Константин Козенец, Алексей Клёнов
Новая единица труда. Первая книга о нейросотрудниках

Предисловие

Мы постарались сделать эту книгу фундаментальной. Не обзором трендов и не инструкцией к платформам и сервисам, а основанием, на котором можно строить бизнес-процессы и через пять, и через двадцать лет. Вводим термины, которые, как мы надеемся, войдут в обиход: нейросотрудник, архитектура интеллекта, гибридная команда, сдвиг труда. Опираемся на историю технологических революций, экономику, управленческую практику.

Очень надеемся, что книга останется актуальной и через тридцать, и через пятьдесят лет – не потому, что мы угадали тренды, а потому, что опираемся на то, что уже не обратимо: интеллект перестал быть монополией биологического мозга. Это не прогноз. Это факт. И мы описываем мир после этого факта.

Кому это пригодится в первую очередь? Руководителям, предпринимателям, менеджерам и энтузиастам искусственного интеллекта, которые чувствуют: меняется не инструмент, а сама природа работы. Тем, кому нужна система – как перестроить компанию, команду, свою роль. Тем, кто готов потратить время на фундамент, чтобы потом принимать решения не по заголовкам, а по понятийной карте.

Мы живём в абсолютно новую эпоху. Скорость изменений такова, что руководства формата «как пользоваться ChatGPT» устаревают быстрее, чем успевают попасть в печать.

Поэтому мы сосредоточились на другом – на том, что переживает технологические циклы: на принципах организации труда, на границах человеческого и небиологического интеллекта, на этике взаимодействия, на экономике новой единицы труда.

Эта книга – о нейросотрудниках и о мире, который возникает вместе с ними. О возможностях, которые они открывают, и о выборе, который теперь предстоит сделать каждому лидеру.

Мы начинаем.

Часть I. Великое ограничение человечества

Глава 1. Единственный носитель интеллекта

Полтора килограмма. Серое, мягкое, складчатое. Потребляет 20% всей энергии тела при 2%х массы. После четырёх-6 часов напряжённой работы начинает отравлять само себя побочными продуктами нейронной активности. Затем требует 8 часов ежесуточного отключения. Не копируется. Не клонируется. Когда выходит из строя, ремонту практически не подлежит.

Если бы кто-то предложил инвестору вложиться в устройство с такими характеристиками, его бы вежливо проводили к двери. Но именно на таких устройствах построена вся мировая экономика. Каждая стратегия, каждый квартальный план, каждое увольнение и каждое изобретение за 200 000 лет человеческой истории прошли через чей-то живой мозг. Другого варианта не было. И не потому, что плохо искали. Потому что его не существовало в природе.

Мышление как биологический ресурс

Мы привыкли думать о ресурсах в категориях, которые можно посчитать. Нефть измеряется баррелями, электричество киловатт-часами, деньги рублями и долларами, время минутами, внимание пользователей кликами. Мышление в этот перечень попадает крайне редко. Оно как воздух: всегда рядом, всегда доступно, почти бесплатно. По крайней мере, так нам кажется.

Цифры рассказывают совсем другую историю.

В 2022 году нейробиолог Антониус Вихлер из Парижского института мозга провёл эксперимент, результаты которого заставляют иначе посмотреть на природу умственного труда. 40 участников выполняли когнитивные задачи в течение полного рабочего дня, пока магнитно-резонансная спектроскопия в реальном времени фиксировала, что происходит у них в голове. Обнаружилось следующее: интенсивная умственная работа приводит к накоплению глутамата в латеральной префронтальной коре, той области мозга, которая отвечает за принятие решений и когнитивный контроль. Глутамат в высоких концентрациях токсичен для нейронов. Мозг реагирует единственным доступным ему способом: замедляется. Участники, проработавшие над сложными задачами несколько часов подряд, начинали выбирать более лёгкие варианты, избегать усилий, предпочитать мгновенное вознаграждение долгосрочному. Их зрачки, маркер когнитивного напряжения, сужались: мозг экономил ресурсы.

Мозг буквально отравлял сам себя работой и заставлял хозяина остановиться.

Важно понять, чем этот процесс отличается от мышечной усталости. Мышцы можно тренировать, постепенно увеличивая их выносливость. Спортсмен, который не мог пробежать километр, через год бежит 10. С мозгом ничего подобного не происходит. Его базовая архитектура не менялась десятки тысяч лет. Человек каменного века и финансовый аналитик Goldman Sachs располагают одним и тем же оборудованием: 100 миллиардами нейронов, триллионом синаптических связей, четырьмя-6ю часами полной когнитивной мощности в сутки. Разница между ними в программном обеспечении, знаниях и навыках, а не в железе. Железо тождественно. И оно не обновляется.

Даже в те часы, когда мозг работает на пике, его пропускная способность поразительно мала. В 1956 году когнитивный психолог Джордж Миллер из Принстона опубликовал работу с запоминающимся названием: «Магическое число 7, плюс-минус два». Человек способен одновременно удерживать в рабочей памяти от 5 до 9 элементов. 7 цифр номера телефона. 5 пунктов списка покупок. 3 аргумента в споре, если повезёт. Современные нейробиологические исследования (Миллер и Бушман, Daedalus, 2015) показали, что ограничение заложено в самих осцилляторных ритмах мозга: нейроны синхронизируются волнами, и в один «волновой пакет» помещается ограниченное количество объектов. Представьте себе модем, через который можно передавать только 7 бит одновременно, подключённый к безлимитному жёсткому диску. Долговременная память мозга хранит опыт целой жизни, но канал доступа к ней настолько узок, что реально одновременно использовать можно лишь горстку единиц. Расширить эту пропускную способность невозможно. Она задана физикой нервной системы, как диаметр трубы задаёт максимальный поток воды.

Переведём на язык бизнеса. У вас есть процессор, который: включается только после 15–25 лет обучения; работает на полной мощности 4-6 часов в сутки; принудительно отключается на 8 часов каждую ночь; одновременно обрабатывает не более 7 объектов; при перегрузке деградирует, а не ускоряется; для получения второго экземпляра требуется ждать те же 15-25 лет; причём ни один экземпляр не идентичен другому.

На таких процессорах работает каждая компания в мире. От пиццерии на углу до Amazon.

Мы долго не могли поверить этим цифрам. Казалось, что 7 элементов в рабочей памяти, 4 часа полной мощности, это какая-то карикатура. Потом провели простой эксперимент: записывали каждое решение за день и отмечали его качество. К пяти вечера качество падало так заметно, что становилось неловко. Каждый из нас знает это ощущение. И каждый делает вид, что его не существует.

Анна, директор аналитического отдела в крупном банке, описала мне свой обычный понедельник. К 10 утра она обработала 12 электронных писем, провела 2 созвона, прочитала проект отчёта и набросала комментарии к стратегии нового продукта. К обеду, по её словам, «голова стала как вата». После обеда ей предстояло оценить 3 инвестиционных кейса на общую сумму двести миллионов рублей. Она честно призналась, что качество решений после 2 часов дня заметно падает, но признать это перед начальством невозможно: «Все делают вид, что мозг работает одинаково с 9 до шести. Это коллективная галлюцинация.»

Анна права. И её наблюдение кажется нам одним из самых важных в этой книге, потому что оно касается каждого. Исследование Вихлера показало именно это: мозг, проработавший на сложных задачах несколько часов, физически неспособен принимать решения того же качества, что утром. Разница между утренним и вечерним мозгом одного и того же человека больше, чем разница между сильным и слабым аналитиками утром. Организации проектируются так, будто мозг работает равномерно 8 часов. На самом деле он выдаёт полную мощность 4, а оставшиеся 4 тратит на то, чтобы делать вид, что работает.

Цена интеллекта

Получить один функционирующий мыслящий мозг всегда стоило дорого.

В Древнем Египте грамотных людей насчитывалось от одного до 5% населения. Археологические раскопки города Лахун, датируемые примерно 1800 годом до нашей эры, обнаружили тысячи фрагментов папирусов в относительно небольшом поселении, но даже там грамотность не превышала 15%. Это был один из самых образованных центров своего времени. Подготовка писца занимала 4 года базового обучения: язык, математика, география, административные процедуры. Затем ещё несколько лет специализации. Обучение проходило при храмах и дворцах, куда допускались почти исключительно мальчики из привилегированных семей. Остальные девяносто 5% населения оставались за пределами интеллектуальной работы. Весь управленческий аппарат государства, контролировавшего территорию с населением в несколько миллионов, зависел от нескольких тысяч обученных голов.

Фараон мог приказать построить пирамиду. Но он не мог приказать, чтобы завтра у него стало вдвое больше грамотных чиновников. Камни можно было привезти. Людей, способных считать эти камни, приходилось выращивать годами.

Это ограничение определяло форму всего древнего мира. Почему первые государства возникли в долинах рек, в Месопотамии, Египте, Китае? Стандартный ответ: ирригация и плодородные почвы. Но есть и другой угол зрения. Долина реки, в отличие от разбросанных горных поселений, создавала плотность населения, достаточную для того, чтобы несколько десятков грамотных людей могли управлять тысячами. Цивилизация буквально выстраивалась вокруг того, где физически можно было сконцентрировать достаточно мыслящих голов, чтобы система работала.

Средневековая Европа превратила воспроизводство знания в физический подвиг. Монах-переписчик в скриптории, работая от рассвета до сумерек, копировал три-5 книг в год. Каждая буква выводилась вручную гусиным пером на пергаменте из телячьей кожи. Ошибки исправлялись соскабливанием. Иллюминированные манускрипты, украшенные миниатюрами, создавались месяцами. По подсчётам Элтьо Буринга из Утрехтского университета, проанализировавшего глобальную базу данных средневековых рукописей, до Гутенберга во всей Европе существовало около 30 тысяч книг. Через 50 лет после изобретения печатного станка их было уже 12 миллионов. Книг стало в 400 раз больше. Количество людей, способных написать новую книгу, практически не изменилось. Печать решила проблему тиражирования. Проблему создания нового знания она не затронула ни на йоту.

Перенесёмся в XXI век, где стоимость подготовки одного мыслящего профессионала достигла исторического максимума. Докторская программа в Соединённых Штатах обходится в среднем в $49 500 в год. Медианная продолжительность программы: 5,7 года. Общая стоимость только прямых расходов: от $198 000 до $396 000. Но это лишь видимая часть айсберга. Добавьте упущенный доход за 6 лет, которые человек провёл в лаборатории вместо того, чтобы работать по специальности. Добавьте эмоциональные издержки: четверть докторантов переживают клиническую депрессию. Суммарная «себестоимость» одного высококвалифицированного мозга в современной экономике приближается к полумиллиону долларов. В 2024 году 52 114 человек защитили докторскую в США. 21% вышли с долгом свыше 30 тысяч долларов. Каждый из них представляет собой уникальный процессор, на подготовку которого ушло 6 лет и полмиллиона долларов, который выйдет на полную мощность через год-два, а через 30 лет уйдёт на пенсию.

Попробуйте масштабировать такую систему. Попробуйте удвоить количество докторов наук за год, за 5 лет, за десятилетие. Вы обнаружите, что система сопротивляется. Университеты не резиновые. Профессора сами стареют. Количество лабораторий ограничено. Качество падает при массовом расширении. В 2024 году Национальный научный фонд США зафиксировал, что медианный возраст защиты докторской достиг 31,5 года. Люди тратят всё больше времени на подготовку, а не на продуктивную работу.

Этот парадокс стоит осознать до конца. Чем сложнее становится экономика, тем выше требования к мышлению, которое она требует. Чем выше требования, тем дольше и дороже подготовка каждого мозга. Чем дольше подготовка, тем меньше лет активной работы остаётся после неё. Спираль закручивается: мы тратим всё больше ресурсов, чтобы произвести мышление, которое устаревает быстрее, чем успевает окупиться.

Скажу прямо: это ловушка, из которой нет выхода в рамках биологии. Можно оптимизировать образование, можно вливать деньги в науку, можно нанимать тысячи рекрутеров. Результат будет инкрементальным. Процент тут, процент там. Мы пытаемся ускорить конвейер, который физически не может работать быстрее. И самое поразительное: почти никто не формулирует это как проблему. Мы просто привыкли.

Дефицит, который нарастает

Сколько мыслящих людей нужно Google? Одному Министерству здравоохранения? Армии?

Деньги на любой проект можно собрать за раунд финансирования. Технологии купить или лицензировать за квартал. Офис арендовать за неделю. Компьютеры привезти за день. Людей, способных думать на нужном уровне, ищут годами. Иногда безрезультатно.

Это не преувеличение. По данным ManpowerGroup за 2025 год, 74% работодателей в мире не могут найти специалистов нужной квалификации. В Германии этот показатель достигает 86%, в Израиле 85%. В ИТ-секторе и здравоохранении дефицит ощущают 76–77% компаний. И это не временный кризис, связанный с пандемией или рецессией. 10 лет назад цифра составляла 36%. За десятилетие она удвоилась.

Наём одного сотрудника занимает в среднем 45 дней по данным Общества управления персоналом за 2025 год. Стоимость найма руководителя выросла на 113% с 2017 года. 69% организаций признают, что испытывают системные трудности с наймом на полные ставки.

Олег, основатель логистической компании из Екатеринбурга, рассказывал мне, как полтора года искал операционного директора. Собеседовал 37 кандидатов. Пятеро дошли до финала. Двое отказались сами. Один проработал 3 месяца и ушёл к конкуренту. Оставшийся оказался хорош, но на адаптацию ушло ещё полгода. 2 года работы для того, чтобы добавить одну единицу стратегического мышления в организацию. Все остальные ресурсы: деньги, склады, транспорт, ИТ-системы, были готовы за первые 3 месяца. Мозг пришлось ждать 24.

Великие обходные пути

Человечество, разумеется, не мирилось с дефицитом. На протяжении тысячелетий создавались гениальные способы растянуть ограниченное мышление на большее количество задач.

Письменность стала первым из них. Около 3200 года до нашей эры шумеры начали вдавливать клинья в глиняные таблички, и произошла вещь, значение которой мы до сих пор недооцениваем. Мысль впервые отделилась от мозга, в котором родилась. Записанная идея могла пережить автора, пересечь расстояние, быть прочитанной через века. Но отделилась не сама мысль, а только её след. Глиняная табличка хранила информацию. Она не анализировала новую ситуацию, не задавала вопрос, не принимала решение. Письменность была зеркалом мышления: отражала его, но не воспроизводила. Тем не менее даже этого хватило, чтобы породить правовые системы, государственное управление, религии и науку. Значительная часть того, что мы называем цивилизацией, построена на возможности одного мозга оставить след для другого.

Печатный станок совершил следующий прорыв. Гутенберг в 1440-х годах создал технологию, которая за полвека увеличила количество доступных книг в 400 раз: с 30 тысяч до 12 миллионов. Знание перестало быть привилегией монастыря. Оно стало доступным каждому грамотному горожанину. Но здесь скрывалась ловушка. Книга несёт записанную мысль. Она не анализирует ситуацию конкретного читателя, не адаптируется к его вопросу, не принимает за него решений. Библиотека Конгресса хранит 170 миллионов единиц. Ни одна из них не создала ни единой новой мысли с момента публикации.

Университеты стали третьим обходным путём. Болонья, 1088 год. Первый университет в Европе. К 1500 году их было около 80. Университет по своей сути представляет собой конвейер по производству мыслящих людей. Стандартизированная программа, квалификационные экзамены, выпуск. Конвейер работает. Но работает медленно. Один цикл подготовки специали100 занимает от 4 до 13 лет. Университетская система за год способна выпустить несколько десятков тысяч специалистов в одной стране. Экономике нужны миллионы. Разрыв между спросом на мышление и предложением обученных мозгов не сокращается. Он растёт.

Бюрократия заслуживает отдельного разговора, потому что это самый недооценённый механизм из четырёх. Бюрократическая процедура представляет собой мышление, записанное в виде правила. «Если заявка на сумму до 100 000, одобряет начальник отдела. Свыше, директор.» Такая инструкция устраняет необходимость заново думать в каждом конкретном случае. Бюрократия позволила управлять миллионами людей, не требуя миллионов думающих управленцев. Империи строились на ней. Корпорации работают на ней. Государства функционируют благодаря ей. Но за экономию мышления приходилось платить жёсткостью. Правило, написанное для одной реальности, не адаптируется к другой. Оно просто перестаёт работать. И тогда кто-то снова должен подумать.

Был и пятый обходной путь, который часто ошибочно принимают за решение проблемы. Компьютеры. Когда в 1946 году заработал ENIAC, казалось, что человечество наконец получило «мыслящую машину». Иллюзия рассеялась быстро. Компьютеры научились считать быстрее людей. Хранить больше данных, чем любая библиотека. Передавать информацию со скоростью света. Но думать? Принимать решения в неопределённой ситуации? Анализировать контекст? Нет. Компьютер делал ровно то, что ему приказал программист. Ни на йоту больше. Программист же оставался человеком с полутора килограммами серого вещества, четырьмя часами продуктивности и 7 элементами в рабочей памяти.

Цифровая революция усилила мышление примерно так, как микроскоп усилил зрение: позволила видеть больше и дальше, но не заменила глаз. Excel ускорил расчёты в 1 000 раз. Но кто-то по-прежнему должен был решить, что считать, почему, и что делать с результатами. Google дал мгновенный доступ к миллиардам страниц. Но кто-то по-прежнему должен был задать правильный вопрос и оценить ответ. Компьютеры масштабировали вычисления. Мышление осталось штучным.

Каждый из 5 путей был блестящим. Письменность фиксировала мышление. Печать тиражировала знание. Университеты готовили новые мозги. Бюрократия консервировала решения. Компьютеры ускоряли вычисления. Но ни один из них не создавал мышление заново. Для каждого нового анализа, для каждого нового решения, для каждого нового вопроса по-прежнему требовался конкретный живой мозг. А мозгов всегда не хватало. Вся история цивилизации, если присмотреться, выглядит как серия всё более изобретательных попыток обойти одно и то же ограничение: каждая мысль требует мозга, а мозгов меньше, чем задач. Нам кажется, именно в этом кроется главная слепая зона человечества. Мы тысячелетиями решали проблему «как растянуть имеющееся мышление на больше задач», вместо того чтобы спросить: а можно ли произвести мышление иначе? До недавнего времени сам вопрос казался бессмысленным. Как спрашивать «а можно ли произвести гравитацию?».

Знаменитый экономист Пол Ромер получил Нобелевскую премию в 2018 году за теорию эндогенного роста, в которой идеи являются главным двигателем экономики. Идеи, в отличие от физических ресурсов, не исчерпываются при использовании. Одна идея может быть применена миллион раз. Но Ромер неявно полагался на допущение, которое принимали за аксиому все экономисты до него: идеи рождаются в человеческих головах. А количество голов ограничено.

Невидимая стена

Коварство этого ограничения в том, что его почти никто не замечал.

Экономисты веками строили модели, в которых факторами производства выступали земля, труд и капитал. Позже добавили технологии. Но «мышление» как самостоятельный фактор, ограниченный, дорогой, невоспроизводимый, не фигурировал ни в одной классической модели. Оно было настолько базовым допущением, что его не выделяли в отдельную переменную. Рыба не замечает воду.

Британская империя, самая могущественная держава XIX века, управляла 300 млн жителей Индии силами Индийской гражданской службы, которая никогда не превышала 1 200 человек. Один чиновник на четверть миллиона подданных. Эти 1 200 управленцев отбирались через жёсткий экзамен, который первоначально проводился исключительно в Лондоне. Кандидаты должны были быть в возрасте от 18 до 23 лет и обладать элитным образованием. В любой момент времени пятая часть находилась в отпуске или на больничном. Фактически субконтинентом управляли меньше тысячи человек.

Империя была ограничена не кораблями и не пушками. Она была ограничена количеством подготовленных голов. Когда субконтинент требовал больше управленцев, Лондон физически не мог их произвести быстрее. Фабрику пушек можно масштабировать за год. Конвейер мыслящих людей масштабируется за поколение. А поколение, как известно, 25 лет. И ускорить его нельзя. Младенец не станет инженером за 5 лет, сколько бы денег в него ни вложили.

Любопытно, что эту проблему понимали даже те, кто имел неограниченную власть. Сталин мог приказать построить завод за год. Мао мог переселить миллионы людей за месяц. Но ни один диктатор в истории не смог приказать, чтобы его страна стала умнее быстрее, чем позволяет биология. Советский Союз вкладывал колоссальные средства в образование и науку. Результаты приходили через поколение. Не раньше.

Ту же стену можно увидеть в каждой быстрорастущей компании. Исследователи из Гарвардской школы бизнеса Майкл Портер и Нитин Нория на протяжении 3 месяцев отслеживали 60 000 часов рабочего времени 27 генеральных директоров крупных компаний. Они прикрепляли к руководителям ассистентов с секундомерами и хронометрировали каждую встречу, каждый звонок, каждое перемещение. Результаты объяснили то, что интуитивно знает каждый предприниматель: по мере роста организации руководитель тратит всё больше времени на внутреннюю координацию и всё меньше на стратегию, клиентов и продукт. Его пропускная способность не растёт, но нагрузка увеличивается. Руководитель компании из 500 человек проводит больше совещаний, обрабатывает больше информации, принимает больше решений, чем руководитель компании из 50. Но мозг у него тот же самый. Те же 7 элементов в рабочей памяти. Тот же глутамат к вечеру. Та же усталость. Компания упирается в когнитивный потолок одного человека. Деньги есть. Рынок есть. Технология есть. Мозг основателя один, и он уже на пределе.

Типичный ответ менеджерской науки на эту проблему: делегируй. Найми заместителей. Построй иерархию. Но делегирование тоже упирается в мозги. Каждый заместитель обладает теми же ограничениями. Теми же четырьмя часами продуктивности. Теми же 7 элементами. И каждого заместителя нужно найти, нанять, адаптировать, обучить контексту компании. Иерархия растёт, но каждый уровень добавляет задержки: информация теряется при передаче, решения искажаются, координация отъедает всё больше времени. Закон Брукса гласит: «Добавление людей к запаздывающему проекту задерживает его ещё больше». Потому что каждый новый мозг требует коммуникации со всеми существующими, а коммуникация между мозгами мучительно медленна.

Для каждого предпринимателя, который когда-либо масштабировал бизнес, этот потолок знаком физически. Это ощущение, когда ты пришёл в понедельник утром и перед тобой 23 решения, каждое из которых требует глубокого анализа, но ты способен качественно обработать 5. Остальные 18 получат поверхностный ответ, задержку или ошибку. Стартапы часто воспринимают этот потолок как личный провал основателя. Не справился, выгорел, не смог делегировать. На самом деле это физический закон: 7 элементов в рабочей памяти, 6 часов когнитивного ресурса в день, токсичный глутамат в префронтальной коре к вечеру. Против биохимии мотивационные спичи бессильны. Можно прочитать тысячу книг по продуктивности. Можно медитировать по утрам и пить литры зелёного чая. Глутамат по-прежнему накопится к трём часам дня, и качество решений упадёт. Физика мозга не читает книг по тайм-менеджменту.

Ловушка

Вот в чём состояла ловушка. Человечество за последние 3 столетия научилось масштабировать практически всё. Производство: ткацкий станок XVIII века, конвейер Форда, роботизированные фабрики. Логистику: от парусников до контейнеровозов Maersk, перевозящих 18 000 контейнеров за рейс. Энергию: от водяных мельниц до атомных станций и солнечных ферм. Вычисления: от арифмометров до суперкомпьютеров, выполняющих квинтиллион операций в секунду. Коммуникации: от почтовых голубей до оптоволоконных сетей, передающих петабайты данных.

Но масштабировать мышление оставалось невозможным. Можно было построить тысячу фабрик за год. Нельзя было подготовить тысячу инженеров за тот же срок. Можно было подключить миллион домов к электросети за пятилетку. Нельзя было научить миллион человек проектировать электросети за тот же период. Разрыв между скоростью масштабирования всего остального и скоростью масштабирования мышления нарастал с каждым десятилетием. Каждый акт интеллекта по-прежнему требовал конкретного мозга. Количество мозгов определялось биологией, демографией и скоростью образовательных конвейеров, факторами, на которые ни деньги, ни технологии не способны повлиять быстро. Можно было выделить триллион долларов на образование. Результат пришёл бы через 20 лет. Не раньше. Потому что ребёнок не может стать инженером за 2 года, как бы ни хотели министры и инвесторы.

Интеллект оставался самым дефицитным ресурсом цивилизации. И в отличие от всех других ресурсов, у него не было рыночного механизма быстрого наращивания предложения. Нефть дорожает: открывают новые скважины. Микрочипы дефицитны: строят новые фабрики за 3 года. Программисты нужны: переучивают юристов за полгода. Но аналитические мозги, способные к настоящей стратегической работе? Их нельзя произвести быстрее, чем позволяет биология. Рынок мышления не подчиняется обычным экономическим законам. Он подчиняется законам нейробиологии, и они не подлежат пересмотру. Вот что по-настоящему поражает: мы построили экономику стоимостью 100 триллионов долларов, и её главный компонент, мышление, невозможно произвести быстрее, чем позволяет скорость взросления человеческого детёныша. Любой инженер, увидев такую архитектуру, назвал бы её безумной. Но у нас не было выбора. До определённого момента.

Причина просто и неустранима: мышление было намертво привязано к биологии. Так прочно, что само слово «думать» на протяжении всей истории означало одно: активность внутри конкретного человеческого черепа. Философы, экономисты, инженеры, управленцы на протяжении столетий проектировали системы, принимая это как данность. Как гравитацию. Других вариантов не предусматривалось.

Задумайтесь на секунду. Каждая компания, в которой вы работали, каждая организация, с которой вы имели дело, каждое государство, в котором вы жили, были спроектированы вокруг одного и того же ограничения: мышление производится только живыми людьми, и этих людей всегда меньше, чем нужно. Иерархия существует потому, что один мозг не может контролировать всё. Делегирование существует потому, что мышление не масштабируется. Совещания существуют потому, что мозги не связаны напрямую и вынуждены обмениваться информацией через речь, медленнее чем по любому сетевому протоколу. Вся структура человеческих организаций, от армии до корпорации, является прямым следствием биологических ограничений одного объекта: полутора килограммов серого вещества, которое устаёт к обеду.

