Воронин. Физика бизнеса

Иллюзия Бонапарта

В Париже, в соборе Дома Инвалидов, на полу вокруг саркофага Наполеона выложены имена его главных побед. Последняя в списке, после Аустерлица и Ваграма, — «Москова». Так французы называют Бородино. У русских на этот счёт тоже кое-что написано 😂.

Толстой описывает Наполеона в ставке у Шевардина как источник непрерывного потока распоряжений, ни одно из которых не было исполнено. Обстановка менялась быстрее, чем скакал адъютант: приказ описывал сражение, которого уже не существовало. Битва шла сама по себе, а император был уверен, что управляет ею. Толстой сформулировал ключевые концепции науки об управлении в 1869 - задолго до того, как они стали мейнстримом (или так и не стали).

В 1977 году Мейер и Роуэн в статье «Formal Structure as Myth and Ceremony» доказали: значительная часть того, что мы называем управлением, — стратегии, регламенты, программы изменений — не имеют никакого прямого эффекта и существует ради легитимности, а не результата. Это церемония. Чтобы она не мешала работе, организация тихо отделяет её от реальной деятельности, а проверку исполнения заменяет взаимной демонстрацией уверенности. Кстати, Толстой пишет о том, как Багратион при Шёнграбене не командует вовсе. Он лишь делает вид, что всё происходящее совпадает с его замыслом, — и этим успокаивает войска. Церемония управления важна, но лишь как косвенный психологический фактор влияния.

Почему ядро бизнеса так надёжно защищено от управленческих воздействий, объяснили Хэннан и Фримен в статье «Structural Inertia and Organizational Change». Мы привыкли считать неповоротливость болезнью больших компаний. Авторы показывают, что это результат отбора: клиенты, инвесторы и сотрудники выбирают организации за надёжность. А надёжность требует, чтобы сегодня всё делалось так же, как вчера. Рынок сам выращивает инерцию и наказывает тех, кто берётся перестраивать ядро: на время реформы компания теряет наработанную предсказуемость и становится уязвимой, как стартап.

Вернёмся к Льву Николаевичу. Его Кутузов почти не отдаёт приказов, потому что управляет тем, чем управлять можно - «духом войска». На языке компаний это значит управлять не траекторией, а условиями: кого повышают, что реально наказывается, куда идут деньги.
Наполеон не проиграл в ту кампанию ни одного генерального сражения и потерял армию. Кутузов сдал Москву и выиграл войну. Не потому, что сдача Москвы была гениальной ловушкой. А потому, что он не стал требовать от армии того, чего она уже не могла, и сберёг то, что было способно победить.

Что же делать, если волею судеб вы командуете французской армией в заснеженной недружелюбной местности или компанией в эпоху ИИ. Простых ответов наука об управлении не дает. Но есть вполне содержательные подходы: об управлении организационным ландшафтом и создании критической массы нового в защищенной нише.

Хотя я бы лично прежде всего вспомнил о пределах управляемости компании и воздержался бы от похода на московию до тех пор, пока не провел бы ИИ анализ того самого "неизменного ядра бизнеса", или, если хотите, культуры компании как она есть.

PS Вы спросите, а где тут физика? да вот она: Liu, Slotine & Barabási (2011), Controllability of Complex Networks, Nature.

Запретный алгоритм.

- Простите, вы уже подъехали? Я не вижу такси.
- Да, я стою на точке.
- А вы не могли бы к подъезду подъехать?
- Нет, я же на точке!

Всякий. кто пользовался Яндекс Такси знает, что это не сцена из комедии про сумасшедшего водителя, а повседневная реальность. Вы злитесь, водитель злится, оба нажимают на кнопки, которые никто из вас не выбирал. А через десять минут вы всё равно едете. И завтра снова закажете Яндекс Такси.

Это не история про плохой сервис. Это история про то, как управлять полумиллионом людей, которых вы никогда не видели.

Вам шашечки или ехать?

В Яндексе мы покупаем не вежливость и не чистый салон. Мы покупаем гарантию: нажал кнопку — через пять минут приедет машина, отвезёт из А в Б, цена известна заранее, водителю можно доверять. Водитель покупает гарантию получить заказ с минимальным простоем. За это и терпим.

Два способа управлять.

Первый — сказать, что делать. Поставить цели, KPI, написать миссию «мы дарим радость поездки». Второй — сказать, чего НЕ делать. Не отменять принятые заказы. Не ездить с рейтингом ниже порога. Не накручивать цену. А внутри этих рамок — делай как знаешь.

Яндекс почти целиком построен по второму принципу. И это умно!

Почему запреты работают лучше целей

Запрет дёшев. Чтобы объяснить водителю, как правильно заехать в конкретный двор на Речном вокзале, нужно этот двор знать. Чтобы запретить отменять заказ — знать ничего не нужно. Поэтому одно правило масштабируется на сто тысяч человек, а инструкция — нет.

Запрет оставляет знание тому, у кого оно есть. Водитель знает свой город, свою смену, своё настроение лучше любого алгоритма. Правило говорит «вот границы поля», а как играть — решай сам. Как в шахматах: правила жёсткие, партий бесконечно много.

Цель адаптируют, запрет — нет.
Как только людям объявляют цель и привязывают к ней деньги, они начинают оптимизировать цель, а не дело. Классический пример —
китайская доставка Meituan: алгоритм ужимал нормативы времени по факту выполнения, курьеры сначала гоняли на красный, потом научились «не укладываться там, где видно, и укладываться там, где не видно». Кончилось скандалом и отменой штрафов за опоздание. Система ответила не трудом, а хитростью — потому что хитрость дешевле труда.

Запрет обойти труднее: он не говорит «чем больше — тем лучше», он просто говорит «сюда нельзя».

Перефразируя Оруэлла: "Запрет- это свобода!"

Почему запретами сыт не будешь?

Запрет задаёт минимум, а не качество. Всё, что выше планки, система не видит и не поощряет.

Люди (как вода) ищут щели. Водителю нельзя отменять заказ— значит, отменять будет пассажир. Правило исполнено буквально, смысл вывернут. Чтобы заткнуть такую щель требуется новое правила, новое правило рождает новую щель. Попытка сменить запрет точным правилом приводит к стремительному росту бюрократии и коллапсу.

Если уйти некуда (монополия на рынке), недовольство не исчезает — оно накапливается. Люди остаются и не переставая жалуются, и это не парадокс, а нормальное состояние такой системы.

Сделать невидимое видимым

Яндекс видит заказы, машины, маршруты, нарушения. Однако недовольство водителей и пассажиров не попадает в метрики. Невидимое раздражение копится под капотом системы и звездочкой обратной связи не лечится.

Представьте: вы вышли из машины, а Алиса (из Яндекса) в вашем телефоне спросила:
- Хочешь бесплатную поездку?
- Пожалуй...
- Тогда расскажи честно, что тебя бесит!

И умная ИИ модель, отфильтровав непереводимый фольклор из тысячи ответов, выяснит, как обстоят дела с клиентским сервисом на самом деле. И придумает новый запрет- запрет быть биороботом!

А узнать, как обстоят дела в компании на самом деле, стоит порой дороже поездки на такси от Бомбея до Лондона!

