В. Проблемы образования и использования опыта успешных компаний

Рассуждая об обучении вертикальному прогрессу или инновациям, мы натыкаемся на внутреннее противоречие. Образование, в корне своем, учит движению от 1 к N. Мы наблюдаем, имитируем, повторяем. Младенцы не выдумывают новый язык, они изучают существующий. С самого начала мы учимся копировать то, что уже работает.

Но для стартапов этого мало. Думаю, образование дает примерно 30% от того, что нужно. (Хотя оно, безусловно, необходимо, чтобы, например, зарегистрировать свои права или заинтересовать венчурных инвесторов). В какой-то момент вы должны будете совершить переход от 0 к 1, и вам нужно будет сделать что-то очень важное и сделать это правильно, а вот этому-то как раз не научишь. Как у Толстого в Анне Карениной, все успешные компании разные: каждая из них по-своему решает проблему перехода от 0 к 1. И в то же время все компании-неудачники похожи: они не смогли перейти от 0 к 1.

Таким образом, изучения кейсов и опыта успешных компаний довольно ограничено. PayPal и Facebook работают, но очень трудно отделить общие принципы от их личной специфики. Следующая большая компания, скорее всего, не будет ни компанией электронных платежей, ни социальной сетью. Очень мало можно извлечь из какой-нибудь одной истории успеха. Отсюда, ситуационный метод обучения, применяемый в бизнес-школах, нам здесь не помощник.

Г. Закономерность или непредсказуемость

Один из самых сложных вопросов прогресса является вопрос оценки вероятности успеха предприятия. В парадигме «от 1 к N» это статистический вопрос. Вы можете провести анализ и делать предсказания. В случае же «от 0 к 1» вопрос выходит за рамки статистики, так как стандартное отклонение при единичной выборке равно бесконечности. Статистический анализ здесь нам не поможет, статистически мы в полной темноте.

Мы привыкли оценивать будущее при помощи статистики, а в данном случае она говорит нам, что результат случаен. Нет, будущее предсказывать мы не можем, мы просто думаем о будущем с точки зрения вероятностей, и если рынок ведет себя непредсказуемо, разве имеет смысл пытаться просчитать его?

Но существует другая математическая метафора, которую мы можем использовать — вычисления. Вычисления позволяют ответить на вопросы, что, как и когда должно случиться. Возьмем, например, программу NASA «Аполлон». Нужно знать точно, где в какой момент будет луна и хватит ли топлива в космическом корабле и т.д. Правда в том, что, наверное, никто бы не хотел лететь на корабле, полет которого был бы просчитан статистически с определенной вероятностью.

В этом смысле стартапы похожи на космическую программу. Переход от 0 к 1 все-таки больше предсказуем. Но здесь есть еще одна проблема – так называемые «пророки». В нашем обществе все пророки – лжепророки. Стив Джобс нашел свой путь между предсказуемостью и непредсказуемостью, люди чувствовали – он был провидцем, но не заходил в этом слишком далеко. Он очень близко придвинулся к грани (и преуспел соответственно).

Вопрос соотношения везения и труда тоже важен. Учет этих факторов сложен, а может быть и невозможен вовсе. Попытки сделать это могут завести вас далеко. Возможно лучшее, что мы можем сделать с этим сейчас – это отметить для себя данный вопрос. Наверное, каждый начинающий предприниматель должен разобраться в нем сам и сделать для себя свои собственные выводы.

Д. Будущее технологического прогресса

Существует четыре теории о будущем прогресса. Первая из них – это теория сближения, утверждающая, что, начиная с периода индустриальной революции, будет бурный рост, затем рост замедлится, и, в конце концов, приблизится к некоторой асимптоте.

Вторая – это циклическая теория. Технический прогресс развивается циклически: сначала взлет, потом падение. И так по кругу. Скорее всего, в прошлом все так и происходило, но трудно себе представить, что и дальше все будет так же. Потерять всю информацию, все изобретения и ноу-хау, а потом снова переоткрывать все это – верится с трудом.

Третья – теория, это теория коллапса/разрушения. Идея проста: какая-то из технологий нас уничтожит.

Четвертая теория – теория сингулярности, по которой технологии разовьются во что-то вроде искусственного интеллекта.

Люди обычно склонны переоценивать вероятность и объясняющую силу теории сближения и циклической теории и, соответственно, недооценивать теории коллапса и сингулярности.

4. Почему компании?

Почему для развития технологии лучше всего подходят именно компании? Можно представить себе общество, в котором все работают на правительство, или, наоборот, каждый работает на себя. Почему лучше некоторая промежуточная версия, где людей больше 2-х, но меньше чем все люди на планете?

Ответ сводится к теореме Коуза. Компании существуют потому, что у них оптимально соотношение затрат на внешнее и внутреннее взаимодействие. Грубо, чем больше система, тем выше затраты на внутреннюю координацию, и, наоборот, с увеличением размера компании затраты на внешнюю координацию падают. Тоталитарное правительство – это пример очень большой системы. Затраты на внешнее взаимодействие незначительны, они практически равны нулю, в то же время затраты на внутреннюю координацию, как показал Хайек и другие представители австрийской экономической школы, значительны. Центральное планирование не работает.

Обратной стороной являются нулевые затраты на внутреннее взаимодействие у человека, который работает на себя. И, наоборот, внешние затраты чрезвычайно высоки (человек вынужден сам общаться со всеми), что практически парализует деятельность.

5. Почему стартапы?

А. Вопрос издержек

Величина и соотношение внутренних и внешних расходов очень важны. Если в компании более 100 сотрудников, люди зачастую даже не знают друг друга. Важной становится политика, мотивация меняется. Зачастую, информация о том, что работа сделана, является более важной, чем собственно сама работа. Внутренние издержки зачастую недооцениваются. Все это важно, поэтому инвесторы всерьез задумываются, прежде чем инвестировать в компании, имеющие несколько офисов. Казалось бы, мелочь, но серьезные проблемы координации могут быть даже у компаний, имеющих офисы на нескольких этажах. Найм консультантов, аутсорсинг ключевых проектов и тому подобные явления тоже являются красным флагом. И хотя в последние 40 лет наблюдается тенденция к снижению издержек (что стало причиной к некоторому снижению размеров компаний), этот фактор часто недооценивается. Пока издержки высокие, их стоит учитывать.

Социальная сеть Path, например, ограничивает число друзей 150-ю. Древние племена, очевидно, тоже сильно не превышали это число. Для стартапов важно быть маленькими. Стоимость и сложность внутренних взаимодействий равна, примерно, квадрату от количества сотрудников. Таким образом, стартапы находятся в уникальном положении и их небольшой размер, в частности, помогает им доводить дело до конца.