Все эти сценарии смены продуктов и связанные с ними сценарии вынужденного переучивания миллионов людей, вызваны одной и той же причиной: экономикой экспоненциальных технологий.
В экспоненциальных технологиях цена технологии нелинейно (в полтора-два раза за год) падает. Поскольку цена падает, эту технологию начинают покупать в больших масштабах. Распространённость новой технологии следует закону S-образной кривой, в которой есть участок буквально взрывного, экспоненциального роста – а потом просто становится некому продавать, все уже имеют эту технологию.
Ничего линейного в будущем нет, это цепочка неожиданных подрывов – и в каждом таком подрыве есть период неожиданности и стремительности. Вкладываться в устаревшую технологию становится неправильно, и происходит шаг развития – переход к новой технологии, у которой совершенно другой потенциал развития.
Главное тут то, что самые разные «экспоненциальные технологии», каждая с каким-то своим «законом» кратного падения цены за год складываются вместе в одной результирующей технологии, и в этот момент начинается подрыв: эта технология стремительно распространяется, её использование в силу дешевизны вырастает кратно в год.
На картинке показана скорость распространения новых технологий. Видно, что чем позже появляется технология, тем быстрей она распространяется. Первый успешный смартфон (iPhone) появился в 2007 году, всего 13 лет назад. Первый планшет (iPad) – в 2010 году, всего десять лет назад.
Почему iPhone появился в 2007 году и имел сразу такой успех? Потому что в этом продукте сошлись множество других экспоненциальных технологий: экспоненциально падала стоимость транзистора в чипе (закон Мура), бита во внешней памяти (закон Кридера), числа пикселей в матрице камеры (закон Хенди), передачи данных (закон Баттера), а ещё сенсорный экран, литий-ионные аккумуляторы, GPS и датчики акселерометра. И когда всё это стало достаточно дешёвым и слиплось в один продукт за $600, он «взлетел». Помним, что Apple пыталась запустить до iPhone абсолютно инновационный наладонный компьютер Newton, это был 1993 год[7 - https://ru.wikipedia.org/wiki/Apple_Newton (https://ru.wikipedia.org/wiki/Apple_Newton)]. И ничего не получилось: технологии были ещё не готовы, они уже все были в наличии, но слишком дорого стоили. И речь идёт о продуктах, в которых этих разных стремительно дешевеющих технологиях много. В какой-то момент цена самых разных составляющих падает в разы, стоимость самого сложного продукта падает (неожиданно для всех) в разы – и он мгновенно разлетается по планете.
Через пару лет после появления смартфона в 2009 году появился Uber, он предложил бизнес-модель заказа такси с использованием смартфона и облачных вычислений, и через 7 лет (в 2016 году) число заказов через Uber стало больше, чем во всех таксомоторных парках США. Через 8 лет (в 2017 году) Uber и Lyft с начального нуля получили 20% от всего объёма перевозок (в милях) в таких городах, как Сан-Франциско и Нью-Йорк.
Эти нелинейности и неожиданности моментов использования одних технологий в составе других и последующего стремительного распространения за счёт чисто экономических причин: экспоненциального падения стоимости новаций. Тут нет никаких «планов развития инноваций» от правительств, или ещё каких-то других конспиративных теорий, реализации чьих-то долгосрочных планов. Кто мог предсказать появление смартфонов и датацентров по приемлемой для широких масс цене? Кто мог без этого сделать аналог Uber?
Никакие эксперты не в состоянии предсказать будущее: каждая из технологий неочевидным образом снижает цены и делает доступными огромному количеству людей те технологии, в состав которых они входят. А если и не снижается цена, то при той же цене можно получить характеристику в разы лучше. Четыре года назад за $2000 можно было купить ноутбук с 8Gb памяти, 4 ядрами процессора и FullHD дисплеем. Сегодня за ту же сумму можно купить ноутбук с 16Gb памяти, 8 ядрами процессора и 4К дисплеем. А такие ноутбуки, какие были 4 года назад, стоят $1000, вдвое дешевле. Вдвое за пару лет – это было в 1975 году, когда Гордон Мур заметил, что число транзисторов на чипе увеличивается вдвое за пару лет. Но это было 45 лет назад! Сейчас скорость падения цены по закону Мура немного уменьшилась, но и вдвое за четыре года вместо двух лет – это очень быстро!
