Сетевая библиотекаСетевая библиотека
Masin, platvorm, inimene. Meie digitulevik Andrew McAfee Erik Brynjolfsson Kuidas muudab tehnika areng meie elu ja äritegevust ning kuidas sellega sammu pidada? Rahvusvaheliselt tunnustatud autoriteedid Andrew McAfee ja Erik Brynjolfsson selgitavad oma teises raamatus, millises suunas areneb maailma ettevõtlus uuenenud tehnika ajastul ja kuidas see muudab inimeste elu. Masinad on mõõtmatult lihtsustanud meie elu ja tööd, täites hetkega ülesandeid, mis vajasid varem palju inimesi ja arvukaid töötunde. Kohe on käes ka see aeg, kui masinad suudavad mõelda ja otsustada ‒ kohati pareminigi kui inimesed. Platvormid on kujundanud äri enneolematuks. Maailma populaarseim meediaomanik Facebook ei loo ise sisu, suurima väärtusega jaemüüjal Alibabal endal ei ole ladusid ja suurim majutusteenuse osutaja Airbnb ei oma kinnisvara. Inimesed selle raamatu pealkirjas tähistavad meid. Meie loome sisu sotsiaalmeedias, üürime välja korterit, pakume isikliku autoga sõiduteenust, toetame innovatsiooni- või kultuuriprojekte … Meie käsutuses on tehnika, mis on võimsam kui kunagi varem. Ja rohkem kui kunagi varem on meil vaja teadvustada, mida me väärtustame ja mida soovime. Meie enda ja kogu ühiskonna edu ning heaolu nimel peaksime mõtlema mitte sellele, mida tehnika meiega teeb, vaid sellele, mida me ise tahame tehnikaga peale hakata. MIT Sloani ärijuhtimise kooli juhtivteadur Andrew McAfee ja professor Erik Brynjolfsson kirjutavad selgelt ja tabavalt tehisintellektist, suurandmetest ja jagamismajandusest, olukorda siiski liigselt lihtsustamata. Raamat on teenäitajaks sellistegi firmade juhtidele, kelle ettevõtted on veel esirinnast kaugel, aga vajaksid arusaadavat ülevaadet tehnika arengusuundumustest, mis võib-olla pole ‒ veel ‒ nendeni jõudnud. Andrew McAfee, Erik Brynjolfsson Masin, platvorm, inimene. Meie digitulevik Veel Andrew McAfee ja Erik Brynjolfssoni teoseid: „The Second Machine Age. Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies” („Teine masinate ajastu. Töö, progress ning õitseng hiilgava tehnika ajastul”) „Race against the Machine. How the Digital Revolution Is Accelerating Innovation, Driving Productivity, and Irreversibly Transforming Employment and the Economy” („Võidujooks masinaga. Kuidas digipööre kiirendab innovatsiooni, tõstab tootlikkust ning muudab jäävalt tööhõivet ja majandust”) Erik Brynjolfsson on kirjutanud veel: „Wired for Innovation” („Innovatsiooniks võrgustunud”) Andrew McAfee on kirjutanud veel: „Enterprise 2.0: New Collaborative Tools for Your Organization’s Toughest Challenges” („Ettevõte 2.0. Sinu organisatsiooni uued koostöövahendid suurimate raskuste ületamiseks”) McAfeede perele, kes elab Marylandi osariigi Bethesdas. Aitäh teile, David, Shannon, Amelia, Aurora ja Avery Mae, et te vahetevahel ei võtnudki minult pokkerilauas kogu raha ära.     – Andy Minu emale Marguerite’ile, kelle naeratused, armastus ja vankumatu usk hoiavad mind tegusana.     – Erik 1. peatükk Kolmikrevolutsioon Inforevolutsiooni lausa rabav sarnasus varasemate tööstusrevolutsioonidega sisendab usku, et selle tähtsaimad viljad uues ühiskonnas alles küpsevad.     – Peter Drucker, 2001 Arvutid god mängimas Lauamäng go on inimeste jaoks alati olnud raske, ent programmeerida arvuteid seda hästi mängima on näinud peaaegu võimatu. Go on puhas strateegiamäng, millel ei ole õnnega mingit pistmist.[1 - Mõni mänguteoreetik ütleks arvatavasti, et go on täiuslik deterministlik infomäng.] See tekkis Hiinas vähemasti 2500 aastat tagasi. Ühel mängijal on valged, teisel mustad kivid. Nad asetavad kive vaheldumisi 19 × 19 ruudustiku punktidesse. Kui mõni kivi või kivirühm on „kinni” ehk igast küljest vastase kividega ümbritsetud, eemaldatakse see laualt. Mängu lõpus[2 - Mäng saab läbi siis, kui mõlemad mängijad tunnistavad, et arukaid käike ei saa enam teha.] võidab mängija, kes on rohkem territooriumi hõivanud. Kellele meeldib strateegia, sellele meeldib go. Konfutsius soovitas: „Härrasmehed ärgu raisaku oma aega labastele mängudele. Nemad harjutagu god.” Mitmel pool hinnatakse god kõrgemini isegi malest, mis on samuti keerukas kaheinimese-strateegiamäng, millel pole õnnega mingit pistmist. Nagu väidab malesuurmeister Edward Lasker: „Kui male baroksed reeglid võisid välja mõelda üksnes inimesed, siis go reeglid on sedavõrd elegantsed, loomulikud ja üdini loogilised, et kui universumis on veel mõistusega elusolendeid, siis peaaegu kindlasti mängivad nad god.” Mängu näilise lihtsuse taga peitub keerukus, mida on raske ettegi kujutada. Laua suuruse ja kivide paigutamise võimaluste hulga tõttu arvatakse, et standardsel go-laual on võimalik umbes 2 × 10 (s.o 2 koos 170 nulliga) seisu. Kui suur on see arv? Suurem kui aatomite arv vaadeldavas universumis. Tõtt-öelda on see kõlbmatu võrdlus. Vaadeldav universum sisaldab umbes 10 aatomit. Kui universumi iga aatom oleks omakorda terve aatomitega täidetud universum, oleks võimalikke go-mänge aatomitest ikkagi rohkem. Mäng, mida keegi ei oska seletada Kuidas parimad inimsoost go-mängijad säärase absurdse keerukuse juures arukaid käike teevad? Seda ei tea keegi, isegi mitte mängijad ise. Go-mängijad õpivad ära hulga heuristilisi reegleid ja peavad neist harilikult ka kinni.[3 - Paljud sellised reeglid on mõneti hämarad, näiteks: „Ära kasuta territooriumi hõivamiseks tihedust.”] Kuid kui need rusikareeglid kõrvale jätta, ei oska tippmängijad isegi oma strateegiat põhjendada. Nagu seletab Michael Redmond, üks väheseid läänlasi, kes on selles mängus omandanud kõrgeima järgu: „Näen käiku ja olen kindel, et see on õige, ent ei oska täpselt öelda, kuidas ma seda tean. Lihtsalt tean ja kõik.” Asi pole selles, et go-mängijad oleksid ebatavaliselt kidakeelsed. Tuleb välja, et ka kõik me ülejäänud ei oska kõiki oma teadmisi sõnadesse panna. Kui me tunneme kellegi ära või sõidame jalgrattaga, siis järele mõeldes ei oska me lõpuni seletada, kuidas või miks me teeme seda, mida teeme. Selliseid elementaarseid teadmisi on raske sõnadesse panna. XX sajandil võttis selle oivaliselt kokku mitmekülgne Briti-Ungari teadlane Michael Polanyi: „Me teame rohkem, kui oskame öelda.” Polanyi paradoks, nagu seda nimetama hakati, valmistas tõsiseid raskusi kõigile, kes üritasid panna arvutit god mängima. Kuidas programmeerida selle mängu parimaid strateegiaid olukorras, kus ükski inimene ei suuda neid strateegiaid väljendada? Mõnda reeglit saab küll programmeerida, ent neist ei piisa võiduks heade mängijate üle, kes kalduvad rusikareegleist kõrvale, aga ei oska ise ka põhjendada, miks ja kuidas. Selleks et orienteeruda keerukates keskkondades, nagu kõigi go-mängude võimalikud universumid, kasutavad programmeerijad sageli simulatsioone. Nad kirjutavad programmi, mis teeb eeldatavasti hea käigu, tutvuvad seejärel vastase kõigi võimalike vastukäikudega, seejärel kõigi võimalike vastukäikudega igale vastukäigule ja nii edasi. Lõpuks valitakse sisuliselt käik, pärast mida on võimalik kõige rohkem positiivseid ning kõige vähem negatiivseid variante. Kuna aga võimalikke go-mänge on sedavõrd palju – neid on täis terved universumid –, saab neist isegi angaaritäie arvutitega läbi mängida vaid mõttetult tühist osa. Kuna hädavajalikke teadmisi ei olnud ning simuleerimine oli tulutu, siis olid go-programmeerijatel edusammud visad tulema. Filosoofiaprofessor Alan Levinovitz kirjutas ajakirja Wired 2014. aasta mainumbrisse artikli, milles hindas arvuti-go hetkeseisu ja tulevikuvõimalusi. Ta jõudis järeldusele: „Hinnang, et kümne aasta pärast saab arvutist go-tšempion, võib osutuda liiga optimistlikuks.” 2015. aasta detsembris Wall Street Journalis ilmunud mängukolumnisti, psühholoogiaprofessor Chris Chabrise artikkel kandis pealkirja „Miks go arvutitele endiselt üle jõu käib”. Polanyi paradoksist üle Juba järgmisel kuul – jaanuaris 2016 – ilmus teaduslik artikkel, milles tutvustati go-mängijast arvutit, millele ei käinud mäng sugugi enam üle jõu. Londonis baseeruva Google DeepMindi, masinõppele (tehisintellekti valdkond, mida käsitleme lähemalt 3. peatükis) spetsialiseerunud ettevõtte töörühm avaldas artikli „Go-mängu õppimine sügavate närvivõrkude ja puuotsinguga”, millest mainekas ajakiri Nature tegi oma kaaneloo. Artiklis kirjeldati go-rakendust AlphaGo, mis oli leidnud viisi Polanyi paradoksist mööda hiilida. AlphaGo inimestest loojad ei varustanud seda parimate strateegiate ega heuristiliste reeglitega. Nad lõid hoopis süsteemi, mis oskas neid ise õppida. Selleks uuris see arvukate mängude paljusid seise. AlphaGo loodi tohututes andmehulkades märkama peeni mustreid ning seostama tegevusi (nagu kivi asetamine kindlasse kohta) tagajärgedega (nagu mängu võitmine).[4 - Kogu käesoleva raamatu ulatuses ütleme, et tehnika „märkab”, „õpib”, „näeb”. Me teeme seda sellepärast, et meie arvates ongi niiviisi õige toimuvat kirjeldada, ehkki vastab tõele, et arvutid ei arutle nii, nagu inimesed. Mõistame, et säärane sõnakasutus ei ole teatavates ringkondades populaarne vana manitsuse vaimus: „Ärge inimestage arvuteid – nad vihkavad seda.”] Tarkvarale anti ligipääs 30 miljonile mänguseisule ühes netivaramus ja anti korraldus: „Õpi neist võitma.” AlphaGo mängis usinalt ka iseenda vastu ja genereeris seeläbi veel 30 miljonit seisu, mille ta samuti läbi analüüsis. Süsteem tegi mängimise ajal ka simulatsioone, ent väga kitsalt suunitletuid: miljonite seisude läbianalüüsimise tulemuste põhjal simuleeris AlphaGo üksnes neid käike, mis tema arvates viisid kõige suurema tõenäosusega võidule. Töö AlphaGo kallal algas 2014. aastal. Oktoobriks 2015 oli ta katsevalmis. AlphaGo mängis salaja viiemängulise matši toonase Euroopa go-tšempioni Fan Hui vastu. Masin võitis 5 : 0. Arvuti võiduks go-mängu nii kõrgel tasemel ei olnud keegi valmis ja tehisintellekti kogukond oli sellest vapustatud. Peaaegu kõik analüütikud ja kommentaatorid nimetasid AlphaGo saavutust läbimurdeks. Sellegipoolest tekkisid debatid saavutuse tähtsuse üle. Nagu osutas neuroloog Gary Marcus: „God võib Euroopas vaid vaevu spordiks pidada ja kõnealune tšempion on maailmas alles 633. kohal. Robot, kes saaks jagu maailma 633. elukutselisest tennisemängijast, oleks muljet avaldav, aga ikkagi ei saaks öelda, et ta on mängu omandanud.” DeepMindi tiimile läks see ilmselgelt hinge, sest nad kutsusid Lee Sedoli viiemängulisele matšile, mis toimuski 2016. aasta märtsis