<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>economics</genre>
   <author>
    <first-name>Боб</first-name>
    <last-name>Йохансен</last-name>
    <id>341308</id>
   </author>
   <book-title>Управляя компаниями будущего</book-title>
   <annotation>
    <p>Ведущий мировой футуролог Боб Йохансен на основе исследований Института будущего показывает, как новый образ мышления позволит руководителям видеть и использовать возможности для развития бизнеса. </p>
    <p>Мышление полного спектра — это способность искать закономерности, выходя за рамки стереотипов. Сегодня мир стремительно меняется. Выжить и процветать в новой реальности смогут те компании, лидеры которых обеспечат пространство для широкого круга альтернативных решений и будут придерживаться мышления полного спектра. Книга рекомендована руководителям и управляющим, собственникам бизнеса, способным применить новую парадигму мышления, чтобы добиться прорыва в бизнесе, инновациях, общественных отношениях и других аспектах жизни.</p>
   </annotation>
   <keywords>менеджмент организации,организационный и производственный менеджмент,информационные технологии (IT),управление людьми,управление компанией</keywords>
   <date></date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>Людмила</first-name>
    <last-name>Головина</last-name>
   </translator>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name></first-name>
    <last-name></last-name>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor Release 2.6.6</program-used>
   <date value="2023-03-17">2023-03-17</date>
   <src-url>http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=68979183</src-url>
   <src-ocr>текст предоставлен издательством</src-ocr>
   <id>abcceeb8-db3b-439f-9c8f-cfb4e3314996</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>1.0</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Управляя компаниями будущего. Мышление полного спектра для развития бизнеса / Боб Йохансен</book-name>
   <publisher>Манн, Иванов и Фербер</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2023</year>
   <isbn>9785001959373</isbn>
   <sequence name="МИФ Бизнес" number="0"/>
   <sequence name="Цифровые технологии" number="0"/>
  </publish-info>
  <custom-info info-type="copyright">Copyright © 2020 by Bob Johansen</custom-info>
  <custom-info info-type="copyright">First published by Berrett-Koehler Publishers, Inc., San Francisco, CA, USA. All Rights Reserved.</custom-info>
  <custom-info info-type="copyright">© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2023</custom-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Боб Йохансен</p>
   <p>Управляя компаниями будущего. Мышление полного спектра для развития бизнеса</p>
  </title>
  <section>
   <title>
    <p>Информация от издательства</p>
   </title>
   <empty-line/>
   <p>Copyright © 2020 by Bob Johansen</p>
   <p>First published by Berrett-Koehler Publishers, Inc., San Francisco, CA, USA. All Rights Reserved.</p>
   <p>© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2023</p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <epigraph>
    <p>Посвящается Робину, Кори и Аманде, Лайзе и Заку, Нико и Эверетту, Робби, Нейту и Аттикусу</p>
   </epigraph>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <epigraph>
    <p>Мышление полного спектра — это способность искать и находить закономерности и взаимосвязи в широком диапазоне возможностей — за ограниченными пределами, вне рамок и категорий, избегая ложной самоуверенности и категоричности суждений.</p>
   </epigraph>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Введение. Какими категориями вы пользуетесь, чтобы описать самого себя?</p>
   </title>
   <p>Я люблю задавать этот вопрос в начале своих семинаров и всегда удивляюсь, как много разных категорий используют люди: «Я мать, отец, менеджер, бухгалтер, руководитель, член правления, военнослужащий, повар, садовник, писатель». И так далее. Нередко человек перечисляет не менее 20 категорий.</p>
   <p>Сколько разных категорий вам понадобится, пока вы не взглянете на себя, используя более широкий диапазон мышления?</p>
   <p>Категории навязывают нам определенный тип мировоззрения. Они опутывают людей, как сети, с помощью которых ловят диких животных. Категории держат нас в клетке. Категории могут убивать.</p>
   <p>Мышление полного спектра<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a> — способность искать и находить закономерности и взаимосвязи в широком диапазоне возможностей: снаружи, на стыке, за пределами или, может быть, совсем без рамок или категорий, избегая при этом ложной самоуверенности и категоричности суждений.</p>
   <p>В современной политической повестке категориальное мышление заставляет нас представлять друг друга в слишком упрощенном виде, уводя от понимания общей картины. Мышление такого типа лишено контекста. Категории ведут нас к некоторой определенности и уверенности в своей правоте, но не к ясности.</p>
   <p>Мышление полного спектра обладает потенциалом размывать полярности, показывать, что различия между нами не настолько сильны, как кажется при взгляде через призму узких категорий. Мой коллега Тоши Ху, который руководит лабораторией новых средств коммуникаций в Институте будущего, заметил, что мышление полного спектра помогает найти многоаспектные связи между объектами, явлениями и событиями, а не только те аспекты, которые отличают их друг от друга.</p>
   <p>Вспомните лучших руководителей, с которыми вы когда-либо работали, людей, которые оказывали на вас самое сильное влияние, вдохновляя на новые свершения.</p>
   <cite>
    <p>К какой категории эти руководители относили себя?</p>
    <p>К какой категории они относили вас и других сотрудников?</p>
   </cite>
   <p>Мне кажется, лучшие руководители не распределяли других людей по категориям, предварительно не обдумав свое решение. Их отношение позволяло вам чувствовать, что вас ценят и уважают, что у вас есть права и возможности для роста и что вас не подгоняют под те или иные стереотипы. Они использовали адекватные категории, чтобы выявить ваши сильные стороны и подчеркнуть ваш вклад в общее дело, а не навесить ярлык или обесценить ваши усилия. Они не загоняли вас в жесткие рамки и не приписывали вам несуществующих качеств. Они видели все ваши потенциальные возможности. Мне кажется, ваши лучшие руководители имели ясное видение будущего, но редко высказывали категоричные суждения.</p>
   <p>Эта книга расскажет, как развить образ мышления, способный расширить диапазон ваших характеристик, дополнив их теми, что восхищают вас в лучших руководителях. Мышление полного спектра стимулирует эмпатию. Бездумная категоризация воспитывает и поощряет неуважительное отношение к другим людям. Категориальное мышление позволяет легко списывать со счетов других людей, навешивая на них избитые ярлыки вроде «иммигрант», «белый», «миллениал», «еврей», «мусульманин» или «старик». Одно дело самому выбрать свою идентичность, и совсем иное, когда о вас отзываются другие, причем то, <emphasis>как</emphasis> вы говорите, может быть не менее важно, чем то, <emphasis>что</emphasis> вы говорите.</p>
   <p>Чтобы идти вперед, необходимо развивать мышление полного спектра, а не цепляться за устаревшие стереотипы в отношении окружающих и не создавать новые рамки, без особых раздумий загоняя в них людей.</p>
   <p>В сущности, закосневшее категориальное мышление и не предполагает особых мыслительных усилий: вы ни о чем не задумываетесь, считая само собой разумеющимся, что новый опыт отлично впишется в рамки, схемы, ярлыки, обобщения и стереотипы. Автоматическая категоризация других безответственна, поскольку не учитывает возможных последствий. Даже если после тщательного изучения вопроса вы примете решение в пользу категоризации, все равно начинать нужно с рассмотрения всего спектра возможных вариантов.</p>
   <p>Категоризация — удобная и проверенная временем стратегия для достижения и удержания власти. Она может иметь психологические или материальные преимущества, помогая нам в создании собственной идентичности и круга общения. Однако поспешная или непродуманная категоризация других опасна — и станет еще более опасной в будущем. К счастью, уже сейчас можно наблюдать начало постепенного перехода от категориального мышления к мышлению полного спектра.</p>
   <p>Возьмем для примера баскетбол. Элитных баскетболистов принято делить на следующие категории: номер 1 (разыгрывающий защитник), номер 2 (атакующий защитник), номер 3 (легкий форвард), номер 4 (тяжелый, или мощный, форвард), номер 5 (центровой). А потом приходит Мэджик Джонсон<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a>, за ним Леброн Джеймс<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a>, и теперь игроки, обладающие даже более широким спектром навыков, чем они, могут играть не только на своей позиции, но и на других. Таким образом, устаревшая категоризация игроков уже не работает. Лучшие современные баскетболисты способны менять свои позиции и играть другие роли. Их уже нельзя так легко отнести к той или иной категории. Сильнейшие игроки обладают целым спектром способностей и навыков, которые не вписываются в устоявшиеся, неизменные категории. Это уже многопозиционный баскетбол, в котором игроки в случае необходимости меняют свое амплуа. Я называю его баскетболом полного спектра.</p>
   <p>Однако полного отказа от категориального мышления в пользу мышления полного спектра не произойдет. Я не против категорий, если они точны, справедливы и не приносят вреда. Все мы нуждаемся в построении тех или иных структур и категорий, если они устраивают нас или других людей. Категории, которые мы выбираем, могут облегчить нам жизнь и помочь обрести уверенность.</p>
   <p>Например, лучшие ученые умеют использовать категории, не давая им себя обмануть. У категорий долгая история, и порой они оказываются очень удобными для практических целей. Тем не менее Джон Фаулз<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a> утверждает, что мы настолько увязли в категориальном мышлении, что иногда просто не в состоянии воспользоваться всем спектром возможностей, которые предоставляет нам окружающий мир. Нередко мы не видим лес, поскольку зациклены на определении названия каждого отдельного дерева<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a>.</p>
   <p>Мышление полного спектра найдет применение на всех уровнях агрегации: индивидуальном, организационном и социальном. В будущем мышление полного спектра станет еще более необходимым, и осваивать его будет легче благодаря появлению широкого диапазона новых инструментов.</p>
   <p>Свежая комбинация новых и старых технологий и средств массовой коммуникации будет способствовать использованию этого типа мышления, а потом и требовать его использовать. В ближайшее десятилетие потребность в более тонких способах восприятия и оценки окружающего мира возрастет, в связи с чем появятся намного более совершенные инструменты для применения мышления полного спектра.</p>
   <p>Мощные цифровые средства массовой коммуникации, включая геймификацию (игровое взаимодействие), аналитику больших данных, визуализацию, блокчейн и машинное обучение, станут еще более мощными и легкодоступными. Настоятельная потребность в новых фильтрах для обеспечения ясности видения общей картины заставит ввести их в повседневную практику. Мышление полного спектра, усиленное цифровыми технологиями, поможет не поддаваться соблазнам поспешной категоризации и ложной уверенности в своей правоте. Оно станет своего рода противоядием от опасной поляризации современного мира.</p>
   <p>Мышление полного спектра помогает нам разглядеть те общие черты, которые часто не очевидны. Суть мышления полного спектра заключается в распознавании закономерностей, поиске ясности и борьбе с чрезмерной уверенностью в своей правоте и категоричностью суждений. Овладение новым образом мышления полного спектра — отличная отправная точка для осмысления собственных возможностей, лучшего понимания мира вокруг нас и видения будущего. Новая парадигма мышления формирует общую картину мира и приветствует многообразие деталей.</p>
   <p>Хотя неосмысленное, непроверенное категориальное мышление остается в силе и используется совершенно машинально во многих областях жизни, тем не менее уже чувствуется приближение более позитивного будущего, которое сулит нам гораздо более разнообразные и многообещающие возможности. В будущем предпочтение будет отдаваться интеллектуальному сочетанию осторожного категориального мышления и упорядоченного мышления полного спектра.</p>
   <p>Постепенно мы научимся использовать новые цифровые инструменты для применения мышления полного спектра, чтобы добиться прорыва в бизнесе, лидерстве, инновациях, политике, общественных отношениях и целом ряде других аспектов жизни. В обществе будущего категориальное мышление с поспешными и неточными суждениями, столь привычное в наши дни, станет непростительным и даже начнет вызывать недоумение.</p>
   <p>Будущее может оказаться нестабильным, хаотичным, полным борьбы и противоречий — сложной мозаикой из чрезвычайных ситуаций, панических настроений, разбалансированности и надежды. Мышление полного спектра позволит лучше подготовиться к этим вызовам и осознать новые возможности и угрозы. Некоторые уже применяют такое мышление, и их усилия будут все более заметными и притягательными. Благодаря их примеру новичкам станет гораздо легче развивать собственные способности к новому стилю мышления.</p>
   <p>Мы будем поступательно двигаться к посткатегориальному будущему (хотя вряд ли достигнем его в полном объеме), где будет цениться досконально выверенное, точное мышление полного спектра. Привычка к категоризации не исчезнет, но перестанет быть такой навязчивой.</p>
   <p>Эта книга объясняет, почему именно сейчас настала пора переходить от категориального мышления к мышлению полного спектра. Она поможет вам приобщиться к тем, кто уже живет в этой парадигме, и покажет путь к созданию организаций, которые ценят и извлекают немало выгод из новой парадигмы мышления.</p>
   <p>Я писал эту книгу, ставя перед собой три цели:</p>
   <p>1) усовершенствовать способы, которые люди используют для осмысления прошлого, настоящего и будущего;</p>
   <p>2) усовершенствовать способы, которые используют организации для выявления и оценки новых возможностей для развития бизнеса;</p>
   <p>3) устранить поляризацию в обсуждении стратегически важных вопросов, открывая пространство для широкого спектра альтернативных решений, выходящих за рамки бинарного выбора.</p>
   <p>Эту книгу можно использовать на тренингах и программах подготовки руководителей для корпораций, некоммерческих организаций, органов государственного управления и армии. Она будет интересна менеджерам по найму персонала, руководителям отделов по подбору и развитию кадрового потенциала, руководителям службы управления персоналом (HR), CEO компаний, директорам по информационным технологиям и инноваторам в самых разных сферах деятельности.</p>
   <p>В разделе «<a l:href="#zak">Заключение</a>» содержится ряд рекомендаций, предлагаются инструменты и практические меры, которые можно использовать для развития навыков мышления полного спектра, а также для продвижения этой новой парадигмы мышления на всех уровнях организации.</p>
   <p>Я надеюсь, что эта книга будет способствовать воспитанию мышления полного спектра у моих современников и появлению следующего поколения интеллектуалов, мыслящих по-новому. Моя цель — заставить лидеров бизнеса, специалистов в области образования, государственных служащих и отдельных людей вырваться из тисков мышления, для которого характерно навешивание ярлыков, использование категорий, четко очерченных схем и всякого рода ограничений. Риски, кроющиеся в определенности и отсутствии сомнений в суждениях, постепенно растут.</p>
   <p>Эту книгу можно читать отдельно или вместе с другими моими книгами — The New Leadership Literacies («Новые навыки лидера») и Leaders Make the Future («Лидеры создают будущее»). В ней я сосредоточил внимание на образе мышления, который нам потребуется, чтобы добиться успеха в будущем и сделать мир лучше. Я начал писать эту трилогию после опыта работы в Военном колледже сухопутных войск, когда задался вопросом, какие навыки будут необходимы эффективным лидерам в мире, в котором мы оказались после 11 сентября<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a>. Потом меня заинтересовал вопрос о функциональной грамотности лидера. Это понятие включает, помимо профессиональных навыков, обладание новыми знаниями и практиками, умением выстраивать отношения в коллективе. Советую начать с образа мышления, а затем рассмотреть вопросы функциональной грамотности и развития навыков.</p>
   <empty-line/>
   <p>Эта книга состоит из трех частей.</p>
   <cite>
    <p>• <a l:href="#ch1">Часть 1</a>. Рассматривает основные концепции и пути освобождения от категориальных ограничений прошлого и настоящего с помощью перспективного мышления и мышления полного спектра.</p>
    <p>• <a l:href="#ch2">Часть 2</a>. Рассказывает о новых инструментах, сетях и истинных цифровых аборигенах, которые будут взаимодействовать с расколотым хаотичным окружающим миром и использовать мышление полного спектра в глобальном масштабе.</p>
    <p>• <a l:href="#ch3">Часть 3</a>. Акцентирует внимание на проблемах будущего, которое начинается уже сегодня. Здесь приводятся примеры расширения горизонтов возможностей в разных сферах жизни. Кроме того, речь пойдет о новых точках применения мышления полного спектра, которые сначала станут возможными, а затем и обязательными.</p>
   </cite>
   <p>По мере того как видение будущего становится более ясным и не отягощенным излишней категоричностью, перед людьми открываются новые спектры смыслов.</p>
   <p>Многие уверены в своей правоте, но мало кто мыслит четко и ясно.</p>
   <p>Пора это изменить.</p>
  </section>
  <section id="ch1">
   <title>
    <p>Часть 1. Прошлое не может продолжаться</p>
   </title>
   <section>
    <p>Будущее — это время мышления полного спектра. Те, кто придерживается этой парадигмы, преуспеют, те, кто ограничивает себя рамками категориального мышления, окажутся в проигрыше.</p>
    <p>Будущий мир превратится в глобальный хаос, который окажется трудно разделить на категории. Понадобится мышление полного спектра, чтобы получить хоть какое-то представление о том, что происходит вокруг нас. Грядущее десятилетие ознаменуется чередой серьезных перемен: это в том числе все более заметный разрыв между богатыми и бедными и неравенство в ресурсах, кибервойны и киберпреступления, а кроме того, глобальное изменение климата.</p>
    <p>Хаос в мире чреват распространением недостоверной информации (не всегда преднамеренным), дезинформации (преднамеренным) и всеобщим недоверием. В этих условиях попытки втиснуть новые угрозы или новые возможности в тесные рамки старых мыслительных категорий крайне опасны. К счастью, следующее десятилетие откроет возможности для появления новых спектров мышления. Мышление полного спектра будет абсолютно необходимо, чтобы преуспеть в этом мире.</p>
    <p>Если у вас есть упаковка яиц, вы можете выбрать способ их приготовления. Но если вы разбили яйца, то, как говорится, сделанного не воротишь: вы не в силах вернуть их в исходное состояние. Однако вы можете приготовить из них какое-нибудь новое блюдо.</p>
    <p>В период хаоса и крушения старого многое из того, что застыло на точке замерзания, будет разморожено и реализовано. Многие узлы окажутся распутаны, многие тайны раскрыты, многое просто развалится. Разрушители мира, в котором мы живем сейчас, — а они уже среди нас — вряд ли справятся с тем, чтобы снова склеить разлетевшиеся осколки.</p>
    <p>В том хаотичном будущем, которое я предвижу, можно ожидать необычайно большое количество непредвиденных последствий краха старого мира. У нас появится целый ряд новых креативных возможностей, которых нам никогда не предлагало прошлое. В ближайшее десятилетие будущее станет еще более непонятным, требующим неоднозначных решений, и многие, включая большинство лидеров, пока к этому явно не готовы.</p>
    <p>Наши старые привычные категории вполне эффективны, когда новые возможности или угрозы укладываются в сложившуюся ранее картину мира. Однако упрощенная категоризация несет в себе определенные риски, если подгонять других под укоренившиеся в сознании поверхностные стереотипы или слишком настойчиво или поспешно сводить к этим категориям новые процессы и практики. Люди используют категории в попытках лучше понять те или иные реалии окружающего мира, но нередко категоризация позволяет получить лишь поверхностные или ошибочные представления. Порой, относя других к той или иной категории, вы унижаете их или умаляете их значимость.</p>
    <p>Мышление полного спектра не возникло на пустом месте. Собственно говоря, такое мышление, возможно, было более распространено среди наших предков, нежели среди наших современников. Можно привести в пример детей, которые рождаются с подобным типом мышления, но потом мы разрушаем его своими ярлыками, жестким тестированием их интеллектуальных и академических способностей, инструментами автозаполнения в цифровых устройствах и бинарными компьютерными технологиями, где все в итоге должно быть сведено к нулю или единице.</p>
    <p>Попытки создать простые истории, чтобы людям было проще разбираться и ориентироваться в реалиях хаотичного мира, приведут к широкому распространению чрезмерно упрощенных историй, особенно тех, которые создают политики и религиозные деятели экстремистского толка. Люди будут прилагать титанические усилия, чтобы уловить смысл в нарождающемся будущем, где зачастую смысла не будет совсем. Использование привычных и удобных ярлыков будет, с одной стороны, привлекать людей, а с другой — таить в себе опасность.</p>
    <p>Мышление полного спектра можно считать в некотором роде шагом назад к аналоговому миру, хотя на самом деле это шаг вперед к миру с еще более усовершенствованными цифровыми технологиями.</p>
    <p>Продюсер Джордж Мартин занялся «Битлз», когда им надоели живые выступления по причине идиотских криков и визга фанатов. Он практиковал мышление полного спектра, когда еще не было такого понятия, и интуитивно чувствовал, что нужно переходить от живых выступлений к чему-то другому, своего рода гибриду аналоговой и цифровой моделей. Мартин не пытался имитировать концертные выступления — он направил свои усилия на то, чтобы создать нечто абсолютно иное и, по крайней мере в некоторых отношениях, более совершенное. Он мыслил, выходя за рамки неизбежного бинарного выбора «или — или». В наше время в музыкальном мире аналоговая модель сменилась цифровой, но цена этому оказалась довольно высока: иногда цифровые записи уступают по качеству звучания, во всяком случае, так считают любители виниловых пластинок.</p>
    <p>Теперь мы можем — как это сделали в музыке Джордж Мартин и поздние «Битлз» — создать новый спектр практик, в которых сочетаются нюансы, присущие аналоговой модели, и мощность и масштаб цифровой модели.</p>
    <p>Использовать мышление, не связанное никакими ограничениями, будет гораздо проще. Наш мозг — большой мастер заталкивать новые реалии в старые рамки. Инструменты и сети нового поколения помогут обучить его новым навыкам мышления полного спектра.</p>
    <p>Нейронаука (которая очень помогла мне при создании этой книги) доказывает, что наш мозг отлично умеет укладывать новый опыт в старые, привычные категории. Однако упрощенческий подход к категоризации чреват рисками.</p>
    <p>4 октября 2018 года в Нью-Йорке проходил саммит Института нейролидерства. Я выступал с основным докладом, в котором говорил о важности стратегического предвидения и перспективного мышления. В своей ответной речи профессор Колумбийского университета Кевин Очснер заметил, что предвидение может «поднять нас над вечным настоящим», в котором наш мозг действует по умолчанию.</p>
    <p>В результате эволюции мозг привык постоянно раскладывать все по полочкам и предсказывать, что будет дальше, чтобы обеспечить нам безопасность и уберечь от разного рода бед и неприятностей. Несмотря на то что предсказать будущее невозможно, мозг каким-то образом умудряется это делать. Когда мы сталкиваемся с непонятной или сложной ситуацией, он реагирует по умолчанию: опасность, продуцирующая страх и ужас, вызывает реакцию «бей или беги». В далеком прошлом наш мозг был запрограммирован на непрерывное предугадывание того, что произойдет в каждый следующий момент. Однако эта деятельность мозга, жизненно необходимая в прошлом, может втянуть нас в массу неприятностей в будущем.</p>
    <p>Зарождающееся сейчас будущее заставит нас обучить мозг новым навыкам и перейти от неосмысленного, неточного категориального мышления к осознанному мышлению полного спектра. Порой категории превращают в оружие, чтобы применить насилие. Порой люди цепляются за категории, чтобы сделать вид, что они все понимают. Порой они используют категоризацию, чтобы унизить других или умалить их заслуги.</p>
    <p>Мышление полного спектра поможет выстраивать стратегии с помощью подхода, ориентированного на будущее с оглядкой на прошлое (я называю это Настоящее, Будущее, Ближайшее). Это станет для нас насущной необходимостью, если мы рассчитываем добиться успеха в хаотичном мире будущего. Эта книга покажет вам, как это сделать.</p>
    <p>В наши дни многие люди, включая и некоторых наиболее популярных политических и религиозных деятелей, способны мыслить только в рамках четко очерченных схем. Однако некоторые лидеры развили в себе способность к нестандартному мышлению, выходящему за устоявшиеся границы, и именно они заслуживают нашего внимания.</p>
    <p>В этой части я расскажу, почему мы не можем и дальше оставаться в плену категориального мышления. Глава 1 рассматривает концепцию мышления полного спектра в применении к разным уровням — индивидуальному, организационному и социальному. Глава 2 посвящена дилемме, заключающейся в том, что мы стали слишком серьезно относиться к категориям, которые изначально должны были помогать нам ориентироваться в окружающем мире. Глава 3 знакомит с перспективным мышлением, которое поможет оставить прошлое в прошлом и начать созидать лучшее будущее.</p>
    <empty-line/>
    <p><a l:href="#G1">Глава 1</a></p>
    <p><a l:href="#G1">Мышление полного спектра набирает обороты</a></p>
    <p><emphasis><a l:href="#G1">Больше ясности, меньше самоуверенности</a></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><a l:href="#G2">Глава 2</a></p>
    <p><a l:href="#G2">Навязывание категорий</a></p>
    <p><emphasis><a l:href="#G2">Не навешивайте на меня ваш ярлык, пожалуйста</a></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><a l:href="#G3">Глава 3</a></p>
    <p><a l:href="#G3">Вырываемся из устаревших рамок прошлого</a></p>
    <p><emphasis><a l:href="#G3">Как использовать перспективное мышление</a></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Категориальное мышление практически не допускает существования едва заметных различий и не учитывает их. Мышление полного спектра предусматривает возможность рассмотреть как детали, так и всю картину целиком. В обществе еще может сохраняться напряженность, поскольку разные культуры зациклены на выявлении и всяческом подчеркивании принадлежности к той или иной категории, но спектр возможностей будет постепенно расширяться.</p>
    <p>Например, мы говорим, что находимся в Сети или вне Сети, но по мере увеличения степени нашей взаимосвязанности все труднее будет отделять одно от другого. Пройдет еще десять лет, и нас будет окружать целый спектр реальностей онлайн/офлайн. Сейчас большинство из нас находятся офлайн, если мы не сидим в интернете. В будущем большинство из нас будут находиться онлайн, за исключением случаев, когда мы отключены от Сети. Благодаря практически полному отсутствию границ между новыми технологиями и интернетом разделение между общением онлайн и офлайн покажется неактуальным. Выражение «выходить в Сеть» будет незнакомо для большинства и не потеряет смысла только для очень пожилых или отставших от жизни людей.</p>
    <p>Категории никуда не денутся, простые категории продолжат успешно использоваться, если с их помощью можно точно подогнать новую ситуацию к старой и по аналогии принимать решения. Но упрощенные категории, ярлыки, обобщения и стереотипы будут признаны такими, какие они есть на самом деле, — неточными, размытыми и опасными. Расизм, сексизм и другие предубеждения гораздо труднее оправдать в мире, где на повседневном уровне используются навыки и умения, основанные на мышлении полного спектра.</p>
    <cite>
     <subtitle>КЛЮЧЕВЫЕ ВОПРОСЫ ЧАСТИ 1</subtitle>
     <p>Как на уровне отдельного индивидуума оспорить в конструктивном ключе свои непроверенные допущения, касающиеся категоризации себя самого и других?</p>
     <p>Как на уровне организации использовать тщательно продуманную категоризацию, направленную на то, чтобы выявить в людях лучшие качества, а не загонять их в жесткие рамки? Как расширить диапазон деятельности своей организации и повысить социальную ценность бизнеса?</p>
     <p>Как может общество избежать опасности, которую несет в себе практика создания и использования стереотипов? Как могут разные общества и культуры развивать и внедрять в повседневную практику мышление полного спектра, чтобы сделать пространство будущего более благоприятным для жизни?</p>
    </cite>
   </section>
   <section id="G1">
    <title>
     <p>ГЛАВА 1. Мышление полного спектра набирает обороты. Больше ясности, меньше самоуверенности</p>
    </title>
    <p id="DRUCKER">Мы приехали к Питеру Друкеру около полудня. В маленькой гостиной на кофейном столике уже стояли банки с безалкогольными напитками, половина все еще в нераспечатанных упаковках. В тот год ему исполнялось 95 лет, а через год, в 2005-м, он умер. Мы собирались поговорить со знаменитым гуру менеджмента<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a> о перспективах в сфере труда и управления человеческими ресурсами.</p>
    <p id="LAFLI">Я вошел в комнату вместе с Аланом Лафли, бывшим в то время СЕО компании Procter &amp; Gamble (P&amp;G), Диком Антуаном, HR-директором P&amp;G, и Крейгом Уайнеттом, визионером и директором по развитию P&amp;G. Я был счастлив оказаться в числе приглашенных и впечатлен тем фактом, что CEO одной из лучших компаний в мире прилетел с другого конца страны на корпоративном самолете ради встречи с этим замечательным человеком.</p>
    <p>Нас заранее предупредили, что встреча состоится в простой обстановке без обслуживающего персонала. Хозяин дома радушно приветствовал нас в своем скромном доме в стиле ранчо в Клермонте, Калифорния, в двух шагах от Школы менеджмента Друкера при Клермонтском университете. В то время Питер Друкер был уже не так подвижен, как прежде, но не терял остроты и живости ума. Непродолжительное время, которое я с ним провел, изменило мой образ мыслей и вдохновило на создание этой книги.</p>
    <p>Он сказал, что в первую половину жизни нужно пробовать свои силы в разных видах деятельности и обязательно работать с самыми разными людьми, поскольку большинство из нас долго не могут разобраться, что мы, собственно, собой представляем и кем хотели бы стать. Старайтесь использовать весь спектр возможностей, учил он нас.</p>
    <p>Во второй половине жизни стоит заниматься только тем, к чему лежит душа, и работать только с теми людьми, с кем нравится работать. Увлеченность тем или иным делом — это хорошо, но не следует слишком рано останавливаться на чем-то одном. Категоризация работы не всегда плохая вещь, пока не загоняет вас в категориальную клетку, из которой потом трудно выбраться.</p>
    <p>Учитывая, что Питер Друкер приближался к столетнему юбилею, оставаясь при этом в здравом уме, я прикинул, что первая половина жизни длилась у него примерно до пятидесяти лет. Теперь, по прошествии почти двадцати лет с нашей встречи, я понимаю, что он побуждал нас расширять представление о том, как выбирать работу и образ жизни, как мыслить нестандартно, в разных направлениях, особенно на ключевых этапах жизненного пути. Сейчас я уже понимаю, что он охватывал все уровни агрегаций — индивидуальный, организационный и социальный.</p>
    <subtitle>ЗАГЛЯНИТЕ ЗА РАМКИ БИНАРНОГО ВЫБОРА</subtitle>
    <p>Питер Друкер старался побудить нас выйти за рамки категорий. Пока вы не достигли пятидесятилетия, постоянно пробуйте новые виды деятельности, меняйте работу и окружение. Не позволяйте другим людям (родителям, или друзьям, или преподавателям, или начальнику на первой работе, или компании) слишком рано присваивать вам какую-либо категорию или навешивать на вас тот или иной ярлык. Не ограничивайте себя рамками одного рода деятельности или одной карьерной колеи, если не чувствуете призвания к этому делу. Ищите свое предназначение в этом мире, а не просто место работы.</p>
    <p>Многие из моих знакомых родителей считают само собой разумеющимся, что их дети после школы продолжат образование в университете. Однако многие из их детей далеко не уверены в том, что это правильно. Часто молодые люди не имеют четкого понимания, чем им заниматься, сомневаются в ценности высшего образования, не хотят иметь задолженность по студенческому кредиту. Загнанные в тупик необходимостью сделать бинарный выбор — идти или не идти в университет, — все больше семей принимают решение сделать годовой перерыв в учебе после окончания школы, чтобы дать молодому человеку осмотреться и попытаться осознанно выбрать профессию, которая будет ему по душе. Этот «промежуточный» год может служить наглядным примером результата мышления полного спектра.</p>
    <p>Часто родители имеют более конкретные виды на будущее, чем их дети. Мой молодой коллега Гейб Сервантес стал моим научным ассистентом после окончания колледжа Уильямса. В своей семье он был первым, кто получил высшее образование, и первым, кто родился в США (его родители — иммигранты из Мексики). После окончания колледжа, до работы со мной, он успел потрудиться в разных местах и собирался продолжить образование в последипломной юридической школе. Однако изменил свои планы, пришел в Институт будущего и начал вместе со мной работать над этой книгой. Его семья была в шоке: они хотели, чтобы он стал юристом, а не футурологом. Собственно говоря, они даже не слышали о такой профессии. У Гейба была та же цель, что и у его родителей: поступить в юридический вуз и упорно двигаться вверх по карьерной лестнице, чтобы в конце концов получить право консультировать топ-менеджеров корпораций. Он принял решение работать со мной, чтобы быстрее набраться опыта взаимодействия с топ-менеджерами, но его родители не понимали и даже не могли представить, что бывает и такой путь к карьерному успеху. Гейб в любой момент мог пойти в юридическую школу, но предпочел получить более богатый практический опыт, прежде чем сделать свой выбор.</p>
    <p>Питер Друкер настойчиво советовал руководителям Procter &amp; Gamble давать своим сотрудникам широкий выбор возможностей, помогать им справляться с проблемами и принимать оптимальные решения. Не следует исходить из того, что люди будут всегда следовать по накатанной карьерной колее. Побуждайте их время от времени вырываться из привычных рамок.</p>
    <p>Большинству из нас не удается найти свое призвание в ранней молодости. Многие вообще его не находят и проводят долгие часы и годы на работе, которую они не то что не любят — она им даже не нравится. Сам Друкер начинал трудовую деятельность как журналист и сменил не менее шести разных профессий. Конечно, он нашел свое призвание задолго до нашей встречи тем солнечным днем, но только когда ему было хорошо за шестьдесят, он остепенился и полностью отдался своему истинному призванию.</p>
    <p>Когда Алан Лафли встал во главе компании Procter &amp; Gamble, он произнес свою первую речь в Чикаго для бывших сотрудников компании. До этого момента компания — бастион подбора персонала из собственных рядов — даже не имела понятия о существовании сети бывших сотрудников P&amp;G. Бывших сотрудников нередко воспринимают как раздражающий фактор. В той речи Лафли обращался к ним как к влиятельной группе и части семьи P&amp;G, куда входят и нынешние, и бывшие сотрудники. Эта идея была воспринята весьма благосклонно.</p>
    <p>За пределами P&amp;G бытовало мнение, что даже несколько лет работы в компании дают огромные преимущества для резюме — может быть, не менее значимые, чем получение степени MBA. Внутри самой компании было принято считать, что сотрудники должны или повышать свой профессиональный и личностный уровень, или увольняться. Компания продвигала по карьерной лестнице людей из собственных рядов и редко нанимала старших руководителей извне. Я работал с P&amp;G с тех пор, как окончил магистратуру, и с первых же дней усвоил: не стоит упоминать о тех, кто ушел из компании. Мне казалось, что, уходя, они как будто умирали, или, по крайней мере, их жизнь теряла смысл, поскольку они покидали флагманский корабль. Алан Лафли изменил это.</p>
    <p>Лафли очень привлекла идея Друкера о пользе экспериментаторского подхода к жизни. Когда я показал ему черновик этой главы, он рассказал, что, учась в колледже, каждый год менял основной предмет специализации: вместо математики занимался английским, английский менял на французский, а французский на историю. Однажды он потратил 47 недель, чтобы научиться бегло говорить на иврите. Он грузил вагоны на железной дороге, работал штамповщиком и управлял клепальным станком на заводе по производству металлоконструкций, преподавал несколько разных предметов в качестве учителя на заменах в старшей школе. Только в тридцать лет он начал работать в P&amp;G. В электронном письме он вспоминал о нашей встрече с Питером Друкером: «Я думаю, Друкер был прав, говоря о том, что нельзя слишком рано оседать на одном месте, нельзя застревать в какой-либо одной должности или профессии».</p>
    <subtitle>ТРУДОУСТРОЙСТВО VS ВОЗМОЖНОСТЬ ТРУДОУСТРОЙСТВА</subtitle>
    <p>Став генеральным директором, Лафли заметил, что компания не может и дальше гарантировать пожизненное трудоустройство, но может и будет предоставлять пожизненную <emphasis>возможность</emphasis> трудоустройства. Это стало важнейшим шагом в сторону мышления полного спектра в отношении работы и жизни.</p>
    <p>В итоге новый СЕО признал сообщество бывших сотрудников P&amp;G («брошенных детей», как они шутливо называли себя). Компания до сих пор придерживается правила продвигать собственных сотрудников, но теперь она стала вводить в практику более инклюзивный подход к найму персонала. Существует широкий спектр возможностей для выбора варианта сотрудничества и сохранения связи с коллективом, и неважно, будете вы штатным сотрудником на полный рабочий день или нет. Несмотря на то что я никогда не был сотрудником компании, я все равно ощущаю себя частью ее сообщества.</p>
    <p>Эта гигантская корпорация постепенно отказалась от восприятия персонала по принципу, работает человек в организации или уволился. Теперь это уже не бинарный выбор. Став так или иначе частью сообщества P&amp;G, люди остаются в ней навсегда.</p>
    <p>В свое время для сотрудников, которые надеялись проработать здесь всю жизнь, отсутствие гарантии пожизненного трудоустройства казалось плохой новостью, но в долгосрочной перспективе выяснилось, что все не так плохо. Иметь множество возможностей для трудоустройства в течение жизни гораздо лучше, чем быть привязанным к тому месту работы, на котором вам не хотелось бы оставаться до пенсии. В настоящее время существует широкий спектр вариантов работы в P&amp;G, включая и возможность — но не гарантию — пожизненной работы в штате. В любом случае быть причастным к работе в Procter &amp; Gamble — это престижно.</p>
    <p>Я получил аналогичный урок в процессе работы с персоналом в Институте будущего. Я много вкладываю в обучение и развитие молодежи, которую мы принимаем на работу в Институт, и мне бесконечно жаль расставаться с этими людьми, когда они принимают решение уйти. Теперь я знаю, что увольнение из Института — это не конец. Наоборот, это начало развития нового типа взаимоотношений. Иногда бывшие штатные сотрудники выступают в роли клиентов Института, порой они становятся коллегами, с которыми мы сотрудничаем по тем или иным вопросам. Раньше мои представления о наемном служащем были ограничены определенными рамками.</p>
    <p>Категории ограничивают наше видение картины мира. Они давят на нас. Они могут стать той самой клеткой, из которой трудно выбраться.</p>
    <p>Какие категории следует использовать, чтобы описать самого себя? Какие категории вы используете для описания других людей? В ближайшее десятилетие мы будем постепенно отказываться от жесткого категориального мышления и переходить к гибкому стилю мышления полного спектра по отношению к отдельным индивидам (к себе и другим), разного рода организациям (включая бизнесы, некоммерческие, религиозные и государственные организации) и обществам. Вот несколько примеров изменений в сторону расширения горизонта возможностей, которые нас ожидают по мере того, как популярность мышления полного спектра будет набирать обороты.</p>
    <subtitle>МЫШЛЕНИЕ ПОЛНОГО СПЕКТРА НА ИНДИВИДУАЛЬНОМ УРОВНЕ</subtitle>
    <p>Как показывает таблица 1.1, каждый человек меняется в сторону обладания множественными идентичностями, которые будут приобретать все большее значение, по мере того как следующее поколение интернет-технологий охватит весь мир и виртуальные идентичности станут столь же важными, как и реальные. Каждый человек, в сущности, будет представлять собой множество разных идентичностей в разные моменты и в разных точках пространства.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Таблица 1.1.</strong> Мышление полного спектра на индивидуальном уровне</p>
    <image l:href="#i_001.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Выбор идентичности для себя может стать важным способом формирования чувства общности с другими. Категоризация — один из способов формирования идентичности и чувства самоценности. Для некоторых людей важно также категоризировать то, кем они не являются. Для многих их чувство самости определяется принадлежностью к той или иной категории: «я чернокожий», или «я христианин», или «я еврей», или «я профессор». Однако постепенно идентичности станут более изменчивыми, текучими и сложными, многослойными.</p>
    <p>Категоризация других — дело гораздо более проблематичное и рискованное. Она может быть субъективной, оценочной и унижающей достоинство. Постепенно люди и институты начинают более осмысленно относиться к тому, как они категоризируют окружающих.</p>
    <p>В прошлом рекламная стратегия часто строилась на сегментации, разбиении совокупности потенциальных потребителей на целевые аудитории. Однако потребителя будущего окажется намного труднее отнести к той или иной категории. Каждый индивид станет представлять собой разные идентичности в смешанном виртуально-реальном мире. Потребителя будущего не устроит даже обозначение «потребитель», поскольку этот термин будет восприниматься как слишком пассивный. Каждый человек станет представлять собой множественную идентичность. К счастью, новые цифровые инструменты помогут нам мыслить в масштабах всего континуума возможностей, а не только втискивать людей в те или иные узкие категории.</p>
    <p>Компании перестанут маркировать тех, кто покупает их продукты, как потребителей, будут называть их «люди» и постараются разобраться, какие идентичности выбирают эти люди в разные периоды своей жизни. Например, в компании Walt Disney World потребителей называют гостями.</p>
    <subtitle>МЫШЛЕНИЕ ПОЛНОГО СПЕКТРА НА УРОВНЕ ОРГАНИЗАЦИЙ</subtitle>
    <p>Каким образом осуществляют категоризацию современные организации? Как изменится этот диапазон возможностей в будущем? Какие типы организаций кажутся вам наиболее привлекательными?</p>
    <p>Как показывает таблица 1.2, организационные формы начнут приобретать все более гибкий характер.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Таблица 1.2.</strong> Мышление полного спектра на уровне организаций</p>
    <image l:href="#i_002.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Системы строгой иерархии будут достаточно эффективны в медленно изменяющихся предсказуемых условиях, но подобного рода стабильность станет редким явлением. Большинство из нас окажутся в постоянном круговороте, попеременно выполняя роли руководителей и подчиненных.</p>
    <p>Иерархии командно-контрольного типа не так эффективны в быстро меняющихся непредсказуемых условиях. В <a l:href="#G8">главе 8</a> я расскажу о формировании в армии более гибких форм иерархии, которые при сохранении такого понятия, как ясно выраженный замысел командования, смогут обеспечивать гораздо больше гибкости в выборе способов исполнения этого замысла.</p>
    <p>В динамично развивающихся организациях будущего люди будут исполнять разноплановые роли. Руководители станут превращаться в подчиненных по мере изменения реализуемых проектов, затем снова возвращаться к роли лидеров. Организации станут всячески поддерживать и поощрять такого рода модель поведения. Границы организации окажутся более проницаемы, поскольку люди не сидят на одном месте: одни приходят в организацию, другие увольняются. Например, в командах сил специального назначения люди исполняют разные роли в зависимости от обстоятельств и при этом так или иначе задействуют навыки из своей области компетенции.</p>
    <subtitle>МЫШЛЕНИЕ ПОЛНОГО СПЕКТРА НА УРОВНЕ ОБЩЕСТВА</subtitle>
    <p>Какими категориями пользуются общества и культуры для описания своих граждан? По мере роста культурно-этнического разнообразия привычные демографические категории станут размываться, все больше людей будут относить себя к категории «другие». Когда раньше людям задавали вопрос о принадлежности к какой-либо церкви, ответ на него не вызывал затруднений. Теперь же многие относят себя к «духовным, но не религиозным» людям. Удобные в прошлом категории постепенно ломаются, и это вызывает у людей чувство дискомфорта. Они хотят точно знать, кто входит в ту или иную категорию, а кто нет. Таблица 1.3 показывает, в каком направлении будут происходить изменения в ближайшем десятилетии.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Таблица 1.3.</strong> Мышление полного спектра на уровне общества</p>
    <image l:href="#i_003.png"/>
    <empty-line/>
    <p>По мере роста миграционных потоков появляется все больше негативных стереотипов и возрастает потребность в мышлении полного спектра. Некоторые страны и культуры продолжат цепляться за удобные категории прошлого, но будущее все равно потребует формирования мышления полного спектра и его применения на практике.</p>
    <p>Питер Друкер был одним из представителей этого нового типа мышления, хотя и не имел в своем распоряжении цифровых инструментов, которые создаются и постепенно проникают в повседневную жизнь. В следующем десятилетии инструменты, необходимые для этого стиля мышления, станут непрерывно совершенствоваться, чтобы соответствовать растущей потребности в новом образе мышления. Ограничивающие категории уступят место мышлению полного спектра, но этот переход не будет легким.</p>
    <p>«Молодежетрясение», или всплеск молодежного протестного движения, — один из терминов, которые я использовал для описания молодых людей, выросших в окружении цифровых средств коммуникации и возлагающих большие надежды на мир, в котором они живут. Эти молодые люди будут обладать видением будущего и инструментами, позволяющими мыслить в широком диапазоне возможностей и изменять мир к лучшему. Например, после стрельбы в школе в Паркленде, штат Флорида, учащиеся старших классов быстро объединились, создав национальное движение за контроль над оружием. Этих молодых людей нельзя втиснуть в рамки какой-либо определенной когорты, потому что они слишком разные, совсем не похожи друг на друга, но мы пока не знаем, будут ли различия между ними столь же существенны, когда они повзрослеют.</p>
    <p>Я пишу эту книгу, рассматривая мир сквозь призму проектирования будущего. Если вы читаете ее сейчас, знакомство с понятием мышления полного спектра и навыки его практического применения будут вашим конкурентным преимуществом. А позже новый образ мышления станет одним из необходимых условий успешной деятельности на любом поприще.</p>
   </section>
   <section id="G2">
    <title>
     <p>ГЛАВА 2. Навязывание категорий. Не навешивайте на меня ваш ярлык, пожалуйста</p>
    </title>
    <p>Наш мозг любит втискивать новый жизненный опыт в старые рамки. Новый опыт, не соответствующий заранее выработанным понятиям или мнениям, вызывает у нас чувство дискомфорта, поэтому мы стремимся подогнать его под ту или иную категорию, которая нам кажется понятной, даже если эти старые рамки могут принести больше вреда, чем пользы. Неосмысленные, непроверенные допущения затуманивают мозг. Предвзятые ярлыки лгут, и мозг выступает в роли сообщника в этом обмане. Категории прошлого создали для нас опасную ситуацию.</p>
    <p>Порой ярлыки навязывает посторонний авторитетный человек. Например, врач может осмотреть пациента и маркировать больное горло как ангину, острый фарингит или что-то другое. Вся наука основана на категориях: периодическая таблица элементов, виды и разновидности, квантовая физика, развивающаяся от теории частиц к волновой теории. Будучи неотъемлемой частью аналитического процесса, категории могут обеспечить массу деталей и тем самым расширить наши знания. Мышление полного спектра создает контекст, который становится источником перспективного видения и житейского опыта.</p>
    <p>Использование ярлыков хорошо для бинарных оценок по принципу «да — нет», но не для ситуации, когда имеется целый диапазон возможностей. Ярлык предполагает скорее вынесение оценочного суждения, чем возможность для выбора. Люди нередко присваивают ярлыки с полной уверенностью в своей правоте.</p>
    <p>Ярлыки, которыми маркируются отдельные индивиды, организации и общества, могут оказаться ошибочными.</p>
    <p>Фильм Спайка Ли «Черный клановец»<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a> — едкая поучительная история о том, насколько разрушительной может быть упрощенная маркировка по принципу расовой или этнической принадлежности. Фильм основан на реальной истории Рона Сталворта, полицейского афроамериканского происхождения из Колорадо-Спрингс, и его напарника еврейского происхождения, которые в 1970-е годы совершили профессиональный подвиг, внедрившись в организацию Ку-клукс-клан и развалив ее. Это могло бы показаться совершенно невероятным, если бы не произошло на самом деле.</p>
    <p>В фильме Рон Сталворт (в исполнении Джона Дэвида Вашингтона) разговаривает с членами организации по телефону. Рон — афроамериканец, поэтому не может допустить, чтобы они увидели его вживую, но он настолько мастерски владеет голосом, что заставляет куклуксклановцев поверить, что с ними говорит белый человек.</p>
    <p>Рон Сталворт объединяется с Флипом Циммерманом (его роль исполняет Адам Драйвер), полицейским, работающим под прикрытием, который под видом Рона Сталворта вступает в ряды местного отделения ККК. Флип — еврей, и это имеет большое значение для развития сюжета. Приведенный ниже обмен репликами демонстрирует, почему не стоит бездумно навешивать ярлыки.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Флип Циммерман</emphasis>. Ну я не собираюсь рисковать жизнью, чтобы помешать нескольким мужланам подбросить дров в костер.</p>
    <p><emphasis>Рон Сталворт</emphasis>. Это просто работа. В чем проблема?</p>
    <p><emphasis>Флип Циммерман</emphasis>. В этом и есть моя проблема. Для тебя это крестовый поход. Для меня это работа. В ней нет ничего личного и не должно быть.</p>
    <p><emphasis>Рон Сталворт</emphasis>. Почему ты не согласился на это?</p>
    <p><emphasis>Флип Циммерман</emphasis>. А с какой стати?</p>
    <p><emphasis>Рон Сталворт</emphasis>. Да потому что ты еврей, братишка. Так называемый избранный народ. Ты вполне сходишь за белую кость. Белый англосаксонский протестант, вишневый пирог, хот-дог, белый парень. То же самое делают черные, у кого кожа посветлее. Они сходят за белых. Неужели тебя не бесит весь тот поток ненависти, который исходит от Ку-клукс-клана?</p>
    <p><emphasis>Флип Циммерман</emphasis>. Конечно, бесит.</p>
    <p><emphasis>Рон Сталворт</emphasis>. Тогда почему ты ведешь себя так, будто тебя это не интересует, братишка?</p>
    <p><emphasis>Флип Циммерман</emphasis>. Слушай, салага, это мое долбаное дело.</p>
    <p><emphasis>Рон Сталворт</emphasis>. Это наше общее дело<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <p>В фильме «Черный клановец» ярлыки и категории становятся оружием. Категории могут убить: <emphasis>наша</emphasis> категория лучше, чем <emphasis>ваша</emphasis>, или <emphasis>вы</emphasis> пугаете <emphasis>нас</emphasis>. Вас необходимо уничтожить. Категории можно использовать, чтобы контролировать и подчинять других за счет наших осведомленности и понимания. Категории давят на нас. Категории не показывают всех оттенков смыслов в событиях и явлениях. Категории извращают сложные реалии, маскируя это необходимостью их разъяснения.</p>
    <p>Категории и ярлыки побуждают к высказыванию поспешных оценочных суждений и оправдывают их. Создается впечатление, что они служат защитным механизмом, ограждающим нас от того, что нам непонятно, но часто это ложное ощущение защищенности. Разделяя объекты на категории, мы ограничиваем свое мышление установленными рамками и отказываемся рассматривать альтернативные точки зрения на то, что происходит на самом деле. Мы помещаем себя в эхо-камеры, где слышим только те голоса, с которыми заранее согласны. Так, телеканалы MSNBC и Fox News освещают вопросы политики в США с разных точек зрения, но очень немногие смотрят эти телеканалы.</p>
    <p>Обобщения помогают сортировать других людей по каким-то общим признакам и собирать в упрощенные категории — такие, например, как «иммигранты». Мотиваторы подобного подхода — страх и предполагаемая угроза со стороны иных людей, не похожих на нас. Крайним проявлением категориального мышления считается поляризованное мышление в духе «все или ничего».</p>
    <subtitle><strong>ГЛУБОКИЕ КОРНИ КАТЕГОРИЗАЦИИ</strong></subtitle>
    <p id="KUN">После атаки на Всемирный торговый центр 11 сентября я, как и многие другие, пережил период эмоционального потрясения и переоценки ценностей. Поддавшись внезапному порыву, я выделил специальную полку в своей библиотеке и расставил на ней книги, при одном взгляде на которые во мне поднимались теплые чувства. Одна из таких книг, которая до сих пор стоит на этой священной полке, — «Структура научных революций» Томаса Куна<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a>, вышедшая в 1962 году. В первый раз я прочитал ее, будучи аспирантом Северо-Западного университета.</p>
    <p>Кун утверждал, что общепринятые парадигмы служат основой, на которой выстраиваются научные дисциплины, но могут превратиться в жесткие затвердевшие категории, блокирующие появление и распространение иных точек зрения. Теперь я понимаю, что Кун подталкивал меня к понятию мышления полного спектра, которое помогло бы мне придумать новые парадигмы мировосприятия — за рамками ограничивающих нас категорий.</p>
    <cite>
     <p>Руководствуясь новой парадигмой, ученые начинают использовать новые инструменты и изменяют направление научного поиска. Более того, во время научных революций они начинают видеть нечто новое и необычное там, где прежде этого не замечали, пользуясь привычными инструментами. Это, скорее, похоже на то, как если бы профессиональное сообщество вдруг перенеслось на другую планету, где привычные объекты предстают в совершенно ином свете и соседствуют с какими-то незнакомыми объектами<a l:href="#n_11" type="note">[11]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Мышление полного спектра помогает нам увидеть привычные ситуации в необычном ракурсе.</p>
    <p>В рецензии Washington Post на классическую книгу Джона Фаулза «Дерево» (The Tree), вышедшую в 1979 году, отражены не только важность использования категорий, но и риски, которыми это чревато. Фаулз утверждает, что в каждом из нас сидит «зеленый человек», который тонко чувствует окружающую природу, но связан привычными категориями:</p>
    <cite>
     <p>Он («зеленый человек») в качестве своего главного образа признает маленький, формальный садик Карла Линнея, создавшего в XVIII веке международную систему классификации растений и животных… Под влиянием Линнея наука в значительной степени посвятила себя &lt;…&gt; снабжению объектов конкретными ярлыками, разъяснениям действия конкретных механизмов и экологических систем, короче говоря, занялась сортировкой и упорядочиванием того, что в массе своей кажется неотличимым одно от другого… [Это знание] сводит на нет или ограничивает возможность видеть, постигать и переживать новый опыт. Это и есть горький плод с древа познания Уппсалы<a l:href="#n_12" type="note">[12]</a><sup>,</sup> <a l:href="#n_13" type="note">[13]</a>.</p>
    </cite>
    <p>«Зеленый человек» внутри каждого из нас не принадлежит к мыслителям категориального типа. Ключ к пониманию произведений Фаулза, по его мнению, лежит в его взаимоотношениях с природой. Он признает значение научной категоризации природы, но чувствует, что мы нарушили хрупкое равновесие и подошли к опасной черте:</p>
    <cite>
     <p>Конечно, в жизни найдется место для научного или квазинаучного анализа искусства, как найдется место (и даже гораздо большее) для анализа природы. Но опасность этого подхода как к искусству, так и к природе заключается в том, что акцент делается на результате творения, а не на процессе<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Художник и писатель Джеймс Просек<a l:href="#n_15" type="note">[15]</a> многие годы создает свои литературные и художественные произведения, выходя за рамки видения природы через призму устоявшихся категорий. Увлеченный миром рыб и вопросами его сохранения, он пытается постичь текучесть, изменчивость природы и описывает ограничения на этом пути, которые чувствует как художник:</p>
    <cite>
     <p>Я начал понимать, что биологические виды более изменчивы, чем когда-то думали отцы современной таксономии, в том числе Карл Линней. Идея о том, что природа статична и поддается классификации, была увековечена в музеях естественной истории (хранилищах мертвой природы), в зоопарках (хранилищах живой природы) и в книгах (хранилищах мыслей и образов, связанных с природой). Эти хранилища содержали квинтэссенцию природы, достаточно представительный срез природного разнообразия, которое авторитетные лица считали возможным показать публике. Ни одно из них не отражает в достаточной мере все богатство и многообразие природы — хаотичной, многогранной, пронизанной множеством взаимосвязей.</p>
     <p>Мы охотно принимаем то, как люди в прошлом воспринимали и упорядочивали окружающий мир. Но разве преклонение перед авторитетами мешает нам посмотреть на вещи свежим взглядом? Классификация и присвоение научных названий дают нам иллюзию того, что природа — это нечто застывшее, но она так же изменчива, как и язык, который мы используем для ее описания. Задача художника (раз никто больше за это не берется) — отменять старые названия и давать новые объектам окружающего мира, чтобы напоминать нам, что свежий взгляд существует<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Меня восхищает художественное и литературное творчество Джеймса Просека. Когда я писал эту книгу, мы начали обмениваться с ним электронными письмами. Вот так он обозначил свои интересы:</p>
    <cite>
     <p>Мое увлечение темой ограниченного, или рамочного, мышления началось с детского восхищения красотой и многообразием природы. Я пришел к этой теме отчасти благодаря интересу к биологической классификации, к тому, как и почему люди стараются категоризировать разные формы жизни и дать им названия. Процесс наименования объектов природы подразумевает разбиение на фрагменты того, что по сути своей представляет неделимый эволюционный континуум… Я думаю, мы все заинтересованы в том, чтобы сделать мышление людей более гибким. Ради достижения этой цели нужно преодолеть желание тем или иным образом сократить, упростить и разбить на более мелкие фрагменты все, что существует в природе, &lt;…&gt; то есть использовать методы, которые служили нам верой и правдой в прошлом. Но сделать это нелегко<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Мышление полного спектра предполагает способность распознавать закономерности. Это нелинейный процесс, который способствует расширению диапазона мышления, позволяя выходить за рамки привычных категорий и устоявшихся паттернов мышления.</p>
    <p>Используйте метод категоризации с осторожностью и не проявляйте излишней поспешности.</p>
    <p>Концепция мышления полного спектра, безусловно, связана с общей теорией систем и деятельностью таких людей, как Грегори Бейтсон, автор книг «Шаги в направлении экологии разума» (1972)<a l:href="#n_18" type="note">[18]</a> и «Разум и природа» (1979)<a l:href="#n_19" type="note">[19]</a>. Природа погружает нас в недвойственный процесс, который показывает возможность мышления вне категорий и даже за рамками самого мышления. Лучшие ученые используют категории в своей практической деятельности, но опыт учит не питать иллюзий по поводу их точности.</p>
    <p>Историк Чарлз Кинг убедительно пишет о доминировании жестких категорий в наших представлениях о расе, сексе и классовых различиях, которое продолжалось до тех пор, пока профессор Колумбийского университета Франц Боас вместе со своими студентами не создал новую дисциплину — культурную антропологию:</p>
    <cite>
     <p>Чуть больше ста лет назад любой образованный человек знал, что мир живет по определенным законам. Каждый человек был индивидуален, но в то же время принадлежал к тому или иному конкретному типу людей, который в свою очередь представлял собой совокупность определенного набора расовых, национальных и половых характеристик. Каждому типу людей суждено было быть более или менее умными, праздными, подчиняющимися строгим правилам или воинственными… Иммигранты способствовали ослаблению мощи страны и плодили политический экстремизм… Преступникам было на роду написано жить за рамками закона, но их можно было перевоспитать… Ваша собственная категория оказывалась столь очевидна, что не вы сами указывали ее, а кто-нибудь другой, например счетчик при переписи населения — обычно белый человек &lt;…&gt;. В самом раннем варианте Оксфордского словаря английского языка, краткое издание которого вышло в 1911 году, не было таких статей, как «расизм», «колониализм» или «гомосексуализм»<a l:href="#n_20" type="note">[20]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Группа социологов-бунтарей под руководством Франца Боаса вызволила общество из плена весьма опасных категориальных предрассудков, касающихся расовой, гендерной и классовой принадлежности. Они создали новую научную дисциплину, которая внесла свой вклад в развитие нового, нестандартного образа мышления.</p>
    <subtitle>СОВРЕМЕННАЯ ТРАКТОВКА АУТИЗМА В МЕДИЦИНСКОМ СООБЩЕСТВЕ</subtitle>
    <p>Медицинское сообщество отказалось от маркирования людей клеймом «человек с аутизмом» или «аутист» и пришло к понятию «расстройство аутистического спектра»<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a>. Мышление полного спектра более точно отражает то, что происходит в реальности. Когда говорят, что человек имеет «проблемы аутистического спектра», его все равно причисляют к определенной категории, однако в этом случае, по крайней мере, существует широкий диапазон вариантов этого состояния — одни из них труднее поддаются диагностике и лечению, другие легче.</p>
    <p>В Кремниевой долине, где я работал, принадлежность к людям с проблемами аутистического спектра воспринимается одновременно как особенность характера и как «сбой в программе». Таким людям свойствен альтернативный способ познания, не являющийся нейротипичным (или нормотипичным), но в некоторых областях, возможно, превосходящий его.</p>
    <p>По иронии судьбы люди с проблемами аутистического спектра часто зацикливаются на тех или иных мыслительных категориях. Как я это понимаю, для таких людей часто становятся трудно постижимыми такие понятия, как «видение перспективы», «контекст» и «понимание взаимоотношений между людьми». Зато они обладают обостренной чувствительностью к деталям и точности. Иногда они демонстрируют высокую способность к концентрации, но почти не умеют расслабляться. Порой они не чувствуют, какое поведение приемлемо в той или иной конкретной социальной ситуации. Иногда они демонстрируют ясность видения цели и уверенность в себе, но в очень узких рамках. Это дает им невероятную способность работать с деталями, однако та же сосредоточенность на очень узком направлении может стать серьезным препятствием для успешного выполнения задачи.</p>
