Эту книгу будет правильнее всего определить как попытку формализовать и объяснить, чем так привлекательно для меня погружение на глубину в противоположность поверхностному подходу, а также описать конкретные техники, помогавшие мне действовать в соответствии с этой моей приверженностью. Я изложил свои соображения в словах частично для того, чтобы помочь вам перестроить вслед за мной свою жизнь, взяв за основу углубленную работу, – но это еще не все. Мне хотелось вычленить и прояснить эти идеи для самого себя, чтобы усовершенствовать собственную практику. Открытие «теоремы углубленной работы» помогло мне добиться жизненного успеха, но я убежден в том, что еще не исчерпал свой потенциал. Сражаясь и в конечном счете торжествуя благодаря изложенным в дальнейших главах идеям и правилам, вы можете быть уверены, что я занимаюсь тем же самым – беспощадно отсеиваю все поверхностное и усердно культивирую способность к интенсивному погружению. (Насколько мне это удалось, вы сможете узнать из заключительной главы этой книги.)
Когда Карл Юнг захотел устроить революцию в области психиатрии, он построил себе убежище в лесу. Башня Юнга в Боллингене оказалась местом, где он мог сохранять свою способность к сосредоточенному мышлению, и именно благодаря этому умению он затем сумел выдать работу настолько изумительную по своей оригинальности, что она изменила весь мир. В последующих главах я постараюсь убедить вас присоединиться ко мне в попытке построить свою собственную боллингенскую башню – выработать в себе способность производить настоящие ценности в мире, все больше подверженном отвлечениям, и признать истину, которую разделяли самые творчески плодовитые и известные личности прошлых поколений: «Сосредоточенная жизнь – хорошая жизнь».
Часть IИдея
Глава 1Углубленная работа имеет ценность
По мере приближения дня выборов 2012 года количество посещений веб-сайта New York Times быстро росло, как это обычно бывает, когда в стране происходит что-то важное. Однако этот случай оказался особенным. Непропорционально большая доля трафика – по некоторым данным, более 70 % – приходилась на посещения одной-единственной страницы во всем огромном домене. И это не была заглавная страница с изложением последних новостей или комментарии одного из газетных обозревателей – лауреатов Пулитцеровской премии. Это был обычный блог, который вел некий компьютерщик по имени Нейт Силвер, раньше занимавшийся бейсбольной статистикой, а затем переключившийся на предсказания результатов выборов. Прошло меньше года, и агентства ESPN я ABC News переманили Силвера из Times (газета пыталась его удержать, обещая штат более чем в дюжину авторов); согласно заключенному соглашению, Силвер мог участвовать во всех новостных разделах – от спорта до погоды, от сетевых новостей до, представьте себе, трансляций присуждения премии «Оскар». И хотя методологическая точность силверовских доработанных вручную моделей порой оспаривается, лишь немногие могут отрицать, что в 2012 году этот тридцатипятилетний статистик-вундеркинд сорвал большой куш.
Другим таким победителем стал Давид Хейнемейер Ханссон, блестящий программист, создавший веб-фреймворк Ruby on Rails, на котором в настоящее время основываются многие из наиболее популярных веб-сервисов, включая Twitter и Hulu. Ханссон является партнером влиятельной компании по разработке программного обеспечения Basecamp (до 2014 года она носила название 37signals). Ханссон предпочитает не обсуждать размеры своей доли от продаж Basecamp или другие источники своего дохода, однако можно предположить, что они достаточно прибыльны, учитывая, что он делит свое время между Чикаго, Малибу и испанским городом Марбелья, где участвует в непрофессиональных автогонках.
Нашим третьим и последним примером явного победителя в национальной экономике является Джон Доэрр, главный партнер знаменитой в Кремниевой долине венчурной компании Kleiner Perkins Caufield & Byers. Доэрр помогал финансировать многие ключевые компании, возглавившие современную технологическую революцию, включая Twitter, Google, Amazon, Netscape и Sun Microsystems. Прибыль от капиталовложений была астрономической: капитал Доэрра на момент написания этой книги составлял более 3 млрд долларов.
Что же помогло Силверу, Ханссону и Доэрру добиться такого успеха? Ответы на этот вопрос можно разделить на два типа, исходя из масштаба. Первые мы назовем «микро»: в них уделяется внимание в первую очередь чертам характера наших трех героев и тактическим приемам, которые помогли им в продвижении. Второй тип – скорее «макро»; они меньше концентрируются на самих личностях и больше на характере выполняемой ими работы. Хотя для нас важны оба подхода к этому ключевому вопросу, «макро»-ответы весомее, поскольку лучше объясняют, какие именно качества позволяют добиться успеха в современных экономических условиях.
Для того чтобы исследовать эту «макро»-перспективу обратимся к паре экономистов из Массачусетского технологического института, которых зовут Эрик Бриньйолфссон и Эндрю Макафи. В своей нашумевшей книге 2011 года «Наперегонки с машиной» (Race Against the Machine) они высказывают интригующую мысль, что среди других разнообразных сил, участвующих в игре, именно развитие цифровых технологий в первую очередь способно неожиданным образом трансформировать рынок труда. «Мы находимся на ранней стадии „Великого преобразования“, – разъясняют Бриньйолфссон и Макафи в начале своей книги. – Технология стремительно развивается, но многие из наших умений и организационных навыков не поспевают за ней». Для бесчисленных работников такое отставание не сулит ничего хорошего. По мере усовершенствования умных машин сокращается расстояние между возможностями машины и человека, и работодатели все чаще предпочитают поручать задачи «новым машинам», а не «новым людям». А там, где человеческий труд незаменим, усовершенствование средств связи и технологий сотрудничества делает все более простой и удобной удаленную работу, что побуждает компании передавать ключевые позиции «звездам» со стороны, оставляя местные таланты без рабочих мест.