PS. За принципы дизайна эффективных правил в сообществах в 2009 Элинор Олстром получила Нобелевскую премию по экономике.
А за создание самой теории дизайна механизмов (как придумать правила игры, чтобы людям, преследующим только свой интерес, было выгодно раскрыть правду и сделать то, что нужно системе) была вручена Нобелевская премия по экономике 2007 г Леониду Гурвичу, Эрику Маскину и Роджеру Майерсону.

PS2. Вспомним великие футбольные принципы от Виторе Фраде (не помните- спросите у Моуриньо): управлять не частными предписаниями, а средой через ограничения (например, не атаковать, пока не сделано 5 передач).

Галлюцинации Навье-Стокса

Несколько дней назад Open AI объявила о решении одной из "задач тысячелетия" - о свойствах решений уравнения Навье-Стокса. Задача была решена с помощью роя из ИИ агентов, имевших доступ к новой модели от Open AI и... ко всему знанию человечества, включая последние достижения математиков, которые заметно продвинулись в решении этой проблемы. Это добавило новости измерение человеческого конфликта.
Думаю, правильнее всего сообщение о достижении ИИ модели в решении задачи тысячелетия оформить как дашборд, созданный ИИ-моделью в ответ на просьбу рассказать об этой истории 😀.
Вот он!

Отмечу один замечательный факт: пока в других областях спорят о галлюцинациях ИИ, его недоказанной эффективности, а также о намерении убить всех человеков 😂, в математике создано целое научное направление - ИИ ассистируемая математика, в которой важнейшую роль играет "математический полиграф"- верификатор истинности доказательств Lean. Об успехах этой области смотрите дашборд выше.

Эх, его бы в бизнес, он бы такое наверифицировал!)

PS. Я приветствую усилия регуляторов всех стран, ответственных служб ИБ, всех разумных людей доброй воли в их стремлении оградить нас, наши бесценные персональные данные и нашу великую тайну от постоянно галлюцинирующего ИИ! Делом надо заниматься, а не всякие там задачи тысячелетия решать! 😂

PS2. По оценкам ИИ, средняя служба ИБ, честно и неустанно блокирующая развитие компании, по разрушительной мощи сопоставима с бомбарировщиком Б-52

104 письма про оценку.

"Раньше я слушал слова человека и верил его поступкам. Теперь я слушаю слова — и смотрю на поступки"

Так говорил Конфуций, и он знал толк в оценке людей, хотя был неудачливым чиновником, но великим учителем.

2500 лет оценки людей.

Китай две тысячи лет решал задачу как отбирать управленцев по достоинству, а не по крови.

V в. до н.э. Конфуций: первая модель компетенций (благородный муж) и первый метод — «смотри, как поступает, наблюдай, чем движим».

134 г. до н.э. Губернаторы выдвигают «почтительных и неподкупных». Оценка по репутации — выдвигают своих.

220 г. «Девять рангов»: формализованное ранжирование. Итог через век: «в высших рангах нет бедных родов, в низших — нет знатных».

605 г. Экзамен вместо мнения. Плюс регулярная аттестация чиновников по девяти градациям — первый performance review в истории.

X–XI вв. Анонимные работы, переписывание чужой рукой, многоступенчатый отбор. Сын крестьянина реально может стать министром.

XV–XIX вв. Великое масштабирование. Шаблонное сочинение, зубрёжка, индустрия шпаргалок. Экзамен измеряет умение сдавать экзамен. В 1905— отменён.

Единственное, что не устарело за 2500 лет, — совет Конфуция: смотри на поступки, а не на слова.

Об этом. и, конечно о том, как ИИ помогает решать древнюю китайскую задачу, наш вебинар 10 сентября в 16 часов. Приглашаю!

Селениты, или астрономия лунного шара

Все помнят картинку из детской книжки: Солнце в центре, вокруг по изящным эллипсам (чаще рисуют окружности — так проще) движутся планеты разных размеров. Вопрос: а откуда эту картинку можно было бы увидеть на самом деле?
Ниоткуда. «На самом деле» Земля неподвижна — мы все это прекрасно чувствуем, — а планеты выписывают на небе сложные, замысловатые, незамкнутые кривые (для тех, кто смотрит в небо). А как же Коперник, как же Кеплер? Так они еретики, что с них взять! 😃

Чтобы объяснить строгим соотечественникам, что из другой системы отсчёта мир выглядит иначе, Кеплер написал научно-фантастический рассказ "Сон"— говорят, самый первый научно-фантастический в истории. В «Сне» демон переносит человека на Луну, и тот видит мир глазами селенитов: их мир, разумеется, неподвижен, а Земля вместе с планетами и Солнцем вращается вокруг них.
Приём, который в психотерапии называют экстернализацией: о спорном легче говорить, вынеся его вовне - на третьих лиц, демонов, селенитов. Кеплеру это, впрочем, не помогло. В 1615-м мать Кеплера обвинили в колдовстве (увидев в "Сне" ее "портрет", как колдуньи).

Но в чём же правота Кеплера, если обе модели — просто разные точки зрения на одну реальность? В том, что он нашёл самое компактное описание. Дело не в том, что Земля «на самом деле» движется вокруг Солнца. Дело в том, что наблюдатель на Солнце увидел бы простую и вычислимую картину (примерно как в школьной книжке из детства), хотя и был бы уверен, что уж Солнце-то неподвижно (спойлер: нет).

Почему наша точка зрения всегда правильная

Блэйкмор и Купер в 1970г провели эксперимент с котятами. Котят растили в цилиндре, где есть только вертикальные полосы. Потом выпустили в обычную комнату — и они не видят горизонтальных предметов. Не «не верят», не «игнорируют»: нейроны зрительной коры настроились на тот единственный мир, который был. Ножка стула для них есть, а сиденья нет.
Также видим мир и мы. Наша картина, сформированная личным опытом, наследственностью, окружением - не заблуждение, она — сжатие: лучшая короткая модель тех данных, которые у нас были. Поэтому она и ощущается не как мнение, а как неподвижная Земля.

Податливая реальность.

Снайдер, Танке и Бершайд в 1977 попросили мужчин говорить по телефону с незнакомыми женщинами, посмотрев перед этим на подставленную фотографию. Те собеседницы, которых считали красивыми, действительно становились в разговоре теплее и живее — это слышали независимые судьи по одной только записи голоса. Женщины ни о какой фотографии не знали.
Планета (в отличии от женщины😀) не меняется от того, какую модель вы про неё построили. Человек — меняется. Эксперимент не отделён от экспериментатора, а человечество — сложная система контактов, непрерывно меняющаяся от наших действий, слов и ожиданий. Выделенного Солнца здесь, судя по всему, нет: мораль и здравый смысл — не надёжная привилегированная система координат, а скорее способ обвинить оппонента в "колдовстве".

Восемь с половиной минут.

В науке спор между моделями решает эксперимент. Кеплеру хватило расхождения в восемь угловых минут с наблюдениями Тихо Браге — из них выросли три закона, а без них не было бы ни науки Нового времени, ни промышленной революции, ни нашей технической эры.
В жизни людей своих восьми минут почти нет: обратная связь приходит двойкой в школе или бонусом к зарплате. В бизнесе она оцифрована деньгами — но это слишком плоская метрика, почти ничего не говорящая о причинах успеха и провала. И потому там, где нет быстрой и однозначной обратной связи от реальности (такие среды по иронии называют wicked - злокозненной средой, к ним относится управление компаниями в том числе) до сих пор царит средневековая вера в единственно верную точку зрения.