Но у этого ресурса есть ещё одно свойство, о котором мы предпочитаем не задумываться. Мышление не просто дефицитно. У него есть жёсткий потолок. Потолок, который не сдвигается ни деньгами, ни мотивацией, ни талантом. Потолок, заданный физикой самого мозга.

И именно этот потолок определяет максимальный размер, скорость и сложность любой человеческой организации. Сколько решений может обработать один мозг? Сколько переменных удержать одновременно? На какой скорости работает самый быстрый биологический процессор и можно ли заставить его работать быстрее?

Ответы на эти вопросы формируют границу, о которую разбивались империи, корпорации и карьеры. Границу, которую стоит рассмотреть подробнее.

Глава 2. Потолок человеческого мышления

Попробуйте провести простой эксперимент. Попросите кого-нибудь назвать вам 10 случайных двузначных чисел. Одно за другим, без пауз. Попробуйте запомнить все 10.

У подавляющего большинства людей результат будет одинаковым: 6-8 чисел останутся в памяти, остальные исчезнут. Это не вопрос тренировки и не вопрос интеллекта. Профессор математики запомнит столько же чисел, сколько и таксист. Разница между ними в том, что профессор будет знать, почему.

Дело в архитектуре мозга. В 1956 году когнитивный психолог Джордж Миллер из Принстона опубликовал статью с названием, ставшим знаменитым: «Магическое число 7, плюс-минус два». Рабочая память, тот внутренний экран, на котором мозг удерживает и обрабатывает информацию в реальном времени, вмещает примерно 7 элементов. Иногда 5, иногда 9. Но порядок всегда один.

Позже исследования Миллера и Бушмана (2015) показали, что это ограничение заложено в самих осцилляторных ритмах мозга. Нейроны синхронизируются волнами, и в один «волновой пакет» помещается лишь несколько объектов. Расширить эту пропускную способность нельзя. Она определена архитектурой нервной системы так же жёстко, как максимальная скорость звука определена свойствами среды, в которой он распространяется.

Это число определило архитектуру цивилизации.

7: число, которое построило мир

Когда вы руководите командой из 5 человек, вы знаете каждого. Их сильные стороны, слабости, текущие задачи, даже настроение по утрам. Мозг удерживает полную картину: кто что делает, где проблемы, что требует решения. Система работает.

Добавьте ещё пятерых. 10 человек. Картина начинает расплываться. Вы уже не всегда помните, над чем работает Олег. Решение, принятое утром, не добралось до Марины к обеду. Кто-то дублирует чужую работу, кто-то простаивает. Появляется ощущение, что вы теряете контроль. Ощущение правильное.

Добавьте ещё 20. 30 человек. Управлять лично невозможно. Нужны промежуточные менеджеры. Информация теперь проходит через них, как вода через фильтры: на каждом уровне теряя нюансы, детали, контекст. Вы принимаете решения на основе чужих пересказов, а не собственных наблюдений. Между вами и реальностью вырос слой абстракции.

Это не провал конкретного руководителя. Это свойство нейронной архитектуры префронтальной коры, области мозга, отвечающей за планирование, контроль и принятие решений. Один мозг не в состоянии эффективно отслеживать больше семи-9 потоков информации. Ни у кого. Ни при каких обстоятельствах. Ни в 20 лет, ни в 50. Ни со степенью магистра делового администрирования, ни без.

Римляне обнаружили это эмпирически за 20 веков до Миллера. Контуберний, базовая единица римской армии, насчитывал 8 солдат. 8 человек жили в одной палатке, ели из одного котла, шли в бой плечом к плечу. Их командир знал каждого лично. Центурия объединяла 10 контуберниев: 80 бойцов под началом одного центуриона. Когорта включала 6 центурий. Легион состоял из 10 когорт, что давало примерно 5 300 человек.

На каждом уровне действовало одно правило: один командир управляет 6ю-десятью подразделениями. Ни больше. Структура продержалась 5 столетий, пережив смены императоров, гражданские войны и распад республики. Не потому, что римляне боялись экспериментировать. Потому что каждый раз, когда кто-то пытался командовать 20ю подразделениями, система разваливалась.

Антрополог Робин Данбар подошёл к тому же вопросу с другой стороны. В 1992 году, изучая приматов, он обнаружил корреляцию между размером неокортекса и максимальным размером устойчивой социальной группы. Экстраполировав на человека, Данбар получил число: примерно 150. Это максимум людей, с которыми один мозг способен поддерживать осмысленные отношения, помнить, кто чем занимается, кому можно доверять, кто с кем в конфликте. За 30 лет после публикации 23 независимых исследования, охватившие разные эпохи и культуры с общей выборкой в миллионы людей, подтвердили эту цифру. В 2022 году оксфордская группа проверила «число Данбара» в цифровых средах: Facebook, Twitter, мультиплеерные игры. Результат тот же. 150. Технология изменила средство коммуникации, но не мозг, который коммуницирует.

Деревни охотников-собирателей в Амазонии. Роты в армиях всех стран и эпох. Средневековые приходы в Англии. Отделы в корпорациях XXI века. Кланы в мультиплеерных онлайн-играх. Все эти единицы тяготеют к одному размеру: 150, плюс-минус. Когда группа превышает это число, она неизбежно распадается на подгруппы. Мозг задаёт размер комнаты. Организация подчиняется, хочет она того или нет.

Вдумайтесь: технологии изменили всё. Мы летаем в космос, расщепляем атом, передаём гигабайты данных по воздуху. Но максимальный размер группы, которую один человеческий мозг способен «удержать», остаётся таким же, как в палеолите. Неокортекс не получал обновлений.

Закон Брукса: почему «добавить людей» не работает

Середина 1960-х. IBM разрабатывает операционную систему ОС/360, самый амбициозный программный проект своего времени. Менеджер проекта Фредерик Брукс. Проект отстаёт от графика. Решение выглядит очевидным: нанять ещё программистов.

Брукс нанял. Проект отстал ещё сильнее.

Из этого опыта родилась одна из самых цитируемых фраз в истории управления: «Добавление рабочей силы к опаздывающему проекту задерживает его ещё больше.» Почему?

Арифметика безжалостна. Количество коммуникационных связей в группе растёт по формуле n(n-1)/2. При 5 людях в команде: 10 связей. Каждый знает, что делают остальные четверо. Система управляема. При десяти: 45 связей. Начинаются потери. При 50: 1 225. Координация поглощает продуктивность. При ста: 4 950 связей. Люди проводят большую часть дня на совещаниях, в переписке и согласованиях, и на работу, ради которой их нанимали, остаётся всё меньше.

Каждый новый участник проекта замедлял всех остальных. Новичку нужно передать контекст. Этим занимаются не абстрактные «ресурсы», а конкретные мозги, которые в это время не решают основную задачу. Новичок задаёт вопросы, делает ошибки, нуждается в ревью. Опытные разработчики тратят день на обучение вместо написания кода. К моменту, когда новый программист начинает приносить пользу, прошли недели. А проект всё это время не стоит на месте: контекст изменился, и того, чему новичка учили, уже недостаточно.

Брукс позже написал книгу «Мифический человеко-месяц» и с горькой иронией назвал её «Библией программной инженерии: все цитируют, некоторые читают, и почти никто не следует». Вывод его книги настолько неудобен, что менеджеры по всему миру продолжают его игнорировать 60 лет подряд. Интеллектуальную работу нельзя ускорить, просто увеличив число мозгов. 2 кирпича дают вдвое больше стены. 2 мозга дают не вдвое больше мышления. Иногда дают меньше, чем один.

В этом фундаментальная разница между физическим и интеллектуальным трудом. 10 грузчиков перенесут вдесятеро больше коробок, чем один. 10 аналитиков не напишут вдесятеро лучший стратегический отчёт. Скорее всего, они напишут 10 посредственных черновиков, а потом потратят 3 недели на их согласование. Мышление подчиняется другим законам, чем работа мускулов. Оно требует координации, а координация между мозгами мучительно медленна, потому что мозги не связаны напрямую и вынуждены обмениваться информацией через речь, текст, жесты. Через каналы с пропускной способностью, ничтожной по сравнению с внутренней скоростью обработки.

Скажем прямо: это не абстрактная инженерная проблема. Закон Брукса означает, что у интеллектуального труда принципиально иная экономика, чем у физического. Мы привыкли мыслить категориями «больше рук – больше результата», но мышление этой арифметике не подчиняется. И за 60 лет с момента публикации «Мифического человеко-месяца» ни одна управленческая методология не нашла способа это обойти.

Мозг, который устаёт принимать решения

Потолок определяется не только объёмом рабочей памяти. Есть ещё одно ограничение, менее очевидное, но столь же разрушительное: мозг деградирует в течение дня.

В 2011 году группа исследователей под руководством Шая Данцигера проанализировала более 1 000 решений, принятых 8ю опытными израильскими судьями о досрочном освобождении заключённых, за десятимесячный период. Результат заставил юридическое сообщество вздрогнуть. В начале каждой судебной сессии судьи одобряли освобождение примерно в 65% случаев. К концу сессии эта цифра падала почти до нуля. После перерыва на обед она возвращалась к 65%, а затем снова катилась вниз.

Тяжесть преступления, срок отбытого наказания, количество предыдущих судимостей, демография заключённого, ничего из этого не объясняло закономерность. Объясняло одно: мозг судьи уставал. По мере накопления решений он переходил в режим экономии и выбирал простейший вариант. Отказ в освобождении, сохранение статус-кво, не требовал обоснования и когнитивных усилий. Одобрение требовало анализа, аргументации, письменного обоснования. Утомлённый мозг выбирал то, что проще. Не то, что справедливее.

Подумайте о масштабе этого открытия. Опытные профессионалы с десятилетиями подготовки, чья единственная работа в жизни состоит в том, чтобы выносить взвешенные решения, систематически выносят худшие решения по мере утомления. И они этого не осознают. Ни один из 8 судей не считал, что устаёт. Каждый был убеждён, что оценивает каждое дело объективно. Данные говорили о другом.

Теперь перенесите эту закономерность на вашу компанию. Ваш генеральный директор к четырём часам дня располагает тем же мозгом, что и утром, но этот мозг работает существенно хуже. Стратегические решения, принятые после обеда, статистически менее продуманны, чем утренние. Совещание, назначенное на 5 вечера, получает от участников остатки когнитивного ресурса. Кредитный комитет банка, собравшийся в конце дня, с большей вероятностью откажет в кредите: отказ проще одобрения. Врач, принимающий двадцатого пациента за смену, с большей вероятностью пропустит неочевидный симптом. Программист, пишущий код в 8 вечера, создаёт больше ошибок, чем в 10 утра. Все об этом догадываются. Никто не говорит об этом вслух, потому что признать биологический предел мышления неприятно. Это противоречит культуре, которая ценит «работу допоздна» и «на износ».

Почему гении не спасают

Может быть, решение не в количестве, а в качестве мозгов? Нанять не 10 обычных аналитиков, а одного выдающегося?

Логика красивая. Проблема в том, что гений подчиняется тем же биологическим ограничениям, что и все остальные. Гений тоже спит 8 часов. Тоже утомляется после четырёх-6 часов интенсивного мышления. Тоже имеет один поток внимания и не может одновременно анализировать финансовый отчёт и продумывать маркетинговую стратегию. Тоже болеет, уходит в отпуск, выгорает.

Разница между обычным специалистом и выдающимся составляет, может быть, два-3 раза по качеству решений в одной конкретной области. Разница между потребностями растущей компании и возможностями одного мозга измеряется десятками и сотнями раз. Гений решает проблему качества мышления в узком диапазоне. Проблему количества он не затрагивает.

Стив Джобс, один из самых незаурядных мозгов в истории бизнеса, дважды вёл Apple к кризису. И оба раза корень проблемы был один: он пытался принимать слишком много решений. О дизайне, о материалах корпуса, о рекламных роликах, о цвете упаковки, о расположении кнопок, о шрифте на визитке. Биографы описывают сцену, в которой Джобс лично утверждал оттенок серого для иконки на рабочем столе. Человек, управлявший компанией с оборотом в десятки миллиардов, выбирал пиксельные оттенки. Его мозг был занят тем, чем мог бы заниматься дизайнер среднего звена, а стратегические решения ждали в очереди.

Тим Кук, унаследовав Apple, построил другую систему. Решения распределялись между командами. Ни один человек не контролировал всё. Apple стала самой дорогой компанией в мире не потому, что нашла второго Джобса. А потому, что перестала зависеть от пропускной способности одного мозга. Ирония в том, что Джобс сам понимал проблему. «Нанимать умных людей, а потом говорить им, что делать, бессмысленно», повторял он. «Мы нанимаем умных людей, чтобы они говорили нам, что делать.» Но практиковал прямо противоположное. Потому что отпустить контроль для мозга, привыкшего принимать все решения, физиологически тяжело. Это не вопрос характера. Это нейробиология: мозг, однажды взявший на себя решение, сопротивляется его делегированию.

Потолок в действии

Потолок биологического управления проявляется на каждом уровне организации, от стартапа до государства.

Стартап. Четверо основателей в одной комнате. Решения принимаются за обедом, иногда буквально жестом. Скорость мгновенная: все знают всё, видят всё, понимают контекст без объяснений. Тот самый «стартаповский волшебный период», который основатели потом вспоминают с ностальгией.

Потом приходит успех. Первые клиенты, первый реальный доход, первые инвестиции. Нужно расти. 10 человек, 20, 50. И магия исчезает. Решения, которые раньше занимали минуты, теперь требуют совещаний. Инициатива затухает: люди ждут одобрения основателя. Основатель задыхается: каждый день приносит 20 запросов на решение, каждый требует контекста, которого у него нет, потому что он физически не может быть везде одновременно.

Статистика безжалостна. По данным ScaleUp Finance за 2024 год, 85% стартапов, получивших посевные инвестиции, не доживают до первого крупного раунда инвестиций. Среди тех, кто имеет работающий продукт и платящих клиентов, более 80% проваливаются именно при масштабировании. McKinsey, проанализировав сотни кейсов, установили: в 65% случаев причина провала не продукт и не рынок. Причина в людях и организации. Мышление основателей не масштабировалось вместе с бизнесом. Тот же мозг, который блестяще работал на четвёрку основателей, не выдерживает нагрузки компании из 50 человек.

Нам кажется, здесь кроется одна из самых недооценённых проблем современного бизнеса. Мы привыкли анализировать провалы стартапов через призму продукта, рынка, конкурентов. Но в большинстве случаев причина проще и болезненнее: биологический потолок мышления основателей. Не нехватка таланта – нехватка нейронной пропускной способности.

Корпорация. «Дженерал Электрик» в годы расцвета: 300 000 сотрудников, 6 уровней иерархии от рядового инженера до генерального директора. Каждый уровень служит фильтром. Информация, поднимающаяся снизу, на каждом этаже теряет нюансы, упрощается, приобретает политическую окраску. Менеджер среднего звена не передаёт наверх новости, которые портят картину. Директор департамента формулирует отчёт так, чтобы его подразделение выглядело хорошо. К моменту, когда рыночный сигнал достигает стратега на вершине пирамиды, он уже не сигнал. Он пересказ пересказа, обработанный через 6 слоёв корпоративной политики.

Решение, спускающееся сверху, проходит те же 6 уровней в обратном направлении. На каждом уровне его интерпретируют по-своему. Генеральный директор говорит: «Нам нужно быть ближе к клиенту.» Вице-президент переводит это как: «Увеличить число контактных точек.» Директор понимает: «Нанять больше менеджеров по работе с клиентами.» Рядовой сотрудник получает задачу: «Звонить каждому клиенту раз в неделю.» Между первоначальной идеей и конечным действием могут лежать 6 интерпретаций, каждая из которых отклоняется от оригинала. Каждый слой менеджмента добавляет задержку и искажение. Но убрать эти слои невозможно: один мозг не может управлять тремястами тысячами.

Государство. Авторитарные режимы служат наглядной иллюстрацией. Одна точка принятия решений. Все стратегические вопросы проходят через одну голову. В стабильное время такая конструкция быстра: нет парламентских дебатов, согласований, компромиссов. В кризисе она становится фатальной. Один мозг захлёбывается в потоке решений. Демократии, при всей их раздражающей медлительности, распределяют мышление между парламентами, судами, муниципалитетами, агентствами. Система медленнее, зато устойчивее. Она не зависит от пропускной способности одного человека.

Компромиссы, которые маскируют проблему

За тысячелетия человечество выработало 3 стандартных ответа на потолок мышления. Все 3 представляют собой компромиссы с потерей качества.

Иерархия раскладывает мышление по уровням. Рядовой сотрудник думает о своей задаче. Менеджер об отделе. Директор о стратегии. Генеральный директор о компании целиком. На каждом уровне мышление «разбавляется»: менеджер не знает деталей так, как рядовой, директор не знает контекста так, как менеджер. Генеральный директор принимает решения на основе трёхуровневого «испорченного телефона». Информация поднимается вверх, теряя точность. Решения спускаются вниз, теряя нюансы.

Стандартизация замораживает мышление в правилах и процедурах. «Заявки до 100 000 без одобрения. До миллиона одобряет директор. Свыше миллиона совет директоров.» Правило заменяет необходимость думать каждый раз заново. Но правило создавалось для вчерашней реальности. Рынок изменился, а порог одобрения нет. Стандартизация экономит мышление ценой гибкости.

Делегирование перераспределяет нагрузку. Руководитель передаёт часть решений подчинённому. Подчинённый теперь думает о своих задачах плюс о тех, что получил сверху. Его мозг не стал мощнее. Он стал загруженнее. Делегирование перемещает мышление с одного процессора на другой, но не увеличивает совокупную мощность.

Каждый приём работает до определённого масштаба. За его пределами издержки начинают превышать выгоды. Компания с 6ю уровнями иерархии тратит больше ресурсов на координацию, чем на создание ценности. Организация с сотней стандартов не в состоянии отреагировать на нестандартную ситуацию. Руководитель, делегировавший всё, утрачивает понимание того, что происходит.

Стоит признать честно: все три приёма – не решения, а обезболивающие. Они маскируют симптом, не устраняя причину. Тысячелетиями мы совершенствовали способы распределения ограниченного мышления, но ни разу не увеличили само мышление. Это как оптимизировать водопровод, не имея возможности добавить воды в источник.

Потолок нельзя убрать. Его можно отодвинуть, замаскировать, компенсировать. Но рано или поздно любая организация в него упирается. И чем быстрее растёт, тем быстрее упирается.

Сергей, технический директор быстрорастущей финтех-компании, описал мне этот момент так: «Мы выросли с 20 до 100 20 человек за полтора года. На 20 я знал каждого сотрудника по имени и помнил, над чем он работает. На 50 я уже путал проекты. На 100 20 я не узнавал людей в коридоре. И самое страшное было не это. Самое страшное, что я продолжал пытаться принимать те же решения, что и на 20. И каждое решение становилось хуже предыдущего.» Сергей нанял 2 заместителей. Стало лучше. Потом нанял ещё трёх. Координация между заместителями стала занимать половину рабочего дня. Классический закон Брукса, только на уровне менеджмента.

Невидимая тюрьма

Самое поразительное в этом потолке то, что мы настроили под него всю свою жизнь и даже не замечаем этого.

Почему рабочий день длится 8 часов? Потому что мозг в среднем выдерживает примерно столько (хотя по-настоящему продуктивны лишь 4-6 из них). Почему совещания обычно длятся час? Потому что после часа внимание рассеивается. Почему в презентации принято делать не больше 7 слайдов с ключевыми идеями? Потому что аудитория не удержит больше. Почему в хорошем ресторане меню содержит 5-7 основных блюд, а не 50? Потому что выбор из 50 вариантов парализует мозг (исследователь Барри Шварц назвал это «парадоксом выбора»).

Вся архитектура бизнеса, от организационной структуры до формата квартального отчёта, является инженерной адаптацией к ограничениям одного биологического устройства. Мы проектируем мир под свой мозг, потому что других вариантов у нас нет. Никогда не было.

Почему школьный урок длится 45 минут? Потому что мозг подростка теряет концентрацию после этого времени. Почему в спецназе группа состоит из четырёх-6 бойцов? Потому что командир должен контролировать каждого лично в условиях, где ошибка стоит жизни. Почему формат книги установился на 200-400 страницах? Потому что это объём, который читатель способен удержать в голове как единое целое.

Мы живём внутри ограничений своего мозга так давно, что перестали их замечать. Как рыба, которая не знает, что такое вода.

Потолок, заданный физикой

Стоит сказать прямо: всё описанное выше не является критикой человека. Человеческий мозг остаётся самым сложным объектом в известной Вселенной. Сто миллиардов нейронов. Триллион синаптических связей. Способность к абстрактному мышлению, языку, воображению, эмпатии. Ничего подобного не существовало на этой планете до Homo sapiens и не существует больше нигде, насколько нам известно.

Но у этого чуда есть физический предел. Предел, который определял максимальный размер римского легиона. Максимальную скорость расширения Британской империи. Максимальную сложность программных проектов IBM. Максимальную скорость роста любого стартапа.

Предел биологического управления.

Потолок стоит не в ресурсах, не в деньгах, не в технологиях. Потолок стоит в количестве мышления, доступного в единицу времени. Ни один человек не может думать больше, чем позволяет его мозг. Ни одна организация не может расти быстрее, чем думают составляющие её люди. Ни одна цивилизация не может ускоряться быстрее, чем ускоряется совокупное мышление её участников.

И именно эта связь, между скоростью коллективного мышления и скоростью прогресса, задавала темп всей человеческой истории. Тысячелетия, столетия, десятилетия. Цивилизация двигалась со скоростью своих мозгов. Не быстрее. Не могла быстрее.

Но как именно этот темп менялся и почему он ускорялся неравномерно, рывками, с длинными паузами между прорывами, об этом стоит поговорить подробнее.

Глава 3. Скорость цивилизации

Вот загадка, которую историки не любят обсуждать. Её не преподают на лекциях по истории цивилизаций. Она не фигурирует в популярных книгах о подъёме и падении великих держав. Но именно она объясняет, почему одни общества взлетали, а другие замирали на века.

Римская империя завоёвывала провинцию за считанные месяцы. Легионы двигались быстро: дороги, дисциплина, инженерия. Галлия пала за 8 лет. Британия покорилась за несколько десятилетий. Дакия за 2 года.

Но управлять завоёванной территорией Рим не мог с той же скоростью, с которой завоёвывал. Каждая новая провинция требовала губернатора: человека сенаторского ранга, прошедшего cursus honorum, цепочку политических и военных должностей, занимавшую десятилетия. Нужны были чиновники, юристы, сборщики налогов. Каждый обученный, проверенный, встроенный в систему. Завоевать Галлию можно было за 8 лет. Подготовить людей для управления Галлией требовало целого поколения.

Империя расширялась со скоростью меча. Но управлялась со скоростью школы.

Это различие между двумя скоростями объясняет одну из величайших загадок древней истории: почему большинство империй расширялись рывками, а потом замирали на десятилетия? Не потому что заканчивались солдаты или деньги. Потому что заканчивались подготовленные управленцы. Завоевание требует храбрости и стали. Управление требует мышления и опыта. Стали можно выплавить за неделю. Опыт формируется годами.

Когда территорий стало слишком много, а подготовленных голов слишком мало, система начала рассыпаться. В 293 году император Диоклетиан провёл реформу, не имевшую прецедентов: разделил империю на 4 части, создав тетрархию. 2 старших императора (Августы), 2 младших (Цезари), 4 столицы вместо одного Рима, причём все новые столицы располагались ближе к границам: Никомедия, Медиолан, Антиохия, Трир. Диоклетиан не хотел делиться властью. Ему пришлось. Один мозг, даже императорский, не справлялся с потоком решений из десятков провинций, протянувшихся от Шотландии до Египта. Одновременно с тетрархией Диоклетиан создал крупнейший бюрократический аппарат в римской истории: разделил провинции на более мелкие единицы, разграничил гражданскую и военную власть, провёл налоговую реформу. Всё ради того, чтобы распределить мышление по системе, которая стала слишком велика для одной головы.

Рим не пал потому, что варвары были сильнее. Рим пал потому, что его управленческое мышление не масштабировалось.

Эта формула работала задолго до Рима и продолжала работать столетиями после него. Монгольская империя Чингисхана расширилась стремительно, но распалась на улусы по той же причине: не хватило управленческих мозгов. Испанская империя в XVI веке контролировала территории от Филиппин до Перу, но административный аппарат не успевал за завоеваниями. Депеши из Нового Света шли до Мадрида месяцами; решения принимались на местах людьми, которых никто не проверял. Золото текло рекой, а чиновников для управления империей готовили штучно.

Вот что поражает: одна и та же формула разрушала величайшие империи на протяжении тысячелетий – и каждая следующая повторяла путь предыдущей. Не потому что не знала истории. А потому что альтернативы не существовало. Мышление оставалось единственным ресурсом, который невозможно масштабировать по приказу.

Даже в XX веке Советский Союз столкнулся с той же стеной: централизованное планирование экономики из одного центра требовало мышления такого масштаба, который физически не помещался ни в Госплан, ни в любое другое учреждение. К 1980-м годам Госплан координировал 24 миллиона наименований продукции. Человеческий мозг не способен удержать в голове даже тысячную долю этих взаимосвязей. Система буксовала не от недостатка ресурсов или рабочей силы. Она буксовала от недостатка мышления.

Невидимый закон роста

Существует формула, которую вы не найдёте ни в одном учебнике экономики, но которая определяла ход истории от Месопотамии до Кремниевой долины:

Скорость роста любой системы определяется скоростью доступного мышления.

Не капитала. Не технологий. Не ресурсов. Мышления.