Вот «экспоненциальные технологии», которые Тони Себа отслеживает по состоянию на конец 2019 года, и которые повлияют на образ жизни и занятость, связанные с транспортом, энергетикой, строительством и огромным числом других сфер деятельности:
Все они следуют чему-то типа закона Мура в полупроводниковой промышленности, и сочетаются в продуктах и услугах причудливым и неочевидным способом. И когда появляется продукт или сервис с их использованием, он распространяется по миру со скоростью пожара.
В своих презентациях (последняя – 22 апреля 2020 года[8 - https://www.youtube.com/watch?v=O-kbzfWzvSI (https://www.youtube.com/watch?v=O-kbzfWzvSI)]) Tony Seba рассказывает уточнённый триллер, в котором по итогам «чистого подрыва» с 2025 года (это уже через 5 лет) все новые автомобили будут электрическими. А поскольку Jensen Huang (CEO компании NVIDIA) уже объявил выпуск в 2021 году автомобильного компьютера, который сможет обеспечить необходимую вычислительную мощность для полностью автономного безопасного вождения[9 - https://blogs.nvidia.com/blog/2020/05/14/drive-platform-nvidia-ampere-architecture/ (https://blogs.nvidia.com/blog/2020/05/14/drive-platform-nvidia-ampere-architecture/)], то эти автомобили будут беспилотными, им не потребуются водители.
Уже сегодня несколько производителей имеют электромобили со стоимостью $30тыс. – с батареей дальностью 300 километров. В 2021 году стоимость бензинового и электрического автомобилей из расчёта жизненного цикла на километр пробега сравняются. Переход на электромобили станет чисто экономическим решением.
А дальше будут нелинейные эффекты от сочетания технологий: обычный легковой автомобиль 96% времени простаивает, и только 4% времени находится в движении. Автономный электромобиль, предоставляемый как сервис по вызову такси, будет в работе весь день. Иметь собственный автомобиль становится невыгодным. Стоимость поездки резко упадёт, и можно будет покупать абонемент на поездки за цену существенно меньшую, чем стоимость обслуживания и страховки собственного автомобиля.
Меньше автомобилей обслужат больше жителей, и они не будут долго стоять. 80% парковочного места освободятся. Они экономичны, и нефти для автомобилей потребуется меньше, цена нефти резко упадёт, этому помогает ещё и солнечная энергетика плюс наличие дешёвых аккумуляторных батарей.
Там будет и много других чудесных следствий – но тут главное в скорости, с какой изменится мир уже в ближайшее время. Точка перегиба S-образной кривой автономного электротранспорта на быстрый взлёт – 2021 год. В 2030 году автомобили с бензиновым двигателем будут как гужевой транспорт в 1930 году. И это не единственный тренд, который изменит городской транспорт. Удалённая работа больше не считается чем-то неправильным. Сервисы доставки продемонстрировали, что они реально экономят время на походы в магазины – и доставка необязательно через пять лет будет делаться людьми. Электросамокаты стали массовыми буквально за пять лет, они порождение того же тренда на экспоненциальное уменьшение цены батарей.
Мир неузнаваемо изменится за ближайшие десять лет, и продолжит меняться так же быстро и дальше. Бояться этого не нужно, нужно радоваться. Человечество за это время станет:
• более здорово
• более сыто
• более недовольно происходящим, ибо кто был никем, тот станет всем, и наоборот.
• Менять работу придётся практически всем, а то и по нескольку раз.
Роботы заберут работу? Нет!
Учитываем, что на первом месте отслеживаемых Tony Seba экспоненциальных подрывных технологий – искусственный интеллект. Он занимает особое положение, потому как он может быть направлен на улучшение самого себя. Tony Seba считает, что развитие искусственного интеллекта не экспоненциально, а гиперэкспоненциально. А использован он может быть, как и любой интеллект: везде, где используется интеллект людей. Интеллект универсален, нет закрытых от него сфер. Как эта гиперэкспоненциальная подрывная технология повлияет на мир, предсказать нельзя. Это покрыто туманом будущего.
Изменения в мире произойдут стремительно, и в 2030 году, уже через десять лет (вам сколько в этот момент будет лет?) 400—800 млн. рабочих мест будут автоматизированы. Это отчёт 2017 года от McKinsey, но Tony Seba предупреждает в своих презентациях и книгах, что подобного сорта прогнозы будущего недооцениваются в разы: автоматизация коснётся миллиардов рабочих мест.