Описываемая авторами реальность, однако, не так уж абсолютно безжалостна. Как подчеркивают Бриньйолфссон и Макафи, грядущее «Великое преобразование» не уничтожит все рабочие места, но лишь разграничит их. Хотя многие люди пострадают от этой новой экономики, поскольку их работа достанется машинам или сторонним специалистам, найдутся и другие, которые не только выживут, но и будут процветать – их труд станет еще более востребованным (а следовательно, и более высокооплачиваемым), чем прежде. Подобную бифуркацию в экономике будущего предсказывают не только Бриньйолфссон и Макафи. Так, например, в 2013 году экономист Тайлер Коуэн из Университета Джорджа Мейсона выпустил книгу «Среднего более не дано» (Average Is Over), где развивал тот же тезис о цифровом разделении будущего. Однако анализ, предложенный Бриньйолфссоном и Макафи, особенно ценен тем, что вслед за вышеизложенным они выделяют три конкретные группы людей, которые выиграют в результате такого разделения и пожнут большую часть благ, дарованных Эрой умных машин. Стоит ли удивляться тому, что именно к этим трем группам принадлежат Силвер, Ханссон и Доэрр? Давайте же по очереди рассмотрим каждую из них, чтобы лучше понять, почему они внезапно оказались столь востребованными.
Высококвалифицированные работники
Группа, которую представляет Нейт Силвер, у Бриньйолфссона и Макафи носит название «высококвалифицированные работники». Такие достижения прогресса, как робототехника и распознавание речи, позволяют автоматизировать многие низкоквалифицированные рабочие обязанности, однако, как подчеркивают цитируемые экономисты, «другие технологии – визуализация данных, аналитика, скоростные способы связи и быстрое построение моделей – увеличили потребность в абстрактном мышлении и умении работать с данными, тем самым повысив ценность таких работ». Другими словами, те, кто умеет работать со сложными машинами и добиваться от них значительных результатов, смогут достичь успеха в новом мире. Тайлер Коуэн еще более жестко высказывается о грядущей реальности: «Ключевым вопросом станет – умеете вы эффективно работать с умными машинами или нет».
Разумеется, Нейт Силвер, при той легкости, с которой он собирает сведения в огромные базы данных, а затем выводит из них свои загадочные модели по методу Монте-Карло, являет собой идеальный образчик такого высококвалифицированного работника. Умные машины не препятствие его успеху – напротив, они его необходимое условие.
Суперзвезды
Гений-программист Давид Хейнемейер Ханссон может служить примером второй группы работников, которые, по предсказаниям Бриньйолфссона и Макафи, смогут добиться успеха в новой экономике – группы «суперзвезд». Высокоскоростные сети передачи данных и новые инструменты для совместной работы, такие как электронная почта и программы для виртуальных совещаний, уничтожили региональный подход во многих областях интеллектуального труда. Больше нет смысла, например, нанимать штатного программиста на полный рабочий день, не говоря уже об аренде офиса и выплате страховых пособий, когда есть возможность вместо этого поручить задачу одному из лучших программистов в мире – например, Ханссону – оплатив лишь то время, которое у него уйдет на завершение проекта. Такой подход позволит вам получить лучший результат за меньшие деньги, в то время как сам Ханссон сможет обслуживать в год большее количество заказчиков, а следовательно, тоже окажется в выигрыше.
Тот факт, что Ханссон будет работать удаленно, находясь в испанском городе Марбелья, в то время как ваш офис расположен в Де-Мойне, штат Айова, никак не скажется на работе вашей компании, поскольку последние достижения в области средств связи и технологий сотрудничества позволяют выполнять такие процессы практически без задержки. (Однако ощутимо скажется на жизни местных, менее искусных программистов в Де-Мойне, которые нуждаются в постоянном заработке.) Тот же самый тренд наблюдается во многих областях, где технологические достижения сделали возможной продуктивную удаленную работу – консалтинга, маркетинга, написания текстов, дизайна и так далее. Когда доступ к рынку талантов открыт из любой точки мира, те, кто находится на вершине этого рынка, процветают, в то время как остальные оказываются в убытке.
Экономист Шервин Розен в своей программной статье 1981 года исследовал математическую подоплеку подобных рынков, где победителю достается все, а остальным ничего. Одной из его ключевых идей было детальное моделирование таланта – качества, которое Розен в своих формулах обозначил переменной q как фактор, обладающий свойством «неполного замещения». Экономист объясняет это правило следующим образом: «Если вы прослушаете ряд номеров, исполняемых посредственными певцами, это никогда не станет одним выдающимся концертом». Другими словами, талант – не товар, который можно закупать оптом и комбинировать для достижения необходимого уровня, – награду получают самые лучшие. Следовательно, если потребитель имеет доступ ко всем исполнителям на рынке и их значение q не скрыто, потребитель всегда будет выбирать самых лучших. Даже если разница в величине таланта у них и у тех, кто стоит ступенью ниже, невелика, суперзвезды всегда смогут завоевать основной объем рынка.
В 1980-х годах Розен изучал этот эффект в первую очередь на таких примерах, как киноиндустрия и музыкальный бизнес, где существовали прозрачные рынки – музыкальные магазины и кинотеатры, в которых аудитория имела доступ к различным исполнителям и возможность точно оценить степень их таланта прежде, чем принять покупательское решение. Быстрое развитие средств связи и технологий сотрудничества превратило многие из прежних локальных рынков в такой же общемировой гипермаркет. Небольшая компания, ищущая программиста или консультанта по связям с общественностью, теперь имеет доступ к международному рынку талантов. Точно так же некогда появление грампластинок позволило меломанам даже в глубинке покупать альбомы лучших мировых исполнителей, в обход местных музыкантов. Иными словами, «эффект суперзвезд» распространился гораздо шире, чем мог бы предсказать Розен тридцать лет назад. В нынешней экономике исполнителям все чаще приходится соревноваться с «рок-звездами» в своих отраслях.
Владельцы
И наконец, символом последней группы людей, которых ждет процветание в новой экономической модели, может служить Джон Доэрр. Эта группа состоит из владельцев капитала, инвестируемого в новые технологии, которые и служат двигателем «Великого преобразования». Со времен Маркса мы знаем, что доступ к капиталу дает немалые преимущества. Однако не менее справедливо и то, что в некоторые периоды эти преимущества могут оказываться куда значительнее, нежели в другие. Как указывают Бриньйолфссон и Макафи, послевоенная Европа могла послужить примером времени, когда сидеть на куче денег было совершенно невыгодно, поскольку сочетание стремительной инфляции и агрессивного налогообложения уничтожало старые состояния с невероятной скоростью (то, что мы могли бы назвать «эффектом аббатства Даунтон»).