Деньги перемещаются мгновенно. В 2024 году раунд венчурного финансирования закрывается за недели, иногда за дни. Фонды конкурируют за возможность вложить. Капитал ждёт у ворот.

Технологии масштабируются быстро. Код копируется за секунды. Сервер разворачивается за минуты. Облачная инфраструктура позволяет за один день получить вычислительную мощность, которая в 1990-х стоила миллионы и требовала месяцев установки.

А люди?

Подготовка врача занимает от 8 до 14 лет после школы. Инженера, минимум 4 года. Опытный менеджер формируется за 10-15 лет работы. Управленческий консультант уровня партнёра крупной фирмы зреет 12-15 лет. Исследователь, способный руководить лабораторией, проходит путь длиной в 15-20 лет от бакалавриата до самостоятельности. Пилот гражданской авиации получает право сесть за штурвал пассажирского лайнера после полутора тысяч часов налёта, что при интенсивном обучении занимает три-4 года. Судья районного суда назначается после минимум 5 лет юридического стажа, а в реальности путь занимает 10-15. И ни один из этих сроков нельзя сжать деньгами. Можно нанять лучших преподавателей. Оплатить лучшие программы. Отправить на стажировку в Стэнфорд. Но нельзя ускорить нейронное формирование опыта. Мозг учится с той скоростью, с которой учится. Биология не принимает инвестиций.

Это создаёт асимметрию, которая невидима, но определяет всё. В мире, где деньги движутся со скоростью электронного перевода, а мышление со скоростью человеческого обучения, бутылочное горлышко очевидно. Просто его никто не называет бутылочным горлышком, потому что оно было всегда.

Китай в 1980-х годах решил провести экономическое чудо. Деньги нашлись: иностранные инвестиции, мировой рынок, дешёвая рабочая сила. Технологии тоже: сначала купленные, потом скопированные, потом собственные. Но когда дошло до подготовки управленцев, инженеров и учёных, денежный краник не помог. Китай отправлял сотни тысяч студентов за рубеж. Строил университеты с бешеной скоростью: более 2 тысяч новых вузов за 20 лет. Нанимал иностранных профессоров. И всё равно дефицит квалифицированных управленцев оставался главной проблемой роста на протяжении десятилетий. В 2010-х годах зарплата опытного менеджера в Шанхае сравнялась с лондонской. Не потому что Шанхай стал Лондоном. А потому что мозги дороги везде, а готовых мозгов мало везде.

Эту асимметрию можно проиллюстрировать конкретными числами. От каменных орудий до контроля над огнём прошло 2,4 миллиона лет. От земледелия до письменности: около 7 тысяч лет. От письменности до печатного станка: 4 500. От печатного станка до парового двигателя: 3 столетия. От парового двигателя до электричества: сто лет. От электричества до компьютера: 50. От первого полёта братьев Райт (1903) до высадки на Луну (1969): 66 лет. От появления интернета до iPhone: 15. Прогресс ускоряется экспоненциально. Но мозг, который должен этим прогрессом управлять, не изменился ни на нейрон за последние 50 тысяч лет.

Бакминстер Фуллер, архитектор и системный мыслитель, в середине XX века предложил концепцию «кривой удвоения знаний». До 1900 года совокупное человеческое знание удваивалось примерно раз в столетие. К окончанию Второй мировой войны период удвоения сократился до 25 лет. К 2020-м годам, по различным оценкам, знание удваивается каждые 13 месяцев, а в отдельных областях ещё быстрее: клинические знания каждые 18 месяцев, нанотехнологии каждые 2 года. Знание ускоряется экспоненциально. А мозг, который должен это знание обрабатывать, применять и превращать в решения, работает с той же скоростью, что и 50 тысяч лет назад. Ножницы между ростом информации и способностью её обработать раскрываются всё шире с каждым десятилетием.

Компании, которые не могли думать быстрее

Британская Ост-Индская компания, возможно самая успешная коммерческая организация в истории, столкнулась с той же стеной, что и Рим, только полторы тысячи лет спустя. К середине XVIII века компания контролировала территории с населением в десятки миллионов. Деньги были. Товары были. Флот был. Не хватало людей, способных управлять.

Компания набирала молодых британцев, отправляла их в Индию, и те годами учились на месте: языки, обычаи, торговые практики, дипломатия с местными правителями. Уоррен Гастингс, первый генерал-губернатор Индии, провёл в стране 22 года, прежде чем занять высший пост. Он не был ленив и не был глуп. Просто управление субконтинентом с сотнями языков, тысячами каст и десятками местных правителей требовало такого объёма контекстного знания, который не помещается в учебник. Курс обучения определялся не академическим планом. Он определялся скоростью, с которой мозг усваивал реальность субконтинента. 15 лет, чтобы вырастить одного опытного администратора. А нужны были сотни. Компания росла медленнее, чем могла бы, и быстрее, чем успевала готовить управленцев. Разрыв между этими двумя скоростями стал одной из причин реформы 1858 года, когда Корона забрала управление у компании.

Тойота пережила нечто похожее, только в XX веке и с совершенно другим масштабом. Тайити Оно и Эйдзи Тоёда создавали производственную систему Тойоты 27 лет: с 1948 по 1975 год. Базовые концепции, дзидока (автономизация) и «точно вовремя», можно объяснить за час. Они не требуют сложного оборудования или дорогих технологий. Проблема была в другом: система работала только когда каждый сотрудник, от рабочего на линии до мастера, начинал думать иначе. Видеть потери, которых раньше не замечал. Останавливать конвейер при обнаружении дефекта, вместо того чтобы «пропустить и потом разобраться». Это не навык, который можно передать на лекции. Это перестройка мышления. Оно лично ходил по цехам, учил, показывал, спорил, настаивал. Одна голова за раз. Полное внедрение на всех заводах Тойоты заняло до 1960 года. Поставщики начали внедрять только с конца 1960-х. Глобальное признание пришло лишь в 1990 году, когда вышла книга «Машина, которая изменила мир».

Когда американские компании в 1980-х и 1990-х попытались скопировать эту систему, они обнаружили ту же стену. Купить оборудование Тойоты? Легко. Скопировать процессы? Месяцы. Воспроизвести образ мышления людей Тойоты? Невозможно без многолетней трансформации. Бережливое производство распространялось со скоростью человеческого обучения. Не быстрее. «Форду» потребовалось более 10 лет, чтобы приблизиться к уровню качества Тойоты. «Дженерал Моторс» так и не смогла до конца.

Мы убеждены, что история Тойоты – одна из самых точных метафор для любой интеллектуальной трансформации. Описать систему можно за час. Понять – за месяцы. Освоить – за годы. Этот разрыв между скоростью описания и скоростью освоения не сокращается ни деньгами, ни приказами, ни технологиями. Он задан биологией.

Эта история повторяется в каждой отрасли. Гибкие методологии в разработке программного обеспечения: концепция изложена в манифесте на одну страницу (2001). Полноценное внедрение в крупных компаниях занимает три-5 лет. Некоторые корпорации «внедряют гибкие методологии» уже 20 лет и до сих пор не завершили процесс. Культура совмещения разработки и эксплуатации: технологические инструменты готовы за месяцы, изменение мышления команд растягивается на годы. Цифровая трансформация банков: технологии доступны, регуляторные барьеры преодолимы, но перестройка мышления тысяч сотрудников от операционистки до вице-президента требует пятилетки. И ещё не факт, что получится.

Закономерность одна и та же. Технология готова. Процессы описаны. Деньги выделены. А мышление людей меняется со своей скоростью, и эту скорость нельзя купить.

Есть кое-что ещё более тонкое. Дело не только в скорости обучения. Дело в скорости забывания. Знания устаревают. Навыки теряют актуальность. Человек, потративший 15 лет на овладение одной технологией, обнаруживает, что технология сменилась. Бухгалтер, освоивший одну систему учёта, сталкивается с новой. Инженер, ставший экспертом в одной архитектуре, узнаёт, что рынок перешёл на другую. Срок полезной жизни профессиональных знаний сокращается: если в 1970-х инженерное образование оставалось актуальным 20-30 лет, то сегодня в быстрых отраслях знания теряют половину ценности за три-5 лет. Мозг не просто медленно учится. Он ещё и медленно переучивается. А мир требует переучиваться всё быстрее.

Когда технологии обгоняют мышление

Пандемия COVID-19 подарила миру идеальный эксперимент, наглядно продемонстрировавший разрыв между скоростью технологий и скоростью человеческих решений.

Одиннадцатого января 2020 года была опубликована генетическая последовательность вируса SARS-CoV-2. К марту уже шли клинические испытания первой фазы. К декабрю первые вакцины получили разрешение на применение. 11 месяцев. Процесс, который обычно занимает от 8 до 15 лет, сжали до года. Триумф молекулярной биологии.

А дальше начались решения. Миллионы решений. Кого вакцинировать первыми? Как организовать логистику холодовой цепи для препаратов, требующих хранения при минус 70 градусах? Как убедить скептиков? Как распределить ограниченные дозы между странами, каждая из которых хочет получить больше?

Каждое такое решение требовало мыслящего человека: чиновника, врача, логиста, политика, переговорщика. И этих людей оказалось недостаточно.

Сто миллионов доз были введены только к концу января 2021 года, через 2 месяца после одобрения. Миллиард, к апрелю. К сентябрю 2022 года, через 2 года после создания вакцины, только 22% населения стран с низким доходом были вакцинированы. Вакцин хватало. Денег хватало. Не хватало людей, способных принимать решения, координировать поставки и организовывать пункты вакцинации в отдалённых регионах.

Вакцина была создана со скоростью лаборатории. Внедрена со скоростью бюрократии. Разрыв между этими двумя скоростями стоил жизней. По некоторым оценкам, миллионов жизней.

Пандемия обнажила и второй аспект ограничения: не только скорость, но и качество решений деградирует под давлением. Политики принимали решения о локдаунах, не имея достаточных данных. Главы регионов копировали чужие стратегии, не понимая местного контекста. Логисты распределяли вакцины по критериям, которые менялись каждую неделю. Система здравоохранения одной из самых богатых стран мира, Соединённых Штатов, тратила по $4,3 триллиона в год, но не могла выстроить эффективную цепочку вакцинации. Не потому что не было денег или технологий. Потому что координация миллионов решений зависела от тысяч конкретных людей, каждый из которых имел ограниченную пропускную способность мозга. 9 женщин не могут родить ребёнка за один месяц. И тысяча чиновников не могут заменить одного, если именно он обладает нужным знанием контекста.

Скажем прямо: пандемия не создала проблему – она сделала видимым то, что существовало всегда. Разрыв между скоростью технологического решения и скоростью его человеческого внедрения был и до COVID-19. Просто когда ставкой стали миллионы жизней, игнорировать этот разрыв стало невозможно.

Главное невидимое ограничение

Исследование Гарвардской школы бизнеса под руководством профессора Тома Айзенмана обнаружило закономерность, которая удивляет только тех, кто никогда не управлял компанией: качество команды и управленческих практик оказалось более сильным предиктором выживания стартапа, чем уровень финансирования.

Стартапы с нечёткими ролями в команде показывали вероятность провала до 50%. Основатели с десятилетним опытом в отрасли радикально реже терпели неудачу, чем новички. И причина не в том, что они лучше знали рынок: знание можно передать за несколько месяцев. Причина в том, что их мозг уже «натренировался» принимать определённые типы решений быстро и качественно. Нейронные связи, сформированные десятилетием опыта, создают то, что психологи называют «экспертной интуицией». Способность видеть паттерн раньше, чем он проявится в данных. Способность чувствовать ошибку раньше, чем её покажет отчёт.

Эти нейронные связи не передаются. Не копируются. Не покупаются. Мозг не является жёстким диском, с которого можно скачать файл. Опыт формируется только проживанием. Только временем. Это та самая причина, по которой деньги не могут заменить время.

Инвестор звонит основателю: «У нас 50 миллионов. Удвойте команду за квартал.» Основатель нанимает. Через полгода команда вдвое больше. Скорость компании? Та же самая. Или ниже. Потому что новые люди ещё не думают так, как нужно, а старые тратят время на обучение новых вместо работы. Классический закон Брукса в действии: добавление людей к запаздывающему проекту задерживает его ещё больше. Только здесь речь не о проекте, а обо всей компании.

Мышление не масштабируется деньгами. За всю историю этот закон не нарушил никто.

Аналогия с беременностью работает и в другом направлении. Нельзя ускорить процесс, но можно улучшить условия. Можно нанять лучших врачей, обеспечить питание и покой. Точно так же с мышлением: можно создать условия для лучших решений, лучшего обучения, лучшего отбора. Но сам биологический процесс формирования нейронных связей останется прежним. Мозг не подключается к обновлениям.

Это ограничение формирует всю экономику труда. Почему зарплаты программистов выросли вчетверо за 20 лет? Не потому что код стал ценнее. А потому что людей, способных мыслить на уровне архитектуры сложных систем, стало нужно в 10 раз больше, а учебные заведения по-прежнему выпускают их с той же скоростью. Почему стоимость консалтинга растёт быстрее инфляции? Потому что клиенты покупают не отчёты, а мышление определённого качества, и это мышление физически невозможно масштабировать. Одна голова не может думать за десятерых, а 10 голов не заменят одну, если задача требует целостного видения.

Рынок это знает. Именно поэтому зарплата высшего руководства в крупных корпорациях в сотни раз превышает зарплату линейного сотрудника. Платят не за труд в привычном смысле. Платят за редкость. За мышление определённого типа, которое физически невозможно воспроизвести быстрее, чем оно формируется в голове конкретного человека. Именно поэтому «война за таланты», о которой консультанты заговорили ещё в конце 1990-х, так и не закончилась. Она не может закончиться, потому что дефицит мышления не устраняется ни деньгами, ни технологиями, ни политической волей.

Мы убеждены, что это ключевой парадокс современной экономики. Самый ценный ресурс – квалифицированное мышление – является единственным, производство которого нельзя ускорить. Можно напечатать деньги, построить завод, написать алгоритм. Нельзя напечатать опытного хирурга. Нельзя построить стратега. Нельзя запрограммировать мудрость.

Ножницы разрыва

Вот что происходит прямо сейчас, в режиме реального времени. Скорость создания информации и технологий растёт экспоненциально. Скорость обработки этой информации человеческим мозгом остаётся постоянной. Ножницы между двумя кривыми раскрываются с каждым годом.

В 1980 году один менеджер среднего звена в крупной компании получал, по оценкам, около 30 деловых сообщений в день. В 2024 году средний офисный работник обрабатывает более 120 электронных писем плюс десятки сообщений в мессенджерах. Объём входящей информации вырос в 4-5 раз. Мозг получателя не вырос ни на один нейрон.

Юрист в 1990 году мог за рабочий день изучить все релевантные прецеденты по своему делу: их было десятки. Юрист в 2025 году сталкивается с тысячами потенциально релевантных документов, решений, комментариев. Физически он способен проанализировать столько же документов, сколько его коллега 35 лет назад. Просто теперь этого катастрофически мало.

Врач в 1970-х годах мог быть в курсе большинства исследований в своей специальности. Сегодня только в одной онкологии публикуется более 100 тысяч научных статей в год. Ни один человеческий мозг не в состоянии прочитать даже аннотации к ним. Врачи принимают решения на основе того, что успели прочитать, а не на основе всего, что известно. Разрыв между «известным науке» и «используемым в практике» растёт.

Мир ускоряется. Мозг нет. И разрыв между этими двумя скоростями становится главным ограничением не отдельной компании, а всей цивилизации.

Вдумайтесь в пропорции. В 1990 году мировой объём данных оценивался примерно в сто гигабайт. К 2020 году, по оценкам аналитиков, человечество генерировало около 2,5 квинтиллиона байт данных ежедневно. Объём вырос в десятки миллиардов раз. Количество людей, способных эти данные анализировать и превращать в решения, выросло, может быть, вдвое. Может быть, втрое. Разрыв между объёмом информации и способностью её обработать не просто растёт. Он взрывается.

Есть горькая ирония в том, как мы реагируем на этот разрыв. Менеджер, утопающий в потоке писем, не получает второй мозг. Он получает ещё один мессенджер. Врач, не успевающий читать исследования, не получает больше времени на чтение. Ему добавляют электронную систему отчётности, которая съедает ещё 2 часа в день. Юрист, захлёбывающийся в документах, не получает коллегу. Он получает подписку на правовую базу данных с миллионом документов, в которой тонуть ещё удобнее, чем раньше. Мы создаём инструменты, которые увеличивают поток информации, не увеличивая пропускную способность обработчика. Как если бы проблему пробки на дороге решали расширением воронки на въезде.

Внутри ограничения

Мы прожили 200 000 лет внутри этого ограничения, не замечая его.

Рим рос со скоростью подготовки губернаторов. Ост-Индская компания расширялась со скоростью обучения администраторов. Тойота совершенствовалась со скоростью перестройки мышления рабочих. Вакцины распространялись со скоростью бюрократических решений. Стартапы масштабировались со скоростью формирования управленческих нейронных связей в голове основателя.

Вся экономика. Все организации. Всё образование. Вся медицина. Вся наука. Всё спроектировано вокруг одного факта: мышление является дефицитным, медленным, биологическим процессом.

Посмотрите на систему образования. Она спроектирована не для удобства, а для единственно возможной скорости усвоения. 4 года бакалавриата, 2 года магистратуры, три-5 лет аспирантуры. Каждый этап длится столько, сколько длится, потому что мозг не может переварить материал быстрее. Можно поставить лучшего лектора, дать лучшие учебники, создать идеальные условия. Студент всё равно будет учиться 4 года. Потому что формирование устойчивых нейронных связей, превращающих знание в навык, подчиняется биологическим часам, а не академическому расписанию.

Посмотрите на карьерные лестницы. Младший аналитик, аналитик, старший аналитик, руководитель группы, начальник отдела, директор. 6-8 ступеней, каждая по два-3 года. Не потому что кому-то нравится заставлять людей ждать. А потому что на каждой ступени мозг должен перестроиться: от исполнения к координации, от координации к стратегии, от стратегии к видению. Эти переходы не ускоряются повышением зарплаты.

Мы настолько привыкли к этому ограничению, что перестали его замечать. Оно встроено в каждый элемент нашей жизни. Учебный год длится 9 месяцев, потому что мозг не усваивает знания быстрее. Испытательный срок на работе 3 месяца, потому что меньше недостаточно для оценки мышления нового человека. Подготовка к олимпийскому финалу занимает десятилетие, потому что мышечная и нейронная память формируются именно с такой скоростью. Мы спроектировали весь мир вокруг биологических ограничений одного устройства, даже не задумываясь об этом.

Как рыба не задумывается о воде. Как птица не задумывается о воздухе. Пока не столкнётся с чем-то, что работает по другим правилам.

И вот в чём парадокс. Мы построили мир, в котором скорость всего, кроме мышления, растёт экспоненциально. Мы создали самолёты, которые пересекают океан за 7 часов, и ракеты, которые долетают до Луны за 3 дня. Мы создали сети, передающие терабайты данных за секунды. Мы научились выращивать еду для 8 миллиардов человек. Но мы по-прежнему не можем подготовить хирурга быстрее чем за 12 лет. Не можем вырастить стратега быстрее чем за 10. Не можем обучить учёного быстрее чем за 15. И чем быстрее ускоряется всё остальное, тем заметнее становится это ограничение. Тем сильнее оно давит.

Человечество пыталось преодолеть этот предел 300 лет подряд. Каждая технологическая революция снимала какое-то ограничение. Паровой двигатель освободил от ограничения мускульной силы. Электричество сняло ограничение энергии. Компьютер разрушил ограничение вычислений. Интернет уничтожил ограничение расстояния.

Каждая из этих революций меняла мир. Но ни одна не затрагивала главное ограничение. Мышление оставалось биологическим. Штучным. Медленным. Для каждого решения по-прежнему требовался конкретный мозг. Машины дали нам силу богов. Скорость богов. Память богов. Но мыслить мы продолжали как охотники-собиратели, пусть и одетые в костюмы.

300 лет технологических революций не приблизили нас к решению этой проблемы. Зато они создали мир, в котором скорость всего остального настолько выросла, что медлительность мышления перестала быть незаметным фоном. Она стала главным тормозом. Тем самым узким горлышком, мимо которого нельзя пройти.

Вот итог 3 глав. Мы установили 3 факта. Первый: человеческий мозг был и остаётся единственным устройством, способным мыслить. Второй: этот мозг имеет жёсткие биологические ограничения, которые не менялись 50 тысяч лет. Третий: скорость цивилизации определяется скоростью мышления, а не скоростью технологий, капитала или производства.

Из этих 3 фактов следует неизбежный вывод. Если мышление остаётся единственным и ограниченным ресурсом, а мир ускоряется, то либо кто-то научится масштабировать мышление, либо цивилизация упрётся в потолок, с которого уже не взлетит.

Заметим: речь не о далёком будущем. Потолок уже ощущается. Каждый менеджер, который не может найти нужного специалиста. Каждый стартап, который гибнет не от нехватки денег, а от нехватки правильных голов. Каждая больница, в которой пациенты ждут месяцами, потому что врачей определённой специализации просто нет в нужном количестве. Это симптомы одной болезни. Мышление закончилось раньше, чем закончились задачи, которые требуют мышления.

Попытки были. Люди пробовали создать думающие машины 300 лет. Паровые автоматоны, механические калькуляторы, электронные компьютеры. Каждая попытка казалась прорывом. Каждая оказывалась иллюзией. Машины считали быстрее, запоминали больше, работали точнее. Но ни одна из них не мыслила. Эта история неудач и заблуждений заслуживает отдельного рассказа.

Часть II. Триста лет ускорения

Глава 4. Машины, которые не думали

Пятого января 1769 года Джеймс Уатт получил британский патент номер 913 на «метод уменьшения потребления пара в паровых двигателях». Формулировка скромная, почти канцелярская. Но за ней стояло изобретение, которое перевернёт мир. Уатт предложил простую вещь: вынести конденсатор за пределы рабочего цилиндра. До него двигатель Ньюкомена нагревал и охлаждал один и тот же цилиндр на каждом такте, растрачивая большую часть энергии впустую. Уатт позволил цилиндру оставаться горячим. Расход топлива упал на семьдесят 5%. Четырёхкратное повышение эффективности. До Уатта двигатель Ньюкомена, работавший с 1712 года, тратил энергию расточительно, но выбора не было: альтернативой была лошадь. После Уатта выбор появился. И мир выбрал пар.

К 1800 году более 500 двигателей Уатта работали на шахтах и фабриках Британии. К середине XIX века паровая энергия приводила в движение фабрики, железные дороги, пароходы. Мир изменился необратимо.

Боултон и Уатт, партнёры-производители, не продавали двигатели. Они сдавали их в лицензию, взимая плату, привязанную к стоимости сэкономленного топлива. Первая в истории бизнес-модель «плати за результат» для промышленного оборудования. Двигатель был механическим. Бизнес-модель требовала мышления. Никакая шестерёнка не могла её придумать.

Через 13 лет после патента Уатт придумал ещё кое-что примечательное. Ему нужно было продавать свои двигатели клиентам, которые до этого использовали лошадей. Уатт провёл эксперимент с пивоваренной лошадью, замерил, сколько работы она совершает за минуту, получил 32 400 футо-фунтов и округлил вверх до 33 000. Намеренно завысил на 50%, чтобы его двигатель гарантированно выигрывал любое сравнение. Так родилась «лошадиная сила», одна из первых маркетинговых единиц измерения в истории. Уатт не просто создал машину. Он создал язык, на котором можно было объяснить её ценность. Это был акт мышления. Машина его совершить не могла.

Сила без разума

Промышленная революция, которую запустил двигатель Уатта, сняла ограничение, довлевшее над человечеством тысячелетия: ограничение физической силы. Ткацкий станок, приводимый паром, производил сотни метров ткани там, где ручной ткач е2 одолевал несколько. Паровой молот бил в 1 000 раз сильнее кузнеца.

Но вот что произошло дальше, и этот момент упускают учебники истории. Сняв ограничение мускульной силы, промышленная революция обнажила и усилила другое ограничение: потребность в мышлении. Каждой фабрикой кто-то должен был управлять. Каждый паровой станок кто-то должен был обслуживать. Каждый маршрут кто-то должен был спланировать. Машины заменили руки, но создали взрывной спрос на головы.

Генри Форд продемонстрировал этот парадокс с хирургической точностью. В октябре 1913 года на заводе Хайленд-Парк в Мичигане заработал первый движущийся конвейер. Результат ошеломлял: время сборки одного автомобиля сократилось с 12 с половиной часов до 93 минут. Восьмикратное ускорение. Производство взлетело с 25 машин в день до тысячи.

Конвейер превратил сборку автомобиля из ремесла в набор элементарных операций. Каждый рабочий выполнял одно действие, одно и то же, весь день, каждый день. Квалификация стала не нужна. Но люди побежали. Текучесть кадров на заводе Форда к концу 1913 года достигла 370%. Чтобы поддерживать штат в 14 000 человек, Форд был вынужден нанимать 52 000 в год. Для увеличения штата на 100 человек приходилось набирать 963.

Конвейер не требовал от рабочих мышления. Именно это и было невыносимо. Мозг, лишённый осмысленной деятельности, сопротивляется. Монотонность убивает не тело, а психику. Чарли Чаплин, снявший в 1936 году фильм «Новые времена», уловил эту трагедию с точностью документалиста: его герой, закручивающий гайки на конвейере, продолжает машинально вращать воображаемый гаечный ключ даже после окончания смены. Конвейер не сломал тело. Он сломал мышление, заперев его в клетку единственного повторяющегося движения.

Пятого января 1914 года, ровно через 145 лет после патента Уатта, Форд объявил о «пятидолларовом рабочем дне»: удвоение зарплаты с $2,34 за 9 часов до $5 за 8. Проблема текучки исчезла. Но это было не решение. Это была компенсация. Форд заплатил деньгами за то, что машина отняла у человека: ощущение осмысленности. Форд, сам того не осознавая, открыл закон, который будет действовать столетие: чем сильнее технология упрощает работу, тем выше цена человеческого мышления. Конвейер обесценил руки. И тем самым повысил стоимость голов.