Lõuna-Korea pealinnas Sŏulis. Paljud pidasid Sedolit planeedi parimaks inimsoost go-mängijaks[5 - 2016. aasta augustiks oli 33aastane Sedol kogunud juba 18 rahvusvahelist tiitlit. Rohkem, 21, oli neid veel vaid tema üle kaheksa aasta vanemal kaasmaalasel Lee Changhol.] ning üldse lähiajaloo üheks parimaks. Sedoli stiili iseloomustati „intuitiivse, ennustamatu, loomingulise, intensiivse, metsiku, keeruka, sügava, nobeda, kaootilisena” – seega omadustega, mille puhul mees ise oletas, et need annavad talle iga arvuti ees selge eelise. Nagu ta ise selgitas: „Go-mängus on ilu ja minu arvates ei saa masinad sellest aru … Arvan, et tehisintellekt ei ole veel inimvaistule järele jõudnud.” Sedol ennustas, et võidab viiest mängust vähemasti neli: „Oktoobrikuist matši silmas pidades arvan, et (AlphaGo) ei küüni minu tasemeni.” Sedoli ja AlphaGo mängud äratasid kogu Koreas ja mujal Ida-Aasias tohutut huvi. AlphaGo võitis esimesed kolm mängu ja oli tegelikult sellega juba kogu matši võitnud. Neljanda mängu võitis Sedol. Tema võit andis mitmele vaatlejale lootust, et nutikas inimene oli avastanud digivastases nõrgad küljed, mida edaspidi ära kasutada. Neist siiski ei piisanud, et järgmist mängu võita. AlphaGo võitis ka viimase mängu ja kogu matši veenva tulemusega 4 : 1. Sedol pidas võistlust kurnavaks. Pärast lüüasaamist rääkis ta: „Tundsin jõuetust … Olen go-mängus väga kogenud, ent säärast survet pole ma eales tundnud.” Go-mängus oli ilmale tulnud midagi uut. Mis varast sai? Märtsis 2015 juhtis strateeg Tom Goodwin tähelepanu ühele korrapärasusele. „Maailma suurimal taksofirmal Uberil endal ei ole ühtegi sõidukit,” kirjutas ta. „Maailma kõige populaarsem meediaomanik Facebook ise ei loo üldse sisu. Maailma suurima turuväärtusega jaemüüjal Alibabal endal ei ole ladusid. Ja maailma suurimal majutusteenuse osutajal Airbnb-l endal ei ole mingit kinnisvara.” Skeptiline lugeja võiks vastata, et mõni neist tõsiasjadest pole sugugi nii revolutsiooniline, kui esmapilgul tundub. Näiteks taksonduses on palju ettevõtteid, kel endal pole ühtegi autot. Neil on hoopis taksode numbrimärgid, mis annavad õiguse taksoteenust osutada, ning nad rendivad neid sõidukiomanikele ja -juhtidele. Samamoodi ei kuulu mitmele suurimale hotellifirmale kõiki asutusi, mis nende nime kannavad, vaid neil on kinnisvaraomanikega litsentsi- või kasutusleping. Ent kõigil nendel puhkudel olid nimetatud ettevõtetel olemas kauaaegsed varad, nagu litsentsid ja lepingud, mis on nende tegevuseks olulised ja seega väärtuslikud. Uberil ja Airbnb-l pole midagi sellist. Uberil pole üheski maailma linnas õigust ühelegi sõidukile või takso numbrimärgile ja Airbnb-l pole ühegi korteri- või majaomanikuga pikaajalist lepingut. Ja ikkagi oli mõlemal ettevõttel varsti miljoneid kliente ning nende väärtus küündis miljardeisse, mis muutis Goodwini kirjeldatud edu veelgi märkimisväärsemaks. Ajal, mil ta oma read kirja pani, kasutas iga päev üle miljoni inimese Uberit, et 60 riigi 300 linnas kusagile jõuda, ning Airbnb pakkus 191 riigis 640 000 ööbimisvõimalust alates Mongoolia jurtast kuni James Joyce’i lapsepõlvekoduni Iirimaal. Hiina ettevõte Alibaba tõi põhivarade vähesuse jaemüügisektorisse, kus seni oli suure käibe saavutamiseks alati olnud vaja omada väga palju asju. Näiteks Walmartile kuulus 2016. aasta lõpu seisuga üle 150 jaotuskeskuse ja 6000 veoautot, mis sõitsid igal aastal 1100 miljonit kilomeetrit, et toimetada kaubad kogu USAs 4500 poe riiuleile. Sama aasta 31. oktoobriks oli ettevõtte bilansis 180 miljardi dollari väärtuses kinnisvara ja seadmeid. Ent ikkagi oli Walmarti kogu turuväärtus samal päeval väiksem Alibaba omast, mille 2016. aasta müügikäive oli üle poole triljoni dollari. Alibaba, mille olid 1999. aastal rajanud endine kooliõpetaja Jack Ma ning tema 17 ametikaaslast, tegutses võrgus vahendajana, kes viis omavahel kokku ostjaid ja müüjaid. Alibaba populaarseimad saidid olid Taobao Marketplace, kus tarbijatele müüsid kaupu üksikisikud ja väikeettevõtted, ning Tmall, kus sama tegid suuremad firmad. 2016. aasta lõpu seisuga oli Hiinas elanikke, kes kasutasid igal kuul Alibaba äppe, rohkem kui inimesi terves USAs. 2009. aastal hakkas Tmall Hiinas tähistama vallaliste päeva. Nagu selgub, sai see traditsioon alguse 1990. aastate keskel Nanjingi Ülikoolist, kus seda peeti 11. kuu 11. päeval, kuna see kuupäev sisaldas kõige rohkem ühtesid ehk üksiolemist sümboliseerivaid pulki. Tmalli vallaliste päeval osales alguses kõigest 27 kauplejat, ent peagi sai sellest riigi kõige olulisem ostlemisüritus, kus vallalised ostsid kinke mitte üksnes endale, vaid ka inimestele, kellest nad olid huvitatud. 2016. aasta 11. novembril oli Alibaba saitide müügikäive 17,8 miljardit dollarit ehk kolm korda rohkem kui USA mustal reedel ja küberesmaspäeval kokku.[6 - Must reede (päev pärast tänupüha) on Ameerika Ühendriikides olnud kõige aktiivsem füüsilise kohaloluga ostlemise päev aastas. Kolm päeva hilisemal küberesmaspäeval pakuvad allahindlusi paljud netipoed.] Goodwini mainitud neljast ettevõttest võiks aga kõige erakordsem olla Facebooki lugu. Facebook oli sündinud üheteist aasta eest Mark Zuckerbergi Harvardi ühikatoas ning kasvanud väheste USA eliitülikoolide sotsiaalvõrgustikust globaalseks sidepidamise, suhtlemise ja sisukeskkonnaks, mida külastas iga päev 936 miljonit inimest. Nagu Goodwin osutas, oli Facebook kõik need inimesed enda juurde meelitanud ning köitis kõigi nende tähelepanu keskmiselt 50 minutiks päevas, olemata samas ise genereerinud osakestki saidil leiduvast teabest. Tema kasutajate olekuteateid, arvamusi, fotosid, videoid, linke ja muid kaastöid kuvati teistele külastajatele alaliselt paisuva voona, mis kutsus inimesi üha tagasi. Facebook kuvas kasutajaile mitte üksnes sisu, vaid ka reklaame ja viimaseid lõpuks õige palju. Facebooki tulu, mis koosnes peaaegu tervenisti reklaamitulust, oli 2016. aasta teises kvartalis 6,4 miljardit dollarit. Kasum oli kaks miljardit dollarit. Uudistekanalid ja muud saidid, mis loovad sisu vanaviisi, s.o kulutades raha palkadele, reisimisele ja muule, sattusid ärevusse ja mitte üksnes seepärast, et Facebooki kulud olid väiksemad, vaid seepärastki, et reklaamiklientide silmis oli Facebooki kvaliteet mitmes tähtsas mõttes kõrgem. Sotsiaalvõrgustike hiid teadis oma liikmetest nii palju (saidil infot avaldades rääkisid nad ju saidile endast väga palju), et oskas sageli nendele sobivaid reklaame kuvada. Iga reklaamitellijat vaevab mõnes variandis nukker märkus, mida tihti omistatakse USA kaubamajade pioneerile John Wanamakerile: „Pool rahast, mida ma kulutan reklaamile, läheb raisku. Häda on selles, et ma ei tea, kumb pool.” Reklaamimine on alati olnud äärmiselt ebatäpne, kuna – nii üldiselt arvatakse – reklaame ei saa sihitada inimestele, kes võiksid neile kõige tõenäolisemalt reageerida. Facebook pakkus paljudele reklaamitellijatele sedavõrd täpset sihitamist, milleni ei küündinud ükski peavoolu meediasait, ning pealegi järjepidevalt ja mastaapselt. Kiiresti leviv õhuke kiht Goodwin ise nimetas ettevõtteid, millest ta kõneles, „kirjeldamatult õhukeseks kihiks” ja väitis, et „paremat äri pole olemas”. Kuna sellised ettevõtted olid nii õhukesed – kuna nad omasid peamiselt rakendusi ja programmikoodi, mitte füüsilist vara ja infrastruktuuri –, olid nad võimelised kiiresti kasvama. Näiteks Airbnb saidi kaudu broneeritud ööbimiskordade arv kasvas 12 kuuga pärast Goodwini artikli ilmumist kahekordseks ja Airbnb sai nii populaarseks, et Pariisis, Lissabonis, Berliinis, San Franciscos ja teiste linnades hakati arvama, et see kahjustab nende ajalooliste linnaosade iseloomu. Firma kasv oli sedavõrd kiire ja provokatiivne, et 2016. aasta juulikuus kirjutas tehnikaajakirjanik Tom Slee Harvard Business Review’ blogis, et „Airbnb-d vaevab eksistentsiaalne laienemisprobleem”, kuna sellele hakkas vastu üha enam linnu ja piirkondi. Kiire kasv ja rohked tülid said osaks ka Uberile, kes jätkas uute pakkumiste katsetamisega. Firma 2014. aastal algatatud autode ühiskasutusteenus UberPool kogus kiiresti populaarsust paljudes linnades, sealhulgas New Yorgis. Mais 2016 kuulutas ettevõte, et kõik tipptunniaegsed UberPooli sõidud Manhattani saarel 125. tänavast lõunas maksavad tööpäevadel viis dollarit ja tegi sama aasta juulikuus linnaelanikele eripakkumise osta 79 dollari eest neli nädalat selliseid sõite. Säärase hinnaga oleks teenus paljudele püsireisijatele metroost odavam. Facebook, mis oli tohutu ja tulus juba siis, kui Goodwin temast märtsis 2015 kirjutas, jätkas oma suuruse ja mõju kasvatamist, millel oli tohutu mõju peavoolu sisutootjatele ja innovatsiooniinvesteeringutele. Augustis 2015 avaldas võrguliiklust analüüsiv firma Parse.ly raporti, millest selgus, et vaadeldud uudiste- ja meediasaitidest tähtsamatele saabus külastajaid rohkem Facebooki kui Google’i ja teiste otsingumootorite kaudu. Märtsis 2016 tegi Mark Zuckerberg teatavaks ettevõtte kümneaastase tegevuskava, mis hõlmas tähtsaid algatusi tehisintellekti, virtuaalse ja liitreaalsuse alal ning isegi päikeseenergial töötavaid lennukeid, mis peaksid internetiühenduse tagama miljoneile inimestele, kellel ei ole muidu telekommunikatsioonitaristule mingit juurdepääsu. Kuidas said üksnes „kirjeldamatult õhukesest kihist” koosnevad ettevõtted olla nii mõjukad ning edukad? Nagu Goodwin märkis: „Teoksil on midagi huvitavat.” Hiiglane ulatab käe General Electric (GE) on igas mõttes USA üks edukaimaid ettevõtteid. Firma juured on seotud hiilgava leiduri Thomas Edisoniga ning selle Edison Electric Light Companyga ning see valiti 1896. aastal üheks neist 12 firmast, millest hakati moodustama Dow Jonesi indeksit. Neist firmadest on sellesse koosseisu alles jäänud ainult GE. Firma on püüdnud kanda kinnitada paljudes majandusharudes (mõnikord selleks, et sealt hiljem lahkuda), nagu energiatootmine, lennundus, astronautika, kaitsetööstus, plastmass, tervishoid ja rahandus, ent oma pika ajaloo vältel on GE alati loonud ka tarbekaupa alates Edisoni elektripirnidest ja raadiotest ning lõpetades telerite ja kodumasinatega. GE oli ka väga osav ja uuendusmeelne suure, mitmekesise tegevusega hargmaise korporatsiooni juhtimisel. Ta tegi suuri investeeringuid teadus- ja arendustöösse, sageli koostöös ülikoolidega. Ta oli üks esimesi suurfirmasid, mis kulutas rohkesti aega ja vaeva mitte üksnes oma tehnilise