Политологи еще долго будут обсуждать откуда взялись Брексит, Трамп и Ле Пен. Некоторые думают, что проблема в разнице в доходах. Я бы сказал, что не совсем. Скорее речь идет о беспокойстве об источнике дохода и о том, каким образом сейчас можно сохранить хорошую работу
Думаю, скорость, с которой Кремниевая долина развивает технологии и проводит цифровую глобализацию, создает мир, где любая работа требует все больше навыков и постоянного обучения. Многие не успевают за изменениями и следуют за лидерами, обещающими остановить ветер.
Разрешите мне пересказать несколько бесед. Начну разговора с Брайаном Кржаничем, CEO компании Intel. Недавно он отметил: "Мои внуки не будут водить".
Его дочери – тинейджеры, а это значит, что транспорт на автопилоте должен полностью работать через 25 лет, когда вы будете уже не управлять автомобилем, а программировать его на смартфоне, часах или очках. Звучит весело – конечно, если вы не зарабатываете тем, что водите такси.
Вот только не думайте, что бухгалтерам не о чем волноваться.
Марк Бор, старший научный сотрудник Intel, объяснил, что главный рабочий микропроцессор компании – чип величиной в 14 нанометров, представленный в 2014 году. В нем работает по 37.5 млн транзисторов на квадратный миллиметр. К концу 2017-го, благодаря закону Мура, Intel начнет производить чип величиной в 10 Нм, в котором поместятся "100 млн транзисторов на квадратный миллиметр – плотность увеличится больше, чем в два раза, при этом используя выделяя тепла и электроэнергии", – говорит Бор.
Если вы думаете, что машины умны сейчас, подождите еще год. Именно этот переход от 14-Нм до 10-Нм чипов поможет производителям уменьшить мозг автопилота, который принимает данные с датчика, собирающего информацию в режиме 360 градусов, и мгновенно обрабатывать ее на предмет наличия собаки, человека, велосипедиста или другой машины. Переход от предмета размером с багажник до маленькой коробочки, которую можно поставить под переднее сиденье.
Когда вы получаете столько вычислительной мощности, предлагающей столько данных и программного обеспечения, постоянно совершенствующегося, вы создаете мир, в котором можно анализировать, прогнозировать и оптимизировать с такой точностью, которой еще не было за всю историю человечества. Мы видим тенденции, которых раньше не было, предсказываем, когда сломается двигатель, и можем заменить его раньше с серьезной долей экономии времени, оптимизируя все: от маршрута, требующего меньших энергетических затрат самолета до идеального способа бурения при добыче природного газа.
Недавно я побывал в диспетчерской Devon Energy – крупной нефте- и газодобывающей компании в Оклахоме. Половину этажа занимают экраны компьютеров, на которых отображаются данные со всех буровых компании по всему миру.
Внизу каждого экрана есть две графы, взорвавшие мой мозг. Одна отображает, сколько денег было заложено в бюджете, чтобы пробурить в определенном месте один фут, а вторая в режиме реального времени показывает, сколько на самом деле стоит бурение, в процессе которого приходится проходить разный камень, и эти цифры обновляются на каждом футе.
Типичная скважина требует опустить трубу на две мили вниз и потом развернуться горизонтально еще на две мили на восток или запад – с такой точностью она может попасть в газоносный пласт шириной в каких-то 20 футах.
Если вы работаете сейчас на нефтяной платформе Devon, у вас есть компьютер, а не только маслянистый гаечный ключ. И вы получаете степень по автомеханике в корпоративном колледже, а не просто остаетесь "технарем". Вы должны быть ремонтником для компьютера с маховичком.
Представление о мире, в котором мы идем на четыре года в колледж, а затем 30 лет используем полученные знания, больше не актуально. Если вы хотите работать всю жизнь где бы то ни было, вам придется всю жизнь учиться.
А это значит, что от вас теперь зависит гораздо больше. И еще это – личная мотивация для учебы, а способность продолжать учиться становится жизненно важным навыком.
Именно поэтому эксперт по вопросам образования для работы Хизер Макгавн любит повторять: "Прекратите спрашивать молодежь о том, кем они хотят стать, когда вырастут. Это зацикливает их на работе, которой уже может не существовать. Спрашивайте, как вы хотите жить, когда вырастите. Навыком ХХІ века станет наличие гибкого, ориентированного на обучение, образа мыслей".
Кому-то это подходит, кому-то нет. И есть те, кто хочет, но не знает, как.
В общем, плохие новости в том, что от вас теперь зависит в разы больше. Хорошая – что такие системы как Университетский совет Khan Academy – сейчас появляются везде и дают возможность ускорить обучение в век ускорения.
Взгляните на эту картину целиком и поймите: процветающие страны не станут выбирать сильного. Они выберут лидера, который будет вдохновлять, и снабжать граждан сильными людьми, которые могут управлять собственным будущим.