Почему применяют роботов, а не людей? Часто не потому, что роботы не болеют, не уходят в отпуск, не спят, а работают быстрее. Нет, роботы работают лучше, чем люди – у них меньше отвлечений при решении рутинных задач. Так, с января 2019 в Walmart вместо уборщиков вышли 360 роботов фирмы BrainOS, в апреле к ним добавили ещё 1500. Эти роботы убирают лучше и быстрее, управляя обычными уборочными машинами. Чтобы покупатели не катались на этих машинах, место водителя на них отгораживают жёлтыми ленточками[10 - https://www.braincorp.com/newsroom/brain-corp-to-expand-ai-services-inretail-industry (https://www.braincorp.com/newsroom/brain-corp-to-expand-ai-services-inretail-industry)].
Это нормально, этого не нужно бояться. Ещё недавно 90% людей были заняты сельским хозяйством, а сегодня – именно благодаря машинам —3%! Несмотря на это, все высвободившиеся люди заняты! Более того, и пролетариата, заводских рабочих, сегодня не так много, как ещё полвека назад!
Основная ошибка рассуждений на тему «роботы отберут работу» в том, что сумма труда в мире не константа, она непрерывно растёт в силу бесконечного развития технологий.
Нельзя отнять от непрерывно растущей не-константы так, чтобы остался ноль. Все эти заявления «роботы заберут работу у людей» – пугалки из ненаучной фантастики, фэнтези. Люди (а через некоторое время люди с машинами) придумывают себе и машинам всё новые и новые занятия вместо тех, от которых их освободили машины, сумма труда в мире с распространением каждой подрывной технологии только растёт. И прежде всего уходит самый тяжёлый, неблагодарный, опасный труд.
Есть ещё и резерв увеличения свободного времени: пять дней в неделю и 8 часов в день будет много, как в 60х годах прошлого века оказалось много шесть дней в неделю при восьми часах работы – повсеместный переход на пятидневку произошёл по историческим меркам стремительно, ещё живы люди, работавшие на шестидневке. Пятидневке люди радовались, а не печалились, что «электричество и машины отняли работу». Пятидневная рабочая неделя, которая может прокормить население страны – это огромное завоевание цивилизации. Четырёхдневная рабочая неделя будет таким же завоеванием, хотя этот шаг в один высвобождающийся день и займёт семьдесят лет!
Этот тренд на сокращение рабочих часов для нормальной жизни проявляется и в росте свободной занятости (freelance, gig economy, platform economy[11 - https://en.wikipedia.org/wiki/Gig_worker (https://en.wikipedia.org/wiki/Gig_worker)]) с использованием для поиска работы онлайн-платформ для самых разных видов мастерства. Есть даже платформы для оплаты меценатами чьих-то хобби (patronization). Если ты мастер в каком-то хобби, то тебе за это могут заплатить!
Тем не менее, автоматизация гарантирует вам частую смену работы. Старая работа будет существовать некоторое время, а затем «неожиданно» подрываться и исчезать, поэтому нужно будет постоянно предъявлять умение делать что-то новое. И нужно будет регулярно вписываться в новые проекты.
Инновации: всегда сбоку
Проблема с непредсказуемостью будущего в том, что все подрывные инновации приходят не из тех отраслей, где они появляются – поэтому-то их и невозможно отследить. Микроволновку изобрели спецы по радарам. Компьютер на радиолампах радиоэлектронщики. Самолёт – владельцы мотоциклетной мастерской братья Райт[12 - https://en.wikipedia.org/wiki/Wright_brothers (https://en.wikipedia.org/wiki/Wright_brothers) – и дело даже не в том, что они догадались поставить на самолёт лёгкий мотоциклетный двигатель, изготовленный в их мастерской. Они придумали проводить эксперименты в аэродинамической трубе, а ещё придумали систему управления самолёта по трём осям воздушными рулями. Но они не были «профессиональными авиаторами»!]. Роботами-юристами начали торговать в России провайдеры сотовой связи МТС и Мегафон[13 - Мегафон – https://www.cnews.ru/news/top/2020-01-29_novyj_servis_megafona (https://www.cnews.ru/news/top/2020-01-29_novyj_servis_megafona), МТС – https://rb.ru/news/mts-norma/ (https://rb.ru/news/mts-norma/).]. Рынок такси взрывает не только Uber, но в России это Яндекс. такси (в России Uber Яндекс ещё и слились вместе)[14 - https://www.rbc.ru/technology_and_media/07/02/2018/5a7b20d29a79473903543eaa (https://www.rbc.ru/technology_and_media/07/02/2018/5a7b20d29a79473903543eaa)]. Откуда придёт подрыв вашей текущей занятости – непонятно, но чаще всего это будут «пришельцы со стороны». Своих-то конкурентов вы отслеживаете, но что делать с тем, когда самые сильные конкуренты появляются стремительно «из ниоткуда»? Их не отследить, это нельзя спланировать.