И одновременно конвейер породил новый класс потребителей мышления. Мастера контроля качества. Инженеры-технологи. Планировщики логистики. Менеджеры по снабжению. Бухгалтеры. Конвейер упростил физический труд и невероятно усложнил управленческий. Историк Альфред Чандлер описал этот процесс в книге «Видимая рука»: «видимая рука» профессионального менеджмента начала заменять «невидимую руку» рыночных сил Адама Смита как движущая сила экономического роста. Машина освободила мускулы. И тут же нагрузила мозги.

Железные дороги, первые по-настоящему крупные предприятия нового типа, показали это с особой наглядностью. В 1850-х годах они стали первыми организациями, которые создали профессиональные управленческие иерархии: диспетчеры, начальники станций, региональные менеджеры, финансовые контролёры. Не потому что кто-то решил усложнить бюрократию. А потому что координация географически распределённых операций, движение тысяч вагонов по сотням маршрутов, физически не помещалась в одну голову. Паровой локомотив двигался быстро. Мозг, управлявший расписанием, работал с той же скоростью, что и мозг средневекового приказчика. Разрыв между скоростью машины и скоростью управления ею начался именно здесь.

Свет без понимания

Четвёртого сентября 1882 года Томас Эдисон нажал рубильник на электростанции Перл-стрит в Нижнем Манхэттене. 6 динамо-машин «Джамбо», каждая весом 27 тонн и мощностью сто киловатт, начали вырабатывать постоянный ток. 82 клиента получили электричество. 400 ламп зажглись в финансовом районе Нью-Йорка. Станция обслуживала площадь менее одного квадратного километра. К 1884 году клиентов стало 508, ламп более 10 тысяч. В 1890 году станция сгорела. Но джинн уже вырвался из бутылки.

Проблема Эдисона была в масштабе. Постоянный ток не передавался на большие расстояния. Каждый район нуждался в собственной электростанции. Решение пришло от бывшего сотрудника Эдисона, уволившегося в 1884 году: Николы Теслы. Тесла разработал систему переменного тока, которая могла передавать энергию на сотни километров. Джордж Вестингауз купил его патенты в 1887 году за 60 000 долларов и начал строить инфраструктуру, способную электрифицировать целые страны.

Началась так называемая «война токов». Эдисон, защищая свою систему, проводил публичные казни животных переменным током, демонстрируя его «смертельную опасность». Добился того, чтобы первый электрический стул работал на генераторе Вестингауза. Но рынок рассудил иначе. В 1893 году Вестингауз выиграл контракт на электрификацию Всемирной выставки в Чикаго: $399 000 против $554 000 от конкурента. Грандиозная демонстрация переменного тока убедила Америку. После выставки более 80% заказов на электрооборудование приходилось на переменный ток. Последняя сеть постоянного тока в Нью-Йорке была отключена только в 2007 году. 125 лет потребовалось для полной замены.

К 1930 году электричество обеспечивало 80%ов энергии американских фабрик. Доля выросла с 10% в 1900-м. Электрификация, по подсчётам экономистов, обеспечила более 50% роста числа фабричных рабочих в период с 1910 по 1940 год. Революция по любым меркам.

Нам кажется, здесь кроется важная закономерность: чем грандиознее технологический прорыв, тем отчётливее он обнажает то, что не затрагивает. Электричество позволило забыть о проблеме энергии – и именно поэтому проблема мышления стала видна так ясно. Как трещина в стене, которую замечаешь только при хорошем освещении.

Но лампочка освещает операционную, а не ставит диагноз. Электромотор вращает станок, но не знает, что на станке производится. Электричество сделало энергию повсеместной, дешёвой, доступной любому. Оно демократизировало силу. Мышление осталось штучным. Каждый ватт, каждый киловатт, каждый мегаватт по-прежнему требовал человека, который решит, зачем. Инженера, который спроектирует электростанцию. Оператора, который будет следить за сетью. Чиновника, который определит тарифы. Политика, который решит, куда тянуть провода. Электричество сняло ограничение энергии и обнажило ограничение мышления.

Примечательный штрих: станция на Перл-стрит была первой когенерационной установкой в истории. Побочное тепло от паровых двигателей направлялось на обогрев окрестных зданий и мануфактур. Мир ещё не знал слова «когенерация», но Эдисон уже реализовал принцип. Для этого нужна была не электрическая цепь. Нужна была идея. Мысль. Решение, которое ни одна машина принять не могла.

Вычисления без мысли

Третья великая революция оказалась самой коварной, потому что именно она создала иллюзию, что машины «думают». 2 предыдущие были честны: паровой двигатель не притворялся мыслящим, электромотор не делал вид, что понимает. Компьютер создал иллюзию интеллекта, и эта иллюзия одурачит миллионы людей на десятилетия.

В 1946 году заработал ENIAC: электронный числовой интегратор и вычислитель. 30 тонн электроники, 18 тысяч электронных ламп, семьдесят тысяч резисторов, 10 тысяч конденсаторов, полмиллиона паяных соединений. Занимал помещение размером 9 на 15 метров, стометровую стену фронтальных панелей. Потреблял 150 киловатт, четверть мощности электростанции Эдисона на Перл-стрит 64 годами ранее. И всё это ради одного: 5 тысяч сложений в секунду. Каждая операция занимала двести микросекунд. В пятьсот раз быстрее любой существовавшей машины.

5 тысяч операций в секунду казались волшебством. В пятьсот раз быстрее любой существовавшей машины. За полвека вычислительная мощность вырастет в миллиарды раз. Смартфон в кармане к 2020-м годам будет превосходить ENIAC в триллион раз. Революция вычислений по масштабу превзошла все предыдущие.

Но за этим грандиозным ростом скрывалось фундаментальное непонимание. Рост вычислительной мощности создавал ощущение приближения к чему-то большему. Каждое десятилетие компьютеры становились в 1 000 раз быстрее, и каждое десятилетие кто-нибудь обещал, что «настоящий искусственный интеллект вот-вот появится». Обещания не сбывались. Потому что проблема была не в скорости. Компьютер вычисляет. Очень быстро, очень точно, очень надёжно. Но он не понимает, что вычисляет. Электронная таблица считает быстрее бухгалтера, но не знает, что числа в одной колонке означают зарплаты, а в другой налоги. Для неё всё просто числа. Точки в матрице. Операции над символами. Никакого смысла.

База данных хранит больше информации, чем Александрийская библиотека. Но не может извлечь из неё одного инсайта. Она найдёт запись по запросу мгновенно, но не скажет: «Обрати внимание: клиенты из Новосибирска уходят вдвое чаще. Может, проблема в местном партнёре?» Для этого нужен мозг.

В 1843 году, за 103 года до ENIAC, графиня Ада Лавлейс написала пророческие слова в примечаниях к проекту аналитической машины Чарльза Бэббиджа: «Аналитическая машина не претендует на то, чтобы создавать что-либо новое. Она может делать всё, что мы умеем ей приказать. Она может следовать за анализом, но не способна предвосхищать какие-либо аналитические отношения или истины.»

Лавлейс описала аналитическую машину, которая так и не была построена: процессор высотой 4,5 метра, память на сто чисел по 50 разрядов, длиной 6 метров, программируемая перфокартами по образцу ткацкого станка Жаккара. Бэббидж мечтал о ней десятилетиями. Но даже автор проекта не обещал, что машина будет думать. Лавлейс была точна: машина делает то, что ей приказали. Ни на йоту больше.

Это наблюдение, сделанное за 180 лет до нашего времени, оставалось справедливым для каждой вычислительной машины вплоть до двадцатых годов XXI века. ENIAC, транзисторные компьютеры, микропроцессоры, суперкомпьютеры, смартфоны. Каждое поколение в тысячи раз мощнее предыдущего. Каждое по-прежнему делает ровно то, что ему приказал программист. Ни на йоту больше.

Скажем прямо: это не просто технический факт – это философское наблюдение. За 180 лет скорость вычислений выросла в триллионы раз, а граница между «исполнять» и «понимать» не сдвинулась ни на миллиметр. Мы убеждены, что именно эта неподвижная граница – главный урок компьютерной эры, урок, который мир предпочитал не замечать.

Тьюринг это понимал. В 1950 году он опубликовал статью «Вычислительные машины и интеллект», в которой задал простой вопрос: может ли машина мыслить? И сразу переформулировал его, потому что исходный вопрос казался ему слишком расплывчатым. Вместо этого Тьюринг предложил «Игру в имитацию»: сможет ли машина вести диалог так, чтобы человек не отличил её от собеседника? Сам факт того, что Тьюринг заменил вопрос о мышлении вопросом об имитации, говорит о многом. Даже создатель теоретических основ вычислений сомневался, что его машины когда-нибудь будут мыслить. Лучшее, на что он надеялся: имитация. Тьюринг предсказал, что к 2000 году компьютеры смогут обманывать среднего судью в 30%х случаев после 5 минут разговора. К 2000 году вычислительная мощность превзошла прогноз в миллионы раз. Память в миллиарды. Но ни один компьютер не проходил тест даже на этом скромном уровне. 50 лет экспоненциального роста вычислений, и ноль продвижения к мышлению. Количество не переходило в качество. Что бы ни утверждали оптимисты.

Иллюзия, которая чуть не обманула мир

В мае 1997 года произошло событие, которое заставило миллионы людей поверить, что машина наконец научилась думать.

Нью-Йорк. Шестая и решающая партия матча-реванша между чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым и компьютером, созданным корпорацией, которую мы будем называть «Голубой гигант». Партия продлилась 19 ходов. Менее часа. Каспаров сдался, потрясённый. Машина выиграла матч со счётом 3 с половиной на 2 с половиной. Впервые в истории компьютер обыграл действующего чемпиона мира в полноценном матче.

Годом ранее, в Филадельфии, тот же компьютер выиграл у Каспарова первую партию, став первой машиной, победившей чемпиона в отдельной классической партии с турнирным контролем времени. Каспаров тогда написал: «Я чувствовал, я буквально ощущал новый вид интеллекта по ту сторону доски.» Его потрясла жертва пешки: ход, который казался «человечным», интуитивным, стратегическим.

Потом Каспаров поговорил с разработчиками. И иллюзия рассеялась.

Машина не воспринимала жертву пешки как жертву. Она просто просчитала на 6 ходов вперёд и «увидела», что материальный баланс восстановится. Тридцать 2 процессора и 400 80 специализированных шахматных чипов оценивали двести миллионов позиций в секунду. Перебирали варианты и выбирали лучший по заранее запрограммированным критериям.

Мюррей Кэмпбелл, один из ключевых создателей машины, признал: «Мы понимали, что чистый подход грубой силы не будет достаточен, чтобы обыграть чемпиона мира.» Команда добавила сложную функцию оценки, базу данных гроссмейстерских партий, расширения поиска. Но при всей изощрённости подхода машина не понимала, что играет в шахматы. Не знала, что Каспаров нервничает. Не испытывала азарта, когда выигрывала, и давления, когда проигрывала. Не могла объяснить свой ход на языке стратегии. Не могла применить свои «шахматные навыки» к любой другой задаче: ни к торговле, ни к логистике, ни к разговору за ужином.

Каспаров потребовал реванш. Создатели отказали и навсегда «отправили машину на пенсию». Двести миллионов позиций в секунду, и ноль понимания.

Вот что нас в этом поражает: мир увидел в победе машины подтверждение того, во что хотел верить, – что интеллект сводится к перебору вариантов. Но шахматный компьютер не опроверг уникальность человеческого мышления. Напротив – он её доказал. Победив грубой силой, машина продемонстрировала, насколько далека она от настоящего понимания.

Через 20 лет после матча Каспаров переосмыслит этот опыт и предложит концепцию «кентавра»: человек плюс компьютер сильнее, чем каждый по отдельности. Но в 1997 году осмыслить произошедшее было трудно. Мировые заголовки кричали: «Машина умнее человека!» На деле произошло нечто иное. Вершина вычислительной мощности конца XX века обыграла человека в игре с чётко определёнными правилами, полной информацией и конечным числом возможных позиций. Компьютер победил не мышлением, а его отсутствием: грубой перебирающей силой, которая компенсировала полное непонимание происходящего.

Шахматы были идеальной ареной для такой иллюзии. Полная информация: оба игрока видят все фигуры. Конечное число позиций: примерно 10 в 40 третьей степени, число огромное, но конечное. Чёткие правила, не допускающие толкования. Единственный критерий успеха: мат. Реальный мир не таков. В нём информация неполна, правила размыты, критериев успеха множество, и они противоречат друг другу. Машина, обыгравшая чемпиона мира в шахматы, не могла спланировать доставку пиццы в незнакомый район. Не потому что задача сложнее в вычислительном смысле. А потому что доставка пиццы требует понимания контекста, которого у машины не было.

Автоматизация без интеллекта

В 1804 году Жозеф Мари Жаккар запатентовал ткацкий станок, управляемый перфокартами. Каждая карта соответствовала одной строке рисунка. Отверстия определяли, какие нити поднимаются, а какие опускаются. Знаменитый тканый шёлковый портрет самого Жаккара потребовал 24 000 перфокарт, каждая с более чем тысячей позиций для отверстий. Это изображение иногда называют первой «программой» в истории.

Станок позволил неквалифицированному рабочему ткать узоры, которые раньше были доступны только мастерам. Но каждый узор был заранее задан человеком. Машина воспроизводила образец. Она не создавала нового. Жаккар получил за своё изобретение пенсию от Наполеона. Ткачи Лиона, потерявшие работу из-за станка, пытались его уничтожить. История повторит этот сюжет множество раз: машина забирает ручной труд, люди сопротивляются, но машина побеждает. Каждый раз. Кроме одного случая: машина не могла забрать мышление, потому что не умела мыслить.

Эта логика: человек создаёт инструкцию, машина выполняет, оставалась неизменной 170 лет. От перфокарт Жаккара к перфокартам вычислительных машин, от перфокарт к магнитным лентам, от лент к жёстким дискам, от дисков к облачным серверам. Носитель менялся. Принцип нет.

Стоит признать честно: устойчивость этого принципа поразительна. Мы привыкли считать, что технологии меняют всё. Но 170 лет смены носителей – от перфокарт до облака – не изменили самого главного: машина по-прежнему ждала, пока человек скажет ей, что делать. Не потому что инженеры были недостаточно талантливы. А потому что «приказать» и «понять, что нужно приказать» – задачи принципиально разной природы.

В 1972 году пятеро бывших сотрудников крупной компьютерной корпорации в Вальдорфе, Германия, основали компанию, которая станет крупнейшим поставщиком корпоративного программного обеспечения в мире. К 2020-м годам их системами планирования ресурсов предприятий пользовались более 400 тысяч клиентов. Девяносто 9 из 100 крупнейших компаний мира. Клиенты этих систем генерировали, по собственным оценкам компании, 87% мировой торговли. 300 миллионов облачных пользователей.

Впечатляющие цифры. Но что конкретно делают эти системы? Они автоматизируют транзакции. Стандартизируют процессы. Хранят данные. Обеспечивают целостность информации. Объединяют бухгалтерию, логистику, управление персоналом и производство в единый контур.

Чего они не делают? Не принимают решений. Ни одного нетривиального. Менеджеры по-прежнему выгружают данные из корпоративной системы в электронную таблицу, комбинируют с информацией из других источников, добавляют собственную интуицию и принимают решения вручную. Система описывает организацию как последовательность процедур. Всё, что не укладывается в процедуру, импровизация, контекст, суждение, остаётся за человеком.

По различным оценкам, от 50 до 70% внедрений систем планирования ресурсов не достигают заявленных целей. Не потому, что технология плоха. А потому что она фокусируется на автоматизации транзакций, а не на поддержке принятия решений. Самая успешная технология автоматизации бизнеса за 50 лет не создала ни одной единицы интеллекта. Она ускорила учёт. Мышление не затронула.

Вдумайтесь в иронию. Компания, основанная в 1972 году, создала систему, которой пользуются 99 из 100 крупнейших корпораций мира. Через эти системы проходит 87% мировой торговли. И при этом менеджеры каждый день выгружают данные из этих систем в электронную таблицу, чтобы принять решение. Потому что система хранит числа. А решение требует контекста, суждения, интуиции. Того, что машина не умела в 1804 году, когда Жаккар собирал свои перфокарты. И не научилась к 2020 году, когда корпоративные системы стали обрабатывать петабайты данных. Масштаб вырос в миллиарды раз. Качество осталось прежним: ноль понимания.

Закономерность, которую никто не называл

Вот что объединяет все эти истории.

1769: паровой двигатель снимает ограничение физической силы. Каждым станком управляет человек. 1804: станок Жаккара автоматизирует сложные узоры. Каждый узор создан человеком. 1882: электростанция демократизирует энергию. Каждое решение принимает человек. 1913: конвейер ускоряет производство в 8 раз. Потребность в менеджерах возрастает. 1946: ENIAC совершает 5 тысяч сложений в секунду. Ноль решений. 1972: корпоративные системы автоматизируют 87% мировой торговли. Каждое нетривиальное решение за человеком. 1997: двести миллионов шахматных позиций в секунду. Машина не понимает, что играет в шахматы.

7 строк. 300 лет. Один и тот же правый столбец.

Можно взглянуть на эту таблицу иначе. Каждая строка представляет собой колоссальные инвестиции, десятилетия труда, гений изобретателей, миллиарды долларов. Уатт работал над своим двигателем 20 лет. Тесла и Вестингауз рискнули состоянием. Тысячи инженеров создавали ENIAC. Сотни программистов и гроссмейстеров-консультантов строили шахматную машину. И в конце каждой строки один и тот же результат: машина стала мощнее, но не умнее. Быстрее, но не мудрее. Точнее, но не понятливее. Ни одна машина не пересекла границу между вычислением и мышлением. Между обработкой данных и пониманием. Между исполнением команды и принятием решения. Граница казалась абсолютной. Многие полагали, что она таковой и останется навсегда. Философы спорили о природе сознания. Нейробиологи утверждали, что мышление невоспроизводимо вне биологического субстрата. Инженеры тихо продолжали наращивать мощность вычислений, не решаясь обещать мышление.

В 1950 году Алан Тьюринг предложил свой знаменитый тест: сможет ли машина вести диалог так, чтобы человек не отличил её от собеседника? Тьюринг предсказал, что к 2000 году компьютеры с объёмом памяти около миллиарда битов смогут обманывать среднего судью в 30%х случаев после 5 минут разговора.

К 2000 году вычислительная мощность превзошла прогноз Тьюринга в миллионы раз. Память, в миллиарды. Но ни один компьютер не проходил тест даже на этом скромном уровне. Вычислительная мощность росла экспоненциально. Способность к мышлению оставалась на нуле. Это доказывает ключевой тезис: наращивание скорости вычислений не приближает к мышлению. Мышление качественно другое. Как ни ускоряй калькулятор, он не начнёт сочинять стихи.

Вот в чём состояла великая иллюзия компьютерной эры. Мы видели, как машины побеждают людей в шахматах, в телевикторинах, в распознавании образов. И каждый раз заголовки кричали: «Машина умнее человека!» На деле происходило другое. Машина оказывалась быстрее человека в одной узкой задаче. Побить человека в шахматах и понять, почему партнёр за ужином расстроен, требуют совершенно разных типов обработки информации. Первое доступно перебору. Второе требует того, что мы называем пониманием. А понимание оставалось недоступным.

Каждая технологическая революция усиливала руки. Ускоряла ноги. Обостряла зрение. Расширяла голос. Но мозг оставался нетронутым. Мышление оставалось «ручным трудом» в мире, где всё остальное давно автоматизировали. Машины дали нам силу, которой не было у богов из мифов. Скорость, о которой не мечтали путешественники. Память, превосходящую библиотеки цивилизаций. Но мыслить мы продолжали теми же полутора килограммами серого вещества, что и 60 000 лет назад. Каждый акт мышления по-прежнему требовал конкретного мозга, утомлявшегося к обеду, спящего по ночам, учившегося десятилетиями.

Станция Эдисона в 1882 году обслуживала 82 клиента. Через полвека электричество стало невидимой инфраструктурой, питающей миллионы домов. Путь от диковины до нормы занял 50 лет. Компьютеры проделали похожий путь: от 30-тонного ENIAC до смартфона в кармане. Но ни электричество, ни компьютеры не преодолели главного барьера. Они расширили возможности человека: видеть дальше, считать быстрее, помнить больше. Но мыслить за человека не научились.

Двести 20 лет от перфокарт Жаккара до облачных серверов. Носители сменились 10 раз. Принцип ни разу. Человек программирует. Машина исполняет. Ада Лавлейс в 1843 году сформулировала это с точностью, которая не потребовала ни одной поправки за полтора столетия: «Машина может делать лишь то, что мы умеем ей приказать.»

Текучка на заводе Форда в 1913 году и выгорание в технологических компаниях XXI века подчиняются одному закону. Конвейер Форда ускорил руки, но превратил работу в механическое повторение одной операции. Люди бежали. Форд платил деньгами за потерю осмысленности. Современные технологии ускорили обработку данных, написание кода, подготовку отчётов, но превратили интеллектуальную работу в бесконечный конвейер задач. Уровень профессионального выгорания в технологических компаниях достигает 40а-60%. Машины менялись. Человек, зажатый между ускоряющейся технологией и неизменным мозгом, оставался прежним. Решение Форда, компенсация деньгами, работало сто лет. Но к XXI веку стало ясно, что платить за монотонность можно бесконечно долго, а вот платить за выгорание мыслящих людей экономика больше не может себе позволить.

300 лет инноваций не создали ни одного устройства, способного мыслить. Но была одна область, которая шла другим путём. Она не пыталась построить думающую машину. Она пыталась организовать уже существующие мозги так, чтобы их совокупная мощность превышала сумму частей. Эта область называлась менеджментом. Единственная «технология» в истории, изначально нацеленная не на замену мускулов и не на ускорение вычислений, а на масштабирование самого мышления. На то, чтобы 10 голов работали как одна. Или как 20.

Попытка была гениальной. Но и у неё оказался свой потолок. О нём стоит рассказать.

Глава 5. Менеджмент как технология мышления

До двадцатого века слова «менеджер» не существовало.

Были хозяева. Были надсмотрщики. Были мастера и управляющие. Но менеджера, человека, чья единственная работа состоит в организации чужого мышления, не было. Потому что не было необходимости: мастерская из 10 человек не нуждалась в отдельном «мыслящем» специалисте. Хозяин и думал, и делал. Когда ломался станок, он решал, как чинить. Когда появлялся заказ, он определял цену. Когда нанимал подмастерье, он сам показывал, что делать.

Потом появились фабрики на тысячу рабочих. Железные дороги, связавшие континент, создали предприятия, работающие одновременно в десятках городов. Корпорации выросли до 10 тысяч сотрудников. Конгломераты до 100 тысяч. И обнаружилось, что хозяин физически не может думать за всех. Нужен был новый тип работника, человек, чьи руки свободны, а голова занята: планированием, координацией, контролем, решениями. Так родилась первая в истории профессия, созданная специально для масштабирования мышления. Профессия, которая к 20 первому веку охватит 13 с половиной миллионов человек только в одной стране. Профессия с медианной зарплатой 120 2 тысячи долларов в год, более чем вдвое выше средней. Профессия, генерирующая более 500 миллиардов долларов валового продукта ежегодно. Менеджмент стал индустрией. Индустрией мышления. Индустрией, которая, как мы увидим, тоже упёрлась в потолок.

История менеджмента занимает чуть более 100 лет. За это время он прошёл путь от секундомера Тейлора до самоуправляющихся команд. Каждый шаг был попыткой выжать из ограниченного числа человеческих мозгов максимум коллективного результата. Каждый шаг давал улучшение. И каждый упирался в одну и ту же стену.

От секундомера к знанию

В 1911 году Фредерик Тейлор опубликовал «Принципы научного управления» и совершил нечто, что многие считают одновременно гениальным и отвратительным. Он предложил отделить мышление от исполнения. Рабочий исполняет. Инженер думает. Мастер контролирует.

Самый знаменитый эксперимент Тейлора проходил на сталелитейном заводе в Бетлехеме, штат Пенсильвания, в 1898-1901 годах. Испано-американская война создала спрос на 80 тысяч тонн чугуна, хранившегося на складах. Рабочие перегружали в среднем 12 с половиной тонн чугунных чушек в день. Тейлор выбрал рабочего по имени Генри Нолл, которого в книге назвал «Шмидтом»: невысокого, жилистого пенсильванского немца, каждый вечер бежавшего домой строить себе дом. К Шмидту приставили «учёного менеджера», который командовал: «Подними чушку. Иди. Остановись. Отдыхай. Подними. Иди.» Шмидт начал перегружать 47 тонн в день. Почти четырёхкратный рост. Зарплата выросла с $1,15 до $1,85: на 60%.

Тейлор ликовал. Производительность на фабриках, внедривших его метод, вырастала на 30-50%. Но произошло кое-что фундаментальное: всё мышление было изъято у рабочего и передано менеджеру. Рабочий превратился в исполнительный механизм. Позже историки Чарльз Рег и Аморос Перрони проанализировали эксперимент и заключили, что «эта история, как она рассказана, не может быть правдой»: Тейлор, вероятно, приукрасил результаты. Профсоюзы восстали против системы, превращающей людей в машины. Гарри Браверман в 1974 году показал, как тейлоризм отделил замысел от исполнения, деградируя и деквалифицируя труд. К 1940-м годам научное управление в широком смысле вышло из моды.

Стоит признать честно: при всей жёсткости тейлоризма, его создатель заслуживает уважения за непреднамеренную честность. Он первым показал противоречие, которое менеджмент будет маскировать следующие сто лет: мышление нельзя отделить от человека, как деталь от станка, без того чтобы человек не начал разрушаться. Можно переместить решение. Нельзя переместить понимание.