baasi, vaid ka juhtide oskuste arendamisele. Oma esimese ülikooli asutas GE 1956. aastal New Yorgi osariigis Crotonville’is. Sellest kohanimest on saanud professionaalse ärijuhtimise sünonüüm. XXI sajandil hakati nii Crotonville’is kui ka kogu firmas tegema suuri jõupingutusi selle nimel, et süvendada turundamisoskusi, kusjuures turundamist käsitati tarbijate vajaduste mõistmisena ning seejärel rahuldamisena kõigil tegevusaladel. GE tegevuse kohta selles valdkonnas 2013. aastal koostatud aruandes oli märgitud, et firma vajas kõige enam „ettevõttesisese turuinnovatsiooni loomise oskust”. Miks niisiis otsustas General Electric kui ettevõte, kes kulutab igal aastal arendus- ja teadustööle 5,2 miljardit dollarit ning turundusele ainuüksi USAs 393 miljonit dollarit, 2015. aastal teha internetist leitud võõrastega koostööd selle nimel, et mõelda firma jaoks välja uus tarbekaup? Ja miks palus firma, kelle turuväärtus on 280 miljardit dollarit ning kel on 90 miljardit dollarit sularaha, oma potentsiaalsetel tarbijatel see kaup ammu enne müügile tulekut ette tellida ja selleks sadu dollareid maksta? Tarkuseterad jääkamakate kohta 2014. aastal olid GE ning Louisville’i Ülikool ühiselt rajanud FirstBuildi ehk „ühisloome kogukonna, mis muudab seda, kuidas tooted turule tulevad”. Algatusel oli oma veebisait ja „mikrotehas” toodete prototüüpide valmistamiseks vajalike tööriistade ja materjalidega. Louisville’is asuva GE Appliancesi kõrgtehnoloogiainsener Alan Mitchell otsustas FirstBuildi kasutada katsekeskkonnana. Ta tahtis teada, kas on võimalik hõlpsamini rahuldada paljude inimeste isu … teatud sorti jää järele. Enamik jääkuubikuid on kõigest eri suuruse ja kujuga külmunud jäätahukad. Silindrikujulised jääkuubikud on aga poorsed ning üksnes pooleldi külmunud. Nõnda imenduvad maitsed kergesti jäässe, mistõttu on seda meeldivam mäluda. Arvatavasti seepärast tahavadki teatud inimesed seda – kohe väga. Ilan Brat kirjutas 2008. aastal Wall Street Journalis, et „mälumisjää läheb nagu soe sai”. Kiirtoidukett Sonic, mis lisas neid jääkuubikuid oma jookidesse, avastas, et paljud kliendid tellisid neid jooke üksnes jää pärast. Nii hakkaski firma müüma seda jääd igasugustes kogustes alates topsidest kuni viiekiloste kottideni. Kuna poorsete jääkuubikute valmistamine on lihtsalt vee külmutamisest keerulisem,[7 - Mälumisjää valmistamiseks tuleb jääd koorida, kui see alles tekib, ning vormida see siis õige suuruse ja kujuga tükkideks.] siis maksavad seda valmistavad masinad tuhandeid dollareid – peaaegu kõigi majapidamiste jaoks liiga palju.[8 - Jõukamad majapidamised andusid oma kirele jäälaastude järele (Ilan Brat, „Chew This Over: Munchable Ice Sells like Hot Cakes”, Wall Street Journal, 30. jaanuar 2008). Ühel aastal kinkis Amy Grant jõuludeks oma abikaasale, kantritäht Vince Gillile, restoranide jäämasina Scotsman.] Mitchell tahtis näha, kas FirstBuildi kogukond suudab projekteerida tavalisse kodusse sobiva mälumisjää masina ning sellest prototüübi valmistada. Internetivõistlus kuulutati välja 2015. aastal. Võitjaks sai Mehhiko Guadalajara linnast pärit disainer Ismael Ramos, kelle võistlustöö „Stone Cold” kujutas kuubikujulist masinat, mis mahtus hästi köökide tööpindadele ning millel oli eemaldatav läbipaistvast plastist jää-ämber. Ramos sai auhinnaks 2000 dollarit ning ühe oma vaimusünnitise esimestest töötavatest variantidest. (Teise ja kolmanda koha omanikud said samuti autasuks sularaha ning jäämasina.) FirstBuildi mikrotehase töötajad hakkasid mälumisjää masina prototüüpe valmistama ja täiustama. Seejuures suhtlesid nad pidevalt projekti ümber moodustunud võrgukogukonnaga, lastes sel arvata, kuidas peaks eemaldatav jää-ämber välja nägema, kuidas peaks masin selle täitumisest aru saama, kas masinal peaks olema jääkühvel jne. Kui meeldib, osta ära – isegi kui seda pole veel olemas Selle tööga ühel ajal alustas GE ebatraditsioonilist ja üsna enneolematut kombinatsiooni turundusest ja turu-uuringutest. Juulis 2015 käivitas GE Indiegogo kampaania oma jäämasinale Opal. Indiegogo on ühisrahastuse kogukond, mis ise nimetab ennast „igasugust tüüpi ja igas suuruses loominguliste ja ettevõtlike ideede hüppelauaks”. Neid ideid rahaga toetavad inimesed pole investorid: nad ei saa oma raha eest aktsiaid ega tulu- või kasumiosa. Väga sageli aga lubatakse toetajatele hoopis muid tasusid. Näiteks filmi toetamise eest võidakse neid kutsuda esilinastusele või toote toetamise eest võivad nad saada esimesteks selle toote omanikeks. Sisuliselt esitavad nad tellimuse tootele, mida pole veel olemas ning mida ilma nende toetuseta ilmselt ei saakski olla. Indiegogo oli alguses mõeldud saidina inimestele ja väikefirmadele, kellel ei olnud raha oma visiooni teostamiseks, ent 2015. aasta keskpaigaks kasutasid seda ka suurfirmad, et testida nõudlust võimalike toodete järele. Opali kampaanias küsisid GE ja FirstBuild inimestelt masina eest 399 dollarit (mida hiljem tõsteti 499 dollarile) ning seadsid sihiks koguda 150 000 dollarit. Mõne tunniga kogus kampaania sellest kaks korda rohkem ning nädalaga oli kogunenud üle 1,3 miljoni dollari. Kui Opali kampaania 2015. aasta augusti lõpus lõppes, oli see Indiegogos kogunud üle 2,7 miljoni dollari. Nii sai sellest saidi üks kümnest populaarsemast kampaaniast. Valmistoode saadeti 2016. aasta viimases kvartalis kõigepealt enam kui 5000 ettetellimiskliendile ja hakati seda alles siis avalikult müüma. GE ei vajanud ettetellimuste raha, küll aga vajas ta meeleheitlikult andmeid turu kohta. GE oli avastanud uue viisi, kuidas panna enda kasuks tööle inimesi, kes polnud tema palgalehel, ning ühtaegu turu oma jäämasinale. Masin | platvorm | inimene Kolm äsja kirjeldatud näidet – AlphaGo triumf parimate inimsoost go-mängijate üle, uute ettevõtete, nagu Facebooki ja Airbnb edu, isegi kui neil ei ole oma valdkonnas tavapäraselt vajalikku vara, ning GE pöördumine internetikasutajate poole, et need aitaksid projekteerida ja turustada toodet, milles nad olid kompetentsed – illustreerivad kolme suurt suundumust, mis ärimaailma ümber kujundavad. Esimene seisneb masinate võimete kiires kasvus ja laienemises, mille näiteks on AlphaGo ootamatu kerkimine maailma parimaks go-mängijaks. Teist kirjeldab Goodwin oma tähelepanekutega noorte mõjukate suurfirmade esiletõusu kohta, kes pole oma valdkonna vanade tegijatega kuigi sarnased, aga häirivad neid ikkagi tõsiselt. Need tõusikud on platvormid ja need on kardetavad konkurendid. Kolmas trend, mida ilmestab GE ebatavaline toimimine jäämasina Opal arendamisel, on talgurahva esiletõus. Kasutame seda sõna rabavalt suure hulga inimlike teadmiste, asjatundlikkuse ja entusiasmi kohta, mida leidub kõikjal maailmas ning mida nüüd saab võrgus kontsentreerida. Alates miljardidollariliste Silicon Valley ükssarvikute sünnist kuni Fortune 500 vanade tegijate suremiseni või ümberkorraldamiseni näivad majanduses toimuvad vapped ja muundumised kaootiliste ja juhuslikena. Ent need kolm läätse – masin, platvorm, talgulised – rajanevad majandus- ja muude teaduste äraproovitud põhimõtteil. Nende põhimõtete rakendamine pole alati lihtne, ent õigete läätsedega taandub kaos korra ees ning keerukus muutub lihtsamaks. Selles raamatus ongi meie eesmärgiks need läätsed lugeja käsutusse anda. Eesootav töö: kolm tasakaalustamist Masin, platvorm ja inimene on omal kujul olemas kõigis firmades ja majandusharudes. Masinintellekti vaste on inimmõistus. Arvutustabeleid täitvad raamatupidajad, disainitarkvaraga töötavad insenerid ning robotitega koosteliinidel töötavad inimesed on kõik näited inimmõistuse ja masina kombinatsioonist. Platvormide vasted on tooted – teisisõnu kaup ja teenused. Autosõit linnas on toode, samas kui Uber on platvorm, mille kaudu inimesed seda kasutada saavad. Sama kehtib majutuse ja Airbnb või uudislugude ja Facebooki kohta. Talguliste vasteks on tuumik: teadmised ja oskused, protsessid ja süsteemid, mille firmad on endas ja oma tarneahelates välja arendanud. GE Appliancesi tuumik projekteerib, valmistab ja turustab külmutuskappe ja pliite. NASA tuumik ehitab kosmoselaevu ning püüab meie universumist paremini aru saada. Microsofti tuumik tegeleb personaalarvutite operatsioonisüsteemide ja rakenduste arendamisega. Me ei kavatsegi väita, et inimmõistus, tooted ja tuumik on iganenud või nende tähtsus hääbumas. See oleks absurd. Nagu me korduvalt näitame, jäävad inimeste oskused, oivalised kaubad ja teenused ning head korraldamisoskused äris edu saavutamiseks ka edaspidigi möödapääsmatult vajalikuks. Küll aga püüame teid veenda selles, et tehnika arengus viimasel ajal toimunud muutuste tõttu peavad firmad leidma uue tasakaalu inimmõistuse ja masina, toodete ja platvormide, tuumiku ja talguliste vahel. Iga paari teine osaline on viimastel aastatel muutunud suutlikumaks ja võimsamaks ning seepärast nõuavad need värsket pilku. Arusaamine, millal, kus, kuidas ja miks need masinad, platvormid ja talgulised efektiivsed on, on tänases majanduses edu saavutamise pant. Selles raamatus on meie eesmärk teid selle tähtsa töö juures aidata. Õigupoolest püüame teid veenda, et see töö on mitte üksnes tähtis, vaid ülitähtis. Miks nüüd? Oma eelmises raamatus „Teine masinate ajastu. Töö, progress ning õitseng hiilgava tehnika ajastul”[9 - Erik Brynjolfsson, Andrew McAfee, „Teine masinate ajastu. Töö, progress ning õitseng hiilgava tehnika ajastul”, Post Factum 2018. – Tlk.] jäädvustasime tehnika kiiret arengut ning arutasime selle majanduslikke tagajärgi. Raamatu avaldamisest peale küsitakse meilt kõige rohkem: „Millal see ajastu algas?” See on suurepärane küsimus, millele on üllatavalt raske vastata. Digitaalarvutid on olemas olnud ju tublisti üle poole sajandi, ent peaaegu kõik saavutused, mida eelmises raamatus kirjeldasime, on teoks saanud alles hiljuti. Nii et millal see tähtis teine masinate ajastu ikkagi algas? Leidsime sellele küsimusele vastuse, et kahes etapis. Teise masinate ajastu esimene etapp tähendab aega, mil digitehnikal oli ärimaailmale selge mõju, kuna ta võttis enda õlule suure hulga rutiinset tööd – palgalehtede töötlemise, autokerede kokkukeevitamise ning klientidele arvete saatmise. 1987. aasta juulis kirjutas MIT majandusteadlane Robert Solow, kes samal aastal pälvis Nobeli majandusauhinna majanduskasvu põhjuste uurimise eest: „Arvutiajastut on näha kõikjal peale tööviljakuse statistika.” 