Дэвид Эпштейн - Универсалы [Как талантливые дилетанты становятся победителями по жизни] [litres]

С помощью коммуникационных технологий это стало возможно в других областях. Так, в начале XX века в штате Айова было более тысячи оперных залов – по одному на каждые полторы тысячи жителей. Это были театры – не музыкальные клубы, – которые обеспечивали рабочими местами сотни местных актерских труп и тысячи актеров.

Перенесемся в наши дни и вспомним Netflix и Hulu. Каждый клиент может по щелчку пальцев вызвать Мэрил Стрип, а оперных домов Айовы больше не существует. Вот вам и тысячи актеров Айовы, занятых полный рабочий день. По данным Оудеркёрка, нечто подобное случилось и с рядом узких специалистов в технических областях. Их важность и сейчас велика, но данные о работе доступны для широкого круга людей.

Это продолжение тенденции, которую предрекал Дон Свансон и которая обозначилась массовым повышением возможностей для новаторов-«полиматов» и интеграторов технологий, вроде Ёкои.

«С ростом распространения информации, – говорит Оудеркёрк, – стало намного проще быть специалистом широкого профиля, и в этом качестве по-новому сочетать явления, которые принадлежат разным сферам».

В узкоспециализированном мире все просто: знай себе иди вперед. Расширить диапазон гораздо труднее. Одна из дочерних компаний PricewaterhouseCoopers [59] Международная компания по консалтингу и аудиту. , которая в течение десяти лет изучала явление технологической инновации, обнаружила, что не существует существенного соотношения между затратами на научно-исследовательскую деятельность и производительностью [60] При этом термин «производительность» включал в себя и такие параметры, как рост продаж, прибыль от инноваций, доходность для акционеров и рыночная стоимость капитала. . (Исключение составляют 10 % компаний, чьи показатели оказались хуже других.) Для подготовки почвы универсалам и «полиматам», интегрирующим знания из различных областей, нужно больше, чем деньги. Им нужна возможность. Джейшри Сет стала корпоративным ученым именно потому, что ей позволили попробовать себя в различных технологических сферах. Всю жизнь двигаться по одной протоптанной колее – не для нее. Сет абсолютно не чувствовала интереса к объекту исследования в рамках своей магистерской работы – настолько, что перевелась в Университет Кларксона и стала писать докторскую по химической инженерии. «Мне говорили: «Да ты только потратишь время – у тебя ведь нет фундаментальных знаний в этой области, ты отстанешь от тех, кто уже защитился по этой специальности». Уточню: ей советовали придерживаться той специализации, которая ей не нравилась, и она знала об этом, потому что уже попробовала, хотя и не продвинулась далеко. Ловушка невозвратных затрат в действии.

Войдя в мир профессии с компанией 3М, она снова предприняла попытку переключить фокус. На этот раз дело не касалось ее докторской диссертации – причина была личного характера: ее муж собирался перейти в 3М из той же лаборатории Кларксона, и ей не хотелось занять то место, на которое он мог бы претендовать. И потому она выбрала другое направление. И сработало: теперь у Сет более пятидесяти патентов. Она участвовала в создании новых чувствительных к нажатию наклеек для эластичных многоразовых лент, а также подгузников для гиперактивных детей. Она никогда в жизни не изучала материаловедение, а кроме того, заявляла, что сама она «не такой уж великий ученый». «Я имею в виду, что не получала фундаментальной подготовки по тому направлению, которым сейчас занимаюсь», – говорит она. Собственный подход к инновации она называет почти что журналистским расследованием – с той оговоркой, что в ее случае «полевая журналистика» заключается в том, чтобы обходить одного за другим всех своих коллег. Она, по собственному выражению, «Т-образный человек» – то есть тот, чьи знания обладают широтой, в отличие от «I-образного» типа, который делает основной упор на глубину (по аналогии с «птицами» и «лягушками» Дайсона). «Т-образные люди, как я, могут совершенно спокойно обратиться к I-образным и расспросить их, тем самым сформировав основу для Т, – утверждает она. – Приступая к решению какой-либо проблемы, я сначала создаю теоретическую базу: определяю основные вопросы, а если задавать эти вопросы людям, хорошо знающим свое дело, то в конце концов окажешься в той точке, где был бы, если бы владел этими знаниями изначально. Это как собирать мозаику, выкладывая один к одному цветные кусочки. Представьте, если бы я участвовала в этой сети, но не обладала бы достаточными навыками для того, чтобы найти подход ко всем этим людям. Ничего бы у меня не получилось».

В первые восемь лет в компании 3М Оудеркёрк работал в более чем сотне различных команд. Никто не приносил ему на блюдечке важные проекты – такие, как многослойная оптическая пленка, – способные произвести переворот в области и затронуть целый спектр различных технологий; ему помогли обширные знания. «Когда дело касается четко определенных и понятных задач, узкие специалисты справляются хорошо – даже отлично, – говорит он. – Но по мере роста неопределенности, которая характерна для системных проблем, важность обширных знаний возрастает».

Результаты исследования, которое проводили испанские профессора бизнеса Эдуардо Мелеро и Неус Паломерас, служат подтверждением словам Оудеркёрка. Они изучили патенты, зарегистрированные за пятнадцать лет 32 000 команд ученых из 880 различных организаций. Их целью было проследить за перемещениями каждого изобретателя из команды в команду, а затем оценить масштаб и влияние каждого изобретения. Мелеро и Паломерас измерили уровень неопределенности в каждой технологической сфере. В отраслях с высоким уровнем было зафиксировано множество патентов, которые на поверку оказались совершенно бесполезными, но было несколько революционных изобретений. Для областей с низким уровнем неопределенности была характерна линейная прогрессия с более очевидными шагами и большим количеством патентов, которые в итоге принесли пользу. В средах с наивысшим уровнем неопределенности – где вопросы были сформулированы так, что ответ был менее очевиден, – команды, чьи участники работали с широким спектром технологий, – с большей вероятностью могли произвести фурор своим открытием.

Чем выше уровень неопределенности в какой-либо сфере, тем важнее было набрать команду универсалов.

Что же касается групп специалистов по молекулярной биологии из исследования Кевина Данбара, которые в решении задач прибегали к аналогическому мышлению, то и здесь обширные знания играли решающую роль.

Подобно Мелеро и Паломерасу, профессор бизнеса Дартмутского колледжа Альва Тейлор и преподаватель истории Норвежской школы управления профессор Генрих Греве решили исследовать влияние широты знаний человека на его творческий потенциал в менее технической области: создании комиксов.