Но принцип «мышление наверху, исполнение внизу» стал генетическим кодом корпорации на столетие вперёд.

У подхода Тейлора было ограничение, которое он предпочёл не замечать. Он считал, что справедливая оплата является единственным мотиватором и что рабочий, лишённый необходимости думать, будет счастлив получать больше денег за меньше решений. Реальность оказалась сложнее: люди, превращённые в живые станки, сопротивлялись. Текучесть росла. Профсоюзы бунтовали. Мозг, которому запрещено мыслить, находит способ выразить протест, даже если его хозяин не может объяснить почему. Но главное ограничение было в другом. Тейлоризм масштабировал исполнение, а не мышление. Инженер, написавший инструкцию, оставался одним мозгом. Если задач становилось больше, нужно было больше инженеров. Мышление перераспределялось, но не создавалось.

Питер Друкер пошёл дальше. В 1954 году вышла «Практика менеджмента», книга, которая создала менеджмент как самостоятельную профессию с особыми навыками и знаниями. Друкер сделал несколько вещей одновременно. Он дал название профессии. Определил её содержание: «тот, кто отвечает за результат через других людей». Предложил концепцию управления по целям: сдвиг от контроля процессов к управлению результатами. Менеджеры и сотрудники совместно ставят измеримые цели, затем сотрудник получает автономию в выборе способов их достижения.

В 1959 году Друкер ввёл термин, который определит экономику следующего столетия: «работник знаний». Человек, чей инструмент не молоток и не станок, а мозг. Чья продуктивность определяется не скоростью рук, а качеством мышления. Программист, аналитик, инженер, маркетолог, стратег. Управлять ими нельзя как фабричными рабочими: нельзя замерить секундомером, за сколько аналитик «думает правильно».

В 1999 году, за 6 лет до своей смерти, Друкер написал статью, которая была процитирована более полутора тысяч раз: «Продуктивность работника знаний: главный вызов». В ней он сформулировал проблему, которую менеджмент так и не решил: «Самый важный вклад менеджмента в двадцатом веке состоял в 50-кратном повышении производительности работника ручного труда. Самый важный вклад, который менеджмент должен сделать в XXI веке, это аналогичным образом повысить продуктивность работника знаний.» К 2026 году этот вызов по-прежнему без ответа.

Предсказание Друкера о росте числа работников знаний, впрочем, сбылось. К 2024 году, по данным Бюро трудовой статистики, профессиональные и управленческие работники составляют около 58% рабочей силы Соединённых Штатов. Более 90 миллионов человек, чья работа состоит в мышлении. И количество таких работников растёт быстрее среднего: компьютерные и математические специальности прибавляют более 10% за десятилетие при среднем росте занятости в 3%.

Задумайтесь: больше половины работающих людей в крупнейшей экономике мира получают зарплату за мышление. Не за движения рук, не за физическое присутствие, не за выполнение инструкций. За то, что происходит у них в голове. И продуктивность этой головы определяется биологией, которая не менялась 50 тысяч лет. Мы создали экономику, зависящую от ресурса, который не умеем масштабировать.

Друкер понял главное: мышление не стандартизируется. Его нужно организовать. И организация мышления сама по себе требует мышления. Рекурсия, из которой нет очевидного выхода.

Менеджер, по сути, является «вторым мозгом»: он думает не за себя, а за систему. Думает о том, кто, что и когда должен думать. Это мета-мышление, мышление о мышлении. Ни одна другая профессия в истории не ставила перед собой такой задачи. Врач лечит тело. Инженер строит машины. Учитель передаёт знания. Менеджер организует чужие мозги в систему, способную производить больше, чем каждый мозг по отдельности. Идея гениальная. Исполнение, как мы увидим, упирается в тот же потолок.

Элегантность иерархии и её цена

В 1923 году Альфред Слоан стал президентом «Дженерал Моторс», компании, которая представляла собой хаос: пересекающиеся бренды, отсутствие координации, надвигающийся финансовый кризис. Его решение было элегантным: дивизиональная структура. Каждая марка, «Шевроле», «Понтиак», «Олдсмобил», «Бьюик», «Кадиллак», отдельное подразделение со своим руководителем. Руководитель подразделения думает о своём бренде. Слоан думает обо всей компании. Мышление распределено по уровням.

Это работало блестяще. К 1954 году «Дженерал Моторс» контролировала 54% автомобильного рынка Соединённых Штатов. В 1965 году: 734 600 сотрудников, $20,5 млрд выручки, $2,126 млрд чистой прибыли, крупнейшая сумма, когда-либо объявленная американской компанией на тот момент. Билл Гейтс назвал автобиографию Слоана «лучшей книгой, если можно прочитать только одну книгу о бизнесе».

Идея Слоана разошлась повсюду: дивизиональные структуры, матричные организации, бизнес-единицы. Каждая была попыткой распределить мышление так, чтобы один мозг не становился бутылочным горлышком. Каждая работала. До определённого масштаба. А потом информационные потери между уровнями начинали перевешивать выгоды от распределения.

Мы убеждены, что в этом парадоксе скрыта фундаментальная истина о природе организаций. Иерархия – не ошибка дизайна и не пережиток прошлого. Это лучший ответ, который человечество нашло на вопрос «как координировать тысячи мозгов?». Просто у этого ответа есть встроенный предел – и предел определяется не схемой на бумаге, а биологией тех, кто в ней работает.

Но иерархия, при всей её элегантности, является компромиссом. Каждый уровень работает как фильтр. Информация, поднимающаяся снизу, на каждом этаже упрощается. Сигнал с рынка, например «клиенты жалуются на качество пластика в левой дверной ручке третьего ряда модели Х», к моменту достижения генерального директора превращается в «показатели удовлетворённости снизились на 2%». Нюанс потерян. Решение принимается на основе агрегированных данных, а не реальности.

В 1933 году парижский консультант по управлению В. А. Грейкунас опубликовал статью, в которой математически доказал то, что управленцы чувствовали интуитивно. Грейкунас выделил 3 типа отношений: прямые индивидуальные, прямые групповые и перекрёстные между подчинёнными. Его формула показала экспоненциальный рост сложности: при 4 подчинённых руководитель управляет 40а четырьмя отношениями. При пяти, уже ста. При шести, двести 20ю двумя. Добавление одного человека от 5 к 6 увеличивает число отношений на сто 22%. Грейкунас рекомендовал не более 5 подчинённых для руководителей высшего уровня. Ключевой ограничивающий фактор: конечный объём человеческого внимания.

Сопоставьте это с числом Данбара из второй главы: 150 человек, предел осмысленных социальных связей для одного мозга. 2 цифры, полученные разными методами в разные эпохи, указывают на одно и то же: пропускная способность человеческого неокортекса задаёт жёсткий потолок управления.

Чем больше уровней в иерархии, тем больше потери информации. Чем меньше уровней, тем больше нагрузка на каждый мозг. Идеального решения нет. Есть только выбор между перегрузкой и искажением. Решение, спускающееся сверху, проходит те же фильтры в обратном направлении. Генеральный директор говорит: «Нам нужно быть ближе к клиенту.» Вице-президент интерпретирует: «Увеличить число контактных точек.» Директор понимает: «Нанять больше менеджеров по работе с клиентами.» Рядовой сотрудник получает задачу: «Звонить каждому клиенту раз в неделю.» Между исходной мыслью и конечным действием 6 интерпретаций. Каждая отклоняется от оригинала. Испорченный телефон встроен в саму архитектуру управления.

Замороженное мышление

Второй великий инструмент менеджмента, процессы, стандарты и ключевые показатели эффективности, по сути представляет собой мышление, законсервированное в правилах.

«Если клиент обратился с жалобой, зарегистрируй заявку, классифицируй по категории, передай ответственному в течение 2 часов, ответь в течение 24.» Этот процесс когда-то был чьим-то решением, чьей-то мыслью. Её «заморозили» в регламенте, и теперь она работает автоматически, без необходимости думать каждый раз заново.

Числовые показатели, ещё одна форма заморозки. «Время ответа на запрос не более 24 часов». «Конверсия не ниже 3%». «Удовлетворённость клиента не ниже 85%». Числа заменяют суждение. Не нужно решать, хорошо ли работает отдел продаж, достаточно посмотреть на показатели.

Стандартизация экономит колоссальный объём мышления. Сеть ресторанов быстрого питания кормит 69 миллионов человек ежедневно в 100 странах и делает это стабильно, потому что каждый процесс стандартизирован до секунды. Температура масла для картофеля. Время приготовления основного блюда. Размер улыбки кассира. 200 000 ресторанов работают по одной «замороженной мысли».

Армия работает по тому же принципу. Устав, это замороженное мышление поколений генералов. Рядовой солдат не думает, стрелять ли по команде. Он выполняет устав. Пилот гражданской авиации не импровизирует при отказе двигателя. Он выполняет чек-лист, написанный десятилетия назад на основании чьей-то трагической ошибки. Замороженное мышление спасает жизни ежедневно.

Но замороженная мысль не адаптируется. Рынок изменился, стандарт нет. Клиент хочет необычное, процесс не предусматривает. Мир ускорился, регламент вчерашний. Стандартизация блестяща для стабильного мира. В турбулентном она становится якорем.

Скажем прямо: стандартизация – это сделка с дьяволом. Организация обменивает гибкость на предсказуемость, адаптивность – на масштаб. Пока мир стабилен, сделка выгодна. Но мир ускоряется каждый год, и «замороженное мышление» устаревает быстрее, чем организации успевают его «разморозить» и заморозить заново.

Менеджеры тратят на непосредственное управление командой лишь 6% времени, хотя сами оценивают эту долю в 24–29%. Координация и взаимодействие отнимают от 35 до 50%. У работников знаний эта доля доходит до 60–80%. Время, потраченное на координацию, выросло более чем на 50% за последние 20 лет. Почти 3 четверти рабочего времени менеджеров уходит на задачи, не связанные напрямую с управлением талантами или созданием ценности. Люди, нанятые думать, большую часть дня тратят на согласование, кто о чём должен думать.

Масштаб проблемы в цифрах

Чтобы понять, насколько велика зависимость экономики от человеческого мышления, взглянем на цифры.

В Соединённых Штатах 13,6 миллиона человек официально заняты на управленческих должностях. Это 7,1% от общей занятости. Медианная зарплата менеджера: $122 000 в год, более чем вдвое выше медианы по всем профессиям. Сектор «управление компаниями и предприятиями» генерирует $539 млрд долларов номинального валового продукта ежегодно.

Гэри Хэмел и Микеле Занини подсчитали в 2016 году, что избыточная бюрократия обходится американской экономике в более чем 3 триллиона долларов в год потерянного экономического выпуска. Примерно 17% валового продукта. 3 триллиона. Для сравнения: это больше валового продукта Великобритании. Триллионы долларов уходят не на создание ценности, а на координацию создателей ценности. На то, чтобы один мозг знал, что делает другой. На то, чтобы решение, принятое на шестом этаже, добралось до первого без искажений. На то, чтобы левая рука корпорации знала, что делает правая. На совещания, отчёты, согласования, утверждения, ревью, комитеты. На мышление о мышлении вместо мышления о деле.

Совещания заслуживают отдельного разговора. По различным оценкам, непродуктивные совещания обходят американскому бизнесу от $37 до $375 млрд ежегодно. Работники знаний посещают в среднем 62 совещания в месяц. Топ-менеджеры проводят более 23 часов в неделю на встречах. 71% совещаний признаётся непродуктивным. 65% старших руководителей говорят, что совещания мешают им выполнять собственную работу. Исследования показывают, что сокращение совещаний на 40% даёт рост продуктивности на 71%.

Вот что нас в этом поражает: все знают, что совещания неэффективны. Руководители знают. Сотрудники знают. Исследования доказывают это с избыточной убедительностью. И ничего не меняется – потому что альтернативы нет. Пока единственным носителем мышления остаётся человеческий мозг, синхронная встреча остаётся единственным надёжным способом убедиться, что два мозга думают об одном и том же.

Совещание, по своей сути, является синхронной шиной данных: 8 человек вынуждены передавать информацию последовательно, через голосовой канал с пропускной способностью примерно 150 слов в минуту. При этом человек способен обрабатывать текст втрое быстрее. 23 часа в неделю, потраченные топ-менеджером на эту «медленную шину», это 23 часа, когда его мозг не думает, а ждёт своей очереди говорить. Архитектурно неэффективный способ координации мышления, но другого за тысячелетия так и не придумали.

Вот ирония: менеджмент, созданный для масштабирования мышления, сам поглощает всё больше мышления. Чем больше организация, тем больше людей занято не созданием ценности, а координацией тех, кто её создаёт. Чем сложнее продукт, тем больше совещаний. Чем быстрее рынок, тем чаще нужно пересматривать стандарты, а пересмотр стандартов сам по себе требует мышления. Координационный налог растёт быстрее, чем система, которую он координирует. В какой-то момент организация начинает тратить больше мозговых ресурсов на управление собой, чем на работу с клиентами.

Признание предела

В феврале 2001 года 17 разработчиков программного обеспечения собрались на горнолыжном курорте Сноуберд в горах штата Юта и подписали манифест, ставший одним из самых цитируемых документов в истории управления. 4 ценности, 12 принципов. Документ уместился на одной странице.

Что они на самом деле сказали? Они сказали: традиционный менеджмент слишком медленный. Иерархия фильтрует, стандарты не успевают, процессы тормозят. Нужно вернуть мышление туда, где оно нужнее всего, к людям, которые делают работу. Самоорганизующиеся команды. Короткие итерации. Быстрая обратная связь.

Манифест был признанием того, что менеджмент как технология масштабирования мышления достиг потолка. Не потому что плохо спроектирован. А потому что материал, из которого строится, человеческий мозг, имеет фиксированные ограничения. Нельзя ускорить операционную систему, если процессор работает на максимальной частоте. Можно только оптимизировать код. Но рано или поздно оптимизация упирается в физику.

Но одного признания недостаточно, чтобы преодолеть биологию. Данные подтверждают: по результатам масштабного исследования проектов в сфере информационных технологий, лишь 31% проектов завершаются успешно, в срок, в бюджет, с полным объёмом. 50% «проблемные»: превышение бюджета, сроков или неполный объём. 19% проваливаются полностью. Для крупных проектов доля успеха падает ниже 10%. Гибкие методологии разработки повышают шансы на успех в 3 раза по сравнению с каскадными, но даже при этом 2 трети проектов не достигают идеала.

За манифестом гибких методологий последовали всё более радикальные эксперименты. В 2012 году была опубликована структура работы одной шведской музыкальной компании: «отряды» и «племена», попытка заменить иерархию сетью. Реальность оказалась прозаичнее: бывший сотрудник описал эту модель как «только амбицию, а не реальность» и наблюдал «организационный хаос», после которого компания постепенно перешла к более традиционным управленческим структурам.

В 2013 году Тони Шей, руководитель онлайн-магазина обуви с полутора тысячами сотрудников, решил отменить менеджмент, вдохновившись холакратией, системой распределённого управления через «круги» и «роли» без иерархии и титулов. К марту 2015 года Шей выдвинул ультиматум: примите новый порядок или уходите с трёхмесячным пособием. Двести 10 человек, 14%, ушли сразу. К январю 2016 уже двести 60, 18%. Стоимость внедрения составляла от 50 тысяч до полумиллиона долларов. Радикальный эксперимент показал: даже при полной ликвидации иерархии компания не смогла масштабировать мышление. Она просто перераспределила координацию, сделав её менее предсказуемой. Когда менеджеров убрали, решения не исчезли. Их приняли на себя те же люди, только без структуры, без опыта управления и без ясного понимания, кто за что отвечает. Мышление не прибавилось. Координация усложнилась.

Были и обнадёживающие примеры. В Нидерландах медбрат Йос де Блок в 2006 году основал компанию по уходу на дому, построенную на радикальной идее: команды из десяти-12 медсестёр сами решают, как ухаживать за 5юдесятью пациентами в своём районе. Никакого центрального планирования. Результат: более 10 тысяч специалистов в девятистах 50 командах. Административные расходы 7% против 25 у конкурентов. Аудиторы подсчитали: если вся система здравоохранения страны перейдёт на эту модель, экономия составит 40%. 4жды лучший работодатель Нидерландов. Удовлетворённость персонала почти 9 баллов из десяти. Система работает. Пациенты довольны. Медсёстры счастливы. Бюрократия минимальна. Но есть нюанс: команды работают только в определённом масштабе. Когда организация пытается вырасти за пределы нескольких тысяч человек, координация снова становится проблемой. Без формальных структур решения начинают дублироваться, конфликты ресурсов нарастают, а общее направление размывается.

Но присмотритесь к масштабу. 10-12 человек в команде. Именно тот размер, который укладывается в формулу Грейкунаса. Самоуправление работает, но ровно до тех пор, пока группа достаточно мала, чтобы человеческий мозг мог отслеживать все связи. Масштабируется модель, не мышление.

Крупнейший переработчик томатов в мире, калифорнийская компания с выручкой более миллиарда долларов, работает вообще без менеджеров. Каждый из 500 50 штатных сотрудников самостоятельно выбирает 7-12 коллег для координации. Компенсация на основе оценки коллег. Это впечатляет. Но это пятьсот 50 человек. Не 50 тысяч. Не пятьсот тысяч. Попробуйте масштабировать самоуправление на 300 тысяч сотрудников, и вы получите ровно то, от чего пытались уйти: хаос, требующий иерархии.

Все эти эксперименты, от гибких методологий до холакратии и бирюзовых организаций, объединяет одна закономерность. Каждый из них пытается решить проблему распределения ограниченного мышления. Перенести решения ближе к месту действия. Убрать промежуточные уровни. Сократить потери на координацию. И каждый добивается частичного успеха: маленькие команды работают лучше, плоские структуры быстрее реагируют, самоуправление снижает издержки. Но ни один из них не увеличивает совокупный объём мышления в системе. Это как переставлять мебель в комнате: можно расставить удобнее, но площадь комнаты не изменится. Потому что мозгов столько, сколько есть. Каждый мозг устаёт через 6 часов. Каждый удерживает 7 плюс-минус 2 потока. И ни одна организационная схема, как бы красиво она ни была нарисована на флипчарте, не способна изменить эту биологию.

Рекурсия, из которой нет выхода

Вот итог 100 лет менеджмента, сформулированный самим Друкером в 1999 году: «Самый важный вклад менеджмента в двадцатом веке состоит в 50-кратном повышении производительности работника ручного труда. Самый важный вклад, который менеджмент должен сделать в XXI веке, это аналогичным образом повысить продуктивность работника знаний.»

К 2026 году этот вызов остаётся без ответа. Рост производительности в Соединённых Штатах с 2008 года составлял лишь 1,24% ежегодно. Менеджмент сделал всё, что мог. Тейлор разделил мышление и исполнение. Слоан масштабировал мышление через структуру. Друкер превратил мышление в профессию. Гибкие методологии попытались вернуть мышление к исполнителям. Холакратия попыталась вообще убрать иерархию. Самоуправление работает в маленьких командах. Ни одна из этих попыток не решила фундаментальную проблему: менеджмент координирует существующие мозги, но не создаёт новые.

Менеджмент по отношению к организации подобен операционной системе по отношению к компьютеру. Тейлор написал первую, монолитную, однозадачную: одна команда, одна задача. Слоан создал многозадачную: несколько процессов работают параллельно под управлением единого ядра. Гибкие методологии попытались создать распределённую, без единого «владельца». Но какой бы ни была операционная система, она ограничена скоростью процессора. А процессор, человеческий мозг, не обновлялся 200 000 лет.

Машины сняли ограничение силы. Электричество сняло ограничение энергии. Компьютеры сняли ограничение вычислений. Менеджмент попытался снять ограничение мышления и продвинулся дальше всех: от мастерской в 10 человек до корпорации в 300 тысяч. Но даже он упёрся в биологию.

Менеджмент величайшее изобретение для организации мышления. Он создал мир корпораций, государственных аппаратов, глобальных цепочек поставок. Но он координирует мозги. Он не создаёт новые. Он оптимизирует распределение ограниченного ресурса, но не увеличивает его количество. Тейлор мог заставить Шмидта перегружать вчетверо больше чугуна. Но не мог заставить его думать вчетверо быстрее. Слоан мог выстроить структуру на семьсот тысяч сотрудников. Но каждый из этих 700 тысяч оставался одним мозгом с теми же биологическими ограничениями. Друкер превратил мышление в профессию. Но профессионал мышления устаёт ровно так же, как непрофессионал: через 4-6 часов глутамат в префронтальной коре достигает токсичных концентраций, и качество решений падает независимо от титула, опыта и диплома.

Вот что поразительно: величайший теоретик менеджмента двадцатого века построил всю свою систему на допущении, которое сам же и сформулировал. Ресурс знаний находится между ушами работника и принадлежит только ему. Компания может нанять этот ресурс, но не может его скопировать, масштабировать или запустить в 2 смены. Когда знание сконцентрировано в одной голове, потеря этой головы означает потерю знания. Менеджмент координирует людей. Но координация людей подчиняется тем же ограничениям, что и сами люди. Улучшить координацию можно. Превзойти биологию координацией нельзя.

Результат: к началу 20 первого века всё вокруг ускорялось. Производство быстрее. Логистика быстрее. Коммуникации мгновенные. Финансовые операции за микросекунды. Данные измеряются петабайтами в секунду. А мышление, тот единственный ресурс, которому подчиняется всё остальное, работало с той же скоростью, что при Друкере. Что при Тейлоре. Что при Сократе. Разрыв нарастал.

В 1911 году Тейлор стоял с секундомером и верил, что научное управление решит проблему эффективности навсегда. В 1954 году Друкер верил, что управление по целям раскроет потенциал работников знаний. В 2001 году 17 программистов верили, что гибкие методологии ускорят разработку. Каждое поколение решало проблему предыдущего и обнаруживало новую, но стена оставалась той же: биологический потолок мышления.

К 20 первому веку этот разрыв между скоростью мира и скоростью мышления стал настолько очевидным, что игнорировать его дальше было невозможно. Это нарастание заслуживает отдельного разговора. Потому что именно здесь, в точке, где скорость мира окончательно обогнала скорость мышления, начинается история, ради которой написана эта книга.

Менеджмент довёл координацию человеческого интеллекта до предела. Тейлор стандартизировал действия. Слоан стандартизировал решения. Друкер стандартизировал мышление. Каждый следующий шаг поднимал потолок. И каждый обнаруживал, что потолок определяется не методологией, не структурой, не культурой. Потолок определяется биологической пропускной способностью человеческого мозга. Менеджмент оптимизировал мышление. Он позволил сотням тысяч голов работать как единый организм. Но он так и не создал ни одной дополнительной головы. И когда количество задач, требующих мышления, начало расти быстрее, чем количество доступных голов, менеджмент обнаружил свой фундаментальный предел.

Глава 6. Всё ускорялось, кроме интеллекта

В 1976 году в Лос-Аламосскую национальную лабораторию привезли суперкомпьютер «Крей-1». Машина весила 5,5 тонн, потребляла 115 киловатт электричества и выполняла 160 миллионов операций с плавающей запятой в секунду. Стоила почти 8 миллионов долларов, что на сегодняшние деньги составляет 41 млн. Каждый экземпляр собирался вручную в течение года. Это был самый быстрый вычислительный аппарат на планете. И он оставался таковым 5 лет.

В 2025 году один ускоритель «Блэквелл Б200» компании «Нвидиа» выполняет 45 триллионов операций с плавающей запятой в секунду. Это в 281 000 раз быстрее «Крей-1». Не суперкомпьютер, а один чип. Размером с ладонь.

А суперкомпьютер «Эль-Капитан», запущенный в ноябре 2024 года, достигает производительности 1,742 экзафлопс. Это означает, что за одну секунду он выполняет столько операций, сколько «Крей-1» выполнил бы за 10,9 триллиона секунд. Рост вычислительной мощности за 48 лет: почти в 11 триллионов раз.

А скорость человеческого мышления?

В декабре 2024 года нейробиологи Цзеюй Чжэн и Маркус Мейстер из Калифорнийского технологического института опубликовали в журнале «Нейрон» работу с провокационным названием: «Невыносимая медленность бытия: почему мы живём на скорости 10 бит в секунду?» Они проанализировали данные по чтению, набору текста, игре на фортепиано, решению кубика Рубика, шахматам. Результат оказался одинаковым: сознательная обработка информации человеческим мозгом происходит со скоростью примерно 10 бит в секунду.

Не мега, не гига, не тера. Просто 10.

Это скорость, с которой вы сейчас читаете эту строку. Скорость, с которой опытный пианист играет. Скорость, с которой чемпион мира по шахматам обдумывает ход. Великий магистр думает не быстрее начинающего, он думает точнее. Но скорость обработки информации одна и та же: 10 бит в секунду. С тех пор, как Сократ задавал вопросы на афинской агоре.

Мозг содержит более 85 млрд нейронов. Каждый из них способен передавать более 10 бит в секунду индивидуально. Но совокупный сознательный выход всей этой системы всё равно ограничен десятью битами. Исследователи объясняют это эволюцией: ранние нервные системы формировались для навигации, для последовательного выбора маршрута к еде или от хищника. Мозг до сих пор мыслит маршрутами, обрабатывая одну развилку за другой, а не все сразу.

При этом сенсорные системы мозга принимают около миллиарда бит в секунду. Глаза, уши, кожа, вестибулярный аппарат. Вход: миллиард. Выход: 10. Разрыв в сто миллионов раз. Мейстер назвал это «самым большим необъяснённым числом в нейронауке».

Человеческая речь передаёт информацию со скоростью около 40 бит в секунду, и эта цифра не зависит от языка. Кросс-лингвистические исследования показали: носители быстрых языков, таких как японский, компенсируют скорость меньшей информационной плотностью слогов. Итоговая пропускная способность одинакова повсюду. Биология одна.

11 триллионов раз вырос потенциал вычислений. Ноль процентов вырос потенциал мышления. Самый драматичный разрыв в истории технологий.

