Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее. Эрик Бриньолфсон

интуиция, способность давать оценку и быстро принимать решения все еще играют в бизнесе важнейшую роль. Самые успешные компании используют эти качества нестандартными, гениальными способами – теми, что указывают на возможность лучшего партнерства между разумом и машиной.

      Сначала нам нужно продемонстрировать кое-какие слабости Системы 1. Давайте рассмотрим несколько новаторских исследований, которые показывают ограниченность оценочного суждения и интуиции даже у опытных людей.

      • Профессор социологии Крис Снейдерс на основании информации о 5200 закупках компьютерного оборудования, сделанных голландскими компаниями, построил математическую модель, определяющую соответствие каждой сделки бюджету, своевременность поставки и удовлетворенность покупателей[104]. Затем он использовал эту модель, чтобы предсказать результаты ряда других сделок, совершенных в нескольких различных областях, после чего попросил группу менеджеров, специализирующихся на закупках именно этих вещей, дать прогнозы о том же наборе сделок. Со своей моделью Снейдерс обошел специалистов, даже тех, что считались профессионалами. Он также обнаружил, что опытные менеджеры в прогнозах не превзошли новичков и что в целом результаты экспертов в их собственной области не выглядели лучше, чем результаты в других отраслях.

      • Профессор экономики Орли Ашенфельтер построил простую модель всего на четырех общедоступных переменных, касающихся погоды, чтобы успешно предсказывать качество бордоских вин и цену на них задолго до того, как они будут готовы к употреблению. Сложилось так, что на стоимость таких молодых вин существенно влияет мнение квалифицированных экспертов, но Ашенфельтер писал, что «одним из наиболее интересных моментов [в исследованиях вроде этого] является роль, которую оно играет… Есть подтверждения, что мнение экспертов не связано с основными качествами вина… Это естественным образом приводит нас к вопросу, ответа на который у нас нет, о том, что же определяет востребованность мнения экспертов»[105].

      • Эрик работал с Линн Ву[106] (ныне профессором в Уортонской школе бизнеса) над созданием простой модели, предсказывающей объем продаж жилой недвижимости и цены на нее. Исследователи использовали данные Google Trends, в которых сообщалось, насколько часто в каждом из пятидесяти штатов США ежемесячно в поиске используют запросы вроде «агент по недвижимости», «ипотека», «цены на жилье» и тому подобное. Эрик и Ву использовали эту модель, чтобы предсказать будущие продажи жилья, и сравнивали свои прогнозы с теми, что публиковали эксперты из Национальной ассоциации риелторов. Когда появились результаты, оказалось, что модель превзошла экспертов на впечатляющие 23,6 процента. Это демонстрирует, какие возможности открывает статистика Google.

      • Еще один проект Эрика был ближе к образованию; в нем разрабатывалась модель в стиле Moneyball[107] для научных кругов[108]. Он работал с Димитрисом Берцимасом, Джоном Зильберхольцем и Шахаром

104

Chris Snijders, Frits Tazelaar, and Ronald Batenburg, “Electronic Decision Support for Procurement Management: Evidence on Whether Computers Can Make Better Procurement Decisions,” Journal of Purchasing and Supply Management 9, no. 5–6 (September – November 2003): 191–98, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1478409203000463.

105

Orley Ashenfelter, “Predicting the Quality and Prices of Bordeaux Wine,” Economic Journal 118, no. 529 (June 2008): F174–84, http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1468–0297.2008.02148.x/abstract.

106

Lynn Wu and Erik Brynjolfsson, “The Future of Prediction: How Google Searches Foreshadow Housing Prices and Sales,” in Economic Analysis of the Digital Economy, ed. Avi Goldfarb, Shane M. Greenstein, and Catherine E. Tucker (Chicago: University of Chicago Press, 2015), 89– 118.

107

Moneyball – использование статистических данных для достижения поставленных целей с ограниченными ресурсами. Слово было использовано в названии книги Майкла Льюиса о бейсболе (см.: Льюис М. Moneyball: как математика изменила самую популярную спортивную лигу в мире. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013). Прим. перев.

108

D. Bertsimas et al., “Tenure Analytics: Models for Predicting Research Impact,” Operations Research 63, no. 6 (2015): 1246–61; and Brynjolfsson and Silberholz, “ ‘Moneyball’ for Professors?” Sloan Management Review, December 14, 2016. http://sloanreview.mit.edu/article/moneyball-for-professors.