В отличие от послевоенного периода «Великое преобразование» дает отличный шанс тем, кто имеет доступ к капиталу. Чтобы понять, почему это так, прежде всего следует вспомнить один из тезисов теории переговоров, основополагающей для стандартного экономического мышления. Если прибыль поступает благодаря сочетанию инвестиций капитала и труда, вознаграждение выплачивается, грубо говоря, пропорционально вкладу каждой из сторон. Поскольку цифровые технологии снижают запрос на труд во многих отраслях, вознаграждение, возвращаемое владельцам умных машин, пропорционально возрастает. В сегодняшней экономике венчурный капиталист может финансировать такую компанию, как Instagram, которая в итоге была продана за миллиард долларов, – имея в штате всего лишь тринадцать человек. Был ли в истории хоть один момент, когда столь ничтожно малое количество работников позволило создать столь крупную стоимость? При таком небольшом трудовом вкладе пропорциональное количество дохода, получаемого владельцами машин – в данном случае венчурными инвесторами, – оказывается беспрецедентным. Стоит ли удивляться, что один из венчурных капиталистов во время интервью для моей последней книги признался мне с некоторой озабоченностью: «Каждый хочет получить мою работу».
Давайте соберем вместе те нити, которые нам удалось проследить до сих пор. Современная экономическая наука, как я уже упоминал, полагает, что беспрецедентный масштаб развития и влияния новых технологий ведет к массовой реструктуризации нашей экономики. В новом мире особым преимуществом будут пользоваться три группы людей: те, кто способны успешно и творчески сотрудничать с умными машинами, те, кто являются лучшими профессионалами в своей области, а также те, кто имеют доступ к капиталу.
Необходимо пояснить, что модель «Великого преобразования», предлагаемая такими экономистами, как Бриньйолфссон, Макафи и Коуэн, – не единственный значительный тренд в современной экономической науке, и группы людей, могущих рассчитывать на успех, не сводятся к трем упомянутым выше; однако в рамках этой книги важно понять, что эти тренды, хоть они и не единственные, тем не менее важны, и такие группы, хоть есть и другие, все же будут иметь успех. А следовательно, если вы сможете присоединиться к одной из этих трех групп – вы будете в выигрыше. Если нет – есть вероятность, что вы все равно будете в выигрыше, но ваше положение окажется менее надежным.
Вопрос, к которому мы теперь подошли, напрашивается сам собой: каким образом можно попасть в число таких победителей? Рискуя угасить ваш растущий энтузиазм, я тем не менее должен первым делом признаться, что не владею секретом того, как быстро сколотить капитал и стать следующим Джоном Доэрром. (Если бы даже я и знал такой секрет, то едва ли стал бы делиться им в книге.) Доступ в две другие группы победителей, однако, остается открытым. Оказаться в числе этих людей – вот задача, к исследованию которой мы теперь приступим.
Как стать победителем в новой экономике
Выше я определил две группы, обреченные на успех, в которые, по моему мнению, возможно попасть, – это те, кто способен творчески работать с умными машинами, и «звезды» в своей профессиональной области. Каков же секрет попадания в эти прибыльные сектора по ту сторону расширяющейся цифровой пропасти? Я утверждаю, что для этого жизненно необходимы две ключевые способности.
Две ключевые способности, необходимые для успеха в новой экономике
1. Способность быстро овладевать сложными навыками.
2. Способность выдавать продукцию высочайшего уровня, как по качеству, так и по скорости исполнения.
Начнем с первого пункта. Прежде всего необходимо вспомнить о том, что все мы испорчены интуитивно понятным и душераздирающе простым интерфейсом множества продуктов, ориентированных на потребителя, таких как Twitter или iPhone. Однако все эти технологии – товары широкого потребления, а отнюдь не профессиональные инструменты; освоить большинство умных машин, двигающих Великое преобразование, окажется значительно сложнее.
Возьмем Нейта Силвера, которого мы ранее приводили в пример как человека, добившегося успеха благодаря плодотворной работе со сложными технологиями. Если мы пристальнее вглядимся в применяемые им методы, то обнаружим, что прогнозировать результаты выборов на основе баз данных – далеко не то же самое, что впечатать в поисковое окно запрос «Кто наберет больше голосов?». Чтобы получить желаемый результат, ему пришлось собрать большую базу данных по результатам опросов избирателей (тысячи опросов более чем от 250 проводивших опросы), а затем обработать их с помощью программы Stata — популярного программного продукта для статистического анализа данных, производимого компанией StataCorp. Профессионально работать с такими инструментами не так уж просто. Для примера приведем одну из команд, без понимания которых невозможно работать с современными базами данных наподобие тех, что использует Силвер:
CREATE VIEW cities AS SELECT name, population, altitude FROM capitals UNION SELECT name, population, altitude FROM non_capitals;
Базы данных такого типа создаются на языке, называемом SQL. Чтобы получить доступ к информации, вы посылаете им команды наподобие показанной выше. Работа с базами данных требует непростых умений. Так, например, приведенная выше команда создает «представление» (view) – виртуальную БД-таблицу в которую собираются данные из множества существующих таблиц и к которой затем можно обращаться с помощью SQL-команд как к стандартной таблице. Сложность в том, чтобы определить момент, когда именно следует создавать представления и как это делать с наилучшим результатом; и это лишь один из множества трудных пунктов, в которые необходимо глубоко вникнуть, чтобы извлекать из баз реальных данных полезную информацию.
