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

Со временем мы поймем, что это экзистенциальный, а не только нравственный долг для нашей экономики.

Нам потребуется гораздо более глубокое осмысление (и энергичные целенаправленные активные действия) для создания правильных стимулов, чтобы компании осознали и приняли значимость заботы о всех своих работниках в равной степени. Хорошо начать с книги Зейнеп Тон «The Good Jobs Strategy». Тон излагает общие принципы, применение которых делает такие разные компании, как Costco и Google, отличными работодателями. Вот что пишет лектор Гарвардской школы бизнеса и бывший генеральный директор Stop&Shop Хосе Альварес: «Зейнеп Тон доказала то, что великие лидеры знают инстинктивно, – что активный, хорошо оплачиваемый кадровый состав, к которому относятся с достоинством и уважением, создает огромную прибыль для инвесторов. Она доказала также, что гонка на понижение в сфере трудоустройства в розничной торговле не должна стать единственной игрой, которую ведут сейчас. Экономисты давно признали это явление. Они призывают повысить заработную плату выше минимального уровня, который предлагает рынок в качестве «эффективной заработной платы». То есть они предлагают надбавку к заработной плате, которую работодатель платит за сокращение текучки кадров, наличие более высококвалифицированных сотрудников, более низкие затраты на обучение и многие другие значительные преимущества.

В главах 11 и 12 мы рассмотрим основные движущие силы гонки на понижение заработной платы и обсудим, почему нам нужно переписать правила ведения бизнеса. Но даже без радикального изменения правил игры предприятия могут получить огромные тактические преимущества благодаря лучшему пониманию того, как усовершенствовать алгоритмы, используемые ими для управления своими работниками. А благодаря предоставлению работникам лучших инструментов для управления своим временем можно улучшить качество обслуживания клиентов.

Алгоритмические рыночные решения относительно заработной платы на рынке услуг по требованию представляют собой потенциально интересную альтернативу мандатам с минимальной заработной платой как способ увеличить доходы работников. Вместо того чтобы бороться с новыми предприятиями свободного онлайн-заработка, пытаясь сделать их более похожими на предприятия XX века, органы регулирования должны требовать у традиционных работодателей, предпочитающих платить низкие оклады, предоставить бо́льшую ликвидность на рынке посредством обмена данными. Навыки, необходимые для работы в McDonald’s и Burger King, не так уж различаются. То же самое можно сказать о Starbucks и Peet’s, Walmart и Target или о магазинах AT&T и Verizon. Предоставление работникам возможности меняться сменами или оказывать услуги по требованию конкурирующим работодателям, очевидно, потребует некоторых изменений в инфраструктуре управления, обучении и алгоритма обмена данными между работодателями. Но учитывая, что большинство рабочих расписаний составляется стандартными программными платформами, а также то, что начисление заработной платы также производится крупными аутсорсинговыми компаниями, многие из которых предоставляют услуги тем же конкурирующим работодателям, похоже, что эту интересную задачу можно решить.

Алгоритм – это новый хозяин смен. На что следует обратить внимание регулирующим органам и политикам – это на функцию приспособленности, управляющую алгоритмом, и на то, улучшают или ухудшают полученные в результате рабочие правила возможности работников или же они просто предназначены для увеличения прибыли корпораций.

В следующих двух главах мы рассмотрим, как одна и та же ошибочная функция приспособленности управляет средствами массовой информации и финансами, а также то, как скорость и масштаб цифровых платформ алгоритмически усиливают этот недостаток.

После президентских выборов 2016 года велись поиски виноватых, и многие обвиняли компанию Facebook, утверждая, что алгоритмы ее новостной ленты сыграли важную роль в распространении дезинформации и усугублении поляризации. Фейковыми статьями, в которых утверждалось, что папа Франциск поддержал Дональда Трампа, что Майк Пенс якобы сказал, что Мишель Обама «самая вульгарная первая леди из всех виденных ранее» и что Хиллари Клинтон вскоре предстанет перед судом, поделились более миллиона раз. Все эти новости были сфабрикованы македонскими подростками, чтобы срубить деньжат. Статья о том, что «агент ФБР, ответственный за утечку информации с электронной почты Хиллари, найден мертвым», также абсолютно фальшивая, но ею поделились полмиллиона раз – это работа парня из Южной Калифорнии, который начал с того, что в 2013 году решил доказать, как легко распространяется дезинформация, а закончил созданием бизнеса с двадцатью пятью сотрудниками, чтобы штамповать подобные материалы.

Пользователи Facebook были не единственными, кто распространял эти статьи. Многие из них распространялись по электронной почте и в социальной сети Twitter, на канале YouTube, на сайтах reddit и 4chan. Компания Google выложила их в Google Suggest, выпадающем списке рекомендаций, который появляется перед каждым пользователем, когда он начинает вводить запрос.

Но именно Facebook стал яблоком раздора, возможно потому, что поначалу Марк Цукерберг отрицал эту проблему, сказав на конференции Techonomy через несколько дней после выборов, что считает «довольно безумной идеей» то, что эти истории повлияли на результат выборов. Он утверждал, что они были крошечной частью общего контента, размещенного на сайте.

Поддельные новости – это желтая пресса. Маргинальная, бывшая когда-то предметом насмешек. Как случилось, что она смогла сыграть такую большую роль в формировании нашего общего будущего?

Как минимум президентские выборы 2016 года в США продемонстрировали то, что Эли Паризер назвал «пузырем фильтров», в полной мере. Алгоритмы социальных сетей, основанные на «лайках», показывают людям больше той информации, на которую они реагируют положительно, подтверждая их предубеждения, усиливая их убеждения и подталкивая их общаться в Интернете с единомышленниками. Газета Wall Street Journal создала познавательный сайт под названием Blue Feed/Red Feed («Синяя новостная лента/Красная новостная лента»), который использовал исследовательские данные социальной сети Facebook о политических предпочтениях ее пользователей для создания параллельных прямых трансляций гиперпристрастных историй, которые преподносятся каждой группе. То, насколько разными оказались новости, которые показываются «крайним либералам» и «крайним консерваторам», шокирует. Я и сам испытал это на себе на примере статей, которые пересылались мне консервативными членами моей семьи, и прогрессивных статей, которые я пересылал им в ответ. Мы живем в разных мирах. Или, может быть, мы просто живем в новом мире «постправды», где эмоции имеют большее значение, чем факты.