Экспоненциальные технологии делают эти подрывы стремительными. Вот пример вычислительной оптики:
На рисунке[15 - http://www.macdigger.ru/iphone-ipod/iphone-7-plus-protiv-zerkalki-canon-semka-fotografij-s-effektom-boke.html (http://www.macdigger.ru/iphone-ipod/iphone-7-plus-protiv-zerkalki-canon-semka-fotografij-s-effektom-boke.html)] один из снимков сделан в сентябре 2016 году смартфоном iPhone 7 Plus, а другой – камерой-зеркалкой с большим объективом EOS650D. Вы можете угадать, какой снимок чем был сделан? Левый – смартфоном, правый – зеркалкой.
До сентября 2016 года было принято считать, что позиции производителей больших фотоаппаратов хорошо защищены законами физики: эффект bokeh[16 - https://en.wikipedia.org/wiki/Bokeh (https://en.wikipedia.org/wiki/Bokeh)] красивого размытия фона при чёткой фигуре на переднем плане мог проявляться только на фотоаппаратах с большими объективами.
Apple пришёл на фоторынок, где его никто не ждал, принёс вычислительную оптику, а не большой объектив. Экспоненциальные технологии сделали дешёвыми процессоры и маленькую точную механику – потребовалось две дешёвые маленькие камеры, а не один большой дорогой объектив.
На улице 2016 года тем временем соревновались хипстеры: у кого фотоаппарат больше, тот и победил в качестве снимков!
Дальше всё быстро: эффект bokeh в сентябре 2016 года был продемонстрирован на двух камерах iPhone 7 Plus, но уже в сентябре 2018 года цена опять упала, AI даёт тот же эффект на одном сенсоре – Google Pixel 2 series, Apple iPhone XR. Да ещё и телефоны с 3—5 камерами стали обыденными. Потребность в больших фотоаппаратах стала нишевой (и эта история произошла уже после того, как цифровая фотография вытеснила плёночную).
Но и это было не последней точкой в удешевлении. Во время перехода на удалённую работу практически все сервисы видеоконференций предоставили возможность не только размыть фон, но и вовсе его заменить. Речь идёт уже супердешёвых веб-камерах на ноутбуках и в компьютерах, и не о неподвижных картинках, а о видео, и ещё об универсальных процессорах. Экспоненциальные технологии делают своё дело: что было диковинкой на самых дорогих моделях телефонов в 2017 году, стало дешёвым общим местом везде. Заодно люди, которые до этой технологии стеснялись своей домашней обстановки, просто перестали её показывать, они заменили её на выбранный ими фон – и сэкономили на интерьере.
Вычислительная оптика также помогла к 2020 году разобраться со съёмкой смартфонами в темноте, в том числе и съёмкой видео высокого разрешения и повышенным контрастом. Нужда в больших и дорогих фото- и видеокамерах резко упала. Рыночные прогнозы традиционного рынка вдруг показали падение до 2026 года на 1% в год[17 - https://www.kake.com/story/42029503/digital-still-camera-market-size-2020-global-industry-trends-demand-growth-analysis-share-revenue-and-forecast-2024 (https://www.kake.com/story/42029503/digital-still-camera-market-size-2020-global-industry-trends-demand-growth-analysis-share-revenue-and-forecast-2024)], но цифры без сомнения будут скорректированы в сторону резкого падения – Tony Seba приводит хорошие примеры, почему прогнозы не оправдываются. Они не учитывают экспоненциальных зависимостей! Пару десятков лет назад точно такой же переход шёл от плёночной фотографии к цифровой – и всё началось и закончилось за пяток лет.
Производители смартфонов, а теперь и производители ноутбуков пришли в сферу фотографии «сбоку» и буквально за несколько лет дали доступ к качественному фото и видео для практически всех жителей планеты. Это дало возможность необычным применениям фото: контроль качества работы удалёнными сотрудниками (они фотографируют результаты своей работы, это практически бесплатно), платёж по карте, когда не нужно вводить её номер, а он распознаётся автоматически, платежи по штрих-кодам и QR-кодам.