Продолжая рассматривать пример Нейта Силвера, взглянем на технологический продукт, который он использует, – программу Stata. Это мощный профессиональный инструмент, с которым едва ли можно научиться работать интуитивно, немного в нем покопавшись. Вот, например, как звучит описание новых компонентов, представленных в последней версии программы: «В Stata 13 добавлены многие новые компоненты: эффекты условий обработки данных, многоуровневая библиотека GLM, инструменты величины мощности и объема выборки, генерализованное кодирование данных SEM, прогноз, размер эффекта, „Менеджер проектов“, длинная строка, массивы данных BLOB и многое другое». Силвер использует сложные электронные инструменты – все эти генерализованные SEM'ы и BLOB'ы – для построения многоуровневых моделей со взаимопересекающимися частями, множественных регрессий, опирающихся на заданные параметры, которые затем соотносятся с заданными весовыми функциями, используемыми в вероятностных выражениях, и так далее.
Мы приводим все эти подробности, чтобы подчеркнуть, насколько сложно устроены умные машины и как трудно научиться ими управлять[1]. Для того чтобы войти в число тех, кто умеет плодотворно работать с такими машинами, вы должны отточить свою способность справляться со сложными задачами. И поскольку современные технологии постоянно меняются, этот процесс овладевания сложными инструментами не имеет конца – вы должны быть способны решать все новые и новые задачи сразу же, по мере их возникновения.
Разумеется, способность быстро обучаться сложным вещам необходима не только для того, чтобы успешно управлять умными машинами; она также играет ключевую роль в попытках стать суперзвездой практически в любой области, даже не имеющей отношения к высоким технологиям. Так, чтобы стать преподавателем йоги мирового класса, вам необходимо будет освоить множество уровней физического мастерства все повышающейся сложности. Другой пример: чтобы преуспеть в медицине, вы должны быстро схватывать суть последних исследований в той области, на которой специализируетесь. Подводя краткий итог этим соображениям, можно сказать так: вы никогда не добьетесь успеха, если не умеете учиться.
Теперь давайте рассмотрим вторую важнейшую способность, упомянутую в списке выше, а именно способность выдавать продукцию высочайшего уровня. Если вы хотите стать суперзвездой, овладевать нужными умениями необходимо – но этого недостаточно. Вы должны уметь преобразовывать свой дремлющий потенциал в конкретные результаты, ценные для людей. К примеру, многие разработчики умеют хорошо программировать, но один лишь Давид Ханссон сумел воспользоваться этой способностью, чтобы создать Ruby on Rails — проект, который принес ему известность. Для успешного решения задачи Ханссону пришлось развить до предела свои способности и добиться неоспоримо ценных и значимых результатов.
Умение выдавать результаты важно и для тех, кто желает научиться управлять умными машинами. Для Нейта Силвера было недостаточно обучиться обрабатывать большие массивы данных и производить статистический анализ; вслед за этим он должен был показать, что может при помощи своих умений извлекать из машин информацию, важную для большого количества людей. Во времена своей работы в Baseball Prospectus Силвер сотрудничал со многими профессиональными статистиками, однако только он один приложил усилия, чтобы адаптировать свои навыки к новой и более многообещающей области – предсказанию результатов выборов. Таким образом мы пришли к еще одному обобщающему наблюдению, которое поможет вам влиться в ряды победителей в новой экономике: тот, кто не выдает результатов, успеха не добивается – независимо от того, насколько он одарен или искусен в своем деле.
Определив эти два фундаментальных качества, нужных для продвижения вперед в новом, раздираемом технологиями мире, перейдем к следующему вопросу: каким образом можно развить в себе эти ключевые способности? И здесь мы подходим к центральной идее этой книги: два важнейших качества, описанные выше, зависят от вашей способности погружаться в работу с головой.
Если вы не овладели этим ключевым умением, обучение сложным вещам или выполнение задач на высочайшем уровне потребует от вас невероятных усилий.
То, что эти способности зависят от углубленной работы, не сразу становится очевидным – для этого необходимо более внимательно взглянуть на искусство обучаться, сосредоточиваться и выдавать результаты. Последующие разделы предлагают как раз такой внимательный взгляд, с помощью которого вы сможете проследить связь между углубленной работой и экономическим успехом, превратив ее из неожиданной в неоспоримую.
Углубленная работа помогает быстро обучаться сложным вещам
«Пусть твой ум станет линзой благодаря сходящимся в одну точку лучам внимания; пускай душа твоя вся будет сосредоточена на том, что установлено в уме как главнейшая, полностью поглощающая тебя идея».
Такой совет дает Антонен-Далмас Сертийянж, доминиканский монах и преподаватель этики, написавший в начале XX века тоненькую, но ставшую известной книжку «Жизнь интеллекта» (The Intellectual Life). Сертийянж рассматривал свою книгу как путеводитель по «развитию и углублению ума» для тех, кто зарабатывает себе на жизнь в мире идей. На протяжении всей книги Сертийянж отстаивает необходимость овладения сложным материалом и готовит читателя к этому испытанию. Вот почему его книга оказывается полезной и для нас в нашем стремлении понять, как людям удается быстро освоить сложные навыки (в сфере познания).
Чтобы понять смысл совета, который дает Сертийянж, давайте вернемся к процитированной фразе. Этими словами, которые в той или иной форме повторяются в книге раз за разом, Сертийянж подчеркивает, что для того, чтобы глубже изучить область своей деятельности, вы должны систематически работать с соответствующей тематикой, чтобы ваши «сходящиеся в одну точку лучи внимания» смогли раскрыть истину, лежащую за каждым из предметов рассмотрения. Другими словами, он говорит нам: «Для того чтобы учиться, требуется сосредоточенность». Как оказалось, эта идея опередила свое время. Сертийянж обнаружил, как следует подходить к задачам, требующим интеллектуального напряжения, когда размышлял о деятельности ума в 1920-х годах, – у академической науки ушло еще 70 лет на то, чтобы сформулировать тот же факт.
Вопрос о формулировке этой задачи по-настоящему встал лишь в 1970-х годах, когда одна из областей психологии, иногда называемая психологией деятельности (performance psychology), начала систематически исследовать, что же отличает специалистов (в самых разнообразных областях) от всех остальных людей. В начале 1990-х годов профессор Флоридского университета К. Андерс Эрикссон, собрав вместе все наработки, пришел к единому непротиворечивому ответу, согласовавшемуся с растущим числом исследовательских статей. Это открытие он оформил в лаконичный тезис: «методичная практика» (deliberate practice).