Другой наблюдатель

Через триста лет после «Сна» физика сделала приём Кеплера своим фундаментом.
Специальная теория относительности начинается с вопроса «а что увидит другой наблюдатель?» — и выясняется, что у него другая длина и другое время. Общая теория относительности выросла из мысли, которую сам Эйнштейн называл счастливейшей в жизни: человек в свободном падении не чувствует своего веса. Снова взгляд с позиции другого наблюдателя.
Физика не выбирает между наблюдателями. Правильного наблюдателя нет. Она изучает преобразования — правила перехода от одной точки зрения к другой — и настоящим считает то, что при этих переходах не меняется. Скорость света. Сама форма законов.

В 1959-м Карл Роджерс определил эмпатию как способность воспринимать внутреннюю систему отсчёта другого, «как если бы ты был этим человеком», ни на секунду не теряя это «как если бы».
Это и есть операция Кеплера. Не согласиться и не раствориться — слетать и вернуться. И настоящим оказывается не то, что видно с вашей стороны, и не то, что видно с его, а то, что уцелеет при переходе.

Рассеянное знание. Пост ко Дню знаний.

В декабре 1988 года офицер ливийской разведки Абдельбасет аль-Меграхи передал на Мальте коричневый чемодан Samsonite сотруднику ливийской авиакомпании Ламену Халифе Фхиме — как несопровождаемый транзитный багаж, без имени и билета. Внутри — рубашки, купленные на Мальте, и радиоприёмник Toshiba. Чемодан проследовал с Мальты во Франкфурт, оттуда в Лондон, а 21 декабря был загружен на рейс Pan Am 103 до Нью-Йорка.
В 19:02:50 самолёт взорвался над шотландским городком Локерби. Погибли 259 человек на борту и 11 на земле. Обломки разбросало по площади более 2000 км². Тысячи полицейских и волонтёров прочесали поля и леса, собрав миллионы фрагментов — вплоть до кусочков размером с ноготь.
Ключом к разгадке стал осколок платы таймера меньше монеты, застрявший в обрывке рубашки. Рубашку проследили до магазина на Мальте, таймер — до швейцарского производителя, а дальше цепочка привела к исполнителям. Ни один человек не видел целой картины: знание было буквально рассеяно по полям Шотландии. Истина возникла из сборки фрагментов.

Знание рынка

В 1945 году Фридрих Хайек (будущий нобелевский лауреат) в эссе «Использование знания в обществе» сформулировал: главная экономическая проблема — не распределение ресурсов, а то, что знание о мире рассеяно между миллионами людей. Рынок — гениальный агрегатор: цена сжимает это рассеянное знание в одно число. Подорожало олово — вам не нужно знать почему. Цена уже «знает» за вас и подталкивает экономить.
Рынок - важнейший механизм принятия решений человечества, собирающий рассеянное знание.

Бозон, которого никто не видел.

4 июля 2012 года объявили об открытии частицы, которой «не хватало» Стандартной модели. Бозон Хиггса живёт около 10⁻²² секунды — его невозможно зарегистрировать напрямую, остаются лишь следы частиц, на которые он распадается. Поэтому понадобился не только Большой адронный коллайдер, но и детекторы ATLAS и CMS весом в тысячи тонн. Ни одно отдельное столкновение ничего не доказывает: сигнал проявляется лишь статистически, когда миллиарды событий складываются в характерный «горб» на графике.
И снова знание было рассеяно — по петабайтам данных, по тысячам физиков из разных стран. Никто из них не видел бозон Хиггса. Он возник как итог сборки — подобно таймеру из полей под Локерби.

Снова ИИ

Сегодня LLM становятся доставщиком межотраслевого знания, подобного которому у человечества не было. Открытие в материаловедении встречается с задачей биолога. Патент 90-х — со стартапом 2026-го. Рынок агрегирует рассеянное знание в цену. ИИ — собирает ответ, рассеянный по тысячам источников. Именно в этом, а вовсе не в замене HR-менеджера, его главная роль.

Вместо послесловия.

Спустя 38 лет таймер Локерби продолжает тикать. В августе 2026-го в Вашингтоне должен был начаться отбор присяжных по делу третьего обвиняемого — Абу Аджейлы Масуда аль-Марими, — но за несколько дней до старта всплыли новые доказательства, и суд отложили. Сборка картины идёт до сих пор. А расследование 1988 года уже создало систему авиабезопасности, сберёгшую тысячи жизней.

К чему драматизм в прекрасный сентябрьский день? - спросите вы. Никакого драматизма. Просто настоящее знание — не уютное воркование об «общем развитии». Это про жизнь и смерть. С Днём знаний!🍷

Отобрать нельзя научить.

Если вы когда-нибудь задавались вопросом: отбирать лучших или учить годных, то, возможно, ответ найдется в книге Стивена Прессфилда «Врата огня».

Фермопилы, 480 г. до н. э. Триста спартанцев держат ущелье против армии, превосходящей их в десятки раз. Секрет невероятной боевой эффективности спартанцев в совершенной командной "работе", основанной на тринадцатилетнем пути подготовки. "Агогэ" - наблюдение за поведением в реальном деле, ежедневная обратная связь, постоянный отсев. Оценка, развитие и отбор — у спартанцев это был один процесс и они создали самую валидную систему "ассесмента" в истории. Как, впрочем, и самую дорогую.

Вся дальнейшая история — попытка получить тот же резултат дешевле. Венцом этой тенденции стала психометрика в индустриальную эпоху, которая поставила отбор на конвейер. И впервые это была попытка научного подхода к анализу корреляции между легко измеряемыми проявлениями и последствиями в работе. Первопроходцем стал немецкий философ и психолог Гуго Мюнстерберг, работавший в США в Гарварде (том самом, о котором был предыдущий пост). Психометрические методы, сами по себе имеющие научную основу, но ограниченное применение, породили огромную индустрию оценки при отборе на работу и в кадровый резерв. Однако, размер индустрии не всегда коррелирует с доказательствами.

Доказательная сила статистики.

В 2022 году Сакетт с коллегами пересчитали валидность классических методов оценки при найме — оказалось, цифры десятилетиями завышались. Вот пересмотренная по последним данным таблица успешности методов отбора, проценты показывают, сколько различий в реальной работе объясняет метод:

▪️ Структурированное интервью — 18%
▪️ Тесты профессиональных знаний — 16%
▪️ Рабочие пробы — 11%
▪️ Тесты способностей — 10%
▪️ Свободная беседа — 4%

Самый популярный метод найма в мире, свободная беседа, объясняет 4% различий в будущей эффективности, тесты способностей-10%! Остальные 90% с лишним — угадывание. Интересно, что наверху таблицы только то, что привязано к содержанию конкретной работы. Вам ничего не напоминают эти цифры? Мне они напоминают печальную историю лоботомии - популярной (!) операции на.мозге в 40-50 г.

Учиться, учиться и еще раз учиться?

Если современные методы отбора явно уступают в предсказательной силе подброшенной монетке, то, наверное, нужно просто учить тех, кто хоть как-то похож на подходящего кандидата?
Канеман и Кляйн показали: обучение превращается в мастерство только при двух условиях — предсказуемая среда и быстрая однозначная обратная связь. Анестезиолог видит результат через минуты. Руководитель — через год и размыто. Поэтому, не удивительно, что во многих профессиях объём практики объясняет менее 1% различий в результатах.