Игровая индустрия зарабатывает на играх типа Pokemon Go, где изображение покемонов накладывается на изображение реального мира – и всё это появилось буквально за четыре последних года. Представьте, сколько людей приложили свои знания и умения, участвуя в этих изменениях. А ведь это только один из небольших сюжетов происходящих перемен!
На удалённую работу даже там, где это было нельзя себе представить мир перетянулся разве что не за пару месяцев. Так MS Teams[18 - https://venturebeat.com/2020/04/29/microsoft-teams-passes-75-million-daily-active-users/ (https://venturebeat.com/2020/04/29/microsoft-teams-passes-75-million-daily-active-users/)] поднял пользовательскую базу с 0 до 18 миллионов человек за два года, а потом за три месяца пандемии дорастил её до 77 миллионов человек. Много фирм буквально за пару месяцев сообразили, что дорогой офис – это не преимущество, а недостаток. И начали нанимать сотрудников по всему миру, а не только проживающих недалеко от офиса. Это означает, что рынок офисной недвижимости был по факту взорван софтверными фирмами, обеспечивающими сервисы удалённой работы[19 - https://vc.ru/office/127764-pochemu-my-reshili-dat-vozmozhnost-sotrudnikam-ostatsya-na-udalenke-navsegda (https://vc.ru/office/127764-pochemu-my-reshili-dat-vozmozhnost-sotrudnikam-ostatsya-na-udalenke-navsegda)].
Мир меняется от принципиально непредсказуемых факторов (вы не можете предсказать изобретения 7 миллиардов человек!), и крайне быстро – речь идёт об экспоненциальных, и даже гиперэкспоненциальных изменениях.
Примеры мы привели главным образом из производства, но примерно то же самое творится в науке. Современная лингвистика была закрыта буквально за несколько лет: много лет нарабатываемые лингвистами языковые модели оказались менее точными, и менее полезными на практике, чем языковые модели на основе нейронных сетей – и делали их отнюдь не лингвисты, а специалисты по искусственному интеллекту. Математики, специалисты по архитектуре нейронных сетей, программисты пришли в лингвистику «сбоку» – и они теперь на лингвистическом фронтире, буквально за три года (с момента появления архитектуры transformer[20 - https://arxiv.org/abs/1706.03762 (https://arxiv.org/abs/1706.03762)] в 2017 году), а не лингвисты с их тысячелетним багажом знаний.
Примерно то же самое происходит в физике. Графовую нейронную сетку «дистиллировали» в алгебру, а затем подобрали в этой алгебре математическую форму (символьная регрессия[21 - https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_regression (https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_regression)]) для выражения закономерностей в физических наборах данных. Чтобы проверить подход, переоткрыли уравнения ньютоновской механики, переоткрыли гамильтониан из квантовой механики, и предложили закон (математическую формулу) для описания гало тёмной материи в космологии – чтобы продемонстрировать не «переоткрытие», а «открытие»[22 - https://arxiv.org/abs/2006.11287 (https://arxiv.org/abs/2006.11287)]. Основная физическая интуиция как раз и берётся символьной регрессией, в основе которой эволюционный алгоритм. Лидер в этой области символьной регрессии вполне уже коммерциализован[23 - https://www.nutonian.com/ (https://www.nutonian.com/)]:, эволюционный/генетический алгоритм символьной регрессии Eureqa. По большому счёту всё равно: у вас предпринимательская гипотеза, научная гипотеза, инженерная гипотеза. Научное мышление общеупотребимо, любое «проверить идею» оказывается научным мышлением, равно как «понять причины». Этим «понять причины», «вывести закономерность» занимаются ежедневно миллионы учёных, но также и менеджеров, предпринимателей, инженеров, разглядывающих многочисленные данные по их предметам интереса. Вот для них Nutonian предлагает облегчение их труда.