Свою основополагающую книгу, посвященную данному вопросу Эрикссон открывает веской фразой: «Мы отрицаем, что эти различия [между профессиональными работниками и обычными людьми] невозможно преодолеть… С нашей точки зрения, различия между специалистами и всеми остальными лишь отражают долгий период упорных усилий, прилагаемых к улучшению качества работы в определенной области».
В американской культуре, в частности, широко распространены истории разного рода вундеркиндов («Если бы вы знали, как это для меня просто!» – восклицает герой Мэтта Деймона в фильме «Умница Уилл Хантинг» после того, как выдает стремительную серию доказательств, ставящих в тупик лучших математиков мира). Направление исследований, предложенное Эрикссоном и сейчас принятое повсеместно (с некоторыми оговорками[2]), развенчивает эти мифы. Для того чтобы справиться с задачей, требующей интеллектуального напряжения, необходима специфическая форма практики – природные таланты составляют лишь немногочисленные исключения. (В этом вопросе Сертийянж также, по всей видимости, опередил свое время. В своей книге «Жизнь интеллекта» он писал: «Даже гении стали великими лишь потому, что прилагали все свои способности, устремляя их в ту точку, где решили выказать себя в полноте своего таланта». Сам Эрикссон не мог бы сформулировать лучше.)
Это подводит нас к вопросу о том, чего в действительности требует методичная практика. Ее главные составляющие обычно определяются следующим образом:
1) ваше внимание должно быть пристально сосредоточено на конкретном умении, которым вы пытаетесь овладеть, или идее, которую хотите понять;
2) вы должны получать отклик, чтобы вносить поправки и направлять внимание в точности туда, где оно приносит наилучшие результаты.
Первый компонент представляет для нас особенный интерес, поскольку он означает, что методичная практика не может сочетаться с перерывами и требует ничем не нарушаемой концентрации. Как подчеркивает Эрикссон: «Рассеянное внимание является почти полной противоположностью сосредоточенному вниманию, требующемуся для методичной практики» (выделено мною. – Авт.).
Эрикссон и другие психологи-исследователи в этой области не ставили вопрос, почему методичная практика может быть действенна; они попросту отмечали, что такой подход эффективен. Однако за десятилетия, прошедшие со времени публикации первой большой работы Эрикссона по данному предмету, нейробиологи изучили физиологические механизмы, позволяющие людям лучше справляться со сложными задачами. Как пишет журналист Дэниел Койл в своей вышедшей в 2009 году книге «Код таланта»[3], все больше ученых полагают, что ответ так или иначе связан с миелином – слоем жироподобных тканей, облекающим нейроны и играющим роль прокладки, которая позволяет нервным клеткам быстрее и четче передавать сигналы. Чтобы понять, какое значение может иметь миелин для усовершенствования наших умений, достаточно вспомнить, что любое из них, будь оно интеллектуальным или физическим, в конечном счете сводится к импульсам в электросхемах нашего мозга. Согласно уже упомянутой новой науке о человеческой деятельности, мы более полно овладеваем умениями, когда вокруг нужных для этого нейронов нарастает миелиновая оболочка, что позволяет соответствующим нервным цепям передавать сигнал более легко и эффективно. То есть для того, чтобы продвинуться в какой-либо области, нам необходимо как следует миелинизироваться.
Понимание этого аспекта необходимо, потому что оно подводит нейробиологический базис под вопрос, почему методичная практика оказывается действенной. Интенсивно сосредоточиваясь на определенном навыке, мы вынуждаем определенные, связанные с этим навыком цепи передавать сигнал, снова и снова, внутри миелиновой изоляции. Повторяющееся использование одной и той же цепи возбуждает клетки, называемые олигодендроцитами, которые начинают окружать составляющие цепь нейроны новыми слоями миелина, тем самым закрепляя тренируемый навык.
Вот почему так важно интенсивно сосредоточиваться на стоящей перед нами задаче, избегая пауз, – это единственный способ выделить соответствующую нейронную цепь настолько, чтобы дать толчок к ее дополнительной миелинизации. И напротив, если вы пытаетесь обучиться новому и сложному умению (допустим, управлению базами данных на языке SQL), но плохо сконцентрировались (может быть, у вас открыта лента новостей на Facebook), это значит, что вы одновременно и беспорядочно передаете сигналы через разные цепи, не давая клеткам мозга выделить именно ту группу нейронов, которую вы хотите усилить.
За столетие, прошедшее с тех пор, как Антонен-Далмас Сертийянж впервые написал об уме как о линзе для фокусировки лучей внимания, мы продвинулись от этой возвышенной метафоры к значительно менее поэтичному объяснению, выраженному на языке олигодендроцитов. Однако эта последовательность – размышление о том, как мы размышляем, – приводит нас к неизбежному заключению: чтобы быстро обучаться сложным вещам, мы должны уметь концентрировать внимание и не отвлекаться. Говоря другими словами, суть обучения – в углубленной работе. Если вы легко в нее погружаетесь, вы так же легко сможете овладевать все более сложными системами и навыками, необходимыми, чтобы достигнуть успеха в условиях современной экономики. Если же вы по-прежнему будете оставаться одним из многих, у кого сосредоточение вызывает дискомфорт, а отвлекающие моменты встречаются на каждом шагу, вам вряд ли следует ожидать, что такие системы и навыки дадутся вам без труда.
Углубленная работа помогает выдавать результаты на высочайшем уровне
Адам Грант – специалист экстра-класса. Когда я познакомился с Грантом в 2013 году, он был самым молодым преподавателем на постоянном контракте в Уортонской школе бизнеса при Пенсильванском университете. Год спустя, когда я начал писать эту главу (и как раз начинал подумывать о собственном постоянном преподавательском месте), его статус обновился – теперь он был самым молодым уортонским профессором[4].