    <p>В Институте будущего я видел людей, которые отмечали в своих резюме или в разговорах: «У меня проблемы аутистического спектра», рассматривая это как доказательство своей способности мыслить нестандартно, не так, как другие. Действительно, в Институте будущего мы ценим такую способность, но стараемся заполучить людей, обладающих мышлением полного спектра. Некоторые смиряются со своим аутистическим спектром, если подобное состояние помогает им осознать собственную идентичность и объяснить это другим. Кроме того, им нужно выбирать такую работу, где нашла бы применение их способность к узконаправленной концентрации.</p>
    <p>Производитель программного обеспечения для организаций SAP, например, использует программу Autism at Work, которая «помогает людям с расстройством аутистического спектра преуспевать в сфере информационных технологий, привлекает к работе ранее неиспользованный ресурс талантливых людей и стимулирует дальнейшие инновации»<a l:href="#n_22" type="note">[22]</a>. При Колумбийском университете в Лос-Анджелесе и Стэнфордском университете существует клиника PEERS, которая предлагает «программу обучения социальным навыкам молодых людей с коммуникативными и социальными проблемами с использованием специально разработанного программного обеспечения. Программа опирается на мощную базу научных данных и подходит для работы с подростками и молодыми людьми с расстройствами аутистического спектра»<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a>. Аналогичная программа для индивидуальной поддержки студентов с расстройствами аутистического спектра или сопутствующими состояниями, X-path Program, действует в Университете Ксавьера<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a>.</p>
    <p>Осенью 2018 года государственный Кентский университет впервые предоставил баскетбольную стипендию игроку первого дивизиона с проблемами аутистического спектра. Калину Беннетту неоднократно предлагали баскетбольную стипендию, но он выбрал Кентский университет, который располагает соответствующими ресурсами, необходимыми для работы с людьми с проблемами аутистического спектра. Вот что он говорит о своих целях: «Я хочу производить впечатление не только на площадке, я хочу показать пример детям, которые борются с теми же проблемами, что и я… Я хочу, чтобы они знали: если я могу сделать это, то и они тоже могут. Как часто они чувствовали себя одинокими и покинутыми, я и сам, пока рос, чувствовал то же самое»<a l:href="#n_25" type="note">[25]</a>.</p>
    <p>«Он феноменальная личность, — говорит Джина Кампана, заместитель директора Исследовательской и информационно-просветительской инициативы по проблемам аутизма (Autism Initiative for Research, Education and Outreach) Кентского университета. — От этого молодого человека исходит какой-то внутренний свет. Нам повезет, если мы заполучим его в наш университет»<a l:href="#n_26" type="note">[26]</a>.</p>
    <p>Семье Беннетта сказали, что из-за аутизма он, возможно, никогда не смог бы общаться и работать с другими людьми, но благодаря лечению ему удалось преодолеть эти трудности. «Я показала ему его [медицинскую] карту. Я хотела, чтобы он прочитал эту толстую книгу и понял, что нужно продолжать бороться и никогда не сдаваться», — сказала мать Беннетта Соня в интервью сайту <a l:href="http://cleveland.com/">Cleveland.com</a>. В 18 лет Беннетт повторно пришел на консультацию с психотерапевтом, которая поставила ему первичный диагноз и в итоге так сильно ошиблась. Мать Калина так описывает этот визит: «Когда он прочитал диагноз и потом встретился с врачом, то спросил: “Вы тот самый доктор? Это вы сказали, что я никогда не смогу делать это и никогда не смогу делать то?” Она ответила: “Да, Калин, это я”. Он сказал: “Надеюсь, вы никому больше такое не говорили, потому что вы могли разрушить их жизнь”»<a l:href="#n_27" type="note">[27]</a>.</p>
    <p>Я убежден, что в будущем отношение к людям с расстройствами аутистического спектра и характер взаимодействия с ними постепенно будут изменяться: от болезни к стилю познания, от дефекта к особенности характера, от медикаментозного лечения к терапии с использованием видеоигр. Тем не менее некоторое число людей с проблемами аутистического спектра продолжат оставаться в плену категориального мышления, им будет трудно выйти за рамки узких категорий, где они могут комфортно себя чувствовать и успешно функционировать.</p>
    <p>Лет пять назад я познакомился с разработчиком компьютерных игр Латом Вэром, работающим в Кремниевой долине. Он рассказал мне свою грустную историю, как ему в пятилетнем возрасте поставили диагноз СДВГ (синдром дефицита внимания и гиперактивности)и назначили препараты, от которых ему становилось плохо и которые иногда вызывали мысли о самоубийстве. Невероятно, но факт: он разработал видеоигру, которая способствовала облегчению симптомов СДВГ. В этой игре под названием Throw Trucks with Your Mind используется недорогая нейрогарнитура, которая считывает параметры электрической активности мозга игрока и передает их на монитор игры. На основе этих параметров игрок получает суперспособности к телекинезу и управляет ими в игровом процессе и на экране силой собственной мысли. Технологическая начинка нейрогарнитуры позволяет считывать пики (спайки) бета-волн, продуцируемых мозгом, и преобразует их в телекинетическую силу соответствующей мощности. Во время игры создается впечатление, что вы бросаете грузовики буквально силой своего разума. Я думаю, что в будущем врачи станут назначать видеоигры для лечения некоторых состояний, таких как СДВГ, нарушения сна, депрессия, зависимости, и для реабилитации после сотрясения мозга. В настоящее время Лат Вэр — основатель компании Crooked Tree Studios, пионера в сфере встраивания традиционной методики нейротерапии в контекст состязательных видеоигр для всех возрастов.</p>
    <p>В сфере здравоохранения навешивание ярлыков особенно опасно. В 2018 году я выступал на конференции, которую проводила Академия интегративной медицины и здоровья (Academy of Integrative Health &amp; Medicine). После меня выступал доктор медицины Скотт Шэннон, автор книги с красноречивым названием Please Don’t Label My Child: Break the Doctor-Diagnosis-Drug Cycle and Discover Safe, Effective Choices for Your Child’s Emotional Health («Не навешивайте, пожалуйста, ярлыки на моего ребенка. Разорвите порочный круг “врач — диагноз — лекарства” и найдите безопасные и эффективные средства сохранения эмоционального здоровья вашего ребенка»)<a l:href="#n_28" type="note">[28]</a>. Врачи, особенно во время ограниченного по времени визита, часто выносят поспешное суждение, и люди получают клеймо, что может повлечь негативные последствия. Некоторые сами хотят использовать ярлыки, чтобы установить свою идентичность, но многие не желают, чтобы ярлыки вешали на них другие. Если вы сомневаетесь, лучше не прибегать к ярлыкам, пока человек сам не маркирует себя тем или иным образом. С другой стороны, страховые компании требуют, чтобы врачи разделяли заболевания на категории, — это необходимо для получения оплаты за оказанные услуги.</p>
    <p>Здравоохранение постепенно движется от категориального стиля мышления в сторону холистического мышления полного спектра. Например, студентов-медиков традиционно разделяли на строгие категории в зависимости от года обучения (первокурсники, второкурсники, интерны и т. д.). Теперь же оценка на основе компетенций показывает, что студенты демонстрируют на практике разный уровень компетенций, независимо от того, на каком курсе медицинского вуза они учатся. Компьютеры гораздо лучше людей справляются с категоризацией, но люди обладают способностью видеть и анализировать взаимосвязи и закономерности и с гораздо большим искусством, чем компьютеры, могут совмещать объективные методы и ассоциативное мышление.</p>
    <p>Стационарные больные и амбулаторные больные — это две жесткие медицинские категории, которые постепенно уступают место практике непрерывного оказания медицинской помощи и поддержки. Раньше медицинские работники выполняли узконаправленную работу, как, например, оказание услуг по предоперационной подготовке. Теперь же существует целый спектр должностей, ролей и функций, связанных с потребностями пациентов и учитывающих умения медицинских работников. Если раньше поставщики медицинских услуг обычно были загнаны в раз и навсегда установленные категории, то теперь они стремятся к ясности видения целого спектра возможностей для оказания медицинских услуг на основе потребностей пациентов. Вывод очевиден: используйте распределение по категориям с осторожностью и рассматривайте полный спектр вариантов, насколько это возможно.</p>
    <subtitle>ПОЛИТИКА БЕСПЕЧНОЙ КАТЕГОРИЗАЦИИ</subtitle>
    <p>Я познакомился с Эми Чуа, когда мы оба выступали на конференции директоров компании McKinsey, происходившей несколько лет назад в Стамбуле. Эми Чуа — профессор права в Йельском университете, автор книги «Боевой гимн матери-тигрицы»<a l:href="#n_29" type="note">[29]</a>, занимается изучением племен как формы политической организации. Ее книга Political Tribes: Group Instinct and the Fate of Nations («Политические племена: групповой инстинкт и судьба наций») — глубокое исследование негативных последствий упрощенной категоризации племен:</p>
    <cite>
     <p>Когда те или иные группы чувствуют угрозу, они скатываются к трайбализму. Они сплачивают свои ряды и занимают более обособленную, оборонительную позицию с репрессивным уклоном и явно выраженным противостоянием «мы — они». В современной Америке каждая группа в той или иной степени переживает нечто подобное<a l:href="#n_30" type="note">[30]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Общенациональной идентичности Соединенных Штатов Америки угрожают политические племена, которые не заинтересованы во взаимодействии друг с другом. Критик Дэвид Фрум так высказался о книге Чуа: «Усиливающиеся социальные разногласия и разобщенность гораздо легче эксплуатировать в своих интересах, чем объяснять и устранять»<a l:href="#n_31" type="note">[31]</a>. Поляризованное мышление гораздо чаще приводит к межплеменным войнам, чем к всепрощению и примирению. Племенная организация сама по себе не хороша и не плоха. В ряде регионов мира, особенно в некоторых частях Африки, племена встроены в социальную структуру вполне в конструктивном духе. Здесь я имею в виду жесткий трайбализм, который, по мнению Эми Чуа, разгорается сейчас в США. В мире, где культивируется племенное мышление, люди, особенно молодежь, стоящая на пороге взросления, задаются вполне естественным вопросом: «К какому племени я принадлежу?»</p>
    <p>Мышление полного спектра благодаря возможностям современных технологий станет противоядием от бездумного навешивания ярлыков, а также от поляризованного племенного мышления. Новый образ мышления позволит преодолевать такие барьеры, как необдуманная подгонка под устаревшие стереотипы нового опыта и новых людей, которые не похожи на нас. Распределяя объекты, понятия или явления по категориям, мы нередко думаем, что эти категории однозначны и окончательны, хотя на самом деле они в лучшем случае весьма приблизительны. Мышление полного спектра поможет нащупать точки соприкосновения в наших разногласиях, несмотря на все различия между нами.</p>
    <p>Существует одно любопытное замечание, будто, вопреки расхожему мнению, наше общество на самом деле не так уж сильно поляризовано. Несмотря на усилия средств массовой информации, которые стараются заставить нас верить в обратное и часто предоставляют эфирное время группам, ориентированным на раскол на два непримиримых лагеря, мы, возможно, постепенно становимся последователями мышления полного спектра. В рамках недавнего исследования «Скрытые племена Америки» (Hidden Tribes of America) был проведен опрос на основе статистически репрезентативной выборки американцев. Используя фокус-группы, личные интервью и письменные опросники, авторы исследования попытались ответить на вопрос: «Насколько сильно разделено общество в США?»</p>
    <p>Исследователи пришли к выводу, что среди большей части населения все еще существуют базовые согласие и взаимопонимание. В отношении вопросов, которые якобы вызывают глубокие разногласия (иммиграция, процедура получения гражданства для студентов-иммигрантов в рамках программы DACA, расизм или избыточная политкорректность), как выяснилось, мнения не слишком расходятся. Исследователи сделали вывод, что более 75% американцев уверены: наши политические разногласия не так велики, чтобы мы не могли сообща искать адекватные решения тех или иных проблем. «Наша страна — нечто гораздо большее, чем два враждующих племени, и различия между нами на самом деле не столь велики, чтобы помешать нам снова сплотиться»<a l:href="#n_32" type="note">[32]</a>.</p>
    <p>Может быть, американцы придерживаются более широких взглядов и менее разобщены, чем нас заставляют думать массовые издания. Разумеется, этот вывод ничего не значит, если большинство соотечественников убеждены, что между ними существует раскол, даже если на самом деле это не так. Когда в обществе есть ощущение поляризованности, это может перевесить все научные выкладки и исследования, утверждающие обратное. Проблема состоит отчасти в том, что у нас отсутствует адекватный язык для взаимодействия в рамках глубоко укорененных в нас мыслительных категорий.</p>
    <p>Мышление полного спектра поможет нам осознать, что, в сущности, мы не так поляризованы, как нам кажется. Но если даже и так, наши представления о влиянии племенного менталитета, возможно, слишком преувеличены и не соответствуют реальности.</p>
    <p>Когда я писал эту книгу, к нам приехали внуки, и мне пришлось читать им книгу из моей любимой серии «Беренстейновские медвежата»<a l:href="#n_33" type="note">[33]</a>, которую до того читал нашим детям. Мудрость поколений пронизывает страницы книги и ярко проявляется в эпизоде, когда мама-медведица старается отучить медвежонка от плохой привычки грызть ногти<a l:href="#n_34" type="note">[34]</a>:</p>
    <cite>
     <p>— Привычка, — сказала мама-медведица, толкая тачку по проторенной тропе, — это то, что ты делаешь так часто, что даже не задумываешься об этом. Привычки — очень важная часть нашей жизни. И большинство из них — полезные, например привычка чистить зубы и расчесывать шерстку, когда встаешь утром, или привычка смотреть по сторонам, когда переходишь дорогу. Но есть и не такие полезные привычки… возьмем, к примеру, эту тропу. Я столько раз возила по ней свою тачку, что пробила глубокую колею посередине. И каждый раз, когда я прохожу по ней, колея становится все глубже. Видишь, сейчас она уже такая глубокая, что мне трудно выбраться из нее без посторонней помощи. Такая же история с вредными привычками: чем дольше ты их используешь, тем труднее от них избавиться<a l:href="#n_35" type="note">[35]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Жесткое категориальное мышление — та же вредная привычка, которую нам необходимо бросить. В этой главе мы обсудили ограниченность применяемой в прошлом классификации объектов природы, диагностирования таких медицинских состояний, как аутизм, и поляризации современных политических племен. В прошлом использование категорий в ряде случаев было полезным делом, но, с другой стороны, они слишком давят на нас, принуждая к определенному восприятию мира. Категории никуда не исчезнут, но мы должны научиться использовать их не так часто и с большей осмотрительностью.</p>
    <p>Когда мы чем-то напуганы, привычные категории помогают нам успокоиться. Комфортные категории очень полезны, например, в три часа ночи, когда вы находитесь в состоянии полусна-полубодрствования и объяты страхом. Однако категоризация, обобщения и навешивание ярлыков таят в себе опасность. Мы не можем продолжать использовать категоризацию так, как привыкли это делать в прошлом. К счастью, перспективное мышление способно помочь нам вырваться из тесных рамок прошлого и настоящего.</p>
   </section>
   <section id="G3">
    <title>
     <p>ГЛАВА 3. Вырываемся из устаревших рамок прошлого. Как использовать перспективное мышление</p>
    </title>
    <p>Это самый пугающий прогноз на ближайшее десятилетие, который я когда-либо делал, но одновременно и самый многообещающий — я постоянно говорил об этом на протяжении последних десяти лет. В будущем нас ждет хаос, с которым многие окажутся не в силах справиться.</p>
    <p>Хаос вознаградит за ясность (ясность видения цели, к которой вы хотите двигаться, и гибкость в том, как именно вы будете туда добираться), но накажет за излишнюю уверенность в своей правоте и категоричность суждений. В хаосе будет очень мало определенности, но много ложной уверенности.</p>
    <p>По мере разрастания хаоса станет увеличиваться ценность мышления полного спектра. К сожалению, будет расти и искушение воспользоваться ошибочной или упрощенной категоризацией.</p>
    <p>После 11 сентября я использую концепцию VUCA (volatile, uncertain, complex, ambiguous — нестабильность, неопределенность, сложность и неоднозначность) в качестве обобщающего понятия для описания мира будущего<a l:href="#n_36" type="note">[36]</a>. Работа в Военном колледже армии США вдохновила меня на создание концепции <emphasis>позитивного VUCA-мира</emphasis>, где этот акроним расшифровывается по-другому: volatility, understanding, clarity, agility — видение будущего, понимание, ясность и гибкость. Обе концепции — негативного и позитивного VUCA-мира — окажутся необходимы, чтобы ориентироваться в дезорганизованном мире будущего. Для многих людей, с которыми я работал, концепция VUCA была очень полезна при инициировании дискуссии об альтернативных вариантах будущего.</p>
    <p>В этой книге я использую слова «хаос» и VUCA как взаимозаменяемые, чтобы определить контекст и ожидания, возлагаемые на будущее. Какое бы название мы ни выбрали, будущее будет подгонять под себя любые категории, которые мы создаем для его описания. Оно потребует мышления полного спектра.</p>
    <p>Совершенно очевидно, что хаос сделается главной чертой VUCA-мира, и армия готова к нему в гораздо большей степени, чем все остальные. Но я обнаружил, что некоторым людям термин VUCA кажется непонятным и тревожным. Слово «хаос» воспринимается как более откровенное и понятное и не требует изобретения каких-либо аббревиатур или незнакомых терминов.</p>
    <p>В 1991 году футуролог Питер Шварц высказал предположение, что нам необходимо разработать некую концепцию, которую он изящно назвал «искусством долгосрочного прогнозирования»<a l:href="#n_37" type="note">[37]</a>.</p>
    <p>При долгосрочном прогнозировании просматриваются возможности крутого подъема. Мелкие робкие шажки на пути из настоящего в будущее не столь эффективны, как рывок вперед с оглядкой на прошлое. В настоящем так много шума и суеты, что очень трудно услышать сигналы наступающего будущего. И легко увязнуть в мыслительных категориях, уходящих корнями в прошлое и не отвечающих требованиям будущего.</p>
    <p>Философ Сёрен Кьеркегор сказал:</p>
    <cite>
     <p>Жить надо будущим, но понять жизнь можно только через прошлое<a l:href="#n_38" type="note">[38]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Я впервые прочитал труды Кьеркегора, учась в Школе богословия, и меня всегда занимала эта его мысль. Для меня показателен тот факт, что консалтинговая компания Innosight, основанная Клейтоном Кристенсеном и Марком Джонсоном и занимающаяся консультированием предприятий по бизнес-стратегии, разместила эту цитату на своем сайте. В компании подчеркивают, что процесс прогнозирования будущего с оглядкой на прошлое направлен на преодоление этой главной дилеммы между жизнью и проживанием жизни. Далее Innosight проводит сравнение с планированием путешествия. Скажем, вы собираетесь отправиться из Сан-Франциско в Лондон. Понятно, что разумнее планировать поездку, ориентируясь на пункт назначения, а не на отправную точку. Однако многие организации планируют свою деятельность, отталкиваясь от своей нынешней ситуации, которая по большей части сформировалась на основе прошлого опыта.</p>
    <p>С начала 1970-х годов я живу, стараясь смотреть на десять лет вперед, и оглядываюсь, чтобы понять, какие решения следует принять в настоящий момент. Я не эксперт по настоящему времени, но научился довольно точно улавливать, в каком направлении развиваются события в мире.</p>
    <p>Когда я только начал заниматься проблемами будущего, меня интересовало предсказание предстоящих событий. Теперь же я оставил предсказания любителям, которые ни на что другое не способны, и в своих размышлениях о будущем сосредоточился на создании смыслов. Смирение снова вошло в моду, но одновременно стало актуальным и стремление к активным действиям. Теперь люди хотят сами создавать будущее, а не только слушать чьи-то рассуждения о нем. В ближайшее десятилетие эта задача станет особенно сложной.</p>
    <subtitle>КОНЦЕПЦИЯ «ФОРСАЙТ — ИНСАЙТ — ДЕЙСТВИЕ»</subtitle>
    <p>В Институте будущего мы используем в качестве ориентира собственную модель «форсайт — инсайт — действие». Я впервые обнародовал эту модель в своей книге Get There Early: Sensing the Future to Compete in the Present («Как попасть туда раньше других: чувствовать будущее, чтобы конкурировать в настоящем»)<a l:href="#n_39" type="note">[39]</a>, вышедшей в 2007 году, и теперь мы используем ее при работе практически над всеми проектами в качестве основного направления перспективного мышления. Рисунок 3.1 показывает последнюю модификацию этой модели.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_004.jpg"/>
    <p><sup><strong>Рисунок 3.1.</strong> Модель «форсайт — инсайт — действие», разработанная в Институте будущего</sup></p>
    <empty-line/>
    <p>Эту модель можно использовать для развития мышления полного спектра применительно к прошлому, настоящему и будущему. Она работает как маховик, раскручивающий колесо возможностей.</p>
    <p>Цикл начинается с предостережения о предсказании. Цель перспективного мышления заключается не в угадывании будущего — будущее непредсказуемо. Работу футуролога нельзя оценивать по тому, сбылось предсказанное им будущее в реальности или нет. Так можно оценивать гадалку. Критерий оценки футуролога — ответ на вопрос, стало ли прогнозируемое будущее стимулом к инсайту и затем к действию. Хороший прогноз должен приводить к разработке более эффективной стратегии и осуществлению более продуманных и обоснованных мер, чтобы достичь желаемого результата. Цель прогноза — стимулировать создание желаемого будущего, а не предсказать его.</p>
    <p>Однако иногда сам термин «прогноз» может стать камнем преткновения. Существует мнение, что прогноз и предсказание — это одно и то же. Например, прогноз продаж часто означает предсказание объема продаж в количественных показателях в течение определенного отчетного периода. Мы столкнулись с разницей в значении этих слов, когда разрабатывали пользовательский прогноз в Западной Европе. В этом случае вместо термина «прогноз» мы используем слово «перспективы». На мой взгляд, прогноз — это правдоподобная и достаточно убедительная, внутренне непротиворечивая история о будущем, предназначенная для побуждения к инсайту и дальнейшим практическим действия. Составляя базовый прогноз, мы часто разрабатываем альтернативные сценарии, расходящиеся с базовым. Разумеется, вы можете заменить термин «прогноз» другим словом, если оно лучше передает смысл в конкретных обстоятельствах.</p>
    <p>Лучшими прогнозами нередко оказываются те, которые вам не нравятся. Мой коллега по Институту будущего Джамайс Кашио утверждает, что лучшие прогнозы — те, ошибочность которых в итоге принесла пользу. Подобные прогнозы считаются успешными, если они не сбываются или позволяют увидеть то, что не было заметно прежде.</p>
    <p>Мышление полного спектра необходимо во время перехода от оценки прошлого к проектированию будущего на основе метода форсайта (долгосрочного прогнозирования). Оно расширяет наши возможности и позволяет придумывать самые разные альтернативные варианты будущего.</p>
    <p>«Будущее уже наступило, просто оно пока еще неравномерно распределено», — заметил писатель Уильям Гибсон. В Институте будущего мы называем эти неравномерно распределенные области будущего сигналами перемен, они помогают претворить предвидение в жизнь. Убедительные и провокативные сигналы имеют особенно важное значение, так как они меняют наш образ мышления. Благодаря воздействию наиболее мощных сигналов мы не сможем вернуться к нашему старому стилю мышления<a l:href="#n_40" type="note">[40]</a>. Они способствуют воплощению предвидения в жизнь. В этой книге я буду неоднократно обращать ваше внимание на сигналы, свидетельствующие о наступлении будущего.</p>
    <p>Нравится нам это или нет, но предвидение начинается с ретроспекции. Наш мозг обладает тем, что нейробиологи называют персональной нейронной сетью историй<a l:href="#n_41" type="note">[41]</a>, которая помогает нам обрабатывать информацию о том, что происходит вокруг нас, и по мере возможности предугадывать то, что может случиться в следующий момент. К сожалению, у многих лидеров в персональных нейронных сетях историй доминирует некий набор допущений вроде «мы пробовали делать это, но у нас не получилось», и такого рода настрой очень трудно изменить.</p>
    <p>Цель предвидения — попытаться проникнуть в вашу персональную нейросеть историй с помощью новой истории о возможном развитии событий — правдоподобной, внутренне непротиворечивой и побуждающей к активным действиям, направленным на ее воплощение в жизнь. Лучшие прогнозы имеют мощный эффект. Они провокативны, стимулируют людей думать нестандартно, но не вызывают отторжения. Они говорят о знакомых вещах и поэтому доступны для понимания, но при этом не кажутся чем-то заезженным и надоевшим.</p>
    <p>В процессе прогнозирования всегда необходимо учитывать важность ретроспективного взгляда. Когда в Институте будущего мы разрабатываем десятилетние прогнозы, то, как правило, анализируем события, происходившие по крайней мере 50 лет назад. Исходя из нашего опыта, можно утверждать, что для составления большинства бизнес-прогнозов правомерно брать период продолжительностью около 60 лет. Важно углубляться в прошлое даже дальше, чем в будущее. Однажды, составляя прогноз о здоровье в контексте экологии, сотрудники Института будущего погрузились в своих исследованиях на 200 лет назад, в связи с тем что практика использования природных целебных ресурсов имеет очень длинную историю.</p>
    <p>Исполнительный директор Института будущего Марина Горбис всегда рекомендует сотрудникам расширять временной диапазон, смотреть как в прошлое, так и в будущее, чтобы лучше понимать общие закономерности изменений. К сожалению, изучение истории становится прерогативой элитных колледжей и высокомотивированных людей, поскольку учебные заведения в системе основного образования слишком рано делают упор на развитие профессиональных навыков. То есть в обществе возникает другой вид неравенства.</p>
    <empty-line/>
    <p>Эрик Альтерман говорит:</p>
    <cite>
     <p>Неравенство негативно влияет на наше физическое и психическое здоровье, на нашу способность ладить друг с другом и добиваться, чтобы наш голос был услышан, а политическая система была нам подотчетна, и, конечно, на будущее, которое мы можем предложить нашим детям. В последнее время я замечаю некий новый аспект экономического неравенства, на который почему-то не обращают должного внимания. Я называю это явление интеллектуальным неравенством.</p>
     <p>Я не имею в виду тот очевидный и неизбежный факт, что одни люди умнее других. Я говорю о том, что некоторые люди располагают ресурсами, позволяющими хотя бы попытаться понять закономерности развития нашего общества, в то время как другие этих ресурсов лишены<a l:href="#n_42" type="note">[42]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Умение видеть долгосрочную перспективу может стать конкурентным преимуществом, хотя вы, возможно, не заметите результатов прямо сейчас. Недавно я принимал участие в разработке военного прогноза, в центре внимания которого был Китай. Из дискуссий в процессе работы я понял, что Коммунистическая партия Китая планирует путь развития страны на весьма отдаленную перспективу — может быть, даже на 200 лет вперед. Насколько я понимаю, это не прогностическое прогнозирование или планирование, а, скорее, попытка наметить долгосрочные цели, использовать методику сценарного планирования для отдаленного будущего и затем проанализировать события прошлого, чтобы разработать пути перехода от настоящего к желаемому будущему. Я убежден, что это станет конкурентным преимуществом для Китая.</p>
    <p>Сравните видение долгосрочной перспективы, которое демонстрирует Китай, с видением правительства США, где очень слабо просматривается озабоченность отдаленным будущим. Наши военные планируют на 10–20 лет вперед, наши органы здравоохранения разрабатывают долгосрочные меры в рамках того же горизонта планирования или на чуть более отдаленный период. Существовавшее с 1972 по 1995 год Бюро оценки технологий, орган Конгресса США, должно было предоставлять членам и комитетам Конгресса объективный и достоверный анализ научно-технической информации по перспективным направлениям, получаемой со всего мира. Принстонский университет до сих пор хостит сайт наследия Бюро оценки технологий, но пока не предпринимается никаких усилий, чтобы обеспечить Конгресс необходимой информацией для адекватного прогнозирования. Весьма прискорбно, что в этом поляризованном мире политики большинство избираемых чиновников, по-видимому, мало интересует отдаленное будущее. Они часто демонстрируют уверенность, но редко — ясность мышления.</p>
    <subtitle>НАСТОЯЩЕЕ, ДАЛЕКОЕ БУДУЩЕЕ, БЛИЖАЙШЕЕ БУДУЩЕЕ</subtitle>
    <p>Большинство компаний, с которыми мы работаем, ориентированы на стратегическое планирование, которое охватывает «настоящее, далекое будущее, ближайшее будущее». Иногда в планировании используются термины «горизонт планирования — 1», «горизонт планирования — 2», «горизонт планирования — 3»<a l:href="#n_43" type="note">[43]</a>. Большая часть энергии уходит на составление планов на настоящее время (горизонт-1), как и должно быть. Ближайшему будущему (горизонт-2) уделяют некоторое внимание, обычно это планирование на перспективу не далее нескольких лет. Планы на далекое будущее (горизонт-3) часто представляют собой хранилище разных интересных новых идей и возможностей. Как правило, далеким будущим никто персонально не занимается, и оно реально не удостаивается большого внимания. Для многих компаний понятие «далекое будущее» простирается всего на несколько лет вперед, в редких случаях это десять лет и более. Это положение дел должно меняться, если компании хотят преуспевать в условиях хаоса и потрясений будущего.</p>
    <p>В книге «Новые навыки лидера»<a l:href="#n_44" type="note">[44]</a>, вышедшей в 2017 году, я подчеркиваю, что главный новый навык грамотного лидера — это способность смотреть в будущее с оглядкой на прошлое, но действовать в настоящем. Марк Джонсон и его коллеги из компании Innosight называют это «стратегия будущего с оглядкой на прошлое»<a l:href="#n_45" type="note">[45]</a>. Стратегия будущего с опорой на настоящее слишком трудно осуществима и рискованна в мире, где настоящее давит на людей, заставляя их сопротивляться новому и непривычному.</p>
    <p>Например, через десять лет мир будет напичкан сенсорными датчиками. Они сильно подешевеют, многие из них окажутся связаны друг с другом, а некоторые будут вживлены в наше тело или мы станем их носить с собой. Правда, пока неясно, как они будут распространяться и кто будет делать на них деньги.</p>
    <p>Опираясь на модель «форсайт — инсайт — действие», можно слегка изменить порядок операций, и это существенно повлияет на результат. Вместо стандартной последовательности, отраженной в модели, начните с действия, затем сразу перескочите на этап прогнозирования, после чего вернитесь к этапу инсайта, чтобы выработать стратегию и найти идеи для инноваций. Многие компании, с которыми мы работаем, уже внедрили в свою практику концепцию «настоящее, ближайшее будущее, далекое будущее». Но когда вы сталкиваетесь с крайне нестабильным и непредсказуемым будущим, с хаосом и потрясениями, вам приходится использовать форсайт — стратегический взгляд в будущее, позволяющий планировать свою деятельность следующим образом:</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_005.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Вполне допустимо потратить большую часть времени на планирование настоящего, то есть необходимых действий. Ведь именно в настоящем работает ваш бизнес, и именно на его планировании и развитии вы должны фокусировать свои усилия. Инкрементальные, или поэтапные, инновации хороши, пока позволяют получать желаемые результаты. Если инвестировать в далекое будущее, а не только в ближайшее, вы сможете достигнуть гораздо большей ясности в видении перспектив. Ясность наступает в интервале между этапами инсайта и действия. Вы должны очень ясно представлять, в каком направлении и к какой цели идете, но проявлять б<emphasis>о</emphasis>льшую гибкость в отношении того, какими путями достичь поставленной цели.</p>
    <p>В 2008 году компания Dow Chemical приняла участие в работе над проектом по разработке пользовательского прогноза о том, какие внешние факторы в будущем вероятнее всего могут подорвать концепцию устойчивого развития бизнеса. Этот проект разрабатывал Институт будущего для Глобальной инициативы по рациональному использованию окружающей среды (Global Environmental Management Initiative, GEMI). Один из ключевых выводов прогноза состоял в том, что компании должны осознать настоятельную необходимость долгосрочного планирования. Марк Вейк из компании Dow Chemical говорит, что тот прогноз 2008 года подтолкнул компанию к планированию своего будущего развития на еще более отдаленный период:</p>
    <cite>
     <p>В 2009 году Dow сочла целесообразным рассмотреть возможности своего развития до 2097 года и создать то, что мы назвали «Перспективы Dow@200». Год 2097-й — знаковый для компании: поскольку она была основана в 1897 году, 2097 год знаменует ее 200-летний юбилей. Попытка заглянуть в такое отдаленное будущее имела двоякое значение. Во-первых, какие бы таланты и усилия мы ни вкладывали в поддержание текущего уровня производственных активов, попытка обеспечить свое процветание на период до 2097 года означала, что в течение этих временных рамок каждое существующее производственное предприятие, каждый процесс и каждая бизнес-модель должны были пройти процедуру оздоровления и рекапитализации. Какие решения мы принимали в эти десятилетия, чтобы добиться устойчивого положения компании в устойчивом обществе с устойчивыми бизнес-моделями?</p>
     <p>Во-вторых, мы должны были ясно представлять, что к тому времени даже самые молодые из наших сотрудников уйдут в мир иной. Эти временные рамки заставляли нас смотреть на несколько поколений вперед и думать о наследии, которое оставим нашим потомкам. Несколько месяцев мы занимались проектированием этого отдаленного будущего, а затем вернулись к более краткосрочным перспективам, на ближайшие пять — двадцать лет, чтобы продумать следующие шаги, которые нам предстоит предпринять. В результате этой работы в апреле 2015 года был обнародован прогноз развития компании до 2025 года «Цели устойчивого развития»<a l:href="#n_46" type="note">[46]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Учитывая, что такие инвестиции, как запуск нового завода, имеют жизненный цикл 30–40 лет, компания сдвинула горизонт-3 долгосрочного планирования на 100 лет вперед. Совместная работа с Институтом будущего помогла руководству компании заглянуть на 100 лет вперед и приучила формулировать долговременные инициативы в контексте столетнего жизненного цикла.</p>
    <p>Составить прогноз на десятилетний период легче, чем на ближайшие один-два года, но, чтобы лучше увидеть перспективы, вы должны заглянуть за рамки десятилетнего горизонта. Будущее не всегда наступает постепенно, шаг за шагом, — часто его поступательное движение прерывается разного рода потрясениями. Тренды отражают закономерности изменений, которые вы можете с уверенностью предугадать, но любые деструктивные факторы, кризисы, угрозы нарушают закономерность изменений. Умение заглядывать далеко вперед помогает лучше понять, в каком направлении развиваются события и чего можно ожидать в будущем.</p>
    <p>Стивен Джонсон, замечательный исследователь взаимодействия науки, техники и человеческого опыта, обосновывает необходимость взаимодействия с будущим, используя аналогию из мира звуков:</p>
    <cite>
     <p>Сложные решения требуют анализа полного спектра. Представьте многочисленные уровни человеческого опыта в виде срезов частотного диапазона слышимого звука. Когда мы выравниваем частоты звукозаписи с помощью эквалайзера, то фокусируемся на одном из этих срезов; мы немного уменьшаем низкие частоты, чтобы не грохотали басы, или усиливаем средние частоты, чтобы была слышна вокальная партия. Музыкальные продюсеры имеют в своем распоряжении инструменты хирургической точности, которые позволяют им прицельно воздействовать на невероятно узкие срезы этого спектра. Эти инструменты дают возможность убрать из микса фоновый гул из-за сетевого тока частотой 120 Гц, не затрагивая ничего другого &lt;…&gt;. Аналогичным образом можно представить процесс принятия решений<a l:href="#n_47" type="note">[47]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Самое полезное предвидение — то, которое провоцирует формирование нового паттерна мышления в вашем мозге, некоего озарения, которое вы чувствуете всем нутром. Провокативное предвидение прорывается в вашу персональную нейронную сеть историй и побуждает к созданию новых историй. И совсем необязательно соглашаться с тем или иным прогнозом, чтобы он стимулировал вас на нестандартные решения.</p>
    <subtitle>ОТ ПЕРСПЕКТИВНОГО МЫШЛЕНИЯ К МЫШЛЕНИЮ ПОЛНОГО СПЕКТРА</subtitle>
    <p>Рисунок 3.2 показывает, как я применяю модель «форсайт — инсайт — действие» к мышлению полного спектра.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_006.jpg"/>
    <p><sup><strong>Рисунок 3.2.</strong> Мышление полного спектра как сочетание ретроспективного взгляда, форсайта, инсайта и действия</sup></p>
    <empty-line/>
    <p>Очень заманчиво оспорить любой прогноз, и вы всегда можете это сделать, поскольку будущее непредсказуемо. Искусство использования форсайта заключается в признании достоверности, внутренней непротиворечивости и побудительной силе прогноза. Далее пусть прогноз стимулирует ваши творческие способности и интуицию с целью найти решение проблемы, а затем побудит к необходимым действиям. Если прогноз кажется вам недостаточно ясным, разработайте альтернативные прогнозы или сценарии.</p>
    <p>В Институте будущего после завершения работы над прогнозом мы любим устроить себе своего рода испытание, составляя прогноз, в котором происходит нечто противоположное тому, что мы на самом деле ожидаем. Один из моих любимых корпоративных клиентов всегда просил нас сделать это после разработки базового прогноза. К сожалению, большинство клиентов и футурологов не занимаются такого рода альтернативным прогнозированием будущего, чтобы проверить себя и реализовать наилучший базовый прогноз.</p>
    <p>Прогноз заслуживает высшей оценки, если он становится фактором, побуждающим к принятию наиболее эффективного решения в настоящий момент. Формирование стратегии происходит в интервале между инсайтом и действием. Вилли Питерсен из Бизнес-школы Колумбийского университета утверждает, что любая качественная стратегия основана на убедительном инсайте<a l:href="#n_48" type="note">[48]</a>. Оказывается, предвидение — отличный способ стимулировать инсайт, даже в тех случаях, когда вы не согласны с прогнозом.</p>
    <p>Мой коллега Джереми Киршбаум объяснил мне важность действий, которые провоцируют процесс форсайта. Джереми работает в области инноваций, ориентированных на Африку и Китай. Он называет эти регионы территорией «с большим перепадом», имея в виду скорость происходящих там изменений. По его мнению, действия в этих быстро развивающихся регионах требуют нового инсайта для прогнозирования развития событий, а не только для поиска способов, эффективных для решения насущных задач. Эта точка зрения совпадает с типичной для обитателей Кремниевой долины установкой — «ошибаться рано, ошибаться часто и ошибаться дешево»<a l:href="#n_49" type="note">[49]</a>. Инсайт Джереми заключается в том, что ускоренное создание прототипа будущего продукта ведет не только к достижению успеха в настоящем, но и к новым возможностям, позволяющим прогнозировать будущее.</p>
    <p>Ориентация на отдаленное будущее помогает более четко увидеть возможные варианты развития. Ближайшее будущее еще слишком тесно связано с проблемами настоящего и находится как бы в его тени. Большинству людей и организаций следует тратить время преимущественно на планирование текущих действий, но регулярно возвращаться к этапам прогнозирования (форсайта) и инсайта.</p>
    <p>Летом 2018 года Институт будущего попросили разработать десятилетний прогноз для Университета Южного Нью-Гэмпшира. Я никогда не слышал о нем, пока к нам в Кремниевую долину не приехали члены совета директоров данного университета. История этого учебного заведения позволяет понять, почему будущее потребует мышления полного спектра, и показывает, что их новаторские усилия, направленные на то, чтобы обеспечить доступное образование в глобальном масштабе, увенчались успехом. Теперь я убежден: этот университет станет маяком, указывающим путь в будущее другим организациям.</p>
    <p>Всего лишь десять с небольшим лет назад он был маленьким гуманитарным колледжем в Манчестере, Нью-Гэмпшир, где училось около 3000 студентов, и ему, как и многим другим образовательным учреждениям, приходилось бороться за выживание. Благодаря осуществлению ряда смелых преобразований он постепенно превратился в процветающее учебное сообщество, предоставляющее образовательные услуги в онлайн- и офлайн-форматах. Когда мы начали работать с его руководителями, преобразования уже шли полным ходом, но они попросили нас заглянуть на десять лет вперед и спрогнозировать, что ожидает их студентов в 2030 году.</p>
    <p>Этот прогноз показал будущее, которое потребует от нас нестандартного мышления, не скованного тесными рамками устаревших категорий. Исследовательская группа Института будущего под руководством моей коллеги Кэти Виан определила внешние силы будущего, с большой вероятностью способные оказывать негативное воздействие на студентов в 2030 году. Сила будущего — это модель изменений, которая, вероятнее всего, разрушит нынешний способ ведения дел. Источником появления сил будущего могут стать инновации в технологиях, политике, на рынках и в культурах. Такие модели изменений заставляют нас мыслить в более широком диапазоне, чем предписывают лучшие современные практики, и создавать новые пути взаимодействия с реалиями завтрашнего дня. Ценность диплома о высшем образовании и ученых степеней будет поставлена под сомнение. Стоят ли они затраченных времени и денег? Насколько адекватна отдача? Кроме того, уровень задолженности по студенческому кредиту, которая сейчас висит над многими студентами и их родителями, не приемлем и не соответствует их платежеспособности.</p>
    <subtitle id="TRI_SILY"><strong>БОРЬБА С ТРЕМЯ СЕРЬЕЗНЫМИ ВНЕШНИМИ СИЛАМИ БУДУЩЕГО</strong></subtitle>
    <p>Исходя из нашего прогноза, касающегося положения студентов в 2030 году, можно выделить внешние силы, в результате столкновения которых возникнет будущее, требующее и поощряющее использование мышления полного спектра и наказывающее за категориальное мышление. В этом мире приумножатся разнообразные образовательные ресурсы.</p>
    <p>Фактор будущего — это внешняя волна перемен, силу которой трудно представить, не говоря уже о том, чтобы как-то с ней справиться. Здраво оценивая перспективы, вы, по крайней мере, можете решить, хотите вы оседлать эту волну перемен и использовать потенциальные преимущества или нет. И, если вам повезет, возможно, она вас и не снесет. Сила будущего — это прогноз, правдоподобное, внутренне непротиворечивое, провокативное представление о том, что, по нашему мнению, должно произойти. Прогноз составлен так, чтобы спровоцировать инсайт и дальнейшие практические действия, а не предсказать будущее. Опираясь на базовый прогноз, целесообразно разработать ряд альтернативных сценариев. Даже в очень нестабильные времена можно спрогнозировать хотя бы общее направление грядущих перемен.</p>
    <p>Я убежден, что в ближайшее десятилетие три внешние силы будут оказывать особенно сильное воздействие на общество и потребуют использования мышления полного спектра. Эти силы лежат в основе все более обостряющихся конфликтов и хаоса, с которыми нам предстоит столкнуться. Все три силы уходят корнями в прошлое, принимают опасный поворот в настоящем и станут только усугубляться в будущем. Эти силы вызовут раскол в мире в следующем десятилетии, и решение связанных с ними проблем потребует перспективного мышления в целом и мышления полного спектра в частности.</p>
    <p>Бороться с данными силами в рамках категорий прошлого невозможно — использование устаревших категорий только усилило их негативное воздействие. Эти силы будущего глубоко укоренены в тенденциях прошлого, более того, они проникают и в модели перемен.</p>
    <cite>
     <p>Растущий разрыв в активах между богатыми и бедными будет представлять весьма ощутимую угрозу миру.</p>
    </cite>
    <p>Несмотря на то что в мире все становится более взаимосвязанным, одновременно усугубляются его фрагментарность и поляризованность — в значительной степени вследствие серьезного разрыва между богатыми и бедными, который со временем станет все больше бросаться в глаза. Очень бедные индивиды — стоит обратить особое внимание на бедную молодежь, лишенную надежды выбраться из нищеты, — постоянно будут видеть перед собой очень богатых людей. Так называемое цифровое неравенство станет принимать все более сложный характер. Богатым людям будут все так же доступны лучшая связь и лучшие цифровые инструменты, однако бедные окажутся гораздо теснее связаны между собой в глобальном масштабе. Трудно разработать такой прогноз в отношении разрыва между богатыми и бедными, в котором ситуация в ближайшее десятилетие могла бы измениться в лучшую сторону, зато легко спрогнозировать ее ухудшение.</p>
    <p>Колумнист Томас Фридман летом 2019 года озаглавил свою колонку The Answers to Our Problems Aren’t as Simple as Left or Right: The Old Binary Choices No Longer Work («Ответы на наши проблемы не так просты, как право или лево. Старый бинарный выбор больше не работает»). Он цитирует слова Марины Горбис, которая отметила, что «ответ заключается не в одобрении социализма или отказе от рынка, а в том, чтобы государство было жизнеспособным, динамично развивающимся, чтобы оно могло использовать налоги и государственное регулирование для такого перекраивания рынков, которое позволило бы справедливо делить экономический пирог, увеличивать этот пирог и создавать больше общественных благ — это и общественный транспорт, и школы, и парки, а также стипендии, библиотеки и фундаментальные научные исследования, — с тем чтобы больше людей, стартапов и сообществ получили инструменты, позволяющие адаптироваться и преуспевать в новых условиях». В конце своего анализа Фридман отмечает, что «реальные решения требуют применения гаечного ключа с левого фланга и молотка с правого фланга, а также всевозможных новых инструментов и их комбинаций, о которых мы раньше и не догадывались».</p>
    <p>Фридман много путешествует и видит надежду на изменение ситуации в местных сообществах, несмотря на то что дебаты на национальном и глобальном уровнях происходят все так же в духе крайней поляризации мнений. Свою статью он заканчивает следующим образом: «Оставьте свою схему с жестким делением на правых и левых на крючке за дверью. Фактически именно так и происходит сейчас на местах. Но согласиться с таким подходом на национальном уровне реально трудно»<a l:href="#n_50" type="note">[50]</a>.</p>
    <p>В своем письме от 24 июля 2019 года, адресованном персоналу Института будущего, Марина Горбис добавила следующее: «Нам необходимо использовать преимущества всей мощи государства, чтобы стимулировать направление частных инвестиций на социально значимые цели и одновременно обеспечить более справедливое распределение экономических доходов среди населения». Это пример мышления в широком диапазоне возможностей.</p>
    <p>В 2014 году французский экономист Томас Пикетти опубликовал замечательную книгу «Капитал в двадцать первом веке»<a l:href="#n_51" type="note">[51]</a><sup>,</sup> <a l:href="#n_52" type="note">[52]</a>. Пикетти моментально стал знаменитым в бизнес-кругах и подтолкнул общество к серьезному обсуждению проблемы разрыва между богатыми и бедными. Проведенный им ретроспективный анализ показал, что эта проблема уходит корнями глубоко в историю и что неравенство в распределении накопленных богатств растет с большей скоростью, чем заработная плата. Пикетти предупреждает, что рыночные механизмы сами по себе, по всей видимости, не в состоянии уменьшить разрыв между богатыми и бедными и что в условиях нынешнего глобального политического климата трудно ожидать, что государство предпримет меры, направленные на ликвидацию этого разрыва.</p>
    <p>Можно не сомневаться, что он будет становиться все более очевидным и взрывоопасным. Когда дети богатых родителей кичатся своим богатством, это все равно что бросать горящие спички в сухую растопку. Навыки мышления будущего, необходимые для выживания в изменчивом мире, станут совершенствоваться, особенно среди детей. Истинные цифровые аборигены, о которых я расскажу в <a l:href="#G6">главе 6</a>, будут чувствовать себя гораздо комфортнее и увереннее в этом мире будущего, если у них появится надежда на успех.</p>
    <cite>
     <p>Кибертерроризм и трансформирующиеся криминальные структуры будут подрывать нормальное течение жизни отдельных людей, организаций и общества.</p>
    </cite>
    <p>Асимметричная война стала фактом нашей жизни, а в будущем сделается еще более обыденным явлением. Малочисленные группы людей с крайне деструктивными взглядами смогут легко находить друг друга и совместно осуществлять противоправную деятельность, масштабы которой будут увеличиваться благодаря цифровым сетям. Обнаружение и предотвращение этих антиобщественных действий станут постоянной задачей для поддержания мира в обществе. Активизируются усилия по достижению компромисса между сохранением конфиденциальности и надеждой на защиту от терроризма. Новые цифровые инструменты будут помогать хорошим людям, но они окажутся также доступны и плохим. И на этих плохих людей не станут действовать правовые ограничения, которым подчиняются законопослушные граждане.</p>
    <p>В своей книге The New Rules of War («Новые правила войны») Шон Макфейт вводит новый термин для описания обозримого будущего — «затяжной беспорядок»:</p>
    <cite>
     <p>Двадцать первый век превращается в мир, погрязший в перманентном хаосе, который невозможно подавить. &lt;…&gt; Эта растущая энтропия свидетельствует о формировании нового глобального устройства, которое я называю затяжным беспорядком и которое не решает проблемы, а скорее сдерживает их разрастание, загоняет их внутрь. Такое положение дел будет определяющей приметой грядущего века. &lt;…&gt; Войны станут преимущественно теневыми, с применением тайных операций, и в век информации умение правдоподобно отрицать окажется более эффективным, чем огневая мощь. &lt;…&gt; Конфликты не будут иметь начала и конца, а станут перемалываться в «вечных войнах»<a l:href="#n_53" type="note">[53]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Макфейт использует термин «затяжной беспорядок» примерно так же, как я использую термины «VUCA-мир» или «хаос».</p>
    <p>Возможность дестабилизации в работе глобальных информационных систем — с такими скоростями обработки информации, которые намного превосходят скорость человека, с обширными массивами данных, которые превышают возможности человеческого мозга, и датчиками, связанными друг с другом в глобальном масштабе и отслеживающими все, что происходит в реальном мире, — заставит учащихся, служащих и менеджеров организаций развивать и постоянно оттачивать навыки человеко-машинного взаимодействия. Несмотря на то что наши возможности будут в той или иной степени расширены и усилены за счет новейших технологий, компьютеры смогут полностью заменить человека только в редких случаях. Скорее всего, как предполагает профессор Томас Мэлоун из Массачусетского технологического института, мы будем жить в мире «суперразума»<a l:href="#n_54" type="note">[54]</a>. К сожалению, среди людей, наделенных мощным «суперразумом», окажутся и преступники, действующие за рамками закона, тогда как остальные будут законопослушными гражданами.</p>
    <p>Например, историк из Чикагского университета Кэтлин Белью, которая занимается изучением движения White Power («Белая власть») в США, сделала вывод, что «войну не удается сдержать в четких рамках пространства и времени, узаконенных государством. Она перекидывается на другие территории и продолжается еще долго после заключения перемирия. Она возвращается в наш дом в кровавых и неожиданных формах»<a l:href="#n_55" type="note">[55]</a>. Представители движения «Белая власть» трепетно относятся к наследию белой расы и готовы бороться за сохранение статуса белых и предотвращение того, что они воспринимают как замещение белых людьми с другим цветом кожи.</p>
    <p>В течение ближайшего десятилетия асимметричная война и криминальная деятельность будут приобретать все более деструктивный характер и все труднее поддаваться контролю. Особенно серьезные опасения вызывает гибридная война, в которой структуры наемников и криминала — многие из которых официально не существуют — всевозможными способами дестабилизируют обстановку в мире. В некоторых случаях именно дестабилизация станет целью их деятельности.</p>
    <cite>
     <p>Глобальное изменение климата вызовет хаос быстрее и с более тяжелыми последствиями, чем предполагают большинство из нас.</p>
    </cite>
    <p>Некоторые будущие угрозы уже нависают над нами, обращаем мы на них внимание или нет. Несмотря на то что заглянуть в отдаленное будущее легче, чем разбираться с тем, что происходит в беспокойном настоящем, это никоим образом не говорит о том, что мы непременно начнем что-то делать, чтобы предотвратить потенциальные риски. Институт будущего сделал первый прогноз о глобальном нарушении климата еще в 1977 году. Это было панельное исследование, которое проводили ведущие мировые эксперты. Институт будущего — независимая некоммерческая организация и не выступает в защиту чьих-либо интересов, но с 1977 года мы периодически проводим подобные исследования, которые со всей очевидностью показывают, что глобальное нарушение климата — это реальный факт. Вопрос только в том, чьи модели климатических изменений — более или менее апокалиптические — вызывают у вас больше доверия. Так или иначе, в интересах всей планеты мы должны раскрутить процесс мышления от форсайта к инсайту и далее к практическим действиям, чтобы не допустить реализации какого-нибудь ужасного варианта будущего.</p>
    <p>Хочу привести твит Уильяма Гибсона от 2018 года, в котором он поясняет необходимость мышления, сочетающего перспективный и ретроспективный анализ: «Все воображаемые варианты будущего, не учитывающие изменения климата вследствие антропогенного воздействия, будут все чаще восприниматься как крайне недальновидные. В сущности, возникнет впечатление, что жанр прогнозирования совершенно упустил самое важное из последствий, вызванных техническим прогрессом»<a l:href="#n_56" type="note">[56]</a>. Наши дети, и особенно наши внуки, спросят: «О чем думали эти лидеры? Где были футурологи?» В современном мире все мы заражены вирусом недальновидности, стремлением получить краткосрочные выгоды.</p>
    <p>В своей книге The Fate of Food («Судьба еды») профессор Университета Вандербильта Аманда Литтл анализирует взаимосвязь между изменением климата и доступностью продовольственных ресурсов. В интервью, предшествующем выходу книги, она особо подчеркнула необходимость применения мышления полного спектра к нашему подходу к еде и развитию технологий:</p>
    <cite>
     <p>Существует глубокое недоверие к технологическим достижениям при производстве продовольствия. И это вполне объяснимо, поскольку индустриальное сельское хозяйство далеко не безупречно. Но, наблюдая подобные дискуссии много лет, я задаюсь вопросом: почему мы должны подходить к этой проблеме с точки зрения бинарного выбора? Необходим синтез этих двух подходов.</p>
     <p>Необходимо найти третий путь, который сочетал бы знания и опыт традиционного производства продуктов питания и самые современные технологии. Подобный подход позволит нам производить продовольствие в больших объемах и более высокого качества, одновременно восстанавливая, а не ухудшая здоровье населения и окружающую среду<a l:href="#n_57" type="note">[57]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Принимая решение о том, какое сочетание технологий и производства продовольствия наиболее целесообразно и для кого, мы выходим далеко за рамки бинарного выбора между «да» и «нет». Безусловно, современные технологии необходимы, и для выбора наиболее эффективных и безопасных из них существует широкий спектр возможностей.</p>
    <p>В этой главе рассказывается об инструментах перспективного планирования, которые будут необходимы для развития эффективного мышления полного спектра. Кроме того, я описал три внешние силы будущего, которые мы унаследовали от прошлого и которые станут представлять особенно серьезную опасность в ближайшем десятилетии. Модель «форсайт — инсайт — действие» будет упоминаться на протяжении всей книги, так же как и образ мышления и действия, выраженный в формуле «настоящее, далекое будущее, ближайшее будущее». Благодаря анализу долгосрочной перспективы будет легче оценить возможные варианты и принять решение в настоящем. Я убежден, что эти три силы окажут наиболее негативное влияние на состояние общества и, как ничто другое, потребуют всестороннего анализа.</p>
    <p>Мышление полного спектра потребует внутренней дисциплины, ответственности, умелого применения цифровых инструментов, сетевых технологий и навыков взаимодействия со следующим поколением лидеров. В части 2 я познакомлю вас с новыми инструментами, новыми сетями и истинными цифровыми аборигенами, которые воплотят в жизнь мышление полного спектра.</p>
   </section>
  </section>
  <section id="ch2">
   <title>
    <p>Часть 2. Новые инструменты, сетевые технологии и люди в контексте мышления полного спектра</p>
   </title>
   <section>
    <p>Хаос современного мира с трудом поддается пониманию, его невозможно упорядочить и вернуть ситуацию в первоначальное стабильное состояние. Нам понадобится умение мыслить в широком диапазоне возможностей, чтобы хотя бы немного разбираться в том, что происходит, так как в будущем нестабильность станет только нарастать. Три внешние силы будущего, о которых я рассказал в конце <a l:href="#TRI_SILY">главы 3</a>, станут причиной кризисов доверия, управления и взаимоотношений со сложившимися социальными структурами. Часть 2 посвящена описанию нового комплекса инструментов, коммуникационных возможностей и людей, которые сначала сделают возможными новые способы применения мышления полного спектра, а затем превратят новый стиль мышления в обязательный.</p>
    <p>К счастью, цифровые медиа улучшают наши способности понимать происходящее вокруг. Кроме того, появилось следующее поколение цифровых аборигенов, которые более умело используют эти цифровые средства коммуникации, чем люди старшего возраста.</p>
    <p>Большая часть инновационных инструментов и сетевых ресурсов окружает нас довольно продолжительное время, но их распространение пока еще не достигло тех масштабов, которые станут возможными в следующем десятилетии. Постепенно происходит смешение старого и нового, что в дальнейшем приведет к созданию гораздо более надежного и доступного инструментария.</p>
    <empty-line/>
    <p><a l:href="#G4">Глава 4</a></p>
    <p><a l:href="#G4">Фильтры для обеспечения ясного видения ситуации</a></p>
    <p><emphasis><a l:href="#G4">Борьба с недоверием</a></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>По мере того как хаос в современном мире постепенно усиливается и потребность в мышлении полного спектра становится все более настоятельной, сети для использования мышления полного спектра превращаются в более мощные, более доступные и более легкие в эксплуатации. Новый стиль мышления требует высокого интеллектуального уровня, но благодаря аналитике больших данных, визуализации и игровому взаимодействию (геймификации) станет гораздо легче внедрять его в повседневную практику.</p>
    <empty-line/>
    <p><a l:href="#G5">Глава 5</a></p>
    <p><a l:href="#G5">Распределенные сети</a></p>
    <p><emphasis><a l:href="#G5">Борьба за контроль</a></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Сетевые технологии и коммуникационные возможности следующего поколения улучшат наши способности видеть, понимать и даже реализовывать полный спектр возможностей. Эти инструменты позволят нам увидеть новые закономерности и выйти на новый уровень ясности видения настоящего и будущего.</p>
    <empty-line/>
    <p><a l:href="#G6">Глава 6</a></p>
    <p><a l:href="#G6">Истинные цифровые аборигены</a></p>
    <p><emphasis><a l:href="#G6">Борьба с социальным устройством</a></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Цифровые аборигены<a l:href="#n_58" type="note">[58]</a>, которые начали взрослеть в 2010-е годы и позднее, уже стали молодыми взрослыми<a l:href="#n_59" type="note">[59]</a>. Именно им придется решать задачу преобразования методов и условий работы и жизни в целом. Я с большим оптимизмом смотрю на будущее этих молодых людей, если у них останется надежда. Широкое мировоззрение и мышление полного спектра помогут увидеть перспективы использования новых возможностей, тем самым вселяя в них более дерзкие надежды.</p>
    <p>Истинные цифровые аборигены гораздо лучше подготовлены к использованию мышления полного спектра, чем все остальные. Они трансформируют рабочие места, быстрее овладевают навыками мышления полного спектра, поскольку выросли в среде цифровых инструментов и средств массовой коммуникации. Молодые люди — особенно из бунтарского поколения цифровых аборигенов, которым в 2020 году еще не исполнилось тридцати, — с б<emphasis>о</emphasis>льшими пониманием и готовностью воспримут мышление полного спектра, чем люди зрелого возраста. Оно поможет им найти собственное видение будущего, свою позицию в обществе и способы зарабатывать на жизнь.</p>
    <p>Дети от рождения обладают способностью нестандартно думать, пока мы не приучим их все раскладывать по полочкам, мыслить устоявшимися категориями. Мышление полного спектра поможет детям и всем остальным найти способы, чтобы сделать будущий мир более благоприятным местом для жизни.</p>
    <cite>
     <subtitle>КЛЮЧЕВЫЕ ВОПРОСЫ ЧАСТИ 2</subtitle>
     <p>Как на индивидуальном уровне научиться использовать цифровые инструменты и сети, которые имеются уже сегодня и появятся завтра, чтобы прямо сейчас конструктивным образом взаимодействовать с миром, полным сложностей и потрясений?</p>
     <p>Как на уровне организации разрабатывать и внедрять цифровые инструменты и сети, которые помогают использовать мышление полного спектра, а не методы упрощенной категоризации?</p>
     <p>Как общество может регулировать — но не чрезмерно — инновационные цифровые средства коммуникации и сети, чтобы они стимулировали различные взгляды и подходы и помогали избегать несправедливой категоризации?</p>
     <p>Что касается возрастных людей, организаций и обществ — как им наладить отношения сотрудничества с цифровыми аборигенами, более продвинутыми и опытными в цифровом отношении? Как стимулировать взаимный обмен знаниями и опытом между разными поколениями?</p>
    </cite>
   </section>
   <section id="G4">
    <title>
     <p>ГЛАВА 4. Фильтры для обеспечения ясного видения ситуации. Борьба с недоверием</p>
    </title>
    <p id="SoapAI">В 2018 году SoapAI — стартап Кремниевой долины — разработал один из первых цифровых фильтров, предназначенных для того, чтобы помочь молодым людям разобраться в переизбытке информации и определить, какие новости представляют собой фейк, а какие нет. Независимо от того, добьется компания коммерческого успеха или нет, я надеюсь, что ее разработка — первая ласточка в создании целого ряда подобных фильтров в следующем десятилетии. Далее в этой главе я расскажу подробнее о SoapAI — одном из пионеров в этой области.</p>
