Метод, которым пользуются Джефф Безос, Уоррен Баффет и Илон Маск
Джеффу Безосу часто задают вопрос, который мы все должны задать сами себе: «Что изменится в ближайшие 10 лет?»
Это непростой вопрос: мир меняется очень быстро, и принимаемые сегодня решения определяют нашу судьбу.
Если ошибиться в выборе, можно оказаться на тонущем корабле, наблюдая, как отрасль, в которой вы решили работать, полностью обанкротилась, а приобретенные за многие годы навыки — безнадежно устарели. В таком положении в свое время оказывались миллионы людей — от журналистов до финансовых аналитиков.
Но если найти правильное решение, вы обеспечите себе спокойное будущее на всю жизнь. К примеру, лучшие программисты в области искусственного интеллекта зарабатывают не меньше суперзвезд Национальной футбольной лиги США. Вдруг оказалось, что навыки, приобретению которых первые посвятили многие годы, стали невероятно ценными.
При этом и упомянутые программисты, и те, чьи навыки обесценились, могли затратить на обучение одинаковое время и стать профессионалами в своей области. Но они выбрали разные сферы работы и пошли по совершенно разным путям.
За последние несколько лет я познакомился с людьми, которые свою карьеру посвятили умелому предсказанию будущего: они вкладывали деньги на основе своих прогнозов, и год за годом получали солидный куш. Я заметил, что у них есть кое-что общее — противоречащий, на первый взгляд, здравому смыслу подход к вложению денег и времени, который переворачивает вверх ногами привычные представления. В этой статье я расскажу, как можно обеспечить себе будущее, используя методы, которые применяют добившиеся всего своим умом предприниматели-миллиардеры и инвесторы, такие как Джефф Безос, Рэй Далио, Говард Маркс и Уоррен Баффет.
Переведено в Alconost
«Что изменится в будущем?» — это неправильный вопрос
Как я уже говорил, Джеффа Безоса часто спрашивают: «Что изменится в ближайшие 10 лет?» Но это в корне неверный вопрос. Смотрите, как Джефф переосмысливает его (выделение мое):
Это очень интересный вопрос, его часто задают — но при этом почти никогда не спрашивают: «Что НЕ ИЗМЕНИТСЯ в ближайшие 10 лет?»
И я предлагаю подумать о том, что второй вопрос на самом деле важнее — ведь на том, что с течением времени остается неизменным, можно построить деловую стратегию.
Далее он продолжает и объясняет, каким образом Amazon добился успеха, сосредоточившись на втором вопросе (выделение мое):
В розничном бизнесе очевидно, что клиенты хотят низких цен, и я знаю, что так будет и через 10 лет. Покупатели хотят быстрой доставки, хотят широкого выбора. Невозможно представить, что через 10 лет ко мне придет клиент и скажет: «Слушай, Джефф, я, конечно, люблю Amazon, но мне бы цены чуть повыше», — или: «У вас всё классно, но хотелось бы доставку не такую быструю». Звучит дико, правда?
Поэтому мы вкладываем усилия именно сюда и развиваемся в этих направлениях: мы знаем, что вложенное сегодня будет радовать наших клиентов и через 10 лет. Если найти что-то, что не изменится в долгосрочной перспективе, можно позволить себе в это серьезно вкладываться.
Помню, когда я впервые прочитал это, мою голову наполнило множество мыслей. Мне такой подход казался одновременно и очевидным, и совершенно нелогичным. С одной стороны, я думал: «В этом определенно что-то есть! Почему бы просто не сосредоточиться на том, что точно не обесценится, и не строить догадок?» С другой стороны, ответ Безоса противоречит привычному пониманию хода событий и здорово встряхивает. Обычно мы планируем будущее так, будто играем в рулетку:
- Пытаемся определить, что станет важным в будущем (например, искусственный интеллект, виртуальная реальность, блокчейн, синтетическая биология, нанотехнологии).
- Выбираем что-то из этого, вкладываем свои ресурсы и совершенствуемся.
- Надеемся, что тема «выстрелит», что мы правильно выбрали время, и поэтому будем в выигрыше.