Причина, по которой Гранту удалось так быстро продвинуться в своей научной нише, очень проста – он выдает результаты. В 2012 году Грант опубликовал семь статей, все из них в крупных журналах. Это невероятно высокий уровень производительности для его области (в которой профессора, как правило, стремятся работать поодиночке или небольшими коллективами, а не собирают большие команды студентов и постдоков для участия в своих исследованиях). В 2013 году количество статей понизилось до пяти – по-прежнему поразительно много, но ниже его прежнего стандарта. Впрочем, Гранта можно извинить за снижение планки, поскольку в этот же год он выпустил книгу под названием «Брать или отдавать?» (Give and Take), где в популярной форме излагаются результаты его исследований, касающихся взаимоотношений в сфере бизнеса. Сказать, что эта книга имела успех, – значит ничего не сказать. Она появилась на обложке журнала «Нью-Йорк таймс мэгэзин» и стала бестселлером. К моменту, когда Гранту в 2014 году предложили профессорскую должность, на его счету, в дополнение к нашумевшей книге, было уже более шестидесяти публикаций, получивших одобрение специалистов.
Вскоре после нашего знакомства, имея на уме собственную научную карьеру, я не мог не спросить его о секрете такой высокой производительности. К счастью для меня, молодой ученый был рад поделиться своими мыслями на этот счет. Как оказалось, Грант много размышлял о механизмах, позволяющих выдавать высококачественные результаты. В качестве примера он прислал мне подборку слайдов PowerPoint с мастер-класса, на котором он присутствовал вместе с несколькими другими преподавателями в своей области. Темой обсуждения были основанные на конкретных данных наблюдения относительно того, как проводить научные работы на оптимальном уровне. Среди этих слайдов были детальные секторные диаграммы, показывавшие распределение времени по сезонам, блок-схемы развития отношений с сотрудниками, а также список рекомендуемой литературы, включавший более двадцати наименований. Эти бизнес-профессора никак не соответствовали распространенному представлению о рассеянном ученом, который зарылся в книги и время от времени выдает какую-нибудь грандиозную идею; они рассматривали производительность труда как научную проблему, требующую систематического решения. И Адам Грант, по всей видимости, сумел достичь поставленной цели.
Хотя производительность Гранта зависит от многих факторов, есть один конкретный принцип, который, по-видимому, занимает центральное место в его методе: сложные, но ответственные интеллектуальные задачи Грант группирует в долгие непрерывные сессии. Такую группировку он производит на многих уровнях. Так, если говорить о годовом цикле, для преподавательской работы он отводит осенний семестр, на протяжении которого уделяет максимум внимания обучению студентов и общению с ними. (По всей видимости, этот подход оказывается действенным, так как Грант имеет наиболее высокий рейтинг среди уортонских преподавателей и успел собрать множество преподавательских наград.) Благодаря тому что преподаванием занят только осенний семестр, весной и летом Грант может полностью переключиться на исследовательскую работу, и выполняет ее, уже ни на что не отвлекаясь.
К такой же группировке Грант прибегает и на более коротких отрезках времени. В пределах семестра, отведенного на научную работу, он чередует периоды, когда его двери открыты для студентов и коллег, с периодами полной изоляции, когда он полностью сосредоточен на конкретной исследовательской задаче и ни на что не отвлекается. (Как правило, он разделяет работу над научной статьей на три отдельные задачи: анализ данных, написание черновика и затем его редактирование до состояния, пригодного к изданию.) Во время таких периодов, которые могут длиться до трех-четырех дней, он часто включает на своем почтовом адресе автоуведомление «нет на работе», чтобы корреспонденты не ждали немедленного ответа. «Порой это сбивает с толку моих коллег, – рассказывал он мне. – Они говорят: „Как это тебя нет на работе, когда я вижу тебя за твоим рабочим столом!“». Но для Гранта важно обеспечить себе строгую изоляцию до тех пор, пока текущая задача не будет благополучно решена.
Я подозреваю, что Адам Грант проводит за работой не намного больше часов, чем любой профессор элитного исследовательского учреждения (хотя в целом эта социальная группа имеет склонность к трудоголизму), однако же он умудряется делать больше, чем почти любой его коллега. У меня нет сомнений, что парадокс объясняется именно его методом группировки задач. В частности, объединяя свою работу в напряженные, ничем не прерываемые периоды, он претворяет в жизнь следующий закон производительности труда:
Выработка высококачественной продукции = (Затраченное время) × (Интенсивность сосредоточения).
Если доверять этой формуле, то рабочие привычки Гранта приобретают смысл: увеличивая напряженность своей работы, он тем самым увеличивает объем результата, выдаваемого им за затраченную единицу рабочего времени.
Мне неоднократно приходилось сталкиваться с этой концепцией производительности труда. Впервые она привлекла мое внимание много лет назад, когда я проводил исследования для второй своей книги – «Как стать круглым отличником» (How to Become a Straight-A Student). В ходе своих изысканий я побеседовал с пятьюдесятью самыми успешными студентами из нескольких наиболее престижных вузов страны. И в этих интервью я заметил кое-что интересное: зачастую самые лучшие ученики тратили на учебу меньше времени, чем те, что отставали от них по среднему баллу. Одним из объяснений этого феномена как раз и оказалась формула, приведенная выше. Лучшие из учащихся понимали значение интенсивности работы для ее производительности и соответственно изо всех сил старались повысить свою концентрацию, тем самым радикально уменьшая количество времени, необходимого для подготовки к тестам или выполнения заданий без снижения качества результатов.
Пример Адама Гранта показывает нам, что приведенная формула интенсивности применима не только к успехам в учебе, но и к большинству задач, требующих интеллектуального напряжения. Но почему это так? Интересное объяснение предлагает Софи Лерой, преподаватель бизнес-дисциплин в Университете Миннесоты. В своей книге 2009 года, интригующе озаглавленной «Почему мне так трудно выполнять мою работу?», Лерой вводит понятие остаточного внимания. Во вступлении к книге она отмечает, что в то время как другие исследователи изучают, как на качество работы влияет многозадачность (одновременное выполнение нескольких задач), на реальном рынке интеллектуального труда (по крайней мере, на его высоких уровнях) большинство людей предпочитают работать над проектами последовательно. «Они переходят от одного заседания к следующему, начинают работать над одним проектом, но вскорости вынуждены переключаться на другой; это обычная рабочая ситуация для современной организации», – объясняет Лерой.