Всё дешевеет, кроме думания

Стоимость одного гигафлопса в 1984 году составляла $18 750 000. В 1997 году: тридцать тысяч. В 2000 году: тысяча. К 2017 году цена упала до 3 центов. Падение в 625 000 000 раз за 33 года.

Число транзисторов на кристалле выросло с 2 300 у процессора «Интел 4004» в 1971 году до 208 миллиардов у «Б200» в 2025 году. Рост в 90 миллионов раз. В 1965 году Гордон Мур опубликовал в журнале «Электроникс» наблюдение: число транзисторов на кристалле удваивается каждый год. 10 лет спустя он скорректировал прогноз до удвоения каждые 2 года. Закон выполнялся с точностью часового механизма более полувека. Ни один другой технологический параметр в истории не демонстрировал такой устойчивой экспоненты.

Положите рядом 2 графика. Первый: вычислительная мощность с 1976 по 2025 год. Кривая взлетает так круто, что нижние значения неразличимы на фоне верхних. Второй: скорость сознательного мышления человека за тот же период. Горизонтальная линия. Абсолютно плоская. 10 бит в секунду в 1976 году. 10 бит в секунду в 2025 году. Если бы речь шла о 2 видах на одном графике эволюции, второй вид считался бы вымершим.

Вычислительные мощности для обучения систем искусственного интеллекта за 5 лет, с 2020 по 2025 год, выросли почти в 16 тысяч раз. Удвоение каждые 5 месяцев. Значительно быстрее классического закона Мура. Это означает, что разрыв между вычислениями и мышлением ускоряется. Не просто растёт. Ускоряется.

Вычислительные мощности для обучения систем искусственного интеллекта за 5 лет с 2020 по 2025 год выросли почти в 16 тысяч раз. Удвоение каждые 5 месяцев, значительно быстрее классического закона Мура.

А стоимость часа работы квалифицированного аналитика? Она росла. Ежегодно. Потому что аналитик думает тем же мозгом, что и его коллега 30 лет назад. Только мозгов на рынке не стало больше. Вычисления подешевели в 600 миллионов раз. Мышление подорожало. Экономика выстроила себе зависимость от ресурса, который не поддаётся удешевлению.

Мир создаёт 181 зеттабайт данных в год. В 2010 году было 2 зеттабайта. Рост в 90 раз за 15 лет. Ежедневно генерируется около 500 млн терабайт новых данных. 90% всей информации, накопленной за историю человечества, было создано за последние 2 года.

И какой процент этих данных реально анализируется? Менее пяти. 67% корпоративных данных вообще не используются. Не потому, что не хватает серверов или алгоритмов. Потому что каждый аналитический вывод из данных требует человека, который посмотрит на число и решит, что оно означает. Данные копятся быстрее, чем мозги способны их осмыслить. Корпоративные данные растут на 42% в год. Количество аналитиков растёт на единицы процентов. Разрыв увеличивается каждый квартал.

Скажем прямо: мы построили цивилизацию данных, не построив цивилизацию анализа. Это всё равно что возвести нефтеперерабатывающий завод мощностью в миллион баррелей и обнаружить, что перегонять нефть по-прежнему приходится вручную, ведро за ведром. Проблема не в инвестициях и не в стратегиях. Проблема в том, что единственный инструмент осмысления данных – человеческий мозг – не масштабируется.

Автоматизация всего, кроме решений

Роботы на заводах «Тойоты» сваривают кузов за секунды. Алгоритмы высокочастотной торговли совершают сделку за 5 микросекунд. На складах «Амазон» работает более миллиона роботов, которые участвуют в обработке 75% всех заказов. Логистические центры нового поколения снижают затраты на 25% в пиковые периоды. По оценкам «Морган Стэнли», если к 2030 году 30% заказов в Соединённых Штатах пройдут через полностью роботизированные центры, экономия составит от 4 с половиной до 9 миллиардов долларов в год.

Всё это мгновенно, автоматически, без участия человека.

Обратите внимание: каждая из этих систем устранила человека из цепочки исполнения. Робот не ждёт, пока сварщик проснётся. Алгоритм не берёт обеденный перерыв. Логистическая система не болеет и не увольняется. Исполнение стало машинным. Но ни один из этих роботов и алгоритмов не решает, какую модель автомобиля производить, какую ценовую стратегию выбрать, на какой рынок выходить. Решения по-прежнему принадлежат людям. Каждое нетривиальное суждение, каждое взвешивание последствий, каждый выбор между двумя неочевидными вариантами ждёт человеческий мозг.

А сколько времени нужно, чтобы принять стратегическое решение в той же «Амазон»? Джефф Безос в 2004 году ввёл формат шестистраничной записки: каждая стратегическая идея представляется в виде плотного текста с полными предложениями. Слайды запрещены. Прилагательные заменяются данными. Написание такой записки занимает до недели. Перед совещанием все присутствующие 30 минут молча читают. Потом обсуждают.

Безос объяснял: «Полные предложения сложнее писать. В них есть глаголы. Абзацы имеют тематические предложения. Невозможно написать шестистраничную записку с нарративной структурой и не иметь ясного мышления».

Склад: миллион роботов обрабатывают миллион посылок в час. Стратегия: одна записка за неделю. Исполнение со скоростью конвейера. Мышление со скоростью чернил. Самая технологически продвинутая компания мира упирается в скорость чтения.

И «Амазон» здесь не исключение, а образец. Она честнее большинства: признаёт, что мышление занимает время, и выстраивает процесс вокруг этого факта. Большинство компаний делают вид, что быстрый инструмент означает быстрое решение. Поставили панель аналитики, значит, решения стали быстрее. Но панель только ускоряет доставку данных до глаз менеджера. Что происходит после того, как данные достигли глаз? Мозг обрабатывает их со скоростью 10 бит в секунду. Панель ничего не изменила. Она сделала данные доступнее. Но доступность данных и способность их осмыслить совершенно разные вещи. Библиотека Конгресса США содержит более 170 миллионов единиц хранения. Любая из них доступна. Это не означает, что кто-то способен осмыслить их все.

Вся логика цифровой трансформации строилась на неявном допущении: если данные станут доступнее, решения станут лучше. Это оказалось верно только наполовину. Данные действительно стали доступнее. Решения не стали ни быстрее, ни лучше, потому что ограничением была не доступность данных, а скорость мозга, который их анализирует.

По данным «Маккинзи», 61% руководителей высшего звена тратит более 30% рабочего времени на принятие решений. Из этого времени 54% расходуется неэффективно. Больше половины мыслительного ресурса высших управленцев уходит впустую. При этом компании, которые научились принимать быстрые и качественные решения, вдвое чаще получают финансовую отдачу выше 20% от крупных инвестиций. Скорость и качество мышления прямо определяют финансовый результат. И именно этот ресурс невозможно ускорить аппаратно.

Стоит признать честно: десятилетиями бизнес инвестировал триллионы в ускорение всего, что окружает решение, – сбора данных, доставки отчётов, визуализации, – но ни цента в ускорение самого решения. Потому что ускорять было нечего. Биологический мозг не принимает апгрейдов. Индустрия оптимизировала всё вокруг единственного звена, от которого зависит результат, – и не трогала само звено.

Трансформация, которая ничего не трансформировала

«Цифровая трансформация» стала мантрой последних 20 лет. Системы управления клиентами. Системы управления ресурсами предприятия. Облачные сервисы по подписке. Панели аналитики, чат-боты, мессенджеры, автоматизация документооборота.

Цифровизация ускорила всё, что можно представить в виде данных. Документы подписываются за минуту. Счета выставляются автоматически. Маркетинговые рассылки уходят по триггерам. Отчёты собираются нажатием кнопки.

Но главного не трансформировала: способность организации думать.

«Маккинзи» в 2023 году обнаружила, что менеджеры среднего звена тратят лишь 23% времени на стратегическую работу. Остальное: 27% на управление сотрудниками, 31% на индивидуальную работу, не связанную с управлением, и 18% на административные задачи. 3 четверти рабочего дня менеджера уходит не на то, ради чего его наняли.

Работники знаний тратят 2 полных рабочих дня в неделю на совещания и электронную почту. Топ-менеджеры проводят более 23 часов в неделю на встречах. 71% совещаний признаётся непродуктивным. Непродуктивные совещания обходятся американскому бизнесу в сумму от 37 до 375 миллиардов долларов ежегодно.

Координационная нагрузка за последние 20 лет выросла более чем на 50%. У работников знаний координация занимает до 60-80%ов времени. Люди тратят всё больше мыслительных ресурсов не на создание ценности, а на согласование с другими людьми, которые тоже тратят мышление на согласование.

Вот парадокс цифровой эпохи: инструменты стали быстрее, а работа не стала продуктивнее. Мессенджер заменил электронную почту, но количество прерываний выросло. Видеоконференции заменили командировки, но менеджер по-прежнему сидит в звонках по 6 часов в день, потому что без его мозга ничего не решается. Электронные документы заменили бумагу, но документы всё ещё пишет человек. Цифровые инструменты ускорили передачу решений. Но не ускорили их принятие. Скорость трубы выросла. Скорость воды в ней осталась прежней.

Исследование «Харвард Бизнес Ревью» показало, что время, которое работники знаний тратят на коллаборацию и координацию, выросло на 50% за последние 20 лет. Сотрудники, обладающие уникальной экспертизой, оказались перегружены запросами коллег, ведь если мозг один, а задач становится больше, каждый дополнительный запрос отнимает время у всех остальных. Организации столкнулись с тем, что их самые ценные работники стали и самыми перегруженными. Классическая трагедия общего ресурса: каждый обращается к эксперту, потому что это рационально для него лично, но суммарная нагрузка превышает возможности одного мозга.

А процент провалов цифровых трансформаций? По данным «Бостон Консалтинг Груп» за 2024 год, лишь 30% крупных технологических программ завершаются в срок, в рамках бюджета и запланированного объёма. Лишь 35% цифровых трансформаций достигают поставленных целей. 3 четверти корпоративных преобразований не окупают вложений.

Вот что нас в этом поражает: компании тратили миллиарды на «цифровую трансформацию», искренне веря, что проблема в технологиях. Но технологии работали исправно. Системы внедрялись. Данные собирались. Панели мигали зелёным. Трансформации проваливались не потому, что инструменты были плохими, а потому, что задачу формулировали неверно. Ускоряли доставку информации, а нужно было ускорять её осмысление.

В 1987 году нобелевский лауреат по экономике Роберт Солоу произнёс фразу, которая стала крылатой: «Компьютерную эпоху можно увидеть повсюду, кроме статистики производительности». Прошло почти 40 лет. Парадокс Солоу до конца так и не разрешён. Компьютеры повсюду. Производительность мышления не выросла. Триллионы долларов инвестиций в цифровизацию, и менеджер среднего звена по-прежнему принимает ключевые решения на основе интуиции, опыта и тех же 10 бит в секунду, что и его предшественник 30 лет назад. Единственное отличие: современный менеджер получает в 1 000 раз больше данных, чем способен переварить.

Герберт Саймон предсказал причину ещё в 1971 году, за полвека до эпохи больших данных: «В мире, богатом информацией, изобилие информации означает нехватку чего-то другого: дефицит того, что информация потребляет. А потребляет она довольно очевидную вещь: внимание своих получателей». Информация росла экспоненциально. Внимание оставалось фиксированным. Чем больше данных поступало на восьмиполосное шоссе, тем длиннее становилась пробка перед единственной будкой кассира.

Представьте это шоссе конкретно. 8 полос, по которым поток данных движется со скоростью 300 километров в час. Дорога всё шире, асфальт всё ровнее, машины всё быстрее. Но в конце одна будка оплаты с одним кассиром, который принимает монеты по одной. Это мозг менеджера, который должен принять решение. Неважно, сколько полос вы добавите. Каждая новая цифровая система добавляет полосу. Каждая панель аналитики направляет новый поток данных. Но кассир один. И работает со скоростью 10 бит в секунду. Пробка неизбежна.

Но до поры до времени пробку можно было терпеть. Когда мир двигался медленно, 10 бит в секунду хватало. Ремесленнику восемнадцатого века не требовалось анализировать петабайты. Управляющему завода начала двадцатого хватало отчёта на одной странице. Менеджеру шестидесятых годов было достаточно еженедельной сводки. Но с каждым десятилетием поток данных нарастал, а пропускная способность будки оставалась прежней. К двадцатым годам XXI века диспропорция стала гротескной. Шоссе расширилось до 8 полос, а будка оплаты по-прежнему работала в режиме ручной кассы.

Закон узкого места

В физике есть простой принцип: скорость потока определяется самым узким местом. Неважно, насколько широка река. Если на пути плотина с одним шлюзом, вся река течёт со скоростью одного шлюза.

Экономика последних 50 лет напоминала реку, которая расширялась экспоненциально. Производство ускорялось. Логистика ускорялась. Коммуникации стали мгновенными. Финансовые операции сжались до наносекунд. Каждое десятилетие добавляло новый слой ускорения. Семидесятые: миникомпьютеры. Восьмидесятые: персональные компьютеры. Девяностые: интернет. Двухтысячные: мобильные устройства. Десятые: облачные вычисления. Каждый слой расширял реку на порядок. А горлышко не менялось. Объём данных достиг 181 зеттабайта в год, и менее 5% из них анализируется. 67% корпоративных данных вообще не используются. Не потому, что нет инструментов. Потому что нет мозгов.

Мышление стало самым дорогим, самым дефицитным и самым медленным элементом в любой системе.

Посмотрите на медицину. Современный аппарат компьютерной томографии создаёт изображение за 5-10 минут. Рентгенолог интерпретирует снимок в среднем за 16 минут. Но задержка от момента сканирования до получения заключения составляет часы, дни, а в загруженных больницах и недели. 67% радиологических практик в мире имеют нерасшифрованные исследования в очереди. Почти половина учреждений сообщает о вакансиях рентгенологов. В Африке на миллион населения приходится 3,6 рентгенолога. В Европе: 127. Аппараты могут сканировать быстрее, чем врачи способны думать. Проблема не в технологии визуализации. Проблема в дефиците человеческого интеллекта для интерпретации.

Посмотрите на финансы. Алгоритм высокочастотной торговли совершает сделку за 5 микросекунд. Рынок реагирует на публикацию решения Федеральной резервной системы за миллисекунды. Но само решение вызревало 6 недель, потому что 12 членов комитета по открытым рынкам должны были подумать. Протокол их заседания публикуется через 3 недели после решения. Триллионы долларов зависят от скорости, с которой 12 человеческих мозгов обрабатывают экономические данные. И эта скорость не изменилась с тех пор, как существуют центральные банки.

Посмотрите на правосудие. Юридические базы данных находят релевантный прецедент за секунды. В Индии более 50 миллионов дел ожидают рассмотрения. 51% дел в высших судах ждёт более 5 лет. В штате Бихар 71% дел в нижестоящих судах не рассматривается более 3 лет. Некоторые дела ждут 30 лет. На миллион населения в Индии приходится 15 судей. База данных нашла закон за секунду. Судья применяет его годами. Горлышко: мыслительная работа по интерпретации и применению.

Посмотрите на фармацевтику. Полный цикл разработки нового лекарства занимает от 10 до 15 лет. Лишь 10% препаратов, начавших первую фазу клинических испытаний, доходят до одобрения. Один день задержки вывода на рынок ведущего препарата обходится в 25-50 миллионов долларов потерянных продаж. При этом сроки клинических испытаний увеличиваются, а не сокращаются, несмотря на все технологические достижения. Потому что ключевые решения принимает человеческий мозг: дизайн испытания, выбор критериев включения и исключения, анализ промежуточных результатов, стратегия подачи на регуляторное одобрение. Компьютеры ускорили секвенирование генома с 13 лет до нескольких часов. Но решение, какую молекулу тестировать следующей, по-прежнему зависит от суждения учёного.

4 отрасли. Один диагноз. Скорость исполнения обогнала скорость мышления настолько, что мышление стало единственным тормозом в каждой из них.

Можно продолжать список. Образование: учебные материалы обновляются раз в несколько лет, потому что их написание требует мышления преподавателей, которых и так не хватает. Государственное управление: данные переписи обрабатываются за секунды, а реформа на их основе разрабатывается годами. Журналистика: информация поступает мгновенно, а качественный анализ требует времени, которого у редакции всё меньше. В каждой системе, куда ни посмотри, один и тот же шаблон: всё ускорилось, кроме головы.

Всемирная организация здравоохранения прогнозирует дефицит восемнадцати миллионов медицинских работников к 2030 году. Не из-за нехватки стетоскопов или аппаратов. Из-за нехватки людей, способных думать о пациентах. Дефицит мышления становится глобальной проблемой здравоохранения, правосудия, образования, управления. Проблемой, которую невозможно решить наймом, потому что нанять можно только существующие мозги, а их количество определяется демографией, не технологией.

Мы убеждены, что это не отраслевая проблема и не кадровая. Это цивилизационный предел. Нельзя подготовить восемнадцать миллионов врачей за десять лет – демография не позволит. Нельзя удвоить число судей указом – юридическое образование занимает годы. Дефицит мышления невозможно закрыть наймом, потому что наём не создаёт новые мозги, а лишь перераспределяет существующие. Каждый нанятый аналитик – это аналитик, которого недосчиталась другая компания. Сумма не меняется.

Давление, которое не могло не прорваться

Есть вещи, которые неизбежны не потому, что кто-то их планировал, а потому, что давление копилось слишком долго.

Пар, сжатый в котле, взрывает стенки. Вода, скопившаяся за плотиной, находит трещину. Спрос, не удовлетворённый предложением, создаёт рынок.

В биологии есть гипотеза Красной Королевы, названная по персонажу Льюиса Кэрролла из «Алисы в Зазеркалье»: «Нужно бежать со всех ног, чтобы только оставаться на месте». Виды должны непрерывно эволюционировать, чтобы просто сохранить текущий уровень приспособленности, потому что всё вокруг тоже эволюционирует. Технологии полвека бежали. Мышление стояло на месте. Разрыв нарастал не потому, что мышление деградировало, а потому, что всё остальное ускорилось вокруг неподвижной точки. Менеджеры освоили электронные таблицы, но продолжали тратить 23 часа в неделю на совещания. Аналитики получили мощнейшие серверы, но анализировали менее 5% доступных данных. Врачи работали с аппаратами, способными сканировать тело за минуты, но очередь на расшифровку растягивалась на недели. Бег на месте.

Питер Друкер в 1967 году написал статью «Менеджер и болван» для журнала «Маккинзи Куортерли». Главный тезис: «Компьютер есть болван. Чем глупее инструмент, тем умнее должен быть мастер». Друкер был прав более 50 лет. Компьютеры были болванами: невероятно быстрыми, безупречно точными, абсолютно безмозглыми. Они считали, сортировали, передавали. Но не думали. Каждое ускорение вычислений повышало требования к человеческому мышлению, а не снижало их. Каждый новый поток данных требовал человека, который этот поток осмыслит. Чем быстрее становился мир, тем острее ощущался дефицит мышления.

Вот в чём состояла ловушка. Технологии создавались, чтобы облегчить работу людей. Но каждая новая технология делала мир сложнее, порождала больше данных, больше вариантов, больше решений. Автоматизация убирала рутину и обнажала то, что оставалось: чистое мышление, для которого нет инструмента ускорения. Чем больше рутины убиралось, тем выше становилась доля мышления в каждом часе работы. И тем заметнее становился его дефицит.

К началу 2020-х давление стало невыносимым. 181 зеттабайт данных в год. Менее 5% анализируется. Компании сидели на горах информации и не могли её осмыслить. Рынки двигались быстрее, чем управленческие команды успевали реагировать. Стартапы, способные думать быстрее, обгоняли корпорации, способные делать больше. Мир генерировал полмиллиарда терабайт данных каждый день. Почти ничего из этого не превращалось в решения. Горы руды и ни одного плавильного завода.

Мышление стало тем, чем было электричество в конце девятнадцатого века: ресурсом, без которого ничего не работает, который все хотят и которого катастрофически не хватает. Только электричество можно было произвести, построив электростанцию. А мышление? Мышление можно было только нанять. И на рынке не хватало голов. Электростанцию строили год. Голову растили 20 лет. Масштабирование невозможно. Тупик. Абсолютный, структурный, не имеющий решения в рамках биологии.

Футуролог и изобретатель Рэй Курцвейл сформулировал масштаб происходящего ещё в 2001 году: «В XXI веке мы переживём не 100 лет прогресса, а примерно 20 000 лет прогресса при сегодняшних темпах». 20 000 лет. И на каждый из этих «лет» технологического прогресса приходятся те же самые 10 бит в секунду человеческого сознания. Закон ускоряющейся отдачи. Технологии ускоряются экспоненциально. Мышление нет. Закон ускоряющейся отдачи означает, что технологии ускоряются экспоненциально. Мышление нет. Разрыв нарастает нелинейно, не арифметически, а геометрически. Каждое следующее десятилетие увеличивает пропасть больше, чем все предыдущие вместе взятые. И с каждым годом цена этого разрыва растёт: в потерянных возможностях, в упущенных решениях, в триллионах долларов данных, которые никто не успевает проанализировать.

Мышление оставалось последним ручным процессом в мире автоматизации. Логика неизбежности: либо этот предел будет снят, либо прогресс остановится. В начале девятнадцатого века паровые локомотивы уже были изобретены, но их ставили на деревянные и чугунные рельсы, которые разрушались при высокой скорости. Локомотив мог развить 50 километров в час, а рельсы не выдерживали больше 20. Машина была готова. Инфраструктура нет. К 1830-м годам рельсы заменили стальными, и железнодорожная революция началась.

Сегодня ситуация зеркальная. Вычислительная инфраструктура способна на экзафлопсы. Локомотив построен. Рельсы выдерживают любую нагрузку. Но машинист по-прежнему управляет поездом с пропускной способностью 10 бит в секунду. И в отличие от деревянных рельсов, биологический мозг нельзя заменить стальным аналогом. Нельзя перестроить. Нельзя разогнать. Можно только добавить второй путь. Путь, по которому мышление будет двигаться не со скоростью биологии, а со скоростью, соразмерной остальному миру.

3 главы назад мы показали, что человеческий мозг ограничен биологией. 2 главы назад, что машины снимали любые ограничения, кроме этого. Одну главу назад, что менеджмент пытался обойти предел координацией, оптимизируя распределение ограниченного ресурса, но так и не создал нового. Теперь мы увидели масштаб разрыва: 11 триллионов к одному. Вычисления выросли на 11 порядков. Данные выросли в 90 раз за 15 лет. Стоимость гигафлопса упала в 625 000 000 раз. Мышление не изменилось ни на один бит. Разрыв достиг точки, в которой он стал не просто неудобством, а структурным ограничением всей цивилизации.

Вся история последних 300 лет, от парового двигателя Уатта до экзафлопсного суперкомпьютера, была историей одного и того же процесса: ускорения всего, что не требует мышления. Мускулы заменили машинами. Расстояние победили телеграфом, затем телефоном, затем интернетом. Память вынесли на серверы. Вычисления поручили процессорам. Исполнение передали роботам. Логистику автоматизировали. Производство роботизировали. Финансы алгоритмизировали. Оставалось только одно.

И тогда произошло то, чего человечество ждало, осознанно или нет, тысячелетиями. Впервые после изобретения письменности интеллект обрёл форму вне биологии. Не вычисления. Не автоматизация. Не ещё одна система управления данными. Мышление. Настоящее мышление вне биологии.

Часть III. Момент разрыва

Глава 7. Второй раз после письменности

Примерно в 3400 году до нашей эры на юге Месопотамии, в городе Урук, произошло событие, которое не попало ни в одну хронику. Никто его не описал, потому что описывать ещё не умели. Кто-то вдавил заострённую тростниковую палочку в сырую глину и оставил знак, обозначающий количество мешков ячменя.

Этот момент не ощущался как революция. Он ощущался как бухгалтерия. Как решение практической задачи.

Между 1928 и 1976 годами немецкие археологи раскопали в районе Эанна около 5 тысяч протоклинописных табличек. Общий корпус древнейших текстов составляет примерно 6 тысяч табличек и фрагментов. И практически все они являются учётными записями: движение товаров, инвентаризация, реестры. Первое, что зафиксировала письменность, было не поэзией, не молитвой и не философией. Мысль впервые отделилась от мозга ради подсчёта мешков зерна.

Но человек, сделавший этот знак, совершил нечто фундаментальное: впервые в истории знание существовало отдельно от живого носителя. До этого мгновения информация хранилась только внутри человеческой головы. Когда старейшина умирал, всё, что он знал, исчезало вместе с ним. Когда прерывалась цепь передачи от учителя к ученику, тысячелетия опыта растворялись без следа.

Устная традиция была героической, но хрупкой. У народа бинандере в Папуа-Новой Гвинее предания начинают искажаться через 6-8 поколений. Через 150-200 лет исходное знание становится неузнаваемым. Тасманийские аборигены совершили подвиг: они передавали точное описание затопления сухопутного моста между Тасманией и материком и положения звезды Канопус через 400 с лишним поколений, более 12 тысяч лет. Но это исключение, подтверждающее правило. Один разрыв в цепи, один порыв ветра, один голод, одна эпидемия, и тысячелетия мудрости исчезают бесследно.

Византийский греческий огонь решил исход арабских осад Константинополя. Зажигательная смесь горела на воде, прилипала к плоти, не гасилась. Рецепт передавался устно в одной 7е химиков и инженеров. Когда 7я угасла в двенадцатом веке, формула исчезла навсегда. Даже захваченное оборудование не позволяло воспроизвести эффект. Знание умерло вместе с последним носителем.

