Соединенные Штаты тратят на каждого ученика из системы среднего образования больше, чем все прочие страны мира, получая при этом довольно посредственные результаты. В недавнем международном исследовании американские ученики получили по естественным наукам, чтению и математике гораздо более низкие оценки, чем ученики из других развитых индустриальных стран¹². Адаптировав с помощью технологий уроки под индивидуальный стиль обучения каждого человека, мы могли бы сделать образовательный процесс намного более продуктивным и эффективным как для ученика, так и для учителя.

Вот некоторые важные вещи, к которым мы можем подойти с новыми машинами. Это цифры, имеющие цель, цифры, имеющие значение; и большие мозги, которые будут двигать вперед подобные инновации, необязательно будут обитать в Кремниевой долине или в общежитии Массачусетского технологического института. Они вполне могут сидеть в соседнем офисе, в вашей компании.

Так, например, McGraw-Hill Education применяет новые технологии, чтобы помочь учителям и детям улучшить обучение посредством системы, называемой ALEKS. Наделенная искусственным интеллектом система «Оценки и обучения в познавательных пространствах» (Assessment and Lеarning in Knowledge Spaces) использует адаптивные вопросы, позволяющие быстро и точно определить, что именно знает и чего не знает ученик по программе курса. Далее ALEKS объясняет ученику темы, к восприятию которых он или она готовы в большей степени. По мере прохождения курса ALEKS проводит переоценку, обеспечивая надежное усвоение материала. Все это выливается в более гибкое обучение один на один со студентом и обеспечивает ученику заметный рост успеваемости. Что касается учителя, то ему ALEKS помогает преодолеть рутинную – и, давайте признаем, скучную – часть работы и по-настоящему сосредоточиться на работе с учениками.

Одна из ведущих страховых компаний Южной Африки Discovery использует платформу Vitality, чтобы предоставить экономические стимулы – скидки на путешествия, развлечения, здоровую еду, членство в спортклубе, спортивный инвентарь, товары для здоровья и тому подобное – своим клиентам, основываясь на том, придерживаются ли они здорового образа жизни. Участники зарабатывают очки, отмечая тренировки в привязанных к системе фитнес-девайсах и покупая здоровую еду (что также записывается на их карту Vitality). Страховую отрасль, возможно, нельзя назвать колыбелью инноваций, однако Discovery удалось построить процветающий бизнес, основанный на возможностях, исходящих от новых машин.

Еще одна область, созревшая для преобразований, – это управление нашими деньгами. Джон Стейн (Jon Stein) не похож на Королей мира с Уолл-стрит – по сути, он их противоположность. Ему за тридцать, он носит синие джинсы и немного потрепанную рубашку и работает не в финансовой цитадели, а в расслабленном лофт-пространстве. В его речи нет бравады и высокопарности – Стейн рассуждает непринужденно, рассудительно и скромно.

Рисунок 1.1. Джон Стейн, генеральный директор и основатель Betterment

Между тем Стейн занимается тем, что переворачивает свой участок банковского мира, то есть управление личным благосостоянием, с ног на голову. Его компания Betterment стала одним из лидирующих в мире «робо-консультантов», привлекая платформы с ИИ для переформулирования правил бизнеса финансового консультирования. Betterment предлагает высоко персонифицированные, тщательно подобранные услуги по управлению капиталом в режиме 24/7. Его интеллектуальная система выполняет работу сотен человек, делает это лучше и за меньшую стоимость.

На платформе скапливаются миллионы инвесторов – поколение Х, беби-бумеры и поколение «нулевых». С начала 2015 года до середины 2016-го капитал, находящийся под управлением Betterment, вырос с 1,1 миллиарда до 5 миллиардов^13,14, и на то есть причины. Betterment получил больший кусок денежного пирога в свое управление, поскольку смог привлечь клиентов, которым не подходили обычные банки. Традиционные «большие» инвестиционные банки (такие как Goldman Sachs, Morgan Stanley, Credit Suisse и другие) редко предлагают услуги по персонифицированному управлению средствами тому, чье состояние составляет меньше одного миллиона долларов – с их бизнес-моделью индивидуального консультирования норма доходности здесь соблюдена не будет. И где же тогда оказываются 99,9% населения, заинтересованные в том, чтобы их деньгами управляли профессионально?

Betterment начал с того, что сосредоточился на HENRY («хорошо зарабатывающих, еще не богатых», или high earners, not rich yet). Все это молодые профессионалы 20–30 лет: юристы, доктора и менеджеры, получившие отличное образование, начинающие свою карьеру… и еще связанные кредитами на учебу.

Традиционный управляющий капиталами не будет иметь дело с HENRY, но Betterment рад любому, у кого есть деньги для инвестирования. И с каждым приходящим на платформу клиентом система становится умнее, обеспечивает большую выгоду любому индивидуальному участнику: без промедления, на основе эмпирических данных по инвестиционным стратегиям, структуре портфеля и налоговому контролю.

Все вместе роботы-консультанты сегодня управляют более чем пятьюдесятью миллиардами долларов (и ожидается, что к концу 2020 года под их управлением будет уже двести пятьдесят миллиардов) и целят на двадцать триллионов долларов по всему миру, которыми в настоящее время заняты сорок шесть тысяч финансовых консультантов в традиционных банках¹⁵.

Сейчас мы не знаем, выйдет ли Betterment долгосрочным и окончательным победителем среди поставщиков услуг финансового консультирования в новой форме, но компания действительно показывает, как новые машины подрывают стандартные способы выполнения работы. Причем ударная волна от их столь обширного внедрения отдается как в сфере финансовых услуг, так и в других технологических областях.

Стейн и другие, сумевшие понять правила новой игры, – ни много ни мало Генри Форды нашего времени. Они понимают, что сегодня является сырьем (большие данные). Они создали и теперь пользуются новыми машинами. И, что самое важное, окружили эти новые машины бизнес-моделями, которые, занимая все большую долю рынка, показывают отличный рост и повышают прибыльность.

История робо-консультантов в управлении капиталом вот-вот распространится в тысячекратном масштабе по всем секторам экономики. И здесь встает вопрос: вы будете играть или останетесь стоять в стороне?

Мы уже доказали, что любим основанные на ИИ продукты (с нашим бешеным потреблением предложений FANG для смартфонов). И новые машины находятся в боевой готовности трансформировать первостепенные институты нашего общества в лучшую сторону с помощью имеющих значение цифр.

Однако, как только мы преодолеваем первичный страх перед новой машиной, начинаем задаваться вопросом, как это повлияет на работу. Что случится со всеми этими банкирами, водителями, рентгенологами, юристами и журналистами? Что случится со… мной? Заберет ли робот мою работу?

Многие из нас не знают, так ли уж хороша или так ли плоха эта Четвертая индустриальная революция. Начинает казаться, что все это мечта капиталиста… и кошмар рабочего. А неуверенность создает почти осязаемое ощущение тревожности, поскольку на личном уровне многие не понимают, что со всем этим делать.

Некоторые видят только темную сторону этих перемен, и конечно, многие сегодня предсказывают мрачное будущее «экономики без работы», поскольку все наши средства к существованию приберут к рукам роботы. Однако приближающийся цифровой подъем и его распространение, которое мы описываем в следующей главе, очень многое обещают тем, кто сумеет подготовиться. По сути, он предвещает возможный всего раз в столетие рост, когда придется перенастраивать нашу инфраструктуру, промышленность и институты. Подобно предыдущим трем индустриальным революциям, эта проедет катком по тем, кто ждет и наблюдает, и подарит грандиозные перспективы и благополучие тем, кто учится использовать потенциал новых машин.