Она доказывает, что такой подход к работе вызывает проблему: когда человек переходит от некой задачи А к следующей задаче Б, его внимание не переключается моментально – некий остаток внимания остается занят предыдущей задачей. Объем такого остаточного внимания особенно велик, если работа над задачей А была не ограничена во времени и выполнялась с низкой интенсивностью. Однако даже если эту работу удается закончить перед тем, как двигаться дальше, внимание все равно на какое-то время останется разделенным.
Лерой изучала влияние остаточного внимания на качество выполнения работы, экспериментируя с вынужденной сменой заданий у себя в лаборатории. Например, в одном из таких экспериментов она сперва предлагала своим подчиненным потрудиться над решением кроссвордов. В одном варианте эксперимента она прерывала их и говорила, что теперь они должны перейти к новой ответственной задаче: прочитать подборку резюме и решить, кого из гипотетических работников нанять. В других вариантах она позволяла им закончить с кроссвордами и только потом давала следующее задание. В промежутке между первым и вторым заданиями она вводила короткую игровую лексическую задачу чтобы оценить объем остаточного внимания, оставшегося задействованным после первого задания[5]. Результаты этого и других подобных ее экспериментов были однозначны: «Люди, у которых сохраняется остаточное внимание после перехода к следующему заданию, хуже с ним справляются», причем чем больше объем остаточного внимания, тем ниже становится качество работы.
Концепция остаточного внимания помогает понять, почему верна приведенная выше формула интенсивности, а следовательно, и объяснить высокую производительность Гранта. Работая над одной сложной задачей долгое время без переключений, Грант минимизирует негативное воздействие остаточного внимания и таким образом добивается наивысшего качества. Другими словами, когда Грант на несколько дней изолирует себя от мира для работы над очередной статьей, он выполняет эту работу эффективнее, нежели любой обычный профессор, следующий более свободному графику, когда работа постоянно прерывается другими событиями, расходующими остаточное внимание.
Даже если у вас нет возможности обеспечить себе настолько полную изоляцию, к какой прибегает Грант (мы рассмотрим различные подходы к планированию углубленной работы во второй части этой книги), концепция остаточного внимания не теряет своего значения, поскольку она подразумевает, что распространенная привычка работать в полурассеянном состоянии способна разрушительно сказаться на качестве вашей работы. Вам может казаться, что нет ничего страшного в том, чтобы по-быстрому заглядывать в почтовый ящик каждые десять-пятнадцать минут. Фактически многие оправдывают такое поведение, утверждая, что это лучше, чем прежняя практика, когда окно почты оставалось открытым постоянно (фиктивный аргумент, поскольку так уже почти никто не делает). Однако Лерой учит нас, что на самом деле ничего хорошего в таком усовершенствовании нет. Быстрые и частые проверки указывают нашему вниманию новую цель. Хуже того: когда вы видите в почте письма, на которые не можете сразу же ответить (а так оно чаще всего и бывает), вам приходится оставлять эту задачу незавершенной и возвращаться к изначальной. В результате накапливается остаточное внимание, мешающее вам выполнять свою работу как следует.
Если мы посмотрим со стороны на все эти частные наблюдения, то станет очевидна суть скрывающегося за ними правила: чтобы выдавать результат на высшем возможном для нас уровне, нам необходимо работать на протяжении длительных периодов с полной концентрацией на конкретной задаче, не отвлекаясь. Говоря другими словами, чтобы выполнять работу качественно, необходимо в нее углубиться. Если вам сложно погрузиться в работу надолго, то будет сложно добиться высокого качества и производительности, без которых успех в наше время невозможен. Ваши конкуренты, способные работать сосредоточенно, всегда будут выдавать лучшие результаты, разве что ваши таланты и умения значительно выше, чем у них.
А как насчет Джека Дорси?
Итак, я высказал свои доводы в пользу того, что углубленная работа помогает развить способности, все более востребованные в условиях современной экономики. Однако прежде, чем мы согласимся с этими умозаключениями, необходимо разобраться с еще одним типом вопросов, которые часто возникают, а именно: «А как насчет Джека Дорси?»
Джек Дорси был одним из людей, основавших Twitter. После своего ухода с поста ответственного руководителя он учредил компанию по обработке платежей Square. Согласно его биографии в журнале Forbes, это «…ниспровергатель и нарушитель всех мыслимых правил». Помимо названного, Дорси – человек, который не проводит много времени в состоянии сосредоточенной работы. Он не может себе позволить роскошь длительного погружения в размышления, поскольку на тот момент, когда была написана его биография в Forbes, он одновременно оставался председателем совета директоров в Twitter и руководил Square. Ввиду этого у Дорси чрезвычайно плотное расписание, обеспечивающее размеренный «недельный ритм» функционирования обеих компаний – но одновременно приводящее к тому, что время и внимание Дорси разбиты на мелкие кусочки.
Например, по утверждению Дорси, в конце каждого дня он просматривает и обрабатывает протоколы тридцати-сорока дневных заседаний. В течение коротких перерывов между заседаниями он доступен для общения, поскольку верит в интуитивные прорывы. «Я часто работаю за стойкой, к которой может подойти любой, – говорит Дорси. – И я слежу за всем, что говорится в компании».
Такой стиль работы нельзя назвать сосредоточенным. Если прибегнуть к терминологии нашей предыдущей главы, остаточное внимание Дорси скорее всего размазано толстым слоем по всем этим заседаниям, между которыми он мечется, еще и позволяя кому угодно беспрепятственно отвлекать его во время недолгих свободных промежутков. И тем не менее работу Дорси нельзя назвать поверхностной, поскольку поверхностная работа, как было указано в предисловии, имеет небольшую ценность и легко воспроизводима. То же, что делает Джек Дорси, пользуется невероятным спросом и высоко вознаграждается в нашей экономике, – на момент написания этой книги он числился среди тысячи самых богатых людей в мире; его состояние оценивалось больше чем в 1,1 миллиарда долларов.