Да, иногда это срабатывает, однако надежностью такой подход похвастаться не может. Своим детям я так делать не посоветую. В 2012 году фонд Кауфмана провел исследование, которое показало, что «отрасль венчурного капитала не вернула инвестиции, сделанные с 1997 года». И если убрать пару таких компаний, как Uber, Amazon, Google и Facebook, доходность окажется ужасной. Иными словами, шансы на то, что компания, в которую вы инвестируете, или которую вы основали, или в которой работаете в числе первых сотрудников, станет «единорогом», недалеки от шансов выиграть в лотерею. Сегодня всего 200 стартапов оцениваются в 1 миллиард долларов — да шанс получить удар молнией в десять раз больше!
Почему бы не сосредоточиться на более определенных и надежных тенденциях?
Почему предсказание будущего не работает
«Предсказать нельзя — можно подготовиться».
— Говард Маркс
Говард Маркс — миллиардер, предприниматель и инвестор, — управляет инвестиционной фирмой Oaktree Capital, которая имеет в ведении 100 млрд долл. США — это один из крупнейших хеджевых фондов в мире. Каждый год Маркс пишет письмо акционерам, которое затем широко расходится по миру. В одном из таких посланий он показал, почему инвестировать в будущие тенденции не всегда разумно:
- В кажущихся очевидно выгодными отраслях будет наибольшая конкуренция, что сделает их менее прибыльными. Маркс пишет: «Лучшие вложения — там, куда вкладывать не хочется. У большинства людей чувство уверенности вызывают инвестиции, основная предпосылка которых широко принята, текущие показатели положительные, а перспективы оцениваются радужно, — но такие активы дешево не купишь. Возможность взять что-то задешево скорее можно найти в противоречивых, спорных областях, на которые не возлагают великих надежд и которые сейчас имеют не лучшие показатели.
- Удача и случайность — существенные факторы, которых не избежать. «Совершенно не обязательно, что даже «правильные» решения окажутся успешными, ведь всякий раз приходится прогнозировать будущее, и даже самые разумные предположения могут не оправдаться из-за какой-то случайности», — говорит Маркс. Некоторые случайности настолько сильно влияют на ход событий, что полностью меняют всё и для всех. Нассим Талеб называет такие события «черными лебедями». (Отличный пример — финансовый кризис 2008 года.)
- Постоянно правильно прогнозировать — намного сложнее, чем может казаться. «Последовательно принимать решения, которые правильно учитывают все относящиеся к ним факты и соображения (т. е. правильно прогнозировать), — это сложно», — замечает Маркс со скромностью, присущей многим из лучших инвесторов в мире. Самостоятельно сколотивший себе миллиардное состояние Рэй Далио в первом же абзаце своей новой книги показывает, насколько сложно заниматься инвестициями: «Прежде чем делиться с вами собственными мыслями, хочу пояснить, что я туп как пробка и мало знаю о том, что мне нужно знать».
- Даже если сделать правильное предсказание, вы скорее всего ошибётесь со временем. Маркс говорит: «Даже хорошо обоснованные решения, которые в конечном итоге оказываются правильными, редко доказывают свою правильность достаточно быстро. Связано это с тем, что неопределенность свойственна не только самим событиям в будущем, но и времени их появления». И проблема в том, что неправильно выбранное время фактически тождественно принятию неправильного решения.
Область искусственного интеллекта — наглядный пример к аргументу Маркса. Сегодня вложения в искусственный интеллект кажутся хорошим выбором, но это не всегда было так. В 1974–1980 и 1987–1993 гг. эта отрасль испытала то, что теперь называют «холодными зимами ИИ». Это было время, когда очарование ИИ угасало, и как следствие исчезали доверие и финансирование. Талантливые молодые программисты массово уходили из этой сферы. Многие из тех, кто сегодня успешен в этой области, — это как раз те, кто пережил эти зимы и продолжил двигаться вперед, даже когда это не казалось разумным. Сегодня желающему пробиться в мире ИИ приходится конкурировать со множеством умнейших людей со всего мира.
Я хочу сказать, что понять, какая сфера знаний будет популярной через 20 лет, не так просто, как кажется. А предсказание последствий третьего, четвертого и пятого порядков — вообще практически невозможно. Смог бы кто в начале 1900-х гг. предсказать, что изобретение автомобиля в конечном итоге приведет к беспорядочному разрастанию пригородов, развитию гостиничной отрасли (в США, из-за сети федеральных автострад) и страховой отрасли.