Роль ИИ описали задолго до ИИ.

Исследование Кунцела (2013) показало, что человек- весьма посредственный оценщик. Когда данные сводит в решение формула, а не эксперт «целостным суждением», точность прогноза повышается на 50%+.

Именно это сейчас отлично умеет делать ИИ: не различать по мимике и жестам личность человека, а выявлять его проявления в реальной рабочей ситуации по точно сформулированным критериям. И давать точную обратную связь сразу, а не через полгода .

Спартанцы знали толк в оценке и развитии. Сегодня их опыт впервые можно воспроизвести с помощью ИИ прямо в потоке работы, менее напряженной, чем битва при Фермопилах.

PS. Тех, кому интересно узнать о современных методах оценки и развития людей, с удовольствием приглашаю на вебинар 10 сентября.

Рецепт бессмертия.

Выгодная сделка Джона Гарварда.

Джон Гарвард
умер в сентябре 1638-го в 30 лет от туберкулёза, не оставив детей. На смертном одре он завещал молодому колледжу свою библиотеку (400 книг) и половину состояния. Сумма скромная, но она поставила младенца-колледж на ноги — и благодарная община постановила, что он будет вечно носить имя дарителя. Человек без наследников купил бессмертие: его имя звучит четвёртое столетие. Так родилась уникальная бизнес-модель университетов — обмен капитала на вечность.

Машины бессмертия.

Эндаумент Гарварда — вечный инвестиционный фонд из даров, достигший недавно $56,9 млрд. Этот крупнейший в мире эндаумент постоянно растет, университет живет на проценты от вложенных средств. 80% его стоимости направлено дарителями на конкретные программы
— воля жертвователя «зашита» в конструкцию.

Стэнфорд — другой пример той же механики:
рост эндаумента подпитывался успехом компаний Кремниевой долины, которую университет сам породил. Именем дарителей называют аудитории, лаборатории, корпуса и именные стипендии.

Кадровый резерв бессмертия.

У вечности свой принцип отбора и управления: чтобы университет мог системно производить бессмертный вклад в знания человечества и выполнять данное дарителям обещание, необходимо отбирать лучших и предоставлять им полную свободу. Tenure- вечная позиция для ученых выдающегося уровня. Умные люди сами решают, чем и как заниматься, чему учить студентов. Это принцип управления через миссию и отбор, изобретенный и успешно работающий задолго до появления модного термина «бирюза».

Упущенное бессмертие.

Кротонвиль- маленький городок на реке Гудзон, где GE открыла кампус корпоративного университета в 1956 году как часть плана стать «самой хорошо управляемой компанией» мира. Полвека он был эталоном —
одним из первых корпоративных университетов, признанным новатором в развитии лидеров. Но его смысл существования — эффективность для акционера. И когда она кончилась, кончился и он:
кампус продали в марте 2024-го по цене квартиры на Манхэттене.
Крупные компании, создавшие свои университеты по примеру GE, распродают их. Корпоративные Университеты стремительно уходят от модели «Гарварда в мире управления».

Кротонвиль убила его же религия — эффективность текущего дня.
Гарвард может быть неэффективен по меркам CFO, но он продаёт вечность, а вечность не попадает под сокращение бюджета.

PS. А как же ИИ, разве ИИ не заменит скоро все университеты? 🙂Про корпоративное обучение и ИИ можно почитать в моей колонке в Коммерсанте.

Коммунизм- это Искусственный Интеллект плюс... Заменит ли ИИ рынок?

Повод порассуждать о конце истории капитализма, какой мы ее знаем, недавно дал Сатья Наделла в эссе о конкуренции в эпоху ИИ: горстка ИИ-моделей может поглотить экспертизу целых отраслей, основу конкурентного преимущества современной экономики знаний. Одновременно ожила дискуссия о кибернетическом социализме: машина посчитает спрос и предложение лучше рынка. Те. кто живут долго, узнают в этом советский Госплан 2.0, вооруженный ИИ- моделями

Без претензии на академическую серьезность, вот несколько мыслей о том, что дает рынку и компаниям ИИ.

Стоимость координации

Рынок побеждал до сих пор потому, что был самым дешёвым способом синхронизировать миллионы людей без центра. Цена товара, которую "вычисляет" рынок — это сжатый пакет информации, необходимый для координации действий.
ИИ впервые за столетия предлагает дешевую альтернативу — прямую координацию поверх рынка. Нобелевский лауреат по экономике Рональд Коуз в далеком 1937 задался вопросом: еcли рынок так эффективен, зачем нужны фирмы? И выяснил, что фирмы — острова планирования в море рынка, а граница проходит там, где внутренняя координация дешевле рыночной. ИИ делает координацию невероятно дешевой и сдвигает эту границу - острова "плановой экономики" растут. Уже сегодня Amazon или Wallmart соразмерны среднему государству. Могут ли эти острова слиться в один материк ИИ-коммунизма, в котором координацию потребностей миллиардов людей возьмет на себя ИИ? Как нетрудно догадаться, китайским экономистам такая идея не кажется безумной.

О происхождении видов.

Биология говорит: такое не раз случалось. Гены объединились в хромосомы, клетки — в организмы Об этих переходах еcть статья в Nature Смита и Сатмари, «The Major Transitions in Evolution». Каждый раз переход запускало именно удешевление координации.

Организм запретил клеткам конкурировать, хотя и держит внутри песочницу эволюции: иммунная система генерирует миллиарды случайных антител и беспощадно их отбирает. Возможно, великому коммунистическому ИИ-кормчему тоже придётся строить рынки внутри себя из ИИ-агентов для решения великих задач.

Есть ли другие варианты?

Жаркий столетний спор между экономистами и кибернетиками про «машинный планировщик против человеческого рынка» неявно предполагает, что ИИ вытесняет человека. Но вопрос можно поставить по-другому: кто эффективнее — каждый по отдельности или гибрид?

Целая группа уважаемых исследователей гибридного интеллекта (Vaccaro, Almaatouq, Malone 2024) утверждают— правильно спроектированный гибрид «человек + ИИ» неизменно выигрывает, когда роли разделены: машине — масштаб и перебор, человеку — смысл и инсайты.

Удивительно, но в истории был пример, возможно единственный, работающей «ИИ-экономики» — Киберсин Стаффорда Бира в Чили времен Сальвадора Альенде 1971 -1973 . Это был именно гибрид: автономия заводов + компьютерная обратная связь. Нервная система поверх живого организма, которая показала интересные результаты даже в те далекие годы.

Сухой остаток

Заменит ли ИИ рынок - предлагаю дожить и посмотреть 😀. Но ИИ уже сейчас заменяет дорогую координацию дешёвой и эффективной. ИИ помогает побеждать компаниям в той борьбе, которую они всегда проигрывали - борьбе с внутренней бюрократией, фрагментированностью отделов и бизнес функций, неповоротливостью. Проверить можно уже сейчас — внутри своей компании.

Много шума из ничего: как шум оказался важнее сигнала.

Мы привыкли считать шум, флуктуацию помехой, которая «мешает увидеть или услышать важное». Но история физики говорит обратное: самое интересное во Вселенной прячется именно в шуме.

От преступников к атомам.