    <p>Подобного рода системы помогут людям лучше понимать приближающееся будущее. Мне кажется, фильтры ясности должны быть высококонкурентным пространством, развивающимся благодаря технологическим инструментам, которые известны уже довольно давно (как, например, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение), но только со временем получают практическое и масштабируемое применение.</p>
    <p>Термин «фильтр ясности», возможно, вам незнаком, но само понятие фильтрации информации для того, чтобы донести ее в понятном виде, далеко не ново. Своеобразными фильтрами были деревенские старейшины, а также шаманы, священники и другие авторитеты, которым люди доверяли и которые помогали остальным понимать события и явления окружающего мира. В наши дни роль фильтра часто выполняет личный врач, который помогает справиться с болезнями и принять решение в пользу здорового образа жизни.</p>
    <p>Функции фильтров, обеспечивающих достоверной информацией, выполняют люди, создающие смыслы.</p>
    <p>Например, одним из таких людей был Мартин Лютер Кинг — младший<a l:href="#n_60" type="note">[60]</a>. Я посещал ту же Духовную семинарию Крозера, что и доктор Кинг. Я учился в ней как раз тогда, когда он был убит. Это событие стало настоящим потрясением для сообщества. Семинария отреагировала введением нового учебного курса, посвященного жизни и мировоззрению Мартина Лютера Кинга. Программа курса предусматривала воссоздание тех интеллектуальных течений, которые оказали наибольшее влияние на доктора Кинга, когда он сам учился в семинарии<a l:href="#n_61" type="note">[61]</a>, курс читал один из его бывших преподавателей по христианской этике Кеннет Ли Смит. Я тоже учился у профессора Смита.</p>
    <p>Из этого курса я узнал в подробностях, как Мартин Лютер стремился к ясности в понимании реальной ситуации и старался донести эти знания до людей. Свою известность он получил как борец за гражданские права, но из курса, который читал профессор Смит, я узнал, что на самом деле доктора Кинга больше всего занимал вопрос социальной справедливости. Во времена Кинга понятие социальной справедливости охватывало разные вопросы — от бедности до экологии (первый День Земли отмечался в 1970 году, всего через два года после его смерти), от противодействия войне во Вьетнаме и тревоги по поводу трудовых ресурсов до положения с соблюдением гражданских прав. Тэвис Смайли ярко пишет о том, как ближайшие соратники Мартина Лютера Кинга безжалостно давили на него, особенно в последний год жизни, убеждая сосредоточить усилия только на защите гражданских прав и не заниматься другими вопросами борьбы за социальную справедливость, которые они считали факторами, отвлекающими от главной цели<a l:href="#n_62" type="note">[62]</a>. Однако доктор Кинг обладал нестандартным мышлением и видел весь спектр проблем в совокупности, из которой невозможно вычленить отдельные категории, рамки или ярлыки. Он видел всю картину социальной несправедливости.</p>
    <p>Доктор Кинг был и остается своего рода фильтром, обеспечивающим ясность видения общей картины, для многих людей, в том числе и для меня. На чернокожих американцев навешивали ярлыки и подвергали их дискриминации, но, по его мнению, это было только частью общей картины несправедливости в обществе. Подобно Питеру Друкеру, о котором я рассказывал в <a l:href="#DRUCKER">главе 1</a>, Мартин Лютер Кинг — младший обладал мышлением полного спектра еще до того, как стали доступными цифровые инструменты, которые могли бы ему помочь.</p>
    <subtitle>КТО СЕГОДНЯ ВЫСТУПАЕТ В РОЛИ ФИЛЬТРОВ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩИХ ЯСНОСТЬ</subtitle>
    <p>На собрании в честь пятидесятилетия Института будущего колумнист Томас Фридман выступил с речью о будущем такого понятия, как доверие. Мероприятие состоялось в Музее компьютерной истории 27 сентября 2018 года. Он говорил о своем подходе к работе журналиста в современном турбулентном мире:</p>
    <cite>
     <p>Я стараюсь мыслить, не признавая никаких рамок, а не просто нестандартно. Как иначе можно осветить с разных точек зрения большое количество событий, которые происходят в разных местах и в разное время?</p>
    </cite>
    <p>Многие мыслят в рамках устоявшихся стереотипов, некоторые — вопреки ограничивающим рамкам. Есть те, кто использует рамки в качестве временных подпорок при разработке новых идей, пока не наступит более ясное их понимание. Но очень немногие мыслят безо всяких шаблонов, чтобы отчетливо представлять полный спектр возможностей. Жесткие ограничительные рамки, в которые мы загоняем людей, будут постепенно раздвигаться по мере обогащения инструментария и совершенствования навыков мышления полного спектра.</p>
    <p>На визитной карточке Фридмана как сотрудника The New York Times написано: «Колумнист, освещающий вопросы смирения, достоинства, доверия, лидерства, ответственности и развития». Эти слова провоцируют людей, с которыми он встречается впервые, на разговор, не связанный никакими стереотипами. Фридман помогает читателям разобраться в текущих событиях и понять, какие силы будущего возникают на наших глазах, не загоняя дискуссию в четко очерченные рамки. Мне нравится в произведениях Тома Фридмана то, что он активирует нашу способность использовать мышление полного спектра, не навязывая, как или что нам думать.</p>
    <p>Еще один пример человека, выступающего в роли фильтра, обеспечивающего ясность, — это Айра Флатоу, автор программы Science Friday на Общественном радио. Как-то в пятницу утром, когда писал эту книгу, я услышал, как он берет интервью у Марка Медовника, автора книги «Жидкости. Прекрасные и опасные субстанции, протекающие по нашей жизни»<a l:href="#n_63" type="note">[63]</a>.</p>
    <p>С жидкостями мы сталкиваемся повсюду, но, слушая интервью, я понял, что в моем представлении понятие жидкости сводится к очень узкой категории. На самом же деле жидкости — это целый спектр, даже спектры, всевозможных текучих веществ. Например, я не знал, что арахисовая паста — это жидкость и ее нельзя проносить в самолет. Еще я не знал, что жидкое мыло — довольно неоднозначная концепция продукта, поскольку большая часть мыла тратится впустую и утекает в канализацию вместе с избыточным количеством воды. Жидкости — это нечто гораздо большее, чем то, чем они кажутся. Теперь я воспринимаю их как некий спектр возможных вариантов. Повседневная жизнь жидкостей предстает в совершенно ином свете, если смотреть на них сквозь призму мышления полного спектра.</p>
    <p>Шоу Science Friday — достойный подражания пример того, как можно обучать большие группы людей мышлению полного спектра. Вот как авторы передачи объясняют свою задачу:</p>
    <cite>
     <p>На протяжении 25 лет мы знакомим радиослушателей с ведущими учеными и напоминаем о том, как интересно узнавать что-то новое. Но мы не просто радиошоу. Мы производим высококачественные цифровые видео, оригинальные статьи для сайтов и образовательные ресурсы для преподавателей и лиц, занимающихся неформальным просвещением. Мы любим говорить, что наша программа — развлечение для мозга любознательных людей<a l:href="#n_64" type="note">[64]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Я уверен, что у каждого, кто читает эту книгу, есть любимый автор, колумнист, подкаст или какой-то другой источник, помогающий в создании смысла, который служит фильтром информации и которому вы доверяете. В будущем мы все так же будем доверять таким людям, как Том Фридман и Айра Флатоу, но в нашем распоряжении появятся и технологичные инструменты и средства коммуникации, которые станут намного более мощными фильтрами, обеспечивающими ясное видение настоящего и будущего. Однако при этом каждому из нас нужно разобраться с собственными предубеждениями и зашоренностью. Фильтры ясности могут поколебать наши устоявшиеся представления, они же могут заставить нас видеть только те вещи, в которых мы были заранее убеждены.</p>
    <p>Где найти ясность в будущем, полном хаоса и потрясений? Как избежать беспричинной уверенности в собственной правоте и ошибочной категоризации? Как ограничить самоуверенность и развить ясность видения настоящего и будущего? Как новые цифровые инструменты могут помочь лучше фильтровать информацию, чтобы обеспечить ясность?</p>
    <subtitle>ФОРМИРОВАНИЕ НОВЫХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЯСНОСТИ</subtitle>
    <p>Я футуролог, а не специалист в области технологий<a l:href="#n_65" type="note">[65]</a>. Я мыслю в терминах будущего времени и пытаюсь выявить зарождающиеся мощные волны перемен. На собственном длительном опыте прогнозирования я убедился, что в большинстве случаев, прежде чем какое-либо крупное изменение выстрелит, приходится ждать 30–50 лет. Вокруг нас практически не происходит ничего абсолютно нового. Практически все, что мы наблюдаем сейчас, было опробовано и не оправдало ожиданий много лет назад, особенно в сфере технологий. Не нужно задавать вопрос «что нового?», поскольку, если это действительно что-то новое, скорее всего, оно не дойдет до практического воплощения в ближайшее десятилетие. Есть смысл задать вопрос: «Что готово выстрелить?» И именно на нем мы сосредоточимся в этой главе.</p>
    <p>В следующие десять лет поднимется новая волна развития цифровых фильтров, необходимых, чтобы справиться с тугим клубком из токсичной дезинформации и ложной уверенности. Люди будут нуждаться в надежных средствах, которые помогут увидеть хоть какой-то смысл в том, что происходит вокруг, даже если там нет никакого особого смысла. Фильтры, обеспечивающие ясность в восприятии происходящего, вооружат нас мощными ресурсами, способными уменьшить степень всеобщего недоверия и, может быть, даже повысить уровень доверия. Они помогут провести границу между ясностью и чрезмерной уверенностью.</p>
    <p>Вот несколько главных отличий.</p>
    <p>• Ясность проявляется в создании историй (Мартин Лютер Кинг был замечательным рассказчиком). Уверенность проявляется в составлении правил.</p>
    <p>• Ясность предполагает интерес к другим точкам зрения (доктор Кинг интересовался всеми аспектами социальной справедливости). Уверенность мало совместима с любознательностью.</p>
    <p>• Ясность предполагает понимание того, что вы многого не знаете (доктор Кинг был одновременно и сильным, и скромным). Уверенность исключает понимание того, что вы чего-то не знаете, и не предполагает никакого желания учиться.</p>
    <empty-line/>
    <p>Новые фильтры для обеспечения ясности не станут абсолютно новыми разработками. Скорее всего, это будет совокупность технологий и инструментов, которые были опробованы в той или иной форме раньше. Что окажется действительно новым, так это увеличение вычислительной мощности (производительности) компьютеров, снижение стоимости и растущая простота использования новых технологий людьми без специального образования и далекими от техники.</p>
    <p>Новые фильтры откроют более широкие возможности выбора как для добра, так и для зла. Я оптимистично смотрю на вещи и надеюсь, что люди будут использовать новые инструменты более ответственно. Мы должны направить наши усилия на поиск креативных путей использования новых инструментов в благих целях. Нужно понимать, что технологии сами по себе ни зло, ни благо.</p>
    <p>Я познакомился с Кай-Фу Ли, когда он был молодым гением-технарем, правой рукой Джона Скалли, занимавшего в то время пост СEO Apple. Теперь Ли считается ведущим экспертом по перспективам развития и использования ИИ. В своей книге о будущем ИИ он размышляет об открывшейся ему истине, и я вполне разделяю его мнение:</p>
    <cite>
     <p>В том, что касается понимания будущего ИИ, все мы уподобляемся детям детсадовского возраста. У нас полно вопросов, на которые нет ответов, мы пытаемся заглянуть в будущее со смесью детского любопытства и взрослой озабоченности<a l:href="#n_66" type="note">[66]</a>.</p>
    </cite>
    <p>В своей книге Groupware («Групповое программное обеспечение»)<a l:href="#n_67" type="note">[67]</a>, вышедшей в 1988 году, я выделил 17 подходов к коллективной работе с использованием компьютеров, которые показывали, как компьютеры могли бы обеспечивать взаимодействие между членами проектной группы, включая систему поддержки принятия групповых решений, управление проектами, создание презентаций, программы для фильтрации текста, структурирование деловых переговоров, групповые авторские разработки и средства связи, используемые для проведения совещаний рабочей группы. Сейчас уже никто не говорит о «групповом программном обеспечении», поскольку компьютерная поддержка для бизнес-команд стала неотъемлемой частью структуры и процесса коллективной работы. Термин «групповое программное обеспечение» сыграл свою роль в выявлении и оценке нарождающейся потребности и набора инструментов, которые могли бы эту потребность удовлетворить.</p>
    <p>Теперь, в 2020 году, мы видим аналогичный пример в виде концепции так называемых фильтров ясности, развитие которой будет следовать тем же закономерностям, что и концепция группового программного обеспечения в 1988 году. Термин «фильтры ясности», может быть, и не приживется, как не прижился термин «групповое программное обеспечение». Однако в хаотичном мире настоящего и будущего растет потребность в фильтрах, обеспечивающих ясность понимания того, что происходит вокруг, и в то же время повышается степень доступности новых инструментов, которые в этом помогут.</p>
    <p>Стартап SoapAI, о котором я упоминал в <a l:href="#SoapAI">начале этой главы</a>, собирает информацию из великого множества самых разных источников, включая сюжеты и эхо-камеры новостных радио- и телепередач, политические концепции, научные исследования и обсуждения в социальных сетях. Используя ИИ и технологию машинного обучения, компания отыскивает верифицированные источники и отбирает наиболее достоверную информацию для пользователей. Проблема в том, как верифицировать информацию, кто будет этим заниматься и на основе каких критериев. И не станет ли этот процесс уязвимым для хакерских атак?</p>
    <p>Благодаря технологии машинного обучения компания SoapAI имеет невероятный масштаб охвата. Аналитика больших данных и визуализация предоставляют доселе невиданные возможности для создания смыслов. Игровое взаимодействие существенно облегчает использование этой платформы.</p>
    <p>В приложениях на платформе SoapAI персонализированная обзорная информация по наиболее актуальным и популярным темам и вопросам представлена посредством элегантного интерфейса из всплывающих пузырей, а не списков. Пузыри на экране можно сортировать и перегруппировывать и создавать целые кластеры на основе тех или иных интересов, ценностей и приоритетов пользователя.</p>
    <p>Программное обеспечение SoapAI находится в постоянном поиске закономерностей в потоке новостей, открыто бросает вызов общепринятым категориям и выходит за их рамки. Оно отыскивает новые связи и новые способы мышления в широком диапазоне возможностей.</p>
    <p>Компания SoapAI — один из первых представителей нового поколения фильтров, обеспечивающих ясность, и я надеюсь, что она будет быстро развиваться. SoapAI ориентирована на молодых людей, которых нужно научить более осмысленно воспринимать поток информации и отсеивать ненужное. При традиционных средствах массовой информации многие формировали свое мнение о том, что происходит вокруг, на основе материалов печатных изданий, которым доверяли. Сейчас, в век распространения токсичной фейковой информации, трудно понять, кому можно доверять. Взаимное недоверие приняло угрожающие масштабы.</p>
    <p>SoapAI проводит предварительный отбор среди тысяч источников информации — это могут быть ученые, руководители разных уровней, политики и знаменитости, — по самым обсуждаемым темам и вопросам. Информация группируется в информационных пузырях, которые помогают пользователям отсеять лишнее в процессе поиска контента, необходимого для создания ясной картины. Пользователи получают возможность увидеть закономерности и сформулировать информированное мнение, опираясь на знание, составленное из разнообразных мнений и идей, которые были верифицированы на основе четких критериев.</p>
    <p>SoapAI помогает пользователям уточнить и сделать более ясной их собственную точку зрения, используя многочисленные — и порой противоречивые — источники информации. Платформа создает разнообразный контекст, тем самым стимулируя и развивая контекстное мышление. Она позволяет видеть картину происходящего за рамками повседневного, ежечасного новостного безумия, захлестнувшего кабельные каналы. SoapAI фокусируется на поиске и отборе заслуживающих доверия источников, отсеивании избыточной информации и очищении (отсюда и использование информационных пузырей) своей обширной базы данных, поступающих из многочисленных источников. Эта платформа напоминает гениального аналитика, который никогда не спит. В отличие от большинства современных средств массовой информации, которые начинают удалять фейковые новости после того, как те уже всплыли в информационном пространстве, SoapAI проводит фильтрацию предварительно отобранных источников, прежде чем принять вводимые данные.</p>
    <p>Такие фильтры обеспечения ясности, как SoapAI, помогут пользователям развить способность смотреть на вещи с разных точек зрения. Они будут побуждать к формированию контекстного мышления на основе информационных пузырей, состоящих из обсуждений, актуальных вопросов и сюжетов.</p>
    <subtitle>НЕЙРОБИОЛОГИЧЕСКАЯ ОСНОВА ПРОТИВОПОСТАВЛЕНИЯ «ЯСНОСТЬ — УВЕРЕННОСТЬ»</subtitle>
    <p>Ясность видения — способность разглядеть за беспорядком и противоречиями будущее, которое еще не видят другие. Лидеры должны ясно представлять, в каком направлении и к какой цели идти, но проявлять б<emphasis>о</emphasis>льшую гибкость в отношении того, какими путями достичь поставленной цели<a l:href="#n_68" type="note">[68]</a>. В хаосе настоящего существует много дилемм — проблем, которые невозможно решить и которые никуда не исчезнут, но нам необходимо попытаться разобраться в них и действовать в любом случае, даже не имея всей полноты информации, в условиях ограниченной видимости. Лидер должен обладать умением принять решение в нужный момент — без излишней поспешности (классическая ошибка решателя проблем или истинно верующего), но и не запаздывая с решением (классическая ошибка ученого-теоретика)<a l:href="#n_69" type="note">[69]</a>. Лидеры должны быть образцом ясности. В том неопределенном будущем, которое нас ожидает, люди станут буквально жаждать ясности.</p>
    <p>Между ясностью и уверенностью в своей правоте существует большая разница. Нейробиолог Роберт Бертон объясняет, как наш мозг, стремясь к состоянию уверенности, часто нас обманывает:</p>
    <cite>
     <p>Вопреки тем ощущениям, которые дает нам уверенность, это чувство появляется в результате не осознанного выбора, даже не мыслительного процесса. Чувство уверенности и аналогичные состояния, выражающие наше ощущение «мы точно знаем, что это такое», возникают в результате непроизвольных процессов в мозге, которые, подобно чувствам любви и гнева, развиваются независимо от разума<a l:href="#n_70" type="note">[70]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Постепенно мы начинаем понимать нейробиологическую основу различий между ясностью и уверенностью. Замечательная работа Бертона напоминает мне о социологической концепции предвзятости подтверждения, суть которой состоит в том, что упорно цепляться за сложившиеся убеждения легче, чем воспринимать новые. Легче верить, что новый опыт вполне соответствует тому, что вы уже переживали в прошлом и что вам хорошо знакомо, чем воспринимать его как нечто новое или отличное от привычных представлений. Современная когнитивистика и нейронаука используют концепцию «предвзятости подтверждения только собственного мнения» для объяснения феномена того, что люди начинают верить во что-то лишь потому, что в это верят другие участники их социальной группы, даже если это неправда.</p>
    <p>Многие обладают уверенностью, но мало кто — ясностью. Категоризация — одна из форм уверенности, исключающая сомнения в ее правомерности. Противоположность ясности не хаос, а уверенность.</p>
    <p>Ясность имеет размытые контуры. Мой коллега Джамайс Кашио рассматривает стремление к ясности видения будущего как «достаточно хороший» способ мышления, подходящий для решения собственных задач, когда нет необходимости добиваться особой точности — или, может быть, такая точность вообще недостижима. Ясность — более размытое понятие, чем уверенность, и в этом нет ничего страшного.</p>
    <p>Новые фильтры ясности снизят степень размытости, и они уже почти у нас в руках. Для отсеивания токсичной ложной информации потребуются мощные фильтры, и они начинают появляться уже сейчас. Новые технологии и медиаинструменты способствуют активизации и развитию более надежных форм мышления полного спектра, и это позволит лучше понимать, что нас ожидает в будущем, извлекать соответствующие выводы, принимать более эффективные решения в настоящем.</p>
    <p>Современные инструменты часто загоняют нас в категории, которые мы не выбирали. Методы маркетинга и рекламы разделяют нас на группы таким образом, чтобы компаниям было легче продавать нам свою продукцию. Социальные сети вовлекают нас в группы по интересам, которые категоризируют и фильтруют информацию для нашего удобства. Современные средства коммуникации дают нам возможность слышать только тех людей, с которыми мы заранее согласны. Технология двоичных вычислений, лежащая в их основе, предполагает, что в конечном счете все должно быть сведено к нулю или единице. Однако в будущем бинарный выбор уступит место возможности выбора из целого спектра вариантов.</p>
    <subtitle>ПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ ЯСНОСТИ</subtitle>
    <p>Инновационные инструменты помогут нам разобраться в окружающем хаосе. Разрабатываемые фильтры ясности позволят мыслить в разных диапазонах возможностей и избегать преждевременной категоризации с помощью креативного использования:</p>
    <p>• общедоступных датчиков,</p>
    <p>• визуализации закономерностей,</p>
    <p>• игрового взаимодействия,</p>
    <p>• средств создания смыслов.</p>
    <empty-line/>
    <p>В мире, где общедоступные дешевые датчики используются повсеместно, состояние нашего организма и лекарства, которые мы принимаем, будут отслеживаться непрерывно в онлайн-режиме. Сейчас система медицинского обслуживания функционирует «извне внутрь»: люди, которых мы называем медицинскими работниками, осматривают нас, колют, тыкают какими-то устройствами, берут анализы. Через десять лет уход за здоровьем (сейчас это скорее уход за больными) будет осуществляться на основе информации, поступающей изнутри нашего организма и интерпретируемой медицинским работником. В лечении диабета уже можно видеть некоторые намеки на возможности инновационного подхода.</p>
    <p>Визуализация данных, полученных с помощью датчиков, поможет нам увидеть скрытые взаимосвязи между нашим состоянием и моделью здорового образа жизни, что позволит принимать более эффективные решения. Большие данные бесполезны, если не развита аналитика этих данных, позволяющая понять, что происходит. Инновационный подход к сбору и анализу больших данных был нацелен на увеличение вычислительных мощностей для широкомасштабного сбора информации. В настоящее время организации собирают больше данных, чем смогут когда-либо использовать. Эти данные подвергаются риску хакерских атак и ненадлежащего или неправомерного использования, что подрывает доверие к самому процессу сбора данных в целом и к компаниям, вовлеченным в этот процесс.</p>
    <p>Визуализация позволит нам проникать внутрь сложных наборов данных, а не полагаться на статистику и нормальные кривые, делая обобщения и извлекая смысл из данных, полученных из вторых или третьих рук. Мы сможем понимать, что с нами происходит, исходя из ощущений нашего организма, а не только производя некие умозаключения. Компьютеризация станет способом создания иммерсивной обучающей среды, благодаря которой можно будет полностью погрузиться в процесс приобретения знаний. Со временем эти технологии будут включать хептику<a l:href="#n_71" type="note">[71]</a> — возможность осязать информацию. Ближе всего к этим технологиям подошли современные видеоигры в виртуальной реальности, и дети получают опыт их использования раньше взрослых.</p>
    <p>Технологии, которые мы сейчас называем видеоиграми и сторителлингом, будут трансформироваться в разные формы эмоционально нагруженных средств коммуникации, которые в итоге станут помогать нам лучше ориентироваться в окружающем мире. (Более подробно об этом говорится в <a l:href="#G9">главе 9</a>.) Нейронаука позволит понять, как работает наш мозг, как он систематизирует опыт и переживания. В ближайшее десятилетие нейронаука приобретет практический характер, помогая нам учиться фильтровать информацию и составлять ясное представление о реальной жизни.</p>
    <p>Это будет не просто инновационная технология, а креативное сочетание технологий и новых навыков, которые легче всего даются цифровым аборигенам. (Более подробно об этом рассказывается в <a l:href="#G6">главе 6</a>.) Как результат такого слияния возникнет масса эффективных способов, которые помогут людям ориентироваться в информационном потоке, отсеивать ложную информацию, дезинформацию и не использовать категоризацию других людей в качестве оружия.</p>
    <p>Я не утверждаю, что выбор между ясностью и уверенностью должен быть однозначным или что он дается легко. В поисках ясности мы будем сталкиваться с множеством тех же когнитивных искажений, которые заложены в неподтвержденной уверенности. Например, будут ли общедоступные дешевые датчики измерять то, что надо? Что эти датчики упускают? Не загоняем ли мы данные в такую визуализированную форму, которая сколько показывает, столько и скрывает? Не создаем ли мы такие игровые нарративы, которые не несут познавательной нагрузки? И наконец, что происходит, если то или иное событие или явление действительно не содержит никакого смысла? В хаотическом будущем многие вещи просто не будут иметь смысла, даже при наличии лучших фильтров ясности. Фильтры ясности должны быть разработаны таким образом, чтобы не создавать иллюзию объективности там, где ее нет. Что такое ясность понимания применительно к бессмыслице?</p>
    <p>Ставки высоки и в будущем станут только расти. В начале 2019 года состоялась очередная Мюнхенская конференция по безопасности, на которой обсуждалась тема «НАТО 70 лет: кризис альянса». Выступая на конференции, президент и директор по правовым вопросам корпорации Microsoft Брэд Смит предупредил: «Искусственный интеллект — это наше все». Он изменит правила игры, как это произошло в свое время с появлением электричества. Он назвал настоящее время «моментом Спутника» и сказал: «Это самый трудный технологический вызов, с которым пришлось столкнуться США»<a l:href="#n_72" type="note">[72]</a>. И Китай, и Россия бросают вызов США, именно они составляют очевидную конкуренцию. Однако слабо структурированные террористические группы могут оказаться еще более опасными. Брэд Смит употребляет термин «искусственный интеллект» в широком смысле, включая в это понятие технологию машинного обучения, которая делает компьютеры самообучающимися. Уже сейчас мы видим явные признаки подобного развития событий. Искусственный интеллект обладает огромным потенциалом, позволяющим совместно с человеческим разумом увидеть множество связей между различными элементами любых систем, которые кажутся совершенно оторванными друг от друга. Однако появление первых практических образцов его применения будет продиктовано коммерческой выгодой и желанием все держать под контролем.</p>
    <subtitle>АНАЛИТИКА ФИЛЬТРОВ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЯСНОСТИ</subtitle>
    <p>Седьмого июня 2018 года я привез группу руководителей высшего звена в штаб-квартиру корпорации Electronic Arts (EA), расположенную в городке Редвуд-Шорс, Калифорния. Electronic Arts считается одной из наиболее успешных мировых компаний — разработчиков и издателей видеоигр. Мы встретились с Заком Андерсоном, главным аналитиком корпорации. Он рассказал нам, каким образом EA может анонимно отслеживать во всех подробностях ходы каждого игрока в видеоигре. Используя новейшие методы аналитики данных и визуализации в сочетании с текучими игровыми интерфейсами<a l:href="#n_73" type="note">[73]</a>, команда Андерсона имеет возможность с большой точностью распознавать модели поведения игрока. Он говорит об этом так:</p>
    <cite>
     <p>Мне нравится распределение данных, а не линейная информация — я не люблю нормализацию данных. Теперь мы можем смотреть на полное распределение и видеть определенные закономерности<a l:href="#n_74" type="note">[74]</a>.</p>
    </cite>
    <p>И это очень своевременно, так как три внешние силы будущего, которые я описал в <a l:href="#G3">главе 3</a>, потребуют, чтобы лидеры научились мыслить нестандартно, в широком диапазоне. Используя аналитику больших данных и возможность их пространственной визуализации, лидеры смогут видеть весь спектр изнутри и применять на практике спектральное мышление. Более того, лидеры получат возможность видеть новые закономерности и с новой ясностью воспринимать реальность.</p>
    <p>Нормальные кривые и статистические методы — ограниченные инструменты, побуждающие нас загонять сложный новый опыт в стандартизированные категории. Как и другие формы категориального мышления, они очень убедительны и эффективны, но требуют ответственного отношения к их применению. Новые технологии и средства коммуникации дадут возможность буквально проникать <emphasis>внутрь</emphasis> широкого распределения чисел, в отличие от простой категоризации или суммирования данных о том, что происходит. Как человека, никогда не любившего статистику, меня радуют эти перемены. Зачем нужна статистика, если можно зайти внутрь распределения и напрямую увидеть закономерности? Это будет весьма важной новой формой мышления полного спектра. Корпорация EA и другие организации показывают, как уже сейчас эти перемены обретают конкретные формы.</p>
    <p>В марте 2019 года 800 ученых подписали манифест, опубликованный в журнале Nature, с призывом прекратить использование категориальной системы под названием «статистическая значимость». Вот их главный аргумент: оценки типа «статистически значимый» или «статистически незначимый» слишком часто интерпретируют некорректно, подразумевая, соответственно, «исследование сработало» или «исследование не сработало». «Истинный» эффект может иногда уступать результату статистического теста, превышающему установленный порог достоверности. И мы прекрасно знаем, что последние годы изобиловали ложнопозитивными научными исследованиями, которые показывали результаты ниже обычного порога достоверности. Авторы манифеста замечают, что проблема не в математике, а в человеческой психологии. Разделение результатов на «статистически значимые» и «статистически незначимые», пишут они, ведет к излишне черно-белому, категоричному подходу к анализу данных научных исследований<a l:href="#n_75" type="note">[75]</a>.</p>
    <p>Сомневаюсь, что это изменение в подходах произойдет легко, тем не менее манифест звучит как явный призыв к переходу к мышлению полного спектра в применении к результатам научных исследований — ведь ученые, как никто другой, осознают ограниченность используемой ими системы оценок.</p>
    <p>Инновационные инструменты позволят создавать более позитивное будущее, поскольку лидеры станут видеть полный спектр открывающихся перед ними возможностей, прежде чем принимать решение о каких-то конкретных действиях. Заблаговременное предвидение поможет лидерам выработать новое понимание развития организации, а также разработать более обоснованные практические меры. Благодаря этому они смогут принимать более эффективные решения в настоящем.</p>
    <p>Мышление полного спектра также поможет избегать опасных ловушек категориального мышления. Настоящее и так уже слишком запутанно и противоречиво, и многим сложно в нем разобраться, а дальше непонимание будет только усугубляться. Люди станут отчаянно нуждаться в простых объяснениях. В простоте нет ничего плохого — опасен упрощенный взгляд на вещи. Комфортные категории прошлого, возможно, станут некоторым утешением, но они могут дорого обойтись и сопряжены с большими рисками. Используйте категоризацию с большой осмотрительностью. Прежде чем принимать решение, проанализируйте полный спектр возможностей. Будьте бдительны в том, кому и что вы доверяете.</p>
    <subtitle>ФИЛЬТРЫ ЯСНОСТИ ДЛЯ ДОСТИЖЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ</subtitle>
    <p>Информация, прошедшая через фильтры ясности, должна вызывать доверие, только тогда она будет иметь ценность. Моя коллега по Институту будущего Джейн Макгонигал ведет преподавание на стыке перспективного мышления и нейронауки. Вот ее резюме одного из основных уроков:</p>
    <cite>
     <p>Обычно мы рассматриваем доверие и недоверие как понятия, прямо противоположные друг другу. Но в нашем мозге доверие и недоверие составляют две абсолютно независимые системы. Это не противоположные концы одного континуума<a l:href="#n_76" type="note">[76]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Доверие рационально, оно трудно достается, отличается хрупкостью и формируется в процессе непосредственного опыта. Доверие трудно внушить посредством использования социальных сетей и телерадиовещания. Недоверие же, наоборот, эмоционально, легко возникает и отличается крайней живучестью. Источником недоверия могут служить слухи, сплетни и информация, полученная из вторых рук. Очень легко посеять недоверие, используя социальные сети. Мы относим доверие и недоверие к одному спектру, но на самом деле эти концепции рождаются в разных отделах мозга при участии разных нейронных цепочек.</p>
    <p>Каждый год Институт будущего выбирает центральную тему для разработки основополагающего прогноза. В 2018 году мы сосредоточили усилия на проблемах доверия, недоверия и сомнения. В рамках этого исследования Институт будущего выделил четыре основные модели доверия, которые позволяют понять, каким образом фильтры ясности помогут внушать доверие и ограждать от недоверия.</p>
    <p><strong>Доверие через непрерывную верификацию:</strong> стремление к обретению уверенности в мире бесконечного потока данных. Несмотря на то что быть абсолютно уверенным в чем-либо невозможно, мы тем не менее стремимся к этому. Ясность, напротив, вполне достижима, и появляющиеся новые инструменты помогут нам достигнуть этой цели.</p>
    <p><strong>Доверие через защиту границ:</strong> выстраивание цифровых барьеров в мире без границ. Будет возможно существование и барьеров, и мостов, но и те и другие окажутся хрупкими.</p>
    <p><strong>Доверие через внешние авторитеты:</strong> опора на мнение экспертов в хаотичном мире. Опыт работы Института будущего говорит о том, что компетентность — качество, которое редко коррелирует с понятием «знаменитость». При составлении наших прогнозов на основе агрегирования разных мнений мы обращаемся к экспертам в области прогнозирования будущего, которые либо не входят в категорию знаменитостей, либо не имеют желания становиться таковыми.</p>
    <p><strong>Доверие через защитную фильтрацию:</strong> создание пользовательских представлений в мире бесконечных реальностей. Фильтры станут обязательными, но они должны быть воплощением достоверности.</p>
    <p>Фильтры ясности должны включать в себя по крайней мере одну из этих моделей доверия, чтобы быть жизнеспособными и надежными. В идеале фильтры ясности должны ориентироваться на решение проблем доверия, которые присутствуют в каждой из этих моделей. Доверие — чувство труднодостижимое, недоверие же пропитало все вокруг, и вскоре сомнения и подозрения станут нормой. Борьба с недоверием грозит стать повседневной реальностью, однако в будущем в нашем распоряжении окажется масса возможностей для цифровой фильтрации, которые помогут людям нейтрализовать искажения информации.</p>
    <p>В этой главе мы поговорили о том, как важны фильтры, обеспечивающие ясность видения настоящего и будущего, люди (как Том Фридман и Айра Флатоу) и цифровые технологии (как разработки компании SoapAI и использование аналитики в корпорации EA). Они помогают нам разобраться в хаосе современного мира, где нестабильность только растет. Общедоступные датчики, визуализация, геймификация и все более расширяющийся диапазон вспомогательных инструментов для создания смыслов на наших глазах входят в повседневную практику. Главная задача — увеличивать количество источников, заслуживающих доверия, которые дают нам возможность отыскать хоть какой-то смысл в том, что происходит во внешнем мире.</p>
    <p>Новые фильтры ясности не смогут обеспечить полноценное мышление полного спектра, но, по крайней мере, помогут мыслить в широком диапазоне, выходя за привычные ограничивающие рамки и категории прошлого. Мы постепенно движемся в направлении мышления полного спектра, несмотря на то что, может быть, никогда в полной мере им не овладеем. Фильтры ясности вряд ли будут идеальными, но по сравнению с теми, на которые мы полагались в прошлом, они будут гораздо совершеннее. В <a l:href="#G5">главе 5</a> мы обсудим сетевые технологии, которые свяжут современные инструменты между собой таким образом, чтобы обеспечить большее взаимодействие и большее распределение центров контроля.</p>
   </section>
   <section id="G5">
    <title>
     <p>ГЛАВА 5. Распределенные сетевые технологии. Борьба за контроль</p>
    </title>
    <p>Сети с распределенными узлами контроля, которые начинают выходить на сцену в современном мире, на самом деле появились более 50 лет назад. Я рассматриваю всю историю интернета как крупнейшее рыночное исследование с целью определить дальнейшую судьбу продукта.</p>
    <p>До некоторого времени принято было считать, что понятие контроля подразумевает наличие центральной власти, но в нарождающемся новом мире все не так. Система с центральной властью и четко определенными категориями осуществления контроля распадается на мир с распределенными центрами контроля, связанными воедино с помощью цифровых средств связи. К началу 2020-х мы уже находимся на этом пути, и это только первые шаги.</p>
    <p>Сегодня происходит формирование нового типа взаимосвязанности, по мере того как мы переходим от централизованных сетей к децентрализованным и далее к по-настоящему распределенным сетям. В мире компьютерных сетей влияние (авторитет) и надежность были сосредоточены в таких категориях власти, которые олицетворяли и внушали доверие, как, например, банки. В сегодняшнем мире банки уже не кажутся такими надежными и заслуживающими доверия, как прежде. Всеобщее недоверие зашкаливает. Компьютерные сети постепенно создают новые каналы распространения недоверия в обществе.</p>
    <p>Жесткие централизованные категории постепенно уступают дорогу разнообразным распределенным гибким категориям. Вместо центральных компьютеров (отдельных устройств) используется распределенная вычислительная сетевая система (связанные между собой устройства). Чтобы понять, что будет происходить дальше, нужно вспомнить прошлое.</p>
    <p>Я только получил степень доктора философии и начал преподавать на факультете социологии в небольшом гуманитарном колледже, когда моя первая научная работа была принята организаторами Международной конференции по компьютерным коммуникациям для презентации на Международной конференции по компьютерным коммуникациям (МККК) 1972 года (International Conference on Computer Communications ICCC’72). Я подал заявку на участие только потому, что неправильно понял название конференции.</p>
    <p>Моя работа, написанная в соавторстве со специалистом по компьютерным технологиям Джимом Шуйлером, с которым я познакомился еще в Северо-Западном университете, была посвящена возможностям обмена информацией между людьми с помощью компьютерных сетей. Предполагалось, что главной темой конференции будет обсуждение проблемы компьютерной коммуникации — налаживания «общения» между компьютерами.</p>
    <p>Итак, благодаря счастливому недоразумению 24 октября 1972 года я попал на мероприятие, которое в итоге оказалось историческим. Конференция была организована в отеле Hilton в Вашингтоне, округ Колумбия. Именно здесь было продемонстрировано изобретение, которое мы знаем теперь как интернет. Неофициальной целью конференции как раз и была демонстрация этой новой компьютерной сети, которая первоначально предназначалась для решения ограниченного круга задач, но в итоге изменила наш мир. Сеть под названием ARPANET была разработана для обмена данными между компьютерами, находившимися в университетах, выполнявших заказы Министерства обороны США.</p>
    <p>К счастью для меня и Джима, кроме нас было еще несколько человек, которых тоже интересовала проблема общения между людьми посредством компьютеров, и организаторы включили всех нас в список участников одного и того же заседания. На нем присутствовали:</p>
    <p>• Дуглас Энгельбарт, создатель компьютерной мыши, гиперсреды и многого другого;</p>
    <p>• Мюррей Турофф, разработчик первых информационных систем управления в чрезвычайных ситуациях для федерального правительства;</p>
    <p>• Эндрю Липински из Института будущего, у которого был контракт с Управлением перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA)<a l:href="#n_77" type="note">[77]</a> на разработку онлайн-сети DELPHI, а также грант Национального научного фонда (National Science Foundation, NSF)<a l:href="#n_78" type="note">[78]</a> на изучение возможностей ее применения для агрегирования экспертных мнений;</p>
    <p>• Джим Шуйлер и я, которые должны были представить свое исследование с использованием онлайн-вопросников. Мы с Джимом были самыми молодыми и наименее известными из участников заседания.</p>
    <empty-line/>
    <p>Все остальные спикеры намного опережали меня в интеллектуальном плане, и эта конференция стала еще одним поворотным моментом в моей жизни.</p>
    <p>В конце панельной дискуссии, где участники обсуждали возможности использования компьютеров для общения между людьми, один пылкий молодой человек, сидевший в задних рядах, потерял терпение и заявил, что нас вообще нельзя было пускать на эту конференцию. Он вскочил с места, гневно выкрикнул что-то вроде: «Использование ARPANET для общения между людьми — это нецелевое использование ЦПУ<a l:href="#n_79" type="note">[79]</a>» — и демонстративно покинул конференц-зал.</p>
    <p>Порой я думаю: «Интересно, что стало с этим молодым человеком», но должен признать, что его оценка нашей компании как какого-то недоразумения в то время была правильной. Мы действительно предлагали использовать ARPANET в таких целях, которые даже не рассматривались в процессе разработки этой сети. Время показало, что возможности ее применения, которые мы обсуждали на том заседании, оказались даже более важными, чем ее изначальное предназначение.</p>
    <subtitle>ДОЛГИЙ ПУТЬ К РАСПРЕДЕЛЕННЫМ СЕТЯМ</subtitle>
    <p>Когда позднее я начал работать в Институте будущего, то узнал, что технология пакетной коммутации, составлявшая основу сети ARPANET, была разработана Полом Бэраном<a l:href="#n_80" type="note">[80]</a> и другими специалистами для отражения нападения с применением ядерного оружия. Новая сеть задумывалась как средство защиты США от врага, которым тогда был СССР. Работа началась в 1964 году, в разгар холодной войны<a l:href="#n_81" type="note">[81]</a>. В то время сети были чрезмерно централизованы и уязвимы для атаки со стороны других супердержав. Пакетная коммутация позволяла перед передачей разбить информацию на блоки сообщений, или «пакеты», и собрать только тогда, когда они достигали пункта назначения. Централизованные сети опасны, поскольку все данные хранятся в одном месте. В распределенных сетях хранение информации в большей степени рассредоточено между ее участниками, поэтому они более безопасны. Их ресурсы труднее обнаружить и подвергнуть атаке. Но не обошлось и без побочных эффектов: новая организационная структура не имела центра, разрасталась в разные стороны и была трудноуправляема. По иронии судьбы такая же распределенная сеть сейчас используется Россией для дезинформационных атак в целях манипулирования избирательными процессами в США.</p>
    <p>Пол Бэран был одним из основателей Института будущего, я познакомился с ним, когда в 1973 году приехал в Кремниевую долину. Позже я узнал, что первоначально он назвал пакетную коммутацию «маршрутизацией по методу горячей картошки». Это оригинальное название гораздо точнее отражает то положение вещей, к которому, на мой взгляд, мы придем в обозримом будущем.</p>
    <p>Распределенный контроль, ставший возможным благодаря маршрутизации методом горячей картошки, начинает приобретать более широкие масштабы. Распределенные вычисления станут повседневной практикой в глобальном масштабе. Рисунок 5.1 показывает в графической форме переход от централизации к децентрализации и далее к распределенным системам, который начался в 1964 году. Сейчас этот процесс выходит на новый уровень с более широкими последствиями. Источники достоверной информации сделаются более распределенными, и компьютерные сети станут их сосредоточием. Источники контроля будут находиться не в центре, а рассредоточатся по периферии.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_007.jpg"/>
    <p><sup><emphasis>Источник:</emphasis> Paul Baran. On Distributed Network, 1964</sup></p>
    <p><sup><strong>Рисунок 5.1.</strong> Два левых графических изображения взяты из оригинальной работы Пола Бэрана 1964 года, в которой он описывает концепцию, впоследствии названную пакетной коммутацией, нацеленную на создание по-настоящему распределенной, а не просто децентрализованной системы обработки данных. Картина распределенной сети очень похожа на структуру организации, реализующей концепцию «смены образа»</sup></p>
    <empty-line/>
    <p>Современные глобальные корпорации уже давно взяли на вооружение распределенные системы. Я сделал свой первый проект с компанией P&amp;G через несколько лет после демонстрации возможностей сети ARPANET в вашингтонском Hilton. Я изучал ее потенциал (прежде чем она стала «всемирной паутиной»), используя гранты от NSF и ARPA, выделяемые Институту будущего. Руководство P&amp;G обратилось к нам с просьбой объяснить, что представляет собой сеть и как ее использовать для повышения эффективности научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР), которые они ведут по всему миру. С помощью Института будущего они создали прототип системы, которую назвали ION. Она давала возможность ученым, занимавшимся НИОКР в разных странах, общаться между собой, обмениваться информацией и мнениями, подобно тому как мы делаем это с помощью современных социальных сетей. Сеть быстро разрослась, и у компании появилось 35 000 пользователей еще до того, как она обзавелась официальной системой электронной почты.</p>
    <p>Procter &amp; Gamble всегда подчеркивала важность коммуникации между своими учеными (тогда это называлось «невидимый колледж» ученых), но большая часть этого общения осуществлялась посредством неформальных личных встреч, более формальных писем и очень формальных статей в научных журналах. Все разговоры, дискуссии, переговоры носили исключительно служебный характер, их содержание было собственностью компании.</p>
    <p>По мере роста популярности электронной почты и превращения сети ARPANET в более доступный для широкой публики интернет возникли разногласия по поводу того, могут ли ученые, работающие на P&amp;G, указывать адрес своей электронной почты на визитках. Особенно актуальной эта проблема стала для новых сотрудников компании, которые привыкли к «невидимому колледжу» ученых, более открытому для взаимного общения и обмена идеями, чем допускал закрытый мир компании. Постепенно стали появляться новые горизонты возможностей для осуществления коммуникации между людьми.</p>
    <p>В 1973 году мы с Жаком Валле организовали, возможно, первый международный обмен информацией в социальных сетях посредством технологии, которую теперь мы называем интернетом. Недавно я получил сообщение от одного из участников этого события, психолога Эдерина Уильямса, работавшего в то время в группе по исследованию вопросов коммуникаций в Университетском колледже Лондона. Эдерин выступил в роли, может быть, первого анонимного (и очень вежливого) тролля по имени «Дети земли». Эта форма группового общения с помощью текстовых сообщений только-только превратилась в практически осуществимую, и мы решили обсудить, какие средства обмена информацией подходят лучше для тех или иных целей. В 1973 году уже стало ясно, что в нашем распоряжении окажется целый спектр средств коммуникации, включая личные встречи. Тот эксперимент был одним из этапов развития информационных технологий от построения компьютерных сетей до создания социальных сетей с использованием компьютеров.</p>
    <subtitle>ГЕОПОЛИТИЧЕСКИЙ РИСК РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ЦЕНТРОВ УПРАВЛЕНИЯ И КОНТРОЛЯ</subtitle>
    <p>Недавно меня пригласили прочитать лекцию новым трехзвездным генералам (генерал-лейтенантам) в Военном колледже Армии США. Я выступал прямо перед Мадлен Олбрайт<a l:href="#n_82" type="note">[82]</a>, чья последняя книга называется Fascism: A Warning («Фашизм: предостережение»)<a l:href="#n_83" type="note">[83]</a>. Она выросла в Восточной Европе, ее семья пережила все ужасы фашизма, и она знает о нем не понаслышке. В своей книге она поднимает вопрос, не утрачиваем ли мы способность управлять собой в организациях, которые все чаще меняют свой облик, и не в этом ли причина того, что авторитаризм набирает силу и популярность, поскольку воспринимается как простейший способ ухода от сложных проблем и страданий.</p>
    <p>Роберт О. Уорк, бывший заместитель министра обороны при президенте Бараке Обаме, также выразил озабоченность этой проблемой на Мюнхенской конференции по безопасности в 2019 году:</p>
    <cite>
     <p>Искусственный интеллект дает тирании новые инструменты, которых у нее никогда не было, и делает ее более могущественной, чем когда-либо. Мы вступаем в эру сильнейших потрясений, связанных с развитием технологий.</p>
     <p>В случае следующей войны, по его прогнозу, «наш ИИ будет бороться с их ИИ, и победит та сторона, у кого ИИ лучше»<a l:href="#n_84" type="note">[84]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Хотя я с большим уважением отношусь и к Олбрайт, и к Уорку, меня гораздо меньше волнует авторитаризм, чем любого из них. Я убежден, что в мире, где все, что можно распределить, будет распределено, фашизму или авторитаризму труднее взять верх в глобальном масштабе. Разумеется, концепция централизованного управления может некоторое время быть достаточно эффективной, но я сомневаюсь, что она сумеет получить широкое распространение или продержаться длительное время. Уверен, что средства коммуникации, обеспечивающие распространение оппозиционных мнений, будут достаточно влиятельными, чтобы не допустить тотального контроля над собой.</p>
    <p>Я понимаю, какой контраргумент тут можно привести. Крупные централизованные компании способны приобретать более мелкие компании с распределенной властью. Такие государства, как Сингапур или Китай, могут попытаться установить контроль над сетями и сделать их централизованными. Хотя подобные усилия реально предпринимаются и, безусловно, способны замедлить переход к распределенным сетям, тем не менее я думаю не о том, будет ли происходить масштабирование сетей с распределенной властью, а о том, когда это случится.</p>
    <p>С другой стороны, организационные структуры, меняющие облик, могут стать настолько аморфными, что утратят общее понимание направления дальнейшей деятельности и ее целей. Журналистка Мишель Дин в связи с этим весьма образно заметила: «Власть стала чем-то дисперсным и легковоспламеняющимся, как аэрозольная краска»<a l:href="#n_85" type="note">[85]</a>.</p>
    <p>Технология распределенной обработки данных используется уже сейчас, но в ограниченных формах. Например, Институт будущего начал заниматься изучением блокчейна в 2014 году, и, по мере того как мы картировали растущее разнообразие активностей и идей, мы придумали следующее определение и в течение ряда лет проверяли его корректность:</p>
    <cite>
     <p>Блокчейн — это технология распределенной обработки данных, позволяющая отслеживать статус автономных виртуальных объектов и обеспечивать безопасность информации <emphasis>при отсутствии центрального органа управления</emphasis>.</p>
    </cite>
    <p>Блокчейн — один из первых примеров распределенных сетей, строится на основе интернета и создает платформу, которая отходит от жестких категорий централизации и движется в направлении гибкого распределения доверия и контроля. Инфраструктура блокчейна открывает перспективы нового способа самоорганизации в глобальном обществе. Блокчейн тоже в какой-то степени использует категоризацию с множеством полноправных узлов, которые выбирает сам пользователь. Блокчейн создает не поддающуюся изменению единую версию истины, которая не допускает никаких манипуляций. Это последовательный реестр достоверных данных совместного пользования, которые обновляются по мере проведения транзакций. Можно рассматривать блокчейн как систему доверительной передачи ценностей в виртуальной среде.</p>
    <p>Блокчейн обладает потенциалом создания доверительного взаимодействия в условиях низкого уровня доверия в обществе, хотя этот метод все еще не получил однозначной оценки и в долгосрочной перспективе может оказаться неудачным. Однако даже если это и произойдет, его провал наверняка повлечет за собой интересные и важные последствия и выводы. Пользователи могут выстраивать доверительную среду, объединяя множество людей, которые им доверяют. Но технология блокчейна — это только начало, сейчас она занимает то место, которое занимал интернет в самом начале 1990-х. Распределенные системы управления будут пополняться за счет появления новых форм технологии распределенных вычислений, подобных блокчейну. Рассматривайте сегодняшний блокчейн как семейство прототипов, которые найдут применение в будущем. Блокчейн указывает направление, в котором станут развиваться распределенные компьютерные сети.</p>
    <p>В 2017 году Лаборатория Института будущего (IFTF’s Blockchain Futures Lab) разработала десятилетний прогноз (2017–2027), в котором центральное место отводилось роли блокчейна в преобразовании мира на стыке денежных отношений, технологий и человеческой идентичности:</p>
    <cite>
     <p>В ближайшее десятилетие смелые эксперименты с технологией блокчейна преобразуют наши представления обо всем — от наличных денег до компьютерных технологий, от вопросов идентичности до управления жизнью общества. Начиная с создания современных криптовалют, эти эксперименты будут строиться на основе уникальных возможностей архитектуры блокчейна с целью создания зон радикальных трансформаций. Они стимулируют развитие искусственного интеллекта, виртуальной реальности и интернета вещей. Эти цепные реакции станут сливаться друг с другом, создавая глобальную инфраструктуру для обеспечения доверительной среды обмена информацией, которая затронет каждый сектор экономики, каждый рынок, каждое домохозяйство<a l:href="#n_86" type="note">[86]</a>.</p>
    </cite>
    <subtitle>ДОВЕРИЕ В МИРЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ЦЕНТРОВ УПРАВЛЕНИЯ</subtitle>
    <p>Термин «доверительный обмен информацией» открыт для обсуждения и пересмотра. Традиционно доверие в компьютерных сетях зиждилось на доверии к какому-либо центру контроля вроде банка или компании, которые управляют компьютером или сетью. Блокчейн дает надежду на высокую степень доверительного взаимодействия в условиях низкого уровня доверия в обществе. Блокчейн обеспечивает распределенный неизменяемый реестр или учетную книгу данных при отсутствии какого-либо центра управления, отвечающего за ее хранение. Я изучаю технологию блокчейна уже пять лет, и до сих пор размышления об этом изобретении вызывают у меня головную боль.</p>
    <p>Блокчейн расширяет горизонты мышления, поскольку выходит за рамки категорий, которые обеспечивают нам зону комфорта. В большей степени он строится на гибком распределении полномочий, а не на едином центре контроля. Блокчейн сулит создание распределенного доверия, а не доверия, исходящего из какого-либо центрального источника. Категории доверия пластичные и распределенные, не централизованные. Однако вопрос о перспективах блокчейна все еще открыт.</p>
    <p>Виталик Бутерин<a l:href="#n_87" type="note">[87]</a>, основатель блокчейн-проекта Ethereum, так объясняет смысл распределения центров управления:</p>
    <cite>
     <p>В то время как большинство технологий предназначены для автоматизации простых работ, производимых работниками на периферии системы, блокчейн позволяет осуществлять автоматизацию в ее центре. Вместо того чтобы лишать таксиста работы, блокчейн лишает работы Uber и дает возможность таксисту работать с клиентом напрямую<a l:href="#n_88" type="note">[88]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Важно отметить, что пассажиру тем не менее нужно будет каким-то образом найти квалифицированного водителя. Блокчейн распределяет контроль, но все равно требует доверия. Способен ли алгоритм предоставлять услугу, которой можно доверять, без участия человека в качестве посредника?</p>
    <p>Блокчейн также поднимает вопрос о том, что такого особенного может предложить человек, чего не может предложить алгоритм. Я верю, что поиск верных ответов на этот вопрос будет продолжаться, но пока многие компании не могут дать на него однозначного ответа.</p>
    <p>Доверие воплощено в категориях, в которые нас загоняют современные компьютеры. В итоге они запирают нас в систему нулей и единиц. Они хотят заканчивать за нас наши предложения и заниматься автокоррекцией наших ошибок.</p>
    <p>Цифровые компьютеры используют категории вместо системы непрерывного (аналогового) измерения. Они содержат сравнения, условные операторы, процедуры и арифметические операции. Компьютеры в нашем современном понимании представляют собой машины, упорно осуществляющие двоичную категоризацию, даже если в них присутствует слабый намек на использование нечеткой логики, которая позволяет уйти от однозначности ответа на вопрос.</p>
    <p>Но распределенные вычислительные системы быстро развиваются, и на горизонте уже появляется технология квантовых вычислений с использованием квантовых компьютеров. Переход от централизованных систем к децентрализованным и далее к распределенным системам начался много лет назад, но его результаты можно будет в полной мере оценить только в следующем десятилетии. Сервисы, которые уже работают на основе блокчейна, покажут, насколько распределенные сети готовы к широкомасштабному использованию. Распределенные вычисления, особенно квантовые, создают новую парадигму вроде тех, которые описывает Томас Кун в своей книге «Структура научных революций», о которой я упоминал в <a l:href="#KUN">главе 2</a>.</p>
    <p>Новые формы информационных технологий позволят создавать системы, которые не опираются на статичные категории. В настоящий момент наши компьютерные системы косвенным образом стимулируют нас к использованию жестких категорий, нравится нам это или нет. Дуг Меррит, генеральный директор компании-разработчика программного обеспечения для обработки и анализа данных Splunk, так сказал об этом на собрании СEO в Кремниевой долине, где я недавно выступал: «IT-системы, разработанные для того, чтобы упорядочить хаотичный VUCA-мир, опасны. Только ограниченное число систем предназначено для функционирования в условиях хаоса и способно находить закономерности и выгоды внутри беспорядка»<a l:href="#n_89" type="note">[89]</a>.</p>
    <subtitle>ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ЧЕЛОВЕКА И МАШИНЫ</subtitle>
    <p>Для меня ясно, что развитие и применение распределенных вычислительных систем потребуют тесного взаимодействия человеческих и машинных ресурсов. Слияние человека и машины было смоделировано на примере AlphaGo, программы на основе глубинного обучения с помощью многоуровневых нейронных сетей, разработанной командой под руководством Демиса Хассабиса в британской компании DeepMind (впоследствии приобретенной Google). Компания поставила перед собой цель «решить фундаментальную проблему интеллекта», который, в моем понимании, подразумевает и машинный, и человеческий интеллект.</p>
    <p>Я убежден, что в ближайшем десятилетии ключевой проблемой распределенных вычислительных систем будет поиск путей распределения задач между людьми и компьютерами. Что будут лучше делать люди? Что будут лучше делать компьютеры?</p>
    <p>Документальный фильм под названием AlphaGo<a l:href="#n_90" type="note">[90]</a> — это пронзительная история любви человека и компьютера. В конце фильма программа AlphaGo побеждает легендарного игрока в го Ли Седоля, но поражение позволяет человеку найти новые грани и возможности своего «я». Поражение человека разрушило привычные представления о том, как нужно играть в го.</p>
    <p>Го — самая сложная игра из всех, придуманных человеком, древнейшая из настольных игр, «святой Грааль», заветная цель в соревновании с искусственным интеллектом. Го — игра, требующая мышления полного спектра и использования текучих категорий и игрового поля. В древнем Китае умение играть в го было одной из четырех целей обучения наряду с музыкой, поэзией и живописью. AlphaGo — самообучающаяся машина, расширяющая границы возможностей двоичных вычислительных устройств.</p>
    <p>AlphaGo выиграла у Ли Седоля со счетом 4:1 и показала способность к креативному мышлению, отличающемуся от мышления своего соперника — человека. Ли Седоль потерпел поражение, но после поединка с этим бездушным существом почувствовал, как по-новому раскрылись его человеческие качества.</p>
    <p>После матча один из аналитиков заметил: «Этот эксперимент окажет влияние на то, как будут играть в го в течение следующей тысячи лет». Когда компьютер обыграл легендарного игрока в го, это событие ознаменовало собой не конец игры, а начало развития новых способов игры в го.</p>
    <p>После матча выросли продажи игры в го, а Ли Седоль заявил, что поединок с AlphaGo способствовал повышению уровня его мастерства. «Этот опыт заставил меня расти над собой. Я собираюсь с толком использовать тот урок, что получил. Я благодарен за предоставленную мне возможность испытать себя и думаю, что понял, почему выбрал игру в го. Я сделал прекрасный выбор, решив посвятить себя этой игре. Это незабываемый опыт»<a l:href="#n_91" type="note">[91]</a>. Вот пример игрока, который поначалу производил впечатление чрезвычайно амбициозного человека, а после игры обрел новое для себя качество — смирение.</p>
    <p>Нейронные сети и технология машинного обучения дают возможность визуализировать сложность полного спектра, даже сложность игры го. Распределенные вычислительные системы позволяют распространять умения в новой среде, которую образует фантастическое слияние человеческих и компьютерных ресурсов.</p>
    <subtitle>ДОПОЛНЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, А НЕ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ</subtitle>
    <p>Первый семинар по книге «Новые навыки лидера» я провел для группы руководителей HR-службы. Семинар был организован компанией LinkedIn в Лаборатории информатики и искусственного интеллекта (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)<a l:href="#n_92" type="note">[92]</a> при Массачусетском технологическом институте, где и придумали термин «искусственный интеллект». На встрече, которая происходила летом 2017 года, нам сказали, что этому термину уже 65 лет. В то время велись дискуссии, какое название лучше — «искусственный интеллект» или «дополненный интеллект». К сожалению, победа осталась за «искусственным интеллектом».</p>
    <p>Термину «дополненный интеллект» отдавал предпочтение Дуглас Энгельбарт, самый авторитетный участник дискуссионной группы на МККК’72, о которой я упоминал ранее. Энгельбарт был основателем и руководителем Исследовательского центра по расширению (Augmentation Research Center, ARS) в Стэнфордском исследовательском институте (теперь это Международный Стэнфордский исследовательский институт), который стал первым библиотечным и ресурсным центром для ARPANET. Он создал прототипную (пилотную) систему, которую назвали NLS. Она обладала массой разных возможностей, которые, как полагал Энгельбарт, могли бы помочь в решении самых сложных мировых проблем. Источниками вдохновения для него послужили Вэнивар Буш<a l:href="#n_93" type="note">[93]</a> и выдвинутая им в 1945 году классическая концепция мемекса<a l:href="#n_94" type="note">[94]</a> — мирового разума.</p>
    <p>Энгельбарт предполагал, что создание машины, способной помочь в решении мировых проблем, будет крайне сложной задачей. Как-то раз он заметил, что число команд в системе NLS будет равно количеству слов в английском языке. Эффективность категорий становится очевидной, когда имеются широкий спектр выражений, воплощенных в командах и концепциях, и оперативные возможности для их реализации. Энгельбарт построил сложную систему, позволяющую решать очень сложные проблемы. Он поднял понятие категоризации на совершенно новый уровень и использовал компьютеры, для того чтобы помочь людям думать иначе.</p>