1990. aastate keskpaigaks oli olukord muutunud ja tööviljakus hakkas palju kiiremini kasvama. Paljude uurimustega (millest mõne tegi Erik[10 - Selles raamatus nimetame ennast üksnes eesnimega: Andy ja Erik.] oma kolleegidega) selgitati välja, et selle peamiseks põhjuseks olidki arvutid ja üldse digitehnika. Niisiis võib teise masinate ajastu esimese etapi alguse dateerida 1990. aastate keskpaigaga. Usume, et praegu viibime teises etapis, ent selle algusaega on raskem määrata. See on aeg, mil ulmetehnika, millest jutustavad filmid ja raamatud ning mida meisterdatakse tipplaborite kontrollitud keskkondades, hakkas ilmuma reaalsesse maailma. Google esines 2010. aastal ootamatu avaldusega, et terve hulk täiesti iseseisvalt sõitvaid autosid oli USA maanteedel kulgenud ühegi õnnetuseta. IBMi superarvuti Watson tegi 2011. aastal televiktoriinis „Kuldvillak” kahele inimtšempionile pähe. 2012. aasta kolmandaks kvartaliks kasutas maailmas üle miljardi inimese nutitelefone, mis ühendavad lugematutes ulmefilmides näidatud sidevahendite ja andurite funktsioone. Selle peatüki alguses kirjeldatud kolm saavutust – ja, nagu me edaspidi näeme, paljud teisedki läbimurded – toimusid alles viimastel aastatel ning sugugi mitte juhuslikult. Need kuulutavad ette veelgi põhjalikumat majanduse ümberkujunemist, mis on ühekorraga tingitud nii märkimisväärsetest edusammudest tehnika arengus kui ka soliidsetest majandusteaduse põhimõtetest. Teise masinate ajastu teine etapp erineb esimesest tunduvalt. Esiteks on see aeg, mil tehnika on võimeline tegema toiminguid, mida me pole seni kunagi pidanud programmeeritavaks või rutiinseks. Masinad võidavad go-mängus, diagnoosivad täpselt haigusi, lävivad inimestega loomulikul viisil ning teevad loomingulist tööd, näiteks komponeerivad muusikat ja disainivad tarbeesemeid. Kõigest mõne viimase aastaga on nad uusi territooriume hõivates jätnud seljataha Polanyi paradoksi ja muud piirangud. Masinad ei järgi lihtsalt inimsoost programmeerijate hoolikalt kodifitseeritud juhiseid,[11 - Programmeerijaid nimetatakse sageli kodeerijateks ja täiesti põhjusega. Need inimesed tegelevadki teadmiste kodeerimisega ehk teadaoleva lahtikirjutamisega.] vaid õpivad probleeme iseseisvalt lahendama. Seetõttu kasvab tunduvalt nende rakenduste ja ülesannete hulk, mille nüüd võib masinaile usaldada. Teiseks kannavad viimasel ajal sajad miljonid inimesed endaga pidevalt kaasas võimsaid, paindlikke ja omavahel ühendatud arvuteid. Need on nutitelefonid jms seadmed, mis on hämmastava kiirusega üle maailma levinud. 2015. aastaks ehk kõigest kaheksa aastat pärast iPhone’i leiutamist oli nutitelefon Pew Research Centeri andmetel 21 areneva majandusega riigi täiskasvanutest olemas üle 40 protsendil. 2016. aastal müüdi veel ligemale 1,5 miljardit nutitelefoni. Esimest korda inimkonna ajaloos on nüüd maailma täiskasvanutest peaaegu enamik üksteisega digitaalselt ühendatud ning neil on ligipääs väga suurele osale inimkonna kogutud teadmistest. Lisaks saavad nad nüüd neid teadmisi omalt poolt täiendada. Ühtlasi saavad nutitelefonide omanikud teha igasuguseid tehinguid, millega lisandub nüüdisaegsesse globaalsesse majandusse miljardeid osalejaid. Seda on raske üle tähtsustada. Alles lähiminevikus olid suured andmevaramud (näiteks head raamatukogud) ning keerukas side- ja infotöötlustehnika kättesaadav ainult meie maailma jõukamatele – nendele meie seast, kellel oli piisavalt õnne olla sündinud mittevaeste riikide mittevaestesse perekondadesse. Enam nii ei ole. Lähiaastatel hakkab järjest võimsam tehnika levima kogu maailmas. Arvutid, mis saavad suurepäraselt hakkama mitterutiinse tööga, ning inimkonna digitaalne ühendatus on mõlemad viimaste aastate nähtused. Niisiis arvame, et teise masinate ajastu teise etapi tõeline algus jäi uue aastatuhande teise aastakümnesse. Just siis sattusid inimmõistus ja masinad, tooted ja platvormid ning tuumik ja talgulised kiiresti kokku ning hakkasid sädemeid pilduma. Tulemusena on paljud ammused eeldused kummutatud ning harjunud tegutsemisviisid iganenud. Mis eelmisel korral juhtus? Sajand tagasi tuli tööstustootmises aurujõu asemele elekter. Meenutame seda ajajärku, kuna sellest võib tuletada tähtsa hoiatuse: palju – õigupoolest lausa enamik – edukaid ja põliseid firmasid ei elanud seda üleminekut ühelt energiaallikalt teisele üle. Ettevõtted, kes soovivad tulevasel digiajastul hakkama saada, peavad selle põhjusi taipama ning minevikust õppima. 1910. aastateks oli USA tõrjunud Suurbritannia maailma suurima majandusega riigi kohalt. Selle peamine põhjus olid USA tugevad tööstusettevõtted, kelle arvele langes USA SKTst ligemale 50 protsenti. Ameerika tehased töötasid alguses vesirataste, seejärel aurumasinate toel. XX sajandi saabudes ilmus pilti elekter. Alguses võeti elektrimootorid kasutusele efektiivsema asendusena ühele suurele aurumasinale, mis paiknes tavaliselt tehase keldris ning varustas energiaga kõiki selle masinaid. Sedamööda, kuidas firmad uue tehnikaga kogemusi omandasid, hakati mõistma elektri muidki eeliseid. Columbia ülikooli professor F. B. Crocker kirjutas 1901. aastal järgmist: Paljud tehased läksid elektrile üle, kuna meil oli eesmärk hoida söekuludest kokku 20–60 protsenti. Ent ikkagi ei olnud kokkuhoid see, mis põhjustas elektriseadmete tormilise leviku üle terve riigi … Ettevõtted, kes läksid elektrile üle sel põhjusel, avastasid, et elekter annab neile ka muud säästu, mida võiks nimetada kaudseks säästuks. Need, kes uue tehnika kasutusele võtsid, taipasid viimaks, et teatavad vanad piirangud ei kehtinud enam. Kui energiaallikad olid elektrilised, võis neid paigutada hoones kõikjale (lõppude lõpuks ei pidanud nad enam asetsema korstnate ning söehunnikute kõrval). Energiaallikaid võis olla mitu, mitte ainult üks tohutu suur, mis käitas tehases iga masinat läbi keeruka (ja rikkealti) telgede ning hammas- ja rihmarataste süsteemi. Enamik vabrikante võttis viimaks tarvitusele mingit laadi „rühmaajami”, mis tähendas, et tehases oli mitu suurt elektrimootorit, millest igaüks käitas mingit hulka masinaid.[12 - Need mootorid ise said voolu elektrigeneraatorist, mis paiknes tehase lähedal, või toona veel uuest elektrivõrgust.] Mõned tahtsid selle detsentraliseerimisega veelgi kaugemale minna ning hakkasid kõnelema „üksikajamist” ehk iga hoones asuva masina varustamisest oma elektrimootoriga. Erinevalt aurumasinast saab ju elektrimootorit muuta õige väikseks, ilma et selle efektiivsus seeläbi märkimisväärselt väheneks. Tänapäeval oleks midagi muud ette kujutada isegi naeruväärne. Paljude masinatega on mindud veelgi kaugemale: neisse on paigaldatud mitu elektrimootorit. Ent üksikajami mõte sai alguses, kui see oli alles tekkinud, ning veel üllatavalt kaua pärast seda tugeva skepsise osaliseks. Majandusajaloolane Warren Devine Jr. leidis, et masinate mitme- või ühekaupa käitamise eeliseid arutati tehnikaalases kirjanduses terve XX sajandi esimese veerandi vältel. Aastail 1895–1904 vaieldi tehnikaseltside koosolekutel selle üle ägedasti; kumbagi lahendust ei peetud selgelt paremaks … Ja ka üle 20 aasta hiljem oli rühmaajam ikka veel tungivalt soovitatav lahendus … Kahes 1928. aastal trükitud õpikus … seletati, et paljudel puhkudel oli rühmaajam õigustatud. Tagasivaates on see ilmselge. Miks toona sellest kohe aru ei saadud? Miks on tehnikas toimuvat arengut, mis tagantjärele vaadates on nii arusaadav, nii raske mõista selle toimumise ajal? Ja miks suudavad muutusi kõige vähem mõista just paljud kõige taibukamad ja kogenumad inimesed ning firmad, keda need kõige enam puudutavad? Paljudes eri valdkondades on uurimistööga jõutud samale järeldusele: just seepärast, et vanad tegijad on nii asjatundlikud, suurte teadmistega ning status quo’sse kinnistunud, ei märka nad, mis on tulekul, ega oska hinnata uue tehnika potentsiaali ja tõenäolist arengut. See fenomen, mida on nimetatud „teadmisneeduseks” ja „status quo hälbeks”, võib ohustada isegi edukaid ja hästi juhitud ettevõtteid. Olemasolevad protsessid, kliendid ja tarnijad, varutud oskusteadmised ning üldse mõtteviis võib vanu tegijaid pimestada millegi nii päevselge suhtes, nagu on varasematest tugevasti erineva tehnika võimalused. Igatahes paistab, et just see juhtuski tehaste elektrifitseerimisel. Seda ajajärku on hoolsalt uuritud ning palju kordi samale järeldusele jõutud. Majandusteadlased Andrew Atkeson ja Patrick J. Kehoe teevad kokkuvõtte: „Kui algas üleminek [elektrienergiale], ei soovinud töösturid [oma] tohutuid teadmisi kõrvale heita tehnika pärast, mis [oli] alguses olemasolevast vaid mõnevõrra parem.”[13 - Elekter oli aurujõust algusest peale usaldusväärsem ja odavam. Aga kuna need olid seni aurujõul töötanud tehases elektri ainsad vahetud eelised, peetigi elektrit kõigest „mõnevõrra paremaks”.] Veel üks majandusajaloolaste duo, Paul David ja Gavin Wright, nentis, et suur põhjus, miks elektris kätkevate võimaluste täielik realiseerimine nii kaua aega võttis, oli „vajadus korralduslike ja ennekõike põhimõtteliste muutuste järele ülesannete ja toodete defineerimises ning struktureerimises”. Sääraste põhimõtteliste muutuste näiteks olid koosteliinid, konveierilindid ja sildkraanad. Need olid elektri täieliku potentsiaali avamiseks hädavajalikud, ent vastuvõetamatud paljudele ettevõtetele, kes olid suureks ja edukaks kasvanud aurumasinate ajastul. Elektri šokid Clay Christensen rajas oma hiilgava karjääri ärindusõpetlasena näidetega selle kohta, kui tihti hukutasid auahneid firmasid läbimurded tehnika arengus. Elektrifitseerimine oli tehnika arengus üks kõige murrangulisemaid sündmusi, mis põhjustas XX sajandi esimestel aastakümnetel USA tööstuses omamoodi massilise väljasuremise. XX sajandi alguses domineerisid USA tööstuses firmad, mida nimetati tööstustrustideks. Need olid liitumistest sündinud suurettevõtted, kelle omanikud taotlesid mastaabisäästu tootmises, hangetes, levitamisel, turunduses jne. Oli neidki trustiloojaid, kes lootsid luua nii suuri ettevõtteid, et neile tekiks monopol hindade määramiseks. Ühes 1904. aastal ilmunud uurimuses oli luubi all üle 300 säärase trusti. Sel ajal paistis, et USA tööstustruste ootab pikk põli. Nad olid hästi kapitaliseeritud, neid juhtis esimene elukutseliste mänedžeride põlvkond ning uue tehnika suhtes polnud nad kaugeltki vaenulikud. Trustid olid kiiresti õppinud telegraafi kasutama ning raudteel