В середине XIX века Джеймс Клерк Максвелл ( известный большинству своими уравнениями электро-магнитного поля) читает рецензию Джона Гершеля ( астронома) на работы Адольфа Кетле — пионера социальной статистики. Кетле показал удивительное для своей эпохи: преступления, браки, самоубийства — хаос отдельных судеб — на уровне общества дают устойчивые средние цифры. Из хаоса единиц рождается порядок больших чисел.

Максвелл переносит эту логику на газ из атомов. Не нужно знать судьбу каждого атома — достаточно распределения скоростей. Так рождается статистическая физика. Физика заимствует метод у науки об обществе.

Атом, который был «не нужен».

Удивительно, что сама идея атома до начала XX века была отнюдь не общепризнанной, и многими физиками считалась избыточной гипотезой. Термодинамика прекрасно работала со средними величинами — давлением, температурой. Паровозы ездили, машины крутились, непрерывная среда описывала всё на основе хорошо измеримых величин. Зачем умозрительный атом? Мах и Оствальд открыто считали его лишней метафизикой и спрашивали « вы видели хоть один атом?».

Эйнштейн, открывший атом.

1905 год. Эйнштейн ( который известен созданием теории относительности, получил Нобелевскую премию за фотоэффект, но, что менее известно, внес решающий вклад в «открытие» атома) обращает внимание не на среднее, а на отклонения от среднего — флуктуации. Броуновское движение — хаотичное дрожание пылинки в воде — невозможно объяснить непрерывной средой. Пылинку толкают отдельные молекулы. Шум оказался отпечатком пальцев атома. Перрен экспериментально подтверждает расчёты — и атом становится реальностью.

Шум как инструмент познания.

Те, кто застал старые телевизоры «видели и слышали» эхо Большого взрыва по несколько раз в день. В перерывах между показом телепрограмм телевизор старого образца показывал рябь и шум.

В 1964 году Пензиас и Вильсон никак не могут избавиться от ровно такого же фонового шипения в антенне Bell Labs. Проверяют аппаратуру, выгоняют голубей из рупора — шум идёт отовсюду и не исчезает. От него нельзя избавиться, потому что этот шум- реликтовое излучение, остывший свет Большого взрыва. Нобелевская премия по физике 1978 года — за шум, который не удалось устранить.

Вся Вселенная, как мы знаем это теперь, следствие квантовых флуктуаций: планеты, звезды, Галактики. Квантовая физика микромира- почти целиком про флуктуации вакуума, которые можно наблюдать.

Сегодня логика «слушай флуктуации» работает далеко за пределами физики:
- в экономике отклик системы на малые шоки и рост флуктуаций — предвестники кризисов (критическое замедление перед фазовым переходом).
- в психиатрии динамика колебаний настроения помогает предсказывать переходы между состояниями — эпизоды депрессии ведут себя как фазовые переходы в сложных системах.

От частного к общему и обратно.

Классическая физика всегда работала с большим — и переход к малому (атому) дался ей нелегко. Социальные науки начинают с единицы, с человека — и для них нетривиален обратный путь, к большому. Но именно на этом переходе — между уровнями — рождаются новые свойства.

Смотрите за флуктуациями, они часто оказываются важнее среднего.

PS. Для руководителей: хаос, отклонение от среднего нас пугает, и не напрасно! Как показывают исследования, в скорости возврата к среднему после шока, в частоте флуктуаций кроется важнейшая информация-
предвестник кризиса. А может быть- возможность большого скачка! 🤣

Наука разучилась блуждать

ИИ заменит ученых, друзей и собак. Возможно, но вот заменить науку будет непросто. Потому что наука - это коллективный феномен, сложная система, живущая по нетривиальным законам. Вопрос, который интересует многих: а можно ли науку подтолкнуть, ускорить? Да вот, хоть бы с помощью ИИ, пока он всех не заменил?

Первый вопрос: а стало ли выходить больше статей, хороших и разных, с появлением ИИ?

Ведь чем больше статей выходит в научном поле, тем быстрее оно движется вперёд. Логично?
Нет!

Чу и Эванс (PNAS, 2021) разобрали 1,8 миллиарда ссылок в 90 миллионах статей по 241 дисциплине. Результат обратный ожидаемому: поток новых работ не обновляет главные идеи поля исследования, а цементирует их.

Когда статей слишком много, прочесть все невозможно — читают то, что уже цитируют другие. Чтобы заметили тебя, надо сослаться на знаменитое. Знаменитое становится ещё знаменитее. Список главных работ научной области замирает, а новая идея лишается шанса пробиться постепенно.

Большая наука не движется быстрее, а застревает надёжнее при такой тенденции.

Кто допустил?!

Наука, несмотря на свои феноменальные успехи, за последние полвека почти исключила случайное блуждание - важнейший фактор прорыва в сложных задачах.

Парадоксально, но это стало следствием роста научного знания. Ученых больше, но темы уже. Отбор и обучение происходит по узким и однообразным стандартам. Финансируются прежде всего «перспективные идеи», за которыми стоят проверенные годами люди. С точки зрения известного факта о том, что лучшие исследователи всегда уступают разнообразным, это значит, что наука воспроизводит одинаковых "хороших", но не "разнообразных" исследователей в заданной области науки. При этом разнообразие ученых велико между далекими друг от друга темами, но они никогда не встречаются вместе.

Ландшафт науки представляет собой узкие долины, разделенные неприступными горными хребтами. Жители соседних долин не знают ничего о соседях, путь к ним слишком затратен. Они живут в маленьких изолированных горных деревнях, где все друг друга знают и новое почти не рождается.

В добрые старые времена, когда барьер между знаниями был не столь высок, бесцельно блуждающие ученые находили самые прорывные идеи в "соседней деревне", куда заглянуть было сравнительно легко.

ИИ нам поможет?

Легко сказать: давайте бесцельно блуждать, не считаясь с потерями, давайте финансировать безумные идеи. Выглядит, как легкий способ обанкротиться.

И вот здесь на сцену выходит ИИ.
Не как решатель задач, а как тот, кто предлагает ученым связи и мосты между узкими долинами. ИИ возвращает системе способность блуждать, поскольку за полчаса может объяснить профессору (даже ему 🤣) то, на что без ИИ понадобились бы месяцы или годы.

Теперь стало легче блужать в поисках истины, так, как это делает эволюция в поисках оптимального решения: обеспечивать разнообразие, смело комбинировать варианты и осуществлять непрерывный отбор. Эволюции научных популяций предстоит решительный переход к новому типу научных сообществ, которые используют ИИ для связи между далекими областями знаний и быстро проверяют гипотезы, используя свой местный узкий профессионализм.

PS Интересно про последние решения в области ИИ для науки, и вообще про ИИ, можно регулярно читать тут.

PS 2. Да что там наука! В компании сотрудники соседних отделов похожи на жителей разных планет. Попробуйте спросить кого-нибудь в коридоре: ты не помнишь, какие цели у нашей компании на ближайший год? И вам, скорее всего, вызовут скорую!😀

Почему Одиссей вернулся на Итаку?

Ум помогает, потому что мир - един.

Одиссей выживал у циклопов, у Цирцеи, в царстве мёртвых — в мирах, которых никогда не видел. Знание, добытое на Итаке, работало в Трое. Это возможно лишь при одном условии: мир подчиняется общим принципам. Если бы каждый остров жил по своей логике — никакой ум не спас бы Одиссея.