    <p>У Стива Джобса было другое видение будущего компьютеров, основанное на простоте их использования. Он хотел минимизировать число команд и сделать компьютеры как можно более интуитивно понятными. В итоге Джобс способствовал эволюционированию компьютеров в цифровые устройства. Джобс восхищался работой Энгельбарта, но стремился к упрощению системы, что привело к напряженным отношениям между ними<a l:href="#n_95" type="note">[95]</a>.</p>
    <p>По словам Энгельбарта, он создавал горный велосипед, тогда как Джобс, в его понимании, изобретал трехколесный. На трехколесный велосипед можно сразу сесть и поехать, но возможности его ограничены. Горным велосипедом тяжело управлять на труднопроходимой местности, но как только вы наработаете определенные навыки, то поймете, что это гораздо более мощное средство передвижения.</p>
    <p>Благодаря распределенным вычислительным системам мы получим эксплуатационные возможности горного велосипеда в сочетании с легкостью использования, присущей трехколесному велосипеду. Энгельбарт и Джобс предвидели высокий потенциал компьютеров, но в то время вычислительные системы и сети еще не были готовы к решению более сложных задач. Сейчас такие компании, как DeepMind, и эксперименты, подобные созданию программы AlphaGo, опираются на идеи Энгельбарта и Джобса, стараясь совместить высокую производительность машины с легкостью в эксплуатации.</p>
    <p>Распределенные сети все еще требуют вмешательства человека на ключевых этапах в том, что касается доверия. Есть смутные опасения, что компьютеры станут делать в точности то, что мы просим, но результаты будут безобразными. Человек располагает контекстом, который позволяет ему выносить оценочные суждения о неожиданных и непредвиденных последствиях, даже когда мы не можем прописать четких инструкций. Компьютеры не имеют такого контекста.</p>
    <p>Когда интернет только-только появился в конце 1960-х годов, шла холодная война, и у нас был один враг — централизованный и бюрократический СССР. В наши дни военные прилагают огромные усилия, чтобы взять под контроль террористические сети: часть из них контролируется национальными государствами, другие нет. Все более распределенные сети должны будут сдерживать все более рассредоточенные силы, ведущие террористическую деятельность и подрывающие привычное мироустройство. Кстати, не одни военные сталкиваются с этой асимметричной конкуренцией.</p>
    <p>Газеты изо всех сил борются за контроль в мире, в котором гражданские журналисты имеют возможность собирать информацию где угодно, к тому же все пользуются телефонами, оснащенными видеокамерой. Люди борются за контроль в мире, где меньше рабочих мест, но больше способов заработать на жизнь. Атмосфера хаоса и постоянных потрясений действует на многих угнетающе, и трудности кажутся непреодолимыми.</p>
    <p>Путь создания распределенных вычислительных сетевых систем был долгим, но, по сути, только сейчас эти технологии начинают вызывать повышенный интерес. В ближайшее десятилетие они будут распространяться все более широко и применяться в самых разных сферах. Политика распределенных сетей будет становиться все более волатильной, и вопрос доверия приобретет первостепенную важность.</p>
    <p>Для отдельных людей технологический переход к распределенным сетям означает, что они могут обмениваться информацией и работать по всему миру с помощью цифровых сетей. Для организаций это означает, что привычные иерархические структуры не будут работать столь же эффективно, как раньше. Среда для использования мышления полного спектра и всеобщей связанности уже подготовлена, и ее ждет бурное развитие в следующем десятилетии. Все труднее разделять на категории или маркировать ученых по принципу, работают они в штате компании или привлечены из сторонних организаций. Кроме того, соотношение между более открытым обменом мнениями и информацией и внутренней информацией, являющейся собственностью фирмы, будет сдвигаться в сторону большей открытости. Для сообществ это означает, что все мы будем взаимосвязаны и, следовательно, взаимозависимы, хотим мы этого или нет. Все, что можно распределить, будет распределено.</p>
    <p>К счастью, молодые лидеры вступают во взрослую жизнь с большими конкурентными преимуществами, которые удивят многих представителей поколения их родителей. Эти молодые люди станут определять направление развития фильтров ясности и распределенных сетей будущего. Я с оптимизмом оцениваю их способности по достижению этих целей.</p>
   </section>
   <section id="G6">
    <title>
     <p>ГЛАВА 6. Истинные цифровые аборигены. Борьба с устоявшимся социальным устройством</p>
    </title>
    <p>Через десять лет то, что сейчас мы называем видеоиграми, будет рассматриваться как наиболее эффективная учебная среда в истории человечества. И наши дети уже обогнали нас в овладении навыками использования этой новой среды.</p>
    <p>В фильме «Игра Эндера»<a l:href="#n_96" type="note">[96]</a> один из военачальников (в исполнении Харрисона Форда) объясняет юному дарованию по имени Эндер: «Нам нужны такие мозги, как у вас: молодые люди легче, чем взрослые, усваивают сложную информацию». В романе Орсона Скотта Карда и его экранизации из молодых людей воспитывают воинов, используя в качестве одного из методов тренировки иммерсивные видеоигры.</p>
    <p>Когда я заканчивал эту книгу, большую популярность у детей завоевала видеоигра Fortnite, вызвавшая тревогу у родителей. Fortnite, разработанная компанией Epic Games в качестве умной вариации ранее созданной ею и менее успешной игры, формирует безопасное виртуальное пространство, где дети могут кооперироваться и играть в разных игровых режимах. Они объединяются в команды, создают истории и принимают участие в приключениях. Разработчики продолжают придумывать новые способы взаимодействия в игровой среде. Летом 2019 года Энтони Палумби<a l:href="#n_97" type="note">[97]</a> высказал свое мудрое мнение в статье, опубликованной в The Washington Post под заголовком Hey Parents, Stop Worrying and Learn to Love Fortnite («Слушайте, родители, перестаньте наконец беспокоиться и полюбите Fortnite»). Статья заканчивалась следующим выводом:</p>
    <cite>
     <p>Если вы, как родитель, намерены ограничить экранное время, сделайте глубокий вдох и успокойтесь. Не надо смотреть на игры, в частности на Fortnite, как на своего личного врага, лучше выберите время, сядьте рядом с ребенком и попросите его показать, что это они там строят. Расспросите, каких друзей он завел и какие навыки приобрел<a l:href="#n_98" type="note">[98]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Многие родители считают современные видеоигры опасными для здоровья ребенка и поэтому полны решимости с ними бороться. Вместо того чтобы бок о бок с детьми узнавать мир видеоигр, они просто пытаются ограничить время игры с помощью жестких мер вроде экранного времени. Увлечение видеоиграми — действительно большая проблема для родителей (мне кажется, что многие из нынешних игр перенасыщены сексом и насилием), но одновременно это и беспрецедентная возможность взаимного обучения для представителей разных поколений. Среда игрового взаимодействия имеет гораздо более важное значение, чем нынешний контент.</p>
    <p>Бунтующая молодежь — истинные цифровые аборигены — пополнит трудовые ресурсы в ближайшее десятилетие, обладая конкурентными преимуществами, опирающимися в значительной мере на их опыт в качестве геймеров и прирожденных пользователей цифровых средств коммуникации. Они знают, как повышать свою квалификацию, совершенствовать умения, организовываться в команды — всему этому они научились благодаря видеоиграм.</p>
    <subtitle>ИСТИННЫЕ ЦИФРОВЫЕ АБОРИГЕНЫ</subtitle>
    <p id="ris6-1">Я вкладываю в термин «цифровые аборигены» очень конкретный смысл: рассматриваю их не как поколенческую когорту, а как порождение переломного момента, наступившего в 2010 году, когда создание iPhone и iPad ознаменовало образование новой медийной среды, или медиаэкологии, далеко превышающей возможности отдельных цифровых инструментов, которые предшествовали новым гаджетам. Рисунок 6.1 показывает мою версию временной шкалы, отображающей волны изменений, происходивших в интернете, которые вызвали появление истинных цифровых аборигенов.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_008.jpg"/>
    <p><sup><strong>Рисунок 6.1.</strong> Шкала, показывающая ключевые этапы развития интернета с выделением переломного момента в 2010 году, когда появился феномен цифровых аборигенов</sup></p>
    <empty-line/>
    <p>Первое карманное цифровое устройство типа планшета Apple Newton было представлено публике в 1993 году. К 1998-му стало ясно, что он потерпел неудачу в коммерческом отношении, но последствия его провала оказались очень интересными. Примерно десять лет спустя эта разработка послужила основой для появления iPhone и iPad. Они обеспечили возможность создания и масштабирования новой медийной среды.</p>
    <p>По мнению психологов, большинство детей начинают взрослеть в раннем подростковом возрасте в зависимости от особенностей развития самого ребенка и культуры, в которой он воспитывается. Молодые люди, которые начали взрослеть в 2010 году и позднее, отличаются друг от друга как с точки зрения нейронауки, так и в психологическом и социологическом плане, но мы пока не знаем, насколько сильны будут различия между ними, когда они достигнут зрелого возраста. Мы знаем, что их трудно отнести к какой-либо определенной категории и что они и сами не любят, когда их маркируют тем или иным образом. Мы знаем, что чем они моложе, тем более сильное воздействие оказывают на них цифровые средства коммуникации.</p>
    <subtitle>БОЛЬШОЙ ПОЗИТИВНЫЙ ПОТЕНЦИАЛ ЦИФРОВЫХ АБОРИГЕНОВ</subtitle>
    <p>Я рассматриваю процесс вливания цифровых аборигенов в ряды трудовых ресурсов как замечательную, хотя и неоднозначную возможность взаимного обучения разных поколений. Однако многие из коллег-социологов не разделяют моего мнения, зацикливаются на негативных аспектах цифровизации и спешат винить в них детей, интернет, Apple, Google, социальные сети или что-нибудь еще. Безусловно, я могу понять — и часто разделяю — их обеспокоенность, но последствия воздействия цифровых средств коммуникации крайне трудно поддаются изучению, а исследования, которые все-таки предпринимаются, дают, насколько я могу судить, неоднозначные результаты, показывая как плюсы, так и минусы воздействия медийной среды. Возможно, есть доля правды в утверждениях, что дети страдают депрессией или демонстрируют опасное поведение вследствие влияния цифровых средств коммуникации, но начинать анализ этого явления с подобного навешивания ярлыков непродуктивно. Существование настоящих цифровых аборигенов несет скорее новые возможности, а не угрозу.</p>
    <p>Работая над диссертацией для получения степени доктора философии в Северо-Западном университете, я приобрел навыки проведения социологических исследований по проблемам воздействия современных технологий на общество. Для чистоты исследования меня научили определять «независимую переменную», чтобы можно было изучать ее воздействие на зависимые переменные. Например, «экранное время» не чистая независимая переменная, за исключением некоторых ограниченных эффектов неврологического характера (к примеру, данные исследований говорят о том, что использование дисплеев перед сном негативно влияет на качество сна). С другой стороны, я вообще не считаю, что «экранное время» — подходящая переменная для исследования долговременных последствий, хотя ее легко количественно измерить. Вполне возможно, что через десять лет все что угодно будет функционировать как дисплей. Меня больше беспокоит то, для чего дети (и их родители) используют дисплеи. Ограничение экранного времени — слишком упрощенный подход к проблеме, хотя и крайне заманчивый для родителей, которые ищут хоть что-нибудь, за что можно зацепиться и что можно взять под контроль.</p>
    <p>По собственному опыту могу сказать, что социологи часто впадают в искушение использовать переменные, которые легче всего поддаются измерению. К сожалению, при изучении последствий использования новых цифровых средств коммуникации невозможно найти какую-либо независимую переменную, которая бы легко поддавалась анализу и оценке.</p>
    <p>Будучи футурологом и дипломированным социологом, я бы хотел, чтобы академические ученые, медики и эксперты рассматривали цифровые средства коммуникации в двух аспектах: как благоприятную возможность для обмена знаниями между поколениями и одновременно как потенциальную причину для беспокойства. Однако многие влиятельные персоны зацикливаются только на проблемах и дилеммах (тут я с ними согласен, проблем действительно предостаточно). Тем из нас, кто не относится к цифровым аборигенам (и я в том числе, хотя уже в 1972 году имел свою виртуальную идентичность в Сети — предшественнике интернета), безусловно, есть чему поучиться у молодых людей. Мы — цифровые иммигранты, и мы все нуждаемся в наставниках из среды цифровых аборигенов. Конечно, мы тоже можем кое-что предложить из нашего опыта, но я убежден, что нам нужно многому научиться, используя знания цифровых аборигенов.</p>
    <p>Дети с рождения обладают мышлением полного спектра, но взрослые, школа и общество часто вытравливают из них эту способность с помощью образования, тестирования, современных технологий и культурных установок. Если взрослые будут использовать мышление полного спектра, чтобы лучше понимать истинных цифровых аборигенов, их представления об этом поколении будут гораздо ближе к реальному положению вещей.</p>
    <p>У цифровых иммигрантов (а это все, кто в начале 2020-х был старше 25 лет) будет шанс проявить свою мудрость в процессе взаимодействия разных поколений. Возраст на самом деле имеет значение, с возрастом мы приобретаем умение более глубоко проникать в суть вещей. Быть моложе не значит быть лучше, то же самое верно и в отношении тех, кто старше. Традиционный анализ на основе поколенческих когорт (возьмем, например, поколение Z) представляется слишком упрощенным, чтобы понять особенности складывающегося возрастного спектра.</p>
    <p>Ниже приводится прогноз в отношении истинных цифровых аборигенов, какими мы начинаем воспринимать их сегодня. Этот профиль составлен на основе прогноза, разработанного Институтом будущего для Университета Южного Нью-Гэмпшира, и позволяет представить университетских студентов образца 2030 года. Мы выделили четыре наиболее важных фактора, которые будут оказывать влияние на становление молодых людей на протяжении ближайших десяти лет, и увязали их с формирующимся на наших глазах профилем истинных цифровых аборигенов и их поведением.</p>
    <subtitle>МОЙ ПРОГНОЗ ДЛЯ ИСТИННЫХ ЦИФРОВЫХ АБОРИГЕНОВ</subtitle>
    <p>Эти молодые люди перешагнули рубеж 2010 года (<a l:href="#ris6-1">рис. 6.1</a>) и представляют первую волну истинных цифровых аборигенов. Их мировоззрение формируется под влиянием движущих сил цифрового мира, но у них будут такие возможности использовать новые средства коммуникации, каких не имели прежние поколения трудящихся. Эти молодые люди уже сейчас разрушают привычные нам способы обучения, работы, организации и управления. Они непрерывно учатся, но у них собственный путь познания. У них еще будут сомнения по поводу ценности университетского диплома или ученой степени (ближайшее десятилетие станет своего рода Судным днем, который покажет истинную экономическую выгоду от получения диплома или степени), но они точно знают, что не хотят погашать задолженность по студенческому кредиту, которая обременяет сейчас многих студентов и их родителей. Многим из них присущ, по выражению исследователя Линды Стоун<a l:href="#n_99" type="note">[99]</a>, синдром «постоянного полувнимания»<a l:href="#n_100" type="note">[100]</a>, который может иметь как позитивные, так и негативные аспекты. В лучшем случае они способны заниматься несколькими делами одновременно, не теряя концентрации внимания. Цифровые иммигранты называют этот феномен многозадачностью. В отличие от них, чем больше задач <emphasis>мы</emphasis> выполняем, тем хуже наши результаты. Мне кажется, цифровые аборигены будут отличаться от нас в ряде отношений.</p>
    <cite>
     <p>Истинные цифровые аборигены превзойдут нас в человеко-машинном взаимодействии.</p>
    </cite>
    <p>Искусственный интеллект, машинное обучение и робототехника стремительно повышают роль умных машин во всех сферах человеческой деятельности. Человеко-машинное взаимодействие переформатирует то, как мы учимся, как создаем ценности и как выстраиваем мир вокруг себя.</p>
    <p>Цифровые агенты вроде виртуальных помощников, ботов и аватаров действуют от нашего имени, получая доступ и используя огромные объемы информации о любом человеке. Алгоритмы — набор инструкций, описывающих порядок поведения компьютерной программы, — формулируют оценочные суждения, дают рекомендации и принимают решения о том, как нам проводить время, как тратить деньги, как использовать знания и социальный капитал. Роботы выполняют как концептуальные, так и физические задания, часто во взаимодействии с человеком.</p>
    <p>Эти молодые люди обладают способностью находить смешанные человеко-машинные образовательные сообщества, распределенные по глобальной Сети, и взаимодействовать с ними. Концепция прохождения какого-либо курса обучения трансформируется в новое образовательное сообщество и новые способы аккредитации этих сообществ. В зависимости от выбранной стратегии молодые люди могут управлять интеллектуальными машинами и решать задачи под их управлением. Агенты машин становятся неотъемлемой частью образовательного процесса. Работники-учащиеся должны уметь направлять работу этих агентов и сами действовать под их управлением.</p>
    <p>У настоящих цифровых аборигенов появится личная экономика. В условиях, когда уровень безработицы среди молодых людей остается высоким во всем мире и новые цифровые рабочие платформы, занимающиеся трудоустройством, реорганизуют работу в так называемую гиг-экономику<a l:href="#n_101" type="note">[101]</a>, где находят работу разного рода консультанты, фрилансеры, работники таких сервисов, как Uber, а также сетевые знаменитости, все больше людей выстраивают личную экономику на основе индивидуальных портфолио, отражающих их навыки, ресурсы и их достижения в той или иной сфере деятельности, то есть их публичную идентичность. Одна из важнейших задач современного образования — подготовка людей всех возрастов к выстраиванию этой позитивной, устойчивой личной экономики. Милтон Чен, работающий с сайтом Edutopia, выступает за персонализацию образования, чтобы подготовить людей к условиям работы и необходимости непрерывного обучения в этом новом мире. Истинные цифровые аборигены овладевают искусством получать плату за постоянное обучение, и образовательные учреждения переходят от системы предоставления платных образовательных услуг к системе посредничества в сфере образования, когда посредники работают за процент. Задача состоит в том, чтобы радикально изменить модель работы «по требованию» — создать собственный бизнес или использовать существующие цифровые платформы для продвижения личных навыков и знаний на целевом рынке. Учитывая новые веяния, образовательные организации должны определить набор предоставляемых услуг, которые будут способствовать реализации этих новых неформальных путей развития карьеры.</p>
    <cite>
     <p>Истинные цифровые аборигены будут ценить демографию неограниченного спектра.</p>
    </cite>
    <p>Демографические категории издавна используются в разных целях — от сегментирования рынка до политики приема в школу. Но сегментация, основанная на таких категориях, как возраст, этническая принадлежность, пол, состояние здоровья и географическое положение, уступит место целому спектру идентичностей, поскольку результаты исследований с использованием устройств с высокой разрешающей способностью показывают, что даже самые базовые генетические маркеры определяют целый спектр характеристик, который подрывает такие упрощенные категории, как «мужчина — женщина», «белый — африканец — азиат». В то же время программное обеспечение для алгоритмического сопоставления (мэтчинга) данных и обширные персональные базы данных уже сейчас претворяют в жизнь мечту о получении в высокой степени персонализированных продуктов, услуг, опыта и впечатлений, создавая новые ожидания — и новые вызовы — для учащихся, работников и организаций.</p>
    <p>Быстрое увеличение идентификационных данных требует создания мобильного портфолио документов об образовании, многие из которых собираются в режиме реального времени в процессе повседневной жизни. У образовательных организаций будет возможность взять на себя инициативу в определении рамок для сбора и признания качества документов в режиме реального времени, а также в создании платформы для учащихся, позволяющей им мониторить свои профили и делиться ими.</p>
    <p>Задача состоит в том, чтобы создать персональный бренд, который выведет их компетенции на рынок, охватывающий миллионы индивидов, отрицающих деление на категории. Образовательные организации начинают предлагать сервисы, построенные на индивидуальной записи учащегося. Перед работодателями стоит трудная проблема отбора персонала среди интернационального населения, которое сложно распределить по каким-то привычным категориям. Необходимо приложить усилия и разработать системы прогнозного моделирования, нацеленные на поиск и отбор кандидатов, отвечающих потребностям будущего. Организациям нужно осуществить интеграцию платформ для рекрутинга кандидатов из собственных социальных сетей учащихся и сотрудников.</p>
    <cite>
     <p>Истинные цифровые аборигены будут процветать в организациях, изменяющих свой образ.</p>
    </cite>
    <p>Многие столетия общества выстраивали свою жизнь вокруг централизованных и чаще всего иерархических организаций, которые обещали людям стабильность, эффективность, рентабельность, культурную целостность и единообразие. Но распределенные инфраструктуры — многие из них основаны на распределенных сетевых технологиях — позволяют людям организовывать свою деятельность в масштабах, одновременно и гораздо меньших, и гораздо больших, чем масштабы функционирования централизованных структур корпоративного типа. Распределенные организации постепенно овладевают искусством изменения образа.</p>
    <p>В эпоху распределенных вычислительных сетевых систем люди должны переосмыслить и усовершенствовать свои навыки и умения, чтобы иметь возможность выполнять постоянно меняющиеся задачи. Аналогично образовательным организациям нужно модернизировать свою организационную структуру и воспользоваться преимуществами, которые предоставляют модель распределенных автономных организаций и смарт-контрактов, так, чтобы реализовать ценности, провозглашенные в их программных заявлениях.</p>
    <p>Драматичным примером может служить быстрая организация молодых людей из старшей школы Марджори Стоунман Дуглас в Паркленде, штат Флорида, после произошедшей там стрельбы в феврале 2018 года. Вот как описывает стремительный процесс организации истинных цифровых аборигенов по их инициативе в сплоченную группу журналист Дейв Каллен, освещавший также стрельбу в школе Колумбайн<a l:href="#n_102" type="note">[102]</a>:</p>
    <cite>
     <p>Эмма Гонсалес смешала законодателей с грязью. Дэвид Хогг раскритиковал взрослых американцев. Так началось протестное выступление молодежи. Кэмерон Каски немедленно привлек колоритную группу детей из театральной студии и юных активистов и собрал их в гостиной своего дома, где они приступили к составлению плана выступления. Через четыре дня после спасения из школы чуть больше двадцати отважных ребят объявили о начале «Марша за наши жизни». Спустя месяц это движение стало четвертым по масштабу протестным выступлением в американской истории<a l:href="#n_103" type="note">[103]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Еще один яркий пример — Грета Тунберг, девочка из Швеции с расстройством аутистического спектра. В 15 лет она стала основательницей глобального движения против изменения климата, получившего название «Пятницы ради будущего» (школьная забастовка за климат). Менее чем за год уже миллионы учащихся прогуливали уроки по пятницам в рамках этого движения. Она выступала на эту тему на Международном экономическом форуме в Давосе и была номинирована на Нобелевскую премию мира. Если истинный цифровой абориген способен так быстро и эффективно внушить свою идею массам, значит, в мире явно происходят перемены.</p>
    <cite>
     <p>Истинные цифровые аборигены будут убеждены, что они властелины своей реальности.</p>
    </cite>
    <p>Мы стремительно опутываем планету цифровыми датчиками и сетями, создавая цифровую реальность, состоящую из «цифровых двойников» — виртуальных копий людей и физических объектов. Эти цифровые реалии позволяют нам моделировать ближайшее и отдаленное будущее, где мир будет вынужден выстроить систему обучения основам имитационного моделирования, которые дадут каждому широкие возможности для участия в этих будущих системах управления. Во многих случаях они будут ценить опыт превыше вещей. Часто они станут принимать решение в пользу совместного владения какими-то вещами, отдавать предпочтение аренде или подписке, вместо того чтобы что-то покупать.</p>
    <p>Именно обучение навыкам имитационного моделирования, а не той или иной технической специальности должно стать основой общего образования. Этот предмет необходимо ввести во все учреждения полного среднего образования. Необходимо поддерживать партнерское взаимодействие между образовательными организациями и технологическими компаниями, чтобы создать базовые инструменты имитационного моделирования и совместно с работодателями определить пути профессионального роста в этой сфере. Сейчас в университеты приходят студенты с игровым образом мышления, для которого характерны эмоционально нагруженное внимание и расчет на использование в процессе обучения элегантных и мощных интерфейсов смешанной реальности. Разочарования раннего периода использования обучающих игр останутся в прошлом.</p>
    <p>Имитационное моделирование рабочего места заставляет работника овладевать новыми способами обучения, взаимодействия и управления задачами и системами. Образовательные организации имеют возможность совместно разрабатывать новые пути профессионального развития, востребованные в смоделированном, виртуальном, мире, наряду с сервисами по обучению в режиме имитационного моделирования, которые помогают студентам показывать хорошие результаты на симуляторе рабочего места. Навыки имитационного моделирования заставят организации разрабатывать цифровые копии, или цифровых двойников, всех своих активов и процессов и использовать эти системы управления и контроля в реальном мире.</p>
    <p>Истинные цифровые аборигены сильны в мышлении полного спектра, хотя их мозг, как и у всех, постоянно старается все распределить по категориям. Эти молодые люди бросят вызов устоявшемуся социальному порядку.</p>
    <p>Когда я обсуждал наброски этой главы в самых разных группах, мне часто задавали вопрос: «Я понял, что вы говорите о молодежи, но, может быть, это верно только в отношении тех, кто работает в Кремниевой долине?» Действительно, молодые люди из Кремниевой долины имеют доступ к самым передовым технологиям, инструментам и сетям, в отличие от молодежи в других местах мира. С другой стороны, каким бы бедным ни был ребенок, даже если он недоедает и несчастлив, скорее всего, ему в той или иной степени доступны цифровые средства коммуникации, а через десять лет эти средства получат достаточно широкое распространение в любом уголке планеты. Дети из богатых семей и дальше будут иметь лучший доступ к разнообразным каналам связи, но и бедные дети начнут пользоваться возможностями подключения к компьютерным сетям. Если у этих бедных молодых людей появится надежда на лучшее будущее, такая взаимосвязанность может иметь очень позитивные последствия. В противном случае те же молодые люди способны стать кандидатами в члены террористических группировок.</p>
    <p>Многие из истинных цифровых аборигенов в разных странах мира, как и сейчас, будут принадлежать к малоимущим слоям населения, я уже говорил об этом в <a l:href="#G3">главе 3</a>. Некоторые из них продолжат страдать от последствий непроработанных детских психологических травм, по большей части связанных с бедностью. Недавние исследования показали, что непроработанные детские травмы приводят к серьезным проблемам со здоровьем и социальным проблемам во взрослой жизни. Исследование неблагоприятного детского опыта выявило два шокирующих факта. Во-первых, неблагоприятный детский опыт — феномен, широко распространенный в США: 67% (два человека из трех) исследуемой группы населения имели по меньшей мере один случай такого опыта, и 13% (один человек из восьми) испытуемых пережили четыре и более случаев неблагоприятного опыта. Во-вторых, прослеживалась прямая связь негативного опыта и многочисленных проблем со здоровьем. Это означает, что чем более неблагоприятный опыт получил ребенок, тем выше риск развития хронических заболеваний, в том числе болезней сердца, хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ), депрессии и рака<a l:href="#n_104" type="note">[104]</a>.</p>
    <p>Не так давно Институт будущего провел международное исследование среди молодежи в Остине, Мехико, Берлине, Джидде и Чунцине<a l:href="#n_105" type="note">[105]</a>. В центре нашего внимания было изучение навыков, необходимых молодым людям всего мира для успешной работы и обучения. Полученные нами результаты подтверждают упомянутый выше прогноз и показывают, что истинные цифровые аборигены представляют собой глобальный феномен, хотя и с целым рядом региональных и местных особенностей.</p>
    <p>Возможно, что на смену технологическому сдвигу 2010 года, вызванному созданием iPhone и iPad, придет новый технологический прорыв, который приведет к изменениям, затрагивающим нейробиологический, социологический и психологический аспекты жизни молодежи. Мы не замечаем эти переломные моменты до тех пор, пока не можем оглянуться на них из будущего. Тем не менее я предполагаю, что 2020 год был очередным рубежом, знаменующим все большие простоту и удобство в использовании, а также снижение стоимости новых средств коммуникации — виртуальных, мультимедийных, c технологией дополненной и смешанной реальности. Молодые люди, которые взрослеют в этой новой смешанной реальности, станут еще больше отличаться от нас, чем те, кого я называю истинными цифровыми аборигенами, — просто мы еще не знаем, в чем будут состоять эти отличия. Следующий рубеж, возможно, ознаменует появление «XR-аборигенов», получивших такое название за их суперспособности, позволяющие свободно существовать и действовать в условиях расширенной реальности (extended reality), объединяющей физический и виртуальный миры.</p>
    <p>Эти факторы будущего начнут оказывать решающее влияние на формирование истинных цифровых аборигенов по мере их взросления, поэтому я хочу, чтобы эта глава стала основой, на которую станут опираться остальные части книги. Именно цифровые аборигены продолжат создавать и определять будущее, поэтому нам придется овладевать навыками мышления полного спектра, чтобы понимать их и взаимодействовать с ними.</p>
    <p>Настоящие цифровые аборигены отвергают категоризацию (многие из них уже сейчас практикуют мышление полного спектра), и применяемый по отношению к ним модный термин «поколение Z» представляется слишком упрощенным. Для более точного описания этих молодых людей больше подходит слово «спектр», чем какие-то категории или когорты. Попытки делать обобщения в масштабах целого поколения были предметом дискуссий всегда, но в данном случае втискивать этих молодых людей в жесткие рамки просто некорректно. Это очень разнородное общество, обладающее потенциальными способностями изменить мир. Уже сейчас подкованные в цифровых технологиях и предприимчивые молодые люди могут хорошо зарабатывать на платформах гиг-экономики, не имея традиционного места работы. Истинные цифровые аборигены видят перед собой целый спектр вариантов трудоустройства и образа жизни, а не бинарный выбор между двумя возможными альтернативами. Лучшие из них могут никогда не иметь официального постоянного места работы и тем не менее вести вполне обеспеченную жизнь.</p>
    <p>Первые цифровые аборигены только начинают вступать в трудовую жизнь, и все указывает на то, что их деятельность изменит этот мир. Я с большим оптимизмом смотрю на этих молодых людей, у них большие перспективы, если только они не потеряют надежду.</p>
   </section>
  </section>
  <section id="ch3">
   <title>
    <p>Часть 3. Расширение горизонтов возможностей, новые точки применения в будущем</p>
   </title>
   <section>
    <p>Коммерческие компании и предприятия, а также некоммерческие и военные организации и государственные органы будут испытывать растущую потребность в использовании мышления полного спектра и в лидерах, практикующих этот стиль мышления. Упорно продолжая оценивать новый опыт, используя мутные старые фильтры в виде категорий, лидеры неминуемо столкнутся с неоправданными и все возрастающими рисками, препятствующими дальнейшему развитию их организаций.</p>
    <p>К счастью, уже сейчас зарождаются новые спектры применения инноваций. Мышление полного спектра постепенно становится нормой.</p>
    <p>Часть 3 знакомит читателей с пятью новыми спектрами ценностей в бизнесе и социальной сфере, развитие которых возможно уже сейчас и которые будут масштабироваться в ближайшее десятилетие. Продукты станут трансформироваться в сервисы, подписки и пользовательский опыт и впечатления. В итоге любой высококачественный продукт должен побуждать к личностной трансформации. Иерархическую структуру организации будут отражать гибкие, живые организационные диаграммы. Служба по подбору и управлению персоналом — то, что мы называем HR, — трансформируется в службу управления человеко-машинными ресурсами, по мере того как мейнстримом на рынке труда установится эффективное взаимодействие людей, компьютеров и робототехники. Культурное, этническое, личностное разнообразие будет неразрывно связано с более успешным внедрением инноваций. Расширятся возможности создания смыслов.</p>
    <p>Уже слишком поздно нагонять, но самое время совершить рывок. Эти главы покажут нам, как будут разворачиваться события.</p>
    <empty-line/>
    <p><a l:href="#G7">Глава 7</a></p>
    <p><a l:href="#G7">Расширение спектра ценностей в бизнесе и социальной сфере</a></p>
    <p><emphasis><a l:href="#G7">Как работать в посткатегориальном будущем с распределенными полномочиями</a></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><a l:href="#G8">Глава 8</a></p>
    <p><a l:href="#G8">Расширение спектров иерархической структуры</a></p>
    <p><emphasis><a l:href="#G8">Новые гибкие схемы организационной структуры</a></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><a l:href="#G9">Глава 9</a></p>
    <p><a l:href="#G9">Расширение спектров человеко-машинного взаимодействия</a></p>
    <p><emphasis><a l:href="#G9">Новые службы управления персоналом станут службами управления человеко-машинными ресурсами</a></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><a l:href="#G10">Глава 10</a></p>
    <p><a l:href="#G10">Расширение спектров социокультурного, гендерного и личностного разнообразия</a></p>
    <p><emphasis><a l:href="#G10">Новые инклюзивные пути к инновациям</a></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><a l:href="#G11">Глава 11</a></p>
    <p><a l:href="#G11">Расширение спектров в смыслообразовании</a></p>
    <p><emphasis><a l:href="#G11">Новая игра в надежду</a></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Что мы будем называть инновациями полного спектра следующего поколения? Слова, которые мы употребляем для описания будущего, в значительной мере влияют на нашу способность представить это будущее: если мы выберем правильные слова, они потянут нас туда за собой. Слова «интернет» и «глобальная паутина», придуманные в прошлом, оказались замечательными терминами, которые приблизили нас к будущему. «Искусственный интеллект» был худшим из терминов, используемых для описания нарождающегося будущего, которые мне довелось изучать за всю мою карьеру. Этот термин вызывает мысли, подобные тем, что тревожили людей при появлении «безлошадных экипажей», и провоцирует страх — не заменят ли полностью компьютеры человека или не восстанут ли против него?</p>
    <p>Выбирая неправильные слова, мы вступаем в борьбу с будущим. Сейчас мы очень часто увязаем в «вечном настоящем», к чему, как считают нейробиологи, изначально стремится наш мозг. Устаревшие категории, выраженные в избитых словах, ограничивают нашу способность представить будущее во всем его многообразии. Наше прошлое ограничивает наше будущее. К будущему приближает нас только мышление полного спектра. Мы должны расширять горизонты мышления, даже если не сможем в полной мере овладеть мышлением полного спектра. Идеальное будущее представляет собой разумное сочетание осторожного категориального мышления и ответственного, взвешенного мышления полного спектра. Есть люди, которые уже сейчас практикуют мышление полного спектра, несмотря на то что живут в категориальном мире, где используются примитивные инструменты с сильным перекосом в сторону категоризации.</p>
    <p>В классическом фильме о будущем «Матрица» герой по имени Нео борется с неблагоприятной компьютеризованной средой, вроде бы всеведущей, но ограниченной правилами и категориями. Нео, программист и хакер, использующий все возможности информационных технологий, обладает физическими и духовными способностями к мышлению полного спектра в дополнение к цифровым инструментам. В одном из ключевых эпизодов он отправляется на встречу с мудрецом по имени Оракул и в зоне ожидания видит детей, которые гнут ложки силой своей мысли. Они оказываются дублерами Оракула. Один из детей советует Нео:</p>
    <cite>
     <p>Не пытайся согнуть ложку,</p>
     <p>это невозможно.</p>
     <p>Лучше попытайся осознать истину…</p>
     <p><emphasis>Никакой ложки нет</emphasis> [курсив мой. — Прим. авт.].</p>
     <p>Тогда ты увидишь,</p>
     <p>что это не ложка гнется,</p>
     <p>это все только в твоей голове<a l:href="#n_106" type="note">[106]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Если говорить кратко, ты можешь держать в руках то, что тебе кажется ложкой, но на самом деле никакой ложки нет, как нет никаких категорий, ярлыков, рамок или клеток. Суть в том, что существует только широкий спектр жизненного опыта, который мы раскладываем по полочкам, чтобы лучше понять, что происходит. Категории — вымышленные приближения, однако спектр жизненного опыта — вещь реальная. Сами по себе категории не меняются, это мы должны меняться. Мышление полного спектра предполагает освобождение от ограничивающих нас категорий.</p>
    <p>Безусловно, некоторые люди уже активно используют мышление полного спектра, причем в ряде случаев при поддержке сложных цифровых технологий. Например, один из моих друзей, летчик-истребитель, рассказывал, что он должен тренировать свой мозг для осуществления не только последовательной, но и параллельной обработки информации во время полета. Ему необходимо держать в голове много вещей одновременно и просчитывать целый спектр возможностей. Он говорит, что готовит себя к полету в этом постоянно меняющемся многогранном компьютеризованном мире с помощью визуализации. Во время каждого полета пилот должен в непрерывном режиме отслеживать и анализировать сотни параметров: показания приборов, высоту полета, курс полета, положение в воздушном пространстве и т. д. Постоянно нужно решать какие-то задачи, при этом самолет летит с такой скоростью, что времени на это крайне мало.</p>
    <p>Как объяснили мне мои друзья — военные пилоты, при обучении летчиков-истребителей используется подход, ориентированный на график работы экипажа и чек-лист для проверки бортовых устройств, но они выходят за рамки этого базового подхода и добиваются развития мышечной и процедурной памяти. Этот навык проявляется в способности реагировать очень быстро, порой совсем не задумываясь. Говорят, что у успешных летчиков-истребителей мозг работает со скоростью 500 узлов.</p>
    <p>Сравните их с пилотами вертолетов, которым не нужно развивать у себя скорость принятия решений, необходимую летчикам-истребителям, но которым требуются способности и умения иного рода. Про успешных вертолетчиков говорят, что их мозги работают со скоростью 50 узлов.</p>
    <p>Для меня, бывшего баскетболиста, все это звучит вполне правдоподобно, хотя самая медленная реакция вертолетчика на сложную ситуацию будет, вероятно, превосходить самые быстрые движения, которые я когда-либо совершал на баскетбольной площадке. Новые инструменты многим из нас дадут прокачанный, улучшенный посредством технологий мозг, работающий со скоростью 500 узлов, который поможет нам понимать процессы, происходящие в будущем с широким спектром возможностей, зарождающихся на наших глазах. Наш новый мозг позволит находить новые закономерности и новую ясность видения будущего.</p>
    <p>Конечно, есть люди, сталкивающиеся с проблемами, требующими мышления полного спектра, которые выходят за рамки чек-листов, например в отделениях скорой помощи. В хаотичном и неопределенном будущем многим из нас понадобится эта способность. В то же время перед нами будут постоянно маячить опасности, связанные с упрощенческой, чрезмерной или поспешной, непродуманной категоризацией. Мы не можем сбавить темп игры, но можем лучше подготовиться к ней.</p>
    <p>Будущее заставит нас научиться использовать категоризацию с большой осторожностью и только после тщательного анализа всего континуума возможностей. К счастью, новые инструменты будут больше помогать, чем вредить. Мышление полного спектра — это по большей части хорошая новость, но придется столкнуться и с трудностями, и с неудачами, которым также будет посвящена значительная часть этой книги.</p>
    <p>В условиях хаоса и неопределенности организациям придется быстро перестраиваться. Организационные диаграммы станут гибкими и меняющими форму. Лидеры столкнутся с ненужными и растущими рисками, если будут продолжать оценивать новые возможности или риски через фильтр устаревших категорий, которые больше не работают.</p>
    <p>Очень кстати появятся новые инструменты, которые облегчат переход к мышлению, не связанному рамками категорий, ярлыков, схем, слотов, используемых людьми изо дня в день для просеивания событий и переживаний, включая угрозы и возможности. Даже если мы не можем предсказывать будущее, мы можем придумать что-нибудь получше, чем слепо втискивать будущее в жесткие схемы прошлого. Категоризация предполагает обозначение не только того, чем является объект или явление, но и того, чем он не является. Отливать будущее в формах прошлого — рискованное предприятие. Инклюзия полного спектра человеческих ресурсов поможет организациям осознать простую мысль, что этнокультурное и личностное разнообразие тесно связано с более эффективным внедрением инноваций.</p>
    <p>Мышление полного спектра поможет избегать бездумного навешивания ярлыков на других людей, явления или события, используя устаревшие категории, рамки, стереотипы или обобщения. Это станет своего рода высокотехнологичным противоядием от поляризации общества.</p>
    <cite>
     <subtitle>КЛЮЧЕВЫЕ ВОПРОСЫ ЧАСТИ 3</subtitle>
     <p>Как на индивидуальном уровне попробовать применить мышление полного спектра в повседневной жизни, в профессии, в понимании смысла своего существования? Как переосмыслить старые привычки и попробовать новые варианты образа жизни или мышления?</p>
     <p>Как на уровне организации разработать и внедрить образцы мышления полного спектра в вашу бизнес-модель, организационную структуру и работу по организации человеко-машинного взаимодействия? Каким образом увязать социокультурное и личностное разнообразие с эффективным внедрением инноваций?</p>
     <p>Каким образом могут общества стимулировать разработку прототипных норм и правил, которые бы поддерживали нестандартные подходы к расширению возможностей в будущем и сдерживали использование стереотипных представлений о тех, кто не вписывается в существующие в обществе нормы?</p>
    </cite>
   </section>
   <section id="G7">
    <title>
     <p>ГЛАВА 7. Расширение спектра ценностей в бизнесе и социальной сфере. Как работать в посткатегориальном будущем с распределенными полномочиями</p>
    </title>
    <p>Молодой инженер-программист из Кремниевой долины страшно удивился, когда директор по информационным технологиям отозвал его в сторонку и сказал, что ему выплатят 100 000 долларов в качестве бонуса по результатам деятельности, и это был самый крупный бонус, когда-либо предоставленный сотруднику компании. Молодой инженер вышел из офиса совершенно потрясенный. Даже в самое удачное для Кремниевой долины время такой бонус казался необычно крупным.</p>
    <p>Директор объяснил молодому человеку, что выплачивает ему бонус, поскольку заинтересован в том, чтобы тот остался работать в компании на очень длительный срок. Он высказал предположение, что программист использует эту сумму в качестве первоначального взноса на покупку дома в Кремниевой долине или на приобретение автомобиля «Тесла».</p>
    <p>В понедельник утром молодой человек пришел к директору и сказал, что он очень благодарен за бонус и хочет использовать его на поездку в Европу, где собирается путешествовать пешком, пока не потратит все деньги. Сейчас он увольняется, но, когда вернется в район Залива, надеется продолжить работу в компании. Он очень высоко оценил жест руководства.</p>
    <p>Директор был в шоке. Позже он понял, что опыт пешего путешествия имел для молодого человека более важное значение, чем реальные вещи, которые можно купить за деньги.</p>
    <p>Через десять лет, когда истинные цифровые аборигены станут взрослыми и начнут брать на себя роль лидеров в разных сферах жизни, концепция приоритета ценности опыта и впечатлений, а не ценности вещей получит повсеместное распространение. В <a l:href="#G6">главе 6</a> я уже упоминал, что истинные цифровые аборигены часто ценят опыт и впечатления больше вещей. Многие из них скептически относятся к владению вещами и имеют продвинутые взгляды в отношении того, насколько эффективна для них экономика совместного потребления. Мы просто еще не знаем, насколько быстро будет распространяться эмпирический стиль мышления.</p>
    <p>Самым прибыльным бизнесом в будущем станет не просто продажа товаров, а предоставление трансформативных услуг, впечатлений и опыта — для покупателей и крупных социальных организаций. Продукты будут по-прежнему составлять основу, но сами по себе они станут все более коммодитизированными, общедоступными. Чтобы сохранить конкурентоспособность и прибыльность, предприятия будут упаковывать продукты в обертку привлекательного клиентского опыта, то есть привлекательных переживаний и впечатлений клиента от продукта. Все чаще люди станут делать продуманный информированный выбор между тем, чем они хотят владеть, и тем, чем они хотят просто пользоваться.</p>
    <p>Этот переход от вещей к услугам происходит не только в сфере потребительских товаров, но и в мире взаимодействия по типу «бизнес для бизнеса».</p>
    <p>Осенью 2016 года я выступал на форуме топ-менеджеров в Вашингтоне и познакомился там с Майклом Ниландом, занимавшим тогда пост CEO United Rentals — крупнейшей в мире компании по аренде промышленного оборудования. В то время я ничего не знал о таком бизнесе, как аренда оборудования, и, должен признаться, не видел в нем ничего особенно интересного или ориентированного на будущее. С тех пор мои представления радикально изменились. Аренда оборудования — это сфера, которая наглядно показывает, как будут развиваться события, и компания United Rentals гораздо дальше продвинулась в данном направлении по сравнению с другими. Она знает, как помочь людям пользоваться сложными новейшими машинами, чтобы не приходилось их покупать без особой необходимости.</p>
    <subtitle>ЧЕМ ВЫ ХОТИТЕ ПОЛЬЗОВАТЬСЯ, НО НЕ ХОТИТЕ ВЛАДЕТЬ?</subtitle>
    <p>Представьте большие металлические плиты, которые закрывают ямы на любой строительной площадке. Они громко лязгают, когда вы проезжаете по ним, но оберегают вас от падения. Эти плиты очень большие, очень дорогостоящие, их очень трудно перемещать с места на место. Потребность в них возникает довольно редко, и, конечно, вам бы не хотелось приобретать их в собственность. Однако во время строительства они абсолютно необходимы. Металлические плиты — идеальный продукт для аренды, но этот пример — только начало истории.</p>
    <p>Компания United Rentals предоставляет в аренду такое оборудование, как воздушные компрессоры, ножничные подъемники, механизмы подъема стрелы, буксируемые мачты освещения, гусеничные погрузчики, штабелеры с выдвижным грузоподъемником, переносные генераторы, нагревательные устройства, вертикальные подъемники, экскаваторы-погрузчики, малогабаритные экскаваторы, сварочные машины и многое другое. На большинстве крупных строительных площадок в США вы чаще всего можете видеть именно оборудование от United Rentals. Это оборудование крайне необходимо во время строительства, но после окончания работ мини-экскаваторы или штабелеры в большинстве случаев уже не нужны. Аренда строительного оборудования более целесообразна, чем владение им на правах собственника. Даже если вы строите большие сооружения, вам невыгодно иметь собственный штабелер с выдвижным грузоподъемником. Этот механизм нужен только на время строительства, а потом необходимость в нем отпадает. Как говорится, когда вы идете покупать дрель или сверло, на самом деле вы хотите купить дырку.</p>
    <p>Громоздкое оборудование, которое сдает в аренду United Rentals, может творить чудеса в руках умелого оператора, но представляет опасность в руках неопытного человека. Безопасность на рабочем месте, наряду с работоспособностью оборудования, дорогого стоит. Помимо продуктов, United Rentals предлагает технические решения по использованию этих продуктов в течение того времени, когда они необходимы. Компания предоставляет целый спектр продуктов, услуг и клиентского опыта для того, что вам нужно, но что вы, может быть, не хотите иметь в собственности или чем не хотите учиться управлять. Компания обучает ваших операторов производственного оборудования или предоставляет своих опытных операторов для работы на оборудовании, которое вы арендуете. Что еще важнее — учитывая габариты и опасность этого оборудования, она предоставляет услуги по обеспечению безопасной эксплуатации.</p>
    <p>Сейчас United Rentals сосредоточивает внимание на создании такого рабочего будущего, который, без сомнения, будет представлять собой симбиоз человека и робототехники. Компания поддерживает тесное взаимодействие с вооруженными силами, она крупный поставщик экзоскелетов для военнослужащих, получивших ранения. Компания использует технологию экзоскелетов для придания строительному рабочему супервозможностей. И снова в центре внимания не только продукт, но и услуги и клиентский опыт, что позволяет выполнять крупномасштабные работы с хорошими результатами и с гарантией безопасности для рабочих. Строительный рабочий, обладающий супервозможностями, станет киборгом с невероятной физической силой и гибкостью. United Rentals становится сервисной компанией и примером инновационной деятельности, на котором будут учиться другие секторы экономики.</p>
    <subtitle>ПЕРЕХОД ОТ ПРОДУКТОВ К КЛИЕНТСКОМУ ОПЫТУ И ВПЕЧАТЛЕНИЯМ</subtitle>
    <p>Почти десять лет я преподавал в университете EA, организации, которая теперь известна как корпорация Electronic Arts со штаб-квартирой в Редвуд-Шорс. Это одна из крупнейших мировых компаний, занимающихся распространением и изданием видеоигр. Я работаю с восходящими звездами лидерства, помогая им разобраться в том, как преуспеть в рождающемся на наших глазах мире будущего.</p>
    <p>Когда я начал преподавать в университете EA, его администрация наняла одного из моих прежних клиентов из компании P&amp;G, который работал в интересах Walmart. Поскольку компания Walmart была одним из крупнейших клиентов P&amp;G, она являлась также и одним из крупнейших клиентов компании EA. Последняя приняла на работу моего друга Дуга Боузера, переманив его из P&amp;G, так как он знал все секреты эффективной торговли с компанией Walmart, хотя EA занималась продажей видеоигр, а не потребительских товаров.</p>
    <p>Десять лет назад компания EA продавала большую часть своих игр в коробках в магазинах розничной торговли типа Walmart. Сейчас она продает сетевые игры онлайн по подписке. Она предоставляет опыт и впечатления, а не просто продает игру в коробке. Для игроков и для компании спектр потребительской ценности расширяется. Например, персонажи игр стали существенным источником дохода для EA и других компаний, выпускающих видеоигры. Сейчас вы уже не покупаете игру — вы подписываетесь на получение актуального, непрерывного игрового опыта и впечатлений. Дуг Боузер в настоящее время — президент и главный исполнительный директор компании Nintendo в США.</p>
    <p>В следующее десятилетие большинству компаний придется переходить к предоставлению услуг и клиентского опыта, чтобы обеспечить хорошую прибыль. Такие отрасли, как информационные технологии, транспорт, розничная торговля, здравоохранение и жилищное строительство, станут строить свою деятельность, используя способы, подобные тем, которые уже взяли на вооружение компании United Rentals и Electronic Arts. Даже самые традиционные индустрии будут вынуждены трансформироваться.</p>
    <p>Когда мне было 16 лет, я жил в сельскохозяйственном штате Иллинойс, и моей мечтой было получить водительские права и иметь машину. Я думал, что хотел иметь машину, но, глядя назад, понимаю, что мне просто хотелось сидеть за рулем и чтобы все это видели. Для большинства нынешних шестнадцатилетних подростков дело скорее в мобильности, а не в собственной машине. Зачем им владеть собственной машиной?</p>
    <p>В Институте будущего мы много лет работаем почти со всеми компаниями — производителями автомобилей. Автопроизводители составляют основу мировой экономики, у них долгая история конвейерного производства. Несколько лет назад я заметил, что автопроизводители, которые посещали Институт будущего, позиционировали себя скорее как производителей услуг по обеспечению мобильности, а не просто автомобилей. В период становления автомобильной промышленности ее целью была продажа автомобиля каждому человеку или, по крайней мере, каждой семье. Сами автомобили распространены повсеместно, но до недавнего времени они никак не были связаны друг с другом. В будущем, когда все, что можно распределить, будет распределено, пользование автомобилями превратится в распределенную и взаимосвязанную систему. Услуги каршеринга, агрегаторы такси Uber и Lyft — это прототипы услуг в сфере мобильности, которые станут широкодоступными, по мере того как продукты автопрома трансформируются в услуги по обеспечению мобильности.</p>
    <p>Джим Гилмор и Джо Пайн оказались пророками, написав в 1999 году книгу «Экономика впечатлений»<a l:href="#n_107" type="note">[107]</a><sup>,</sup> <a l:href="#n_108" type="note">[108]</a>. Они утверждали, что макроэкономику ожидает переход от производства продуктов к производству впечатлений. Для доказательства своей концепции они взяли в качестве примеров компании Disney и Hallmark, и уже тогда их доводы прозвучали вполне убедительно. Теперь то, что авторы назвали экономикой впечатлений, начинает наконец принимать глобальные масштабы. Экономика впечатлений, как бы она ни называлась, будет включать целый спектр потребительских ценностей, которые постепенно приведут к личностной и организационной трансформации.</p>
    <p>Amazon стал одной из крупнейших компаний, разрушающих устоявшийся рынок и ускоряющих его коммодитизацию. Эта компания постоянно усложняет другим задачу зарабатывания денег на продаже только одних продуктов. Легкость приобретения товаров и услуг через интернет ведет к сильному давлению на цены и к коммодитизации всего, что может быть коммодитизировано. Когда вы конкурируете только по цене продукта, ваша маржа прибыли невелика. Если нет прибыли, не поможет даже увеличение объемов продаж. В <a l:href="#G8">главе 8</a> я расскажу более подробно о том, как экономика масштабов постепенно будет вытесняться экономикой организации. Статус компании станет зависеть от того, сможет ли она организовать свою деятельность так, чтобы быть рентабельной и устойчивой.</p>
    <p>В то время как продукты могут быть коммодитизированы, гораздо сложнее, а иногда и невозможно коммодитизировать услуги, впечатления или трансформации. Кроме того, маржа прибыли на услуги и впечатления гораздо выше, чем маржа на одни только продукты.</p>
    <p>Тем временем онлайновая инфраструктура для предоставления услуг и впечатлений становится все более мощной. Бизнесу придется решать проблему предоставления клиентам более широкого спектра предложений потребительской ценности, поскольку будет все труднее получать прибыль от продажи одних только продуктов.</p>
    <subtitle>ПЕРЕХОД ОТ КЛИЕНТСКОГО ОПЫТА И ВПЕЧАТЛЕНИЙ К ТРАНСФОРМАЦИЯМ</subtitle>
    <p>Трансформации могут быть личностными или организационными. Общей тенденцией экономического сдвига станет переход от производства общедоступных, практически одинаковых товаров к брендированным продуктам, затем к услугам, далее к впечатлениям и, наконец, к личностным трансформациям. В будущем станет труднее зарабатывать деньги на продаже одних только продуктов. Наиболее успешные компании начнут предлагать покупателям уникальные эмоциональные преимущества своего продукта, запоминающиеся впечатления и переживания от его потребления, которые стимулируют личностные или организационные трансформации.</p>
    <p id="MIKKI">Компания Walt Disney World была одним из главных примеров экономики впечатлений, который Пайн и Гилмор описали в своей книге. Я познакомился с Джоном Пэджеттом в парке аттракционов «Мир Уолта Диснея» в Орландо, когда он работал в команде разработчиков Magic Band — волшебного браслета. Я носил прототип этого браслета под названием Pal Mickey — «Приятель Микки». В носу игрушки имелся встроенный датчик, благодаря которому устройство информировало меня, в каком месте парка я находился в любой момент.</p>
    <p>«Приятель Микки» был своего рода навигатором, указывающим самый короткий путь в нужную точку и к тем объектам, которые могли меня заинтересовать. Между своими рекомендациями он выдавал заготовленные заранее шутки. «Приятель Микки» оказался не совсем удачной разработкой, которая, однако, привела в итоге к нынешнему элегантному решению — созданию «волшебного браслета», превратившего «Мир Уолта Диснея» в гигантский компьютер, приспособленный для того, чтобы предоставить посетителям максимально комфортные условия и незабываемые впечатления. Прототипы обычно получаются неуклюжими и не очень надежными, но в «Мире Уолта Диснея» посетителям предлагают только все лучшее и самое надежное.</p>
    <p>Инновации, впервые внедренные тематическими парками, подхватывает современная круизная индустрия. Джона Пэджетта пригласили на работу в компанию Carnival Corporation на должность директора по инновациям и клиентскому опыту, чтобы он возглавил команду, создавшую первый в мире цифровой круизный лайнер. Если компания Диснея имеет иерархическую структуру, Carnival — организация с более распределенной структурой полномочий. Пэджетт и его команда внедрили в практику круизных лайнеров концепцию обеспечения максимально комфортных условий для клиентов в любое время и в любом месте. Тем самым они создали среду, в которой услуги и впечатления могут предоставляться более целенаправленно, чем в тематическом парке.</p>
    <p>Перед путешествием гости предоставляют полную информацию о себе, своей семье и своих предпочтениях, о которых они сочтут нужным сообщить в обмен на чрезвычайно персонализированные комфортные условия и впечатления во время пребывания на борту. Все их пожелания и предпочтения закодированы в медальоне, который они постоянно носят на борту. Можно носить его на шее, в виде браслета или внутри разнообразных ювелирных изделий, которые продает компания.</p>
    <p>На гигантских лайнерах сенсоры встроены на всех палубах через каждые 10 футов. «Медальонные» круизные лайнеры компании Princess Cruises превратились в гигантские компьютеры, которым просто придали облик кораблей, бороздящих моря и океаны. Как только вы окажетесь со своим медальоном на борту такого лайнера, вы получите персонализированные, учитывающие ваши пожелания услуги и впечатления, если сообщите данные о себе перед тем, как попасть на лайнер, и дадите согласие на использование своих данных во время пребывания на борту. Например, у пассажиров нет необходимости иметь ключи от каюты, нет нужды в кредитных карточках для оплаты еды и напитков, для совершения покупок в сувенирных магазинах или для игры в казино. Цифровое устройство «Океанский компас» дает возможность ориентироваться на лайнере и находить нужное место (суда этого класса настолько велики, что, на мой взгляд, это устройство чрезвычайно полезно). Интерактивное расписание позволяет гостям пролистать все предлагаемые мероприятия, причем они подобраны с учетом местоположения гостя на борту.</p>
    <p>Во время пребывания на лайнере пассажиры могут покупать продукты, но на самом деле они платят за приятный опыт и впечатления. Лучшие круизные компании продают трансформирующий опыт семейного или индивидуального отдыха, настолько комфортного и увлекательного, что гости забывают, сколько они платят. Они покупают общее впечатление от круиза, и чем более персонифицирован этот опыт, чем более трансформирующее влияние он оказывает, тем больше они готовы за это платить. Сколько могут стоить впечатления, которые останутся у семьи на всю жизнь? Кроме того, успешный клиентский опыт очень трудно скопировать. Впечатления монетизированы в целом ряде разнообразных услуг и продуктов, которые гости приобретают на борту. Высокодоходный клиентский опыт может включать множество низкоприбыльных продуктов, при условии что приоритетной целью компании остаются комфорт и удовлетворенность гостей обслуживанием.</p>
    <p>Джон Пэджетт так описывает то, что Carnival Corporation стремится предоставить гостям:</p>
    <cite>
     <p>Мы совершенно осознанно фокусируемся на предоставлении нашим гостям лучшего из того, что им понравилось раньше, и при этом исключаем то, что им не понравилось. Мы хотим предоставить им впечатления в полном соответствии с их требованиями, охватить весь комплекс их желаний и предпочтений, чтобы каждый гость получил персонализированный, бесконфликтный, иммерсивный опыт<a l:href="#n_109" type="note">[109]</a>.</p>
    </cite>
    <p>В начале истории Disneyland и парка Walt Disney World, для того чтобы посетители получили незабываемые впечатления, можно было разделить то, что находилось «на сцене», на виду, и то, что скрывалось «за кулисами», то есть изнанку производства впечатлений. Теперь, когда клиенты приходят в парк или поднимаются на борт лайнера, где все взаимосвязано с помощью цифровых технологий, практически невозможно спрятать от них «закулисье». Взаимосвязанность должна создать среду с множеством вариантов, где каждый гость имеет возможность воспользоваться правом выбора и чувствует, что управляет ситуацией. Необходимо избегать малейшего ощущения вмешательства в частную жизнь, и это легче сделать на борту лайнера, поскольку люди могут выбирать, каким объемом персональных данных и предпочтений они готовы поделиться. Чем больше персональных данных гости решат предоставить, тем более богатый и разнообразный опыт смогут получить на борту. Обе компании — Walt Disney World и Carnival Corporation — используют то, что я называю мышлением полного спектра, разрабатывая свои бизнес-предложения, имеющие высокую потребительскую ценность.</p>
    <subtitle>ПОЧЕМУ БЫ НЕ ПОДПИСАТЬСЯ НА ПРОДУКТ?</subtitle>
    <p>В своей книге «Бизнес по подписке»<a l:href="#n_110" type="note">[110]</a> основатель и СЕО стартапа Zuora Тен Цуо (раньше работал в компании Salesforce) изложил концепцию перехода от экономики продукта к новой экономике подписки. «Собственности больше нет» — вот девиз его компании. Он высказывает мнение, что «чисто товарная экономика приближается к концу своей 120-летней истории, и мир начинает переориентироваться на сервисы». Конечно, продукты — все еще чья-то собственность, но среди собственников этих продуктов произойдут радикальные изменения. Вот несколько главных направлений изменений, которые предсказывает Цуо:</p>