kaupa vedama ja nad olid valmis oma tehastes elektri peale üle minema. Ent elektrifitseerimise levides jäi nende ressurssidest ja pädevusest ikkagi väheks, et tipus püsida – või paljudel juhtudel üldse ellu jääda. Majandusteadlane Shaw Livermore avastas oma 1935. aastal ilmunud uurimuses, et aastatel 1888–1905 tekkinud tööstustrustidest üle 40 protsenti oli 1930. aastate alguseks läbi kukkunud. Lisandus 11 protsenti „põduraid, kelle tulemustes leidus … nii head kui ka halba … Üldiselt ilmnesid halvad tulemused pigem vaadeldava perioodi viimastel aastatel”. Säilinud trustidest enamik jäi palju väiksemaks. Kui majandusteadlane Richard Caves ja tema kolleegid uurisid 42 tööstusettevõtet, mis olid 1905. aastal turgu valitsevas seisundis ning tegutsesid veel ka 1929. aastal, märkasid nad, et nende ettevõtete keskmine turuosa kahanes rohkem kui kolmandiku võrra 69-lt 45 protsendile. Need ja teisedki uurimused viitavad, et USA tööstusettevõtete vaheline konkurents muutus XX sajandil tigedaks ning 1920. aastateks olid paljud neist oma tugeva seisundi kaotanud. Oli see vähemasti osaliselt tingitud elektrifitseerimisest? Meie arvates on vastus: jah. Selge on, et arukas elektrifitseerimine tegi vabriku palju tootlikumaks, kui see muidu oleks olla saanud. Suurim võit johtus mitte lihtsalt aurumasinate asendamisest elektrimootoritega, vaid tervete tootmismenetluste ümberkujundamisest. Arukalt elektrifitseeritud tehased, kus igal masinal oli oma mootor, kus olid koosteliinid, konveierilindid, sildkraanad jne, olid igas konkurentsiolukorras tõsised relvad. Need vabrikud suutsid vähemaga rohkem ära teha ja võimaldasid oma omanikel rivaale hinna ja paindlikkusega lüüa ning turu oma kaupadega üle ujutada. Teame aga ka, et kõiki vabrikuid ei elektrifitseeritud arukalt. Ühed firmad ja nende juhid mõistsid üksikajami potentsiaali ja võtsid selle tarvitusele, teised aga vaidlesid selle üle veel aastakümneid hiljem. Kõigil neil põhjustel võib arvata, et varakult elektrifitseeritud tehaste ja arvukate vanade tööstustrustide hukkumise vahel on otsene seos. Ameerika tööstust XX sajandi alguses tabanud suurtel häiretel oli mitu põhjust, sealhulgas Esimene maailmasõda ning president Teddy Roosevelti ristisõda trustide vastu, ent üks tähtsamaid põhjusi, miks nii palju tippfirmasid põrus, oligi elektrifitseerimisest tingitud šokk. Vabrikuomanikud, kes pidasid elektrifitseerimist üksnes paremale energiaallikale üleminekuks, ei saanud asjast üldse aru ja jäid aja jooksul oma elektrifitseeritud rivaalidest maha. Need pikatoimelised võisid valmistada imelisi tooteid, teha hiilgavat turundust, omada lojaalseid kliente ning kasutada müügitööks efektiivseid jaotusvõrke, aga kui nad ei elektrifitseerinud oma vabrikuid arukalt, läksid nad viimaks pankrotti. Nad ei jaksanud hinnas võistelda, kaupa sama kiiresti turule viia ega niisama hõlpsasti ühelt tootevalikult teisele üle minna. Nad muutusid lihtsalt konkurentsivõimetuks, ehkki – või täpsemini, kuna – nad tegid täpselt samu asju, mis oli neile varem edu toonud. Universaalne masin Tänapäevane tööstus on järjekordse muutuse alguses, ent see on veelgi suurem ja laiapõhjalisem. Meil on raske ette kujutada ühtegi märkimisväärset firmat ühelgi maailma turul, mida praegune tehnikahüpe ei puudutaks. Teisel masinate ajastul saavad edukaks firmad, mis kombineerivad inimmõistust ja masinaid, tooteid ja platvorme, tuumikuid ja talgulisi täiesti teist moodi, kui enamik seda praegu teeb. Need, kes seda ei tee, vaid hoiavad kangekaelselt kinni tehnilisest ja korralduslikust status quo’st, teevad sisuliselt sama valiku kui nood, kes otsustasid jääda truuks aurumasinale või rühmaajamile. Viimaks tabab neid sama saatus. Selle raamatuga tahame teil aidata otsida oma firmast XXI sajandi ekvivalente aurumasinale või rühmaajamile ning leida lahendusi, mis kasutaksid paremini tänase ja homse tehnika hämmastavaid võimalusi. Mis järgneb See raamat on teejuht maailma, mida loovad uued masinad, platvormid ja talgulised. Paratamatult jääb see teos ebatäielikuks. Ärimaailm muutub lakkamatult ja üleminekute, eriti nii sügavate vältel kui praegune, on lood tavalisest veelgi segasemad. Nii me ei väidagi, et oleme juba leidnud lõpliku ja täieliku vastuse, kuidas saavutada äris edu olukorras, kus meie majandus ja ühiskond liiguvad veelgi kaugemale teise masinate ajastusse. Kolm tasakaalustamist, mida siin kirjeldame, võtavad aastaid ning nende täpne trajektoor ja lõpp-punkt pole kaugeltki ilmsed. Aga kaos kätkeb võimalust. Me teame ajaloo, varasemate uurimuste, hiljutise arengu näidete ning enda tööde põhjal piisavalt, et tõstatada väiteid, mis meie arvates on nii tõesed kui ka kaalukad. Nagu te veendute, on neist ideedest paljud pärit majandusteadusest, kuna see on valdkond, millele me kõige rohkem toetume. Miks? Austria majandusteadlane Carl Menger andis 1870. aastal hea vastuse: „Rahvamajanduse teooria tegeleb … tingimustega, mille puhul inimesed tegutsevad oma vajaduste rahuldamiseks läbimõeldult.” Majandusteadus uurib, kuidas organisatsioonid ja inimesed mõistavad ja kujundavad oma keskkonda ja tulevikku ning mis juhtub siis, kui nad hakkavad oma eesmärkide saavutamiseks omavahel kaupa, teenuseid ja teavet vahetama. Majandusteaduses on neil teemadel juba rohkesti tõestatud ideid ja teooriaid, mistõttu on see paras alus raamatule selle kohta, kuidas masinad, platvormid ja talgulised olemasolevat muudavad. Aga me ei saa üksnes majandusteadusele loota. Meile huvi pakkuvad nähtused on ühe valdkonna jaoks liiga kirevad ning hõlmavad paljusid teadusharusid. Nii toome mängu ka inseneriteaduse, arvutiteaduse, psühholoogia, sotsioloogia, ajaloo, juhtimisteooria jpt. Praegune hüpe tehnika arengus sai alguse alles äsja, ent sellel on pikk, rikkalik ja kütkestav eellugu. See aitab meil kirjeldada, mis juhtub praegu ning mida homne võiks tuua. Jaotame oma käsitluse kolmeks osaks. Esimene osa käsitleb inimmõistuse ja masinate, teine toodete ja platvormide ning kolmas tuumiku ja talguliste ühendamist. Iga osa põhiteema on sama: kuna iga paari teine osaline on viimaste aastatega muutunud tunduvalt võimsamaks ja suutlikumaks, on nüüd hädasti vaja uuesti otsustada, kuidas on kõige parem mõlemaid ühendada. Esimeses osas näitame, kui kiiresti muudavad inimmõistuse ja masinate uued ühendused seda, kuidas äriettevõtted teostavad oma kõige tähtsamaid protsesse. Teises osas paljastame, kuidas teedrajavad firmad ühendavad tooteid ja platvorme, et muuta oma pakutavat. Kolmandas osas näitame, et tuumik ja talgulised muudavad seda, kuidas organisatsioonid ise välja näevad ja toimivad. Iga osa avapeatükis läheme tagasi teise masinate ajastu esimesse etappi ja kirjeldame tollast olukorda ning esimesi märke muutuste tulekust. Neis peatükkides näitame, et umbes kahekümne aasta eest tekkis inimmõistuse ja masinate, toodete ja platvormide ning tuumiku ja talguliste vahel „standardpartnerlus”. Näitame neis sedagi, kuidas see partnerlus muutus tehnika arengu ja kogemuste lisandumise tõttu pingeliseks. Iga osa ülejäänud peatükkides tutvustame lugejale, mida oleme viimastel aastatel seoses kõigi kolme tasakaalustamisega näinud ja õppinud. Näitame nendes peatükkides, milline vägi peitub tänastes ja homsetes masinates, platvormides ja talgulistes. Igas osas on peatükid järjestatud ulmelisuse või veidruse järgi. Kirjeldame järjest imelisemaid arenguid, uuendusi ja ärimudeleid. Iga osa viimases peatükis käsitleme sedalaadi teemasid nagu, kas arvutid saavad üldse olla loomingulised, kas terve majandus saab peagi tellimuspõhiseks ning kas firmad ise on välja suremas.[14 - Väga lühikesed vastused neile küsimustele on jah, enam-vähem ja ei.] Kõik peatükid lõpevad lühikese jaoga, kus võtame kokku peatüki põhiideed ning anname praktilisi juhiseid. See raamat pole õpik, mis õpetaks masinate, platvormide ja talguliste abiga edukalt äri ajama. Kahtlustame, et inimesed, kes sel teemal teisi õpetavad, teevad enda või teiste kulul nalja. Praegu toimub lihtsalt liiga palju muutusi ning on liiga palju ebakindlust. Isegi kui sellist „kokaraamatut” olekski võimalik kirjutada, ei annaks see erilist konkurentsieelist, kuna see ei aitaks mõista sügavamal toimivaid jõude ja põhimõtteid. Seega lõpetame iga peatüki hoopis tähtsaimate ideede lühikokkuvõttega ning küsimustega, mis aitavad teil mõelda, kuidas neid ideid oma organisatsioonis rakendada. I osa Mõistus ja masin 2. peatükk Millega on meil enda puhul kõige raskem leppida Need uued masinad kipuvad pigem inimeste eest otsuseid tegema kõigil tasemetel peale üpris kõrgete, mitte asendama inimeste energiat ja jõudu masinate energia ja jõuga.     – Norbert Wiener, 1949 Ligikaudu 20 aastat tagasi tekkis kogu maailma ettevõtetes inimeste ja arvutite vahel tööjaotus, mis paistis väga arukana. Masinatele usaldati lihtsad matemaatilised ülesanded, arvepidamine ja andmete edastamine. See lasi inimestel pühenduda otsustamisele, tugineda oma loomingulisusele ja vaistule ning omavahel suhelda, et probleeme lahendada ja klientide soove täita. Paberikaevandusest standardpartnerluseni Nüüd on see tööjaotus levinud nii laialt, et raske on meenutada eelmist, lakkamatu paberitöö ajastut, mil inimeste ja osakondade vahel veeti toimikutega täidetud kärusid. Sellest ajastust on häiriva reliktina alles jäänud paberikaevandus, mis on USA valitsuse personaliametile alluv ebaefektiivsuse õudusunenägu. Tolles maa-aluses rajatises tehakse riigiametnike pensionileminekul vajalikke haldustoiminguid. Need toimingud on küll rutiinsed, ent arvutistamata, mistõttu on nende tegemiseks vaja 600 inimest ja kõrgete toimikukappidega täidetud kaubahallisuurust saali. Baroksetel põhjustel paikneb see saal üle 60 meetri sügavusel endises lubjakivikaevanduses. 