Мозг позволяет нам выживать в самых разных обстоятельствах, потому что умеет предсказывать. Только единство мира, сводимость его к простым правилам позволяет мозгу быть работоспособной предсказательной машиной. Альберт Эйнштейн говорил: самое непостижимое в мире — то, что он постижим. Юджин Вигнер писал о «непостижимой эффективности математики»: уравнения, придуманные ради красоты, вдруг описывают реальность — от физики до социологии.

Гравитация и музыка

Что дальше друг от друга, чем чёрные дыры и фуги Баха? И всё же в 2006 году Дмитрий Тимочко показал: все аккорды образуют искривлённое, неевклидово пространство— из того же семейства, что пространства общей теории относительности.

🔹 Нота — точка на круге из 12 делений, как циферблат.
🔹 Аккорд из n нот — точка в n-мерном пространстве.
🔹 Порядок нот в аккорде не важен — «лишние» точки склеиваем. Все двузвучия оказываются на ленте Мёбиуса.
🔹 Красивое голосоведение — это короткий путь (геодезическая) в этом пространстве. Бах и Шопен, не зная того, создавали музыку по «геодезическим». Это и есть всеобщий принцип наименьшего действия- движение происходит в известном смысле по «кратчайшему» пути в любой физической теории.

Геометрия, симметрия, кратчайшие пути — тот же язык, на котором физика описывает пространство-время.

ИИ — машина, делающая ставку на единство мира

Нейросеть, обученная только на текстах, решает задачи по химии, пишет код, распознает картинки, сочиняет музыку и архивирует файлы. Почему это возможно? По той же причине, что вернула Одиссея домой: закономерности мира компактны и переносимы. ИИ — это воплощение в кремнии способности мозга извлекать простые принципы и предсказывать невиданное.

PS. Опасайтесь людей, которые фрагментируют реальность, не видят за деревьями леса и утверждают, что у них все уникально. Их мир-хаос. Они пытаются сбить вас с пути на Итаку.

Конспект Фарадея

Входной билет

В 1812 году Майкл Фарадей, подмастерье в мастерской переплётчика, получает от клиента билеты на лекции известного химика Гемфри Дэви.
Фарадей приходит на лекцию и конспектирует. Потом дорисовывает схемы приборов, восстанавливает логику опытов, доводит записи до рукописной книги и переплетает её сам, потому что это единственное ремесло, которым он владеет. Он отправляет подарок Дэви с просьбой взять его «на службу науке».
НЕ СРАБОТАЛО! Вакансии нет.

Место появилось случайно, когда Дэви повредил глаза хлористым азотом и стал искать секретаря с хорошим почерком. 1 марта 1813 года двадцатиоднолетний Фарадей войдёт в Королевский институт на 25 фунтов в год. Он проработал там 54 года, став одним из самых влиятельных исследователей в истории человечества. Известна фраза: "главным открытием Дэви был Фарадей".

Дневник как способ понять.

В 1820 Эрстед показывает, что ток отклоняет стрелку компаса. Фарадей задается обратным вопросом — может ли магнетизм породить ток?

3 сентября 1821 года в подвале Королевского института он получает первое в мире непрерывное движение из электричества. И тут же — обвинение в плагиате идей Уильяма Волластона. Дэви обвиняет собственного ассистента публично; Фарадей в основном оправдывается, но отношения разрушены, и к теме он всерьёз вернётся только после смерти Дэви.

Вернуться к теме помог подробнейший лабораторный дневник с описанием хода мысли, тупиков и провалов.
29 августа 1831 года — Фарадей демонстрирует явление электро-магнитной индукции, рождение тока движущимся магнитом. Вся мировая энергетика родилась из семи переплетенных томов с зарисовками и схемами прямо в тексте.

Язык знания.

В главном труде Фарадея об «Экспериментальных исследованиях по электричеству» нет уравнений.
Вместо формул — линии силы. Пространство вокруг магнита перестало быть пустотой и стало заполненным особой формой материи- полем.
В «Трактате» Максвелл (создатель строгой математической теории электромагнетизма) пишет о Фарадее: тот был «в действительности математиком очень высокого порядка» — просто работал кривыми и поверхностями, а не символами и уравнениями. Приоритет электромагнитной теории света Максвелл прямо отдал заметке Фарадея 1846 года.

ИИ как конспект Фарадея

ИИ способен оцифровывать знания, переводить их на доступный язык, даже выжимать их, как воду из камня, из разрозненных встреч, записей, дневников. У ИИ пока нет страсти Фарадея к истине, но если она есть у вас- ИИ станет для вас конспектом Фарадея.

PS Когда Фарадей отказался записывать.
В 1853 году началась Крымская война, Фарадея попросили возглавить проект по производству боевого отравляющего газа. Он отказался создавать и конспектировать такое знание.

Неопределённость и Мораль

История первая. Двойка за микроскоп.

Мюнхен, 1923 год. На защите диссертации молодого студента-теоретика Вернера Гейзенберга экзаменует знаменитый физик-экспериментатор Вильгельм Вин. На вопросе о разрешающей способности микроскопа Гейзенберг явно плывёт. Вин в ярости и готов завалить его совсем — спасает только заступничество научного руководителя Зоммерфельда. В итоге Гейзенберг получает унизительный низший проходной балл.

Копенгаген, 1927-й. Гейзенберг формулирует «принцип неопределённости»: нельзя одновременно измерить координату и импульс частицы с точностью, больше фундаментального предела. Это полностью переворачивает представление о микрочастицах, таких как электрон. Они вовсе не «очень маленькие шарики», а нечто, ведущее себя по законам новой, квантовой, механики.

Гейзенберг объясняет новый принцип мысленным экспериментом с микроскопом: чтобы увидеть электрон, надо осветить его фотоном, но фотон толкнёт электрон и изменит его импульс. Чем точнее мы пытаемся определить положение электрона, тем сильнее вынуждены его толкать и менять импульс.

Ирония в том, что в основе этого рассуждения — та самая разрешающая способность микроскопа. Более того, Нильс Бор, читая рукопись, находит у Гейзенберга ошибку ровно в оптике микроскопа. Но на верность главного вывода это не влияет. За свой вклад в создание квантовой механики Гейзенберг получает Нобелевскую премию по физике в 1933 г.

История вторая. Разговор с Ферми.

Лето 1939-го, за месяц до начала Второй мировой войны, Гейзенберг читает лекции в США. Энрико Ферми, другой знаменитый физик, только что бежавший из фашистской Италии, уговаривает его остаться: здесь свобода, кафедры, физика без идеологии.

Гейзенберг отказывается. Его аргументы:

- Я несу ответственность перед молодыми учениками. Уехать — бросить молодых одних.
- Кто-то должен восстанавливать науку после катастрофы. Когда война кончится, Германии понадобятся люди, способные отстроить научную школу заново.
- Если все порядочные уедут, страну окончательно отдадут негодяям.

Историки спорят об искренности его слов. Ведь вернувшись, он возглавляет немецкий урановый проект — Uranverein.

История третья. Копенгаген.

Сентябрь 1941-го. Оккупированная Дания. Гейзенберг приезжает к своему учителю Нильсу Бору. Они выходят на прогулку, разговаривают — и дружба обрывается. О чём был разговор, точно не знает никто.

Вот популярные версии:
- Гейзенберг предупреждал Бора о немецкой ядерной программе и намекал, что тормозит её;
- Пытался выведать, работают ли союзники над бомбой;
- Предлагал физикам обеих сторон негласно саботировать военный атом.