    <p>Ценообразование: <emphasis>от</emphasis> объема продаж в натуральном выражении <emphasis>к</emphasis> установлению цены на основе ощущаемой ценности товара, то есть полезности товара для потребителя.</p>
    <p>Маркетинг: <emphasis>от</emphasis> брендинга <emphasis>к</emphasis> анализу клиентского опыта и удовлетворенности продуктом.</p>
    <p>Продажи: <emphasis>от</emphasis> продажи продукта <emphasis>к</emphasis> продажам результата от этого продукта.</p>
    <p>Финансы: <emphasis>от</emphasis> маржинальной прибыли <emphasis>к</emphasis> показателю пожизненной ценности клиента.</p>
    <p>Культура: <emphasis>от</emphasis> популярных (трендовых) продуктов <emphasis>к</emphasis> поддержанию тесных взаимоотношений с клиентом.</p>
    <empty-line/>
    <p>Это те же самые изменения, которые прогнозировали Пайн и Гилмор более 20 лет назад. Экономика подписки обеспечивает инфраструктуру для экономики впечатлений. В ближайшее десятилетие экономика впечатлений станет масштабируемой и устойчивой. Она также станет конкурентным фактором, который изменит ситуацию во многих отраслях экономики.</p>
    <p id="Fender">Мне нравится рассказ Цуо о том, как компания Fender решила использовать его компанию Zuora и создала сервис подписки с целью поддержки интереса к игре на гитаре на протяжении жизни. Я купил свою первую гитару много лет назад, когда учился в аспирантуре. У меня было мало денег, но я, конечно, знал о существовании бренда Fender и ценности инструментов этой фирмы. У меня и сейчас есть 12-струнная гитара марки Fender, но я только покупал гитары и пока еще не подписался на сервис, поддерживающий игру на гитаре. Я сохраняю лояльность к бренду Fender — мне всегда нравилась продукция компании, и я горжусь своей гитарой этой марки, но компания мало что получила от моей лояльности, за исключением первой покупки, совершенной много лет назад.</p>
    <p>Сейчас компания Fender пришла к выводу, что многие люди, покупая гитару, так никогда и не осваивают ее по-настоящему. Некоторые перестают играть через несколько месяцев не особенно успешных попыток. Что, если вместо покупки инструмента они будут подписываться на услугу — обучение игре на гитаре? В курсе для начинающих основное внимание сосредоточится на том, чтобы научить настраивать инструмент и брать несколько основных аккордов. Для продвинутых пользователей диапазон услуг может быть значительно шире, включая обеспечение связи с сообществами гитаристов на основе общих музыкальных вкусов, одинакового уровня мастерства и одинаковой заинтересованности в обучении. Покупка инструмента — всего лишь первый шаг к получению опыта игры на гитаре. Этот опыт может стать трансформирующим и остаться с вами на всю жизнь. Теперь это будет «фирменный» опыт от компании Fender.</p>
    <p>9 июня 2019 года газета The New York Times в своем воскресном разделе о стилях поместила историю о том, как много молодых американских горожан предпочитают арендовать вещи, а не обладать ими, снабдив ее таким заголовком:</p>
    <p><strong>Давайте подпишемся на этот диван: отсутствие любой собственности — теперь показатель роскоши благодаря стартапам в сфере аренды</strong><a l:href="#n_111" type="note">[111]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <p>Героиня истории — модная молодая женщина, живущая в квартире в Лос-Анджелесе. Многие из ее вещей взяты напрокат: диван, кофейный столик, рубашка, платье, жакет, лампа и кровать. Люди будут все чаще решать (а не просто допускать возможность решения), чем они хотят владеть, а чем — только пользоваться. Новые сервисы, подписки и клиентский опыт расширят возможности выбора вариантов.</p>
    <p>Компания United Rentals делает нечто подобное, предоставляя клиентам телематические блоки для установки на их собственное оборудование, чтобы они могли получать тот же клиентский опыт, даже если не арендуют оборудование у этой компании.</p>
    <p>Компания Zuora — предвестник будущего, основанного на экономике подписки. Это будущее начинается уже сейчас, но пока распределено неравномерно. Такие платформы, как Zuora, потенциально способны помочь в развитии мышления полного спектра в отношении продуктов, услуг и подписок. Подобные платформы предлагают новые способы ведения бизнеса и предоставляют средства для их реализации.</p>
    <cite>
     <p>Компания Peloton из Кремниевой долины стала пионером в сфере преобразования спортивного оборудования для домашних тренировок в трансформирующий опыт для клиентов.</p>
     <p>Peloton не позиционирует себя в качестве игрока в сфере фитнеса, где полно конкурентов. [Джон] Фоли и его команда позиционируют себя как бизнес, поставляющий впечатления от занятий фитнесом, а это совершенно другое дело. Peloton также позиционирует себя как бизнес, выстраивающий взаимоотношения с клиентами. Клиенты знают лично своих тренеров и становятся частью жизни друг друга. Поскольку они соревнуются с другими людьми, крутящими педали велотренажеров в своих домах и квартирах, Peloton продает мотивацию и энергию, которые дают занятия в режиме реального времени. И компания собирает информацию, позволяющую ей постоянно совершенствоваться.</p>
     <p>В отличие от других производителей велотренажеров, Peloton не просто продает спортивное оборудование. Используя бизнес-модель «бритва — лезвие», ставшую популярной благодаря компании Gillette, Peloton продает «бритвы» (велотренажеры с планшетом) и «лезвия» в форме месячных подписок на онлайн-занятия в дополнение к расширяющемуся диапазону новых каналов поступления доходов и формированию постоянной аудитории. Модель месячной подписки дает клиентам право на онлайн-занятия, а также на другие виды фитнеса — от силовых тренировок до упражнений на растяжку и высокоинтенсивный интервальный тренинг<a l:href="#n_112" type="note">[112]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Когда я покупал свой первый велотренажер в Сан-Франциско в 1979 году, мне пришлось заказывать его через зал для тренировок по боксу, чтобы получить товар высокого качества. Теперь в магазинах розничной торговли легко купить высококлассное спортивное оборудование. Peloton упрощает условия подписки на качественный клиентский опыт, который включает в том числе и велотренажеры. Добьется Peloton коммерческого успеха или нет, все равно его деятельность — это сигнал, который позволяет предположить, что нас ждет в ближайшем будущем.</p>
    <p>Подобные бизнес-услуги ускорят распространение экономики впечатлений, они будут усилены возможностями, предоставляемыми распределенными сетями. Например, то, что мы сейчас называем блокчейном, предоставляет платформу для предложения нового спектра потребительских ценностей на стыке денег, технологий и человеческой идентичности. В прогнозе Института будущего в отношении перспектив блокчейна, сделанного в 2017 году на период до 2027 года, мы наметили три волны изменений — от валют к компьютерным технологиям и к общим благам. Каждая волна стимулирует создание областей применения, где станут возможными новые способы ведения бизнеса.</p>
    <subtitle>КАК НАЙТИ ЗОНЫ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ</subtitle>
    <p>Ниже приведены ключевые зоны инноваций, которые помогут представить, какие услуги, подписки и трансформирующий клиентский опыт можно внедрить в деятельность организации. Я включил сюда вопросы, касающиеся новых спектров ценностных предложений, которые могла бы предоставлять ваша организация.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Каким образом отслеживать идентификационные данные и количественные показатели через десять лет, чтобы избежать конфликтных ситуаций и увеличить предлагаемую вами потребительскую ценность?</strong></p>
    <p>Главное в этом вопросе — кто и какими данными владеет. Каждого отдельного человека все больше беспокоят сохранность его собственных данных и то, что их можно использовать против него. Эту обеспокоенность можно превратить в возможность, если компании найдут способ предоставлять потребительскую ценность, привязанную к персональным данным. Компания получит моральное преимущество, давая людям возможность выбора в том, что касается распоряжения их собственными данными.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Как создать новые спектры потребительской ценности, монетизируя имущество, которым вы владеете, но не пользуетесь?</strong></p>
    <p>В книге The Reciprocity of Advantage («Выгодное взаимодействие»)<a l:href="#n_113" type="note">[113]</a> мы с моим соавтором Карлом Ронном — иконой инноваций в компании P&amp;G — говорим о том, что компании могут отказаться от в неполной мере используемых активов и найти партнера, чтобы совместно создать новые направления бизнеса, что они не в состоянии сделать исключительно своими силами. Распределенные компьютерные технологии предоставят новые возможности для инновационного развития на основе взаимовыгодного сотрудничества. Главная задача — застолбить право на первенство в новой зоне возможностей развития бизнеса и определить, какие недоиспользованные активы можно задействовать в качестве источника начального финансирования инноваций и роста.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Могли бы вы и ваши конкуренты предложить новую потребительскую ценность, гарантируя, что данные о поставках или другие данные не изменятся, прежде чем дойдут до вашего клиента?</strong></p>
    <p>Главное условие — доверие, и эти новые системы должны внушать его и повышать степень надежности. Можно ожидать появления нового спектра услуг, которые помогают людям управлять собственными цифровыми идентичностями, чтобы повысить эффективность компании и одновременно снизить риски. Может ли прозрачный доступ к совместной истории хранения данных увеличить степень доверия к тем, кто сотрудничает с вами? Технология блокчейна и другие распределенные платформы обеспечат новые способы отслеживания и верификации истории транзакций на протяжении времени. Эти системы обладают возможностями снижать риск и внедрять систему доверительных вычислений в среду с низким уровнем доверия. В основе — концепция распределенного неизменяемого реестра данных, который содержит непрерывную и надежную запись истории операций.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Сможете ли вы снизить потребность в заслуживающей доверия третьей стороне, используя преимущества новых цифровых смарт-контрактов?</strong></p>
    <p>Добросовестность и доверие в распределенной вычислительной среде будут обеспечиваться автоматически, но пока неясно, сколько времени займет развитие этих технологий и какой уровень заложенных в них добросовестности и доверия будет возможен. Пока между концепцией и реальностью существует определенный конфликт, но в ближайшее десятилетие эта проблема окажется в значительной степени улажена<a l:href="#n_114" type="note">[114]</a>.</p>
    <subtitle>ЧТО ДАЛЬШЕ?</subtitle>
    <p>В следующее десятилетие станет возможным существование децентрализованных автономных организаций (ДАО), но пока еще нельзя с уверенностью сказать, насколько они будут успешными и насколько быстро станут расти и множиться. ДАО — это компания, которой владеет и управляет алгоритм, а не человек и в которой полномочия могут быть распределены по сети цифровых ресурсов.</p>
    <p>Только представьте: огромные машины сами себе хозяева, берут сами себя в аренду и нанимают людей для того, чтобы те их ремонтировали. И тогда зачем машинам или клиентам такие компании, как United Rentals? У United Rentals есть хороший ответ на этот вопрос: она может предложить персонализированный сервис, безопасность и эффективность, которые позволяют клиентам получить желаемые решения. Компания United Rentals предоставляет сервис в полном объеме, и ее клиенты это ценят.</p>
    <p>Будут ли в вашем бизнесе в будущем такие сегменты, с которыми может успешно справиться ДАО? Какие еще отрасли экономики могут не устоять перед угрозой подобных преобразований?</p>
    <p>Предоставляемый по требованию сервис по поиску партнеров, вроде агрегатора Uber, может развиться в широкий арсенал объединенных посредством интернета индивидуальных средств мобильности с распределенной взаимосвязанностью, обеспечивающей контакт между пассажиром и транспортным средством. Диспетчеризация транспортных средств способна осуществляться с алгоритмической эффективностью. Какую дополнительную потребительскую ценность могла бы предоставить компания под управлением человека? У меня нет однозначного ответа на этот вопрос.</p>
    <p>Распространение цифровых сетей вызовет снижение рентабельности продаж и превратит многие продукты в низкомаржинальные товары или товары с отрицательной маржой. Они также привнесут целый спектр новых возможностей для развития более доходного бизнеса, нацеленного на предоставление услуг, подписок, впечатлений и личностных или организационных трансформаций. Нужно ожидать появления новых спектров потребительских ценностей для отдельных индивидов, организаций и общества в целом. Для отдельного человека возрастет ценность впечатлений. Для организаций можно ожидать перехода от производства продуктов к предоставлению впечатлений и далее к личностной трансформации. Для различных обществ и культур более актуальным станет предложение совместного пользования общими благами (вроде качества воды и воздуха).</p>
   </section>
   <section id="G8">
    <title>
     <p>ГЛАВА 8. Расширение спектров иерархической структуры. Новые гибкие схемы организационной структуры</p>
    </title>
    <p>За неделю до 11 сентября 2001 года меня в составе группы старших партнеров компании Deloitte пригласили провести три дня в Военном колледже армии США и на территории исторического района поля битвы при Геттисберге<a l:href="#n_115" type="note">[115]</a>. Целью визита стало обсуждение вопросов стратегии и лидерства в будущем. Это был мой первый опыт посещения военного заведения последипломного образования в Карлайле, штат Пенсильвания.</p>
    <p>По молодости лет у меня имелся очень ограниченный военный опыт (только год по программе вневойсковой подготовки офицеров резерва в Иллинойсском университете, когда я был студентом), и я прибыл в Военный колледж, не ожидая ничего особенного и предполагая увидеть в высшей степени иерархическую и жесткую систему, работающую на принципах командного управления и контроля.</p>
    <p>К моему крайнему изумлению, эта трехдневная «штабная поездка» изменила многое в моей жизни. Я заблуждался по поводу организации армии: части ее по-прежнему имеют иерархическую структуру, но не в том смысле, какой я вкладывал в это понятие. В разных организациях современной армии существует широкий спектр иерархических структур. Армия демонстрирует своего рода прототип будущего устройства, где иерархические структуры больше не статичны, они должны быть гибкими, подвижными. Принципы командного управления и контроля работают только в предсказуемой, медленно изменяющейся среде, а сейчас подобных систем уже осталось не так много.</p>
    <subtitle>КАК ВЫЙТИ ЗА РАМКИ КОМАНДНОГО УПРАВЛЕНИЯ И КОНТРОЛЯ</subtitle>
    <p>Вместо принципов командного управления и контроля в армии теперь в ходу такие концепции, как «намерение командования» («замысел командира»), «управление выполнением боевой задачи» или «гибкое командование»<a l:href="#n_116" type="note">[116]</a>. Профессор Уортонской школы бизнеса Майкл Усем описывает понятие «намерение командования» следующим образом: «Командир не говорит, <emphasis>как</emphasis> делать, но ясно излагает, <emphasis>что</emphasis> делать». Понятие «управление выполнением боевой задачи» более широкое: «Какие команды я должен отдавать, учитывая тактический, оперативный и стратегический контекст?» Курс действий ясен, а исполнение допускает б<emphasis>о</emphasis>льшую гибкость. Иерархические структуры до сих пор существуют, но они преходящи. Традиционные иерархические структуры функционируют уже не так эффективно, как прежде, поскольку внешний мир меняется слишком быстро, и не только в военной сфере.</p>
    <p>Последний термин, который мне кажется предпочтительным, но пока не получил широкого распространения, — «гибкое командование»<a l:href="#n_117" type="note">[117]</a>. Эта концепция требует, чтобы лидеры очень ясно представляли, куда они идут, но проявляли б<emphasis>о</emphasis>льшую гибкость в отношении путей достижения цели. Ситуационный анализ (четкое понимание окружающей обстановки, контекста и изменений) необходимо проводить для того, чтобы в непрерывном режиме оценивать, кто и в какой момент обладает наилучшими возможностями для принятия того или иного решения.</p>
    <p>Многие из друзей-военных говорили мне, что трансформационный переход от принципов командного управления и контроля в армии начался еще во Вьетнаме. Именно там стало очевидно, что способы ведения войны превратились в еще более асимметричные и непредсказуемые, чем раньше. Асимметричный характер боевых действий в условиях джунглей требовал асимметричных способов организации сил и средств для боя. Мне рассказывали, что во время вьетнамской войны прежняя иерархическая структура на основе принципов командного управления и контроля просто оказалась неэффективна.</p>
    <p>Переход от симметричного ведения войны (в которой неприятель носил форменное обмундирование и воевал в соответствии с общепринятыми практиками боевых действий) к асимметричной войне (в которой нормой стали партизанские действия, не имевшие жесткой организационной структуры) начался во Вьетнаме, но сейчас постепенно принимает более комплексный характер. Создание новых форм иерархической структуры повлекло за собой долгий сложный процесс эволюционных изменений в армии.</p>
    <p>Концепция «намерение командования» («замысел командира»), изначально разработанная военными, начинает возникать в разных формах в самых разных организациях. В <a l:href="#G7">главе 7</a>, например, я рассказывал о ряде компаний, которые переходят от продажи продуктов к продаже услуг и впечатлений. В каждой из них есть свой убедительный эквивалент намерения командования, хотя они и не используют откровенно военную лексику.</p>
    <subtitle>КАКОВ ЗАМЫСЕЛ ВАШЕГО «КОМАНДОВАНИЯ»?</subtitle>
    <p>На круизных лайнерах компании Carnival замысел руководства состоит в том, чтобы неустанно держать в фокусе заботу об удовлетворении запросов гостей, то есть о клиентском опыте и впечатлениях. Цель «командования» — персонализированное, бесконфликтное и иммерсивное обслуживание. Для этого необходимо понимать и учитывать весь комплекс потребностей и предпочтений пассажиров, чтобы предоставить адекватный клиентский опыт и впечатления, которые удовлетворят их потребности и окажут трансформирующее влияние.</p>
    <p>Замысел командования Electronic Arts можно выразить словами «мы работаем, чтобы внушить миру желание играть».</p>
    <p>Замысел командования компании United Rentals вытекает из ее миссии: «Обслуживать клиентов на высшем уровне», делая упор на результативности и безопасности. Бизнес компании требует обеспечения безопасности прежде всего, поскольку при использовании такого крупногабаритного оборудования велик риск несчастных случаев.</p>
    <p>Подобные заявления о корпоративной миссии срабатывают, только если они доведены до всего персонала и поддерживаются на всех уровнях принятия решений в процессе повседневной работы организации. Замысел «командования» должен определять поведение компании в сложных условиях повседневной жизни. И снова хочу предупредить: ясно представляйте, куда вы ведете свою команду, но проявляйте б<emphasis>о</emphasis>льшую гибкость в том, что касается способов достижения цели. Однако трудностей на пути бизнеса все прибавляется, и, скорее всего, эта тенденция сохранится и в обозримом будущем. Иерархические организации слишком хрупкие, чтобы успешно функционировать в чрезвычайно сложных условиях нестабильного мира.</p>
    <p>Во время президентских выборов 2016 года Янир Бар-Ям, директор Института сложных систем Новой Англии, высказал мнение, что мы достигли предела эффективности иерархических организаций. Он выразил сомнение в том, что кто-либо из кандидатов в президенты способен возглавить настолько сложную организацию, какой стало наше общество. По существу, наши организации стали слишком сложными, чтобы ими можно было управлять с помощью иерархических структур. «Мы пребываем в совершенном замешательстве, плохо понимая, какими должны быть решения и какими могут быть их последствия»<a l:href="#n_118" type="note">[118]</a>.</p>
    <p>Иерархические структуры эффективно функционируют только до определенного предела сложности системы, который мы уже преодолели.</p>
    <p>Ясность видения цели предполагает наличие иерархии в отношении направления деятельности, но в то же время это свойство предполагает способность адаптироваться к разного рода непредвиденным обстоятельствам. Военные организации обгоняют бизнес в смысле перехода к гибким иерархическим структурам, именно поэтому меня так заинтересовал вопрос, какие уроки они извлекают из своего опыта, в полной мере осознавая, насколько серьезные проблемы стоят перед ними.</p>
    <subtitle>РАЗБОР ПОЛЕТОВ</subtitle>
    <p>Концепция замысла командования гораздо более эффективна, если уроки, вынесенные из полевого опыта, подвергаются осмыслению и анализу и учитываются лидерами в их дальнейшей деятельности. В армии получила распространение практика, которую военные называют «разбор полетов» или «разбор результатов выполнения задачи» и которую применяют очень широко. Смысл в том, чтобы внедрить в повседневную деятельность правило анализировать результаты выполнения каждой значимой задачи и извлекать уроки из этого анализа. Какие результаты достигнуты? Что оказалось удачным? Что можно было улучшить? Результаты подведения итогов регистрируются, в некоторых случаях ими обмениваются с другими, но реальная ценность этой процедуры состоит в дисциплинирующем воздействии, в развитии такого образа мышления и действия, который предполагает изучение и использование собственного опыта.</p>
    <p>Чтобы разбор полетов прошел успешно, необходимо разделять полевой опыт, полученный организацией, и оценку эффективности выполнения задачи отдельным исполнителем. Мне сказали, что армии понадобилось очень много времени, чтобы научиться разделять эти два процесса. Разумеется, подобные разборы результатов выполнения задач практикуются в разных сферах бизнеса, но эту практику трудно масштабировать и поддерживать. Я знаю много компаний в мире бизнеса, которые используют нечто подобное в некоторых подразделениях своих организаций. Однако мне не известна ни одна компания, применяющая эту практику, которая отделяла бы ее от разбора личной эффективности сотрудников в масштабах всей компании. Важно понимать, что этот процесс должен осуществляться с позитивным настроем на извлечение полезных уроков. В некоторых компаниях, как я заметил, процесс скорее похож на патологоанатомическое исследование (хотя это, вероятно, не самое удачное выражение): все внимание фокусируется на прошлых ошибках и неудачах, а не на возможности извлечь полезную информацию с прицелом на будущее.</p>
    <p>Наконец, ключевое условие для определения замысла командования — понимание и контроль ситуации. Понимание ситуации подразумевает способность воспринимать и анализировать все элементы обстановки в пространственно-временном континууме. Имитационное моделирование и использование видеоигр — вот основные пути развития этой способности. Суть гибкого порядка командования заключается в использовании понимания ситуации для непрерывного анализа и оценки: кто и в какой момент обладает наилучшими возможностями для принятия того или иного решения. Снова нужно подчеркнуть, что все это предполагает максимально ясное представление о направлении движения к цели и максимально гибкий подход к выполнению поставленных задач.</p>
    <p>После 11 сентября меня попросили помочь в организации ряда встреч для обмена опытом между руководителями из военных кругов, бизнес-сообщества и неправительственных организаций и обсуждения вопросов лидерства, стратегии и обучения. Вместе с Вилли Питерсеном из Школы бизнеса Колумбийского университета мы организовали около 15 подобных встреч с участием широкого круга лидеров. Позднее мне представилась возможность работать с новоиспеченными генерал-лейтенантами в первые недели их пребывания в Вашингтоне, округ Колумбия.</p>
    <p>Мои книги «Новые навыки лидера» и «Лидеры создают будущее» были написаны в значительной мере под впечатлением от посещения Военного колледжа армии США и общения с представителями военного командования. Я узнал от них много интересного. Этот опыт составил существенную часть моих исследований, касающихся возможных вариантов структуры и функционирования организаций в будущем. Я убежден, что опыт жизни и смерти, получаемый военными, может служить одним из важнейших опережающих индикаторов, указывающих на способы выстраивания структуры организации, которые будут востребованы в будущем.</p>
    <subtitle>КОНЦЕПЦИЯ ИЗМЕНЕНИЯ ОБРАЗА ОРГАНИЗАЦИИ</subtitle>
    <p id="ris8-1">Описанные выше принципы создают предварительное представление об организации будущего, где жесткие схемы иерархической организационной структуры уступят место структурам, меняющим свой образ, которые будут не только гибкими, но и движущимися. Подвижные организационные диаграммы будущего станут выглядеть примерно так, как изображено на рис. 8.1.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_009.jpg"/>
    <p><sup><emphasis>Источник:</emphasis> ©2018 Institute for the Future. All rights reserved</sup></p>
    <p><sup><strong>Рис. 8.1.</strong> Визуализация формирующегося типа организации, меняющей свой облик, в которой нет центра управления и которая растет, начиная с периферии, имеет подвижную иерархическую структуру и не поддается контролю</sup></p>
    <empty-line/>
    <p>Представьте, что этот график находится в волнообразном движении, при этом иерархические связи то поднимаются, то опускаются. Вот как будет выглядеть подвижная схема организационной структуры. Однако большинство организаций пока к этому не готовы. Даже в армии все еще существует традиционная иерархическая структура, которая меняется очень медленно и чрезмерно бюрократизирована, хотя части особого назначения начинают менять облик.</p>
    <p>Летом 2018 года было создано Командование будущего армии США, которое базируется в Остине, штат Вирджиния. Вот как они определяют свою задачу:</p>
    <cite>
     <p>Управление разведывательной информации, Командование будущего армии США, занимается анализом и оценкой возникающих угроз, обобщает информацию о будущей оперативной обстановке, определяет возможности и технологии для будущих инвестиций, которые обеспечат разработку потребностей и возможностей, механизмов обеспечения защиты и реализации концепций, а также моделей организационной структуры частей и соединений для модернизации армии.</p>
     <p>Кросс-функциональная команда позволит командованию армии прогнозировать будущее, определять изменения в характере ведения войны и реализовывать разведывательный потенциал, гарантируя тем самым, что армия останется военной силой, превышающей по боеспособности все армии мира<a l:href="#n_119" type="note">[119]</a>.</p>
    </cite>
    <p>В этом удивительно откровенном документе (более откровенном, чем публичные заявления большинства корпораций, которые я видел) командование признает актуальность стоящих перед армией задач и неотложность их решения:</p>
    <cite>
     <p>Текущие практики разработки потребностей и возможностей, принятые в армии, занимают слишком много времени. Армия теряет конкурентные преимущества перед аналогичными структурами других стран по многим направлениям: мы проигрываем в дальнобойности, в вооружениях и выглядим все более отсталыми. Частный сектор и некоторые из потенциальных противников гораздо быстрее, чем мы, реализуют на практике новые возможности. Скорость изменений, происходящих в концепциях ведения войны, в области угроз и технологий, превышает нынешнюю скорость разработки концепций и процессов для модернизации армии<a l:href="#n_120" type="note">[120]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Более того, Командование будущего обязуется «обеспечивать всестороннюю защиту»<a l:href="#n_121" type="note">[121]</a> Соединенных Штатов в атмосфере напряженного ожидания серьезных перемен. Компании также должны взять на себя обязательство по обеспечению полной готовности к будущим вызовам. Но — могу судить по собственному опыту — у большинства компаний пока еще нет достаточно сильного ощущения неотложности перемен или не хватает знаний и опыта, чтобы брать на себя такого рода обязательства.</p>
    <p>Недавно я показал диаграмму на <a l:href="#ris8-1">рис. 8.1</a>, изображающую изменение облика организации, СEO одной очень крупной корпорации, и она вызвала у него неподдельный интерес. Я сидел напротив него за очень большим столом в его очень большом кабинете. Несколько минут он внимательно изучал диаграмму, затем перегнулся через стол и строго спросил: «А где здесь мое место?»</p>
    <p>Его вопрос застал меня врасплох, но он был вполне правомерен. Я думаю, место лидера в основании организации, меняющей свой облик. Лидеры по-прежнему останутся источником ясности, но они не всегда будут господствовать над всеми остальными. Источник ясности должен быть основой управления и плавно смещаться вверх и к периферии сети. Поскольку мы постепенно вступаем в будущее, самое время переосмыслить классические концепции лидерства, в частности «лидерство из-за спины»<a l:href="#n_122" type="note">[122]</a> и «лидерство как служение»<a l:href="#n_123" type="note">[123]</a>. Организационные границы будут проницаемыми и гибкими, ситуативно-обусловленными, а не запланированными, но объединенными ясным видением главных ценностей и направления развития. По мере изменения потребностей иерархические структуры станут сменять друг друга, появляться и исчезать. Появится множество вариантов перемещения в разных направлениях в целях карьерного роста. Будет больше способов заработать на жизнь. Но никто не станет по-настоящему контролировать эти организации. Можно определять направление их деятельности и развития, но нельзя сосредоточить в одних руках управление и контроль над организацией. Организации, меняющие облик, прекрасно подойдут для тех работников, которые готовы к внештатному сотрудничеству. Используя цифровые гиг-платформы, опытные дизайнеры или программисты уже сейчас могут получать очень неплохой доход и иметь выплаты на медицинское обслуживание и пенсионный план, хотя, с точки зрения правительства США, у них нет места работы в традиционном смысле.</p>
    <p>Однако для тех, кто не готов зарабатывать в системе гиг-экономики, этот мир станет миром труда, близкого к рабскому и предлагающего решение микрозаданий за микрозарплату. В этом все более динамичном мире труда неизбежно снизится количество традиционных мест работы и будет больше возможностей для нарушения прав трудящихся, злоупотреблений, наносящих ущерб работникам. Любая работа, которую можно разбить на более мелкие задачи, будет разбита. Некоторые профсоюзы выживут, но только при условии новаторского и гибкого подхода к выполнению своих обязанностей.</p>
    <p>Военные организации опережают гражданские в осуществлении перехода к структурам, изменяющим свой облик, исключение составляют только стартапы и команды инновационного проекта, которые действуют по границам организационной структуры. В целом малые организации более способны к изменению облика, чем крупные. А преступники еще лучше умеют менять формы своей организации, чем все остальные. Когда я показываю группам военных специалистов диаграмму меняющей свой облик организационной структуры, изображенную на <a l:href="#ris8-1">рис. 8.1</a>, и спрашиваю, что это им напоминает, они, не задумываясь, отвечают, что это напоминает им организацию террористических группировок. Действительно, преступники гораздо больше преуспели в организации структур, изменяющих свою форму, к тому же их не сковывают такие сдерживающие факторы, как законы.</p>
    <subtitle>СХЕМА ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ БУДУЩЕГО</subtitle>
    <p>Традиционные схемы организационной структуры имеют иерархический и статический характер. Через десять лет они приобретут динамический характер, иерархические структуры будут постоянно сменять друг друга. Это не станет концом иерархических отношений — это станет концом статической иерархии.</p>
    <p>У организаций с подвижной структурой не будет центра, они станут расти начиная с периферии (где процветает принцип многообразия), иерархические структуры начнут постоянно сменять друг друга. Такие организации нельзя будет контролировать. Широкий спектр преходящих иерархических отношений и распределенных социальных сетей создаст намного больше способов и форм организации рабочего процесса.</p>
    <p>Чтобы добиться успеха, лидерам понадобится овладеть навыками мышления полного спектра, которые позволят эффективно использовать новые инструменты, о которых я рассказывал в <a l:href="#G3">главе 3</a>. Для процветания компании потребуется коллективный разум — люди, работающие в тесном взаимодействии друг с другом, чьи интеллектуальные способности дополнены и расширены с помощью современных технологий.</p>
    <p>В старом мире иерархических структур «больше» практически всегда означало «лучше». Через десять лет образ вашей компании будет зависеть от того, какую организационную структуру вам удастся создать. Экономика масштабов уступит экономике, которую я называю экономикой организации.</p>
    <p>В 2018 году вышла новая книга Джереми Хейманса и Генри Тиммса, которая дает возможность понять суть перехода к подвижным организационным структурам. Оба автора — опытные общественные организаторы. Генри Тиммс был одним из главных создателей благотворительного движения «Щедрый вторник» (Giving Tuesday, вторник после Дня благодарения в США, акция была организована в целях стимулирования пожертвований на благотворительные цели в глобальном масштабе во время сезона зимних праздников).</p>
    <p>Название книги говорит само за себя: New Power: How Power Works in Our Hyperconnected World — and How to Make It Work for You («Новая власть. Какие силы управляют миром — и как заставить их работать на вас»). Авторы утверждают, что сейчас явно просматривается переход от старой власти к новой: «Новая власть — это привлечение широких масс к участию в тех или иных процессах, происходящих в обществе, и выстраивание активных сообществ единомышленников с целью инициирования изменений и создания позитивных результатов этих изменений»<a l:href="#n_124" type="note">[124]</a>. Эта книга анализирует изменения структуры власти, происходящие под влиянием цифровых информационных технологий и организаций, меняющих свой облик.</p>
    <p>В таблице 8.1 в сжатой форме представлена концепция прогнозируемого авторами перехода от старой власти к новой, которая вполне совпадает с моей точкой зрения.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Таблица 8.1.</strong> Грядущие изменения во власти</p>
    <image l:href="#i_010.png"/>
    <p><sup><emphasis>Источник:</emphasis> Heimans J. and Timms H. How Power Works in Our Hyperconnected World — and How to Make It Work for You, 2018</sup></p>
    <empty-line/>
    <p>В своей книге Хейманс и Тиммс приводят много примеров организаций, действующих в рамках концепции новой власти, таких, например, как популистские политические кампании, компания Airbnb и некоторые кооперативы. В частности, компания Valve Corporation, производящая видеоигры, организована по принципу «никаких менеджеров», что позволяет сотрудникам предлагать свои идеи и управлять собственными потоками заданий независимо от стандартных структур типа команд или подразделений. Такая политика дает возможность гибкого горизонтального разделения полномочий внутри организации и саморегулирования производительности труда в рамках компании. Разумеется, подобная меняющая свой облик организационная структура может быть эффективной, только если в ней существуют ясное представление о направлении развития и ценности, разделяемые всем коллективом.</p>
    <p>Я прогнозирую ускорение этого перехода от старой власти к новой. Следующее поколение цифровых технологий расширит возможности распределенных организаций, которые уже не будут нуждаться в таких объемах центральной власти, как сейчас, и это станет началом реорганизации системы власти.</p>
    <p>Схемы организационной структуры можно составить таким образом, чтобы они отражали рабочие взаимосвязи компании с самыми разными людьми, а не только со штатными сотрудниками. Отдельные задачи, выполняемые сотрудниками, не входящими в штат, встраиваются в организационные схемы, и люди могут оценить использование формальных и неформальных связей. Подобные организационные схемы могут не только показывать иерархические отношения и формальную структуру организации, но и отражать неформальные модели коммуникации и систему взаимодействия между сотрудниками.</p>
    <p>Организации станут создаваться очень быстро, и иногда это будет иметь негативные последствия. По мере выхода за рамки привычной системы командного управления и контроля будут разрушаться устоявшиеся правила взаимодействия между отдельными индивидами, внутри организаций и общества. Значительная часть инноваций в этом нарождающемся мире начнет исходить от предпринимателей, военных кругов и криминалитета. Использование распределенных компьютерных сетей приведет к появлению гибких иерархических структур, которые требуют постоянного пересмотра и переоценки, чтобы определить, кто и в какой момент обладает наилучшими возможностями для принятия того или иного решения. Организациям придется научиться быстрому и гибкому изменению структуры, сохраняя при этом ясное видение направления своей деятельности. Обществам придется создавать общие блага, которые будут выгодны и полезны всем, совместно используемые активы и такую процедуру принятия решений, которая поможет людям решать, что они считают нужным делать сообща.</p>
    <p>Среди гибких, изменяющих свой облик организаций будущего положение вашей компании будет зависеть от того, как вы сможете ее организовать.</p>
   </section>
   <section id="G9">
    <title>
     <p>ГЛАВА 9. Расширение спектров человеко-машинного взаимодействия. Новые службы управления персоналом станут службами управления человеко-машинными ресурсами</p>
    </title>
    <p>Чемпион мира по шахматам гроссмейстер Гарри Каспаров* (* является инагентом) так вспоминал о своем поражении в турнире с программой суперкомпьютера IBM под названием Deep Blue, который происходил в 1997 году:</p>
    <cite>
     <p>Сегодня, 11 мая 2017 года, — двадцатая годовщина моего проигрыша Deep Blue в нашем матч-реванше 1997 года в Нью-Йорке &lt;…&gt;</p>
     <p>В прошлом году большую часть времени я провел, работая над книгой Deep Thinking («Глубокое мышление»), которая включает мои воспоминания и анализ этого судьбоносного матча, так называемой последней битвы человеческого разума, который создал мне славу человека, участвовавшего в противостоянии «человек против машины» &lt;…&gt;</p>
     <p>В книге Deep Thinking я ясно дал понять, что мое поражение в матче с Deep Blue стало и победой для человечества — для создателей этой машины и для всех, кто выигрывает от прорывных технологий. То есть для каждого из нас. Это вопрос видения всей картины целиком и понимания, почему в книге отрицается миф о борьбе человека против машины. В конце концов, машины работают на нас.</p>
     <p>Последняя треть книги посвящается описанию блестящей будущей жизни в окружении умных машин, если мы будем достаточно амбициозны, чтобы построить такой мир. Надеюсь, мой оптимизм окажется заразительным<a l:href="#n_125" type="note">[125]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Из размышлений Каспарова* следует, что его личное поражение от компьютера одновременно стало и неожиданной победой для всего человечества. Его опыт показал, что соревнование между человеком и машиной — это не игра с нулевой суммой, когда выигрыш одного равен проигрышу другого. Наоборот, возможен и такой исход, когда и компьютер, и человек останутся в выигрыше. Что лучше делает человек? Что лучше делает компьютер? Эти важнейшие вопросы заставляют нас обратить самое пристальное внимание на поиск возможностей, которые открывает перед нами симбиоз человека и машины. В следующем десятилетии использование человеко-машинного взаимодействия сулит более многообещающие перспективы, чем когда-либо прежде.</p>
    <p>Технологичные организации уже вовлечены в этот процесс, но наибольшими возможностями для того, чтобы ответить на эти вопросы, обладает такая организационная функция, которую мы сейчас называем HR-службой. Лучшие стратегически мыслящие организации по управлению человеческими ресурсами уже сейчас озабочены вопросами приобретения талантливых сотрудников, оценки уровня эффективности персонала, аналитики данных о занятости и вопросами этики. Полагаю, что сейчас эти организации должны распространить свою деятельность и на мир суперразумов.</p>
    <p>Через десять лет большинство из нас станут киборгами, наделенными сверхспособностями. То, что мы сегодня называем человеческими ресурсами, завтра будет иметь совершенно иной вид, поскольку постепенно возрастает степень взаимодействия и переплетения функций между людьми и компьютерами. В спектре перехода от человека к машине появится критически важная полутоновая шкала. Нынешние человеческие ресурсы — если не ударят в грязь лицом и оправдают возлагаемые на них надежды — завтра составят основу того, что профессор Массачусетского технологического института Томас Мэлоун называет суперразумами в одноименной книге Superminds, вышедшей в 2018 году:</p>
    <cite>
     <p>Прежде всего эта книга не о том, как компьютеры будут делать то, что раньше делали люди. Она рассказывает о том, как люди и компьютеры станут вместе делать такие вещи, которые были немыслимы раньше. Она рассказывает о том, что человеко-машинный суперразум будет умнее всего того, что когда-либо видел мир. И еще она рассказывает о том, каким образом мы можем использовать эти новые виды коллективного интеллекта для решения некоторых из важнейших проблем, которые стоят перед бизнесом, правительством и другими элементами общества<a l:href="#n_126" type="note">[126]</a>.</p>
    </cite>
    <subtitle>ЛЮДИ И МАШИНЫ</subtitle>
    <p>Специалисты в сфере управления человеческими ресурсами должны будут обладать умением понимать возможности машинного интеллекта и усиленного компьютерными технологиями человеческого интеллекта. По сути, через десять лет большинство из нас приобретут новые способности и возможности за счет усиления компьютерными ресурсами. Все мы превратимся в суперразумы.</p>
    <p>Умные сотрудники с интеллектом, дополненным и усиленным мощными цифровыми технологиями, будут встречаться повсюду. Безусловно, произойдет автоматизация рутинных функций, но самых радикальных изменений следует ожидать со стороны людей, чьи интеллектуальные способности усилены и расширены с помощью цифровых технологий. Машины станут более человекоцентрированными, а люди — более дополненными цифровыми технологиями. Что особенно важно: глядя как в зеркало на свое отражение в цифровых устройствах, люди получат более ясное представление о том, что человек делает лучше машины и что значит быть человеком. Именно об этом говорил Гарри Каспаров*.</p>
    <p>Новые суда ВМС США спроектированы так, чтобы максимально эффективно использовать человеко-компьютерные ресурсы, — суда в значительной степени автоматизированны, члены малочисленной команды менее специализированны, и по большей части они профессионалы широкого профиля:</p>
    <cite>
     <p>Судно напоминает маленькую театральную труппу, в которой актер, играющий роль кузена принца, исполняет также другие роли — аптекаря, монаха и второго посыльного<a l:href="#n_127" type="note">[127]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Моряки часто меняются ролями, они своего рода киборги, чьи способности усилены новейшими технологиями. В то время как люди становятся универсалами, компьютеры все более специализируются. Процесс выполнения некоторых задач полностью автоматизирован (что может вызвать серьезные проблемы, если что-то пойдет не так), а люди выполняют свои функции с помощью цифровых ресурсов. На современных судах ВМС США вы повсюду встретите киборгов.</p>
    <p>Люди сосредоточены на эффективности (то есть на том, чтобы делать правильные вещи), тогда как компьютеры — на результативности (то есть на том, чтобы делать вещи правильно). В этом мире люди с богатым разносторонним жизненным опытом окажутся в самом выигрышном положении. В продолжающемся хаосе внешнего мира перед нами стоит задача поддерживать баланс между тем, что лучше всего получается у людей, и тем, что лучше всего получается у компьютеров.</p>
    <p>Если мы подберем правильные слова, чтобы описать эту нарождающуюся и трансформирующую функцию, это приблизит нас к лучшему будущему. Будущее HR-службы — управление человеко-машинными ресурсами (HRC), а не просто человеческими. Постепенно будет расти потребность в согласовании задач и организации взаимодействия между руководителями HR-службы, техническими директорами и руководителями IT-подразделений, человеческим и машинным интеллектом.</p>
    <p>Все труднее станет разделять человеческие и компьютерные ресурсы. Сила и продуктивность организаций будут заключаться в усилении и расширении того, что умеют лучше делать люди, и того, что лучше делают компьютеры. Сейчас уже поздно разрабатывать цифровую стратегию. Теперь организациям нужна стратегия, которая включает цифровые технологии. На самом деле термин «цифровой» постепенно выйдет из употребления ввиду повсеместного распространения цифровых медиа. Если цифра окружает нас повсюду, зачем вообще использовать это слово? Высокий уровень цифровой грамотности станет одной из характеристик талантливого человека.</p>
    <p>Отбор талантливых сотрудников, обучение, профессиональное развитие и карьерный рост, формирование корпоративной культуры — все эти важные функции останутся, но в других условиях — в будущем с полным спектром возможностей, где человеческие и компьютерные ресурсы окажутся объединенными в неразделимое гармоничное целое. Например, при отборе талантливых кандидатов новые средства коммуникации позволят осуществлять более конструктивное взаимодействие с соискателями во время процесса рекрутинга. Можно будет поделиться с кандидатом реальным опытом работы в той или иной должности, чтобы показать привлекательные стороны этой деятельности, проверить его профессиональную пригодность и удостовериться, что по человеческим качествам он подходит для этой должности. Рекрутеру окажется легче сделать правильный выбор с первого раза.</p>
    <subtitle>ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВИДЕОИГР ДЛЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ</subtitle>
    <p>Профессиональное обучение и развитие сотрудников — важнейшие аспекты работы HR-службы. Уже сейчас можно видеть сигналы, свидетельствующие о подрывных изменениях в традиционных практиках обучения.</p>
    <p>Вот два таких сигнала.</p>
    <p>Первый — 10 августа 2018 года работник наземных служб аэропорта Сиэтл/Такома решил ради развлечения угнать авиалайнер и полетать. Это был авиалайнер Bombardier Dash 8 Q400. Он не был оснащен противоугонной системой: считалось, что им очень трудно управлять, и никому не могло прийти в голову, что это может сделать кто-то, кроме опытного пилота.</p>
    <p>Угонщик облетел залив Пьюджет-Саунд, продемонстрировав весьма впечатляющую серию воздушных трюков, включая фигуру «бочка», которую способны выполнить только лучшие пилоты. В то время как лайнер выписывал фигуры высшего пилотажа, диспетчеры контрольно-диспетчерского пункта выясняли у угонщика, нужна ли ему помощь, чтобы посадить самолет. Он отвечал что-то вроде: «Нет, у меня все в порядке». Его спросили, летчик ли он. Он ответил отрицательно. Тогда его спросили, как он научился летать, и он просто ответил: «Я играл в видеоигры».</p>
    <p>Всю правду мы никогда уже не узнаем, потому что после кружения над водой пилот, не имевший ни разрешения на полет, ни диплома об образовании, по-видимому, намеренно направил самолет вниз и разбился. Как угонщик научился управлять лайнером с невероятно сложной системой управления в кабине пилота? Оказалось, с помощью видеоигры с виртуальной реальностью, которая с удивительной точностью имитирует настоящую кабину пилота и все системы управления, которыми она оснащена.</p>
    <p>Процесс игры очень напоминает реальный полет, что и доказал угонщик. Авиационные тренажеры уже много лет используются для подготовки пилотов, но теперь их встраивают в обычные видеоигры, в которые может играть каждый, не только пилоты в рамках своей подготовки к полетам. Таким образом, технологии видеоигр незаметно проникают в процесс обучения, и это только начало.</p>
    <p>Еще один сигнал. Мой коллега Дилан Хендрикс родом из Канады, но сейчас живет в Техасе. Его шурин предложил ему посоревноваться в стрельбе по движущейся мишени. В этом виде спорта участники пользуются настоящим дробовиком для стрельбы по маленьким глиняным голубям, которых запускают в воздух с помощью пружинной метательной машины. У Дилана был весьма скудный опыт стрельбы из какого-либо оружия, и он никогда не держал в руках настоящий дробовик. Вообще-то он как истинный канадец — убежденный противник использования оружия. На стрельбище он все думал, как бы не опозориться перед своим шурином и окружавшими его опытными техасскими стрелками.</p>
    <p>«Пул», — сказал Дилан, глиняный голубь взлетел, и он, к своему великому удивлению, сразу попал в него.</p>
    <p>Он продолжал стрельбу, довольно успешно набирая очки. Его родственники пришли к выводу, что он говорил неправду, когда рассказывал, что не умеет стрелять. Они были убеждены, что на самом деле он был метким стрелком и только притворялся новичком. Его поведение крайне озадачило родственников, а вовсе не позабавило.</p>
    <p>Дилан и сам был в шоке. Только позднее он вспомнил, как играл в игру с виртуальной реальностью под названием Duck Hunt («Охота на уток»). Во время игры он помимо своей воли приобрел навык стрельбы, хотя и использовал игровые контроллеры, а не имитацию ружья. По всей видимости, мышечная память, выработанная в процессе игры, с большой точностью имитирует физический механизм совмещения линии прицеливания с целью и предугадывания движения цели.</p>
    <p>По мере развития суперразума люди будут учиться комбинировать свои умения с умениями новейших цифровых инструментов и средств коммуникации. Человеческие навыки будут дополняться и усиливаться с помощью компьютерных технологий, создавая своего рода мощный симбиоз, и этот процесс уже идет в мире видеоигр.</p>
    <p>Мало кто замечает, что видеоигры трансформируются из средств развлечения в средства обучения. Видеоигры требуют как человеческих, так и компьютерных ресурсов, но опыт обучения посредством видеоигр превосходит практически все впечатления и опыт, которые мы когда-либо получали в школе.</p>
    <p>Джейн Макгонигал из Института будущего, одна из ведущих мировых дизайнеров конструктивных в социальном отношении игр, определяет процесс видеоигры как «эмоционально нагруженное внимание». Показательно, что эти же слова используют и применительно к любой содержательной истории. Хорошая игра — это хорошая история, которую вы не просто читаете, а по сути, находитесь внутри нее и проживаете ее как один из персонажей.</p>
    <p>Сегодняшние интерфейсы видеоигр нередко в десять раз превосходят все то, что имеется в наших офисах. Согласно моему прогнозу, эти живые интерфейсы в сочетании с захватывающим сторителлингом будут создавать эффективную и беспрецедентную обучающую среду. Индустрия разработки и издания видеоигр создала прототип — во многих отношениях довольно отвратительный — нового средства для приобретения знаний и профессионального обучения.</p>
    <p>Я знаю: мой прогноз относительно того, что использование видеоигр станет мощным средством обучения, не очень укладывается в головах многих родителей, особенно тех, кто относит нынешние видеоигры к категории опасных и уверен, что с ними нужно как-то бороться. Я согласен с очень понятной оценкой родителей, считающих многие видеоигры слишком физиологичными и жестокими. Сейчас перед нами стоит проблема заглянуть за пределы неприятного контента видеоигр и сосредоточиться на самой игровой среде и ее потенциале, рассматривая ее как способ преподнесения целого спектра социально значимого конструктивного контента.</p>
    <p>А кто же будет осуществлять обучение с помощью этого нового средства в корпоративной среде? Люди, занимающиеся кадровыми вопросами, та служба, которую мы привыкли называть службой управления персоналом, — HR. Нынешние HR-специалисты будут вынуждены стать экспертами в этой новой сфере обучения. Если они этого не сделают, им на смену придет другая команда. Для HR-службы, какой мы ее знаем сейчас, это шанс переосмыслить свою роль и поднять ставки.</p>
    <p>Мой прогноз таков: в будущем большинство HR-специалистов станут геймерами. Я не имею в виду, что они непременно превратятся в фанатов нынешних видеоигр — скорее они станут профессионалами в сфере иммерсивного обучения с использованием цифровых технологий и живого взаимодействия с обучающимися.</p>
    <p>Орсон Скотт Кард так описывает ценность использования видеоигр и иммерсивного обучения:</p>
    <cite>
     <p>Суть обучения в том, чтобы иметь возможность ошибаться, но без неприятных последствий<a l:href="#n_128" type="note">[128]</a>.</p>
    </cite>
    <p>В романе «Игра Эндера»<a l:href="#n_129" type="note">[129]</a> игры используются в качестве эффективного средства обучения для подготовки планеты к нападению инопланетян. Главная мысль книги и снятого по ней фильма, как я уже рассказывал в <a l:href="#G6">главе 6</a>, заключается в том, что наиболее одаренные молодые геймеры с самым гибким мышлением будут лучше всего подготовлены к тому, чтобы достойно ответить на военную угрозу. Дети учились быть воинами с помощью видеоигр, настолько сложных, что взрослые не могли в них разобраться. Чтобы подготовиться к будущему, HR-служба должна уже сегодня набирать в штат геймеров.</p>
    <subtitle>УПРАВЛЕНИЕ НЕ ТОЛЬКО ЛЮДЬМИ, НО И ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫМИ РЕСУРСАМИ</subtitle>
    <p>Объединение людей и компьютеров для совместной работы будет создавать больше вызовов и возможностей, чем те, что возникают в традиционной сфере HR-службы. Первые сигналы этих перемен уже налицо и готовы к более широкому распространению.</p>
    <p>Вскоре после 11 сентября меня попросили подготовить прогноз о перспективах развлечений для парка «Мир Уолта Диснея» в Орландо. В напряженной атмосфере, сложившейся после теракта, родители по понятным причинам были крайне озабочены вопросами безопасности, тогда как детям хотелось получить такой игровой опыт, чтобы испытать чувство страха, оставаясь вне зоны риска. Парк «Волшебное королевство» был именно тем местом, куда можно было прийти, чтобы отвлечься от травматических событий повседневной жизни, где маячит угроза терроризма.</p>
    <p>В это самое время в «Мире Уолта Диснея» тестировали устройство, которое впоследствии превратилось в волшебный браслет. Этот браслет посетители носили во время пребывания в парке, он помогал ориентироваться, отслеживать свое местоположение и находить кратчайший маршрут до нужного места, а также облегчал процедуру оплаты. Я рассказывал о своем опыте пользования прототипом этого браслета, который получил название «Приятель Микки», в <a l:href="#MIKKI">главе 7</a>, и этот опыт послужил для меня хорошим уроком с точки зрения обучения. Я прицепил «Приятеля Микки» к поясу, и он стал моим гидом во время пребывания в парке.</p>
    <p>«Приятель Микки» перестал работать, когда я покинул парк буквально на один день. И тут я случайно обнаружил очень важную вещь: то, что делает «Мир Уолта Диснея» волшебным, — умелое использование сочетания способностей человека и компьютера. Я принес испортившийся прототип одной из участниц актерской труппы (этим термином в компании Walt Disney World называют сотрудников), и она сказала, что ничего страшного не произошло, она просто даст мне новое устройство. Однако я расстроился, потому что тогда мне пришлось бы расстаться с моим «Микки». Я спросил, нельзя ли его починить.</p>
    <p>Она задумалась всего на секунду, а затем сказала что-то вроде:</p>
    <p>— О, по-моему, я видела, как тут буквально минуту назад проходил волшебник. Подождите, не исключено, он как-то поможет вам. — Она скользнула за занавеску и вскоре вернулась, светясь от радости: — Вашего «Приятеля Микки» подлечили!</p>
    <p>Я совершенно уверен, что она дала мне нового, исправного «Микки», но сделала это так деликатно и с таким обаянием, что я ушел совершенно счастливый.</p>
    <p>Парк Walt Disney World знаменит чудесами аниматроники, созданием реалистичных моделей президентов и других известных персонажей. Менее очевиден тот факт, что они овладели искусством объединения ресурсов человека и машины в одно целое. Так называемая актерская труппа парка использует богатый арсенал цифровых инструментов, сохраняя при этом теплое человеческое отношение к посетителям и стараясь подарить им ощущение чуда. Всем организациям, занимающимся управлением персоналом, в будущем понадобится это умение. Мне еще не доводилось видеть HR-службу, которая бы хоть немного напоминала то, что я наблюдал в компании Walt Disney World.</p>
    <p>«Приятель Микки» трансформировался в волшебный браслет. Эта элегантная вещица совсем не похожа на компьютер. Но сам парк «Мир Уолта Диснея» превратился в гигантский компьютеризованный мир, где дети могут пугаться сколько угодно и без всякого риска для себя. Правда, это не просто компьютер, а волшебный замес из человеческих и компьютерных ресурсов. Профессионализм актерской труппы дополнен и усилен таким образом, чтобы не автоматизировать обслуживание посетителей, а расширять возможности человеческого подхода к удовлетворению их потребности в получении незабываемых впечатлений.</p>
    <p>Мы видим еще более красноречивые сигналы человеко-машинного взаимодействия в области мониторинга здоровья, в сфере здравоохранения и в обеспечении качества жизни. Несколько лет назад я познакомился со специалистом по информационным технологиям Ларри Смарром в связи с его работой в области суперкомпьютеров и визуализации. В процессе личного общения я узнал, что он применяет глубокие познания в области компьютерных технологий для визуализации и мониторинга своего здоровья и наблюдения за функционированием собственных органов, причем занимается этим уже много лет.</p>
    <p>Человеческие ресурсы, которыми занимается HR-служба, следует рассматривать во взаимодействии с компьютерными технологиями, средствами коммуникации и робототехникой. Службы управления человеко-машинными ресурсами будут отдавать приоритет непрерывному обучению сотрудников компании с использованием педагогики игрового взаимодействия, поскольку это станет наиболее эффективной обучающей средой в истории цивилизации.</p>
    <subtitle>У HR-СЛУЖБЫ ЕСТЬ ЕЩЕ ОДИН ШАНС ДЛЯ ТРАНСФОРМАЦИИ</subtitle>
    <p>У меня есть опасения, что некоторые из руководителей и специалистов HR-служб могут быть не готовы к этой трансформации или не имеют желания ее осуществлять. За время моей профессиональной деятельности у HR-службы было несколько возможностей взять на вооружение технологии и разработать новый, ориентированный на человека, подход, чтобы стимулировать внедрение технологий во все сферы деятельности организаций, используя гуманные способы. Вспомним прежние новые технологии:</p>
    <p>• телеконференции,</p>
    <p>• программное обеспечение, поддерживающее групповое взаимодействие,</p>
    <p>• автоматизация делопроизводства,</p>
    <p>• искусственный интеллект.</p>
    <empty-line/>
    <p>В каждом случае HR-службы имели возможность возглавить процесс внедрения инновационных технологий, одновременно помогая другим осваивать их и правильно использовать. И в каждом случае они отступали в сторону, вместо того чтобы идти вперед. Обычно в первых рядах прогресса шли специалисты по информационным технологиям, айтишники, но у многих из них не было необходимых личностных и организационных навыков. Кадровые подразделения оставались на обочине прогресса, за исключением нескольких интересных кейсов.</p>
    <p>Сейчас у них появляется еще одна возможность использовать новые технологии и приправить их человечным отношением и организационными навыками. Надеюсь, в этот раз они не упустят ее и смогут взять на себя инициативу в деле внедрения инноваций.</p>
    <p>У них будет очень узкое окно возможностей, для того чтобы приобрести соответствующие знания и навыки и поймать следующую волну компьютерных технологий, средств коммуникации и видеоигр. Возможно, инженерно-технические работники и топ-менеджмент не пригласят HR-специалистов к участию в обсуждении новых технологий. Остается надеяться, что эти специалисты не будут ждать приглашения, а сами проявят инициативу и организуют обсуждение.</p>
    <p>В противном случае велика вероятность, что HR-служба начнет деградировать, и ее функции будут переданы на аутосорсинг сторонним организациям и обесценены. Я убежден, что наше будущее станет намного лучше и продуктивней, если произойдет объединение технологий и человеческих ресурсов. Я также уверен, что легче обучить новым технологиям HR-специалистов, чем обучить специалистов по новым технологиям кадровой работе. Этот постулат не работал, когда практическое использование технологий было недоступно простым людям по причине его сложности. Но теперь все изменилось, и мое утверждение вполне соответствует реальному положению дел, не говоря уже о будущем.</p>
    <p>Лидеры новой службы управления человеко-машинными ресурсами получат возможность переосмыслить свои задачи, предложить обновленный вариант своей функции, по мере того как они перестраивают организации, — и реализовать себя в новом деле. Человеческие и компьютерные ресурсы будут объединяться по-новому, поскольку граница между ними становится все более размытой. Чтобы организация преуспевала, ей потребуется коллективный интеллект — взаимодействие людей, дополненное и усиленное возможностями машин. Это так называемый суперразум<a l:href="#n_130" type="note">[130]</a>, о котором говорит Томас Мэлоун. Именно на создание такого взаимодействия и должны быть направлены все усилия профессионалов HR. Одних людей будет недостаточно, одних компьютеров тоже. HR-специалисты эффективнее, чем кто-либо другой, способны помочь в поиске ответа на главный вопрос: что лучше могут делать люди и что лучше могут делать компьютеры?</p>
    <p>Руководители HR-службы должны будут сами овладеть мышлением полного спектра и научить этому других. В будущем этот стиль мышления понадобится как для работы, так и в личной жизни.</p>
    <p>Чтобы успешно выполнять свои функции, лидеры должны развивать новые способности и навыки мышления полного спектра. Это позволит им максимально эффективно использовать инновационные инструменты и средства коммуникации. Рынок потребует, чтобы компании, некоммерческие организации и государственные органы предоставляли своим работникам широкий спектр форм занятости и условий работы, которые обеспечивали бы возможность зарабатывать на жизнь, не ухудшая качества самой жизни.</p>
    <p>Эллен Галински<a l:href="#n_131" type="note">[131]</a> основала Институт семьи и работы (Families and Work Institute) и стала одним из пионеров в исследовании такого понятия, как баланс между работой и личной жизнью. Много лет изучая проблемы нелегкого выбора и компромиссных решений, необходимых для сохранения равновесия между временем, отведенным для работы, и другими аспектами жизни, она решила поискать более подходящий термин, чем «баланс», поскольку достижение баланса, по мнению многих, невозможно. После долгих размышлений она пришла к выводу, что для обозначения этого понятия больше подходит слово «навигация». В данном контексте, как и в других сферах применения этого термина, существуют фиксированные и гибкие переменные — и множество вариантов выбора. Всё в большей степени HR-специалисты должны становиться своего рода универсалами, разбирающимися во всех аспектах жизни, и эта жизнь во всех ее проявлениях будет включать расширение возможностей человека при помощи цифровых технологий.</p>
    <p>Сетевые технологии, которые я описывал в <a l:href="#G5">главе 5</a>, существенно облегчат возможность работать в любом месте и в любое время, хотя такая распределенная работа потребует соблюдения социальной и личной дисциплины, а также надежной технической поддержки. Я называю этот феномен способностью «быть там, не будучи там физически»<a l:href="#n_132" type="note">[132]</a>. В настоящее время в сфере распределенной работы лидирует Кремниевая долина. В значительной мере настоятельная потребность в таком выборе продиктована безумными ценами на недвижимость в районе Залива. К счастью, в течение ближайшего десятилетия инструменты для распределенной работы будут постоянно совершенствоваться.</p>
