Алан Игл - Как работает Google

Сколько бы люди (включая некоторых очень умных и интересных любителей писать книги) ни проповедовали создание культуры «да», это очень сложно осуществить без структурных принципов, которые обеспечили бы для нее все условия. Когда вашим самым ценным ресурсом являются люди (что почти всегда соответствует действительности), то важным элементом на пути к успеху является создание продуманной системы распределения ресурсов.

В 2002 году у нас была система распределения ресурсов и портфель, состоящий из ста топовых проектов, но с ростом компании все мы обеспокоились тем, что эта простая система не сможет правильно масштабироваться. Мы переживали, что незаметно подкрадывающаяся культура «нет» может прижиться и у нас. Поэтому однажды Сергей проанализировал список из ста топовых проектов и разбил их на три категории. Около 70 % из них относились к основному бизнесу, связанному с поиском и поисковой рекламой, около 20 % – к разрабатываемым продуктам, которые уже доказали свою состоятельность, и около 10 % включали совершенно новые проекты с высокой степенью риска провала, но с высокой окупаемостью в случае успеха. Все это вызвало продолжительную дискуссию, в результате которой соотношение 70/20/10 стало нашим правилом распределения ресурсов: 70 % отводилось на основной бизнес, 20 % – на продукты, находящиеся в стадии разработки, и 10 % – на новые проекты.

Правило 70/20/10 не только гарантировало, что наш основной бизнес всегда будет получать бóльшую часть ресурсов, а перспективные и многообещающие сферы не останутся без внимания; оно также давало зеленый свет безумным идеям, обеспечивая им поддержку и защищая их от неизбежных случаев урезания бюджета. И 10 % ресурсов – это не так много, что тоже хорошо, потому что чрезмерное инвестирование в новые концепции является такой же проблемой, как и недостаток инвестиций, из-за которого признать провал впоследствии может быть значительно сложнее. Проекты стоимостью миллион долларов гораздо труднее свернуть, нежели те, что стоят десять тысяч долларов, поэтому чрезмерное инвестирование может создать ситуацию, когда сознательная предвзятость подтверждения (склонность видеть в проектах, потребовавших больших вложений, только хорошие стороны) препятствует тщательно взвешенному принятию решений.

Джонатан наблюдал подобное в Apple, когда он работал над скандально известным Newton. (Для тех из вас, кто еще слишком молод, чтобы знать об этом, или тех, кто работал в Apple, но постарался забыть о данном эпизоде, напомним, что Newton представлял собой цифровой карманный компьютер, который был предшественником современных планшетов и потерпел полный провал. На самом деле его история может быть интересна только нам: Newton был частично произведен компанией Motorola.) Компания вложила в него много ресурсов и поэтому предпочла не обращать внимания на главный недочет. Одной из основных его функций было распознавание рукописного ввода – можно было написать что угодно на экране, и он должен был распознать послание… теоретически. Загвоздка была в том, что для большинства потребителей данная функция не работала. Фактически, единственными людьми, чей почерк Newton мог правильно распознать, были те, кто разрабатывал и тестировал его, но даже им приходилось корректировать свой почерк, чтобы добиться нужного результата. Тем не менее в этот проект было инвестировано много денег, и исправность функции распознавания рукописного ввода, подтвержденная небольшой и сговорчивой тестовой группой, стала основанием для ответа Apple, который им хотелось услышать. Компания перла вперед, как трактор, планируя запуск и прочее, в то время как Newton даже собственное название распознавал неправильно.

Это правило также работает и по отношению к 10 %, потому что творчество любит ограничения [195]. Вот почему картины помещают в рамы, а в сонетах – четырнадцать строк. Вот почему Генри Форд устанавливал такие низкие цены на свои автомобили – он знал, что «этот принудительный метод привел к большим открытиям в области производства и сбыта, чем это было возможно прежде с помощью любого спокойного метода исследования» [196]. Недостаток ресурсов стимулирует изобретательность.

В 2002 году Ларри Пейдж задался вопросом, как сделать так, чтобы любую изданную книгу можно было найти онлайн – не просто самые популярные названия или сокращенные версии, а все без исключения книги. (Позже мы подсчитали, что в мире существует ровно 129 864 880 различных названий книг [197].) Если бы каждая изданная книга стала доступной онлайн, рассуждал он, и если бы они были переведены на все языки, то все мировые знания стали бы доступны каждому.

Являясь одним из основателей, Ларри мог поручить данную задачу команде инженеров, выделив на ее решение хороший бюджет. Однако он предпочел взять цифровой фотоаппарат, установить его на штатив и поместить получившуюся конструкцию на стол в своем кабинете. Ларри направил фотоаппарат на стол, включил метроном, чтобы задать темп своим действиям и начал фотографировать, в то время как Марисса Майер переворачивала страницы. На основе результатов этого «сырого» прототипа они смогли прикинуть, сколько времени займет оцифровка одной книги, и произвели некоторые расчеты, показавшие, что дерзкий проект Ларри был действительно осуществим. Так появился сервис Google Books. (Позже Сергей применил аналогичный подход, стремясь узнать, можно ли было реализовать проект Street View. Он проехал по городу с камерой, делая снимки каждые несколько секунд. Сергей похвастался полученными снимками на следующем служебном совещании Эрика, собираясь добиться поддержки проекта, ныне известного как Street View. Сегодня Street View охватывает улицы общей протяженностью более пяти миллионов миль.)

Вполне возможно, что Google Books появился бы, даже если бы мы профинансировали группу инженеров и выделили бы на это огромный бюджет. Но также возможно, что команда, получив хорошее финансирование, начала бы тормозить проект еще до его начала. Бессистемный метод оцифровки, который предложил Ларри, купив необходимые детали в Fry [198], оказался рентабельнее, нежели более продвинутые системы, которые он мог задействовать в проекте, если бы выделил на них время и деньги. Если вы хотите стимулировать развитие инновации, самое худшее из ваших решений – это вложить в нее слишком много ресурсов. Как однажды заметил Фрэнк Ллойд Райт: «Человечество создавало наиболее превосходные творения, когда ограничения были самыми значительными» [199].

Летом 2004 года у инженера компании Google по имени Кевин Гиббс возникла идея. Он описал ее как систему, которая «осуществляет автозаполнение в режиме реального времени на основе всех URL в нашем архиве данных за всю историю поиска в Google – результатами, ранжируемыми по суммарной популярности». Проще говоря, поисковик Google должен был предугадать ваш запрос и предложить варианты окончания запрашиваемой фразы. Работая над этим в свободное от основной работы время, Кевин создал прототип и выслал описание своего зарождающегося проекта специальному списку людей, которые хотели делиться новыми идеями [200]. В его письме была ссылка на созданный им прототип, где люди могли ввести запрос в поисковую строку Google и увидеть, как система выполняет автозаполнение в режиме реального времени.