Бор и Гейзенберг вспоминали встречу по-разному до конца жизни.

Почему у Рейха не появилась атомная бомба? Гейзенберг говорил: не хотел и не спешил. Скептики — потому что ошибся в расчётах.

Майкл Фрейн написал пьесу «Копенгаген», где обыгрывает «квантовую» неопределенность этой истории.

Итог.

Принцип неопределенности устанавливает, что в микромире нельзя одновременно знать слишком много.
Похоже, к неопределенности следует относиться с уважением не только в квантовой физике.
Иногда гораздо продуктивнее очертить область неопределенности и в истории, и, особенно, в морали.

PS Квантовая физика не исключает и вполне однозначных утверждений. Например, такое: Вернер Гейзенберг - выдающийся немецкий ученый, открытия которого оказывают огромное влияние на наше «сегодня».

PS2 В Цюрих союзниками был заслан агент Мо Берг (бейсболист! и полиглот) с заданием проникнуть на лекцию Гейзенберга под видом студента и застрелить его, если услышит подтверждение возможности создания бомбы Германией! Лекция была по теории S-матрицы и Берг решил не стрелять!😁 О пользе для здоровья квантовой теории рассеяния волн и частиц 😁

🍿 Запаситесь попкорном!

В начале 20-го века кинотеатры были «храмами искусства» — мрамор, люстры, ложи. Попкорн туда не пускали: хруст и мусор были оскорблением для возвышенной публики немого кино, читающей титры под музыку пианиста-тапера.

Технология для масс.

В 1927 году вышел «Певец джаза» — первый звуковой фильм. Хруст перестал мешать: звуковая дорожка его заглушала. А главное — кино открылось тем, кто не умел читать и стало по-настоящему массовым. Кино посещали до 90 миллионов американцев в неделю.

Джулия Брейден из Канзас-Сити — вдова, торговавшая снеками вразнос — первой уговорила владельцев пустить её лоток в фойе кинотеатра. Ее ждал феноменальный успех, прибыль от продажи попкорна перекрывала прибыль кинотеатров, вынужденных отдававать изрядную долю выручки за билеты кинокомпаниям.

Депрессия и война на стороне попкорна

В 1930-е экономика рухнула, но кино осталось дешёвым развлечением, а попкорн за 5–10 центов — доступной радостью. Кинотеатры, поставившие попкорн-машины, пережили кризис.

В годы Второй мировой сахар выдавали по карточкам, конфеты и газировка стали дефицитом — а кукуруза и соль остались доступными. Попкорн окончательно стал официальным вкусом кино.

Фильм, как способ привлечь клиентов в буфет.

Сегодня буфет — финансовый хребет кинопроката. Мода последних лет- продажа коллекционных ведерок для попкорна в виде артефактов из фильмов (например в виде троянского коня к Одиссее) - стала многомиллионным бизнесом.

Снова о теории сложных систем.

Могли ли основатели киноиндустрии разработать стратегию попкорна на заре кинемотографа? Маловероятно, но в бизнесе остались лишь те, кто принял эту стратегию. Сложная система часто сама находит оптимальное решение в изменчивом ландшафте технологий, кризисов и войн. Главное — не нервничать и запастись попкорном!

Этика правды и ИИ

«Правду говорить легко и приятно»

Правда — архитектурный принцип успешных сообществ. Средневековый рынок наказывал за неточность измерений жестокими санкциями: за недовес хлеба — позорный столб (отсюда «пекарская дюжина» — тринадцатый хлеб как страховка), лондонское клеймо Goldsmiths' Hall с 1300 года (само слово hallmark) — старейший институт защиты потребителя. Там, где измерение дорого, процветает обман, а потом вырастают институты, делающие правду дешёвой. Венчур живёт по той же логике: провал прощается, приукрашивание — уголовно наказуемо (Элизабет Холмс из Theranos осуждена за обман инвесторов). Там, где ложь неотличима от правды, рынок схлопывается для всех. Ценностная продажа — тот же принцип в наше время: сообщать клиенту правду даже против своего интереса («вам не нужен наш продукт»); Progressive десятилетиями показывает клиентам более дешевые тарифы конкурентов, обменивая разовые сделки на долгосрочное доверие.

Что есть истина?

Парадокс: правду разрушает не ложь, а неведение. Этика правды предполагает, что правда известна. Чаще всего — нет. В корпоративной вертикали информация фильтруется на каждом этаже: люди уклоняются от передачи плохих новостей (MUM-эффект), организация коллективно решает, что говорить наверх небезопасно (Morrison & Milliken). Собственник живёт в одной реальности, мидл-менеджмент в другой, линейные сотрудники в третьей. Кейс Nokia: топы боялись Apple, мидл-менеджеры боялись топов и слали наверх приукрашенные отчёты о готовности софта — смартфонная битва была проиграна, но никто не считал себя лжецом. То же в психотерапии: этика ставит интерес клиента выше всего, но новичок в одиночку не может диагностировать сложный случай и передать его сильному коллеге — не потому, что нарушает этику, а потому, что не знает правду (у Hannan et al. терапевты заметили ухудшение у 1 из ~40 клиентов, машинный алгоритм ранней эры ИИ — у 36). А как же супервизия? Супервизор видит не работу, а рассказ о работе, со всеми вытекающими.
Итого:.
Честные люди + недоступная правда = культура лжи.

Капли датского короля.

Неведение в рассмотренных случаях имело одну причину — неподъемную стоимость мониторинга: супервизор не мог присутствовать на всех сессиях новичков, собственник — на всех встречах менеджеров. ИИ обнуляет эту статью расходов. В психотерапии уже работает: ИИ оценка качества мотивационного консультирования по каждой сессии вместо одной разобранной записи в месяц; рутинный мониторинг Ламберта сокращает долю ухудшений вдвое. В бизнесе то же делает смысловая ИИ аналитика: встречи перестают существовать в единственной версии — пересказе для начальства, и собственник впервые живёт в той же реальности, что его клиенты. По Барзелю, когда падают издержки измерения — перестраиваются сами институты. Точная диагностика случая, измеренная компетенция, ранние риск-сигналы для клиента становятся свойством системы, а не подвигом честного одиночки.

"и познаете истину, и истина сделает вас свободными"

PS -ИИ?! ИИ правдоподобно галлюцинирует, вы разве не знаете?!
- а человек?
- человек? Он неправдоподобно врет!🤥

Победить непредсказуемость

Если вы любитель футбола, то вы, несомненно, отлично разбираетесь во фрактальной геометрии, теории сложности, эмерджентных свойствах…

Звучит как бред? Удивитесь, но тренер Карвальял так не считал. Как и Моуринью, Виллаш-Боаш и, конечно, Гвардиола. Считаете, перебор? Я тоже так считал — пока не узнал, что все они последователи Витора Фраде.

Тактическая периодизация Витора Фраде.

Около 35 лет назад профессор спортивной науки из университета Порту Витор Фраде создал теорию футбола, как теорию сложных систем.
Его методика обучения основана на пересечении нейробиологии, теории сложности, теории хаоса, теории систем, физиологии, психологии, социологии и фрактальной геометрии. Карвальял, учившийся у него, не шутит:
«Вы ничего не поймете в футболе, пока не разберетесь в теории сложности».

Футбол непредсказуем, как любая сложная система.