    <p>Вспомните историю Лафли, приведенную в <a l:href="#LAFLI">главе 1</a>, где он говорил бывшим сотрудникам P&amp;G, что компания больше не предлагает пожизненного трудоустройства, но может предложить пожизненную возможность трудоустройства. Именно это и требуется в гибкой гиг-экономике с обилием микрорынков и проницаемыми границами между разными компаниями.</p>
    <p>Когда я выступал перед группой топ-менеджеров Кремниевой долины, все они выразили общую озабоченность тем, что в этом будущем, которое в Кремниевой долине уже наступило, станет все труднее прокладывать пути развития карьеры, и людям все труднее будет оценивать свой профессиональный рост.</p>
    <p>В среде непрерывно изменяющихся организаций (Кремниевая долина — наиболее яркий тому пример) традиционные способы отслеживания профессиональных достижений, такие как рост заработной платы, назначение на новую должность и четко определенные ступени карьерной лестницы, просто не имеют особого смысла. Часто в Кремниевой долине опыт и удовлетворенность от работы ценятся больше, чем деньги или должности, особенно среди молодых работников.</p>
    <p>Служба управления человеко-машинными ресурсами сможет обозначить диапазон вариантов для обеспечения баланса между работой и частной жизнью, после чего она сможет помочь определиться с выбором и принять решение с выгодой для компании и для самого работника.</p>
    <p>Пока я писал эту книгу, Институт будущего принял на работу первого в своей истории киборг-антрополога — Эмбер Кейс<a l:href="#n_133" type="note">[133]</a>. Она изучает симбиотическое взаимодействие между людьми и машинами, а также растущее влияние новых технологий на формирование наших ценностей и культурный процесс. Специалистам по управлению человеко-машинными ресурсами потребуется изучить основы кибернетической антропологии, овладеть определенными навыками и выработать соответствующий стиль мышления.</p>
    <p>У каждого человека будут возможности расширения и усиления своих способностей и умений с помощью машин. Искусство и наука этого расширения окажутся в фокусе внимания профессионалов обновленных кадровых подразделений. Чем умнее станут компьютеры, тем больше люди будут ценить друг друга. Чем теснее станет наше слияние с цифровыми технологиями, тем больше мы будем ценить человеческое общение. Чем больше станет сходство между людьми и компьютерами, тем больше мы будем ценить различия между ними.</p>
    <p>Я попросил нескольких руководителей кадровых подразделений просмотреть черновик этой главы и дать свой отзыв. В том числе я обратился с этой просьбой к Вики Лостеттер — руководителю HR-службы компании WestRock, одного из крупнейших мировых производителей бумажной упаковки. Раньше Вики работала руководителем HR-службы в компаниях Coca-Cola и Microsoft. Привожу ее тщательно взвешенный ответ:</p>
    <cite>
     <p>Задача HR-подразделений будет состоять в том, чтобы подготовить наши организации к этим переменам и продолжить поддерживать правильный стиль взаимоотношений в организации, то есть поддерживать «человеческое» в нашей производственной среде по мере слияния человеческого и машинного интеллекта ради достижения более высоких результатов. Еще одна рекомендация: нужно убедить руководителей HR-подразделений найти в себе мужество постоянно учиться и принимать вызовы этого нарождающегося дивного нового мира, стать образцом для подражания — людьми, которые пытаются делать что-то новое, терпят неудачи, стараясь нести наименьшие потери, и возобновляют свои попытки. Одним словом, стараются быть на переднем крае<a l:href="#n_134" type="note">[134]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Уже прошло то время, когда HR-специалисты могли работать без глубокого понимания возможностей цифровых технологий. Каким образом технологии могут расширить и усилить профессиональные навыки человека? Специалисты HR-подразделений должны иметь четкие ответы на этот вопрос. Пришло время совершить качественный скачок от функции управления человеческими ресурсами к функции управления человеко-машинными ресурсами. Обновленные HR-подразделения обладают потенциалом для трансформации отдельных людей, организаций и общества. Ставки для них высоки.</p>
   </section>
   <section id="G10">
    <title>
     <p>ГЛАВА 10. Расширение спектров социокультурного, гендерного и личностного разнообразия. Новые инклюзивные пути к инновациям</p>
    </title>
    <p>Алан Тьюринг, британский герой Второй мировой войны, был обвинен британским правительством в гомосексуализме и подвергнут жестокому преследованию. Несмотря на столь мучительную категоризацию, Тьюринг внес огромный вклад в спасение Британии: он изобрел машину, основанную на предельной категоризации, — прообраз современного компьютера. Жесткая категоризация оказалась опасной для Тьюринга, и в наши дни навешивание ярлыков все так же представляет опасность для многих людей. В своем шоу Nanette («Нанетт», 2018) комик, актриса и сценарист Ханна Гэдсби говорит: «Опасно быть не таким, как все»<a l:href="#n_135" type="note">[135]</a>.</p>
    <p>Фильм «Игра в имитацию»<a l:href="#n_136" type="note">[136]</a> рассказывает о Тьюринге и о том, как он взломал немецкие коды шифрования во время Второй мировой войны с помощью прообраза компьютера. Тьюринг изображен как гениальная личность, как человек, который окружающим кажется чудаковатым и одновременно вызывает раздражение. Авторы фильма просят зрителя задуматься:</p>
    <cite>
     <p>Иногда именно тот, кто, казалось бы, ничего собой не представляет, делает то, что никто и представить не мог<a l:href="#n_137" type="note">[137]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Жестокий и горький парадокс судьбы Алана Тьюринга, однако, заключается в том, что его работы подготовили почву для появления вещей, внушающих больший оптимизм, поскольку компьютерные технологии постепенно отходят от навязывания бинарного выбора и начинают помогать нам в осознании полного спектра человеческих идентичностей и возможностей.</p>
    <p>Компьютер Тьюринга все сводил к нулям и единицам. В жестком мире «или/или», созданном Тьюрингом, мы получили новую возможность категоризировать, организовывать и вычислять и существенно выиграли от этого. Но люди пострадали от суровых ограничений, налагаемых злоупотреблением категориями.</p>
    <subtitle>ГЕНДЕР КАК ЦЕЛЫЙ СПЕКТР ВОЗМОЖНОСТЕЙ</subtitle>
    <p>Когда мой коллега Гейб Сервантес пришел в Институт и стал работать со мной над этой книгой, первое, что я попросил его сделать, — это создать новый аккаунт в социальных сетях и посмотреть, сколько гендерных вариантов он сможет найти. К нашему удивлению, летом 2018 года ему предложили 59 разных гендерных вариантов, включая агендеров (не имеющих гендерной идентичности), бигендеров (имеющих две разные гендерные идентичности), цисгендеров (гендерная идентичность совпадает с приписанным при рождении полом), гендерных нонконформистов, людей, гендер которых остается под вопросом, пангендеров, целый ряд разновидностей трансгендеров, обладателей двух душ — бердашей (людей третьего пола, гендерквиров). Сколько же понадобится придумать категорий для обозначения этого разнообразия, прежде чем мы начнем воспринимать гендер как целый спектр возможностей?</p>
    <p>С другой стороны, некоторые люди могут не идентифицировать себя в качестве части широкого спектра. Может быть, они искренне хотят принадлежать к определенной категории. Другие, возможно, хотят создать собственные категории — или вообще не использовать какие бы то ни было категории. Повторюсь: категоризировать себя — совсем не то же самое, что категоризировать других. В этой книге мы по большей части обсуждаем именно проблему категоризации других.</p>
    <p>Мышление полного спектра в отношении проблемы пола заставляет углубиться в историю и биологию, как подчеркивает Александра Кралик<a l:href="#n_138" type="note">[138]</a> в статье 2018 года, размещенной в сервисе Discover:</p>
    <cite>
     <p>Все более широкое признание сложности понятия «пол» со стороны ученых и общественности подтверждает тот факт, что пол представляет собой целый спектр возможностей. Люди все более охотно признают реальность небинарных и трансгендерных идентичностей и поддерживают тех, кто мужественно борется за свои права в разных направлениях — от требования туалетов для всех полов до принятия законов против гендерной дискриминации. Но в основе всего этого лежит представление о том, что, с каким бы полом человек себя ни отождествлял, он имеет пол, с которым появился на свет. В этом кроется фундаментальное недопонимание природы биологического пола. Научные данные показывают, что биологический пол также не вписывается в бинарный (двоичный) формат, какие бы критерии ни использовали для его определения — половые органы, хромосомы, гормоны или особенности скелета<a l:href="#n_139" type="note">[139]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Тот факт, что «биологический пол также не вписывается в бинарный (двоичный) формат», говорит о глубоком понимании проблемы, основанном на научных данных, а не на культурных традициях или религиозных убеждениях. Несмотря на понимание, что «пол представляет собой целый спектр возможностей», мы продолжаем говорить о нем так, словно он заранее установлен либо выбран по принципу «или/или». Хотя это понимание служит отправной точкой для дискуссии совершенно иного толка.</p>
    <p>Исходя из предположения, что мир рационален и гуманен, вполне логично ожидать расширения спектра гендерных идентичностей в будущем, а не сохранения только двух категорий с принудительным выбором. Лидерам понадобятся такие качества, как гибкость, маневренность и эмпатия, чтобы понять, как наладить конструктивное взаимодействие с людьми в новых условиях. Поспешные оценочные суждения несут риск ошибок и обид. В мире гендерного разнообразия мы явно движемся от статичности к изменчивости, причем диапазон возможных вариантов еще только предстоит определить, и не факт, что когда-либо получится сделать это в полном объеме. Нужно отметить, что гендер — это лишь один из множества аспектов разнообразия в обществе.</p>
    <p>Фактор разнообразия приобретет большую значимость, хотя это разнообразие будет труднее втиснуть в рамки категорий. Особенное значение будет иметь возрастной спектр, в частности это касается категории работников, которых сейчас называют пенсионерами. Эта категория включает все больше людей, не желающих или не имеющих возможности увольняться по материальным соображениям.</p>
    <p id="KONLI">Чип Конли — основатель очень успешной сети бутик-отелей, он управлял ею, пока ему не исполнилось 50 лет. Затем его наняли в компанию Airbnb в качестве современного корпоративного главы, так называемого ментерна, то есть отчасти ментора, наставника, отчасти интерна, стажера.</p>
    <subtitle>ВОЗРАСТ КАК ЦЕЛЫЙ СПЕКТР ВОЗМОЖНОСТЕЙ</subtitle>
    <p>Чип Конли рассказывает свою историю в очень позитивной книге о мышлении полного спектра в отношении проблемы возраста Wisdom@Work: The Making of a Modern Elder («Мудрость на работе: становление поколения современных “старых”»). Он отмечает, что только у 8% компаний имеется стратегия поддержки разнообразия и инклюзии, которая включает категорию возраста (то, что Конли называет стратегией долголетия). Он видит в такой стратегии возможность для инноваций и роста:</p>
    <cite>
     <p>Если подумать, что означают дополнительные десять лет жизни, окажется, что работники остаются на своем рабочем месте дольше и постаревшие клиенты тратят деньги на покупку разных вещей, предназначенных для среднего возраста. В связи с этим встает вопрос: какие инновации вы можете предложить возрастным сотрудникам или клиентам, которые выделили бы вас среди ваших конкурентов? &lt;…&gt; Вывод таков: ваша стратегия долголетия — это не просто фактор комфортности и востребованности, это эффективная бизнес-стратегия<a l:href="#n_140" type="note">[140]</a>.</p>
    </cite>
    <p>В ноябре 2018 года Конли открыл Современную академию старшего возраста в Эль-Пескадеро в Мексике, где он предлагает людям среднего возраста недельные программы обучения с длительным пребыванием в отеле. Концепция программы состоит в том, чтобы донести до людей простую мысль: вклад современных возрастных сотрудников в успешную деятельность компании будет не менее значимым, чем вклад цифровых аборигенов. В Академии старшего возраста более широко воспринимают возрастной спектр возможностей и ценность опыта возрастных работников для разных организаций. Нелли Боулес писала в The New York Times:</p>
    <cite>
     <p>У нас чувство окрыленности, обретения своей достойной роли и товарищества, чуть ли не дух бунтарства. Мистер Конли говорил о том, что необходимо освободить слова «пожилой человек» или «старейшина» от негативного оттенка.</p>
     <p>«В основе своей социальный нарратив предполагает, что средний возраст — это кризис, а после кризиса наступают деградация, старость, дряхлость, — говорит мистер Конли. — Но на самом деле в 60 лет и в 70 лет вы чувствуете себя гораздо счастливее, тогда почему мы к этому не готовимся?»<a l:href="#n_141" type="note">[141]</a></p>
    </cite>
    <p>Незадолго до Суперкубка-2019 по футболу я услышал интервью с 41-летним Томом Брэди, квотербеком команды New England Patriots. Его спрашивали, как ему удается продолжать играть в таком солидном для профессионального футболиста возрасте. Он ответил, что за свою карьеру повидал всякое. И благодаря накопленному опыту ему стало легче играть.</p>
    <p>Мышление полного спектра поможет в достижении ясности видения настоящего и будущего и раскроет ограниченность наших представлений о разнообразии. Все мы учимся играть в игру мудрости. Исходя из своего опыта, могу сказать, что играть становится тем легче, чем дольше мы играем. Том Брэди наметил себе цель играть в профессиональный футбол до 45 лет. Я писатель, и моя цель — продолжать писать, пока мне это интересно и пока я в состоянии писать книги, которые будут полезны людям.</p>
    <p>Молодые люди, по всей видимости, с большей готовностью принимают разнообразие, чем люди старшего возраста. У молодого поколения разнообразие порой воспринимается как знак отличия. Недавно я услышал, как кто-то сказал с гордостью: «Я человек смешанной расы, квир, у меня небинарный пол, я из рабочего класса плюс первый в семье, кто поступил в колледж». В будущем категории не исчезнут, но сделаются более гибкими, охватывающими разные спектры. Даже отдельные люди станут теми, кого мой коллега Энтони Уикс называет людьми с множественной идентичностью. Другая моя коллега, Рейчел Хэтч, придумала выражение «жизнь с тремя визитками» — для описания людей, которые зарабатывают на жизнь, используя целый спектр вариантов работы, а не зацикливаясь на какой-либо одной профессии.</p>
    <p>Многие молодые люди не хотят, чтобы их вынуждали выбирать между статусом квира или цветного, женщины или человека из рабочего класса, иммигранта или человека с высшим образованием. По их мнению, важны все идентичности. Необходимость делать выбор может восприниматься как нечто, навязываемое какой-либо властной структурой. «Я не хочу выбирать! Я хочу иметь сложную и многогранную идентичность! — говорят они. — Я не хочу, чтобы меня относили к какой-либо категории, в особенности той, что шлепают на меня другие».</p>
    <p>Формирование союзов среди спектров разнообразия предполагает, что по некоторым вопросам союзники будут достигать взаимопонимания, а по другим — кардинально расходиться. Как ориентироваться в этом запутанном мире постоянно меняющихся альянсов, где порой мы становимся лучшими друзьями, а порой — идеологическими врагами?</p>
    <p>Даже внутри таких маркированных сообществ, как сообщество квиров, сообщество лиц латиноамериканского происхождения (латинос) или сообщество афроамериканцев, существуют разные мнения по целому ряду вопросов. Как воспринимать сообщество в таком контексте, особенно если оно само по себе может представлять нестабильную категорию?</p>
    <subtitle>ЛЮДИ С ОГРАНИЧЕННЫМИ ВОЗМОЖНОСТЯМИ КАК ЦЕЛЫЙ СПЕКТР</subtitle>
    <p>В 2007 году мы вместе с Кэти Виан, почетным сотрудником Института будущего, разрабатывали десятилетний кастомизированный прогноз: какие внешние силы будут оказывать негативное воздействие на людей с ограниченными возможностями. Это исследование проводилось при поддержке Объединения ассоциаций помощи больным церебральным параличом и рядом частных фондов<a l:href="#n_142" type="note">[142]</a>. Наш прогноз получился очень точным. Я использовал его как основу для этой главы с учетом того, что теперь мы размышляем о перспективах на период до 2030 года.</p>
    <p>Первое, что я вынес полезного из работы над тем проектом, было правило ставить на первое место человека. Соблюдая это правило, мы не будем маркировать человека как инвалида, мы назовем его человеком с ограниченными возможностями. Согласно этому правилу мы всегда сначала говорим о человеке, а не о выделяющей его характеристике. По сути, в некотором роде это проявление мышления широкого спектра, которое заменяет поспешное отнесение индивида к какой-то одной категории или навешивание ярлыка. Категории действий и мыслительные категории не очень подходят для людей с ограниченными возможностями, поэтому им легче мыслить нестандартно, вне рамок и норм, чтобы найти приемлемый для них путь.</p>
    <p>Окружной совет Сан-Франциско применяет правило ставить человека на первое место к уголовно-правовой системе. Член совета Мэтт Хэни говорит: «Мы не хотим, чтобы люди были навсегда помечены клеймом за те страшные вещи, которые они делали, &lt;…&gt; мы хотим, чтобы в конце концов они стали полезными членами общества, и постоянно называть их уголовниками — все равно что заставить их носить алую букву позора, от которой им никогда не избавиться»<a l:href="#n_143" type="note">[143]</a>.</p>
    <p>Перед людьми, отличающимися от остальных, будут открываться другие возможности. Сильные ветры перемен — обнадеживающие и опасные — так изменят глобальный ландшафт, что видоизменится сама концепция разнообразия и инклюзии.</p>
    <p>Люди добьются расширения своих возможностей не только в экономическом плане, но и в физическом, интеллектуальном и социальном отношениях. Новые технологии позволят переосмыслить способности человеческого тела и разума. Люди смогут превратить тело в своего рода лабораторию для испытания инноваций и креативных решений. Представляя себя в этом будущем, каждый, вероятно, ощутит себя человеком с ограниченными возможностями, который стремится исправить ситуацию путем совершенствования и улучшения своих возможностей с помощью науки и технологий.</p>
    <p>Расширение спектра инклюзии начинается с нас самих. Этот процесс будет включать развитие самых разных возможностей за счет творческого подхода к слиянию потенциалов человека, компьютерных технологий и роботов. Всем нам суждено стать киборгами, и, в общем-то, это будет не так уж и плохо.</p>
    <subtitle>ЧЕМ БОЛЬШЕ РАЗНООБРАЗИЯ, ТЕМ УСПЕШНЕЕ ВНЕДРЯЮТСЯ ИННОВАЦИИ</subtitle>
    <p>В своей книге The Diversity [Bonus] («Разнообразие [Бонус]») ученый из Мичиганского университета и Института Санта-Фе Скотт Пейдж утверждает, что команды, тщательно подобранные по принципу разнообразия, более успешно справляются с решением сложных проблем. По его мнению, продуманное объединение людей с самыми разными когнитивными способностями и разнообразными идентичностями приводит к более высоким результатам. Основываясь на анализе ряда примеров из реальной жизни, Пейдж утверждает, что в корпоративной среде команды с неоднородным составом имеют неотъемлемое преимущество (и дополнительный материальный стимул). Данные Пейджа показывают, что эта неоднородность напрямую коррелирует с внедрением инноваций в компании. Этот вывод кажется мне особенно убедительным, поскольку Пейдж не общественный деятель, а эксперт в области аналитики больших данных.</p>
    <p>В ранее опубликованной книге The Difference («Различия») Скотт Пейдж формулирует свой вывод следующим образом: «Прорывные технологии, можно сказать, по определению требуют интуитивной прозорливости, способности делать неожиданные открытия из ненамеренных наблюдений. Эти неожиданные открытия, однако, возникают как результат разноплановой подготовленности. Такой способностью обладает тот, кто обращает внимание на необычные явления и понимает, как их интерпретировать»<a l:href="#n_144" type="note">[144]</a>. Многоплановая инклюзия — основной ингредиент рецепта для осуществления инноваций.</p>
    <p>Однако прежде чем пожинать плоды практического использования разнообразия, необходимо сначала посеять семена понимания его ценности, заботливо растить их и лелеять. #VanguardSTEM — это сайт, где цветные женщины, работающие по специальностям STEM<a l:href="#n_145" type="note">[145]</a> (на стыке разных дисциплин), ведут дискуссии по разным вопросам: это «научно-исследовательские интересы, обмен жизненным опытом, советами и рекомендациями, разными полезными хитростями, комментарии по текущим событиям». Сайт играет роль объединяющего начала, создает сообщество цветных женщин, давая им возможность обмениваться знаниями и опытом друг с другом, что особенно важно в условиях доминирования белых мужчин в STEM-сфере<a l:href="#n_146" type="note">[146]</a>. Основополагающий принцип заключается в том, чтобы создать возможность диалога между цветными женщинами, начинающими работать в STEM-сфере или уже состоявшимися профессионалами в безопасном пространстве, где они могут безбоязненно заявлять о своей идентичности и профессиональных интересах. Сайт модерируется его основательницей Джедидой Ислер, посетители обмениваются вопросами, информацией и мнениями посредством соцсетей в реальном времени.</p>
    <p>Значение и достоинства разнообразия проявляются в повседневной жизни во время разного рода совещаний и встреч. Мой коллега Энтони Уикс — слушатель и иллюстратор, который записывает и рисует, слушая разговоры между людьми. Он создает прекрасные произведения, где кратко излагает содержание разговоров. Энтони в совершенстве овладел искусством слушания — искусством, которому мы все должны научиться, чтобы слышать мнения представителей всех спектров разнообразия. Вот как он описывает свое искусство:</p>
    <cite>
     <p>Слушать и слышать — трудная задача, требующая смирения и терпения. Мы узнаем то, о чем не знали раньше. Мы узнаем, кто мы такие. Мы узнаем, что значит жить в этом пространстве на обочине общества, где единственным мостиком к проявлению нашей человечности служит точка пересечения между нашей способностью слушать и теми голосами, которые настойчиво требуют, чтобы их услышали. Как я могу отдавать себя чему-либо, не демонстрируя свои чувства и свое мнение? Это разные вещи. Прежде всего, мы не обязаны соглашаться с чьим-то мнением. Мы только должны согласиться с тем, что наша история не единственная. Наши истории сотканы из множества других историй, если мы готовы их слушать<a l:href="#n_147" type="note">[147]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Энтони Уикс — иллюстратор и создатель документальных фильмов. Он слушает истории. Истории, рассказывающие о широком спектре разнообразия в обществе, будут все более содержательными и убедительными.</p>
    <p>Мне нравится представлять перспективное мышление как искусство слушать будущее. Будущее полного спектра станет состоять из множества разных голосов и звуков, привычных и незнакомых.</p>
    <subtitle>МОЙ ПРОГНОЗ ДЛЯ РАЗНООБРАЗИЯ ШИРОКОГО СПЕКТРА</subtitle>
    <p>Вот мой прогноз для широкого спектра разнообразия и инклюзии на следующее десятилетие<a l:href="#n_148" type="note">[148]</a>.</p>
    <cite>
     <p>Широкий спектр людей, чьи способности дополнены и усилены новейшими технологиями, и суперразумы будут вполне обычным явлением в организациях и обществе.</p>
    </cite>
    <p>Наши представления о человеческом потенциале станут постоянно расширяться. В книге «Новые навыки лидера» я рассматривал умение лидера создавать и поддерживать позитивный настрой в организации<a l:href="#n_149" type="note">[149]</a>. В конце книги, которую написал в 2017 году, я изложил свой прогноз, предположив, что успешные лидеры будущего станут бодихакерами, в том смысле, что они начнут активно совершенствовать собственное тело, чтобы повысить производительность, улучшить здоровье, вести здоровый образ жизни. Пассивная забота о здоровье уступит место активным действиям, направленным на обеспечение высокого качества жизни и суперэффективного выполнения своих профессиональных обязанностей.</p>
    <p>Упрощенные распределенные инфраструктуры будут притягивать больше организационного разнообразия в обществах. Создание гибких систем для поддержания жизни на планете станет расширяться и ускоряться, делая практически осуществимым весь спектр инклюзии. В <a l:href="#G5">главе 5</a> я описывал нарождающийся мир распределенных сетей, и этот мир будет создавать мощные ресурсы, доступные для групп и отдельных людей на местах. В этом мире малочисленные группы смогут делать большие дела — как на благо, так и во зло.</p>
    <p>Экономика группы сделает инклюзию более привлекательной для отдельных индивидов, организаций и обществ. Экономика масштабов и экономика организаций благоприятствуют культивированию разнообразия и ответственности. По мере снижения координационных издержек благодаря цифровой взаимосвязанности будут возникать новые группы в качестве прокладок между институциональными структурами и отдельными индивидами, подобно тому как Uber и Lyft стали прокладками между водителями и пассажирами. Эта развивающаяся экономика группы будет некой разновидностью экономики масштабов и одновременно экономикой организации. Группы будут занимать положение в зависимости от того, какую организацию они смогут создать, и доступные им инструменты для создания организации станут постоянно совершенствоваться. Экономика группы будет достаточно мотивированной и гибкой, чтобы ценить по достоинству разнообразие во всех его проявлениях и поддерживать различия так, как это редко делали традиционные институты.</p>
    <p>Новые инструменты, новые сети и истинные цифровые аборигены расширят наши представления о разных образах жизни и разных жизненных путях. Технологии развиваются от вычислительной техники к средствам коммуникации и далее к считыванию показателей, отражающих состояние окружающей среды и нашего тела. Новым фронтиром станет область создания смыслов, поскольку окружающая среда будет благоприятствовать тем, кто ее населяет. Потенциальную помощь здесь можно ожидать в форме дополнения и усиления интеллектуальных способностей человека с помощью цифровых технологий, но не в форме автоматизации.</p>
    <p>В обществах будет происходить смешение тенденций национализма и глобализма. Политика и экономика, основанные на принципах глобального разнообразия и инклюзии, останутся источником напряженности и раздоров. Разные народы с разнообразной идентичностью станут объектами целевого маркетинга, будут связаны упрощенной инфраструктурой и привержены идее развития собственных отличительных идентичностей. В частности, люди из менее процветающих регионов мира станут заявлять права на формирование новой глобальной идентичности, используя новые цифровые инструменты для самоорганизации.</p>
    <p>Устойчивые организации и общества, выстроенные по принципу разнообразия, будут масштабируемыми и прибыльными. Будущее станет настойчиво требовать модернизации, изменения структуры и процессов в наших сообществах, чтобы поддерживать здоровые условия существования. Города и местные сообщества возьмут на себя инициативу в поисках путей решения глобальной проблемы — обеспечения устойчивого развития. Проблемы загрязнения окружающей среды, изменения климата и роста населения примут угрожающие размеры. В то же время крупные и мелкие компании будут искать способы превратить эти проблемы в прибыльные возможности творить добро и при этом финансово процветать.</p>
    <p>Когда я учился на богословском факультете, вопросы разнообразия воспринимались только в связи с равноправием и социальной справедливостью. В наши дни и в дальнейшем понятие разнообразия будет также включать возможности инноваций. Вопросы социальной справедливости становятся еще более актуальными, чем в 1960-х годах, но теперь благодаря убедительным аргументам Скотта Пейджа и других экспертов, основанным на аналитике больших данных, можно говорить о том, что разнообразие во всех своих проявлениях выгодно с точки зрения развития инноваций.</p>
    <p>Предпочитаемый профиль талантливого работника должен стать ярким, парадоксальным сплавом таких качеств, как упорство в достижении цели и элегантности решений, силы и скромности и когнитивного разнообразия, что коррелирует с более быстрым и успешным внедрением инноваций. Разнообразие перестанет быть понятием, затрагивающим только социальное равенство. Разнообразие и инклюзия во всем спектре ее проявлений — путь к инновационному развитию, но это не прямая линия с предоставлением соответствующих квот или распределением по заранее установленным категориям.</p>
    <p>Для отдельных людей признание права на выбор и информированность открывают новые благоприятные возможности. Для организаций и общества это новый уровень ответственности, но уже совершенно очевидны преимущества нового отношения к разнообразию во всех его проявлениях.</p>
   </section>
   <section id="G11">
    <title>
     <p>ГЛАВА 11. Расширение спектров смыслообразования. Новая игра в надежду</p>
    </title>
    <p>Когда умер мой отец, моя мать сказала: «У меня есть вера. Не знаю, во что я верю, но я верю».</p>
    <p>Они были женаты 60 лет, и после смерти отца у нее не было никакого представления, как жить дальше. Тем не менее она испытывала чувство, которое называла верой.</p>
    <p>Потребность в вере возникает из ограниченности человеческого знания и понимания тех явлений и событий, которые происходят вокруг, но она побуждает людей стремиться к мышлению полного спектра в отношении возможностей, которые предоставляет жизнь. Вера — понятие, родственное ясности. Вера дарит надежду.</p>
    <p>Но вера не тождественна уверенности. Вера не дает ответа на мучающие человека вопросы. Вера сама порождает вопросы. Вера — чувство несколько нечеткое, размытое. Вера, по сути своей, изначально ориентирована на будущее.</p>
    <p>Вера вырастает из типа мышления, настроенного на познание. Вера позволяет нам ориентироваться в вещах, которые мы до конца не понимаем. Вера позволяет вырваться из собственных страхов. Вера основана на чувстве смирения и открытости к приобретению знаний в неопределенном, нестабильном будущем. Вера предполагает умение мыслить в широком диапазоне возможностей.</p>
    <p>Вера живет в области сознания где-то между интуицией и готовностью к действию, там же, где происходит рождение стратегии. Вот почему ее называют «скачок веры». Разработка новой стратегии и есть скачок веры. Подобно стратегии, вера требует ясности в видении направления движения мысли, но одновременно и большой гибкости в том, каким образом вера воплощается в жизнь. Вера формирует такой облик будущего, какой нам позволяет представить наше воображение.</p>
    <p>Я убежден, что мы движемся в сторону новых спектров создания смыслов, и это поможет нам обрести б<emphasis>о</emphasis>льшую ясность видения и избавиться от излишней уверенности и категоричности. В будущем вера станет даже более важна, чем прежде. Вера порождает надежду.</p>
    <subtitle>ВЕРА: ЯСНОСТЬ, НО НЕ КАТЕГОРИЧНОСТЬ МЫШЛЕНИЯ</subtitle>
    <p>В долгосрочной перспективе расколотый хаотичный мир оценит ясность по достоинству, но накажет за чрезмерную уверенность. Уверенность — чувство слишком хрупкое и негибкое для хаоса, с которым мы столкнемся в будущем. Широкое мышление поможет нам понять многие формы смысла и создания смыслов. Цепляясь за категориальное мышление, мы рискуем погрязнуть в ложной уверенности.</p>
    <p>Вера сулит нам ясность видения перспектив, но не указывает, что мы должны делать. Вера задает направление, но не дает конкретных указаний. Вера позволяет принять осознанное решение, но высшее моральное преимущество веры — это доверие и убежденность.</p>
    <p>Многие путают веру с самоуверенностью. Внушить кому-либо веру — значит наделить его новыми возможностями, но одновременно вера требует от человека скромности и смирения. Самоуверенность же проявляется высокомерием и самонадеянностью.</p>
    <p>В отличие от веры уверенность зиждется на ретроспективном подходе, на оценке прошедших событий. Как говорил теолог Пауль Тиллих<a l:href="#n_150" type="note">[150]</a>, противоположность веры не сомнение, а уверенность. Впервые я прочитал работы Тиллиха, когда учился в семинарии, и они помогли мне понять ценность веры и опасность непоколебимых убеждений.</p>
    <p>Уверенность предполагает жесткую категоризацию. Уверенность — замораживание истины. «Истинные верующие»<a l:href="#n_151" type="note">[151]</a> одержимы идеей все распределить по категориям. Они желают точно знать позицию других людей — либо те с ними, либо против них, то есть принадлежат они к истинно верующим или нет. Если речь идет об истинно верующих, то тут обычно только два варианта выбора. Высшая демонстрация силы — заявить, что Бог на вашей стороне, не на стороне других.</p>
    <p>Для тех, кто придерживается христианской веры, предвидение формируется на основе четырех источников, известных как уэслианский четырехугольник<a l:href="#n_152" type="note">[152]</a>: Священное Писание, традиции, разум и христианский опыт. Вера помогает нам представить лучшее будущее.</p>
    <p>Когда в 2007 году Институт будущего разрабатывал кастомизированный прогноз для Консорциума обеспеченных епископских приходов, я узнал, какое значение вкладывается в существующее в англиканской церкви понятие «прозорливые вопросы». На такие вопросы нельзя дать однозначный ответ «да» или «нет». Они составляют компонент программы подготовки, развивающей веру и ясность. Прозорливые вопросы подвергают сомнению уверенность и культивируют ясность. Предвидение часто провоцирует возникновение «прозорливых вопросов».</p>
    <subtitle>СМЫСЛООБРАЗОВАНИЕ КАК ШИРОКИЙ СПЕКТР ВОЗМОЖНОСТЕЙ</subtitle>
    <p>Мое любимое описание религии — «смыслообразование». Традиционная религия постепенно сдает позиции и уступает место распределенному созданию смыслов, используя такие способы, которые мне кажутся очень привлекательными и способствующими формированию более широкого непредвзятого мышления. В Гарвардской школе богословия, например, реализуется необычный проект, цель которого — обозначить спектры создания смыслов за рамками институциональной религии, на стыке божественного и мирского. В своей песне Anthem («Гимн») поэт Леонард Коэн говорит: «У всего есть трещины — это через них проникает свет».</p>
    <p>Каспер тер Кьюйле, Энджи Терстон и Сью Филлипс — ядро команды, занимающейся этим проектом, и они уже предложили замечательную концепцию: «Привычные нам проявления религиозных убеждений постепенно отмирают. Нам нужны своего рода контейнеры, или хранилища, смысла, которые дают духовное дозволение и показывают людям, как объединяться и жить вместе, контейнеры, которые позволяют извлечь смысл из происходящего вокруг. Контейнеры достаточно безопасные, чтобы дать людям возможность попытаться начать какое-то новое дело»<a l:href="#n_153" type="note">[153]</a>. Страх, особенно категориальный страх перед иными людьми, — слишком мелкий контейнер для смыслов. Рабочая группа исследует более широкие спектры процессов смыслообразования, стремясь постичь новые его модели и выяснить, в чем они выражаются и как их можно превратить в осмысленные и значимые обычаи или ритуалы для выражения веры, которые можно было бы практиковать масштабно.</p>
    <p>Последние несколько лет члены рабочей группы изучали эти новые духовные движения и в результате пришли к заключению, что мы сейчас переживаем «очень колоритный этап истории», где процесс смыслообразования становится динамично развивающейся индустрией<a l:href="#n_154" type="note">[154]</a>. Неужели мы приближаемся к очередному переломному моменту в развитии общества? Участники проекта Гарвардской школы богословия считают, что да. И мне хотелось бы верить, что это действительно так.</p>
    <p>В 1995 году я руководил проектом под названием «Хорошая компания: в чем смысл работы?», который разрабатывался в Институте будущего. Тогда я только что закончил книгу, которую мы писали вместе с писателем Робом Свигартом, — Upsizing the Individual in the Downsized Organization («Повышение значимости индивидуального вклада сотрудников в организации на фоне сокращения персонала»)<a l:href="#n_155" type="note">[155]</a>. Она убедила нас в том, что</p>
    <cite>
     <p>после сокращения штата меньшее число менеджеров управляет б<emphasis>о</emphasis>льшим числом сотрудников с б<emphasis>о</emphasis>льшим культурным разнообразием и б<emphasis>о</emphasis>льшей географической удаленностью, но с меньшей (или отсутствующей) корпоративной лояльностью. В результате этой оптимизации у «выживших» и у «лишенцев» во многих случаях возникло ощущение потери смысла, составлявшего основу существования организации<a l:href="#n_156" type="note">[156]</a>.</p>
    </cite>
    <p>В 1995 году в результате разочарований, связанных с движением за реинжиниринг бизнес-процессов, сложилась атмосфера, которая показалась мне вполне подходящей для переключения внимания на проблему создания смыслов. В нашем докладе содержалось много примеров смыслообразующих инноваций, которые находились в процессе разработки и казались весьма перспективными. Когда в 2019 году мы вспомнили об этих инновациях, большинство из них оказались прикрыты. Поиски смыслов — процесс непрерывный, но успешные в долгосрочном плане попытки на этом пути встречаются редко.</p>
    <p>Главный вопрос исследования, на который стремится получить ответ команда Гарвардской школы богословия, следующий:</p>
    <cite>
     <p>Как вернуть в современную жизнь древнюю мудрость, освободив ее от строгих рамок прошлого?</p>
    </cite>
    <p>В хорошо написанном, обстоятельном и доступном докладе, который исследователи озаглавили How We Gather («Как нам объединиться»), описан широкий круг актуальных духовных практик, не представляющих собой элемент какой-либо институциональной религии. Они выделили шесть основных смыслообразующих тем, которые оказались общими для широкого спектра практик.</p>
    <p>• <strong>Сообщество (община)</strong>: признание и укрепление ценности тесных взаимоотношений, сосредоточенных на предоставлении услуг другим людям. Сейчас особенно популярными становятся сообщества, которые фокусируются на развитии физической культуры и поддержании здорового образа жизни. Создание новых сообществ часто оказывается более эффективным, чем присоединение к уже существующим. В будущем сообщества постепенно будут принимать все более виртуальную форму, однако чем больше мы погружаемся в виртуальную среду, тем больше ценим опыт личного общения<a l:href="#n_157" type="note">[157]</a>.</p>
    <p>• <strong>Личная трансформация</strong>: осознанные и целенаправленные усилия для развития собственного тела, умственных способностей и духовного начала. Укрепление физического состояния и здоровья — сильный мотивирующий фактор, и люди готовы платить за этот опыт. Появление дешевых датчиков для мониторинга физиологических параметров поможет сделать выбор в пользу здорового образа жизни.</p>
    <p>• <strong>Социальная трансформация</strong>: стремление к справедливости и красоте в окружающем мире с помощью создания сетей для благих дел. Грозные социальные проблемы сегодняшнего дня — в частности, разрыв в доходах и глобальное изменение климата — особенно мощные мотиваторы. Глобальная взаимосвязанность сделает процесс социальной трансформации во всех регионах мира более вероятным.</p>
    <p>• <strong>Поиск цели</strong>: ясное представление о жизненной цели, четкое формулирование цели и деятельность, направленная на ее достижение. Здесь ключевая переменная — надежда.</p>
    <p>• <strong>Креативность</strong>: предоставление времени и места для стимулирования творческого воображения и игрового взаимодействия. Гейминг будет приобретать все большую популярность по мере роста доступности и надежности цифровых интерфейсов.</p>
    <p>• <strong>Подотчетность</strong>: ответственность, налагаемая на себя и других, за работу, направленную на достижение поставленных целей. Системы мониторинга и сенсорные системы облегчат задачу учета транзакций и обмена информацией, в том числе при отсутствии центрального органа контроля.</p>
    <empty-line/>
    <p>Ритуалы и практики духовной жизни явно меняются, но направление этих изменений пока не совсем очевидно. Новые формы опыта трудно категоризировать. В то время как привычки — это действия, воспроизводимые автоматически и неосознанно, ритуалы носят итеративный, но осознанный характер и представляют собой сжатый смысловой код, повторение которого усиливает смысл действия. Например, мы с женой говорим друг другу «я люблю тебя» по крайней мере несколько раз за день. Зачем мы повторяем эти слова снова и снова изо дня в день, хотя уже произносили их несколько раз и вчера, и позавчера?</p>
    <subtitle>ИНФОРМАЦИЯ И СМЫСЛ — НЕ ОДНО И ТО ЖЕ</subtitle>
    <p>Роберт Белла, специалист по сравнительной социологии религиозных верований, объясняет свойственную человеку потребность в многократном повторении смыслов тем, что таким образом поддерживается постоянная живая связь между людьми. Он говорит, что подобного рода ритуальные привычки становятся еще более важными в мире, где нам нередко доступны большие объемы информации в ущерб смыслу:</p>
    <cite>
     <p>Смысл зависит от сжатого кода. Возможно, мы начнем понимать, что несмотря на частое употребление слова, его смысл не всегда столь же актуален для нас в данный момент, как сама информация. В конце концов, смысл слова не сообщает нам ничего нового, это всего лишь повторение одного и того же, хотя, если вникнуть глубже, окажется, что оно приобретает новый смысл. Смысл имеет итеративный характер, а не кумулятивный, &lt;…&gt; запрос был не на получение информации, а на подтверждение смысла<a l:href="#n_158" type="note">[158]</a>.</p>
    </cite>
    <p>В этой статье Белла рассказывает историю одного из своих аспирантов, пастора в городской общине в Калифорнии, которого попросили прийти к умирающей женщине, находившейся в коме. После разговора с дочерью этой женщины пастор предложил пройти в комнату, где лежала умирающая, и помолиться. Дочь не соглашалась допустить пастора к матери, поскольку та была в коме уже довольно длительное время, но он настоял на своем. Пастор начал с молитвы «Отче наш», и на словах «Отче наш, сущий на небесах» умирающая женщина вышла из комы и присоединилась к его молитве. После комы она оставалась в сознании еще несколько дней и, прежде чем окончательно покинуть этот мир, успела обсудить с дочерью серьезные вопросы.</p>
    <p>Из этой истории Белла сделал следующий вывод: «Здесь дело было не в информации, а в воспроизведении и подтверждении смысла». Смысловые коды вроде молитвы «Отче наш» или фразы «Я люблю тебя» воплощают в себе смысл в активной форме, чтобы мы могли продолжать историю, в которой играем ту или иную роль. В основе своей история может быть одинаковой и для ребенка, и для пожилого человека, но по мере нашего взросления и старения она с каждой итерацией обрастает новыми смыслами и таким образом продолжает жить и приобретает все большую значимость.</p>
    <p>Проблема, которая стоит перед нами сегодня (а статья Беллы была написана в 2001 году), заключается в том, что многие из старых смысловых кодов уже не несут прежней смысловой нагрузки с точки зрения многих, если не большинства, людей. Безусловно, сейчас наши истории о смыслах претерпевают процесс дробления на составные части и переложения на новый лад. Многие из старых историй уже потеряли остроту и актуальность, которые были им присущи в прежние времена.</p>
    <p>В многоплановом мире осмысленные повторяющиеся привычки будут иметь важнейшее значение для сохранения жизненности наших наполненных смыслами историй. Как могут новые цифровые инструменты и сети помочь сохранить жизненность и привлекательность старых историй о смыслах? Самым очевидным вариантом представляется виртуальная церковь, и сегодня уже есть сигналы потенциальной реализации этой возможности. Но меня больше интересуют способы внедрения гейминга в пространство смыслообразования. Я не знаю, как это должно выглядеть, но некоторые намеки на эти процессы я уже замечаю.</p>
    <p>Гарвардская команда ученых изучает попытки возродить древние способы смыслообразования и разделяет наблюдаемые тенденции на (1) стремление к причастности, чтобы уменьшить разобщенность и помочь людям наладить общение друг с другом, и на (2) стремление к становлению, чтобы восполнить образовавшийся у многих людей вакуум смысла и помочь ответить на главные вопросы человечества, например «кто я?», «зачем я здесь?». Чтобы понять заложенный в них смысл, необходимо использовать мышление полного спектра.</p>
    <p>Несмотря на колоссальный объем доступной информации, люди все равно продолжают заниматься поисками смыслов, и даже, может быть, более настойчиво, чем раньше. Ритуалы и привычки могут служить сжатым смысловым кодом, но только если истории, наполненные смыслом, живут в памяти верующих. В мире, разрываемом общей неопределенностью, уверенность хотя бы в чем-то — в чем угодно — может показаться облегчением. Уверенность дает силу и власть, но одновременно побуждает к злоупотреблению силой, к насилию.</p>
    <p>Культура сексуальных злоупотреблений в католической церкви, например, явно связана как с верой, так и с властью. В глазах многих верующих Бог — высшая власть. Тех, кто претендует на особые отношения с Богом или кого так воспринимают верующие, иногда наделяют необычайно широкими полномочиями. Сексуальные злоупотребления могут быть побочным и весьма прискорбным эффектом подобного положения дел.</p>
    <p>Учась в Школе богословия, я познакомился с понятием пастырской психологии, сочетающей психологию и теологию. Сначала оно меня сильно заинтриговало, но потом, когда я разглядел тонкий баланс сил, где психолог требует дополнительного права на действия на чужой территории, намекая на нечто вроде божьей благодати, мой энтузиазм поубавился. Хотя я видел потенциальные выгоды объединения психологии и религии, можно было разглядеть и маячившие в отдалении угрозы. Психология и сама по себе производит достаточно внушительный эффект, но церковная психология — это, по-моему, уже слишком. Я отошел от церкви, несмотря на то что получил ученую степень, необходимую для посвящения в духовный сан. Я чувствовал внутреннюю потребность в расширении спектра своих научных изысканий, и мне казалось, что церковь устанавливает слишком жесткие ограничения.</p>
    <p>Симбиоз человека и машины может придать дополнительное измерение процессу создания смыслов. Каким образом гибриды машин и людей смогут нарабатывать новый опыт смыслообразования?</p>
    <p>Всем нам приходится искать смысл жизни для себя, и порой с возрастом делать это становится все труднее. Чип Конли, инноватор в сфере индустрии гостеприимства, который сейчас занимается вовлечением в активную деятельность возрастных сотрудников компаний и о котором я рассказывал в <a l:href="#KONLI">главе 10</a>, признается, что до 50 лет скрывал седину. Потом он отрастил седую бороду, как у Хемингуэя. Встретив старую подругу, он спросил ее: «Борода, наверное, меня старит?» Она ответила: «Нет, дорогой, она делает тебя похожим на мудреца».</p>
    <p>Возраст выдает нам лицензию на игру в мудрых наставников, и игра делается все более серьезной, по мере того как мы становимся старше. Мудрость, приобретенная с годами, — это то, что мы можем предложить, взаимодействуя с другими поколениями. Цифровые аборигены с рождения находятся в цифровой среде, но возраст и опыт дают цифровым иммигрантам (то есть всем, кто к началу 2020-х старше 25 лет) иное и, возможно, более ценное понимание того, что действительно важно.</p>
    <subtitle>МОЙ ПРОГНОЗ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ СМЫСЛА И КАЧЕСТВА ЖИЗНИ</subtitle>
    <p>Ларри Смарр знает, как работает его организм, лучше, наверное, чем кто-либо другой на Земле. Он яркий представитель «движения к самопознанию через сбор данных о себе с помощью технологий». Это движение зародилось в Кремниевой долине в начале 1990-х и ускорило распространение носимых физиологических датчиков, которые мониторят количество сделанных шагов и функции организма, помогая придерживаться здорового образа жизни. Ларри ставит перед собой цель — добиться, чтобы каждый человек стал CEO, управляющим собственным организмом<a l:href="#n_159" type="note">[159]</a>.</p>
    <p>Сейчас Ларри Смарр — очень необычный человек, который старается понять, как функционирует его организм и как им управлять с помощью высокоспециализированных компьютерных ресурсов. Через десять лет обычным людям тоже будут доступны подобные ресурсы для обеспечения здоровья и качества жизни. Информационные технологии позволят расширить и усилить способности человека, а не только автоматизировать выполнение рутинных задач. А одной из функций HR-подразделений станет поддержание здоровья и благополучия персонала. Ларри Смарр на своем примере показывает наши перспективы, когда все мы будем иметь новые, более широкие и полные представления о собственном организме и о том, как вести здоровый образ жизни и принимать более здравые решения.</p>
    <p>Около десяти лет назад я помогал компании Humana создать совет по инновациям для исследования перспектив здравоохранения и повышения качества жизни. В рамках этого проекта Институт будущего в сотрудничестве с компанией Humana и Институтом Гэллапа разработал карту основных составляющих здоровья и качества жизни на десятилетнюю перспективу. Слишком часто «забота о здоровье» в США на самом деле означает «заботу о больном» — мы не уделяем достаточно времени развитию всех аспектов здравоохранения и качества жизни. Я убежден, что процесс смыслообразования предполагает активную вовлеченность во все эти аспекты качества и уровня жизни:</p>
    <p>• физическое состояние;</p>
    <p>• осознанная забота о здоровье;</p>
    <p>• межличностные отношения;</p>
    <p>• социальный аспект;</p>
    <p>• финансовый аспект;</p>
    <p>• аспект, связанный с работой;</p>
    <p>• духовный аспект<a l:href="#n_160" type="note">[160]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <p>В книге «Новые навыки лидера» я опирался на эту модель обеспечения качества жизни, составляя прогноз, как в будущем самые прогрессивные лидеры будут организовывать заботу о своем здоровье и качестве жизни, пытаясь заглянуть на десять лет вперед. Каждая комбинация из лидерских качеств и навыков вписывается в более широкий спектр смыслообразования. Я убежден, что в следующем десятилетии смысл жизни станет неразрывно связан с физическим и ментальным здоровьем и качеством жизни. Для новых спектров смысла жизни будут особенно важны четыре составляющие ее качества, о которых пойдет речь ниже.</p>
    <p><strong>Установка на бодихакинг будет связана со смыслообразованием. </strong>Непрерывный внешний и внутренний мониторинг работы нашего организма поможет нам принимать более разумные решения относительно образа жизни. Физическое здоровье составляет основу смыслообразования. Если мы физически не здоровы, гораздо сложнее найти смысл в чем бы то ни было.</p>
    <p>Когда я учился в Школе богословия, новым трендом в Калифорнии была «биологическая обратная связь», которую использовали в медитации и которую сейчас мы бы назвали осознанностью. Реальная задача биологической обратной связи состоит в том, чтобы понять, какая модель образа жизни больше подходит для нас. Если кто-то еще будет отслеживать наше состояние, это только поможет.</p>
    <p>В следующем десятилетии датчики станут очень дешевыми, миниатюрными и в высшей степени взаимосвязанными. Будет постоянно увеличиваться доля датчиков, имплантированных в наше тело. Забота о здоровье станет осуществляться не только извне внутрь, но и изнутри вовне. Уже сейчас во время моих лекций половина слушателей носят физиологические датчики того или иного рода, которые помогают им оценивать свою физическую форму и принимать решения в пользу здорового образа жизни. Через десять лет каждый, кто захочет, сможет носить такой датчик, а у половины из нас в тело будет имплантирован тот или иной физиологический датчик. Все мы станем отчасти киборгами.</p>
    <p><strong>Познание собственного мозга облегчит понимание процесса смыслообразования.</strong> В следующем десятилетии нейронаука выйдет на практический уровень. По мере накопления знаний о том, как работает наш мозг и что такое интеллект, мы сможем лучше разбираться в процессах извлечения смыслов. Наш мозг любит втискивать новые идеи в старые, привычные схемы. Понимание основ нейронауки и умение пользоваться инструментами и сетями следующего поколения помогут научить его новым приемам и навыкам мышления полного спектра.</p>
    <p>Как показало недавнее исследование метода сторителлинга с точки зрения нейронауки, наш мозг изначально настроен на истории. Если он не имеет возможности их слушать, то начинает придумывать их сам<a l:href="#n_161" type="note">[161]</a>. Разрабатываемые сейчас инструменты мышления полного спектра должны учитывать эту врожденную потребность в историях при классификации и оценке источников информации и их смешении. Истории обязательно нужно рассказывать, но они должны быть включены в истории людей, которые получают информацию из достоверных источников.</p>
    <p><strong>Будучи лидером, вы должны не только действовать в строгих рамках своих профессиональных обязанностей, но и захватывать сопредельные компетенции. </strong>Традиционно считалось, что лидер должен быть непререкаемым авторитетом в сфере своих профессиональных обязанностей. Однако через десять лет пограничные зоны компетенций будут иметь более важное значение, чем осуществление руководства из центра. Для выполнения любой задачи потребуется целый набор разных навыков и ресурсов, которые выходят за рамки традиционных должностных функций.</p>
    <p>По мере движения от категориального мышления к мышлению полного спектра нам придется наводить мосты между категориями и мыслить, преодолевая границы разных категорий. Лидерам потребуются такие разные качества, как сила и смирение. Они должны со всей ясностью видеть процессы, происходящие в их организации и в окружающем мире.</p>
    <p><strong>Лидеры должны сеять и взращивать надежды. </strong>Это особенно актуально для молодых людей, которые работают с разными поколениями. Молодые люди, которые начали взрослеть в 2010 году и позже (этот год я считаю переломным), — первые истинные цифровые аборигены. И чем они моложе, тем сильнее будет эффект. Я с большим оптимизмом смотрю на эту молодежь, но только если у них будет надежда. Окрыленные надеждой на развитие своих способностей и процветание в будущем, они смогут служить источником вдохновения для других. Если у них не будет надежды, они либо поддадутся депрессивным настроениям, либо станут опасными.</p>
    <p>Вера может внушить ощущение силы и власти. В распределенном мире без единого центра управления и контроля влияние веры будет распределяться на разных уровнях. Отдельные люди станут ощущать веру внутри себя, организации. Благодаря вере они будут расти и развиваться, она может оказывать влияние на существование разных обществ. В мире, где все, что может быть распределено, неизбежно будет распределено, многие люди станут испытывать потребность в чувстве уверенности и определенности, и всегда найдется тот, кто пообещает дать людям уверенность, — обычно это религиозный или политический лидер, но эта уверенность будет ложной. Нужно ожидать развития таких процессов, как изменения в структуре власти, борьба за власть и политические игры, сконцентрированные на смыслообразовании и использовании обещания привнести смысл в хаос окружающего мира в качестве мотиватора.</p>
    <p>Мы все вовлечены в опасную игру надежды.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p id="zak">Заключение. Мышление полного спектра в интересах неотвратимого будущего. Что можно сделать уже сейчас?</p>
   </title>
   <p>Мышление полного спектра — это надежный способ представить картину будущего, понять вызовы будущего и постараться сделать его лучше. Будущее в итоге накажет за категориальное мышление, даже если этот подход дает иллюзию успеха в краткосрочной перспективе. Поспешное, непродуманное категориальное мышление, столь широко распространенное в наши дни, в будущем станет вызывать недоумение.</p>
   <p>Новые инструменты, сети и следующее поколение лидеров значительно облегчат практическое применение ответственного мышления полного спектра. Пионеры этого стиля мышления получат конкурентные преимущества, поскольку позже оно потребуется каждому.</p>
   <p>Эта книга объясняет, почему мышление полного спектра будет необходимо для достижения успеха и процветания. Я надеюсь, что это предвидение разбудит вашу интуицию и подтолкнет к действию, независимо от того, согласны вы с моим прогнозом или нет. Чтобы не запутаться в процессе перехода от предвидения к интуиции и далее к действию, давайте вспомним мое определение мышления полного спектра:</p>
   <cite>
    <p>Мышление полного спектра — способность искать и находить закономерности и взаимосвязи в широком диапазоне возможностей: за очерченными пределами или, может быть, даже вне каких-либо рамок и категорий, избегая ложной самоуверенности и категоричности суждений.</p>
   </cite>
   <p>В этом, последнем, разделе я хочу сосредоточиться на том, что мы можем сделать уже сейчас. Я привел здесь убедительные доводы в пользу развития мышления полного спектра. Так что же можно сделать, чтобы больше узнать об этом стиле мышления, рассказать о нем другим и усовершенствовать свои навыки? Каждая из трех частей книги предлагает конкретные возможности для активных действий.</p>
   <subtitle>ПРОШЛОЕ НЕ МОЖЕТ ПРОДОЛЖАТЬСЯ БЕСКОНЕЧНО. ЧТО МОЖНО СДЕЛАТЬ УЖЕ СЕЙЧАС?</subtitle>
   <p><strong>Не откладывая решения задачи, выявите сигналы, говорящие о применении мышления полного спектра в вашей организации, и составьте базу данных этих сигналов и тех, кто обладает таким стилем мышления</strong>. Любыми доступными способами поощряйте и повышайте уровень понимания новой практики. Старайтесь искать и находить признаки будущего, которые хотя и распределены неравномерно, но уже присутствуют в вашем окружении. Наверняка рядом с вами обнаружится по крайней мере несколько человек, владеющих навыками мышления полного спектра. Наверняка существуют инструменты, которые помогут людям вырваться за рамки узких мыслительных категорий. Находите эти первые проявления нового образа мышления, поощряйте людей за них и используйте эти первые проявления в качестве основы для дальнейшего развития своей организации.</p>
   <p>Сигналы — это те неравномерно распределенные приметы будущего, которые имел в виду Уильям Гибсон в своем знаменитом высказывании: «Будущее уже наступило. Просто оно еще неравномерно распределено»<a l:href="#n_162" type="note">[162]</a>. Сигналы служат свидетельством того, что прогноз на будущее или сценарный прогноз правдоподобны и демонстрируют по меньшей мере некоторые признаки своей жизненности. Привычка искать сигналы помогает людям внимательно всматриваться в свое нынешнее окружение и выявлять потенциальные семена завтрашних изменений и потрясений.</p>
   <p>Сигнал — недавно сделанная небольшая или локальная инновация — новый продукт, услуга, поведение, инициатива, стратегия, один из результатов обработки данных или технология, — которая обладает потенциалом масштабировать последствия и изменить положение других организаций, людей или рынки. Сигналы — это конкретные события или инновации, происходящие на наших глазах и способные изменить направление нашей жизни и деятельности. Сигналы помогают уловить зарождающиеся новые явления раньше, чем традиционные методы социологии.</p>
   <p>Крупномасштабные тенденции или сферы технологий, например искусственный интеллект, автоматизацию, беспилотные автомобили или машинное обучение, нельзя считать сигналами. Равно как и прогноз, описывающий общую картину будущего.</p>
   <p>В Институте будущего для выявления сигналов и распространения информации о них используется стандартный шаблон, который показан на рис. 12.1.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#_3.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><sup>©2019 Institute for the Future. All rights reserved</sup></p>
   <p><sup><strong>Рисунок 12.1.</strong> Стандартный шаблон Института будущего для описания сигналов</sup></p>
   <empty-line/>
   <p>Для начала придумайте название для сигнала. Оно должно быть содержательным и убедительным, достаточно нестандартным, с изюминкой, чтобы привлечь к себе внимание. Следующий шаг — сформулировать, что это за сигнал, в чем он выражается. Формулировка должна быть краткой и четкой, содержать достаточно информации, чтобы совершенно посторонний человек понял общую концепцию вашего сигнала. В разделе «Что из этого следует» вы увязываете сигнал с прогнозом. Как выявленный вами сигнал показывает приметы наступающего будущего? Какие новые связи и закономерности в понимании будущего можно увидеть в результате выявления этого сигнала? В конце включите в вашу презентацию соответствующее изображение или видео и не забудьте указать источник, где вы обнаружили этот сигнал, даже если это был всего лишь разговор с коллегой или с собственными детьми.</p>
   <p>Вот несколько основных эмпирических правил, которые используются в Институте будущего для совершенствования процесса отслеживания сигналов.</p>
   <p>• Хороший сигнал не определяется вероятностью его коммерческого успеха. Многие хорошие сигналы оказываются неудачными, но их провал часто позволяет определить направление будущего развития.</p>
   <p>• Цель сигнала — помочь обнаружить возникающие новые мотивации, модели поведения или структуры, которые получат развитие в будущем.</p>
   <p>• Для овладения умением выявлять сигналы и создавать убедительную базу сигналов требуются время и практика.</p>
   <p>• Хороший сигнал должен быть конкретным, актуальным, убедительным и ярким, провокативным.</p>
   <p>• Хороший сигнал обладает потенциалом побуждать к обсуждению, изменять существующее мировосприятие, распространяться мгновенно, как вирус, и подвергать сомнению традиционные авторитеты.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Ищите примеры в своем мире узкого категориального мышления или наклеивания ярлыков, которые ограничивают возможности для перемен и развития.</strong> Разумеется, бывают случаи, когда ваша организация или коллеги выносят слишком поспешные суждения или навешивают те или иные ярлыки, понимая их слишком узко. Публично разоблачайте ограниченность категориального мышления в своей организации, в своей отрасли экономики. Выявляйте случаи категориального мышления и по возможности вносите коррективы или, по крайней мере, указывайте на ограниченность этого стиля мышления.</p>
   <p><strong>Если вы хотите освободить людей от привычки к категориальному мышлению, помните, что важную роль в этом играет соответствующая установка</strong>. Когда эпоха телеконференций только начиналась, я работал с компанией P&amp;G, и мы собирались провести пробную видеоконференцию в Цинциннати. Нам надо было установить связь между двумя локациями P&amp;G, одна из которых находилась в северной части города, а другая — в центре. Мы обратились к провайдерам, предоставляющим услуги по организации видеоконференций, чтобы выяснить, сколько будет стоить оборудование двух помещений для проведения подобного мероприятия. Цена повергла нас в шок. Однако у одного из сотрудников P&amp;G возникла гениальная идея. Он обратился в рекламное агентство компании и попросил создать декорацию для телевизионного рекламного ролика, которая бы выглядела как зал для видеоконференции, где они могли бы снять рекламный ролик. Цена этого варианта оказалась во много раз меньше той, что запросил провайдер видеоконференций, и вполне приемлемой для нас. Установка — важная вещь. Если вы застряли в тисках категориального мышления, нужен какой-либо толчок, чтобы вырваться оттуда.</p>
   <p><strong>Поддерживайте и поощряйте применение мышления полного спектра на всех уровнях обучения</strong>. Мышление полного спектра позволит людям лучше подготовиться к будущему, лучше понять открывающиеся перед ними новые возможности и новые угрозы. Мышление полного спектра позволит нам создать более привлекательное будущее с помощью таких инструментов, как программы профессионального обучения и подготовки руководящих кадров для корпораций, некоммерческих организаций, государственных органов и армии.</p>