Пример Джека Дорси важен для нашего обсуждения, поскольку он представляет группу, которую мы не можем игнорировать, – людей, которые добиваются успеха без погружения на глубину. Ставя в заголовке этого раздела вопрос «Как насчет Джека Дорси?», я хотел конкретным примером обозначить более общую проблему, а именно: если погружение в работу так важно, почему же существуют люди, работающие беспорядочно и тем не менее достигающие хороших результатов? Мне хотелось бы разобраться с этим вопросом прямо сейчас, чтобы он не занимал ваше внимание, когда мы погрузимся в тему погружения в работу на последующих страницах.
Для начала следует отметить, что Джек Дорси – руководитель высокого уровня в крупной компании (точнее, даже в двух компаниях). Люди, занимающие подобное положение, преобладают среди тех, кто достиг процветания без углубленной работы, поскольку образ жизни таких руководителей, как широко известно, неизбежно становится беспорядочным. Здесь уместно вспомнить ответ Керри Трейнора, главы компании Vimeo, на вопрос, как долго он может прожить без электронной почты: «Да, я могу практически всю субботу обходиться без… э-э… ну да, почти целый день могу обходиться без… ну то есть я, конечно, проверю ее, но не обязательно стану отвечать на письма».
Разумеется, такие руководители получают большее вознаграждение и играют более важную роль в нынешней американской экономике, чем когда бы то ни было в истории. Успех Джека Дорси без всякой сосредоточенной работы типичен для руководящей элиты его уровня. Однако, оговорив этот момент, мы должны затем отступить на шаг назад и напомнить себе, что он никоим образом не принижает общую значимость углубленной работы. Почему? Потому что неизбежные отвлечения в графике таких руководителей составляют узкую специфику именно их работы. Хороший руководитель предприятия – это, по сути, машина для принятия решений, которые трудно полностью автоматизировать, что-то наподобие системы Watson компании IBM, умевшей отвечать на вопросы телевикторины Jeopardy!. Эти люди тяжким трудом накопили опыт ведения бизнеса, отточили и проверили в деле деловое чутье в своем сегменте рынка. И теперь они целыми днями сталкиваются с новой информацией – в виде электронных писем, совещаний, приема посетителей и так далее, которую должны обработать и принять решение о дальнейших действиях. Требовать от руководителя крупной компании проводить по четыре часа в сосредоточенных размышлениях об одной-единственной задаче – значит расходовать впустую те его качества, которые как раз и придают ему ценность. Лучше нанять трех толковых подчиненных, передать им задачу для углубленного обдумывания, а потом представить их выводы руководителю, чтобы он мог принять окончательное решение.
Эти оговорки необходимы, поскольку из них следует, что если вы руководитель высокого уровня в крупной компании, то, скорее всего, вам не пригодятся советы, приведенные на нижеследующих страницах. С другой стороны, теперь вы должны понимать, что стиль работы таких руководителей нельзя распространять на все остальные рабочие позиции. Тот факт, что Дорси поощряет, когда его отвлекают от работы, или что Керри Трейнор постоянно проверяет почту, еще не значит, что вы разделите их успех, если будете поступать так же, – их поведение характерно для их исключительной роли.
Это правило о специализации следует применять и к другим таким же контрпримерам, которые, возможно, будут приходить вам на ум при дальнейшем чтении этой книги. Мы должны постоянно помнить, что существуют такие ответвления нашей экономики, где глубина не имеет большой ценности. Помимо ответственных руководителей, сюда также следует отнести, например, торговых агентов, журналистов и политических деятелей, для которых постоянная связь с людьми становится наиболее ценной валютой. Существуют даже те, кто, оставаясь рассеянным, умудряется добиваться успеха в таких областях, где сосредоточенность обычно бывает кстати.
Но в то же время не торопитесь делать вывод, что ваша работа совсем не требует погружения. Если ваши нынешние привычки не позволяют вам делать свое дело сосредоточенно, это далеко не значит, что отсутствие глубины действительно необходимо для того, чтобы ваша работа выполнялась хорошо. Например, в следующей главе я расскажу об одной группе деятельных консультантов по вопросам управления, которые были уверены, что им необходимо иметь постоянный доступ к электронной почте, чтобы обслуживать своих клиентов. Когда один гарвардский профессор принудительно заставил их чаще отключаться от Интернета (в целях проводимого научного исследования), они обнаружили, к своему немалому изумлению, что электронная почта далеко не так важна, как они предполагали. На самом деле их клиентам было совсем не обязательно постоянно оставаться на связи с консультантами, а качество их работы только улучшилось благодаря тому, что их внимание стало менее рассеянным.
Еще один пример: я знал нескольких менеджеров, которые пытались убедить меня, что их работа имеет наибольшую ценность, когда они могут мгновенно откликаться на проблемы своей команды, предотвращая застои в проекте. Они видели свою задачу в том, чтобы повышать производительность других людей, а не заботиться о своей собственной. В ходе последующих дискуссий, однако, довольно быстро выяснилось, что на самом деле для их целей совсем не требовалась отвлекающая внимание постоянная связь с коллегами. Собственно говоря, многие интернет-компании сейчас прибегают к методике управления проектами Scrum: вместо множества спонтанных обменов сообщениями внедряются регулярные, жестко структурированные и высокоэффективные статусные совещания (которые часто проводятся стоя, чтобы избежать искушения пускаться в разглагольствования). Такой подход освобождает для руководителей больше времени на углубленное обдумывание проблем, с которыми сталкивается их команда, и часто увеличивает общую ценность производимого продукта.
Подойдем к вопросу с другой стороны: умение сосредоточенно работать – не единственное из качеств, важных в нынешних экономических условиях; действительно, вполне возможно добиться успеха, и не развивая в себе эту способность, однако позиции, где такой подход бывает целесообразен, чрезвычайно редки. Если у вас нет веских доказательств в пользу того, что рассеянное внимание необходимо для вашей деятельности, вы окажете себе хорошую услугу, если примете мои аргументы и освоите навык углубленной работы.