Обратите внимание, что Уоррен Баффет — лучший инвестор в истории — не вкладывается в самые «горячие» технологические стартапы. Вместо этого в своей карьере он опирался на компании, построенные на принципах, которые не меняются или меняются очень медленно. Это позволяет Баффетту инвестировать в компании на долгосрочную перспективу. В течение десятилетий у него была доля в таких компаниях, как Geico, Coca-Cola и American Express.
Итак, если предсказание будущего — это не то, что мы ищем, что же нам нужно?
Знакомьтесь: «метод ствола»
«Главное — не умение предсказать дождь, а умение построить ковчег».
— Уоррен Баффет
В основе используемых Баффеттом, Далио, Марксом, Талебом и Безосом методов лежит общий принцип: нужно сосредотачиваться на том, что практически гарантированно сохранит свою ценность в будущем, что бы ни случилось.
Джефф Безос рассказывает о том, как сосредоточиться на неизменных желаниях клиентов и построить на этом солидный фундамент для компании. Я бы сделал следующий шаг: эффективный способ обеспечить себе будущее — это сосредоточиться на знаниях, которые будут всегда нужны. Я называю такой подход «методом ствола».
Некоторые формы знания быстро возникают и так же быстро устаревают. Другие же остаются актуальными очень долго. В статье Почему быть великим — намного сложнее, чем кажется я делюсь мыслями о том, как увеличивается скорость устаревания информации.
В одном исследовании, например, обнаружили, что «время полураспада» знаний о циррозе и гепатите составляет 45 лет. То есть, если взять 70-летнего специалиста по печени, который не поддерживал актуальность своих навыков, то шанс получить от такого специалиста неверную информацию — 50%. Период полуустаревания инженерных знаний снизился с 35 лет в 1930 году до 10 лет в 1960 году.
Источник: New Scientist
Так в чем же разница между знаниями, которые относительно быстро устаревают, от знаний-долгожителей?
Говоря в общем, «переходные», или быстро теряющие актуальность знания, — это как раз то, что помогает нам ориентироваться в конкретной среде (например, в такой специализированной области знаний, как заболевания печени). А «столпы», то есть долго не теряющие актуальность знания, основаны на фундаментальных принципах и ментальных моделях, которые могут применяться в различных контекстах, включая те, что сегодня предсказать невозможно.
Поясню. Как уже говорилось в статье Как Илону Маску удается учиться быстрее и лучше остальных, когда большинство людей думает о знаниях, они представляют себе горизонтальный ландшафт знаний по различным темам. Проблема здесь в том, что если смотреть в одном измерении, можно пропустить важные связи.
Часто из виду упускается то, что знания имеют вертикальное измерение. Выдающиеся мыслители и деятели, насколько я могу судить, видят окружающий мир именно в таком разрезе. Предметы, которые мы изучаем, связаны между собой более глубокими принципами и ментальными моделями.
В примере на рисунке, изучая универсальные ментальные модели науки о сетях, применимые к любой сети, можно легко понять конкретные закономерности того, как работает мозг или как устроены социальные сети.
И здесь не обойтись одним уровнем глубины — это многоуровневые конструкции. Отвечая на вопросы пользователей Реддита, Илон Маск пояснял это следующим образом:
Важно рассматривать знание как своеобразное семантическое дерево: сначала нужно понять фундаментальные принципы, т. е. ствол и большие ветви, и только затем переходить к листьям — иначе последним не за что будет держаться.
На рисунке — пример визуализации такого семантического дерева.
Используя метод ствола, вы сосредотачиваетесь на овладении фундаментальными ментальными моделями, основными принципами, и лишь затем переходите к «листьям». Таким образом вы выстраиваете более устойчивое «дерево знаний» с бо́льшим потенциалом приспособляемости — а значит, обеспечиваете себе стабильную карьеру. Каждую зиму деревья сбрасывают листья, но при этом растут десятки (а иногда и сотни) лет — потому что у них сильные стволы и корни.