   <p>Вашей целью должно стать совершенствование образа мышления людей. Поддерживайте использование новых фильтров ясности, чтобы облегчить переход к нестандартному мышлению за рамками устаревших категорий. Сотрудничайте с местными начальными школами, старшей школой, с программами, развивающими наставничество, с колледжами и университетами. Подчеркну еще раз: мышление полного спектра уже распространяется, но его необходимо пропагандировать, поддерживать и масштабировать. И не забывайте, что игровая среда станет самым мощным обучающим средством в истории цивилизации. Использование видеоигр — прекрасный способ тренировки мышления полного спектра.</p>
   <p><strong>Внедряйте модель «настоящее, далекое будущее, ближайшее будущее» в свою стратегию и инновационные процессы.</strong> Если думать о будущем с оглядкой на прошлое, проще увидеть полный спектр возможностей. Настоящее забито информационным шумом, оно слишком беспокойное, а искушение искать решения в прошлом слишком сильно. Большинство организаций и лидеров мыслят в категориях модели «настоящее, ближайшее будущее, далекое будущее», и проблемы отдаленного будущего их не слишком беспокоят. Те, кто практикует мышление полного спектра, должны мыслить в ином порядке — сначала настоящее, потом отдаленное будущее, а затем уже ближайшее будущее. Многие организации, с которыми я работаю, используют нечто подобное модели «настоящее, ближайшее будущее, далекое будущее» в качестве рамочной основы для разработки своей стратегии. Другие используют аналогичные модели типа горизонтов планирования: «горизонт-1, горизонт-2, горизонт-3». Мышление, ориентированное на будущее, но с оглядкой на прошлое, — простое, однако действенное средство для изменения порядка видения своих задач.</p>
   <p>Вы все равно должны тратить большую часть времени на организацию работы в своем бизнесе в данный момент. Эту часть планирования многие компании относят к горизонту-1, поскольку именно в настоящем вы ведете свой бизнес, зарабатываете деньги и стараетесь делать все возможное, чтобы выполнить свою миссию. Но, поскольку на самом деле легче увидеть, куда идет дело, если думать на десять или больше лет вперед, гораздо разумнее взять на вооружение другой подход — модель «настоящее, далекое будущее, ближайшее будущее», — чем медленно, шаг за шагом, двигаться вперед, отталкиваясь от настоящего.</p>
   <p>Меня часто спрашивают, как мне удается составлять настолько точный прогноз на десятилетний период, если большинство людей не загадывают дальше одного-двух лет. Мой ответ: прогнозировать будущее на десять лет вперед обычно легче, чем на один-два года. Представление о будущем с оглядкой на прошлое получается более ясным и точным, чем представление о будущем с опорой на настоящее. И в таком случае почему бы не прогнозировать будущее с помощью ретроспекции?</p>
   <p>Шотландский футуролог и бывший президент Института будущего Йен Моррисон в своей книге The Second Curve («Вторая кривая»)<a l:href="#n_163" type="note">[163]</a> предложил концепцию двух (S-образных) кривых.</p>
   <p>Как показано на рисунке 12.2, это простая, но убедительная модель, используя которую компания может оценить эффективность назревших, тщательно обдуманных постепенных (и порой крайне прибыльных) инноваций в виде «первой кривой» в сравнении с эффективностью гипотетических революционных инноваций — «второй кривой».</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_012.jpg"/>
   <p><sup>© 2019 Institute for the Future. All rights reserved</sup></p>
   <p><sup><strong>Рисунок 12.2.</strong> Концепция двух кривых</sup></p>
   <empty-line/>
   <p>Концепция двух кривых служит инструментом для понимания двух видов типичных стратегических ошибок, типичных для тех, кто черпает вдохновение из предвидения. Первая ошибка — слишком поспешный рывок, который ставит под удар стабильность и все еще хорошо работающие активы. Вторая ошибка заключается в недооценке скорости изменений, которая ведет к застреванию на первой кривой — отрезке, где идет понижение. Подъем по второй кривой способствует установлению баланса.</p>
   <p>Чтобы сделать анализ двух кривых, для начала сформулируйте программное заявление о направлении развития «от → к» (рисунок 12.3). Это заявление поможет вам выявить, какие намечаются изменения и какие действия нужно предпринять, чтобы преуспевать в будущем.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_013.jpg"/>
   <p><sup>© 2019 Institute for the Future. All rights reserved</sup></p>
   <p><sup><strong>Рисунок 12.3.</strong> Шаблон, разработанный в Институте будущего, помогает людям применить концепцию двух кривых к своим жизненным ситуациям</sup></p>
   <empty-line/>
   <p>В верхней части первой кривой вы выстраиваете предположения, практики и исторические стратегии, которые поддерживают текущее положение дел. В нижней части второй кривой вы выстраиваете сегодняшние инновации и инициативы, внутренние или внешние сигналы, свидетельствующие о грядущих переменах. Затем заполните возвышающуюся часть второй кривой стратегиями, с помощью которых вашей организации удастся повысить свою способность функционировать в трансформационном будущем, подрывающем привычные устои.</p>
   <p>В нижней части первой кривой отметьте остаточные активы. Это текущие активы, которые, может быть, и не сохраняют свою полную стоимость, но могут быть повторно использованы и перенацелены на что-то новое и интересное.</p>
   <p>Наконец, проведите мозговой штурм для разработки стратегии, которую можно использовать для успешного перехода с первой на вторую кривую. На рисунке 12.3 представлена схема, с помощью которой можно провести собственный анализ двух кривых<a l:href="#n_164" type="note">[164]</a>.</p>
   <subtitle>НОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ, СЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ЛЮДИ В КОНТЕКСТЕ МЫШЛЕНИЯ ПОЛНОГО СПЕКТРА. ЧТО МОЖНО СДЕЛАТЬ УЖЕ СЕЙЧАС?</subtitle>
   <p>Экспериментируйте с целым спектром фильтров ясности, используя их в разных целях. Фильтры ясности обеспечивают надежную систему отсеивания избыточной информации, которая обрушивается на нас со всех сторон. Токсичная ложная информация и дезинформация, которую теперь называют фейковыми новостями, еще больше усугубляют этот переизбыток, даже если вы допускаете, что источник информации имел благие намерения, хотя это маловероятно. И это касается большинства, если не всех источников.</p>
   <p>Очевидные направления применения — фильтрация информации с точки зрения контента, маркетинга или пользовательской информации. Какая информация вам нужна для ведения бизнеса? Какая информация самая значимая и насколько важно, чтобы она была точной и достоверной?</p>
   <p>Менее очевидное применение касается таких функций, как реклама. Традиционная рекламная индустрия уже мертва, но многие компании все еще пытаются действовать по старинке. Истинные цифровые аборигены грозят прикончить ее окончательно. Молодежь знает очень продвинутые способы использования фильтров ясности. Им нельзя просто навязать тот или иной продукт, и не стоит называть их пассивными потребителями. Производители рекламы должны научиться с ними взаимодействовать и предоставлять выгодные предложения, а не просто впаривать продукт. В следующем десятилетии будет принято более широкое представление об идентичности человека, и компаниям придется научиться понимать потребности людей и взаимодействовать с ними, не нарушая их частную жизнь.</p>
   <p>Подумайте, как можно использовать фильтры ясности в рекламной индустрии следующего поколения. Вместо того чтобы просто навязывать продукты, рекламщики должны поддерживать контакт с людьми, которые их покупают, и делать выгодные предложения, обеспечивая соответствие продуктов нуждам клиентов. Фильтры ясности дадут возможность рекламщикам находить наиболее выгодных клиентов, а потенциальным клиентам — лучших поставщиков. В этом мире фильтры ясности помогут создать благоприятные условия для перехода от продуктов к услугам, подпискам, клиентскому опыту, впечатлениям и личным или организационным трансформациям.</p>
   <p><strong>Экспериментируйте с блокчейном и другими формами распределенных информационных технологий</strong>. Каждая организация должна иметь стратегию использования распределенных информационных технологий, и технология блокчейна — удачная отправная точка для этого. В мире, где любую транзакцию, проводимую через электронную сеть поставок, можно отследить, бренды будут постоянно переживать процессы разделения (анбандлинга) и объединения пакетов сервисов для создания собственных экосистем (ребандлинга), чтобы удовлетворить динамичный рыночный спрос.</p>
   <p>По мере более широкого использования криптовалют новые виды токенов<a l:href="#n_165" type="note">[165]</a> будут перетасовывать рынки и, возможно, общество в целом, особенно в регионах с политической нестабильностью. Внедрение смарт-контрактов изменит саму природу бизнеса. Благодаря блокчейну получат практическое применение инфраструктуры на основе краудсорсинга, несмотря на то что технология блокчейна еще далека от всеобщего одобрения. Тем не менее это большой шаг в направлении использования распределенных информационных технологий. В ближайшем десятилетии даже неудачи в его применении будут в высшей степени поучительными.</p>
   <p>Смарт-контракты станут обеспечивать деятельность компаний, охватывая все более широкий спектр деловой активности, и это приведет к появлению новых юридических практик, новых законов и новых видов преступности. Наконец, люди смогут создавать собственные смарт-онлайн-образы в зашифрованном виде, которые защищают реальных пользователей социальной сети, скрывающихся за созданным образом<a l:href="#n_166" type="note">[166]</a>.</p>
   <p>Мои коллеги Джейн Макгонигал и Сэм Вули работали с филантропической инвестиционной компанией Omidyar Network, помогая ей создать этическую операционную систему, известную теперь под названием Ethical OS. Ethical OS — это практическое руководство, предназначенное для того, чтобы помочь разработчикам новых технологий учитывать и предвидеть будущие риски и сценарии заблаговременно, до того как они станут реальностью. Ethical OS (или «как не сожалеть о вещах, которые вы создаете») ориентирована на менеджеров по продукту, инженеров и подобных им специалистов и обрисовывает в общих чертах потенциальные риски и сценарии, с тем чтобы разработчики новых технологий могли более тщательно проверять их на возможность проблем в будущем и понимать, насколько их продукт соответствует требованиям завтрашнего дня. Когда вы экспериментируете с фильтрами ясности, блокчейном или любыми другими инновационными формами информационных технологий, Ethical OS служит хорошей практической основой, для того чтобы ваше рискованное начинание принесло положительные результаты и вам удалось избежать негативных последствий.</p>
   <p>Ethical OS предполагает применение мышления полного спектра в отношении потенциальных эффектов и опровергает традиционное представление о том, что создатели новых технологий — просто пассивные разработчики и не должны беспокоиться о последствиях, которые могут повлечь их изобретения, попав в плохие руки.</p>
   <p>В основе системы ОС три ключевых вопроса.</p>
   <p>1. Как вы планируете подготовиться к тому, что технология, над которой вы сейчас работаете, когда-нибудь может быть использована в неожиданных для вас целях?</p>
   <p>2. На какие новые категории риска необходимо уже сейчас обратить особое внимание?</p>
   <p>3. Какие решения относительно модели дизайна, состава команды или бизнеса смогут обезопасить от будущих рисков пользователей, сообщества, общество в целом и вашу компанию в частности?</p>
   <empty-line/>
   <p>Ethical OS помогает разработчикам успешно пройти три основных этапа: представить будущие риски, определить области, которым может быть причинен социальный ущерб, и привести свою технологию в соответствие с потребностями завтрашнего дня, чтобы избежать потенциально вредных последствий. На первом этапе Ethical OS предлагает разработчикам рассмотреть 14 сценариев — от доставки с помощью дронов до инструментов предиктивного (прогностического) правосудия, которое автоматически выносит приговор о тюремном заключении, опираясь на агрегированные данные. Эти сценарии помогают разработчикам тщательно продумывать потенциальные последствия, вытекающие из проблем, тесно связанных с нынешними технологиями: это добыча и интеллектуальный анализ данных, сохранение конфиденциальности личной информации, алгоритмическая предвзятость и т. д.</p>
   <p>Ethical OS выделяет восемь зон риска, где наиболее вероятны труднопредсказуемые и нежелательные последствия.</p>
   <p>• Рост недоверия, дезинформация и пропаганда.</p>
   <p>• Зависимость и дофаминовая экономика.</p>
   <p>• Экономическое неравенство и неравенство в распределении активов.</p>
   <p>• Машинная этика и алгоритмическая предвзятость.</p>
   <p>• Государственный надзор.</p>
   <p>• Контроль и монетизация данных.</p>
   <p>• Полное доверие и понимание потребностей пользователей.</p>
   <p>• Деятели, возбуждающие ненависть, и преступные элементы.</p>
   <empty-line/>
   <p>Разработчикам рекомендуется тщательно анализировать свой инновационный продукт и определять, в какой зоне риска он может быть наиболее уязвим. После определения зоны риска разработчики представляют мир будущего и место своего продукта в этом мире. Затем переходят на последний этап Ethical OS: пытаются привести свою технологию в соответствие с требованиями завтрашнего дня. Для этого этическая система ОС предлагает шесть стратегий, которые преобразуют благие намерения в реализуемые меры защиты. Эти стратегии и идеи преследуют цель побудить к активным действиям и создать дополнительную инфраструктуру в среде разработчиков инновационных технологий<a l:href="#n_167" type="note">[167]</a>.</p>
   <p>Нанимайте на работу и продвигайте на руководящие посты истинных цифровых аборигенов. Нынешние молодые люди надеются на быстрое продвижение по карьерной лестнице, но организации нередко просто не заточены на то, чтобы предоставлять сотрудникам быстрое повышение уровня ответственности (необязательно в связи с назначением на более высокую должность) и увеличение вознаграждения (необязательно в денежном выражении).</p>
   <p>Цифровые аборигены, многие из которых получили навыки мышления полного спектра с помощью видеоигр, будут иметь конкурентные преимущества над своими старшими коллегами, по мере того как начнут занимать лидирующие позиции в трудовых ресурсах. Остальным же порой будет неловко за свою бездумную категоризацию людей, политики и идей, которая будет совершенно очевидна для истинных цифровых аборигенов.</p>
   <p>Военные делают правильно, обеспечивая быстрое повышение степени ответственности на уровне младшего звена, но многие крупные корпорации все еще придерживаются политики медленного продвижения по службе. В этой области можно прогнозировать угрозу межпоколенческой напряженности, но существуют способы обратить эту проблему в благоприятную возможность и избежать критической ситуации.</p>
   <p>Разработайте межпоколенческую программу наставничества для своего персонала. Межпоколенческое наставничество — одно из наиболее серьезных и при этом простых изменений, которое можно внедрить в вашей организации. В Институте будущего практически каждая исследовательская команда состоит из представителей разных поколений. В последние 15 лет со мной тесно сотрудничал один молодой человек. Я руководствуюсь очень простым критерием отбора людей для совместной работы: человек должен быть непохож на меня, чтобы мне было интересно с ним работать. Эти молодые люди были для меня наставниками в не меньшей — а иногда и в большей — степени, чем я для них.</p>
   <p>Несмотря на то что возраст истинных цифровых аборигенов не так уж велик, важно понимать, что у каждого есть какие-то полезные качества и знания, которые станут ценным вкладом в межпоколенческое взаимодействие. Люди старшего возраста имеют полное право на игру в мудрецов, но мы должны понимать, как играть в эту игру, учитывая новые средства коммуникации, новые правила и новые угрозы.</p>
   <subtitle>РАСШИРЕНИЕ ГОРИЗОНТОВ ВОЗМОЖНОСТЕЙ, НОВЫЕ ТОЧКИ ПРИМЕНЕНИЯ В БУДУЩЕМ. ЧТО МОЖНО СДЕЛАТЬ УЖЕ СЕЙЧАС?</subtitle>
   <p>Разработайте проект по развитию бизнеса, нацеленный на преобразование ваших продуктов в сервисы, подписки, клиентский опыт и впечатления, личную и организационную трансформацию. Идея проста: создайте проектную группу для изучения вопроса, каким образом можно трансформировать нынешние продукты, используя менталитет, ориентированный на получение услуг, клиентского опыта и впечатлений. Выстраивайте свои планы, не ограничиваясь производством продуктов. Особенно не зацикливайтесь на производстве товарных (коммерческих) продуктов, где конкуренция основана только на цене. Подумайте над приведенными ниже вопросами.</p>
   <p>• Какую ценность представляет ваш продукт в глазах клиента (иными словами, чем он им полезен, какую работу он делает для них)?</p>
   <p>• Насколько часто клиенты ощущают потребительскую ценность вашего продукта?</p>
   <p>• Если только малая доля клиентского опыта воспринимается как ценность, каким образом возможность подписки могла бы увеличить эту долю (вспомните историю компании Fender из <a l:href="#Fender">главы 7</a>)?</p>
   <p>• Какие данные, представляющие ценность для клиентов, собирает ваш продукт сегодня и какие он мог бы собрать в будущем?</p>
   <p>• Какой пользовательский опыт и какие впечатления ищут ваши клиенты, помимо того что может им предоставить ваша нынешняя продукция?</p>
   <p>• Присутствуют ли в вашей нынешней бизнес-модели вопросы доверия и как можно его повысить с помощью расширения подписки или сервиса?</p>
   <empty-line/>
   <p>В третьей части нашей книги The Reciprocity Advantage («Выгодное взаимодействие») мы с Карлом Ронном предложили базовую модель и опросник для выявления и анализа возможностей инноваций и роста с помощью широкого круга компаний, предоставляющих услуги, клиентский опыт и впечатления.</p>
   <p>Главное в этой модели следующее. Во-первых, нужно понять ваши преимущества и проанализировать активы, не использующиеся в полной мере. Во-вторых, нужно определиться с партнером, с которым вы могли бы создать новый бизнес, потому что вы не потянете его в одиночку. В-третьих, нужно ответить на вопрос: как организовать большое количество мелкомасштабных экспериментальных проектов, чтобы выявить и изучить новые возможности? Такой подход представляет трудную проблему для многих крупных корпораций, которые часто предпочитают осуществлять небольшое количество крупномасштабных проектов. Наконец, масштабируйте свою деятельность только в том случае, когда новый бизнес покажет устойчивую модель прибыльности в долгосрочном плане. В нашей книге приводится ряд чек-листов Карла Ронна, в основу которых положены те, что он разработал, когда занимал пост руководителя отдела подрывных инноваций в P&amp;G<a l:href="#n_168" type="note">[168]</a>.</p>
   <p>Как перейти к ценообразованию на основе полезности для потребителя, не застревая в исключительно ценовой конкуренции? Как переходить к преимущественной продаже решений или непрерывного клиентского опыта и впечатлений, а не продуктов? Как перейти от прежнего курса на производство популярных продуктов к развитию тесных долгосрочных взаимоотношений с клиентом?</p>
   <p>Любая стратегия развития нового бизнеса только выиграет от составления продуманной дорожной карты, показывающей, каково ваше нынешнее положение и куда вы намереваетесь двигаться. Дорожная карта действий указывает возможные проблемы и препятствия, с которыми вам придется столкнуться, и заставляет рассматривать ваше будущее с точки зрения действий на краткосрочную, среднесрочную и долгосрочную перспективы. Составление такого стратегического плана поможет вам создать общий визуальный план действий, чтобы сделать будущее реальным. Визуальная дорожная карта действий ясно и четко определяет нарратив и план активных действий, направленный на строительство вашего будущего. Мы сочли полезным создать дорожную карту действий, используя стратегию видения будущего через прошлое, чтобы понять, как лучше попасть в желаемое будущее.</p>
   <p>Используя шаблон на рис. 12.4, сначала заполните крайнюю правую колонку, указав цели и элементы будущего, которое вы хотите построить. Это могут быть стратегии, инициативы или полная реорганизация вашего бизнеса, которые должны быть реализованы к определенной дате, чтобы вы смогли подготовиться к будущему.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_014.jpg"/>
   <p><sup>© 2019 Institute for the Future. All rights reserved</sup></p>
   <p><sup><strong>Рисунок 12.4.</strong> Шаблон Института будущего для составления дорожных карт</sup></p>
   <empty-line/>
   <p>Далее устройте мозговой штурм, чтобы определить меры, которые помогут вам, вашей команде или вашей компании быть в первых рядах на пути в будущее. Мы советуем использовать для этого стикеры. Когда вы напишете на них некоторое количество возможных действий, вам нужно будет проанализировать их и сгруппировать. Дорожная карта послужит в качестве своего рода континуума, где вы сможете поделить эти действия на зоны — краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные. Если меры легкоосуществимы, поместите их выше средней линии. Если это трудноосуществимые меры, поместите их ниже средней линии.</p>
   <p>После того как вы распределите предполагаемые действия на схеме, уточните детали, отметив точки принятия необходимых решений, нужные инновации или технологические прорывы, необходимые инвестиции или новые ресурсы, требующиеся для эффективного выполнения желаемого действия.</p>
   <p><strong>Старайтесь фиксировать контрольные точки, или вехи, или другие показатели успеха, когда среднесрочные и долгосрочные действия не очевидны или со временем, вероятно, потребуют уточнения и совершенствования.</strong></p>
   <p>Приведу эмпирические правила, которые мы используем.</p>
   <p>• Для Института будущего типичны десятилетние прогнозы, однако вас такой прогноз может не устроить. В некоторых случаях ваши краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные цели могут формулироваться, например, так: «перед нашим следующим недельным совещанием», «к следующему общему собранию», «ровно через год, в это самое время».</p>
   <p>• Каждый этап дорожной карты должен иметь обрамляющую историю. Полезно написать короткий текст, чтобы оживить дорожную карту.</p>
   <p>• Время от времени возвращайтесь к дорожной карте, чтобы напомнить себе о своих стратегических целях, и дополняйте каждую цель некоторым количеством пунктов, отражающих краткосрочные действия<a l:href="#n_169" type="note">[169]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Экспериментируйте с гибкими, подвижными схемами организационной структуры.</strong> Инструменты виртуальной, смешанной и дополненной реальности существенно облегчают оживление схем организационной структуры. С помощью инструментов смешанной реальности люди смогут проникнуть внутрь организационной диаграммы в виде аватара и перемещаться в ней на разные уровни. Кто с кем связан? Как сдвигаются формальные и неформальные организационные границы? Как должны меняться иерархические структуры, реагируя на изменение приоритетов бизнеса? Схемы организационной структуры не должны быть статичными моментальными снимками — они должны быть похожи на анимационные фильмы, показывающие взаимосвязанность всех элементов организационной структуры.</p>
   <p>Книга Майкла Арены Adaptive Space: How GM and Other Companies Are Positively Disrupting Themselves and Transforming into Agile Organizations («Адаптивное пространство: Как GM и другие компании эффективно взрывают себя изнутри и трансформируются в гибкие и динамичные организации») очень полезна в практическом плане для организаций, пытающихся стать более живыми. Его концепция адаптивного пространства описывает, как General Motors переосмысливает себя, превращаясь в успешную компанию, занимающуюся развитием мобильности как услуги.</p>
   <p>Арена предлагает 4D-модель, с моей точки зрения, исчерпывающую и полезную, которая включает взаимодействие, порождающее новые идеи и открытия, взаимодействие для разработки и дальнейшего развития идей, взаимодействие для продвижения концепций на разных уровнях организации и обеспечения масштабирования, взаимодействие для преодоления негативных эффектов формальной структуры. В центре этих форм взаимодействия стоят люди, помогающие осуществить перемены и реализовать новые возможности и действующие в адаптивном пространстве, — это так называемые брокеры, коннекторы, активизаторы и провокаторы перемен<a l:href="#n_170" type="note">[170]</a>. Гибкая схема организационной структуры может включать все эти четыре измерения.</p>
   <p>Организуйте саммит на тему будущего кадровых подразделений для изучения использования человеко-машинных ресурсов. Рассмотрите возможность переименования HR-подразделений в отделы по управлению человеко-машинными ресурсами — HCR. Если вы создадите убедительное и ясное видение будущего, оно приведет вас именно к такому результату, который вы хотели. Разработайте несколько альтернативных сценариев, описывающих, как должна функционировать эта новая или трансформированная структура за рамками нынешних стереотипных представлений об HR-службах. Во многих организациях функция управления человеческими ресурсами была обесценена. Иногда лучшие люди избегают работать в этих подразделениях. У меня это вызывает сожаление — ведь если подумать: что может быть важнее человеческих ресурсов? В будущем человеческие ресурсы будут дополнены и усовершенствованы с помощью компьютерных ресурсов. Все HR-специалисты должны будут владеть цифровой грамотностью, поскольку цифровые ресурсы станут неотъемлемой частью всех аспектов жизни человека.</p>
   <p>Заглянув на десять лет вперед, мы увидим, что возможности каждого человека будут тем или иным способом расширены и дополнены новыми технологиями, и во многих отношениях эти способы будут иметь весьма драматичные последствия. Перед людьми встанет трудная проблема: найти правильное соотношение в слиянии человеческого и машинного. Снова возвращаемся к тем же вопросам: что станут лучше делать люди? Что будут лучше делать компьютеры? Кто станет это решать? Мне кажется, здесь важную роль должны играть обновленные HR-службы.</p>
   <p>Службы управления персоналом неизбежно уступят дорогу службам управления человеко-машинными ресурсами, как бы мы их ни называли. В настоящий момент управление компьютерными ресурсами отделено от управления человеческими ресурсами. Однако совершенно очевидно, что в перспективе человеко-машинные ресурсы должны объединяться, перемешиваться и дополнять друг друга. Мышление полного спектра будет способствовать слиянию человека и компьютера.</p>
   <p>Пришло время обсудить эту тему на встрече высшего руководства организации. И не забудьте пригласить истинных цифровых аборигенов. А еще лучше — попросите их самих заняться организацией саммита.</p>
   <p>Организуйте тренинг по проблеме многопланового разнообразия для всего персонала. Как я уже писал в <a l:href="#G10">главе 10</a>, разнообразие во всех своих проявлениях коррелирует с инновациями. Хотя вопросы социальной справедливости в плане социокультурного, гендерного и личностного разнообразий пока не решены, однако перспективы инновационного развития — тема для совсем другого разговора. Я убежден, что люди и организации должны продолжать борьбу за социальную справедливость для всех проявлений разнообразия в обществе.</p>
   <p>Сейчас мы можем выдвинуть еще один — отдельный, но дополняющий остальные — аргумент в пользу разнообразия: оно способствует ускорению внедрения инноваций, повышению производительности и развитию организации. Развитие может стать более эффективным мотиватором, чем чувство вины большинства перед меньшинством.</p>
   <p>Организуйте саммит по теме «Смысл работы». Для многих людей работа сама по себе — источник смысла. Особенно верно это утверждение для цифровых аборигенов, которые работают очень много и усердно, если знают, зачем их просят так выкладываться и ради какой цели они это делают. Смыслообразование — мощный мотиватор для представителей всех возрастов и культур, но особенно, мне кажется, для молодежи.</p>
   <p>Налицо очевидная необходимость в установлении баланса между работой и личной жизнью. Лучшая позиция — гибкий подход к работе и возможность выбора, но смысл принятия тех или иных решений должен быть четко увязан с целью.</p>
   <p>Это еще одна назревшая тема для обсуждения на саммите высших руководителей организации, и не забудьте пригласить истинных цифровых аборигенов.</p>
   <subtitle>ЕЩЕ НЕСКОЛЬКО МЫСЛЕЙ НАПОСЛЕДОК</subtitle>
   <p>Порой уверенность берет верх над истиной. Однако чрезмерная убежденность в своих словах нередко порождает неуверенность и неопределенность в долгосрочной перспективе. В будущем людям придется поменять уверенность и комфортность бинарных категорий на мышление полного спектра.</p>
   <p>Мышление полного спектра станет эффективным средством для осмысления и понимания новых возможностей, которое позволяет не использовать устаревшие представления о том, что новый опыт зеркально отражает старые категории, рамки, схемы, ярлыки. Мышление полного спектра поможет избежать бездумного навешивания ярлыков на других людей. Мышление полного спектра станет подкрепленным информационными технологиями противоядием от поляризации мнений и упрощенного мировосприятия.</p>
   <p>Будущее перегрузят разного рода дилеммы — проблемы, которые никуда не уходят и не поддаются решению, тем не менее необходимо будет так или иначе их разруливать, чтобы улучшить положение дел. Даже в таком напряженном, проблемном будущем нам все равно придется принимать решения.</p>
   <p>Необходимость использовать мышление полного спектра станет испытанием для каждого, и, чтобы овладеть им на практике, нам понадобятся наименее рискованные способы. Игровое погружение — лучший способ для тренировки этого стиля мышления, и наши дети лучше подготовлены к этому, чем все остальные. Если вы слишком поспешно или неправильно используете те или иные категории, у вас могут быть неприятности. Если вы потратите слишком много времени на размышления и не сумеете всесторонне оценить ситуацию, вы можете опоздать с принятием решения. Мышление полного спектра активизирует креативную зону между преждевременными и запоздалыми решениями.</p>
   <p>Я хочу всячески способствовать развитию движения за распространение мышления полного спектра и за появление людей, мыслящих в этом ключе. Моя цель — помочь компаниям, должностным лицам и отдельным людям научиться выходить за рамки упрощенных стереотипов, ярлыков, категорий, схем, слотов и т. п. Мышление полного спектра учитывает гораздо больше нюансов, чем категориальное мышление. С помощью нового набора разных инструментов значение мышления в более широком диапазоне будет возрастать в глобальном масштабе.</p>
   <p>Расколотое, хаотичное будущее станет напоминать асимметричное лоскутное одеяло, сшитое из неотложности принятия решений, панических настроений, разного рода дисбалансов и надежды. По мере того как настоящее все больше усложняется, понимание значения мышления полного спектра станет более ясным, а его применение — более актуальным. Используйте категории, когда это совершенно необходимо, но делайте это с большой осторожностью. Повышайте уровень дисциплины и ответственности и развивайте навыки мышления полного спектра.</p>
   <p>Когда я представлял эти идеи группе CEO в сфере здравоохранения, которые участвуют в работе Center for Corporate Innovation (CCI), Джереми Боул, доктор из медицинского центра Mount Sinai, сделал весьма проницательное замечание: «О, вы имеете в виду, что нам придется видеть мир таким, каков он есть на самом деле». Вот так.</p>
   <p>Эта книга — оптимистический прогноз, сделанный во времена, когда все пропитано пессимизмом. Мышление полного спектра покажет, насколько мы все взаимосвязаны, а также и то, насколько мы все друг от друга отличаемся. Перед нами — отдельными людьми, организациями и обществом в целом — стоит трудная задача: найти точки соприкосновения для развития взаимопонимания и взаимодействия в будущем и стремиться к созданию этого позитивного будущего с ясным пониманием нашей цели.</p>
   <p>Многие уверены в своей правоте, но мало кто обладает ясностью мышления и видения будущего. Вы в силах изменить это положение вещей.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Библиография</p>
   </title>
   <p>Abidi, Suhayl, and Manoj Joshi. The VUCA Learner: Future-proof Your Relevance. Los Angeles: SAGE, 2018. Print.</p>
   <p>Alberts, David S., and Richard E. Hayes. The Future of Command and Control: Understanding Command and Control. CCRP, 2006. Print.</p>
   <p>Albright, Madeleine. Fascism: A Warning. New York: HarperCollins, 2018. Print. Allen, Charles. Community Voices: Nourishing Our Community. <a l:href="https://cumberlink.com/">cumberlink.com</a>, March 12, 2019 Issue. Web.</p>
   <p>Alterman, Eric. The Decline of Historical Thinking. The New Yorker, February 4, 2019. Print. Arbinger Institute. The Outward Mindset — Seeing Beyond Ourselves: How to Change Lives &amp; Transform Organizations. Oakland, CA: Berrett-Koehler, 2016. Print.</p>
   <p>Arena, Michael J. Adaptive Space: How GM and Other Companies Are Positively Disrupting Themselves and Transforming into Agile Organizations. New York: McGraw Hill Education, 2018. Print.</p>
   <p>Bailenson, Jeremy. Experience on Demand: What Virtual Reality Is, How It Works, and What It Can Do. New York: W. W. Norton &amp; Company, 2018. Print.</p>
   <p>Bar-Yam, Yaneer, New England Complex Systems Institute. Dynamics of Complex Systems (Studies in Nonlinearity). Boca Raton, FL: CRC Press, 1999. Print. 175.</p>
   <p>Bateson, Gregory. Mind and Nature: A Necessary Unit. New York: E. P. Dutton, 1979. Print.</p>
   <p>Bateson, Nora. Small Arcs of Large Circles: Framing Through Other Patterns. Axminster, UK: Triarchy, 2018. Print.</p>
   <p>Baudrillard, Jean. Simulacra and Simulation. Ann Arbor, MI: University of Michigan Press, 1994. Print.</p>
   <p>Belew, Kathleen. Bring the War Home: The White Power Movement and Paramilitary America. Cambridge, MA: Harvard University Press, 2018. Print.</p>
   <p>Bellah, Robert N. Habit and History. Ethical Perspectives, Issue 8 (2001) 3. Print. Berentain, Stan and Jan. The Berenstain Bears and the Bad Habit. New York: Random House, 1986. Print.</p>
   <p>Berinato, Scott, and Admiral Thad Allen. Interview: You Have to Lead from Everywhere. Harvard Business Review, November 2010. Web. Block, Peter. Stewardship: Choosing Service Over Self-Interest. Oakland, CA: Berrett— Koehler, 2013. Print. The Bonobo in All of Us. NOVA Newsletter, December 31, 2006 Issue. Web.</p>
   <p>Booz Allen Hamilton. The World’s Most Enduring Institutions. Booz Allen Hamilton, 2004, 20040072/12/04. Print.</p>
   <p>Brooks, David. The Second Mountain: The Quest for a Moral Life. New York: Random House, 2019. Print. Brooks, David. Students Learn from People They Love: Putting Relationship Quality at the Center of Education. The New York Times, January 17, 2019 Issue. Web.</p>
   <p>Bruni, Frank. Will the Media Fail Again? The New York Times, January 13, 2019. Print.</p>
   <p>Callahan, Shawn. Putting Stories to Work: Mastering Business Storytelling. Melbourne, Australia: Pepperberg, 2016. Print.</p>
   <p>Capra, Fritjof. The Web of Life: A New Scientific Understanding of Living Systems. New York: Anchor Books, 1997. Print.</p>
   <p>Case, Amber. Calm Technology: Principles and Patterns for Non-Intrusive Design. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, 2016. Print. Chang, Emily. Brotopia: Breaking Up the Boys’ Club of Silicon Valley. New York: Portfolio/Penguin, 2019. Print.</p>
   <p>Chen, Milton. The 5 Habits of Extreme Learners: We Must Empower Students to Take Control of Their Own Learning. Education Week, December 11, 2017. Web.</p>
   <p>Christensen, Clayton M., Efosa Ojomo, and Karen Dillon. The Prosperity Paradox: How Innovation Can Lift Nations Out of Poverty. New York: HarperCollins, 2019. Print.</p>
   <p>Christensen, Clayton M., Taddy Hall, Karen Dillon, and David S. Duncan. Competing Against Luck: The Story of Innovation and Customer Choice. New York: HarperCollins, 2016. Print.</p>
   <p>Cline, Ernest. Ready Player One. New York: Broadway Books, 2011. Print. Conley, Chip. Wisdom @ Work: The Making of a Modern Elder. New York: Crown, 2018. Print.</p>
   <p>Cullen, David. Parkland: Birth of a Movement. New York: HarperCollins, 2019. Print. Daugherty, Paul R., and H. James Wilson. Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI. Boston, MA: Harvard Business Review Press, 2018. Print.</p>
   <p>Davenport, Thomas H. The AI Advantage: How to Put the Artificial Intelligence Revolution to Work. Cambridge, MA: MIT Press, 2018. Print.</p>
   <p>Delgado, José M. R. Physical Control of the Mind: Toward a Psychocivilized Society. New York: Harper &amp; Row, 1969. Print.</p>
   <p>Dempsey, General Martin E. Mission Command. US Army White Paper: Unclassified. April 3, 2012. Print.</p>
   <p>Diamond, Jared. Upheaval: Turning Points for Nations in Crisis. New York: Little, Brown and Company, 2019. Print.</p>
   <p>Drechsler, Lieutenant Colonel Donald, and Colonel Charles D. Allen. Why Senior Military Leaders Fail: And What We Can Learn from Their Mistakes. Armed Forces Journal, July/August 2009. Web.</p>
   <p>Dweck, Carol S. Mindset — The New Psychology of Success: How We Can Learn to Fulfill Our Potential. New York: Ballantine Books, 2008. Print.</p>
   <p>Edmondson, Amy C. The Fearless Organization: Creating Psychological Safety in the Workplace for Learning, Innovation, and Growth. Hoboken, NJ: John Wiley &amp; Sons, 2019. Print.</p>
   <p>Egner, Jeremy. ‘Blade Runner 2049’: Harrison Ford, Ryan Gosling and the Creators Discuss the Sequel. The New York Times, September 8, 2017 Issue. Web.</p>
   <p>Eliasson Global Leadership Prize: What Do Magical Thinking, Salamander Tails, Free Will, the Human Genome, and the Universal Declaration of Human Rights Have in Common? Tallberg Foundation. January 31, 2019. Web.</p>
   <p>Epstein, David. Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World. New York: Riverhead Books, 2019. Print.</p>
   <p>Epstein, David. You Don’t Want a Child Prodigy. The New York Times, May 26, 2019. Print.</p>
   <p>Evans, Dylan, and Oscar Zarate. Introducing Evolutionary Psychology: A Graphic Guide. London, UK: Clays, 2010. Print.</p>
   <p>Exploring the Forest Primeval and the Green Man in Our Psyche. The Washington Post, March 22, 2019 Issue. Web.</p>
   <p>Eyal, Nir, with Ryan Hoover. Hooked: How to Build Habit-Forming Products. London, UK: Portfolio Penguin, 2014. Print.</p>
   <p>Fowles, John, and Frank Horvat. The Tree. Toronto: Collins, 1979. Print.</p>
   <p>Friedman, Thomas L. The Answers to Our Problems Aren’t as Simple as Left or Right. The New York Times, July 7, 2019. Print.</p>
   <p>Frost, Michael. Exiles: Living Missionally in a Post-Christian Culture. Grand Rapids, MI: Baker Books, 2006. Print. Game Developers Conference — Pocket Guide: March 18–22, 2019. San Francisco, CA: <a l:href="http://gdconf.com/">gdconf.com</a>. Print.</p>
   <p>Gates, Melinda. The Moment of Lift: How Empowering Women Changes the World. New York: Flatiron Books, 2019. Print.</p>
   <p>Girrier, Rear Admiral Robert P., US Navy. Thinking Across the Boxes: Warfare Will Increasingly Involve Orchestrating Cooperative Efforts. Proceedings Magazine, January 2010, Vol. 136/1/1,283. Web.</p>
   <p>Govindarajan, Vijay. The Three Box Solution: A Strategy for Leading Innovation — Create the Future, Forget the Past, and Manage the Present. Boston, MA: Harvard Business Review Press, 2016. Print.</p>
   <p>Gray, Mary L., and Siddharth Suri. Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass. New York: Houghton Mifflin Harcourt, 2019. Print.</p>
   <p>Greenleaf, Robert K. The Servant as Leader, revised edition. South Orange, NJ: Greenleaf Center for Servant Leadership, September 30, 2015. Print.</p>
   <p>Grenville, Bruce. The Uncanny: Experiments in Cyborg Culture. Vancouver, British Columbia: Vancouver Art Gallery, 2002. Print.</p>
   <p>Groysberg, Boris, Andrew Hill, and Toby Johnson. Which of These People Is Your Future CEO?: The Different Ways Military Experience Prepares Managers for Leadership. Harvard Business Review, November 2010. Web.</p>
   <p>Guinness, Os. Renaissance: The Power of the Gospel However Dark the Times. Downers Grove, IL: InterVarsity, 2014. Print.</p>
   <p>Har, Janie. California Man Learns He’s Dying from Doctor on Robot Video. WJLA, March 8, 2019. Web.</p>
   <p>Harari, Yuval Noah. 21 Lessons for the 21st Century. New York: Spiegel &amp; Grau, 2018. Print.</p>
   <p>Harris, Michael. The End of Absence: Reclaiming What We’ve Lost in a World of Constant Connection. New York: Current, 2014. Print.</p>
   <p>Evans, Dylan, and Oscar Zarate. Introducing Evolutionary Psychology: A Graphic Guide. London, UK: Clays, 2010. Print.</p>
   <p>Exploring the Forest Primeval and the Green Man in Our Psyche. The Washington Post, March 22, 2019 Issue. Web.</p>
   <p>Eyal, Nir, with Ryan Hoover. Hooked: How to Build Habit-Forming Products. London, UK: Portfolio Penguin, 2014. Print.</p>
   <p>Fowles, John, and Frank Horvat. The Tree. Toronto: Collins, 1979. Print. Friedman, Thomas L. The Answers to Our Problems Aren’t as Simple as Left or Right. The New York Times, July 7, 2019. Print.</p>
   <p>Frost, Michael. Exiles: Living Missionally in a Post-Christian Culture. Grand Rapids, MI: Baker Books, 2006. Print.</p>
   <p>Game Developers Conference — Pocket Guide: March 18–22, 2019. San Francisco, CA: <a l:href="http://gdconf.com/">gdconf.com</a>. Print.</p>
   <p>Gates, Melinda. The Moment of Lift: How Empowering Women Changes the World. New York: Flatiron Books, 2019. Print.</p>
   <p>Girrier, Rear Admiral Robert P., US Navy. Thinking Across the Boxes: Warfare Will Increasingly Involve Orchestrating Cooperative Efforts. Proceedings Magazine, January 2010, Vol. 136/1/1,283. Web.</p>
   <p>Govindarajan, Vijay. The Three Box Solution: A Strategy for Leading Innovation — Create the Future, Forget the Past, and Manage the Present. Boston, MA: Harvard Business Review Press, 2016. Print.</p>
   <p>Gray, Mary L., and Siddharth Suri. Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass. New York: Houghton Mifflin Harcourt, 2019. Print.</p>
   <p>Greenleaf, Robert K. The Servant as Leader, revised edition. South Orange, NJ: Greenleaf Center for Servant Leadership, September 30, 2015. Print.</p>
   <p>Grenville, Bruce. The Uncanny: Experiments in Cyborg Culture. Vancouver, British Columbia: Vancouver Art Gallery, 2002. Print.</p>
   <p>Groysberg, Boris, Andrew Hill, and Toby Johnson. Which of These People Is Your Future CEO?: The Different Ways Military Experience Prepares Managers for Leadership. Harvard Business Review, November 2010. Web.</p>
   <p>Guinness, Os. Renaissance: The Power of the Gospel However Dark the Times. Downers Grove, IL: InterVarsity, 2014. Print.</p>
   <p>Har, Janie. California Man Learns He’s Dying from Doctor on Robot Video. WJLA, March 8, 2019. Web.</p>
   <p>Harari, Yuval Noah. 21 Lessons for the 21st Century. New York: Spiegel &amp; Grau, 2018. Print.</p>
   <p>Harris, Michael. The End of Absence: Reclaiming What We’ve Lost in a World of Constant Connection. New York: Current, 2014. Print.</p>
   <p>Institute for the Future. UBA — Universal Basic Assets: A Manifesto for a More Equitable Future. Institute for the Future, 2017, SR-1968. Print.</p>
   <p>Institute for the Future and The Consortium of Endowed Episcopal Parishes. 2008–2018 Map of Future Forces Affecting the Episcopal Church. Institute for the Future, 2008, SR-1257. Print.</p>
   <p>Institute for the Future and The Consortium of Endowed Episcopal Parishes. The Book of Provocation: Faith Conversations in the Future. Institute for the Future, 2008, SR-1123. Print.</p>
   <p>Institute for the Future and the MiSK Foundation. Global Future Skills: Work + Learn Paths for Future-Ready Learners. Institute for the Future, 2018, SR-2060. Print.</p>
   <p>Institute for the Future and United Cerebral Palsy. The Future Is a Life Seen Through the Lens of Possibility. Institute for the Future, 2007, SR-1040. Print.</p>
   <p>Ismail, Salim, with Michael S. Malone, and Yuri Van Geest. Exponential Organizations: Why New Organizations Are Ten Times Better, Faster, and Cheaper Than Yours (and What to Do about It). New York: Diversion Books, 2014. Print.</p>
   <p>Jenkins, Philip. The Next Christendom: The Coming of Global Christianity. New York: Oxford University Press, 2011. Print.</p>
   <p>Jesuthasan, Ravin, and John W. Boudreau. Reinventing Jobs: A 4-Step Approach for Applying Automation to Work. Boston, MA: Harvard Business Review Press, 2018. Print.</p>
   <p>Johansen, Bob. Get There Early: Sensing the Future to Compete in the Present — Using Foresight to Provoke Strategy and Innovation. San Francisco, CA: Berrett-Koehler, 2007. Print.</p>
   <p>Johnson, Mark, and Josh Suskewicz. Lead from the Future: How to Turn Visionary Thinking into Breakthrough Growth. Cambridge, MA: Harvard Business School Press, 2020. Print.</p>
   <p>Johnson, Steven. Farsighted: How We Make the Decisions That Matter the Most. New York: Riverhead Books, 2018. Print.</p>
   <p>Johnston, Douglas. Faith-Based Diplomacy: Trumping Realpolitik. New York: Oxford University Press, 2003. Print.</p>
   <p>Kahneman, Daniel. Summary: Thinking, Fast and Slow. Redwood City, CA: Epic! Books, 2019. Print.</p>
   <p>Kamenetz, Anya. The Art of Screen Time: How Your Family Can Balance Digital Media &amp; Real Life. New York: PublicAffairs, 2018. Print.</p>
   <p>Kasparov, Garry, with Mig Greengard. Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins. New York: PublicAffairs, 2017. Print.</p>
   <p>Kaur, Rupi. Milk and Honey. Kansas City, MO: Andrews McMeel, 2015. Print. Kaur, Rupi. The Sun and Her Flowers. Kansas City, MO: Andrews McMeel, 2017. Print.</p>
   <p>Kelly, Kevin. The Inevitable: Understanding the 12 Technological Forces That Will Shape Our Future. New York: Viking, 2016. Print.</p>
   <p>Kelly, Kevin. Out of Control: The Rise of Neo-Biological Civilization. Reading, MA: Addison-Wesley, 1994. Print.</p>
   <p>King, Charles. Gods of the Upper Air: How a Circle of Renegade Anthropologists Reinvented Race, Sex, and Gender in the Twentieth Century. New York: Doubleday, 2019. Print.</p>
   <p>Klein, JoAnna. Romeo the Frog Finds His Juliet. Their Courtship May Save a Species — The Lonely Male in a Bolivian Museum Was Thought to Be the Last Sehuencas Water Frog, but an Expedition Has Found Him a Potential Mate. The New York Times, January 17, 2019 Issue. Web.</p>
   <p>Koebler, Jason. Society Is Too Complicated to Have a President, Complex Mathematics Suggest. Motherboard — Vice, November 7, 2016. Web.</p>
   <p>Kolbert, Elizabeth. Why Facts Don’t Change Our Minds: New Discoveries about the Human Mind Show the Limitations of Reason. The New Yorker, February 27, 2017 Issue. Web.</p>
   <p>Kotre, John. Make It Count: How to Generate a Legacy That Gives Meaning to Your Life. New York: Free Press, 1999. Print.</p>
   <p>Kuhn, Thomas S. The Structure of Scientific Revolutions. Chicago: University of Chicago Press, 1970. Print.</p>
   <p>Lafley, A. G. Managing Organizations: What Only the CEO Can Do. Harvard Business Review, May 2009. Web.</p>
   <p>Lawson, Steve. Monk Manual. Cincinnati, OH: <a l:href="http://monkmanaul.com/">monkmanaul.com</a>, 2019. Print. Le, Linh K. Examining the Rise of Hatsune Mike: The First International Virtual Idol. The UCI Undergraduate Research Journal, 2016, pages 1–12. Web.</p>
   <p>Leaf, Caroline. Think, Learn, Succeed: Understanding and Using Your Mind to Thrive at School, the Workplace, and Life. Grand Rapids, MI: Baker Books, 2018. Print.</p>
   <p>Lee, Kai-Fu. AI Super-Powers: China, Silicon Valley, and the New World Order. New York: Houghton Mifflin Harcourt, 2018. Print.</p>
   <p>Lepore, Jill. Annals of Media — Hard News: The State of Journalism. The New Yorker, January 28, 2019. Print.</p>
   <p>Lerner, Sarah (editor and MSD teacher). Parkland Speaks: Survivors from Marjory Stoneman Douglas Share Their Stories. New York: Crown Books for Young Readers, 2019. Print.</p>
   <p>Lieberman, Matthew D. Social: Why Our Brains Are Wired to Connect. New York: Crown, 2013. Print.</p>
   <p>Lincoln Park Zoo. Nature of War: Chimps Inherently Violent; Study Disproves Theory That ‘Chimpanzee Wars’ Are Sparked by Human Influence. Science Daily, September 17, 2014 Issue. Web.</p>
   <p>Lockheed Martin. Full Spectrum Leadership — Full Spectrum Leadership Is the Cornerstone of Leadership at Lockheed Martin. <a l:href="http://www.lockheedmartin.com/en-us/who-we-are/leadership-governance/full-spectrum-leadership.html">Www.lockheedmartin.com/en-us/who-we-are/leadership-governance/full-spectrum-leadership.html</a>, 2019. Web.</p>
   <p>Lopez, Shane J. Making Hope Happen: Create the Future You Want for Yourself and Others. New York: Atria Paperback, 2013. Print.</p>
   <p>Lukianoff, Greg, and Jonathan Haidt. The Coddling of the American Mind: How Good Intentions and Bad Ideas Are Setting Up a Generation for Failure. New York: Penguin, 2018. Print.</p>
   <p>Lynn, Andrew. Generativity: The Art and Science of Exceptional Achievement. USA: Howgill House, 2017. Print.</p>
   <p>Maheshwari, Sapna. Let’s Subscribe to That Sofa. The New York Times, June 9, 2019. Print.</p>
   <p>Malone, Thomas W. Superminds: The Surprising Power of People and Computers Thinking Together. New York: Little, Brown and Company, 2018. Print.</p>
   <p>Mandela, Nelson. Long Walk to Freedom: The Autobiography of Nelson Mandela. New York: Back Bay Books, 1995. Print.</p>
   <p>McAdams, Dan P., and Ed de St. Aubin. Generativity and Adult Development: How and Why We Care for the Next Generation. Washington, DC: American Psychological Association, 1998. Print.</p>
   <p>McAfee, Andrew, and Erik Brynjolfsson. Machine Platform Crowd: Harnessing Our Digital Future. New York: W. W. Norton &amp; Company, 2017. Print.</p>
   <p>McChrystal, General Stanley (US Army, Ret.), Jeff Eggers, and Jason Mangone. Leaders: Myth and Reality. New York: Portfolio/Penguin, 2018. Print.</p>
   <p>McChrystal, General Stanley (US Army, Ret.), with Tantum Collins, David Silverman, and Chris Fussell. Team of Teams: New Rules of Engagement for a Complex World. New York: Portfolio/Penguin, 2015. Print.</p>
   <p>McFate, Sean. The New Rules of War: Victory in the Age of Durable Disorder. New York: HarperCollins, 2019. Print.</p>
   <p>McMaster, Lieutenant General H. R. Continuity and Change: The Army Operating Concept and Clear Thinking about Future War. Military Review, March — April 2015, Vol. 95, No. 2. Web.</p>
   <p>McRaven, Admiral William H. (US Navy, Ret.). Sea Stories: My Life in Special Operations. New York: Grand Central, 2019. Print.</p>
   <p>Meade, Michael. The World Behind the World: Living at the Ends of Time. Seattle, WA: GreenFire, 2008. Print.</p>
   <p>Menzel, Peter, and Faith D’Aluisio. Robo sapiens: Evolution of a New Species. Cambridge, MA: MIT Press, 2001. Print.</p>
   <p>Miodownik, Mark. Liquid Rules: The Delightful &amp; Dangerous Substances That Flow Through Our Lives. Boston, MA: Houghton Mifflin Harcourt, 2019. Print. Morris, Craig L. Right Side Up: Is a Better Life Possible? Bloomington, IN: WestBow, 2016. Print.</p>
   <p>Neumeier, Marty. Scramble: How Agile Strategy Can Build Epic Brands in Record Time. Parker, CO: Level C Media, 2018. Print.</p>
   <p>Palfrey, John, and Urs Gasser. Born Digital: Understanding the First Generation of Digital Natives. Philadelphia, PA: Basic Books, 2008. Print.</p>
   <p>Parr, Patrick. The Seminarian: Martin Luther King Jr. Comes of Age. Chicago, IL: Lawrence Hill Books, 2018. Print.</p>
   <p>Peiser, Jaclyn. As A.I. Reporters Arrive, the Other Kind Hangs In. The New York Times, February 5, 2019. Print.</p>
   <p>Petzold, Charles. The Annotated Turing: A Guided Tour through Alan Turing’s Historic Paper on Computability and the Turing Machine. Indianapolis, IN: Wiley, 2008. Print. Pine, B. Joseph, II, and James H. Gilmore. The Experience Economy: updated ed.</p>
   <p>Boston, MA: Harvard Business Review Press, 2011. Print.</p>
   <p>Pine, B. Joseph, II, and James H. Gilmore. The Experience Economy: Work Is Theatre and Every Business a Stage, 1st edition. Boston, MA: Harvard Business School Press, 1999. Print.</p>
   <p>Pink, Sophia. America at 21—6,000 Miles, 24 States, 8 Questions. Stanford University Speakers Bureau. November 16, 2018. Live Discussion. Pollan, Michael. How to Change Your Mind: What the New Science of Psychedelics Teaches Us about Consciousness, Dying, Addiction, Depression, and Transcendence. New York: Penguin, 2018. Print.</p>
   <p>Poynton, Robert. Do/Improvise/Less Push. More Pause. Better Results. A New Approach to Work (and Life). London, UK: Do Book Company, 2013. Print.</p>
   <p>Prosek, James. Eels: An Exploration, from New Zealand to the Sargasso, of the World’s Most Mysterious Fish. New York: Harper Perennial, 2010. Print.</p>
   <p>Prosek, James. The Failure of Names. Orion Magazine, April 2008 Issue. Web.</p>
   <p>Rock, David. Your Brain at Work: Strategies for Overcoming Distraction, Regaining Focus, and Working Smarter All Day Long. New York: HarperCollins, 2009. Print.</p>
   <p>Rosling, Hans, with Ola Rosling and Anna Rosling Rönnlund. Factfulness: Ten Reasons We’re Wrong about the World — And Why Things Are Better Than You Think. New York: Flatiron Books, 2018. Print.</p>
   <p>Rothman, Joshua. Department of First Principles: Choose Wisely — Do We Make the Big Decisions — Or Do They Make Us? The New Yorker, January 21, 2019. Print.</p>
   <p>Rubrich, Larry. A3 Problem Solving: What It Is… And What It Isn’t. Reliable Plant, February 9, 2019 Issue. Web.</p>
   <p>Sagal, Peter. The Incomplete Book of Running. New York: Simon &amp; Schuster, 2018. Print.</p>
   <p>Saldanha, Tony. Why Digital Transformations Fail: The Surprising Disciplines of How to Take Off and Stay Ahead. Oakland, CA: Berrett-Koehler, 2019. Print.</p>
   <p>Sardar, Ziauddin. Welcome to Postnormal Times. Futures, <a l:href="https://doi.org/10.1016/j.futures.2009.11.028">https://doi.org/10.1016/j.futures.2009.11.028</a>. Sardar, Ziauddin, and John A. Sweeney. The Three Tomorrows of Postnormal Times. Futures, <a l:href="http://dx.doi.org/10.1016/j.futures.2015.10.004">http://dx.doi.org/10.1016/j.futures.2015.10.004</a>.</p>
   <p>Saslow, Eli. Rising Out of Hatred: The Awakening of a Former White Nationalist. New York: Doubleday, 2018. Print.</p>
   <p>Schar, Mark. Classroom Belonging and Student Performance in the Introductory Engineering Classroom. American Society for Engineering Education, Paper ID #18164, 2017. Web.</p>
   <p>Schein, Edgar H., and Peter A. Schein. Humble Leadership: The Power of Relationships, Openness, and Trust. Oakland, CA: Berrett-Koehler, 2018. Print.</p>
   <p>Shannon, Joel. Doctor Delivers End-of-Life News Via ‘Robot,’ Leaving Family Frustrated. USA Today, March 9, 2019 Issue. Web.</p>
   <p>Shannon, Scott M. Mental Health for the Whole Child: Moving Young Clients from Disease &amp; Disorder to Balance &amp; Wellness. New York: W. W. Norton &amp; Company, 2013. Print.</p>
   <p>Shannon, Scott M., with Emily Heckman. Parenting the Whole Child: A Holistic Child Psychiatrist Offers Practical Wisdom on Behavior, Brain Health, Nutrition, Exercise, Family Life, Peer Relationships, School Life, Trauma, Medication, and More. New York: W. W. Norton &amp; Company, 2013. Print.</p>
   <p>Shannon, Scott M., with Emily Heckman. Please Don’t Label My Child: Break the Doctor-Diagnosis-Drug Cycle and Discover Safe, Effective Choices for Your Child’s Emotional Health. New York: Rodale, 2007. Print.</p>
   <p>Slusser, Susan. The John Madden of Gaming ‘Casters’ — Graham, a.k.a. ‘DJ Wheat,’ Fills Niche as Video Game Commentator. San Francisco Chronicle, Section B, January 13, 2018. Print.</p>
   <p>Smiley, Tavis, with David Ritz. Death of a King: The Real Story of Dr. Martin Luther King Jr.’s Final Year. New York: Little, Brown and Company, 2014. Print.</p>
   <p>Smith, Benjamin, Nathan Senge, and Chuck Peters. The Way of Generativity: From Separation to Resonance. Amazon (CreateSpace), 2017. Print.</p>
   <p>Smith, Khalil. The NLI Business Case: How Diversity Defeats Groupthink — Smarter Thinking Isn’t about You. It’s about Your Team. NeuroLeadership Institute, 2019. Print.</p>
   <p>Szpunar, Karl K., R. Nathan Spreng, and Daniel L. Schacter. A Taxonomy of Prospection: Introducing an Organizational Framework for Future-Oriented Cognition. PNAS, Vol. 111, No. 52, December 30, 2014. Web.</p>
   <p>Tatum, Beverly Daniel. Why Are All the Black Kids Sitting Together in the Cafeteria? — And Other Conversations about Race. New York: Basic Books, 1997. Print.</p>
   <p>Ter Kuile, Casper. Content Is Everywhere. We Need Containers. On Being Impact Lab, January 11, 2019. Web.</p>
   <p>Ter Kuile, Casper. Grief as a Strategy for Social Change. On Being Impact Lab, January 25, 2019. Web.</p>
   <p>Ter Kuile, Casper. Medieval Sworn Brothers: A Model for Committed Friendship? On Being Impact Lab, January 18, 2019. Web.</p>
   <p>Ter Kuile, Casper, and Angie Thurston. How We Gather. <a l:href="https://sacred.design/">Https://sacred.design</a>, 2019, pages 3–24. Web.</p>
   <p>Ter Kuile, Casper, and Angie Thurston. Something More. <a l:href="http://www.howwegather.org/">Www.howwegather.org</a>, 2019, pages 3–24. Web. ter Kuile, Casper, Angie Thurston, and Rev. Sue Phillips. Care of Souls. <a l:href="http://www.howwegather.org/">Www.howwegather.org</a>, 2019, pages 3–23. Web.</p>
   <p>Tillich, Paul. The Shaking of the Foundations: In a Language Avoiding Traditional Terms a Great Theologian Addresses Himself to the Personal and Social Problems of Today. New York: Charles Scribner’s Sons, 1948. Print.</p>
   <p>Treuer, David. The Heartbeat of Wounded Knee: Native America from 1890 to the Present. New York: Riverhead Books, 2019. Print.</p>
   <p>Twenge, Jean M. Have Smartphones Destroyed a Generation? More Comfortable Online Than Out Partying, Post-Millennials are Safer, Physically, Than Adolescents Have Ever Been. But They’re on the Brink of a Mental-Health Crisis. The Atlantic, September 2017 Issue. Web.</p>
   <p>Twenge, Jean M. iGen: Why Today’s Super-Connected Kids Are Growing Up Less Rebellious, More Tolerant, Less Happy — and Completely Unprepared for Adulthood — and What That Means for the Rest of Us. New York: Atria Books, 2017. Print.</p>
   <p>Tzuo, Tien, with Gabe Weisert. Subscribed: Why the Subscription Model Will Be Your Company’s Future — and What to Do about It. New York: Portfolio/Penguin, 2018. Print.</p>
   <p>US Department of Health and Human Services, and the Centers for Disease Control and Prevention. Asperger Syndrome — Fact Sheet. <a l:href="http://www.cdc.gov/actearly">www.cdc.gov/actearly</a>, 2019. Web.</p>
   <p>US Department of Health and Human Services, and the Centers for Disease Control and Prevention. Autism Spectrum Disorders — Fact Sheet. <a l:href="http://www.cdc.gov/actearly">www.cdc.gov/actearly</a>, 2019. Web.</p>
   <p>Useem, Jerry. At Work, Expertise Is Falling Out of Favor — These Days, It Seems, Just about All Organizations Are Asking Their Employees to Do More with Less. Is That Actually a Good Idea? The Atlantic, July 2019 Issue. Web.</p>
   <p>Useem, Michael. Four Lessons in Adaptive Leadership. Harvard Business Review, November 2010. Web.</p>
   <p>Vanier, Jean. Community and Growth. Mahwah, NJ: Paulist Press, 1989. Print. Vantrappen, Herman, and Frederic Wirtz. Organizational Structure: When to Decentralize Decision Making, and When Not To. Harvard Business Review, December 26, 2017. Web.</p>
   <p>Watson, Peter. A Terrible Beauty: The People and Ideas That Shaped the Modern Mind — A History. London, UK: Orion Books, 2001. Print.</p>
   <p>Weil, David. The Fissured Workplace: Why Work Became So Bad for So Many and What Can Be Done to Improve It. Cambridge, MA: Harvard University Press, 2017. Print.</p>
   <p>Weiss, Jeff, Aram Donigian, and Jonathan Hughes. Extreme Negotiations: What U.S. Soldiers in Afghanistan Have Learned about the Art of Managing High-Risk, High-Stakes Situations. Harvard Business Review, November 2010. Web. Wu, Tim. The Curse of Bigness: Antitrust in the New Gilded Age. New York: Columbia Global Reports, 2018. Print.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Благодарности</p>
   </title>
   <p>Стив Пьерсанти из издательства Berrett-Koehler оказался лучшим редактором, превзошедшим все мои ожидания. Его стиль работы — конструктивная критика, и это позволяет соблюдать идеальный баланс между ободрением и сомнением. Все основные идеи книги существенно выиграли благодаря его отточенным формулировкам и ясному мышлению.</p>
   <p>Гейб Сервантес стал моим научным ассистентом как раз тогда, когда я взялся за эту книгу, и на этом этапе мы с ним очень тесно сотрудничали. Широта ума позволяет ему прекрасно видеть тенденции в развитии умонастроений, по отношению к которым еще не сформировалась четкая концепция. Гейб знает, как соединять разные точки, он помогал мне на всех этапах создания книги, за исключением написания текста, — от высказывания гениальных идей до проработки мельчайших деталей.</p>
   <p>Эшли Хемстрит настолько эффективно координирует мое расписание и организовывает поездки, что у меня остается время писать книги. Я работаю с ней много лет и каждый день удивляюсь, как ловко она умудряется все это делать.</p>
   <p>Многие из моих коллег рецензировали черновики этой книги и обсуждали со мной ее главные идеи: Эрик Мур, Тоши Ху, Джамайс Кашио, Жак Валле, Алекс Вото, Джереми Киршбаум и Марк Шар.</p>
   <p>Мои коллеги по Институту будущего оказывали мне неоценимую помощь многие годы. В этой книге я использовал прогнозы, разработанные в Институте, но непосредственную ответственность за любые ошибки, вызванные недопониманием, несу я. Особенно большую помощь в понимании наступающего будущего оказали мне следующие сотрудники Института: Джейк Данаган, Макс Элдер, Джули Эрикссон, Род Фалькон, Сьюзан Форхаймер, Алисса Андерсон, Марк Фрауэнфельдер, Бен Хамамото, Дилан Хердрикс, Джорджия Гиллан, Бен Гански, Кейти Джозефф, Брэдли Крейт, Сэлли Вестергард, Дария Лэмб, Кэрол Нейшул, Айка Гуралп, Майк Либхолд, Джейн Макгонигал, Шин Несс, Дэвид Песковиц, Барри Поусман, Сара Сквирски, Сара Смит, Илана Липсетт, Синди Баскин, Кинолт Чайлдс, Линди Уиллис, Анмол Чаддха, Лоуренс Чой, Намса Каргбо, Морин Киршнер, Нила Лазкани, Рэйчел Магир, Ванесса Мейсон, Ник Монако, Эмбер Кейс, Ник Вейдингер и Кэти Виан.</p>
   <p>Руководство Института будущего неустанно старается внести свой вклад в усилия, направленные на то, чтобы сделать будущее более благоприятным для жизни. Моя глубокая благодарность всем вам: Стиву Миловичу, Майклу Климану, Карен Эдвардс, Джин Хаган, Кэти Фуллер, Лин Джеффри, Марианне Джексон, Марине Горбис, Лоуренсу Уилкинсону, Дэвиду Тигпену и Берит Ашла.</p>
   <p>Работа Карен Эдвардс о компании SoapAI подействовала на меня особенно вдохновляюще. У Карен очень личностное понимание необходимости мышления полного спектра, и ее задача как гениального медиадизайнера — создавать прототипы новых инструментов и сетей для борьбы с ложной информацией и обеспечения ее достоверности и ясного видения проблем.</p>
   <p>Марина Горбис, исполнительный директор Института будущего, оказывала мне всяческую поддержку на всех этапах создания книги. Хочу поблагодарить также Джин Хаган, которая руководила творческим процессом создания дизайна суперобложки, Робина Боготта и Трента Куна за помощь в визуальном воплощении этих идей. Арчи Фергусон сделал прекрасный дизайн обложки для этой и трех моих последних книг. Лайза Мумбах предложила очень полезные решения для этого дизайна.</p>
   <p>Команда издательства Berrett-Koehler оказывала необыкновенно конструктивную помощь на каждом этапе создания книги. Хочу выразить особую признательность Дживану Сивасубраманиаму, Дэйву Питти из проекта BookMatters и замечательному литературному редактору Лу Дусетт.</p>
   <p>Очень полезны были для меня внешние рецензенты черновых вариантов, и я им очень благодарен. Это Эрик Крог, Кристиан Симсариан, Пол Стюард, Скотт Шэннон, Машарика Преджин Мэддисон, Хельга Джекобсон, Майкл Зи и Роджер Питерсон.</p>
   <p>Каспер тер Кьюл, Энджи Терстон и Сью Филлипс из Лаборатории священного дизайна (Sacred Design Lab), которая была создана в Гарвардской школе богословия, побудили меня более широко и креативно смотреть на вопросы нового спектра смыслов. Вы найдете ссылку на их работу в <a l:href="#G11">главе 11</a>.</p>