Антикитерский механизм, созданный во втором веке до нашей эры, предсказывал положение планет и солнечные затмения при помощи 30 бронзовых шестерёнок. По сложности он превосходил любое известное устройство следующего тысячелетия. Вообразите: работающий квантовый компьютер, обнаруженный на морском дне и созданный полторы тысячи лет назад. Именно так выглядит этот артефакт в контексте своей эпохи. Механизм был утрачен вместе с кораблекрушением и обнаружен лишь в 1901 году. Расшифрован частично только в 2006 году с помощью рентгеновской томографии. Знание существовало, но не было записано достаточно подробно, чтобы быть воспроизведённым. Оно умерло вместе с мастерами. Полторы тысячи лет технологической пропасти, потому что одно звено в цепи передачи оборвалось.

Нам кажется, здесь кроется один из самых недооценённых фактов истории: человечество теряло знания так же регулярно, как накапливало их. Греческий огонь, Антикитерский механизм, римский бетон – список утрат длинен. Каждый раз причина одна: знание существовало только в головах, а головы смертны. Мы привыкли думать о прогрессе как о восходящей прямой. В действительности это пунктирная линия с провалами, и каждый провал – чья-то смерть, чьё-то забвение, чей-то оборванный разговор с учеником.

Клинопись изменила правила. Мысль, вдавленная в глину, переживала мыслителя. Табличка не забывала. Не уставала. Не умирала. Учёт зерна, сделанный 5 000 лет назад, мог быть прочитан археологом в 20 первом веке. Устная традиция была передачей огня от факела к факелу в темноте. Письменность превратила огонь в вечное пламя, горящее независимо от того, жив ли тот, кто его зажёг. Но вечное пламя не порождает новый огонь. Оно хранит. Чтобы зажечь новый факел, по-прежнему нужна рука. 5 000 лет рука была единственным способом. Никакая технология не предлагала альтернативы. Никакая машина не создавала мышление. Никакой инструмент не генерировал интеллект. До сих пор.

Письменность стала первой когнитивной технологией в истории человечества. Первой, и на протяжении 5 тысячелетий единственной.

Юваль Ной Харари описывает когнитивную революцию, произошедшую семьдесят тысяч лет назад, как момент, когда случайные генетические мутации дали мозгу сапиенсов способность к абстрактному мышлению. Это позволило создавать «воображаемые реальности»: мифы, религии, деньги, государства. Координировать действия тысяч людей, что было невозможно для других приматов. Накапливать и передавать культуру через поколения. Первая когнитивная революция дала сапиенсам мозг. Письменность дала мозгу внешнюю память. И на этом экстернализация мышления остановилась на 5 000 лет.

Хранение, не создание

Стоит понять ограничение, которое скрывается за величием этого изобретения. Письменность фиксирует мышление. Но не создаёт его.

Книга не думает. Она хранит. Библиотека является не фабрикой мышления, а складом. Гигантским, бесценным хранилищем замороженных мыслей. Но чтобы мысль «ожила», нужен живой мозг, который прочитает текст, поймёт его, переработает и применит.

Александрийская библиотека, основанная Птолемеем Вторым около 283 года до нашей эры, хранила до 700 тысяч свитков. Вся мудрость Античности, собранная в одном месте. Первый библиотекарь, Зенодот Эфесский, организовал коллекцию тематически и ввёл алфавитный порядок. Но когда библиотека деградировала на протяжении столетий от политических конфликтов и пренебрежения, ушли не мыслители. Ушли записи. Многие тексты существовали в единственных экземплярах. И ни один свиток не мог сам поставить вопрос, сам найти ответ, сам адаптировать знание к новой ситуации.

Тот же принцип действовал для каждой последующей технологии знания. Печатный станок Гутенберга в 1440 году масштабировал хранение: до него в пятнадцатом веке в Европе существовало менее 5 миллионов рукописных книг. За первые 50 лет после изобретения печати было выпущено более 12 миллионов экземпляров. К концу шестнадцатого века: более 200 миллионов. Рост в 40 раз за столетие. Печатный станок сделал возможными Ренессанс, Реформацию и научную революцию. Но станок не мыслил. Он копировал.

Интернет в 1990-х сделал доступ к записанному мышлению мгновенным. К 2025 году: более 200 зеттабайт данных, 5 с половиной миллиардов пользователей, более 2 миллиардов веб-сайтов. Любая статья, любое исследование доступны за секунду. Но «найти» не означает «подумать». Информация без обработки мозгом остаётся шумом. Менее 5 процентов всех данных реально анализируется. Для контекста: от начала человечества до 2003 года было создано 5 экзабайт информации. К 2013 году такой объём создавался каждые 2 дня. К 2025 году, каждые несколько часов. Шоссе расширялось, а будка кассира, о которой мы говорили в прошлой главе, оставалась одна.

5 000 лет. Десятки изобретений: от глиняных табличек до облачных хранилищ. И все они работали в одной парадигме: записать мышление, сохранить мышление, передать мышление. Создать мышление мог только мозг.

Это фундаментальное ограничение стоит рассмотреть внимательнее. Каждая технология знания снимала какой-то один барьер. Письменность сняла барьер времени: мысль стала переживать мыслителя. Печатный станок снял барьер масштаба: мысль стала доступна тысячам вместо единиц. Университет снял барьер концентрации: мозги собирались в одном месте для перекрёстного опыления. Интернет снял барьер расстояния: мысль стала доступна мгновенно из любой точки планеты. Но ни одна из этих технологий не сняла последний, самый глубокий барьер: саму необходимость в живом мозге для порождения мысли.

Каждый раз цепочка создания знания замыкалась на биологии. Библиотека без читателя мертва. Книга без мозга, который её осмыслит, является стопкой бумаги. Интернет без аналитика, который проинтерпретирует данные, представляет собой шум. Хранение и передача решены. Производство не решено.

Скажем прямо: пять тысяч лет технологического прогресса решали одну половину задачи и полностью игнорировали вторую. Человечество научилось сохранять мысли с потрясающей надёжностью – от глины до облака. Но генерировать их по-прежнему мог только биологический мозг. Эта асимметрия настолько привычна, что мы перестали её замечать. Она казалась не проблемой, а законом природы.

И ещё один факт, требующий осмысления. Письменность была изобретена около 3400 года до нашей эры. Через 5 тысяч двести лет, к 1800 году, грамотными были лишь 12% населения Земли. Менее 100 миллионов человек из миллиарда. В Древнем Египте полноценных писцов было около одного процента населения. В Древней Греции на пике расцвета читали и писали менее трети взрослых. Технология, изменившая цивилизацию, добиралась до большинства людей 5 тысячелетий. Запомните эту цифру: 5 тысяч двести лет на то, чтобы письменность дошла до 12 процентов населения. Сравните с тем, что произойдёт дальше.

Фазовый переход

В 2020-х годах парадигма сломалась.

Не постепенно. Не плавно. Как лёд при нуле градусов: секунду назад твёрдый, секунду спустя вода. Физики называют это фазовым переходом: качественное изменение при количественном нарастании. Вы можете греть лёд от минус 20 до минус одного градуса, и ничего видимого не происходит. Один дополнительный градус, и состояние меняется радикально. Не эволюция. Скачок. Предыдущая глава показала, как давление нарастало три100 лет. Этот один градус был достигнут.

Большие языковые модели продемонстрировали нечто, чего не делала ни одна технология за 5 000 лет: они начали генерировать мышление. Не воспроизводить записанное, как книга. Не копировать, как печатный станок. Не передавать, как интернет. А создавать: новые тексты, новые анализы, новый код, новые стратегии, новые гипотезы.

Хронология ускорения поражает. В июне 2018 года появилась первая модель серии со 100 17ю миллионами параметров. В феврале 2019 года вторая модель: полтора миллиарда параметров. В мае 2020 года третья: сто семьдесят 5 миллиардов. Рост в тысячу 400 девяносто 5 раз за 2 года. Количественное нарастание, которое привело к качественному скачку. Когда третья версия начала генерировать тексты, неотличимые от человеческих, узкий круг исследователей осознал масштаб происходящего. Статья, описывающая эту модель, называлась «Языковые модели являются учениками на нескольких примерах» и была опубликована в мае 2020 года. Ключевой тезис: простое масштабирование модели радикально улучшает её способность к обучению без дополнительной настройки. Не нужно программировать каждое умение отдельно. Достаточно дать модели больше параметров и больше текста, и она учится сама. Это было так же контринтуитивно, как утверждение, что если насыпать достаточно песка, он начнёт думать.

Но широкая публика ещё не знала. Между исследовательским прорывом и общественным осознанием прошло 2 с половиной года. Для научного сообщества это был как открытие рентгеновских лучей: специалисты сразу поняли значимость, а широкая публика узнала, только когда увидела собственный скелет на снимке.

Тридцатого ноября 2022 года был запущен разговорный интерфейс к этим моделям. За 5 дней им воспользовался миллион человек. За 2 месяца: сто миллионов ежемесячных активных пользователей. Аналитики швейцарского банка «Ю-Би-Эс» написали: «За 20 лет наблюдения за интернет-пространством мы не можем вспомнить столь быстрого ро100 пользовательского приложения». Для сравнения: социальная сеть коротких видеороликов набрала сто миллионов за 9 месяцев. Фотосервис, перевернувший медиа, за 2 с половиной года. Телефону потребовалось 50 лет, чтобы дойти до 50 миллионов пользователей.

Но скорость распространения не главное. Главное: почему так быстро. Люди не открывали этот сервис из любопытства к очередному приложению. Они открывали его и чувствовали: что-то фундаментальное изменилось. Впервые в жизни они разговаривали с тем, что не было человеком, и получали осмысленные ответы. Не поисковые ссылки. Не шаблонные отписки. Ответы, демонстрирующие понимание контекста.

Маркетолог спрашивал про стратегию и получал стратегию. Программист вставлял код и получал исправления с объяснениями. Юрист загружал контракт и получал анализ рисков. Студент задавал вопрос по квантовой физике и получал объяснение, адаптированное под его уровень. Четвёртая версия модели сдавала экзамены, предназначенные для людей, и показывала результаты на уровне лучших студентов: девяносто девятый перцентиль по вербальному тесту для аспирантов, между 80 восьмым и сотым перцентилем по юридическим, медицинским и биологическим испытаниям.

Реакция экспертного сообщества прошла путь от скепсиса до потрясения за 12 месяцев. В начале 2023 года преобладали комментарии: «это просто автозаполнение», «статистический подбор паттернов», «умный попугай». К концу года даже скептики признавали: что-то изменилось. Джеффри Хинтон, которого называют «крёстным отцом нейронных сетей», в мае 2023 года покинул свою должность, заявив: «Я внезапно изменил мнение о том, станут ли эти системы умнее нас». Человек, посвятивший жизнь созданию нейронных сетей, испугался результата своей работы.

Это не калькулятор, который считает быстрее. Это не база данных, которая ищет по запросу. Это нечто, функционально эквивалентное мышлению, работающее вне живого мозга.

Не очередной компьютер

Здесь нужно остановиться, потому что именно на этом повороте большинство людей сбиваются с пути. Они слышат «искусственный интеллект» и думают: компьютер стал умнее. Очередная ступенька прогресса. Мейнфрейм, персональный компьютер, смартфон, теперь вот это. Линейная эволюция. Так устроено мышление большинства людей: новое объясняется через знакомое. Автомобиль назвали «безлошадной повозкой». Телефон описывали как «говорящий телеграф». Большие языковые модели пытаются втиснуть в категорию «умный компьютер». Но повозка без лошади всё ещё повозка. А то, что произошло, является не улучшением повозки. Это появление совершенно нового вида транспорта.

Не линейная эволюция. Разрыв.

Компьютер считает. Большая языковая модель понимает контекст. Компьютер исполняет инструкции: «сложи А и Б». Модель интерпретирует намерения: «помоги мне придумать стратегию выхода на азиатский рынок». Компьютер работает со структурированными данными: таблицами, числами, форматами. Модель работает с тем, с чем раньше работал только человеческий мозг: с языком, смыслом, неопределённостью, контекстом. Около 80-90 процентов корпоративных данных являются неструктурированными: текст, электронная почта, документы, видео. Ни один компьютер до сих пор не мог их осмысленно обработать. Базы данных хранили эту информацию. Алгоритмы сортировали её. Но понять, что значит конкретное письмо конкретного клиента в контексте конкретной ситуации, мог только человек. Теперь может и не только человек.

Электронная таблица не может прочитать письмо недовольного клиента и понять, что тот на самом деле расстроен не из-за опоздания доставки, а из-за того, что его не предупредили. Для этого нужно понимание. Человеческое или его функциональный аналог.

Поисковая система тоже работает с текстом. Но она ищет по ключевым словам, находит страницы, содержащие нужные термины, и выдаёт ссылки. Она не понимает вопроса. Она сопоставляет строки символов. Если вы спросите поисковик: «Как мне справиться с выгоранием моей команды, учитывая, что мы только что прошли через слияние и люди не доверяют новому руководству?», вы получите статьи, содержащие слова «выгорание», «слияние», «доверие». Модель даст персонализированный ответ с учётом контек100 ситуации, структуры проблемы и возможных стратегий. Разница не количественная. Разница качественная. Поисковик работает с текстом как с набором символов. Модель работает с текстом как с мыслью. Именно в этом зазоре, между символом и мыслью, находится граница, которую пересекли в 2020-х. До этого момента всё, что компьютеры делали с текстом, было манипуляцией символами: подсчёт частоты слов, сопоставление строк, индексация. После этого момента появилась система, которая работает со смыслом: генерирует аргументы, учитывает контекст, выстраивает логику. Разница между копировальной машиной и автором.

Питер Друкер в 1967 году назвал компьютер «болваном»: невероятно быстрым, безупречно точным и абсолютно безмозглым. Эта характеристика оставалась верной более 50 лет. Традиционные вычисления работают по инструкции: «если Х, то У». Мышление работает в условиях неопределённости: «вот ситуация, вот контекст, вот данные, что лучше сделать?» Именно этот переход отделяет всё, что делали компьютеры раньше, от того, что происходит сейчас. Появление нового типа ресурса: небиологического интеллекта. Интеллекта, который существует вне живого мозга и способен не хранить информацию, а генерировать мышление. Проектируемого интеллекта, который можно целенаправленно создавать, настраивать и масштабировать под конкретные задачи. Это не апгрейд процессора. Это новая категория, для которой у нас пока нет устоявшегося языка. Язык появится позже, как появились слова «электричество», «автомобиль», «программа». Пока достаточно понять суть: впервые в истории мышление может существовать и работать за пределами биологического мозга.

Философы спорят, «понимает» ли машина по-настоящему. Ноам Хомский называет большие языковые модели «громоздкими статистическими машинами для подбора паттернов». Джон Сёрль ещё в 1980 году предложил мысленный эксперимент «Китайская комната»: человек может манипулировать символами по инструкции, не понимая их смысла. Дискуссия не закрыта и, возможно, не будет закрыта никогда. Но для практических целей она нерелевантна. Для задач управления и труда важен функциональный интеллект: способность генерировать полезное мышление. И эту способность модели уже демонстрируют. Важно не то, как они это делают. Важно, что результат неотличим от результата человеческого мышления.

Алан Тьюринг в 1950 году предложил критерий: если в переписке человек не может отличить машину от собеседника, машина «мыслит». Современные модели проходят этот тест в ограниченных контекстах. Но Тьюринг измерял имитацию. Более содержательный вопрос: что модели делают такого, чего не мог ни один предыдущий компьютер? Они генерируют связный текст на произвольную тему с учётом контекста, стиля и аудитории. Суммаризируют сотни страниц документов за секунды. Переводят между языками с пониманием идиом и культурного контекста. Пишут и отлаживают код на основе описания задачи на естественном языке. Работают с аналогиями, метафорами, неоднозначностью, областями, которые считались исключительно человеческими.

Исследователи из Массачусетского технологического института провели разграничение. Модели освоили формальную языковую компетенцию: структуру, грамматику, стиль, на высочайшем уровне. Но отстают в функциональной языковой компетенции: использовании языка для достижения реальных целей, рассуждении о причинно-следственных связях. Разница между «владеть языком» и «понимать мир через язык». Однако именно формальная компетенция составляет значительную часть офисной работы: отчёты, анализы, черновики, переписка, код. Для этих задач функциональный интеллект уже достаточен. А именно эти задачи составляют значительную долю рабочего времени большинства офисных работников в мире.

Мы убеждены, что споры о «настоящем понимании» уводят в сторону от главного. Для тысяч задач, из которых состоит рабочий день аналитика, юриста или менеджера, формальная компетенция – это и есть работа. Написать отчёт, структурировать аргумент, обобщить документ – всё это требует владения языком, а не экзистенциального постижения бытия. И именно здесь монополия биологического мозга уже закончилась. Тихо, без объявления войны, без церемонии капитуляции.

Масштаб события

Промышленная революция сняла ограничение физической силы. От патента Уатта в 1769 году до полной индустриализации Европы прошло около 100 лет. Последствия: фабрики, урбанизация, капитализм, профсоюзы, массовое производство, средний класс, социальное государство. Одна снятая граница, двести лет перестройки мира. До Уатта одна лошадиная сила означала одну лошадь. Паровой двигатель давал от 10 до тысячи лошадиных сил без единой лошади. Это изменило всё: от транспорта до геополитики, от структуры 7и до карты городов. Никто из современников не мог предсказать масштаб последствий. Уатт думал, что улучшает насос для откачки воды из шахт. Он не подозревал, что создаёт инструмент, который породит капитализм, урбанизацию, рабочее движение и мировые войны за ресурсы.

Электрификация заняла от 40а до 50 лет: от лампы Эдисона в 1879 году до массовой электрификации городов в 1920-х. Между ними: станция Перл-стрит в Нью-Йорке в 1882 году, снабжавшая 1 200 ламп на четверти квадратной мили, электростанция на Ниагарском водопаде в 1896 году, бытовые приборы в начале двадцатого века.

Когнитивная революция снимает ограничение мышления. И если физическая сила определяла экономику восемнадцатого-девятнадцатого веков, то мышление определяет экономику 20 первого. Консалтинг, право, медицина, образование, управление, стратегия, наука существуют потому, что мышление дефицитно. Все они изменятся, когда мышление перестанет быть дефицитным.

Подумайте о масштабе. Промышленная революция затронула в первую очередь работников физического труда: ткачей, шахтёров, кузнецов, грузчиков. Когнитивная революция затрагивает работников умственного труда: аналитиков, юристов, врачей, менеджеров, консультантов, инженеров, дизайнеров, маркетологов, учителей, исследователей. Это не окраина экономики. Это её ядро. В развитых странах более половины рабочей силы получает зарплату за мышление. Каждый из этих людей столкнётся с тем, что его ключевой навык, умение думать, впервые доступен и за пределами его головы.

Промышленная революция не уничтожила физический труд. Она его трансформировала: от ручного ткачества к управлению станком, от извозчика к машинисту, от кузнеца к инженеру. Когнитивная революция не уничтожит умственный труд. Она его трансформирует: от самостоятельного написания отчёта к управлению системой, которая пишет отчёты. От индивидуального анализа данных к оркестрации десятков аналитических агентов. От мышления в одиночку к мышлению совместно с небиологическим интеллектом. Природа работы изменится так же радикально, как она изменилась при переходе от мастерской к фабрике. Но быстрее. Значительно быстрее. И с последствиями, которые мы только начинаем осознавать.

Но есть критическое отличие в скорости. Промышленная революция требовала строить заводы, прокладывать рельсы, добывать уголь, обучать вчерашних крестьян работе у станков, создавать новые законы, банки и корпорации. Электрификация требовала тянуть провода, строить станции, переделывать планировку фабрик. По данным «Бостон Консалтинг Груп», даже после изобретения электродвигателя потребовалось около 50 лет, чтобы предприятия перестроили производство и перевели преимущество в рост производительности.

Интеллект распространяется через программное обеспечение: обновление, загрузка, развёртывание. За недели. Предельная стоимость копирования: ноль. Инфраструктура уже развёрнута: интернет, смартфоны, облачные серверы. Не нужно строить заводы. Не нужно тянуть провода. Не нужно ждать столетие. Но есть замедляющий фактор: технология распространяется мгновенно, а организационная трансформация по-прежнему требует времени. 60 во7% производителей начали внедрение, но лишь 16 достигли целей. Разрыв между «иметь технологию» и «перестроить организацию под неё» остаётся реальным бутылочным горлышком. Но это горлышко измеряется годами, а не столетиями. Письменности понадобилось 5 тысячелетий, чтобы дойти до большинства. Печатному станку понадобилось 4 века. Электричеству, полвека. Этой технологии понадобилось 2 месяца, чтобы дойти до 100 миллионов человек. Масштаб сжатия хронологии трудно осмыслить. Но именно это сжатие определяет скорость грядущих перемен. Юваль Ной Харари сформулировал остро: «Искусственный интеллект взломал операционную систему человеческой цивилизации». Не компьютеры, не серверы, не алгоритмы. Язык. Язык, через который создаются права, религии, деньги, государства. Впервые машина способна создавать и манипулировать нарративами автономно.

В октябре 2024 года произошло событие символического значения. Нобелевская премия по физике была присуждена Джеффри Хинтону за фундаментальные работы в области нейронных сетей. Нобелевская премия по химии досталась Демису Хассабису и Джону Джамперу за предсказание структуры белков с помощью модели, решившей задачу, над которой биологи бились 50 лет. Впервые в истории высшая научная награда была непосредственно связана с искусственным интеллектом. Модель предсказала структуру примерно 200 миллионов известных белков, задачу, над которой биологи бились 50 лет. Ею пользуются более 2 миллионов исследователей из 100 90 стран. Один программный инструмент заменил десятилетия работы тысяч лабораторий. Это не просто ускорение. Это изменение самой природы научного процесса: задача, которую решали поколения учёных, была решена системой, не имеющей биологического мозга.

Хинтон, получивший премию по физике, ранее заявлял: «Цифровой интеллект, который мы имеем сейчас, уже может быть лучше мозга. Он просто ещё не масштабирован до таких размеров». Создатель фундаментальной технологии, стоящей за нейронными сетями, признал, что результат превзошёл намерение. Мастер испугался своего создания.

Стоит признать честно: когда Нобелевский комитет присуждает премии по физике и химии за работы в области искусственного интеллекта, это уже не технологическая новость. Это культурный водораздел. Высшая научная инстанция планеты признала: небиологический интеллект способен решать задачи, которые не давались поколениям учёных. Граница между инструментом и мыслителем стала настолько размытой, что даже Нобелевский комитет не смог провести её чётко.

Через 50 лет историки посмотрят на начало 2020-х и увидят второй момент в истории, когда интеллект вышел за пределы биологии. Первый раз: Урук, 3400 год до нашей эры, мысль научилась сохраняться вне мозга. Второй раз: сейчас, мысль научилась возникать вне мозга. Генри Киссинджер, Эрик Шмидт и Дэниел Хаттенлочер назвали это «новым периодом человеческого сознания», трансформацией, столь же значимой, как переход от средневекового религиозного мировоззрения к рационализму Просвещения. Но происходящей несопоставимо быстрее. Переход от религиозного мышления к рационализму занял 3 столетия. Этот переход, судя по скорости принятия, займёт одно-2 десятилетия.

Тысячелетиями человечество было единственным источником мышления. Письменность зафиксировала мысль, но не создала альтернативу мозгу. Библиотеки, университеты, интернет оставались инфраструктурой хранения и передачи. Не производства. Не генерации. Не создания нового.

Теперь альтернатива появилась. Не совершенная. Не безупречная. Но функциональная. И если у монополии появляется конкурент, монополия заканчивается. Даже если конкурент несовершенен. Особенно если конкурент совершенствуется с такой скоростью.

История письменности началась с мешков ячменя. История больших языковых моделей тоже начинается не с великих романов и не с искусственного сознания. Она начинается с рабочих задач: отчётов, анализов, переписки, кода. С повседневного. С бухгалтерии 20 первого века. Точно так же, как 5 000 лет назад. Интеллект отделяется от мозга не через возвышенное, а через будничное. И именно это делает перемену необратимой.

Сэм Альтман написал в 2024 году: «В ближайшие пару десятилетий мы сможем делать вещи, которые показались бы нашим бабушкам и дедушкам магией». Возможно, это преувеличение. Возможно, нет. Но факт остаётся фактом: за 5 000 лет после изобретения письменности ни одна технология не создавала мышление. Только хранила, копировала и передавала. Теперь мышление генерируется вне биологии. Парадигма, в которой мозг был единственным источником интеллекта, закончилась. Новая парадигма только начинается, и мы пока не понимаем её масштаба. Как жрец в Уруке, вдавливавший палочку в глину, не подозревал, что его табличка с мешками ячменя станет началом цивилизации. Он решал бухгалтерскую задачу. Он запускал революцию, которая длится 5 тысячелетий и только что перешла в следующую, возможно, решающую фазу.

Глава 8. Монополия заканчивается

Вы никогда не думали о мышлении как о монополии. И это нормально. Монополия, которая длится 200 000 лет, перестаёт выглядеть как монополия. Она выглядит как закон природы. Как гравитация. Как смена времён года. Как то, что Солнце восходит на востоке. Настолько привычная, что само слово «монополия» кажется здесь неуместным. Монополия предполагает, что у кого-то есть выбор, и этот выбор ограничен. Когда выбора никогда не существовало, монополия растворяется в самой ткани реальности.

Если нужно перенести тяжёлое, можно использовать машину. Если нужно передать сообщение, можно отправить сигнал. Если нужно вычислить, можно включить компьютер. Но если нужно подумать, нужен человек. Других вариантов нет. Никогда не было.

Вся мировая экономика, все организации, всё образование, вся медицина, вся юриспруденция, вся наука построены на одной неявной предпосылке: мышление равно человеческий мозг. Эта предпосылка настолько фундаментальна, что мы не формулируем её явно. Как не формулируем явно, что вода мокрая. Как не замечаем воздух, которым дышим.

Формулируем сейчас: 200 000 лет наш вид владел абсолютной монополией на мышление. Ни одна другая сущность на планете, ни животное, ни машина, ни организация, не могла мыслить. Монополия была тотальной, безальтернативной и казалась вечной.