1977. aastal kestis riigiametniku pensionile siirdumisega seotud (päris) paberite täitmine keskmiselt 61 päeva. Praegugi on toimingud põhiliselt samad ja võtavad endiselt 61 päeva. Texase osariigis, kus see menetlus on digiteeritud, kulub kõigest kaks päeva. Paberikaevanduste ründamise ideekavandi andsid Michael Hammer ja James Champy oma raamatuga „Reengineering the Corporation” („Korporatsiooni ümberkujundamine”), mis ilmus 1993. aastal. Raamat oli üliedukas. Seda müüdi terves maailmas kaks miljoni eksemplari ja ajakiri Time luges selle kõigi aegade 25 kõige mõjukama äriraamatu hulka. Hammeri ja Champy põhisõnum firmadele oli, et need ei peaks tööd tegema osakondade piires (nagu näiteks toorme ostmine hankeosakonna piires), vaid hoopis teostama äriprotsesse – näiteks klientidelt tellimuste vastuvõtmist, rühmitamist ja täitmist –, mis paratamatult hõlmavad mitut osakonda. Praegu kõlab see sõnum ilmselgena, ent toona peeti seda nii uudseks kui ka oluliseks. XX sajandi silmapaistev äriguru Peter Drucker kuulutas: „Ümberkujundamine on uus asi ning see on vaja ära teha.” Protsesside läätse varal tuvastati rohkesti toiminguid, mis osutusid ülearuseks ning mille võis ära jätta ehk, nagu Hammer ja Champy ütlesid, hävitada. Äriprotsesside ümberkujundamise liikumist kiirendasid 1990. aastate keskpaigas kaks arengunähtust: ettevõtete infosüsteemid ning veeb (WWW). Ettevõttesüsteemide[15 - Ettevõttesüsteeme hakati peagi nimetama lühenditega, nagu näiteks ERP (enterprise resource planning ehk ettevõtteressursside planeerimine), SCM (supply chain management ehk tarneahela juhtimine), CRM (customer relationship management ehk kliendisuhete juhtimine), HRM (human resource management ehk personalijuhtimine) jne.] tekkimise eel olid firmadel tavaliselt olemas üksikud tarkvarajupid, millest paljud polnud omavahel ühendatud – mida suurem firma, seda hullem segadus. Ettevõttesüsteemid tõotasid selle segaduse asendada üheainsa suure tarkvaraprogrammiga,[16 - Kui täpsem olla, siis vähema hulga tarkvaraprogrammidega. Isegi kõige enesekindlamad äritarkvara müüjad ei väitnud, et ainsast süsteemist oleks piisanud kõige tarvis, mida firmadel oli vaja.] mis oli mõeldud teostama konkreetset, mitut valdkonda hõlmavate äriprotsesside hulka. Sellist tarkvara sai valmiskujul osta müüjatelt, nagu SAP ja Oracle, ning seejärel teatud määral häälestada ja kohandada. Ettevõttesüsteemid levisid kiiresti. Ühe hinnangu kohaselt oli 1999. aastaks neist vähemasti ühe tarvitusele võtnud üle 60 protsendi Fortune 1000 firmadest. Ja kuigi nende paigaldamine ja hooldamine võis olla küllaltki kulukas ja aeganõudev, õigustasid nad peaaegu kõiki ootusi. Näiteks Erik ning tema kolleegid Sinan Aral ja D. J. Wu tuvastasid ühes uurimuses, et uutele ettevõttesüsteemidele üle läinud firmades paranes märgatavalt tööviljakus, varude käive ning varade rakendusaste. Veebi saabudes laienes ettevõttesüsteemide haare ja funktsionaalsus personaalarvutite (ning hiljem tahvelarvutite ja telefonide) kaudu üksiktarbijateni. Veeb sündis 1989. aastal, kui Tim Berners-Lee arendas välja mitu protokolli, mis võimaldasid võrgusisu, nagu teksti ja pilte, omavahel linkida, tehes niiviisi teoks nägemused hüpertekstist, mille olid esimesena visandanud mitmekülgne teadlane ja insener Vannevar Bush 1945. aastal (teoreetiliselt mikrofilmi kujul) ja arvutivisionäär Ted Nelson, kelle projekt Xanadu jäigi põhiliselt unistuseks. Veeb muutis interneti kiiresti ainult teksti vahendavast võrgust selliseks, mis käitles pilte, helisid ja muud meediat. See multimeediaime, mis oli kõigest varasemast palju kirevam ja hõlpsamini navigeeritav, sisenes peavoolu 1994. aastal, kui Netscape väljastas esimese kommertsliku brauseri Navigator. (Üks Netscape’i rajajatest oli Marc Andreessen, toona 22aastane programmeerija, kes oli juba varem brauserite kallal töötanud. Tema kohta saame 11. peatükist rohkem teada.)[17 - Tunnustuseks tema töö eest veebi leiutamisel andis Briti kuninganna Elizabeth 2004. aastal Berners-Leele Briti Impeeriumi ordu rüütelkomandöri tiitli (KBE). Andreessen oli 2013. aastal üks esimesi kuninganna Elizabethi inseneripreemia laureaate.] See langes kokku varem valdavalt õpetlaste mängumaaks olnud interneti kommertsialiseerumisega. Veeb võimaldas firmadel laiendada oma äriprotsesse neljast seinast väljapoole kuni tarbijani välja – seda trendi hakati nimetama e-äriks. Inimesed hakkasid veebi kasutama mitte üksnes toodete otsimiseks ja nendega tutvumiseks, vaid ka nende tellimiseks ja nende eest maksmiseks. Selline efektiivsuse ja mugavuse kombinatsioon on osutunud vastupandamatuks. Kõigest kümme aastat pärast Netscape’i turuletulekut moodustas e-äri USAs ligemale kümme protsenti kogu jaemüügist, mis ei hõlmanud toiduaineid ega mootorsõidukeid. Niisiis on veebipõhised ettevõttesüsteemid kahe aastakümne vältel toetanud üha rohkem äriprotsesse, kuna nad on enda kanda võtnud rutiinsed asjad: kontojäägi ja tehingute jälgimise, toormetarnete õige koguse ja ajastuse arvutamise, palgatšekkide saatmise töötajatele, tarbijate abistamise toodete valimisel ja nende eest tasumisel jne. Inimesed peaksid kasutama oma otsustusvõimet … Mida peaksid töötajad tegema, kui nad on tänu ettevõttetarkvarale, veebile jms paberikaevandusest päästetud? Hammer ja Champy andsid raamatus „Reengineering the Corporation” selge vastuse: kuna arvutid tegelevad rutiiniga, peaks inimestel olema rohkem võimalust vabalt mõtelda. „Ümberkujundamisega kaob suurem osa ebaproduktiivsest tööst – kontrollimisest, kooskõlastamisest, ootamisest, seiramisest, jälgimisest … Ümber kujundatud protsessides osalevad inimesed on muidugi võimestatud. Protsessitöötajatena on neil nii võimalus kui ka kohustus mõtelda, suhelda, oma taipu kasutada ning otsuseid langetada.” See on üldlevinud tõekspidamise selge väljendus: isegi maailmas, mis on täis riistvara, tarkvara ja võrke, säilitavad inimesed väärtuse tänu oma taibule – see on nende oskus arutleda viisil, mis küünib kaugemale lihtsate tehete tegemisest olemasolevate andmetega. Enamik meist möönab, et kui me suudaksime täita üksnes rutiinseid ülesandeid, oleksime praeguseks tööta, kuna arvutid on meist sedavõrd paremad. Ent ühtlasi on peaaegu kõigil meist uskumus, et suudame ära teha palju rohkem kui digitehnika, ehkki sellele tuleb kasuks Moore’i seadus – mis ütleb, et aja jooksul saab ühe kulutatud dollari eest järjest rohkem ja järjest kiiremat riistvara – ning see muutub eksponentsiaalselt suutlikumaks. Aastakümnetepikkuste uurimustega on tõestatud, et meie mõttetegevus toimub tegelikult kahel eri moel. See teedrajav töö tõi Nobeli auhinna Daniel Kahnemanile, kes koos oma kaastöötaja Amos Tverskyga pani aluse valdkonnale, mida nüüd nimetatakse käitumisökonoomikaks.[18 - Tunnustuseks tehtud töö eest autasustati Kahnemani esimese mittemajandusteadlasena Nobeli majanduspreemiaga.] Kahneman tõestas koos oma kolleegidega, et meil kõigil on kaks mõtlemisviisi, mida ta nimetas süsteemiks 1 ja süsteemiks 2.[19 - Need neutraalsed ja igavad nimetused pandi selleks, et mitte taaselustada ammuseid lahkhelisid ja vaidlusi muude terminite ümber.] Süsteem 1 on kiire, autonoomne, evolutsiooniliselt vana ega nõua suuri jõupingutusi ja see on tihedasti seotud sellega, mida me nimetame vaistuks. Süsteem 2 on vastand: aeglane, teadlik, evolutsiooniliselt hiline ning vaevanõudev. Kahneman kirjutab oma raamatus „Thinking, Fast and Slow” („Kiire ja aeglane mõtlemine”): Süsteem 1 toimib automaatselt ja kiiresti, ilma eriliste pingutusteta ning teadliku kontrollita. Süsteem 2 suunab tähelepanu vaevanõudvatele vaimsetele tegevustele, mis seda nõuavad, sealhulgas keerukatele arvutustele. Süsteemi 2 tegevus on sageli seotud mõtestatud eneseväljenduse, valikuvabaduse ja keskendumise subjektiivse kogemisega. Mõlemat süsteemi saab aja jooksul täiustada. Süsteemi 2 lihvitakse matemaatika- või loogikatundides. Süsteem 1 täiustub sujuvamalt ja mitmes suunas korraga pelgalt seeläbi, et inimene elab ja kogetust õppust võtab. Tuletõrjujatel tekib ajaga tunnetus, kuidas tuli hoones levib, personalijuhid õpivad rohkete intervjuudega õigeid kandidaate ära tundma ning go-mängijad saavad meistriks virgalt mängides. Mõistagi saab ja tulebki mõlemat süsteemi korraga täiustada. Patoloogid, haigusi diagnoosivad eriarstid, saavad paremaks nii biokeemiat õppides kui ka nähes rohkesti nii haigestunud kui ka terve koe näidiseid. Õppimine on sageli põhjalikum ja kiirem, kui me nii mõistame alusprintsiipe kui ka kinnistame neid veenvate näidetega. Ärijuhtimise õppes on domineerinud mõlema süsteemi kombineerimine. Tulevased ärijuhid teritavad oma süsteemi 2 oskusi raamatupidamise, rahanduse ja mikroökonoomika kursustel. Intuitsiooni ja taibu – süsteemi 1 oskuste – täiustamiseks töötavad nad läbi palju juhtumiuuringuid ettevõtlusest, juhtimisest, eetikast ning muudelt aladelt. Paljudes ainetes kasutatakse mõlema süsteemi kombinatsiooni. Sama moodi toimitakse ka ülikoolide arsti- ja õigusteaduskondades. Viimaks tuleb märkida, et inimesed on süsteemi 1 ja 2 oskuste poolest väga erinevad. Mõni on oivaline võrrandite ja nuputamisülesannete lahendamises, ent samal ajal jääb neil vajaka intuitsioonist ja elutarkusest. Teistele käib aritmeetika üle jõu, aga samas töötab nende vaist suurepäraselt. Tehnika levides ei jää viimased sugugi halvemasse olukorda. Õigupoolest läheb neil suurepäraselt: kuna arvuti teeb ära kogu loogilise, reeglitel põhineva töö, jääb neile see, mida soovitavad Hammer ja Champy: inimtaibu rakendamine, otsuste langetamine ning lävimine kaasinimestega, et probleeme lahendada, võimalusi ära kasutada ja klientide soove täita. Õigupoolest näib meile, et väga suures osas tänapäeva ärimaailmast on süsteem 1 tõusuteel. Endised tegevdirektorid kirjutavad raamatuid pealkirjadega, nagu „Avameelselt kõhutundest” ning „Rängad valikud”. Tehnokraadist on saanud halvustav silt juhile, kes on ülearu keskendunud andmetele ega tunneta piisavalt reaalse maailma komplekssust. 