В качестве примера возьмем тему экспериментов. Для успеха на индивидуальном, корпоративном и общественном уровнях важно понимать правило 10 000 экспериментов. Если пытаться научиться ставить эксперименты, используя противоположный обсуждаемому подход — назовем его «методом листьев», — сначала нужно сосредоточиться на том, чтобы быстро понять, как проводить A/B-тестирование на веб-сайте. «Метод ствола», с другой стороны, требует сначала разобраться, что такое научный подход (а это контролируемые эксперименты, рецензируемые журналы, ослепление и рандомизация, фальсифицируемость, плацебо-контроль, двойное ослепление, компьютерное моделирование и метаанализ). Разобравшись в нескольких основных принципах, составляющих научный подход, можно создавать тысячи экспериментов в любых сферах жизни. При появлении новых приемов и программных средств вы сможете быстрее понять их значимость и начать пользоваться ими. А когда инструменты устареют, у вас все равно останется «ствол знаний», на котором вырастут новые «ветви» и «листья». Большую часть успехов, что были у меня как у писателя, я приписываю научному подходу к созданию идей.
Вот еще пример: я одержим здоровым образом жизни, поэтому я нахватался советов по приему микроэлементов, интервальным тренировкам, краткосрочному голоданию, принятию холодного душа и бань. И это прекрасно, но более фундаментально для моего здоровья — знание основополагающего принципа посттравматического роста: все вышеперечисленные приемы можно вывести из понимания того, что системы организма растут после воздействия на них нагрузки и при условии достаточного времени на восстановление.
Коротко говоря, «метод ствола» помогает в следующем:
- Строить дерево знаний, которые никогда не утратят актуальности. Уинстон Черчилль сказал однажды: «Чем дальше заглядываешь назад, тем больше можешь увидеть впереди». В последнее время это явление называют эффектом Линди: «Прогнозируемый срок жизни «непортящихся» объектов (к ним относятся, например, технологии и идеи) в общем случае пропорционален их нынешнему возрасту, поэтому с каждой новой секундой их существования ожидаемый срок их жизни увеличивается». Из этого следует следующий принцип, касающийся устаревания информации: «чем больше вы сосредотачиваетесь на фундаментальных знаниях, тем больше ваше «дерево знаний» проживет».
- Быстро приспосабливаться к любым изменениям и процветать. Фундаментальные ментальные модели по природе своей таковы, что встречаются везде. Поэтому, когда вы перейдете в новую для себя сферу, у вас будет преимущество, ведь вы сразу распознаете уже знакомые для себя принципы.
- Лучше разбираться в том, что происходит и что это значит. Как профессиональный шахматист может смотреть на несколько ходов вперед, так и ментальные модели помогут поместить происходящее в контекст, соответствующим образом среагировать и продумать свои действия наперед.
- Снижать риск вложений в область, которая не «выстрелит». В этой статье я не предлагаю совершенно не обращать внимания на будущее. Я пытаюсь сказать, что понимание тенденций следует уравновешивать тем, что никогда не изменится: фундаментальные принципы и ментальные модели. В своей книге Антихрупкость Нассим Талеб, очень успешный инвестор, который, по слухам, стоит сотни миллионов долларов, предлагает подход к вложению ресурсов, который позволяет получить максимальную доходность и устранить убытки. Он называет это «стратегией штанги»: нужно создавать портфель экстремумов (максимально безопасные активы + активы с высоким риском), а не собирать всего понемногу.
Источник: Нассим Талеб
«Метод ствола» работает так же, как «стратегия штанги» Талеба. Формируя устойчивую базу безрисковых знаний, мы снижаем вероятность пессимистичного исхода и одновременно обеспечиваем бо́льшие гибкость и уверенность, позволяющие делать рискованные ставки на будущее, которые могут хорошо «выстрелить». Поэтому я утверждаю, что использование «метода ствола» — один из основных навыков, которые следует освоить каждому, кто хочет сам определять собственное будущее.
О переводчике
Перевод статьи выполнен в Alconost.
Alconost занимается локализацией игр, приложений и сайтов на 68 языков. Переводчики-носители языка, лингвистическое тестирование, облачная платформа с API, непрерывная локализация, менеджеры проектов 24/7, любые форматы строковых ресурсов.
Мы также делаем рекламные и обучающие видеоролики — для сайтов, продающие, имиджевые, рекламные, обучающие, тизеры, эксплейнеры, трейлеры для Google Play и App Store.
Подробнее: https://alconost.com
