Управляя компаниями будущего. Мышление полного спектра для развития бизнеса - Боб Йохансен

коммуникации, которые станут намного более мощными фильтрами, обеспечивающими ясное видение настоящего и будущего. Однако при этом каждому из нас нужно разобраться с собственными предубеждениями и зашоренностью. Фильтры ясности могут поколебать наши устоявшиеся представления, они же могут заставить нас видеть только те вещи, в которых мы были заранее убеждены.

Где найти ясность в будущем, полном хаоса и потрясений? Как избежать беспричинной уверенности в собственной правоте и ошибочной категоризации? Как ограничить самоуверенность и развить ясность видения настоящего и будущего? Как новые цифровые инструменты могут помочь лучше фильтровать информацию, чтобы обеспечить ясность?

ФОРМИРОВАНИЕ НОВЫХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЯСНОСТИ

Я футуролог, а не специалист в области технологий[65]. Я мыслю в терминах будущего времени и пытаюсь выявить зарождающиеся мощные волны перемен. На собственном длительном опыте прогнозирования я убедился, что в большинстве случаев, прежде чем какое-либо крупное изменение выстрелит, приходится ждать 30–50 лет. Вокруг нас практически не происходит ничего абсолютно нового. Практически все, что мы наблюдаем сейчас, было опробовано и не оправдало ожиданий много лет назад, особенно в сфере технологий. Не нужно задавать вопрос «что нового?», поскольку, если это действительно что-то новое, скорее всего, оно не дойдет до практического воплощения в ближайшее десятилетие. Есть смысл задать вопрос: «Что готово выстрелить?» И именно на нем мы сосредоточимся в этой главе.

В следующие десять лет поднимется новая волна развития цифровых фильтров, необходимых, чтобы справиться с тугим клубком из токсичной дезинформации и ложной уверенности. Люди будут нуждаться в надежных средствах, которые помогут увидеть хоть какой-то смысл в том, что происходит вокруг, даже если там нет никакого особого смысла. Фильтры, обеспечивающие ясность в восприятии происходящего, вооружат нас мощными ресурсами, способными уменьшить степень всеобщего недоверия и, может быть, даже повысить уровень доверия. Они помогут провести границу между ясностью и чрезмерной уверенностью.

Вот несколько главных отличий.

• Ясность проявляется в создании историй (Мартин Лютер Кинг был замечательным рассказчиком). Уверенность проявляется в составлении правил.

• Ясность предполагает интерес к другим точкам зрения (доктор Кинг интересовался всеми аспектами социальной справедливости). Уверенность мало совместима с любознательностью.

• Ясность предполагает понимание того, что вы многого не знаете (доктор Кинг был одновременно и сильным, и скромным). Уверенность исключает понимание того, что вы чего-то не знаете, и не предполагает никакого желания учиться.

Новые фильтры для обеспечения ясности не станут абсолютно новыми разработками. Скорее всего, это будет совокупность технологий и инструментов, которые были опробованы в той или иной форме раньше. Что окажется действительно новым, так это увеличение вычислительной мощности (производительности) компьютеров, снижение стоимости и растущая простота использования новых технологий людьми без специального образования и далекими от техники.

Новые фильтры откроют более широкие возможности выбора как для добра, так и для зла. Я оптимистично смотрю на вещи и надеюсь, что люди будут использовать новые инструменты более ответственно. Мы должны направить наши усилия на поиск креативных путей использования новых инструментов в благих целях. Нужно понимать, что технологии сами по себе ни зло, ни благо.

Я познакомился с Кай-Фу Ли, когда он был молодым гением-технарем, правой рукой Джона Скалли, занимавшего в то время пост СEO Apple. Теперь Ли считается ведущим экспертом по перспективам развития и использования ИИ. В своей книге о будущем ИИ он размышляет об открывшейся ему истине, и я вполне разделяю его мнение:

В том, что касается понимания будущего ИИ, все мы уподобляемся детям детсадовского возраста. У нас полно вопросов, на которые нет ответов, мы пытаемся заглянуть в будущее со смесью детского любопытства и взрослой озабоченности[66].

В своей книге Groupware («Групповое программное обеспечение»)[67], вышедшей в 1988 году, я выделил 17 подходов к коллективной работе с использованием компьютеров, которые показывали, как компьютеры могли бы обеспечивать взаимодействие между членами проектной группы, включая систему поддержки принятия групповых решений, управление проектами, создание презентаций, программы для фильтрации текста, структурирование деловых переговоров, групповые авторские разработки и средства связи, используемые для проведения совещаний рабочей группы. Сейчас уже никто не говорит о «групповом программном обеспечении», поскольку компьютерная поддержка для бизнес-команд стала неотъемлемой частью структуры и процесса коллективной работы. Термин «групповое программное обеспечение» сыграл свою роль в выявлении и оценке нарождающейся потребности и набора инструментов, которые могли бы эту потребность удовлетворить.

Теперь, в 2020 году, мы видим аналогичный пример в виде концепции так называемых фильтров ясности, развитие которой будет следовать тем же закономерностям, что и концепция группового программного обеспечения в 1988 году. Термин «фильтры ясности», может быть, и не приживется, как не прижился термин «групповое программное обеспечение». Однако в хаотичном мире настоящего и будущего растет потребность в фильтрах, обеспечивающих ясность понимания того, что происходит вокруг, и в то же время повышается степень доступности новых инструментов, которые в этом помогут.

Стартап SoapAI, о котором я упоминал в начале этой главы, собирает информацию из великого множества самых разных источников, включая сюжеты и эхо-камеры новостных радио- и телепередач, политические концепции, научные исследования и обсуждения в социальных сетях. Используя ИИ и технологию машинного обучения, компания отыскивает верифицированные источники и отбирает наиболее достоверную информацию для пользователей. Проблема в том, как верифицировать информацию, кто будет этим заниматься и на основе каких критериев. И не станет ли этот процесс уязвимым для хакерских атак?

Благодаря технологии машинного обучения компания SoapAI имеет невероятный масштаб охвата. Аналитика больших данных и визуализация предоставляют доселе невиданные возможности для создания смыслов. Игровое взаимодействие существенно облегчает использование этой платформы.

В приложениях на платформе SoapAI персонализированная обзорная информация по наиболее актуальным и популярным темам и вопросам представлена посредством элегантного интерфейса из всплывающих пузырей, а не списков. Пузыри на экране можно сортировать и перегруппировывать и создавать целые кластеры на основе тех или иных интересов, ценностей и приоритетов пользователя.

Программное обеспечение SoapAI находится в постоянном поиске закономерностей в потоке новостей, открыто бросает вызов общепринятым категориям и выходит за их рамки. Оно отыскивает новые связи и новые способы мышления в широком диапазоне возможностей.

Компания SoapAI — один из первых представителей нового поколения фильтров, обеспечивающих ясность, и я надеюсь, что она будет быстро развиваться. SoapAI ориентирована на молодых людей, которых нужно научить более осмысленно воспринимать поток информации и отсеивать ненужное. При традиционных средствах массовой информации многие формировали свое мнение о том, что происходит вокруг, на основе материалов печатных изданий, которым доверяли. Сейчас, в век распространения токсичной фейковой информации, трудно понять, кому можно доверять. Взаимное недоверие приняло угрожающие масштабы.

SoapAI проводит предварительный отбор среди тысяч источников информации — это