2010. aastal ilmunud raamatus „Rethinking the MBA: Business Education at a Crossroads” („MBA reform: äriharidus teelahkmel”) nimetati ärijuhtimise magistriõppe kavade tähtsaimate puudujääkide seas „taibu ja intuitsiooni kasvatamist segaste, eksitavate olukordade puhuks”. Raamatu mõttekäik on kooskõlas teosega „Reengineering the Corporation”: laskem inimestel harjutada ja teostada oma intuitsiooni ja taipu, et langetada arukaid otsuseid, samal ajal kui arvutid tegelevad matemaatika ja arvepidamisega. Oleme säärasest inimmõistuse ja masinate vahelisest tööjaotusest nii palju kuulnud ja näinud, et nimetame seda standardpartnerluseks. … ainult et sageli nad ei oska Standardpartnerlus kõlab veenvalt, ent vahetevahel ei tööta see sugugi hästi. Sageli saab paremaid tulemusi, kui võtta inimestelt – isegi väga kogenutelt ja haritutelt – otsustamise õigus üldse ära ning tugineda üksnes arvudele ja valemitele. See on ootamatu väide ja ilmsetel põhjustel ka ebapopulaarne. Seega peame seda põhjalikult tõestama. Enne peame aga rõhutama, et süsteem 1 pole ettevõtluses väärtusetu. Kaugel sellest. Näeme veel, et inimese vaistul, taibul ja kiirel mõtlemisel on endiselt tähtis osa ning tippfirmad kasutavad neid uudsetel ja võrratutel viisidel – viisidel, mis osutavad uuele ja täiuslikumale partnerlusele mõistuse ja masinate vahel. Ent esmalt peame näitama süsteemi 1 nõrkusi. Vaadakem neid teedrajavaid uurimusi, mis on osutanud isegi ekspertide taibu ja intuitsiooni tihti olulisele piiratusele. • Sotsioloogiaprofessor Chris Snijders koostas Hollandi firmade tehtud 5200 arvutustehnika ostu põhjal matemaatilise mudeli, millega sai ennustada eelarvest kinnipidamist, tarne õigeaegsust ning ostjate rahulolu konkreetse tehinguga. Selle mudeli alusel ennustas ta neid näitajaid eri tehingute puhul mitmes erinevas sektoris ning palus seda teha ka nendes sektorites tegutsevatel ostujuhtidel. Snijdersi mudel oli ostujuhtide omast parem, isegi nendest, kes olid üle keskmise. Samuti leidis ta, et kogenud juhid ei olnud noortest paremad ning üldiselt ei osanud juhid tehinguid hinnata oma valdkonnas paremini kui mujal. • Majandusteaduse professor Orley Ashenfelter koostas lihtsa mudeli – kõigest nelja avalikult saadava muutujaga ilma kohta –, et edukalt ennustada Bordeaux’ veinide kvaliteeti ja hinda ammu enne seda, kui need olid joogivalmis. Traditsiooniliselt olid nende noorte veinide hinda tugevasti mõjutanud tunnustatud veiniekspertide arvamused, kuid Ashenfelter kirjutas: „Üks kõige huvitavamaid [säärastest uurimustest] tekkivaid küsimusi on roll, mis nende uurimuste kohaselt on eksperdiarvamustel veinihindade määramisel … leidub tõendeid selle kohta, et eksperdiarvamus pole veini kvaliteeti määravate põhiteguritega seotud (s.o selle suhtes ortogonaalne) … Sellest johtub loomulikult vastuseta küsimus, mis täpselt määrab nõudluse eksperdiarvamuste järele.” • Erik töötas koos nüüdseks Whartoni Ärikooli professoriks saanud Lynn Wuga välja lihtsa mudeli eluasememüügi ja -hindade ennustamiseks. Nad kasutasid Google Trendsi andmeid selle kohta, kui sageli otsiti igal kuul kõigis 50 USA osariigis mõisteid, nagu „kinnisvaraagent”, „eluasemelaen”, „eluasemehinnad” jne. Mudeli põhjal koostasid nad eluasememüügi kohta prognoose ja võrdlesid neid Rahvusliku Kinnisvaramaaklerite Ühingu ekspertide avalike prognoosidega. Kui tulemused selgusid, ületas nende mudel eksperte lausa 23,6 protsendiga, mis näitab, kui mõttekas on Google’i otsinguandmeid prognoosimismudelisse võtta. • Järjekordne Eriku projekt puudutas mingis mõttes teda ennastki. Nimelt töötas ta õppejõudude jaoks välja Moneyballi laadi mudeli. Üheskoos oma kolleegidega MITst – Dimitris Bertsimas, John Silberholz ja Shachar Reichman – püüdis ta ennustada, kes saaks tippülikoolides professori ametikohale. Nad kogusid andmeid noorte õpetlaste esimeste trükiste ja viitamisharjumuste kohta ning kasutasid võrguteooria mõisteid, et hinnata, kes neist olid kirjutanud kõige mõjukamaid ja autoriteetsemaid töid. Nad kalibreerisid oma mudeli ennustama, millised õpetlased jõuavad viimaks operatsioonianalüüsi valdkonnas professorikohale. Nende mudeli tulemus kattus 70 protsendil juhtudest komisjoni arvamusega, ent erinevuste korral osutas mudel õpetlastele, kes kirjutasid tulevikus rohkem artikleid, mida avaldati tippajakirjades, ning teadustöid, mida tsiteeriti sagedamini, kui õpetlased, kes tegelikult komisjoni sõelale jäid. • Shai Danzingeri ja tema kolleegide uurimuse tulemusel selgus, et Iisraeli kohtunikud olid altid tingimisi vabastusi andma pigem tööpäeva alguses ning pärast söögipausi. Ja vahetult enne vaheaega – kui nad olid ilmselt väsinud või nende veresuhkur oli madal – soovitasid nad suurema tõenäosusega vangistuse jätkamist. On teisigi uurimusi, mis kinnitavad oletust, et kohtuotsuseid mõjutavad tihti tegurid, millel puudub seos juhtumi endaga. Majandusteadlased Ozkan Eren ja Naci Mocan avastasid, et ühes USA osariigis tegid piirkonna silmapaistva ülikooli vilistlastest kohtunikud märkimisväärselt rangemaid otsuseid vahetult pärast seda, kui nende alma mater’i meeskond oli jalgpallis ootamatult kaotanud, ning et need ranged otsused puudutasid „asümmeetriliselt mustanahalisi”. • Florida osariigi Browardi maakonna kooliametis pöörduti andekate laste väljaselgitamisel kõigepealt vanemate või õpetajate poole. Browardis kuulus enamik õpilasi vähemustesse, kuid 56 protsenti andekate programmides osalevatest lastest olid valged. XXI sajandi esimesel aastakümnel otsustas kooliamet selle subjektiivse meetodi asemele võtta võimalikult süstemaatilise ja objektiivse: igal maakonna lapsel lasti sooritada mittesõnaline intelligentsustest. Selle ühe muudatuse tulemus olid majandusteadlaste David Cardi ja Laura Giuliano kirjeldusel rabav: andekaks osutus 80 protsenti rohkem afroameeriklasi ning 130 protsenti rohkem latiinosid. • Õigusteaduse professorid Ted Ruger ja Pauline Kim ning politoloogid Andrew Martin ja Kevin Quinn tegid katse, et selgitada välja, kas Martini ja Quinni loodud lihtsa, kuue muutujaga mudeli abil saab ennustada USA Ülemkohtu otsuseid 2002. aasta vältel paremini, kui seda oskaksid 83 silmapaistvat õiguseksperti. Neist juristidest 38 olid töötanud ülemkohtunike abina, 33 olid õigusteaduse õppetoolide juhatajad ning kuus olid praegused või endised õigusteaduskonna dekaanid. See rühm ennustas keskmistatuna õigesti veidi alla 60 protsendi ülemkohtu otsustest – algoritm aga 75 protsenti. Kas eelnev loetelu on esinduslik ja objektiivne? Või tõstame sihilikult, võib-olla isegi ebateadlikult, esile juhtumeid, kus inimese taip jääb puhtalt andmepõhisele lähenemisele alla, ning eirame näiteid inimese paremuse kohta? Suur hulk uurimusi osutab, et sugugi mitte. Üks rühm eesotsas psühholoog William Grove’iga otsis 50 aasta jooksul ilmunud psühholoogia- ja meditsiinikirjandusest näiteid otseste võrdluste kohta kliiniliste ja statistiliste ennustuste vahel (s.t kogenud inimekspertide ning 100 protsenti andmepõhise metoodika vahel). Nad leidsid 136 säärast uurimust mitmesugustel teemadel alates IQ ennustamisest kuni südamehaiguste diagnoosimiseni. 48 protsendil juhtudest mõlema meetodi järgi tehtud prognoosid palju ei erinenud – teisisõnu polnud eksperdid keskmiselt valemitest paremad. Palju suurema hoobi sai arvamus inimeste parema taibu kohta tähelepanekust, et 46 protsendil juhtudest oskasid inimeksperdid prognoosida palju halvemini, kui seda sai teha ainult arvude ja valemitega. See tähendab, et inimestel oli selge paremus kõigest kuuel protsendil juhtudest. Ja lõpetuseks lisasid autorid, et peaaegu kõigis uurimustes, kus inimesed olid arvudest paremad, „oli raviarstide käsutuses rohkem andmeid kui mehaanilisel prognoosimisel”. Nagu Paul Meehl, too legendaarne psühholoog, kes hakkas 1950. aastate alguses dokumenteerima ja kirjeldama inimekspertide viletsat sooritust, asja kokku võttis: Ühiskonnateadustes pole ühtegi debatti, mis hõlmaks nii suurt hulka kvalitatiivselt erinevaid ja samal ajal säärase üksmeelega ühte suunda osutavaid uurimusi nagu see [milles võrreldakse statistiliste ja kliiniliste prognooside õigsust]. Kui võtta üle 100 uurimuse, mis ennustavad kõike jalgpallimängu tulemustest kuni maksahaiguste diagnoosini, ning nende hulgas on vaevu poolkümmend, mis viitavad kas või nõrgalt arsti paremuse poole, on aeg teha praktiline järeldus. Praktiliseks järelduseks peame meie seda, et eksperdihinnangutele ja ennustustele tuleks vähem tugineda. Samale järeldusele on jõudnud üha enam Ameerika firmasid. Koostöös USA Statistikabürooga vaatasid Erik ja nüüdseks Toronto Ülikooli professoriks saanud Kristina McElheren läbi 18 000 tehasest koosneva esindusliku valimi ja leidsid, et andmepõhisele otsustamisele üleminek oli kiirenemas, mida toetasid IT laienev kasutamine ning säärast metoodikat usaldavate ettevõtete märkimisväärselt paremad tulemused. Ehkki näited on kaalukad, peame oma õnnestunud algoritmide loetelule lisama mõne tähtsa reservatsiooni. Selleks et inimtaipu saaks matemaatilise mudeliga kõrvutada, peab see mudel mõistagi olemas olema. Polanyi paradoksi kohaselt pole see alati võimalik. Sääraseid mudeleid on vaja kontrollida ja täiustada andmehulkadega, mis sisaldavad rohkesti sarnaseid näiteid – sel moel saab kirjeldada üksnes üht alamhulka otsustest, mida inimesed peavad tegema. Ent üldine seaduspärasus on selge: kui mudeli loomine ja katsetamine on võimalik, kipub see korduvalt toimima niisama hästi või paremini kui sarnaseid otsuseid tegevad inimeksperdid. Liigagi sageli usaldame inimtaipu isegi siis, kui masinad on meist paremad. Inimmõistus: võrratu, aga defektne Kuidas saab metoodika, mis põhineb üksnes süsteemil 2 – puhtalt ratsionaalsete ja loogiliste tehete sooritamisel arvandmetega –, olla üldse parem metoodikast, mis põhineb süsteemil 2 ja süsteemil 1, ehk kõigile inimestele kaasa sündinud vaistlikul mõtlemisel? Süsteem 1 on ju toiminud küllalt hästi: me oleme elus ja õitseme hoolimata kõigist evolutsiooni halastamatutest darvinistlikest väljakutsetest (oleme ikka veel alles ning meid on lausa 7,5 miljardit). Niisiis, kuidas saaks süsteem 1 meid nii rängalt alt vedada? Need küsimused on liiga suured, et anda neile ammendav vastus kõigest ühe raamatuga, ammugi ühe peatükiga. Oma raamatus „Thinking, Fast and Slow” võtab Kahneman lühidalt kokku suure hulga uurimusi (neist paljud enda tehtud): Kuna süsteem 1 toimib automaatselt ja seda ei saa teadlikult välja lülitada, on vaistliku mõtlemise vigu tihti keeruline ära hoida. Moonutused on vältimatud, kuna süsteem 2 ei pruugi viga aimatagi. Niisiis on süsteem 1 imetlusväärne, ehkki tõeliselt veaaldis. See läheb sageli kergema vastupanu teed, mitte ei kaalu probleemi korralikult läbi. Ühtlasi sisaldab süsteem 1 üllatavalt palju moonutusi. Teadurid, kes töötavad psühholoogia ning Kahnemani abil sündinud käitumisökonoomika alal, on tuvastanud ja nimetanud suure arvu süsteemi 1 tõrkeid. Nende täielik loetelu mõjuks teile tüütavalt ja masendavalt. Rolf Dobelli vastavasisulises raamatus „The Art of Thinking Clearly” („Selge mõtlemise kunst”) on 99 peatükki ning Wikipedia kognitiivsete moonutuste loetelus (viimase seisuga) 175 kirjet. Tarkvarafirma Slack tootejuht Buster Benson on need moonutused meie meelest oivaliselt rühmitanud, et me mõistaksime, milliseid raskusi need meile valmistavad:[20 - Benson jõudis sellise süsteemini siis, kui ta oli isaduspuhkusel viibides tutvunud Wikipedias avaldatud kognitiivsete moonutuste loeteluga. Ta avaldas oma selle eluhäkkide blogis Better Humans (http://betterhumans.net (http://betterhumans.net/)). See on tore näide selle kohta, kuidas võrgukasutajad ideid jagavad. Sama nähtust käsitleme detailsemalt käesoleva raamatu kolmandas osas.] 1. Kuna me ei talu info üleküllust, sõelume seda agressiivselt … [Kuid] osa väljasõelutud teabest on siiski kasulik ja oluline. 