   <p>Я узнал много нового благодаря опыту работы в Военном колледже Армии США, как в Карлайле, так и в Вашингтоне. В настоящее время я — приглашенный лектор на семинаре для старших должностных лиц, который проводится под руководством генерала в отставке Дэвида Родригеса и наставника по стратегическим вопросам генерал-лейтенанта в отставке Джеймса Кэмпбелла.</p>
   <p>Эдмунд Жуковски был моим консультантом в этой работе. Во время этих семинаров мне довелось работать с генерал-лейтенантами в течение их первой недели в Вашингтоне. Прощаясь с ними, я находился под сильнейшим впечатлением и испытывал огромную благодарность за их усилия по созданию более благоприятного для всех нас будущего.</p>
   <p>Алан Лафли просмотрел мой вариант истории Питера Друкера в <a l:href="#G1">главе 1</a> и сделал ряд очень полезных замечаний.</p>
   <p>Кен Ходдер из Армии спасения очень помог мне при написании <a l:href="#G11">главы 11</a> о новых спектрах смысла.</p>
   <p>Вики Лостеттер прочитала <a l:href="#G9">главу 9</a> и дала исключительно полезные советы касательно будущего службы управления человеческими ресурсами.</p>
   <p>Энтони Уикс тесно сотрудничал со мной, помогая в определении структуры книги, а также в работе над <a l:href="#G10">главой 10</a>, разъясняя вопросы культурно-социального, гендерного и личностного разнообразия и инклюзии. В частности, он помог мне понять все за и против категоризации самих себя и других людей.</p>
   <p>Моей первой работой была должность научного ассистента профессора Джесса Брауна, занимавшегося изучением Ветхого Завета. Мне довелось сидеть вместе с ним в его кабинете за маленьким столом. Я до сих пор помню книжные стеллажи от пола до потолка и увлекательные беседы о прошлом и будущем, которые мы с ним вели. Я часто думаю о Джессе, сидя в своем кабинете с книжными стеллажами от пола до потолка, которые напоминают мне о нем.</p>
   <p>Я свято верю в то, что кофейни дарят человеку мощный заряд энергии, и поэтому хочу от души поблагодарить владельцев Kaffeehaus в Сан-Матео и Caffe Destino в Портленде. Большая часть книги была написана благодаря благотворному влиянию их замечательного капучино.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Об авторе</p>
   </title>
   <p>Во время работы над этой книгой я вспоминал свою жизнь и отмечал те периоды, события и людей, которые оказали на меня влияние, когда мой диапазон мышления начал резко расширяться. Эти периоды жизни настроили меня на то, что теперь я называю мышлением полного спектра. В разделе «Об авторе» я решил не излагать традиционную биографию, а поделиться с вами некоторыми эпизодами своей жизни. Надеюсь, что мои воспоминания о прошедшем помогут вам припомнить моменты истины, которые подтолкнули вас к более широкому образу мыслей. Каждый раз это был момент подведения итогов, осознания необходимости делать новый выбор, учитывая новые горизонты возможностей, открывавшиеся передо мной.</p>
   <p>Я приехал в Кремниевую долину, когда у нее еще не было такого названия, и взрослел в этом климате, исключительно богатом талантами и идеями. Я все время работал в Институте будущего, самом старом мозговом центре в мире, занимающемся фьючерсными исследованиями, но за время работы в нем я перепробовал множество других занятий. Я и сейчас продолжаю трудиться в Институте как штатный сотрудник.</p>
   <p>Я родился в маленьком городке Женеве в сельском Иллинойсе. Вся моя жизнь тогда крутилась вокруг баскетбола, ведь я жил в штате, помешанном на этой игре. Только уехав из родного города, я столкнулся с проблемой, поставившей под сомнение удобные, но узкие категории мышления, к которым я привык.</p>
   <p>Я стал играть в сборной штата, и мне повезло получить полную стипендию и поступить в Иллинойский университет. Но я был всего лишь второстепенным игроком в «большой десятке» университетских баскетбольных команд и не тянул на то, чтобы стать профессионалом. Однажды в субботу на старом чикагском стадионе в присутствии 20 тысяч зрителей я играл против команды Колумбийского университета и Карима Абдул-Джаббара (тогда Лью Алсиндора)<a l:href="#n_171" type="note">[171]</a>. Я играл довольно хорошо, но он безо всяких усилий набрал 45 очков. Помню, как я глядел на него, когда мы стояли на линии штрафного броска, и думал: «Нужно заняться чем-нибудь другим». До той поры вся моя жизнь была связана с баскетболом, я считал его основой своей идентичности, но в тот момент та часть моего «я» закончила свое существование.</p>
   <p>Жарким сентябрьским днем 1967 года после окончания университета я ехал в своем старом белом «форде» на восток по Пенсильванской платной автостраде, со всеми своими пожитками, которые поместились в багажнике. Я не представлял, что со мной будет дальше. Меня не привлекала ни одна профессия. Я получил стипендию аспиранта Теологической семинарии Крозера в Честере, штат Пенсильвания. В этой же семинарии учился Мартин Лютер Кинг — я об этом упоминал в книге. Оказалось, семинария Крозера в конце 1960-х стала эпицентром мышления полного спектра, хотя никто его так не называл в то время.</p>
   <p>Я был странным и не подающим особых надежд студентом, поскольку согласился на эту стипендию из интереса к религии и духовным учениям, не испытывая призвания к служению в качестве священника. Я окончил семинарию с дипломом, дающим право на посвящение в духовный сан, но решил этого не делать. Я не потерял интереса к духовной сфере, но я не сторонник какой-либо ветви религии.</p>
   <p>Во время учебы в семинарии я был ассистентом по обслуживанию Международной конференции по вопросам религии и будущего. Я носил чемоданы и вел неформальные беседы с ведущими мировыми футурологами. Та конференция радикально расширила мой мир. В памяти сохранилась яркая картинка, как я бегу под лопастями вертолета футуролога Германа Кана, чтобы подхватить его дипломат. Во время конференции я думал об этих необыкновенных футурологах, говоря себе: «Вот чем я хочу заниматься». Так или иначе, пять лет спустя меня пригласили в Институт будущего, и с тех пор я стал футурологом. Семинария Крозера готовила священников и профессоров теологии, но вместо этого забросила меня в мир прогнозирования будущего.</p>
   <p>Я получил степень доктора философии в Северо-Западном университете. Когда я приехал в Эванстон, то думал, что стану профессором социологии религии. В то время аспирантуру по направлению «религия» в Северо-Западном университете проходили в Теологической семинарии Гарретта. Живая изгородь разделяла высокое здание семинарии с горгульями и низкое плоское строение — компьютерный центр Vogelback, в котором в то время находился один из самых больших компьютеров в мире. Я проходил через эту изгородь почти каждый день, и это было похоже на чудо: за ней передо мной открывался новый спектр сетевых компьютерных систем, ведь именно тогда как раз зарождался интернет. Эта изгородь напоминала мне кукурузные ряды в фильме «Поле чудес»<a l:href="#n_172" type="note">[172]</a>.</p>
   <p>Одним из моих крупных проектов в Институте будущего стала работа с Центром альтернативных медиа в Нью-Йоркском университете в конце 1970-х годов. Целью проекта было изучение использования новых телекоммуникационных средств в случаях инвалидности вследствие порока развития, например церебрального паралича. Этот проект подорвал мои стереотипные представления, когда я познакомился с молодым человеком с церебральным параличом. Он не мог говорить и плохо владел руками, но с ним можно было общаться с помощью маленькой доски с напечатанными на ней алфавитом и цифрами — мы с ним сидели на полу, и он пальцами ног составлял слова по буквам. Меня поразило, насколько быстро мы смогли завести разговор о новом проекте и его возможном участии в нем. Этот опыт открыл новый спектр представлений о людях с ограниченными возможностями и разрушил мои необоснованные предположения о том, что такое норма. Сейчас цифровые вспомогательные средства для людей с ограниченными возможностями стали намного более совершенными, одновременно расширились и наши знания о потенциальных возможностях людей с инвалидностью вследствие порока развития.</p>
   <p>Несколько раз в моей жизни одному человеку удавалось заставить меня взглянуть на вещи совершенно в другом свете. Когда я пришел в Институт будущего, мне пришлось работать с Жаком Валле, французским программистом и астрономом, который послужил прототипом ученого в фильме «Близкие контакты третьей степени»<a l:href="#n_173" type="note">[173]</a>. Жак не походил ни на одного человека из тех, с кем я когда-либо встречался, широта его мышления превосходила возможности моего воображения. Он ездил на старом джипе и всегда был на связи, готовый тут же отправиться в путь, когда кто-нибудь сообщал о похищении или ином «близком контакте» с пришельцами. Однажды Жак повез нашу команду в Сан-Франциско на художественную выставку, которая называлась Videola и предлагала новый взгляд на роль телевидения, представляя его не только как средство доставки контента, но и как мультимедиа, изменяющее сознание. Videola давала понять, что телевидение — лишь предвестник мультимедийного мира будущего. Но, что особенно важно, Жак смог устроить нам погружение в такую среду, которая заставила нас усомниться в наших мыслительных категориях. На протяжении жизни мне довелось работать с очень небольшой горсткой людей, которые оказывали такое глубокое влияние на мой спектр мышления.</p>
   <p>В период кризиса, с 1996 по 2004 год, я занимал должность президента Института будущего. До этого я изучал проблемы лидерства и руководил работой небольших групп, но теперь на мои плечи легла ответственность за работу целого Института. Передо мной открылся совсем иной спектр обязанностей и вопросов, которые требовали решения, например как найти средства для финансирования прогнозов на такое отдаленное будущее? Какая организационная структура наиболее целесообразна и какие отделения и в каких регионах нам следует открыть? Какое поведение должно быть приемлемо в мозговых центрах, занимающихся фьючерсными исследованиями? Ни на один из этих вопросов не было простых ответов, тем не менее так или иначе нам удалось выйти из кризиса, и Институт до сих пор продолжает успешно функционировать.</p>
   <p>Во время своего президентства я часто летал в Китай, чтобы наладить взаимодействие с местными организациями, занимающимися перспективным прогнозированием. Помню, во время первой поездки я прочитал статью о социалистической рыночной экономике. До того момента я думал, что социалистическая рыночная экономика предполагает бинарный выбор, а не широкий диапазон возможностей. Оказалось, я заблуждался.</p>
   <p>В <a l:href="#G8">главе 8</a> я рассказывал о своем опыте работы в Военном колледже Армии США в Пенсильвании, за неделю до трагедии 11 сентября. С тех пор я не раз привозил в колледж руководителей корпораций и некоммерческих организаций на трехдневные тренинги, посвященные развитию лидерских качеств и непрерывному обучению лидеров. Для многих из нас опыт пребывания в Карлайле и Геттисберге оказался судьбоносным. Я всегда относился скептически к военным, но в результате многому научился у них. Я пытался втиснуть их в категории, которые оказались неправильными и несправедливыми. Опыт работы в Карлайле изменил всю мою жизнь.</p>
   <p>В процессе профессиональной деятельности мне приходилось очень много ездить. Один из приемов, позволяющих справиться с такими перегрузками, — представить все, что может пойти не так, и хорошо знать окружающую обстановку. Мои друзья-военные называют это контролем ситуации. В 2010 году я выступал в Лондоне с программным докладом о VUCA-мире (нестабильность, неопределенность, сложность, неоднозначность) и облачных вычислениях. В тот день авиасообщение было закрыто над большей частью Европы из-за облака вулканического пепла, образовавшегося в результате извержения вулкана в Исландии. Я застрял в Лондоне больше чем на неделю (с 15 по 23 апреля), не зная, когда возобновится авиасообщение, и пытаясь организовать выступления других спикеров на мероприятиях, которые вынужден был пропустить. Из этого опыта я извлек урок: никогда нельзя заранее представить все, что может пойти не так во время путешествия. Мне бы хотелось сказать, что я очень творчески использовал то время (я как раз работал над книгой), но нет — я нервничал, думал, что делать дальше, и смотрел все выпуски новостей BBC. Одних только инструментов предвидения недостаточно, и мне не всегда удается успешно применить их по отношению к самому себе.</p>
   <p>В 2014 году я пережил события, которые расширили мои представления о таком побудительном мотиве, как прибыль. В соавторстве с Карлом Ронном я написал книгу The Reciprocity Advantage. Карл Ронн руководил инновационными разработками в компании Procter &amp; Gamble и был одним из создателей таких продуктов, как Febreze, Swiffer, Mr. Clean Magic Eraser, и многих других. Карл внушил мне, что бизнес — это не игра с нулевой суммой, где один побеждает, а другой проигрывает. Наоборот, логика «отдавать, чтобы получать» может стать удивительно эффективной для продвижения инноваций, где оказывается множество победителей.</p>
   <p>Работа над этой книгой позволила мне по-новому взглянуть на собственную жизнь, и я надеюсь, что эта книга так же повлияет и на вас. Кроме того, я надеюсь, что она поможет вам стать более открытыми и заинтересованными в использовании мышления полного спектра, когда возникнет такая потребность.</p>
   <p>Оглянитесь на свою жизнь. Какие моменты стали для вас переломными, открывшими перед вами новые спектры возможностей или рисков?</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Об Институте будущего</p>
   </title>
   <p>Институт будущего — ведущая мировая организация, занимающаяся долгосрочным прогнозированием. Ее миссия — пропаганда отказа от политики приоритета краткосрочных целей и демонстрация значения неотложного предвидения, стимулирующего практически реализуемую прорывную идею (инсайт).</p>
   <p>Более 50 лет компании, правительства и социально ответственные организации используют в своей деятельности глобальные прогнозы, кастомизированные исследования и программы обучения стратегическому долгосрочному планированию на основе форсайт-методики, подготовленные Институтом будущего в целях осуществления сложных изменений и разработки стратегий. Институт будущего возник как ответвление корпорации RAND и Стэнфордского исследовательского института. Он был основан на заре развития интернета, что подробно описано в <a l:href="#G5">главе 5, посвященной распределенным сетевым системам</a>.</p>
   <p>Институт будущего осуществляет долгосрочное прогнозирование, используя многолетний опыт, исследования, методики и инструментарий для генерирования целостного представления о трансформационных возможностях во всех секторах экономики, которые в совокупности обеспечивают создание более устойчивого и справедливого будущего.</p>
   <p>Институт будущего разрабатывает кастомизированные прогнозы для компаний, государственных органов и некоммерческих организаций, а также программы обучения, ориентированные на то, чтобы помочь людям культивировать необходимые новые навыки и визионерское мышление, что поможет создать более благоприятное общее будущее. Это инструменты перспективного мышления, помогающего думать так, как думают футурологи, чтобы выработать ясное и убедительное представление о будущем. Присоединяйтесь к Институту будущего, чтобы раскрыть свои потенциальные способности к перспективному мышлению!</p>
   <p>Институт будущего — зарегистрированная некоммерческая организация со штаб-квартирой в Пало-Альто, штат Калифорния.</p>
   <p>Больше информации на сайте <a l:href="http://www.iftf.org/">www.iftf.org</a>.</p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Я пребываю в сомнениях по поводу того, как использовать слово «спектр» — в единственном или во множественном числе, — поскольку не хочу говорить только об одном континууме. В книге основное внимание сосредоточено на важности рассмотрения любого вопроса, темы, идеи, феномена, системы или других вариантов будущего в широком спектре возможностей. «Спектры» — менее привычный и понятный термин, но он также подразумевает иной способ мышления: именно это я и предлагаю. Некоторым людям термин «широкий спектр» кажется более приемлемым, чем «полный спектр».</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Ирвин Эффей Мэджик Джонсон — мл. (р. 1959) — профессиональный баскетболист. На протяжении всей карьеры выступал за клуб «Лос-Анджелес Лейкерс» на позиции разыгрывающего защитника. В 2002 году принят в Зал славы баскетбола. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Леброн Рэймон Джеймс (р. 1984) — американский баскетболист, играющий на позиции легкого и тяжелого форварда. Выступает за клуб «Лос-Анджелес Лейкерс». Также выступал за сборную США на трех Олимпийских играх. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Джон Фаулз (1926–2005) — английский писатель, автор множества романов и эссе, известных во всем мире. Видный представитель постмодернизма. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Это понятие взято из книги Джона Фаулза и Фрэнка Хорвата The Tree («Дерево», Toronto: Collins, 1979), прекрасной книги с ненумерованными страницами.</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>11 сентября 2001 года произошла серия из четырех координированных террористических актов, совершённых в Соединенных Штатах Америки членами террористической организации «Аль-Каида». В результате атак были разрушены башни Всемирного торгового центра в Нью-Йорке и погибло более 3000 человек. Теракт стал крупнейшим в истории по числу жертв. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Питера Друкера называют основателем современного менеджмента. Он придумал термин «интеллектуальный работник» и одним из первых ратовал за непрерывное обучение в течение всей жизни. За свою долгую трудовую жизнь он попробовал себя в журналистике, бизнесе и научной деятельности. Он написал 39 книг, в том числе два романа и одну автобиографическую книгу.</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>«Черный клановец» (англ. BlacKkKlansman) — комедийный кинофильм режиссера Спайка Ли по сценарию на основе книги Рона Сталворта «Черный клановец», опубликованной в 2014 году. Премьера фильма состоялась в 2018 году на 71-м Каннском кинофестивале, на котором эта картина завоевала Гран-при. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>BlacKkKlansman («Черный клановец»). Фильм режиссера Спайка Ли. Focus Feature, 2018.</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Издана на русском языке: Кун Т. Структура научных революций. М.: АСТ, 2020. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>Thomas S. Kuhn, The Structure of Scientific Revolutions.</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Священное дерево, расположенное рядом с храмом XI века в шведском городе Уппсале. Сохранились описания, как дерево использовалось в языческих обрядах. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Exploring the Forest Primeval and the Green Man in Our Psyche, The Washington Post, March 22, 2019 Issue. Web. Последняя часть этой цитаты заимствована из книги Джона Фаулза и Фрэнка Хорвата The Tree. Цитата помещена на странице с фотографией кленов, дубов и хвойных деревьев, сделанной в октябре в штате Нью-Йорк, США.</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Из книги The Tree («Дерево», Toronto: Collins, 1979). Мимоза в январе, Лазурный берег, Франция.</p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>Джеймс Просек — художник и писатель, живет в Истоне, Коннектикут. Автор множества книг, в том числе Trout: An Illustrated History («Форель. Иллюстрированная история») и Eels: An Exploration, from New Zealand to the Sargasso, of the World’s Most Mysterious Fish («Угри. Исследование самой загадочной рыбы в мире, от Новой Зеландии до Саргассова моря»). Книга Ocean Fishes («Океанские рыбы», 2012) содержит изображения 35 видов рыб, обитающих в Атлантическом океане. Все они показаны в натуральную величину на основе образцов, увиденных во время путешествий. Просек сотрудничал с The New York Times и National Geographic и в 2003 году получил премию Пибоди (Peabody Award) за документальный фильм о путешествии по Англии по следам Исаака Уолтона, писателя XVII века, автора трактата «Искусный рыболов» [Уолтон И. Искусный рыболов, или Дух созерцателя. М.: Рипол-Классик, 2021.]. Его картины выставляются в галереях по всей стране. Совместно с Ивоном Шуинаром [Ивон Шуинар (р. 1938) — американский миллиардер, эколог. Писал о роли бизнеса в защите окружающей среды.] стал инициатором программы по охране окружающей среды World Trout («Мир форели»).</p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Из статьи Джеймса Просека, Orion Magazine, The Failure of Names, апрель 2008-го.</p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>Из личной переписки с Джеймсом Просеком по электронной почте, 19 марта 2019 года.</p>
  </section>
  <section id="n_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>Издана на русском языке: Бейтсон Г. Шаги в направлении экологии разума. М.: УРСС, 2005. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>Издана на русском языке: Бейтсон Г. Разум и природа. М.: Либроком, 2009. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>Charles King, Gods of the Upper Air: How a Circle of Renegade Anthropologists Reinvented Race, Sex, and Gender in the Twentieth Century (New York: Doubleday, 2019). С. 4–5.</p>
  </section>
  <section id="n_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>В пятом издании диагностического и статистического руководства по психическим расстройствам указано, что к расстройствам аутистического спектра следует относить прежний диагноз «аутизм», синдром Аспергера, неспецифическое первазивное расстройство развития и дезинтегративное расстройство детского возраста. <a l:href="https://www.aane.org/asperger-fact-sheet/">https://www.aane.org/asperger-fact-sheet/</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.cio.com/article/3013221/careers-staffing/how-sap-is-hiring-autistic-adults-for-tech-jobs.html">https://www.cio.com/article/3013221/careers-staffing/how-sap-is-hiring-autistic-adults-for-tech-jobs.html</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>Программа обучения социальным навыкам в клинике PEERS при Колумбийском университете в Лос-Анджелесе. <a l:href="http://www.semel.ucla.edu/">www.semel.ucla.edu</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.xavier.edu/accessibility-and-disability-resources/x-path-program/index">https://www.xavier.edu/accessibility-and-disability-resources/x-path-program/index</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>Согласно данным <a l:href="http://cleveland.com/">cleveland.com</a>, будущий первокурсник Калин Беннетт — первый баскетболист с аутизмом, который получил баскетбольную стипендию 1-го дивизиона.</p>
  </section>
  <section id="n_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://cleveland.com/">cleveland.com</a>, С. 27.</p>
  </section>
  <section id="n_27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://cleveland.com/">cleveland.com</a>, С. 27.</p>
  </section>
  <section id="n_28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p>Scott M. Shannon, MD, Please Don’t Label My Child, New York: Rodale, 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>Издана на русском языке: Чуа Э. Боевой гимн матери-тигрицы. М.: Corpus, 2013. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p>Amy Chua, Political Tribes: Group Instinct and the Fate of Nations, New York: Penguin Press, 2018. С. 8–9.</p>
  </section>
  <section id="n_31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>Рецензия Дэвида Фрума на эту книгу в книжном обозрении New York Times, 4 марта, 2018.</p>
  </section>
  <section id="n_32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>The Hidden Tribes of America is the report of a survey by The More in Common group, October 2018. <a l:href="https://hiddentribes.us/">https://hiddentribes.us/</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>Серия детских книг, созданная в 1962 г. супругами Беренстейн и продолженная их сыном. Главные герои — семейство медведей, которые сталкиваются с типичными для людей ситуациями и всякий раз извлекают из них полезные уроки. Книги издавались на русском языке. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p>В этом случае «Беренстейновские медвежата» ссылаются на классическую сентенцию Дональда Хебба [Канадский физиолог и нейропсихолог. Известен работами, приведшими к пониманию значения нейронов для процесса обучения], которую можно истолковать примерно так: чем больше нейроны активизируются примерно в одно и то же время, тем сильнее их связь между собой — тем, следовательно, труднее изменить поведение и тем менее гибкими мы становимся.</p>
  </section>
  <section id="n_35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>Из книги Стэна и Яна Беренстейн The Berenstain Bears and the Bad Habit (New York: Random House, 1986) [Беренстейн Дж., Беренстейн С. Плохая привычка. М.: Карьера Пресс, 2017]. Я прочитал столько книг о беренстейновских медвежатах стольким детям за столько лет, что могу легко использовать цитаты из них в собственной книге.</p>
  </section>
  <section id="n_36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>Термин VUCA был придуман в начале 1990-х в Военном колледже армии США в Карлайле, Пенсильвания, где я преподаю как приглашенный лектор.</p>
  </section>
  <section id="n_37">
   <title>
    <p>37</p>
   </title>
   <p>Peter Schwartz, The Art of the Long View: Planning for the Future in an Uncertain World (New York: Crown Business, April 15, 1996) [Шварц П. Ваше официальное будущее. Искусство предвидения и планирования будущего. М.: АСТ, 2008].</p>
  </section>
  <section id="n_38">
   <title>
    <p>38</p>
   </title>
   <p>Søren Kierkegaard, Søren Kierkegaards Skrifter: Journalen JJ:167 (Copenhagen, 1843).</p>
  </section>
  <section id="n_39">
   <title>
    <p>39</p>
   </title>
   <p>Bob Johansen, Get There Early: Sensing the Future to Compete in the Present (San Francisco: Berrett-Koehler, 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_40">
   <title>
    <p>40</p>
   </title>
   <p>В заключении я кратко объясняю, как выявлять и собирать сигналы будущего и как освоить эти навыки.</p>
  </section>
  <section id="n_41">
   <title>
    <p>41</p>
   </title>
   <p>Нейронная сеть историй (Neural Story Net) — термин, введенный Кендаллом Хейвеном, почетным приглашенным профессором Стэнфордского университета, всемирно признанным экспертом, изучающим нейроосновы процесса сторителлинга. Нейронная сеть историй (NSN) соединяет наши пять органов чувств и сознательную часть мозга. Ее задача состоит в том, чтобы обработать случайные данные, поступающие через органы чувств, и добавить эту информацию к нашим воспоминаниям. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_42">
   <title>
    <p>42</p>
   </title>
   <p>Eric Alterman, The Decline of Historical Thinking, The New Yorker. February 4, 2019.</p>
  </section>
  <section id="n_43">
   <title>
    <p>43</p>
   </title>
   <p>The Three Horizons of Growth, McKinsey Quarterly, December, 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_44">
   <title>
    <p>44</p>
   </title>
   <p>Bob Johansen, The New Leadership Literacies Thriving in a Future of Extreme Disruption and Distributed Everything (Oakland: Berrett-Koehler, 2017).</p>
  </section>
  <section id="n_45">
   <title>
    <p>45</p>
   </title>
   <p>Mark Johnson and Josh Suskewicz, Lead from the Future: How to Turn Visionary Thinking into Breakthrough Growth (Cambridge, MA: Harvard Business School Press, 2020).</p>
  </section>
  <section id="n_46">
   <title>
    <p>46</p>
   </title>
   <p>Mark Weick, Lead Director, Sustainability and Enterprise Risk Management, The Dow Chemical Company, Midland, MI. Из электронного письма Бобу Йохансену, 2 апреля, 2019.</p>
  </section>
  <section id="n_47">
   <title>
    <p>47</p>
   </title>
   <p>Steven Johnson, Farsighted: How We Make the Decisions That Matter the Most (New York: Riverhead Books, 2018), page 25.</p>
  </section>
  <section id="n_48">
   <title>
    <p>48</p>
   </title>
   <p>Willie Pietersen, Strategic Learning: How to Be Smarter Than Your Competition and Turn Key Insights into Competitive Advantage (Hoboken, NJ: Wiley, 2010).</p>
  </section>
  <section id="n_49">
   <title>
    <p>49</p>
   </title>
   <p>Принцип fail early, fail often, and fail cheaply принят в IT-индустрии, чтобы выявлять возможные неполадки и устранять их на ранних этапах разработки продукта. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_50">
   <title>
    <p>50</p>
   </title>
   <p>Thomas L. Friedman, The Answers to Our Problems Aren’t as Simple as Left or Right, The New York Times, July 7, 2019.</p>
  </section>
  <section id="n_51">
   <title>
    <p>51</p>
   </title>
   <p>Издана на русском языке: Пикетти Т. Капитал в XXI веке. М.: Ад Маргинем Пресс, 2016. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_52">
   <title>
    <p>52</p>
   </title>
   <p>Thomas Piketty, Capitalinthe Twenty-first Century (Cambridge, MA: Harvard University Press, 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_53">
   <title>
    <p>53</p>
   </title>
   <p>Sean McFate, The New Rules of War: Victory in the Age of Durable Disorder (New York: William Morrow, 2019), pages 8–9.</p>
  </section>
  <section id="n_54">
   <title>
    <p>54</p>
   </title>
   <p>Thomas W. Malone, Superminds: The Surprising Power of People and Computers Thinking Together (New York: Little, Brown and Company, 2018).</p>
  </section>
  <section id="n_55">
   <title>
    <p>55</p>
   </title>
   <p>Kathleen Belew, Bringthe War Home: The White Power Movement and Paramilitary America (Cambridge, MA: Harvard University Press, 2018), page 16.</p>
  </section>
  <section id="n_56">
   <title>
    <p>56</p>
   </title>
   <p>Твит Уильяма Гибсона. @GreatDismal, August 17, 2018.</p>
  </section>
  <section id="n_57">
   <title>
    <p>57</p>
   </title>
   <p>Интервью Шона Иллинга с Амандой Литтл. The Climate Crisis and the End of the Golden Era of Food Choice, in The Highlight by Vox, June 24, 2019.</p>
  </section>
  <section id="n_58">
   <title>
    <p>58</p>
   </title>
   <p>Цифровые аборигены (англ. Digital Natives), или «цифровое поколение», — определение, впервые использованное американцем Марком Пренски для обозначения людей, родившихся после цифровой революции и привыкших получать информацию через цифровые каналы. Людей, родившихся до этого периода, Пренски назвал цифровыми иммигрантами (англ. Digital Immigrants). <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_59">
   <title>
    <p>59</p>
   </title>
   <p>На Западе эту возрастную категорию называют Young Adult. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_60">
   <title>
    <p>60</p>
   </title>
   <p>Мартин Лютер Кинг — младший (1929–1968) — американский баптистский проповедник и общественный деятель, получивший известность как лидер движения за гражданские права чернокожих в США с 1954 года до своей смерти в 1968 году. Лауреат Нобелевской премии мира (1964) за борьбу с расовым неравенством через ненасильственное сопротивление. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_61">
   <title>
    <p>61</p>
   </title>
   <p>Эти влияния кратко обобщаются в недавно вышедшей книге: Patrick Parr, The Seminarian: Martin Luther King Jr. Comes of Age (Chicago: Lawrence Hill Books, 2018).</p>
  </section>
  <section id="n_62">
   <title>
    <p>62</p>
   </title>
   <p>Tavis Smiley, with David Ritz, Death of a King: The Real Story of Dr. Martin Luther King Jr.’s Final Year (New York: Little, Brown, and Company, 2014).</p>
  </section>
  <section id="n_63">
   <title>
    <p>63</p>
   </title>
   <p>Издана на русском языке: Медовник М. <a l:href="https://www.mann-ivanov-ferber.ru/books/zhidkosti/">Жидкости. Прекрасные и опасные субстанции, протекающие по нашей жизни.</a> М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_64">
   <title>
    <p>64</p>
   </title>
   <p>Айра Флатоу в радиошоу «Научная пятница». WNYC Studios, <a l:href="https://www.sciencefriday.com/about/">https://www.sciencefriday.com/about/</a>: «Все наши программы производятся независимо в рамках инициативы “Научная пятница” — некоммерческой организации, занимающейся пропагандой информации о науке и научных исследованиях среди населения. Компания WNYC Studios — дистрибьютор нашего радиошоу, которое вы можете слушать на волнах общественных радиостанций во всех уголках США».</p>
  </section>
  <section id="n_65">
   <title>
    <p>65</p>
   </title>
   <p>Большую часть своей карьеры я посвятил социологии, работая с людьми, обладающими гораздо более глубокими познаниями в сфере технологий, чем я. Собирая материал для этой главы, я обращался к своим коллегам, и особенно много полезного я почерпнул из разговоров с Джереми Киршбаумом, Алексом Вото, Джамайсом Кашио и Тоши Ху. Кроме того, я нашел несколько недавно изданных книг, которые очень помогли мне в попытках раскрыть характер изменений, типичных для будущего: Kai-Fu Lee, AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order; Thomas W. Malone, Superminds: The Surprising Power of People and Computers Thinking Together; and Andrew McAfee and Erik Brynjolfsson, Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future.</p>
  </section>
  <section id="n_66">
   <title>
    <p>66</p>
   </title>
   <p>Kai-Fu Lee, AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order (Boston: Houghton Miffln Harcourt, 2018).</p>
  </section>
  <section id="n_67">
   <title>
    <p>67</p>
   </title>
   <p>Robert Johansen, Groupware: Computer Support for Business Teams (New York: The Free Press, 1988).</p>
  </section>
  <section id="n_68">
   <title>
    <p>68</p>
   </title>
   <p>Ясность — один из десяти будущих навыков лидера, о которых я писал в книге Leaders Make the Future. Ясность — также важный компонент новой грамотности лидера, который в книге «Новые навыки лидера» я называю умением оглядываться в прошлое из будущего, но действовать в настоящем.</p>
  </section>
  <section id="n_69">
   <title>
    <p>69</p>
   </title>
   <p>Bob Johansen, Leaders Make the Future, pages 56–74.</p>
  </section>
  <section id="n_70">
   <title>
    <p>70</p>
   </title>
   <p>Robert Burton, On Being Certain: Believing You Are Right, Even If You’re Not (New York: St. Martin’s, 2008).</p>
  </section>
  <section id="n_71">
   <title>
    <p>71</p>
   </title>
   <p>Хептика (haptics) — человеко-машинная коммуникация, основанная на сенсорике. Оперативно корректируемый аватар-манипулятор, который передает звук, изображение и осязание к удаленно расположенным пользователям. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_72">
   <title>
    <p>72</p>
   </title>
   <p>Из сюжета Ника Робертсона на CNN, 18 февраля 2019 года. Из материалов Мюнхенской конференции по безопасности для европейских лидеров, дипломатов, специалистов по вопросам безопасности и руководителей компаний «НАТО 70 лет: кризис альянса», которая проходила в мюнхенском отеле Bayerischer Hof 18 февраля 2019 года.</p>
  </section>
  <section id="n_73">
   <title>
    <p>73</p>
   </title>
   <p>Текучий интерфейс (англ. fluent interface — в значении «плавный» или «гладкий») позволяет повысить читабельность исходного кода программы. Термин предложен Эриком Эвансом и Мартином Фаулером. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_74">
   <title>
    <p>74</p>
   </title>
   <p>Зак Андерсон, старший вице-президент по вопросам глобальной аналитики и инноваций компании Electronic Arts.</p>
  </section>
  <section id="n_75">
   <title>
    <p>75</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.vox.com/latest-news/2019/3/22/18275913/statistical-significance-p-values-explained?fbclid%3dIwAR3JNtqa8e9jhO2m9U49wVrbFnXh07222O5zhtsuQPbr8iP0MNyk4fHvqHw">https://www.vox.com/latest-news/2019/3/22/18275913/statistical-significance-p-values-explained?fbclid=IwAR3JNtqa8e9jhO2m9U49wVrbFnXh07222O5zhtsuQPbr8iP0MNyk4fHvqHw</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_76">
   <title>
    <p>76</p>
   </title>
   <p>Institute for the Future (n.d.). Introduction to Futures Thinking. Retrieved from <a l:href="https://www.coursera.org/instructor/janemcg">https://www.coursera.org/instructor/janemcg</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_77">
   <title>
    <p>77</p>
   </title>
   <p>Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США — DARPA.</p>
  </section>
  <section id="n_78">
   <title>
    <p>78</p>
   </title>
   <p>Национальный научный фонд.</p>
  </section>
  <section id="n_79">
   <title>
    <p>79</p>
   </title>
   <p>Центральное процессорное устройство. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_80">
   <title>
    <p>80</p>
   </title>
   <p>Пол Бэран (Paul Baran, 1926–2011) — американский инженер и изобретатель в области информатики, один из создателей интернета. В 2008 году награжден президентом США за вклад в развитие технологий. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_81">
   <title>
    <p>81</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.rand.org/pubs/research_memoranda/RM3420.html">https://www.rand.org/pubs/research_memoranda/RM3420.html</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_82">
   <title>
    <p>82</p>
   </title>
   <p>Мадлен Олбрайт (1937–2022) — американский дипломат и политический деятель, первая женщина в должности государственного секретаря США (1997–2001), постоянный представитель США при ООН (1993–1997). <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_83">
   <title>
    <p>83</p>
   </title>
   <p>Madeleine Albright, Fascism: A Warning (New York: Harper, 2018).</p>
  </section>
  <section id="n_84">
   <title>
    <p>84</p>
   </title>
   <p>Роберт О. Уорк, цитата в сюжете Ника Робертсона на CNN о Мюнхенской конференции 2019 года, 18 февраля 2019 года.</p>
  </section>
  <section id="n_85">
   <title>
    <p>85</p>
   </title>
   <p>From Fogged In, Michelle Dean, New York Times Magazine, February 4, 2018. Michelle Dean is the author of Sharp: The Women Who Made an Art of Having an Opinion (New York: Grove Press), published on April 2018.</p>
  </section>
  <section id="n_86">
   <title>
    <p>86</p>
   </title>
   <p>Blockchain Futures: Map of the Decade 2017–2027, Institute for the Future Blockchain Futures Lab, SR-1911, 2017.</p>
  </section>
  <section id="n_87">
   <title>
    <p>87</p>
   </title>
   <p>Виталий Дмитриевич Бутерин, более известный как Виталик Бутерин (р. 1994), — канадский программист родом из России, сооснователь и бывший редактор печатного журнала Bitcoin Magazine, сооснователь проекта Ethereum, за идею которого в 2014 году стал лауреатом премии World Technology Award, обойдя Марка Цукерберга и других претендентов. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_88">
   <title>
    <p>88</p>
   </title>
   <p>Виталик Бутерин, основатель блокчейн-платформы Etherium.</p>
  </section>
  <section id="n_89">
   <title>
    <p>89</p>
   </title>
   <p>Дуг Мерритт, президент и CEO компании Splunk, на встрече топ-менеджмента Кремниевой долины в Центре корпоративных инноваций, 28 августа 2018 года.</p>
  </section>
  <section id="n_90">
   <title>
    <p>90</p>
   </title>
   <p>Документальный фильм режиссера Грега Коса 2017 г. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_91">
   <title>
    <p>91</p>
   </title>
   <p>AlphaGo, («АльфаГо»), режиссер Грег Кос, Moxie Pictures, 29 сентября 2017 года. Документальный фильм.</p>
  </section>
  <section id="n_92">
   <title>
    <p>92</p>
   </title>
   <p>CSAIL is MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory.</p>
  </section>
  <section id="n_93">
   <title>
    <p>93</p>
   </title>
   <p>Вэнивар Буш (Vannevar Bush, 1890–1974) — американский ученый, инженер, разработчик аналоговых компьютеров, методолог и организатор научных исследований и научного сообщества. Советник по науке при президенте Рузвельте. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_94">
   <title>
    <p>94</p>
   </title>
   <p>Vannevar Bush, As We May Think, in The Atlantic Monthly, 1945.</p>
  </section>
  <section id="n_95">
   <title>
    <p>95</p>
   </title>
   <p>Я довольно хорошо знал Дуга Энгельбарта, но никогда не встречался со Стивом Джобсом, несмотря на то что Институт будущего разрабатывал некоторые проекты для Apple, когда Джобс был CEО компании. Я понимал, что мы со Стивом Джобсом вряд ли найдем общий язык. Я занимался исследованием будущего, а он его создавал. Я испытываю к нему огромное уважение, но понимаю, что он был руководителем, в чьей поддержке я не нуждался при взаимодействии с группой разработки новейших технологий компании Apple. Главное, чтобы он не был настроен против меня.</p>
  </section>
  <section id="n_96">
   <title>
    <p>96</p>
   </title>
   <p>«Игра Эндера» (англ. Ender’s Game) — научно-фантастический кинофильм 2013 года режиссера Гэвина Худа по одноименному роману Орсона Скотта Карда. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_97">
   <title>
    <p>97</p>
   </title>
   <p>Энтони Палумби (р. 1970) — американский политик, в настоящее время представляет 1-й округ сената штата Нью-Йорк. Ранее был членом Ассамблеи штата Нью-Йорк. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_98">
   <title>
    <p>98</p>
   </title>
   <p>Anthony R. Palumbi, Hey Parents, Stop Worrying and Learn to Love ‘Fortnite’, The Washington Post, July 31, 2019.</p>
  </section>
  <section id="n_99">
   <title>
    <p>99</p>
   </title>
   <p>Линда Стоун (р. 1955) — писатель и консультант, кроме термина «постоянное полувнимание», также придумала термин «апноэ по электронной почте», что означает временное отсутствие или остановку дыхания либо поверхностное дыхание при работе с электронной почтой. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_100">
   <title>
    <p>100</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://lindastone.net/2009/11/30/beyond-simple-multi-tasking-continuous-partial-attention/">https://lindastone.net/2009/11/30/beyond-simple-multi-tasking-continuous-partial-attention/</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_101">
   <title>
    <p>101</p>
   </title>
   <p>Гиг-экономика — система работы, когда сотрудников не нанимают в штат, а приглашают на конкретные проекты, где они в обозначенные сроки решают поставленные задачи. К этой же категории относится формат работы через платформы, которые соединяют заказчиков и исполнителей. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_102">
   <title>
    <p>102</p>
   </title>
   <p>Одно из самых массовых убийств в учебных заведениях США, которое совершили Эрик Харрис и Дилан Клиболд 20 апреля 1999 года. Дейв Каллен — автор книги об этом событии: Каллен Д. Колумбайн. М.: Like Book, 2019. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_103">
   <title>
    <p>103</p>
   </title>
   <p>С суперобложки книги Дэйва Каллена Parkland («Паркленд»).</p>
  </section>
  <section id="n_104">
   <title>
    <p>104</p>
   </title>
   <p>Более подробная информация об исследовании: Relationship of Childhood Abuse and Household Dysfunction to Many of the Leading Causes of Death in Adults, published in the American Journal of Preventive Medicine in 1998, Vol. 14, pages 245–258.</p>
  </section>
  <section id="n_105">
   <title>
    <p>105</p>
   </title>
   <p>Institute for the Future, Global Youth Skills: Work and Learn Paths for Future-Ready Learners, supported by the MiSK Foundation. IFTF research report SR-2076. <a l:href="http://www.iftf.org/fileadmin/user_upload/downloads/work-learn/GlobalYouthSkills_Final_Report_021419_sm.pdf">http://www.iftf.org/fileadmin/user_upload/downloads/work-learn/GlobalYouthSkills_Final_Report_021419_sm.pdf</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_106">
   <title>
    <p>106</p>
   </title>
   <p>The Matrix («Матрица»). Режиссеры Лана и Лилли Вачовски, Warner Bros, 1999. Фильм.</p>
  </section>
  <section id="n_107">
   <title>
    <p>107</p>
   </title>
   <p>Издана на русском языке: Гилмор Дж., Пайн Дж. Экономика впечатлений. М.: Альпина Паблишер, 2021. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_108">
   <title>
    <p>108</p>
   </title>
   <p>B. Joseph Pine II and James H. Gilmore, The Experience Economy: Work Is Theater and Every Business a Stage (Cambridge, MA: Harvard Business School Press, 1999). Второе издание: The Experience Economy, updated ed. (Cambridge, MA: Harvard Business Review Press, 2011).</p>
  </section>
  <section id="n_109">
   <title>
    <p>109</p>
   </title>
   <p>Из интервью с Джоном Пэджеттом, 13 марта 2019 года.</p>
  </section>
  <section id="n_110">
   <title>
    <p>110</p>
   </title>
   <p>Издана на русском языке: Цуо Т., Вайзерт Г. Бизнес по подписке. М.: Бомбора, 2020. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_111">
   <title>
    <p>111</p>
   </title>
   <p>Sapna Maheshwari, Let’s Subscribe to That Sofa, New York Times, June 9, 2019, page 1.</p>
  </section>
  <section id="n_112">
   <title>
    <p>112</p>
   </title>
   <p>Robert B. Tucker, How Peloton Uses Consumer Insights to Drive Innovation, Forbes, February 28, 2019.</p>
  </section>
  <section id="n_113">
   <title>
    <p>113</p>
   </title>
   <p>Bob Johansen and Karl Ronn, The Reciprocity Advantage. A New Model for Innovation and Growth (Oakland: Berrett-Koehler, 2015).</p>
  </section>
  <section id="n_114">
   <title>
    <p>114</p>
   </title>
   <p>Этот прогноз сделан на основе работы, выполненной Лабораторией перспектив технологии блокчейна Института будущего, а также на основе плана развития на десятилетие 2017–2027. Blockchain Futures: Reshaping the World at the Intersection of Money, Technology, and Human Identity («Перспективы блокчейна: переформатирование мира на стыке денег, технологий и человеческой идентичности»), Institute for the Future, Report SR-1911D, 2017.</p>
  </section>
  <section id="n_115">
   <title>
    <p>115</p>
   </title>
   <p>Самое кровопролитное сражение в ходе Гражданской войны в США, произошедшее 1–3 июля 1863 года в округе Адамс штата Пенсильвания и считающееся переломной точкой в конфликте Севера и Юга. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_116">
   <title>
    <p>116</p>
   </title>
   <p>Выражение «гибкое командование» впервые появилось в официальном сообщении в статье, опубликованной в Joint Force Quarterly в 2017 году Эндрю Хиллом и Хитом Найеми, Военный колледж Армии США.</p>
  </section>
  <section id="n_117">
   <title>
    <p>117</p>
   </title>
   <p>Насколько мне известно, термин еще ни разу не использовался в официальных высказываниях военных руководителей и не был включен ни в одну военную доктрину (документы, которые определяют и описывают цели, пути и средства развертывания вооруженных сил и ведения войны). Тем не менее он мне нравится, и я надеюсь, что он получит широкое распространение.</p>
  </section>
  <section id="n_118">
   <title>
    <p>118</p>
   </title>
   <p>Цитируется Джейсоном Кеблером в: Society Is Too Complicated to Have a President, Complex Mathematics Suggest, Vice, November 7, 2016. <a l:href="https://motherboard.vice.com/en_us/article/wnxbm5/society-is-too-complicated-to-have-a-president-complex-mathematics-suggest">https://motherboard.vice.com/en_us/article/wnxbm5/society-is-too-complicated-to-have-a-president-complex-mathematics-suggest</a>. For a more complete description on this theory, see Yaneer Bar-Yam, New England Complex Systems Institute, Dynamics of Complex Systems (Studies in Nonlinearity) (Boca Raton, FL: CRC Press, 1999).</p>
  </section>
  <section id="n_119">
   <title>
    <p>119</p>
   </title>
   <p>Army Futures Command (AFC) Directorate of Intelligence (DOI), Transforming Intelligence to Support 21st Century Army Modernization, White Paper, December 15, 2018, page 10.</p>
  </section>
  <section id="n_120">
   <title>
    <p>120</p>
   </title>
   <p>Army Futures Command (AFC) Directorate of Intelligence (DOI), Transforming Intelligence to Support 21st Century Army Modernization, White Paper, December 15, 2018, С. 3.</p>
  </section>
  <section id="n_121">
   <title>
    <p>121</p>
   </title>
   <p>Army Futures Command (AFC) Directorate of Intelligence (DOI), Transforming Intelligence to Support 21st Century Army Modernization, White Paper, December 15, 2018, С. 10.</p>
  </section>
  <section id="n_122">
   <title>
    <p>122</p>
   </title>
   <p>Этот термин был впервые использован Нельсоном Манделой в его автобиографии Long Walk to Freedom [Издана на русском языке: Мандела Н. Долгая дорога к свободе. Автобиография узника, ставшего президентом. М.: Эксмо, 2022].</p>
  </section>
  <section id="n_123">
   <title>
    <p>123</p>
   </title>
   <p>Концепция лидерства как служения была создана Робертом К. Гринлифом в его эссе The Servant as Leadership, опубликованном в 1970 году.</p>
  </section>
  <section id="n_124">
   <title>
    <p>124</p>
   </title>
   <p>TEDSalon Берлин 2014, в лекции, где Джереми Хейманс выдвинул концепцию новой власти. Размещена на сайте TED в июне 2014 года.</p>
  </section>
  <section id="n_125">
   <title>
    <p>125</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://medium.com/%40GarryKasparov/may-11-one-big-loss-for-a-man-one-giant-win-for-mankind-46bb42b8752f">https://medium.com/@GarryKasparov/may-11-one-big-loss-for-a-man-one-giant-win-for-mankind-46bb42b8752f</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_126">
   <title>
    <p>126</p>
   </title>
   <p>Thomas W. Malone, Superminds: The Surprising Power of People and Computers Thinking Together (New York: Little, Brown and Company, 2018), page 3.</p>
  </section>
  <section id="n_127">
   <title>
    <p>127</p>
   </title>
   <p>Jerry Useem, At Work, Expertise Is Falling Out of Favor, The Atlantic, July 2019, page 12.</p>
  </section>
  <section id="n_128">
   <title>
    <p>128</p>
   </title>
   <p>Orson Scott Card, из введения к книге Ender’s Game («Игра Эндера») (Tor, 1994).</p>
  </section>
  <section id="n_129">
   <title>
    <p>129</p>
   </title>
   <p>Издан на русском языке: Кард О. С. Игра Эндера. М.: Азбука: Азбука Аттикус, 2018. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_130">
   <title>
    <p>130</p>
   </title>
   <p>Thomas W. Malone, Superminds, IBID.</p>
  </section>
  <section id="n_131">
   <title>
    <p>131</p>
   </title>
   <p>Эллен Галински (р. 1942) — психолог, педагог, президент независимого американского Института семьи и работы, автор более 40 книг и создатель особой методики воспитания. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_132">
   <title>
    <p>132</p>
   </title>
   <p>См.: Bob Johansen, The New Leadership Literacies, chapters 7–8.</p>
  </section>
  <section id="n_133">
   <title>
    <p>133</p>
   </title>
   <p>См.: Amber Case, Calm Technology: Principles and Patterns for Non-Intrusive Design (Sebastopol, CA: O’Reilly Media, 2016).</p>
  </section>
  <section id="n_134">
   <title>
    <p>134</p>
   </title>
   <p>Vicki Lostetter, личная переписка, 25 апреля 2019 года.</p>
  </section>
  <section id="n_135">
   <title>
    <p>135</p>
   </title>
   <p>Ханна Гэдсби, Nanette («Нанетт»), шоу одного актера, записанное в Оперном театре Сиднея, видео выпущено компанией Netflix.</p>
  </section>
  <section id="n_136">
   <title>
    <p>136</p>
   </title>
   <p>Фильм 2014 г. режиссера Мортена Тильдума с Бенедиктом Камбербэтчем в главной роли. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_137">
   <title>
    <p>137</p>
   </title>
   <p>Из фильма о жизни Алана Тьюринга The Imitation Game («Игра в имитацию»), режиссер Мортен Тильдум, Black Bear Pictures, 28 ноября 2014 года.</p>
  </section>
  <section id="n_138">
   <title>
    <p>138</p>
   </title>
   <p>Александра Кралик — ученый-антрополог, работает в Пенсильванском университете. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_139">
   <title>
    <p>139</p>
   </title>
   <p>Alexandra Kralick, Skeletal Studies Show Sex, Like Gender, Exists Along a Spectrum, Discover, November 16, 2018.</p>
  </section>
  <section id="n_140">
   <title>
    <p>140</p>
   </title>
   <p>Chip Conley, Wisdom@Work: The Making of a Modern Elder (New York: Penguin Random House, 2018), pages 209–210.</p>
  </section>
  <section id="n_141">
   <title>
    <p>141</p>
   </title>
   <p>Nellie Bowles, A New Luxury Retreat Caters to Elderly Workers in Tech (Ages 30 and Up), The New York Times, March 4, 2019, Technology Section.</p>
  </section>
  <section id="n_142">
   <title>
    <p>142</p>
   </title>
   <p>Институт будущего, прогноз The Future Is a Life Seen Through the Lens of Possibility («Будущее — это жизнь, увиденная через призму возможностей»), спонсорами которого стали Объединение ассоциаций помощи больным церебральным параличом и Корпоративный фонд BIG SKY, включающий Фонд семьи Шапиро, Фонд Бротман, Фонд WellPoint, Фонд Ассоциации медицинских страховых компаний «Голубой крест и голубой щит» (Blue Cross Blue Shield Association), частная инвестиционная компания Ripplewood Holdings и религиозная некоммерческая организация здравоохранения Alegent Health, доклад SR-1040, 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_143">
   <title>
    <p>143</p>
   </title>
   <p>Phil Matier, SF Board of Supervisors Sanitizes Language of Criminal Justice System, San Francisco Chronicle, August 11, 2019.</p>
  </section>
  <section id="n_144">
   <title>
    <p>144</p>
   </title>
   <p>Scott Page, The Difference (Princeton, NJ: Princeton University Press, 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_145">
   <title>
    <p>145</p>
   </title>
   <p>STEM (science, technology, engineering and mathematics) — наука, технология, инженерия и математика. Широкий термин, используемый для объединения этих академических дисциплин. Также этим термином обычно обозначают подход к образовательному процессу, согласно которому основа приобретения знаний — простая и доступная визуализация научных явлений, позволяющая легко охватить и получить знания на основе практики и глубокого понимания процессов. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_146">
   <title>
    <p>146</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.vanguardstem.com/">https://www.vanguardstem.com</a>. On the Vanguard: Conversations with Women of Color in STEM, или, для краткости, #VanguardSTEM, — ежемесячный вебинар в режиме реального времени, где сменяющие друг друга группы цветных женщин — экспертов в сфере STEM — обсуждают широкий круг тем, в том числе научные интересы, житейские вопросы, рекомендации, советы и комментарии о текущих событиях в мире и обществе. Эти вебинары и онлайн-платформа, к созданию которой они подтолкнули, реализуются в рамках программы SeRCH Foundation, Inc., «некоммерческой организации, чья миссия состоит в том, чтобы использовать науку, технологии, инженерное дело и математику (science, technology, engineering and mathematics — STEM) как инструмент достижения социальной справедливости».</p>
  </section>
  <section id="n_147">
   <title>
    <p>147</p>
   </title>
   <p>Из переписки по электронной почте с Энтони Уиксом, 6 февраля 2019 года.</p>
  </section>
  <section id="n_148">
   <title>
    <p>148</p>
   </title>
   <p>Составлено на основе прогноза The Future Is a Life Seen Through the Lens of Possibility («Будущее — это жизнь, увиденная через призму возможностей»), разработанного в 2007 году Институтом будущего.</p>
  </section>
  <section id="n_149">
   <title>
    <p>149</p>
   </title>
   <p>Bob Johansen, The New Leadership Literacies, chapters 9–10, pages 117–131.</p>
  </section>
  <section id="n_150">
   <title>
    <p>150</p>
   </title>
   <p>Пауль Тиллих (1886–1965) — философ-экзистенциалист, один из наиболее влиятельных теологов ХХ века. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_151">
   <title>
    <p>151</p>
   </title>
   <p>См.: Eric Hoffer, The True Believer: Thoughts on the Nature of Mass Movements (New York: Harper &amp; Brothers, originally published in 1951) [Издана на русском языке: Хоффер Э. Истинноверующий: Мысли о природе массовых движений. Минск: ЕГУ, 2001].</p>
  </section>
  <section id="n_152">
   <title>
    <p>152</p>
   </title>
   <p>Уэслианский, иначе методистский, четырехугольник — методология для богословского размышления, которую приписывают Джону Уэсли, лидеру методистского движения в конце XVIII века. Термин появился в ХХ веке, его автор — Альберт Аутлер. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_153">
   <title>
    <p>153</p>
   </title>
   <p>Из телефонного разговора с Каспером тер Кьюлом, 30 ноября 2018 года.</p>
  </section>
  <section id="n_154">
   <title>
    <p>154</p>
   </title>
   <p>Эта жажда глубокого понимания смысла, ценностей и цели могла быть одним из факторов, пробудивших новый интерес к психоделике в последние несколько лет. Психоделика сулит надежду вырваться из рамок категориального мышления и открыть новые, глубинные измерения нашего мира. Наиболее удачное резюме этого нового взгляда на психоделику дает Майкл Поллан в книге How to Change Your Mind: What the New Science of Psychedelics Teaches Us about Consciousness, Dying, Addiction, Depression, and Transcendence (New York: Penguin Press, 2018) [Издана на русском языке: Поллан М. Мир иной. Что психоделика может рассказать о сознании, смерти, страстях, депрессии и трансцендентности. М.: АСТ, 2020]. Мне нравятся слова Эмили Дикинсон в начале этой книги: «Душа должна жить нараспашку».</p>
  </section>
  <section id="n_155">
   <title>
    <p>155</p>
   </title>
   <p>Robert Johansen and Rob Swigart, Upsizing the Individual in the Downsized Organization («Увеличение индивидуального вклада в организации на фоне сокращения персонала», Boston: Addison-Wesley, 1994).</p>
  </section>
  <section id="n_156">
   <title>
    <p>156</p>
   </title>
   <p>Institute for the Future, Good Company: What’s the Meaning of Work? SR-589, November, 1995, page 3.</p>
  </section>
  <section id="n_157">
   <title>
    <p>157</p>
   </title>
   <p>Мой коллега Дэвид Песковиц первым познакомил меня с этой позитивной корреляцией между виртуальным и личным опытом. Виртуальное общение редко может заменить общение вживую, если только это не обусловлено какими-либо внешними факторами, например ограничениями в передвижении.</p>
  </section>
  <section id="n_158">
   <title>
    <p>158</p>
   </title>
   <p>Robert N. Bellah, Habit and History, in Ethical Perspectives 8 (2001)3, page 161.</p>
  </section>
  <section id="n_159">
   <title>
    <p>159</p>
   </title>
   <p>Mark Bowden, The Man Who Saw Inside Himself, The Atlantic, March 2018. <a l:href="https://www.theatlantic.com/magazine/archive/2018/03/larry-smarr-the-man-who-saw-inside-himself/550883/">Https://www.theatlantic.com/magazine/archive/2018/03/larry-smarr-the-man-who-saw-inside-himself/550883/</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_160">
   <title>
    <p>160</p>
   </title>
   <p>Из книги Боба Йохансена The New Leadership Literacies, главы 9–10. В главе 9 описывается навык создания и поддержания позитивной энергии. Глава 10 дает прогноз относительно внешних сил, формирующих будущее и активизирующих процесс создания и поддержания позитивной энергии со стороны лидера.</p>
  </section>
  <section id="n_161">
   <title>
    <p>161</p>
   </title>
   <p>Более подробно об этом см. работу Кендалла Хейвена. Он принимал участие в финансируемом DARPA проекте изучения нейробиологической основы сторителлинга, который свел вместе и объединил усилия нейробиологов и виртуозов-рассказчиков. Это был один из сделанных ими выводов.</p>
  </section>
  <section id="n_162">
   <title>
    <p>162</p>
   </title>
   <p>В главе 3 вы найдете более подробную информацию о сигналах будущих перемен. Институт будущего разрабатывает некоммерческие программы обучения, которые помогают овладевать подобными инструментами перспективного мышления. См. сайт Института будущего: <a l:href="http://www.iftf.org/">www.iftf.org</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_163">
   <title>
    <p>163</p>
   </title>
   <p>Ian Morrision, The Second Curve («Вторая кривая», New York: Ballantine, 1996).</p>
  </section>
  <section id="n_164">
   <title>
    <p>164</p>
   </title>
   <p>Институт будущего разрабатывает некоммерческие программы обучения, которые помогают овладевать подобными инструментами перспективного мышления. См. сайт Института будущего: <a l:href="http://www.iftf.org/">www.iftf.org</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_165">
   <title>
    <p>165</p>
   </title>
   <p>Единица учета, не относящаяся к криптовалюте, предназначенная для представления цифрового баланса в некотором активе, т. е. выполняющая функцию заменителя ценных бумаг в цифровом мире. Токены представляют собой запись в регистре, распределенную в блокчейн-цепочке. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_166">
   <title>
    <p>166</p>
   </title>
   <p>Обновленная и скорректированная информация из прогноза Института будущего Blockchain Futures Map of the Decade 2017–2027.</p>
  </section>
  <section id="n_167">
   <title>
    <p>167</p>
   </title>
   <p>Institute for the Future, Ethical OS Toolkit: A Guide to Anticipating the Future Impact of Today’s Technology, Or: How Not to Regret the Things You Will Build. Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) license, <a l:href="http://www.ethicalos.org/">www.ethicalos.org</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_168">
   <title>
    <p>168</p>
   </title>
   <p>Bob Johansen and Karl Ronn, The Reciprocity Advantage, IBID, part 3. Карл Ронн известен как «Клейтон Кристенсен компании Procter &amp; Gamble». Его задачей было создание ранее не существовавших новых категорий бизнеса, таких как Swiffer, Mr. Clean Magic Eraser и Febreze (бренды чистящих средств и бытовой химии).</p>
  </section>
  <section id="n_169">
   <title>
    <p>169</p>
   </title>
   <p>Институт будущего разрабатывает некоммерческие программы обучения, которые помогают овладевать подобными инструментами перспективного мышления. См. сайт Института будущего: <a l:href="http://www.iftf.org/">www.iftf.org</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_170">
   <title>
    <p>170</p>
   </title>
   <p>Michael J. Arena, Adaptive Space (New York: McGraw-Hill, 2018).</p>
  </section>
  <section id="n_171">
   <title>
    <p>171</p>
   </title>
   <p>Карим Абдул-Джаббар, урожденный Фердинанд Льюис Алсиндор — младший (р. 1947) — американский баскетболист, сыгравший 20 сезонов в Национальной баскетбольной ассоциации. Лидер по количеству набранных очков в регулярном чемпионате за всю историю НБА. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_172">
   <title>
    <p>172</p>
   </title>
   <p>«Поле чудес» (англ. Field of Dreams) — фильм 1989 года режиссера Фила Олдена Робинсона с Кевином Костнером в главной роли. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_173">
   <title>
    <p>173</p>
   </title>
   <p>«Близкие контакты третьей степени» (англ. Close Encounters of the Third Kind) — фильм 1977 года режиссера Стивена Спилберга с Ричардом Дрейфусом и Франсуа Трюффо в главных ролях. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
 </body>
 <binary id="i_001.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAqIAAADrCAYAAACyyfR+AAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_002.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAqEAAAIZCAYAAACWO+ZGAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_003.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAqEAAAF2CAYAAABecUFUAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_004.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_005.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkwAAAA/CAYAAAASTZeFAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_006.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_008.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_009.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_010.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAqEAAADOCAYAAAAOn9v4AAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_011.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_012.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_013.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+ENX2h0dHA6Ly9ucy5h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</binary>
 <binary id="i_014.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="_3.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QtRRXhpZgAATU0AKgAAAAgADAEAAAMAAAABAqMAAAEBAAMAAAABAdkAAAECAAMAAAAD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</binary>
</FictionBook>