Сама физика оказывается при этом только хобби и рекламой, привлечением внимания к новым алгоритмам. Разработчики Eureqa не имеют какого-то отношения ко всей этой космологии и гамильтонианам. Наука уже не будет прежней, к ней пришли «сбоку». Копают люди давно уже не руками, и не палкой-копалкой, и не лопатой, а экскаватором. Для вытаскивания законов природы из данных палка-копалка из нейронных сетей и символьной регрессии уже готова, статья опубликована. А лет через пять ждём, что новые законы будут грести уже лопатой. Лет через двадцать-тридцать можно ждать и «научного экскаватора». Просто удивительно, как мало людей, понимающих суть происходящих перемен. В науке тоже всё новое приходит сбоку. Новое в физике приходит отнюдь не из самой физики, неудивительно, что физики не будут понимать, что происходит – как уже сейчас не очень понимают лингвисты.
Искусственный интеллект развивается сейчас особенно быстро, и Тим Урбан даже нарисовал про это иллюстрирующую экспоненциальные технологии картинку[24 - https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html (https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html)]:
Это картинка 2015 года. В то время трудно было представить, что робот-юрист возьмёт на себя 80% юридической работы в фирме, держащей миллионы контрактов. Или что AI победит чемпионов мира в Го. А в 2020 году это уже факт, и мало кто понимает, что это может означать – последствия этого развития закрыты туманом будущего. Но уже сегодня понятно, что эти последствия будут весьма заметными для каждого человека на Земле.
Искусственный интеллект научился переводить с иностранных языков (включая самые экзотические) на уровне восьмиклассника. Профессиональные переводчики пока не потеряли работу, но изменения в мире оказались в другом – миллиарды людей получили доступ к плохому, но переводу через Гугл, Яндекс, Фейсбук. И это существенно добавило возможностей этих миллиардов людей на рынке труда. Никаких людей-переводчиков не хватило бы на такой объём обслуживания. Конкуренция на рынке труда возросла для многих работ, языковой барьер с учётом машинного перевода для этих работ перестал быть существенным.
Время изменения мира начинает быть более быстрым, чем время изменения образования – люди не успевают переучиваться и переоснащать свои предприятия, чтобы успевать адаптироваться к новому миру.
Техника Коллинза: стратегия ежа
Джим Коллинз в материалах своего сайта[25 - https://www.jimcollins.com/ (https://www.jimcollins.com/)] для книжки по корпоративной стратегии «От хорошего к великому»[26 - https://www.amazon.com/От-хорошего-великому-компании-совершают-прорыв-ebook/dp/B06XP1H8LQ/ (https://www.amazon.com/%D0%9E%D1%82-%D1%85%D0%BE%D1%80%D0%BE%D1%88%D0%B5%D0%B3%D0%BE-%D0%B2%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B8-%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%88%D0%B0%D1%8E%D1%82-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%80%D1%8B%D0%B2-ebook/dp/B06XP1H8LQ/)] предложил вариант нахождения своего «призвания» (иногда сегодня это называют японским словом «икигай»[27 - https://ru.wikipedia.org/wiki/Икигаи (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BA%D0%B8%D0%B3%D0%B0%D0%B8)] – то, для чего вы просыпаетесь утром и вытаскиваете себя из постели).
При этом он неявно исходил из того, что в своей книжке назвал архистратегией (архистратегия – общий тип стратегии) ежа. Ёж использует один и тот же приём: чуть что, он сворачивается в клубочек и выставляет миру свои иголки. Одно и то же – каждый раз. И это ежа почти каждый раз спасает, стратегия оказывается эффективна.
Поэтому Коллинз предлагает в личном стратегировании найти эту стратегию ежа, найти своё главное преимущество, главное дело жизни. И дальше развивать это преимущество, сделать это своей профессией.
Он предлагает написать на трех разных листах бумаги списки деятельностей, которые а) вы делаете страстно, б) которые вы делаете лучше всех, в) за которые вы могли бы получать оплату.
После чего отдайте эти листки вашим друзьям, чтобы не вы, а они обобщили то, что объединяет эти списки. Этим и занимайтесь, это и есть икигай. Друзьям отдать надо, ибо у вас самих глаз замылен, и вы можете не заметить общее между пунктами в этих списках.
Но поскольку мы живём во время перемен перемен (меняется уже способ, которым проходят сами перемены), стратегия ежа перестаёт срабатывать. Все пункты закрываются туманом будущего. Меняется то, к чему у нас страсть (мы ещё не знаем, от чего будем без ума через пару месяцев, оно просто ещё не открыто), меняется то, к чему талант (мы тоже можем не знать об этой деятельности, но завтра выяснится, что у нас к ней талант!), а уж за что платят – так это и так очевидно, что существенно меняется каждые несколько лет.
