытые стандарты в этой области помогут простым людям, а не только крупным компаниям, воспользоваться преимуществами следующей волны автоматизации.

Бетси Масьелло, сотрудница компании Uber, курирующая соблюдение общественных интересов, отвечая на мой вопрос о том, как пиринговая модель может сочетаться с автономными транспортными средствами, заявила, что сейчас люди считают компанию Uber заменой такси; возможно, вместо этого она станет ближе к пиринговой модели частичного проката автомобилей. Вполне вероятно, что в реальности будут сочетаться оба варианта.

Если дополнительная рабочая сила действительно имеет центральное значение для бизнес-модели Uber и Lyft, возможно, правильно рассматривать беспилотные автомобили как еще одно дополнение, позволяющее использовать новые виды услуг. Поскольку вождение само по себе – товар, который удешевляется машинами, какие возможности откроются перед обществом, когда транспорт станет дешевле и надежнее, чем центральное водоснабжение?

При создании карты, которая призвана отразить суть бизнес-моделей нескольких компаний, важно признать, что четкая классификация – это глупая затея. Например, как и Uber с Lyft, Airbnb является представителем сетевого рынка, но это сеть квартир, домов и комнат и только потом уже сеть работников, которые наводят порядок после отбытия гостей. Google и Facebook – это сети пользователей, которые производят и потребляют контент, делятся им, а также рекламодателей, которые хотят охватить эту аудиторию.

Магазины приложений iPhone или Google Play улучшают физическое устройство с помощью сети приложений и экосистемы разработчиков, которые их создают.

Появление распределенного производства солнечной энергии, электромобилей, а также других признаков перехода от углеродной энергии к возобновляемым источникам энергии, кажется, немного выходят за рамки сетевых моделей – а так ли это?

В конце концов, установка крыши с солнечными батареями соответствует многим из характеристик распределенных сетевых компаний, предоставляющих услуги по требованию, таких как Uber и Airbnb.