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

Эта многофакторность и ее отрицание экономической теорией вспомнились мне в прошлом году в разговоре с экономистами компании Uber. Я утверждал, что подобно тому, как алгоритм поиска Google учитывает множество факторов при создании «лучших» результатов, компания Uber выиграла бы, если бы ее алгоритмы учитывали зарплату водителей, их удовлетворенность работой и текучку кадров, а не только время отклика на запрос клиента, которое сейчас используется как функция приспособленности. (Компания Uber намерена обзавестись достаточным количеством водителей на дороге в том или ином конкретном месте, чтобы среднее время отклика составляло не более трех минут.)

Экономисты объяснили мне, что заработная плата в компании Uber является, по определению, оптимальной, потому что она попросту представляет собой точку равновесия между спросом и предложением, что считается одной из основных идей свободной рыночной экономики.

Алгоритм подбора в реальном времени компании Uber фактически соответствует двум частично пересекающимся кривым спроса. Если пассажиров недостаточно, цена должна снизиться, чтобы стимулировать спрос у пассажиров. В этом причина снижения цен на Uber. Но если водителей недостаточно, чтобы удовлетворить этот спрос, цена должна возрасти, чтобы стимулировать появление большего количества водителей. В этом суть резкого увеличения цен. Аргумент компании Uber заключается в том, что определенная алгоритмически стоимость поездки – это золотая середина, величина, которая будет стимулировать наибольший спрос у пассажиров, а также обеспечит достаточное количество водителей для удовлетворения этого спроса. И поскольку доход водителей представляет собой произведение количества совершенных ими поездок на их рейтинг, в Uber считают, что даже при более низких тарифах увеличение пассажиропотока более эффективно увеличит доход водителей, чем ограничение количества машин, как это происходит с «медальонами» такси. Они считают, что любая попытка установить ставки специально для увеличения доходов водителей снизит спрос у пассажиров и, следовательно, приведет к сокращению использования сервиса и к уменьшению чистой заработной платы. Конечно, если появится слишком много водителей, это также приведет к сокращению использования сервиса, но казалось, что экономисты, основываясь на данных, которые им не разрешили мне показать, были убеждены, что нашли эту золотую середину.

Меня они не убедили. Если бы компания Uber имела твердые правила, она бы все время применяла ценовую политику на основе спроса (включая резкое снижение ниже базовой цены), во многом подобно тому, как Google устанавливает цены на рекламные объявления по результатам аукциона. Почему бы и нет? Потому что они считают, что и водителям, и пассажирам более удобно наличие известной базовой цены. То есть разница между теорией и практикой на практике больше, чем в теории.

Также стоит отметить, что даже этот, казалось бы, простой рынок нуждается в мерах для пресечения некорректного поведения, такого как отмена вызова водителем, потому что он получает лучшее предложение в другом месте. Или, например, ситуация, когда двое друзей каждый вызывает Uber и пользуется услугами той машины, которая приедет первой (прежде чем ему пришла идея создания Uber, Гарретт Кэмп, по имеющимся сведениям, значился в черных списках служб такси города Сан-Франциско, за то, что практиковал подобные фокусы в старом мире кебов, которых вызывали через диспетчера). Простые карты идеализированных рынков не содержат многих реальных деталей, которые необходимо учесть, чтобы рынок действительно функционировал надлежащим образом. Важное значение имеет регулирование.

Вопрос в том, может ли динамическое алгоритмическое регулирование быть лучше простых установленных правил. Даже в их нынешнем состоянии работающие в реальном времени алгоритмы рынка Uber лучше позволяют сопоставить спрос и предложение, чем предшествующая структура индустрии такси и лимузинов или алгоритмы рынка труда, используемые компаниями, составляющими рабочее расписание. Но компания Uber может добиться гораздо лучших результатов. Подобные алгоритмы могут стать реальным прогрессом в структуре нашей экономики, но только в том случае, если они будут учитывать как потребности клиентов, предприятий и инвесторов, так и потребности работников.

Вот в чем состоит загвоздка в реальном мире: компания Uber одновременно удовлетворяет не только потребности клиентов и водителей, в соответствии с двумя кривыми спроса, но также и собственные бизнес-потребности, необходимые для поддержания конкурентоспособности. Их желание сокрушить существующую индустрию такси и конкурировать с такими соперниками, как Lyft, также сказывается на их ценах. И по правилам игры стартапа, существующего за счет венчурного капитала, чтобы оправдать очень высокую оценку будущей стоимости, данную им инвесторами, они должны расти темпами, которые позволят им занять абсолютно доминирующее положение в новой отрасли, которую они создали.

Водители также играют в непростую игру, в которой они не могут просто пойти домой, если заработали недостаточно денег. У них есть счета для оплаты, и, возможно, им придется работать в поте лица долгие часы, чтобы их оплатить. Они, возможно, арендовали транспортное средство и теперь должны работать, чтобы оплачивать аренду. Теоретически они, может, и знают, что обесценивают стоимость транспортных услуг и это уменьшает их почасовую оплату, но на практике они не видят другого выхода. Альтернативные рабочие места могут оказаться еще хуже, с менее гибким графиком и даже с меньшей зарплатой.

Компания Uber обладает множеством преимуществ по сравнению с водителями при установлении цен. Они могут видеть то, чего не могут видеть водители – каков объем потребительского спроса и какая цена соответствует потребностям компании. Водители выходят на работу с гораздо меньшими знаниями и о спросе, и о потенциальном доходе, который могут из него извлечь. Майкл Спенс, Джордж Акерлоф и Джозеф Стиглиц в 2001 году получили Нобелевскую премию в области экономики именно за то, что в 1970-х годах проанализировали, как гипотеза эффективного рынка, столь важная для экономического мышления, рушится от асимметричности информации.

Полученные при помощи алгоритмов знания являются новым источником асимметричной власти рынка. Хал Вариан в 1995 году отметил эту проблему, написав в статье под названием «Проект экономического механизма для компьютеризированных агентов», что «для эффективного функционирования компьютеризированный агент должен много знать о предпочтениях своего клиента: например, его максимальную готовность заплатить за товар. Но если продавец товара сможет узнать о готовности покупателя заплатить за товар, он сможет сделать ему предложение в стиле «либо покупай, либо уходи», чтобы вытрясти из него все возможные деньги». Если принять во внимание растущее число жалоб водителей Uber на все более снижающиеся тарифы, слишком большое количество водителей-конкурентов и все более длительное время ожидания между вызовами, получается, что компания Uber оптимизирована под потребности пассажиров и свою собственную прибыль за счет интересов водителей.