Тим О'Райли - WTF? Гид по бизнес-моделям будущего [litres]

В этом плане я был воодушевлен вышедшим в 2016 году руководством по регулированию беспилотных автомобилей Национального управления безопасности движения на трассах. В нем излагается четкий комплекс задач, организованных таким образом, чтобы их выполнение можно было отследить. Руководство начинается с главы «Область оперативных мероприятий» (ODD – Operational Design Domain), в которой перечислен набор сдерживающих факторов, для преодоления которых необходимо проявить профессиональные навыки: типы дорог, географическое положение, диапазон скоростей, условия освещения (дневное и/или ночное), погодные условия и другие. В руководстве подчеркивается необходимость проведения измерений: «Необходимо разработать и провести тесты, при помощи которых можно оценить (посредством сочетания моделирования, испытательного трека или автодорог) и подтвердить, что система высокоавтоматизированного транспортного средства может безопасно функционировать в условиях заданной ODD и обладает способностью вернуться при необходимости в положение минимального риска».

Когда вы фокусируетесь на результатах, а не на правилах, вы можете видеть, что существует несколько способов достижения сопоставимых результатов, а иногда – существуют новые методы, которые дают лучшие результаты. Вывод о том, какой метод является наилучшим, должен основываться на данных.

К сожалению, не только правительство не хочет или не может обнародовать свои данные. Такие компании, как Uber, Lyft и Airbnb, ревниво охраняют большую часть своих данных, из страха выдать коммерческую тайну или соотношение сил на рынке конкурентам. Вместо этого им следует обнародовать большее количество данных как для ученых, так и для регулирующих органов, пытающихся изучить влияние транспортировки по требованию в городах. Ник Гроссман, директор по вопросам государственной политики, регулирования и гражданских проблем в фирме Union Square Venture, утверждает, что открытые данные могут послужить решению многочисленных разногласий компании Uber с регулирующими органами. Он объясняет, что «регулирующим органам необходимо принять новую модель, в которой они меньше фокусируются на том, чтобы мешать людям в их начинаниях». Менее жесткие требования к лицензированию и расширение свободы действий означают возможность вовлечения большего количества людей и большую свободу для экспериментов для компаний. «Но в обмен на эту свободу действий, – продолжает Ник, – компаниям необходимо будет делиться данными с регулирующими органами – без прикрас и в режиме реального времени, так же, как делятся с ними данными их собственные пользователи. И необходимо признать, что эти данные в итоге могут превратиться в форму отчетности».

Открытые данные могут помочь положить конец другим настойчивым вопросам о рыночном подходе Uber. Например, Uber утверждает, что низкие цены не влияют на доход водителей, но водители говорят, что они должны работать дольше, чтобы заработать достаточную сумму, и что слишком большое количество водителей увеличивает время ожидания между вызовами.

Это не должно стать причиной претензий и встречных исков, потому что ответ на вопрос, так ли это, можно найти в данных, которые хранятся на сервере Uber. Открытые данные – прекрасный для всех способ понять, насколько хорошо работает система. Открытые данные также помогли бы городам осмыслить влияние услуг такси по требованию на общую загруженность дорог и значительно упростить оценку влияния Airbnb на доступность и ценовую приемлемость жилья. Это печально, что города и платформы не взаимодействуют более активно, используя данные для достижения более эффективных результатов для обеих сторон.

Нет лучшей демонстрации того, как устаревшие карты формируют государственную политику, защиту прав трудящихся и экономику, чем споры о том, следует ли классифицировать водителей Uber и Lyft (и работников других стартапов, предоставляющих услуги по требованию) как «независимых подрядчиков» или как «сотрудников». В мире трудового права США независимый подрядчик – это квалифицированный специалист, который предоставляет свои услуги множеству клиентов как индивидуальный предприниматель или как представитель малого бизнеса. Сотрудник предоставляет услуги одной компании за заработную плату. Большинство работников по требованию, похоже, не попадают ни под одну из этих категорий.

Защитники прав трудящихся отмечают, что работники нового типа, предоставляющие услуги по требованию, не имеют гарантированной заработной платы, что резко контрастирует с практикой стабильных рабочих мест времен производственной экономики 1950-х и 1960-х годов, которые мы теперь вспоминаем как золотой век среднего класса. Однако, если мы стремимся к светлому будущему, мы должны начать с четкого представления о настоящем и понять, почему такие стабильные рабочие места встречаются все реже. Аутсорсинг – это новая корпоративная норма. Он выходит далеко за пределы офшоринга в странах с низкой заработной платой. Даже применительно к рабочим местам в сфере обслуживания в Соединенных Штатах компании используют аутсорсинг, чтобы меньше платить работникам и сократить объем социального обеспечения. Думаете, ваша горничная работает на Hyatt или Westin? Скорее всего, она работает на компанию, занимающуюся кадровым обеспечением и подбором персонала, Hospitality Staffing Solutions. Думаете, те работники склада Amazon, которые упаковывают ваши праздничные подарки, работают на Amazon? Подумайте еще раз. Это, скорее всего, сотрудники компании по кадровому обеспечению и подбору персонала Integrity Staffing Solutions. Такая практика позволяет компаниям выплачивать щедрые премии и высокую заработную плату основным особо ценным сотрудникам, в то же время рассматривая других как расходный материал. Возможно, хуже всего то, что множество из предоставляемых сегодня низкооплачиваемых рабочих мест не только не обеспечивают прожиточный минимум, но и предлагают только частичную занятость.

Какой из сценариев представляется вам более лояльным к работникам?

«Наши работники – это сотрудники. Раньше они работали сменами по восемь часов. Но теперь мы стали намного умнее и можем снизить наши затраты на рабочую силу, содержа большой штат работников, занятых неполный рабочий день, прогнозируя время пиковой нагрузки и составляя расписание для работников с использованием коротких смен. Поскольку спрос колеблется, работники дежурят в ожидании звонка, и мы платим им только в том случае, если они действительно необходимы. Более того, наше интеллектуальное программное обеспечение, составляющее графики работы, позволяет гарантировать, чтобы ни один служащий не работал более 29 часов в неделю, чтобы избежать необходимости выплат более дорогого вознаграждения за работу на полную ставку».