2. Mõttetus ajab meid segadusse, seega mõtleme ise juurde … [Ent] mõtte otsimine võib illusioone tekitada. Mõnikord kujutame ette detaile, mis on sündinud meie eeldustest, ning mõtleme välja tähendusi ja lugusid, mida tegelikult pole olemas.[21 - Sellel nähtusel on uhke nimi apofeenia. Kui sama eksimus juhtub statistika ja masinõppe mudeleis, nimetatakse seda tavaliselt andmetega ülekülvamiseks.] 3. Peame kiiresti tegutsema, et mitte võimalust kaotada, ja teeme seepärast ennatlikke järeldusi … [Aga] kiirelt tehtud otsused võivad olla väga valed. Esmased reaktsioonid ja ennatlikud otsused võivad osutuda ebaobjektiivseks, isekaks ja kahjulikuks. 4. Kuna me väsime, püüame meeles pidada vähemasti olulisi fakte … [Ent] meie mälu soosib eksimist. Mõni tõik, mida püüame meelde jätta, tekitab nimetatud süsteemides üksnes moonutusi ning kahjustab meie mõtlemist veelgi. Tahame tähelepanu juhtida veel ühele meie kognitiivsete oskuste tõsisele puudusele: me ei saa kuidagi teada, millal süsteem 1 toimib hästi ja millal mitte. Teisisõnu ei tea me oma vaistust suurt midagi. Me ei tea, kas mõni aimdus või kiire otsus on täpne või hoopis ühest või mitmest kognitiivsest moonutusest rikutud. Niisiis teame Polanyi paradoksi ühe veidra konksu tõttu ka hoopis vähem, kui oskame öelda – süsteemi 1 viljade kohta. Süsteemi 2 ratsionaalseid kalkulatsioone saab tihti kontrollida ja üle kontrollida, ent, nagu Kahneman osutab, süsteemi 1 tegelikult mitte – kõige vähem meie ise. Viimasel ajal on avastatud iseäranis nurjatu moonutus, mis on seotud Polanyi paradoksi just selle aspektiga : süsteem 1 teeb sageli mingi järelduse ning laseb siis seda seletada süsteemil 2. Nagu argumenteerib psühholoog Jonathan Haidt: „Otsustamine ja põhjendamine on kaks omaette toimingut.” Otsustamine toimub süsteemi 1 toel peaaegu hetkeliselt. Järgneb otsuse põhjendamine süsteemi 2 mõistlike ja veenvate argumentidega.[22 - Jonathan Haidt seletab oma raamatus „The Happiness Hypothesis” („Õnnehüpotees”): „Nähtust, et inimesed leiutavad oma käitumise põhjenduseks kergesti põhjusi, nimetatakse konfabulatsiooniks. Konfabulatsiooni esineb kahestunud ja muudel ajukahjustustega isikutel nii sageli, et [psühholoog Michael] Gazzaniga viitab vasema ajupoolkera kõnekeskusele kui interpreteerivale moodulile, mille ülesandeks on jooksvalt kommenteerida kõike, mida ego teeb, ehkki sel puudub ligipääs ego käitumise tõelistele põhjustele või motiividele. Näiteks kui paremale ajupoolkerale ilmub sõna „kõnni”, võib patsient püsti tõusta ja minema kõndida. Kui küsida, miks ta tõuseb, võib ta vastata: „Lähen kokakoolat tooma.” Interpreteeriv moodul on osav seletusi leidma, mitte aga seletama, miks ta nii teeb.” Jonathan Haidt, „The Happiness Hypothesis: Finding Modern Truth in Ancient Wisdom” (New York: Basic Books, 2006), lk 8.] Sageli ajab see pettus segadusse mitte üksnes teisi inimesi, vaid isikut ennastki. „Me räägime sageli rohkem, kui me teada võime,” nagu ütlevad psühholoogid Richard Nesbitt ja Timothy DeCamp Wilson. Niisiis pole käitumine, mida võime nimetada ratsionaliseerimiseks ja eneseõigustamiseks, alati kõigest ettekäänete otsimine. See on ka süsteemi 1 toimimise väljendus. 2006. aastal mõtlesid Avinash Kaushik ja Ronny Kohavi, kaks elukutselist andmeanalüütikut, kes töötasid vastavalt Intuitis ja Microsoftis, enamikus firmades domineeriva otsustamisviisi jaoks välja lühendi HiPPO, mis tähendab kõige suurema palgaga isiku arvamust (ingl highest-paid person’s opinion). See on vahva lühend, mida me kasutame tihti, kuna see illustreerib elavalt standardpartnerlust. Isegi kui otsuseid teevad mitte kõige suurema palgaga isikud, lähtuvad need tihti – liigagi tihti – oletustest, hinnangutest, vaistust, kõhutundest ning süsteemist 1. Tõendid viitavad üheselt, et säärane meetod ei anna sageli häid tulemusi ning HiPPOd rikuvad väga sageli kõik ära. Mõistus ja masin teel uue partnerluse poole Kuidas kasutada kõiki neid teadmisi süsteemide 1 ja 2 moonutustest ja defektidest? Kuidas teha nende põhjal arukamaid ja paremaid otsuseid? Kõige ilmsem lahendus on jätta otsustamine kõigil võimalikel juhtudel masinatele – lasta süsteemi 2 puhastel digiesindajatel Moore’i seaduse ning andmevoogude toel koostada oma vastuseid ilma süsteemi 1 sisendita. Just nii ongi aja jooksul üha rohkem firmasid tegema hakanud. Automaatne „teine majandus” Täielikult automatiseeritud otsustamise üks varasemaid näiteid, mida ma teame ja mis ilmus välja kohe kommertsliku arvutustehnika ajajärgu alguses, oli inimeste krediidivõime väljendamine arvuna ehk konkreetse laenu tagasimaksmise tõenäosusena. Selliseid ilmselgelt olulisi otsuseid olid seni teinud pangakontorite laenuametnikud, kes hindasid taotlusi vastavalt oma kogemusele ning mõnikord ka eeskirjadele. Bill Fair ja Earl Isaac aga oletasid, et andmete põhjal sünniksid paremad otsused. Nad asutasid 1956. aastal Fair Isaac Corporationi ja hakkasid FICO krediidivõime skoore arvutama. Конец ознакомительного фрагмента. Текст предоставлен ООО «ЛитРес». Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=40682949&lfrom=334617187) на ЛитРес. Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом. notes 1 Mõni mänguteoreetik ütleks arvatavasti, et go on täiuslik deterministlik infomäng. 2 Mäng saab läbi siis, kui mõlemad mängijad tunnistavad, et arukaid käike ei saa enam teha. 3 Paljud sellised reeglid on mõneti hämarad, näiteks: „Ära kasuta territooriumi hõivamiseks tihedust.” 4 Kogu käesoleva raamatu ulatuses ütleme, et tehnika „märkab”, „õpib”, „näeb”. Me teeme seda sellepärast, et meie arvates ongi niiviisi õige toimuvat kirjeldada, ehkki vastab tõele, et arvutid ei arutle nii, nagu inimesed. Mõistame, et säärane sõnakasutus ei ole teatavates ringkondades populaarne vana manitsuse vaimus: „Ärge inimestage arvuteid – nad vihkavad seda.” 5 2016. aasta augustiks oli 33aastane Sedol kogunud juba 18 rahvusvahelist tiitlit. Rohkem, 21, oli neid veel vaid tema üle kaheksa aasta vanemal kaasmaalasel Lee Changhol. 6 Must reede (päev pärast tänupüha) on Ameerika Ühendriikides olnud kõige aktiivsem füüsilise kohaloluga ostlemise päev aastas. Kolm päeva hilisemal küberesmaspäeval pakuvad allahindlusi paljud netipoed. 7 Mälumisjää valmistamiseks tuleb jääd koorida, kui see alles tekib, ning vormida see siis õige suuruse ja kujuga tükkideks. 8 Jõukamad majapidamised andusid oma kirele jäälaastude järele (Ilan Brat, „Chew This Over: Munchable Ice Sells like Hot Cakes”, Wall Street Journal, 30. jaanuar 2008). Ühel aastal kinkis Amy Grant jõuludeks oma abikaasale, kantritäht Vince Gillile, restoranide jäämasina Scotsman. 9 Erik Brynjolfsson, Andrew McAfee, „Teine masinate ajastu. Töö, progress ning õitseng hiilgava tehnika ajastul”, Post Factum 2018. – Tlk. 10 Selles raamatus nimetame ennast üksnes eesnimega: Andy ja Erik. 11 Programmeerijaid nimetatakse sageli kodeerijateks ja täiesti põhjusega. Need inimesed tegelevadki teadmiste kodeerimisega ehk teadaoleva lahtikirjutamisega. 12 Need mootorid ise said voolu elektrigeneraatorist, mis paiknes tehase lähedal, või toona veel uuest elektrivõrgust. 13 Elekter oli aurujõust algusest peale usaldusväärsem ja odavam. Aga kuna need olid seni aurujõul töötanud tehases elektri ainsad vahetud eelised, peetigi elektrit kõigest „mõnevõrra paremaks”. 14 Väga lühikesed vastused neile küsimustele on jah, enam-vähem ja ei. 15 Ettevõttesüsteeme hakati peagi nimetama lühenditega, nagu näiteks ERP (enterprise resource planning ehk ettevõtteressursside planeerimine), SCM (supply chain management ehk tarneahela juhtimine), CRM (customer relationship management ehk kliendisuhete juhtimine), HRM (human resource management ehk personalijuhtimine) jne. 16 Kui täpsem olla, siis vähema hulga tarkvaraprogrammidega. Isegi kõige enesekindlamad äritarkvara müüjad ei väitnud, et ainsast süsteemist oleks piisanud kõige tarvis, mida firmadel oli vaja. 17 Tunnustuseks tema töö eest veebi leiutamisel andis Briti kuninganna Elizabeth 2004. aastal Berners-Leele Briti Impeeriumi ordu rüütelkomandöri tiitli (KBE). Andreessen oli 2013. aastal üks esimesi kuninganna Elizabethi inseneripreemia laureaate. 18 Tunnustuseks tehtud töö eest autasustati Kahnemani esimese mittemajandusteadlasena Nobeli majanduspreemiaga. 19 Need neutraalsed ja igavad nimetused pandi selleks, et mitte taaselustada ammuseid lahkhelisid ja vaidlusi muude terminite ümber. 20 Benson jõudis sellise süsteemini siis, kui ta oli isaduspuhkusel viibides tutvunud Wikipedias avaldatud kognitiivsete moonutuste loeteluga. Ta avaldas oma selle eluhäkkide blogis Better Humans (http://betterhumans.net (http://betterhumans.net/)). See on tore näide selle kohta, kuidas võrgukasutajad ideid jagavad. Sama nähtust käsitleme detailsemalt käesoleva raamatu kolmandas osas. 21 Sellel nähtusel on uhke nimi apofeenia. Kui sama eksimus juhtub statistika ja masinõppe mudeleis, nimetatakse seda tavaliselt andmetega ülekülvamiseks. 22 Jonathan Haidt seletab oma raamatus „The Happiness Hypothesis” („Õnnehüpotees”): „Nähtust, et inimesed leiutavad oma käitumise põhjenduseks kergesti põhjusi, nimetatakse konfabulatsiooniks. Konfabulatsiooni esineb kahestunud ja muudel ajukahjustustega isikutel nii sageli, et [psühholoog Michael] Gazzaniga viitab vasema ajupoolkera kõnekeskusele kui interpreteerivale moodulile, mille ülesandeks on jooksvalt kommenteerida kõike, mida ego teeb, ehkki sel puudub ligipääs ego käitumise tõelistele põhjustele või motiividele. Näiteks kui paremale ajupoolkerale ilmub sõna „kõnni”, võib patsient püsti tõusta ja minema kõndida. Kui küsida, miks ta tõuseb, võib ta vastata: „Lähen kokakoolat tooma.” Interpreteeriv moodul on osav seletusi leidma, mitte aga seletama, miks ta nii teeb.” Jonathan Haidt, „The Happiness Hypothesis: Finding Modern Truth in Ancient Wisdom” (New York: Basic Books, 2006), lk 8.
КУПИТЬ И СКАЧАТЬ ЗА: 1319.40 руб.