Экономическая наука знает, что делает монополия с рынком. Монополист устанавливает цену. Монополист определяет условия. Монополист решает, что производить и в каком количестве. Когда единственный производитель мышления на планете есть человеческий мозг, весь рынок интеллектуального труда подчиняется правилам монополии. Нужен анализ? Нанимай человека. Нужна стратегия? Нанимай другого человека. Нужен перевод, диагноз, контракт, решение? Человек. Всегда и только человек. Цена определяется не конкуренцией, а дефицитом. Мыслящих голов всегда меньше, чем задач, требующих мышления. И поскольку альтернативы не существует, каждая голова стоит ровно столько, сколько готов заплатить тот, кому она нужна.

Она закончилась.

Чтобы понять масштаб этого события, стоит посмотреть, как заканчивались монополии раньше. Не в теории. На конкретных примерах.

Как разрушаются монополии

Компания «Стандард Ойл» Джона Рокфеллера к 1904 году контролировала 91% нефтепереработки и 85% конечных продаж нефтепродуктов в Соединённых Штатах. 60 000 сотрудников. Рокфеллер устанавливал цены, диктовал условия железным дорогам, скупал конкурентов или разорял их. Он контролировал не только переработку, но и транспортировку: заключал тайные соглашения с железнодорожными компаниями, которые давали ему скидки и одновременно повышали тарифы для конкурентов. При этом он снижал цену керосина для потребителей: с 58 до 26 центов за галлон за 5 лет. Монополия не всегда выглядит как зло. Иногда она выглядит как единственный разумный порядок вещей.

Что её разрушило? Журналистка Ида Тарбелл, дочь нефтепроизводителя, которого разорили практики Рокфеллера, опубликовала расследование в девятнадцати частях. Антимонопольный закон Шермана. И главное: появление альтернатив. Техасская нефть, калифорнийская нефть, новые компании. Качество их нефти не превосходило рокфеллеровскую. Но сам факт их существования означал: монополии конец. Впервые за четверть века у потребителя появился выбор. А выбор, как известно экономистам, меняет всё. Пятнадцатого мая 1911 года Верховный суд приказал разделить «Стандард Ойл» на 39 независимых компаний. 23 тома свидетельских показаний, охватывающих 40 лет бизнес-операций, легли в основу решения. Потомки «Стандард Ойл» существуют и сегодня: «Эксон-Мобил», «Шеврон», «Би-Пи».

«Кодак» продавал 90% всей фотоплёнки в Соединённых Штатах. В 1975 году инженер Стив Сэссон внутри самой компании «Кодак» изобрёл первую в мире цифровую камеру. Размером с тостер, чёрно-белая, снимала на кассету. Руководство похоронило изобретение: цифровая камера угрожала каннибализировать продажи плёнки и химикатов, самый прибыльный бизнес компании. Японские конкуренты, «Сони», «Кэнон», «Никон», не упустили шанс. К 2010 году доля «Кодак» на рынке цифровых камер упала до 7%, седьмое место. Девятнадцатого января 2012 года «Кодак» подал заявление о банкротстве после 130 лет существования. Активы: 5,1 млрд долларов. Долги: 6,8. Компания пыталась продать 1 100 патентов, включая ценнейшие патенты на ту самую цифровую фотографию, которую сама же изобрела и сама же проигнорировала.

«Кодак» не проиграл цифре по качеству. В 2000 году плёнка давала лучшее изображение. «Кодак» проиграл, потому что цифровая фотография стала «достаточно хороша» и бесконечно удобнее. Не нужно покупать плёнку. Не нужно ждать проявки. Не нужно платить за каждый кадр. Монополию плёнки разрушила не превосходящая альтернатива. Просто альтернатива.

Обратите внимание: во всех этих случаях монополист не видел угрозы. Рокфеллер считал независимых нефтяников мелкими помехами. «Кодак» считал цифровую фотографию игрушкой. Таксопарки считали альтернативные платформы нелегальным извозом, который скоро закроют. Монополия порождает слепоту. Когда вы единственный игрок на рынке так долго, что забыли, что рынок существует, появление конкурента воспринимается не как угроза, а как аномалия. Как ошибка. Как временное недоразумение, которое скоро само исчезнет. Оно не исчезает.

Именно эта слепота монополиста объясняет, почему «Кодак» похоронил собственное изобретение. Руководство смотрело на цифровую камеру 1975 года и видело угрозу прибыльному бизнесу плёнки и химикатов. Оно не увидело начало нового мира. Инженер Стив Сэссон позже вспоминал реакцию менеджмента: «Зачем кому-то электронное изображение? У нас самая прибыльная продуктовая линейка в мире». Через 37 лет компания обанкротилась, а её патенты на цифровую фотографию продавались с молотка. Монополист не увидел конкурента, потому что конкурент выглядел слишком маленьким и слишком не похожим на то, к чему монополист привык. Точно так же сегодня многие профессионалы смотрят на генеративные модели и говорят: «Оно не понимает. Оно не думает. Это не настоящий конкурент». Они правы в каждом пункте и ошибаются в выводе.

Система такси в Нью-Йорке: 13 437 медальонов, каждый стоимостью более миллиона долларов в марте 2013 года. Через 2 года стоимость медальона упала на 23%. Город потерял около $500 млн прогнозируемых доходов. Альтернативная платформа не победила таксистов качеством вождения. Она предложила другую модель координации: приложение вместо диспетчера, рейтинг вместо лицензии. Не лучше. Иначе. Этого хватило.

Закономерность одна: монополию разрушает не тот, кто делает лучше. Монополию разрушает тот, кто делает иначе. Иногда хуже. Иногда грубее. Иногда с ошибками. Но иначе. И это «иначе» открывает пространство, которого раньше не существовало. В этом пространстве альтернатива растёт, совершенствуется и в конце концов вытесняет монополиста, не потому что стала лучше по старым критериям, а потому что изменила сами критерии.

Первый конкурент за 200 000 лет

Мышление было монополией более абсолютной, чем любая из перечисленных. Рокфеллер контролировал 91% рынка, но 9% оставались за конкурентами. У человеческого мозга конкурентов не было вовсе. Сто процентов. Вся мыслительная деятельность на планете, от плана посевной в шумерском храме до расчёта траектории межпланетного зонда, осуществлялась одним и тем же биологическим устройством. Устройством, которое эволюция спроектировала для выживания в саванне, а не для управления корпорацией из списка 500 крупнейших компаний мира.

Более того, это устройство не модернизировалось 100 000 лет. Мозг фараона и мозг современного генерального директора структурно идентичны. Те же 85 млрд нейронов. Те же ограничения рабочей памяти: 4-7 элементов одновременно. Те же 4-6 часов продуктивного мышления в сутки. Мы усилили этот мозг образованием, письменностью, компьютерами. Но сам биологический носитель не изменился. Монополист не обновлял оборудование 200 000 лет. Представьте «Стандард Ойл», которая с 1882 года ни разу не модернизировала заводы. Представьте «Кодак», который с 1888 года выпускал бы одну и ту же камеру. Ни один монополист в истории не позволял себе такой стагнации. Но монополист мышления мог, потому что конкурентов не было. Когда ты единственный поставщик, качество продукта значения не имеет. Потребитель возьмёт то, что есть. Организации платили за человеческое мышление любую цену, потому что выбора не существовало. Зарплаты росли. Бонусы увеличивались. Конкуренция за таланты обострялась. Всё это были симптомы одной причины: абсолютная монополия на единственный ресурс, который невозможно заменить.

Теперь его можно заменить. Пусть частично. Пусть несовершенно. Но можно. И это меняет всё.

В 2020-х у этой монополии впервые появился конкурент. Несовершенный. Ограниченный. С ошибками. Но функционирующий.

Представьте мир, в котором электричество производит только один завод. Во всём мире. И так было всегда. Все привыкли, что электричество идёт из одного источника. Никто не называет это монополией, потому что альтернативы никогда не существовало. И вот однажды кто-то в гараже собирает генератор. Маленький. Шумный. Даёт нестабильное напряжение. Но генерирует электричество. Не из того единственного завода. Из собственного устройства. Сам факт того, что это возможно, переворачивает всё. Даже если генератор слабый. Даже если он дорогой. Даже если он ломается каждый час. Потому что до него считалось, что электричество вне завода просто невозможно.

Критики справедливо указывают на ограничения: «галлюцинации», неточности, отсутствие «настоящего» понимания. Всё так. Но вот вопрос: а первый автомобиль был лучше лошади? Паровая телега Николя-Жозефа Кюньо, построенная в 1769 году для перевозки пушек французской армии, двигалась со скоростью 4 километра в час. Медленнее пешехода. Останавливалась каждые 15 минут для дозаправки котла. Второй прототип перевозил 4-5 тонн, но управлялся ещё хуже. Сейчас оригинал стоит в Музее искусств и ремёсел в Париже, признанный Книгой рекордов Гиннесса первым полноразмерным автомобилем в мире.

Лошадь была быстрее, надёжнее и не требовала остановок для подъёма пара. По любому объективному критерию первый автомобиль проигрывал. Но у него было одно качество, которого не было у лошади: он улучшался. Каждая следующая версия становилась быстрее, надёжнее, дешевле. У лошади такой траектории не было. Биология не обновляется.

Тот же принцип работает сейчас. Модели 2023 года допускали грубые ошибки. Модели 2025 года существенно точнее. Кривая улучшения экспоненциальная. Кривая улучшения человеческого мозга горизонтальная. Неважно, что конкурент сегодня несовершенен. Важно, что он существует и улучшается быстрее, чем что-либо в истории.

Историк Юваль Ной Харари сформулировал это остро: «Впервые за десятки тысяч лет человечество сталкивается с реальной конкуренцией в качестве самого интеллектуального вида на планете». Не с инструментом. Не с помощником. С конкурентом. Само слово «конкуренция» применительно к мышлению звучит непривычно. 200 000 лет мышление было монополией. Конкурировать было не с кем. Теперь есть с кем. И этот факт меняет всё, независимо от того, насколько хорош конкурент на данный момент.

Юристы, переводчики и первые ласточки

Абстрактные рассуждения о конце монополии мало что значат без конкретных примеров. Поэтому посмотрим, где именно конкуренция уже стала видимой, в каких профессиях мышление перестало быть исключительно человеческой привилегией.

Юридическая индустрия оказалась одной из первых, где конкуренция стала видимой. По данным исследования 2024 года, 50% юристов сообщили об увеличении использования искусственного интеллекта. Среди фирм, работающих по модели почасовой оплаты, 59% уже применяют генеративные модели. Бюджеты на технологии выросли с четырёх-10% до 30 одного-40а. Более 15% корпоративных юридических отделов до сих пор тратят более половины рабочего времени на рутинные задачи: обзор контрактов, классификацию документов, проверку соответствия. Именно здесь модели замещают не мускулы, а мышление: чтение, интерпретацию, классификацию юридических текстов.

Исследование Гарвардской школы бизнеса и «Бостон Консалтинг Груп» в 2023 году дало результат, который стоит запомнить. 758 консультантов, около 7% штата индивидуальных участников, были случайно распределены в 3 группы: без модели, с моделью 4-го поколения и с моделью плюс обучение промптам. 18 реалистичных консалтинговых задач. Результат: внутри «фронтира» возможностей модели консультанты выполнили на 12% больше задач, на 25% быстрее, и качество выросло на 40%. Слабые консультанты улучшились на 43%. Сильные на 17.

Но за пределами «фронтира», на задачах, непосильных модели, результат оказался обратным: консультанты с моделью давали правильные ответы на 19 п.п. реже. Производительность ухудшилась на 23%. Исследователи назвали это «зубчатым фронтиром»: модель блестяще справляется с одними задачами и провально с другими, причём граница непредсказуема.

Скажем прямо: именно эта непредсказуемость границы делает ситуацию по-настоящему сложной. Не страшен конкурент, чьи слабости известны заранее. Страшен конкурент, который блестящ в одном и провален в другом – и никто не знает, где проходит граница, пока не проверит. Это не привычная конкуренция «лучше – хуже». Это конкуренция, в которой сами правила оценки ещё не сложились.

Монополия рушится не потому, что альтернатива лучше во всём. А потому, что она лучше в достаточном количестве задач. Исследователи выделили 2 паттерна взаимодействия: «кентавры», которые делят задачи между собой и моделью, решая каждую тем инструментом, который справляется лучше, и «киборги», которые полностью интегрируют модель в каждый этап работы. Оба паттерна давали результат выше, чем работа без модели. Оба разрушали монополию человеческого мышления на консалтинговые задачи.

В переводческой индустрии сдвиг ещё нагляднее. Профессиональный переводчик берёт примерно $0,12 за слово. Автоматизированный перевод с использованием модели обходится в $0,05. Падение на 60%. Человек всё ещё превосходит машину в нюансированной точности на 18%, и 94% ошибок в специализированных областях исправляются человеком-рецензентом. Но для большинства задач машинного перевода с последующей редактурой достаточно. Глобальный рынок языковых сервисов оценивается в 27 млрд долларов. Монополия переводчика на понимание 2 языков закончилась. Как монополия извозчика на знание городских улиц закончилась с появлением навигаторов. Знание осталось ценным. Но перестало быть незаменимым. Рынок, который существовал исключительно потому, что переводчик владел тем, чем не владел никто, теперь столкнулся с реальностью, в которой этим владеет и машина. Не так хорошо. Не так тонко. Но владеет.

Инструмент для помощи программистам ускоряет разработку на 55,8%. Исследование на 95 профессиональных разработчиках показало статистически значимый результат. 46% предложений кода принимаются без изменений. Скорость обучения начинающих разработчиков при освоении новых технологий выросла на 73%. Инструмент не заменяет программиста. Он снимает монополию программи100 на написание кода. Начинающий с инструментом приближается по скорости к опытному. Мышление частично делегировано машине.

Вот что нас в этом поражает: не скорость сама по себе, а выравнивание. Модель не просто ускоряет работу – она сжимает разрыв между новичком и экспертом. Начинающий с инструментом приближается к опытному без инструмента. А это означает, что десятилетия накопленного опыта теряют часть рыночной ценности – не всю, но ту часть, которая состояла из запоминания паттернов, а не из понимания принципов.

Каждый из этих примеров по отдельности можно объяснить, оспорить, контекстуализировать. Можно сказать, что юристы по-прежнему незаменимы для стратегических переговоров. Что переводчик понимает культурные нюансы лучше любой модели. Что программист мыслит архитектурно, а инструмент лишь подставляет строчки. Всё это правда. Но эта правда упускает главное. Речь не о том, заменила ли машина человека. Речь о том, что замена стала технически возможной. Впервые. За 200 000 лет. Качество заменителя вторично. Первично само его существование.

Когда телега Кюньо впервые проехала по Парижу, ни один разумный человек не предложил бы заменить лошадей. Предложение было бы абсурдным: 4 километра в час, остановка каждые 15 минут, невозможность маневрировать. Но через 130 лет «Форд Модель Ти» сошёл с конвейера, и к 1920 году в Соединённых Штатах было больше автомобилей, чем лошадей. Между нелепой телегой и массовым автомобилем прошло полтора века. Между первыми примитивными моделями генерации текста и системами, которые сдают медицинские экзамены на уровне 90%, прошло 5 лет. Между «забавной игрушкой» и инструментом, который используют 88% организаций, прошло 3 года. Скорость разрушения монополии на мышление не имеет исторических прецедентов.

«Стандард Ойл» существовала 30 лет между пиком и разделением. «Кодак» держался 37 лет между изобретением цифровой камеры внутри компании и банкротством. Система медальонов Нью-Йорка продержалась от пика до обесценивания 2 года. Монополия на мышление продержалась 200 000 лет. Но с момента появления конкурента процесс разрушения идёт быстрее, чем в любом из предыдущих случаев. Потому что конкурент не просто существует. Он улучшается экспоненциально. И он не спит, не устаёт, не требует зарплаты, не уходит в отпуск и не ищет другую работу. Каждая новая версия сохраняет все улучшения предыдущей и добавляет свои. Биологический мозг не работает так. Каждый новый человек начинает с нуля: 20 лет образования, чтобы достичь базовой компетенции, ещё 10 лет опыта, чтобы стать экспертом. Машина наследует знания мгновенно. Копируется. Масштабируется. Работает одновременно в миллионах экземпляров. Монополист мышления не выдерживает конкуренции с сущностью, которая обладает такими свойствами. Не потому что она умнее. А потому что правила игры изменились.

Отрицание, паника, принятие

Реакция общества на разрушение монополии предсказуема, потому что мы проходили через это с каждой революцией.

В 1811 году текстильные рабочие Англии, назвавшие себя последователями мифического «генерала Неда Лудда», начали уничтожать трудосберегающие станки. За год в одном только Ноттингемшире было разбито около тысячи машин. В 1812 году парламент принял закон, сделавший разрушение станков преступлением, караемым смертью. В январе 1813 года на специальном суде в Йорке судили 64 человека. 17 были повешены. Луддиты не были глупцами. Они были квалифицированными ремесленниками, чей труд обесценивался. Их ошибка состояла не в том, что они боялись. Их ошибка состояла в том, что они воевали с машиной, а не перестраивали свои навыки. Контекст усиливает параллель: 1812 год, Англия ведёт войну с Францией и Америкой, в стране худший торговый кризис с 1760-х годов. Правительство воспринимало луддитов не как голос трудящихся, а как угрозу порядку. Специальные судебные комиссии были созданы потому, что, по словам властей, «обычных судебных заседаний недостаточно для нагнетения ужаса, способного подавить бунт».

Двести лет спустя реакция повторилась, но в интеллектуальной форме. 22 марта 2023 года Институт будущего жизни опубликовал открытое письмо с призывом немедленно приостановить на минимум 6 месяцев обучение систем мощнее модели 4-го поколения. К маю 2023 года под письмом стояло 27 565 подписей, включая более 1 800 генеральных директоров и более 1 500 профессоров. Ни один сотрудник компаний-разработчиков письмо не подписал. Страх тот же, что и у луддитов: монополия рушится, и это пугает даже тех, кто создаёт альтернативу.

Стадия первая: «это игрушка». Декабрь 2022 года. Профессора смеялись. Журналисты иронизировали. «Забавная штука, пишет стихи, иногда врёт».

Стадия вторая: «это опасно». Середина 2023 года. Открытые письма. Экзистенциальные предупреждения. Заголовки газет, которые полгода назад писали об «игрушке», теперь пугали концом цивилизации. Те же самые эксперты, которые в декабре 2022 года объясняли, почему модель «не понимает» и «не думает», к июню 2023 года объясняли, почему она «слишком опасна» и «слишком умна». Переход от презрения к ужасу занял полгода. Оба чувства ошибочны. Презрение недооценивает конкурента. Ужас парализует перед ним. Ни то, ни другое не является адекватной реакцией на конец монополии.

Стадия третья: «как этим пользоваться?». К 2025 году 88% организаций регулярно используют модели хотя бы в одной бизнес-функции. 65% используют генеративные системы. 62% экспериментируют с автономными агентами. Но почти 2 трети ещё не масштабировали внедрение на уровне предприятия. Только 39% сообщают о реальном влиянии на прибыль. Разрыв между «используем» и «перестроились» огромен. Компании трансформируются со скоростью организационных изменений, а не со скоростью технологий. Как сказал бы Пол Дэвид: динамо видно повсюду, кроме экономической статистики.

Нам кажется, здесь кроется главный риск ближайших лет. Не отсутствие технологии – а иллюзия внедрения. Компания подключила модель к одному процессу и считает, что «перешла на AI». Это всё равно что повесить одну лампочку в цеху и считать, что провёл электрификацию. Между «используем» и «перестроились» – пропасть, и большинство организаций стоят на её краю, не подозревая об этом.

Самая опасная стадия для бизнеса, первая. Не потому, что отрицание приятно. А потому, что пока вы считаете новую технологию игрушкой, ваши конкуренты уже перешли к третьей стадии. «Кодак» считал цифровые камеры «не настоящими фотоаппаратами». Таксопарки считали альтернативные платформы «нелегальным извозом». Отрицание не является защитой. Отрицание является отложенной капитуляцией.

Кай-Фу Ли, бывший президент «Гугл Китай», предсказал, что искусственный интеллект вытеснит 40% рабочих мест в мире в ближайшие 15 лет. В 2024 году он подтвердил свой прогноз, назвав его «жутко точным», и подчеркнул: «белые воротнички» пострадают быстрее, чем «синие». Мышление, считавшееся последним бастионом, защищённым самой природой от автоматизации, оказалось более уязвимым, чем ручной труд. Парадокс: робот, который кладёт кирпич, стоит миллионы и заменяет одного каменщика. Модель, которая анализирует контракты, стоит центы за запрос и заменяет десятки юристов начального уровня.

Стоит признать честно: этот парадокс контринтуитивен – и именно поэтому опасен. Десятилетиями мы говорили молодым людям: получайте образование, становитесь «белыми воротничками», работайте головой – и будете защищены. Оказалось, что именно «работа головой» автоматизируется быстрее, чем работа руками. Не потому что мышление проще физического труда, а потому что оно легче оцифровывается. Кирпич нужно переносить в физическом мире. Контракт можно анализировать в цифровом.

Экономический историк Пол Дэвид показал в 1990 году, что электричество, коммерциализированное в 1880-х, дало рост производительности в промышленности только в 1920-х, через 40 лет. Причина: фабрики просто заменяли паровой двигатель электрическим, не меняя организацию производства. Прорыв произошёл, когда каждый станок получил собственный электромотор, и производственные линии перестроились для плавного потока материалов. Компании, которые сегодня «подключают» модель к существующим процессам, повторяют ту же ошибку. Настоящий рывок произойдёт, когда организации перестроятся вокруг нового ресурса, как фабрики перестроились вокруг электричества. Когда каждый сотрудник получит собственный «когнитивный мотор», как каждый станок получил собственный электромотор. Когда организация перестанет быть машиной, в которой мышление сконцентрировано наверху и спускается вниз по иерархии, а станет сетью, в которой мышление доступно в каждой точке. Кевин Келли назвал этот процесс «когнификацией»: превращением всего в умное с помощью дешёвого, мощного интеллекта, доставляемого из облака. Интеллект становится для организаций тем, чем электричество стало для машин: невидимой, вездесущей инфраструктурой. Полная отдача от электричества потребовала не только технологических, но и организационных и социальных изменений: переобучение рабочих, новые трудовые контракты, поощрение инициативы на нижних уровнях. Эти комплементарные перемены заняли десятилетия. С мышлением будет так же. Технология готова. Организации нет. Люди привыкли думать о мышлении как о чём-то, что происходит в голове. Организации привыкли покупать мышление поштучно, нанимая людей. Образование привыкло «загружать» мышление в головы, тратя на это от 12 до 22 лет на каждую. Вся инфраструктура цивилизации спроектирована для мира, в котором мышление производится исключительно биологическим путём. Перестройка этой инфраструктуры и есть главная возможность и главный вызов ближайшего десятилетия. Те, кто начнёт перестройку первыми, получат преимущество, которое невозможно будет наверстать. Как фабрики, первыми перешедшие на индивидуальные электромоторы, обогнали тех, кто десятилетиями крутил старые ремни от нового двигателя.

Монополия на мышление длилась 200 000 лет. Она определяла всю экономику, все организации, все профессии. Мы строили целые цивилизации вокруг факта, что мышление доступно только внутри человеческого черепа. Системы образования существуют потому, что мышление нужно «выращивать» в каждом мозге заново. Иерархии существуют потому, что мышление одних людей ценится выше мышления других. Рынок труда существует потому, что мышление продаётся поштучно, по часам, за зарплату.

Эта монополия закончилась. Не потому, что появился идеальный конкурент. А потому, что появился конкурент в принципе.

Что остаётся уникально человеческим, если мышление больше не монополия? Этот вопрос является одним из центральных в книге, и мы вернёмся к нему подробно. Но первый набросок ответа необходим уже здесь. Остаётся смысл. Модель генерирует текст, но не знает, зачем. Она выдаёт стратегию, но не несёт ответственности за её последствия. Она создаёт варианты, но не делает выбор, который готова отстаивать. Остаётся ответственность. Когда врач ставит диагноз, он отвечает за него. Когда судья выносит приговор, он подписывает его своим именем. Когда руководитель запускает продукт, он рискует репутацией. Модель не рискует ничем. Остаётся воображение того, чего не было. Модель комбинирует существующее. Человек способен представить несуществующее. «Что, если бы мы делали бизнес совсем иначе?» Этот вопрос требует не анализа данных, а прыжка воображения.

Остаётся этический выбор. «Уволить сотрудника или переобучить?» «Снизить качество ради прибыли или потерять квартал?» Эти решения не аналитические. Они ценностные. И ценности, пока, принадлежат людям. Монополия на мышление закончилась. Но не закончилась уникальность человека. Она переопределяется. И это переопределение может оказаться самым важным интеллектуальным упражнением нашего века. Потому что впервые в истории нам нужно ответить на вопрос: что значит быть человеком в мире, где мышление перестало быть нашей монополией?

Сам факт существования конкурента запускает цепную реакцию. Если мышление больше не монополия, значит, его стоимость определяется рынком, а не дефицитом. А когда у монополии появляется конкурент, цена начинает падать. И в случае мышления она падает не на проценты, а на порядки. Об этом следующая глава.

Глава 9. Стоимость интеллекта падает

В марте 2023 года обработка одного миллиона токенов через программный интерфейс модели 4-го поколения стоила $30. Токен это условная единица текста: примерно 3 четверти слова. Миллион токенов это увесистый роман. Или подробный анализ финансового отчёта. Или стратегический план на 20 страниц. $30 за один «акт мышления». За одну порцию анализа, которую можно было бы поручить младшему аналитику за 4 часа работы и 1 200 долларов.

В ноябре 2023 года аналогичная обработка стоила 10 долларов. В мае 2024 года 5. В августе 2 с половиной. К началу 2026 года конкурирующие открытые модели вышли на ценник $0,28 за миллион входных токенов. С кэшированием менее 3 центов.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.