Мартин Форд - Роботы наступают

В своей аргументации экономисты вроде Мэнкью, разумеется, оперируют укрупненными показателями, преуменьшая несоразмерность влияния практики офшоринга на две разные группы людей: тех, для кого она — зло, и тех, для кого она — благо. С одной стороны, относительно небольшая, но все-таки заметная группа людей — насчитывающая миллионы человек — может пострадать от значительного падения доходов, снижения качества жизни и отсутствия перспектив в будущем. Многие из них вложили немалые средства в образование и дополнительное обучение. При этом некоторые работники лишатся всех источников дохода. Наверняка Мэнкью возразил бы, что эти потери будут компенсированы общей пользой для всех потребителей. К сожалению, несмотря на возможную выгоду для потребителей от снижения цен в результате офшоринга, эта экономия, вероятнее всего, затронет десятки или даже сотни миллионов человек, позволив им сократить расходы на совсем небольшую величину, равную нескольким пенни, и не оказав хоть сколько-нибудь значимого влияния на благосостояние каждого в отдельности. Ну и, конечно, нет нужды напоминать, что далеко не все доходы достанутся потребителям: значительная их часть осядет в карманах немногочисленных управленцев, инвесторов и бизнесменов, которые и без того не бедствуют. Пожалуй, нет ничего удивительного в том, что эта асимметричность не является тайной для большинства обычных работников, но при этом, судя по всему, она неизменно ускользает от внимания многих экономистов.

Одним из немногих экономистов, признающих разрушительный потенциал офшоринга, является бывший вице-председатель Совета управляющих Федеральной резервной системы Алан Блайндер, который в 2007 г. выступил на страницах The Washington Post со статьей под названием «Свободная торговля — это прекрасно, но мне не дает покоя офшоринг» (Free Trade's Great, but Offshoring Rattles Me) {164}. Блайндер провел ряд исследований с целью оценки влияния офшоринга на экономику в будущем и пришел к выводу, что 30–40 млн рабочих мест в США, т. е. рабочие места приблизительно четверти всего экономически активного населения страны, потенциально могут быть перенесены в другие страны. По его словам, «то, что мы видим сейчас, — лишь верхушка офшорингового айсберга; его настоящие размеры могут нас шокировать» {165}.

Практически все профессии, которые главным образом предполагают обработку информации и никак не привязаны к конкретному месту — например, в силу необходимости общаться с клиентами напрямую, — потенциально могут стать жертвой офшоринга в относительно недалеком будущем, а в последующем будут полностью автоматизированы. То, что следующим этапом станет автоматизация, отлично укладывается в логику прогресса. Поэтому можно ожидать, что с развитием технологий все больше и больше рутинных задач, которые сейчас выполняются работниками за пределами США в рамках модели офшоринга, в конце концов будут полностью переданы машинам. Это уже случилось с некоторыми видами работ в колл-центрах — выполнявшие их люди были заменены технологиями автоматизации голосового общения. Приход в сферу обслуживания клиентов по-настоящему мощных систем обработки естественного языка (например, системы Watson компании IBM) создает угрозу для огромного числа рабочих мест в офшоринговых колл-центрах.

На фоне этих процессов становится очевидным, что тем компаниям — и целым странам, которые вложили немалые средства в офшоринг, видя в нем путь к богатству и процветанию, не останется ничего другого, как подняться на следующую ступень по лестнице создания добавленной стоимости. Чем больше стандартных видов деятельности будет автоматизироваться, тем больше рабочих мест, требующих высокой квалификации и профессиональных знаний, будет попадать в поле зрения тех, кто специализируется на офшоринге. Я думаю, мы очень сильно недооцениваем ту роль, которую прогресс в области искусственного интеллекта, а также революция в области больших данных могут сыграть в ускорении темпов офшоризации все более широкого круга профессий, требующих высокой квалификации. Как мы видели, одним из постулатов подхода к менеджменту на основе больших данных является утверждение о том, что результаты алгоритмического анализа являются полноценной заменой человеческим суждениям и опыту. Даже до того, как прикладное ПО на основе искусственного интеллекта достигнет в своем развитии момента, когда станет возможной полная автоматизация всех задач, его уже можно будет использовать в качестве эффективного инструмента, который дает доступ ко все большему количеству аналитических возможностей и институциональных знаний, обеспечивающих бизнесу конкурентные преимущества. Получив в свое распоряжение такой инструмент, толковый молодой сотрудник офшоринговой компании вскоре сможет конкурировать с опытными специалистами из развитых стран, получающими за свою работу достойное вознаграждение.