«Сложность подразумевает непредсказуемость»: тренировка обязана признавать хаотичность игры. Поэтому
тренер должен прежде всего воспринимать целостный характер игры, и не дробить её на фрагменты- бег, выносливость, точность.


Программируй принципы, а не решения.

Вместо тысячи заготовок — «модель игры». Принцип игры выше тактики, тактика выше элементов игры.
Система ( команда), ограниченная лишь принципами и общим замыслом, сама находит решения, которые нельзя запрограммировать заранее.

Результаты.

Методология стала известна благодаря успехам тренеров, применявших её принципы: Жозе Моуринью, Андре Виллаш-Боаша, Карлуша Кейруша и других. А кейс «Барсы» Гвардиолы даже измерили математически ( об этом был один из предыдущих постов).

Инсайт для бизнеса.

В условиях высокой неопределенности не пишите сотрудникам скрипты на каждый случай — задавайте принципы и «модель игры» компании. В непредсказуемой среде выигрывает не тот, кто всё предусмотрел, а тот, чья система умеет находить решения сама.

PS В RConf AI мы много исследуем модели самообучающихся команд, но нам явно пора играть в футбол.

Результат или Процесс?

«Мне важен результат, а не процесс!» — знакомая фраза? Ей успешные руководители возводят результат на трон, и стыдят троечников, которые на вопрос, что у тебя получилось, отвечают: "Я учил, Мария Ивановна".

Но если всерьёз думать об управлении сложным, выясняется, что на результат мы влияем в лучшем случае косвенно и всегда лишь с некоторой вероятностью: рынок, конкуренты, удача влияют не меньше. Иначе все давно были бы счастливы, богаты и здоровы!

А вот на процесс мы влияем напрямую и почти полностью. И разве не выстроенный процесс — фундамент результата?

А с другой стороны: разве сам процесс — не результат управления? Хороший процесс не падает с неба. Вы наверняка слышали и другую фразу:
"Хороший руководитель создает систему, которая работает сама!" Заметьте, вовсе не результат создает хороший руководитель, а систему управления.

Где процесс, где результат? Замкнутый круг! 😃

Отсюда два вопроса: как качество управления на самом деле влияет на производительность компаний и в чем собственно состоит качественное управление?

Удивительно то, что достоверный ответ на первый вопрос был получен лишь в начале двухтысячных в рамках большого исследования WMS (World Management Survey). Это исследование показало, что почти независимо от типа компаний, отрасли, страны компании с лучшим управлением при тех же возможностях доступа к технологиям и капиталу показывают в разы лучшую производительность и долговечность.

А вот ответ на второй вопрос- каким должно быть идеальное управление гораздо сложнее.
И он особенно интересен в эпоху ИИ, когда появляются недоступные никогда ранее ( в том числе и авторам исследования WMS) возможности видеть ситуацию, принимать решения на основе знаний и развивать людей.
И так уж совпало, что наша эпоха- не только про ИИ, но и про турбулентность, и страшно сказать, про кризис!

Ну, а раз управление в такое время так важно (не даром же руководителям много платят 😂), нельзя ли его заметно усилить с помощью ИИ, особенно в эпоху быстрых перемен?

Во вторник, 21 июля, в 16 часов руководители серьезных компаний соберутся, чтобы обсудить эту тему в рамках открытой дискуссии с разбором практических кейсов. Приглашаю всех желающих принять участие - регистрация тут!

А как вы думаете, что именно верхний руководитель должен требовать от подчинённых руководителей в первую очередь: результат или процесс?

Физика Барселоны.

Испания или Аргентина?

Это вопрос решится на ЧМ 2026 совсем скоро, а в 2019 году в самом престижном физическом журнале Nature (в разделе Scientific Reports ) вышла работа... про футбол: «Определяя историческую команду: сетевая наука о „Барселоне" Гвардиолы». Среди авторов не только учёные, но и Пако Сейрульо, легендарный методист самого клуба.

Граф как МРТ футбольной команды

Граф- невероятно мощный математический инструмент. Вот, как его применили авторы статьи к футбольной команде: игроки — точки, передачи между ними — линии. Чем больше пасов между двумя футболистами, тем толще линия.
Получается «паутина» — портрет команды, на котором с одного взгляда видно то, что ускользает при обычном просмотре: через кого идёт игра, кто изолирован, где сеть порвётся, если выключить одного человека. Это называется пасовая сеть или граф знаний, содержащий важнейшую информацию о почерке игры.

Портрет Барсы

Авторы проанализировали триумфальный сезон 2009/2010 тренера Гвардиолы: шесть трофеев за год, 99 очков в лиге (31 победа, 6 ничьих, одно-единственное поражение). Были построены «сети из 50 пасов» как динамическая картинка в процессе игры. Вот выявленный стиль команды на языке графов:

- Горизонтальный футбол вместо вертикального: мяч двигался вдоль чужих ворот больше, чем к ним.
- Игроки чаще образуют треугольники: если один вариант паса перекрыт, всегда есть обходной путь через двух других.
- Прочность сети: потеря отдельных передач наносила ей меньше урона, чем соперникам. Сеть устойчива к разрывам.
- Один дирижёр, много универсалов. Несмотря на распределённость, у сети был выраженный узел-хаб: Хави. Через него шёл максимальный трафик мяча. При этом большинство игроков выполняли универсальные роли.

И наконец, выявлена уязвимость Барсы: команда пропускала чаще, когда её игроки разбегались дальше от центра тяжести — когда команда теряла компактность. При собранной структуре она была почти неуязвима.


Инсайты.

У игры великой команды есть измеримая математическая структура и все свойства сложной динамической системы. Футбольная команда, стартап, продуктовая команда в крупной компании - для физиков это системы одного и того же класса. И взгляд физика может дать много полезных инсайтов. Впрочем, изучать Барсу- особая радость!

Коллеги, приглашаю вас на открытую панельную дискуссию «Компания будущего: новые принципы управления в эпоху ИИ».

21 июля первые лица, руководители крупных и средних компаний с большим опытом, обсудят, как ИИ меняет саму роль управленца — то, как первое лицо видит компанию, принимает решения и работает с людьми.

Разговор пойдёт по трём линиям:
1️⃣ Видение — как с помощью ИИ точнее понимать, что происходит внутри компании, на рынке и в технологиях.
2️⃣ Решения — как меняется само принятие решений: становятся ли они оптимальнее, дальновиднее и своевременнее.
3️⃣ Люди — какие компетенции развивать команде и как меняется управление людьми в эпоху ИИ.
Отдельно разберём вопрос конкуренции: если ИИ-инструменты доступны всем, за счёт чего компании будут выигрывать друг у друга.

В финале — живое демо: разыграем реальную управленческую ситуацию и покажем, как ИИ её анализирует. Разберём вместе с экспертами.

В дискуссии — практики, которые сами управляют бизнесом:
▪️ Алексей Воронин — соучредитель RConf, д.ф.-м.н., модератор
▪️ Сергей Редько — цифровая трансформация ТЭК
▪️ Сергей Клевогин — руководитель департамента ИБ федерального холдинга
▪️ Ольга Кухаренко — руководитель отдела развития системы управления, «Доброцен»

❗️ 21 июля, 16:00 МСК, онлайн
Круг небольшой — до 30 участников.

Участие бесплатное, требуется регистрация (https://mc.rconf.ru/?utm_source=Alex).

Будет полезно и по делу — буду рад видеть вас среди участников.