Добавочный бизнес

Взаимодополняемость человека и компьютера — не только глобальный факт. Это еще и путь к созданию успешного бизнеса. Я осознал это на собственном опыте, полученном в PayPal. В середине 2000-х наша компания, пережив крах пузыря доткомов, быстро росла, но нас тревожила одна серьезная проблема: из-за мошенничеств с кредитными картами мы теряли больше 10 миллионов долларов ежемесячно. Совершая сотни и даже тысячи переводов в минуту, мы не могли физически отслеживать каждый из них — никакая команда контролеров не в состоянии работать с подобной скоростью.

Мы поступили так, как поступила бы на нашем месте любая команда инженеров: попытались найти автоматизированное решение. Для начала Макс собрал группу высокопрофессиональных математиков, которые провели тщательный анализ всех мошеннических транзакций. Затем, изучив результаты их работы, мы написали программу, способную автоматически опознавать и отменять фиктивные транзакции в реальном времени.

Тем не менее скоро стало ясно, что это решение не сможет работать само по себе: в течение часа или двух мошенники, осознав, что происходит, меняли свою тактику. Мы имели дело с врагом, умевшим быстро приспосабливаться к обстановке, — наше программное обеспечение не способно было адаптироваться вслед за ними. Меняя уловки, мошенники легко обводили вокруг пальца наш алгоритм автоматического слежения — но, как выяснилось, наших аналитиков-людей было не так-то легко обмануть. Макс со своими инженерами переписал программу, используя гибридный подход: компьютер отмечал наиболее подозрительные транзакции в пользовательском интерфейсе с качественным дизайном, а люди-операторы уже принимали окончательное решение о том, мошенническая она или нет. Мы назвали эту гибридную систему «Игорь» — в честь интернет-мошенника из России, похвалявшегося, что мы никогда не сможем справиться с ним. Благодаря ей в первом квартале 2002 года мы впервые получили прибыль по итогам квартала (а ведь еще годом ранее наши убытки составили 29, 3 миллиона долларов за квартал!). ФБР попросило у нас разрешения использовать «Игоря» для раскрытия финансовых преступлений. А Макс напропалую хвастался тем, что сделался «Шерлоком Холмсом электронного преступного мира» — и это было действительно так.

Вот так симбиоз человека и машины позволил PayPal остаться на рынке, что, в свою очередь, открыло для сотен тысяч мелких коммерсантов возможность принимать платежи, необходимую им для того, чтобы их бизнес в Интернете процветал. Ничего этого не случилось бы, если бы не было изобретено решение, основой которого стало сотрудничество человека и компьютера — даже если большинство людей не знают и даже не слышали ни о чем подобном. Я продолжал думать об этом после того, как в 2002 году мы продали PayPal: если человек и компьютер, работая вместе, способны добиться гораздо большего, чем каждый из них по отдельности, то какой же грандиозный бизнес можно создать на основе такого сотрудничества! На следующий год я поделился с Алексом Карпом, моим бывшим стэнфордским однокурсником, замыслом нового стартапа. Я хотел использовать опробованный в системе безопасности PayPal метод совместной работы людей и компьютеров для поиска террористических сетей и финансовых мошенников. Мы уже знали, что ФБР заинтересовано в подобном инструменте, и в 2004 году основали Palantir — компанию по производству ПО, позволяющего извлекать максимум информации из разрозненных источников данных. Сегодня мы надеемся, что объем продаж компании за 2014 год превысит 1 миллиард долларов, а Forbes называет наш софт «программой-убийцей» из-за того, что, по слухам, именно с его помощью удалось установить местонахождение Усамы бен Ладена.

Мы ничего не можем рассказать вам о той операции, но лично я уверен: ни сотрудники разведки, ни компьютеры по отдельности не могут сегодня обеспечить нашу безопасность. Две крупнейшие разведывательные организации США используют диаметрально противоположные методы: у руля ЦРУ стоят шпионы, предпочитающие услуги живых людей, тогда как АНБ руководят генералы, которые больше надеются на компьютеры. Аналитикам ЦРУ приходится продираться сквозь невероятные потоки информации, в которых чертовски сложно опознать реальную угрозу. Компьютеры АНБ способны обрабатывать гигантские массивы данных, но, как и все машины, не способны самостоятельно определить, не планирует ли тот или иной индивидуум террористический акт. Palantir ставит перед собой цель уравновесить оба этих недостатка. Наши программы анализируют информацию, предоставленную правительственными агентствами — к примеру, телефонные переговоры радикальных религиозных деятелей Йемена или банковские счета, связанные с деятельностью террористических ячеек, — и отмечают наиболее подозрительные данные, передавая их для изучения профессиональным аналитикам.

Помимо поиска террористов, с помощью программ, созданных Palantir, аналитики смогли:

предсказать, в каких местах афганские мятежники планируют устроить взрывы;

отдать под суд высокопоставленных инсайдеров, торгующих внутренней бизнес-информацией;

разрушить крупнейшую в мире сеть распространения детской порнографии;

помочь Центру контроля и профилактики заболеваний в профилактике вспышек заболеваний пищевого происхождения;

помочь государству и частным банкам сохранять сотни миллионов долларов ежегодно за счет более эффективного выявления попыток финансового мошенничества.

Все это стало возможным благодаря современному программному обеспечению, но еще более важную роль сыграли люди — аналитики, прокуроры, ученые и финансисты. Без их активного участия программы оказались бы абсолютно бесполезны.

Подумаем о том, из чего состоит сегодня работа специалиста. Юрист должен уметь излагать свою точку зрения, по-разному расставляя акценты: его формулировки заметно меняются в зависимости от того, обращается ли он к клиенту, адвокату противоположной стороны или к судье. Врачи должны уметь видеть клиническую картину и адекватно донести ее до пациентов, которые мало смыслят в медицине. Хороший учитель — не только специалист по своему предмету: он должен понимать, как привязать тему к интересам каждого ученика, используя наиболее эффективные для него методы обучения. Компьютеры могут взять на себя выполнение некоторых из этих задач, но не в состоянии грамотно комбинировать их. Даже самые продвинутые технологии не заменят специалистов в области права, медицины, образования. Зато они позволят последним добиться лучших результатов.

Именно это сделал LinkedIn для специалистов по подбору персонала. В 2003 году, когда была основана компания, ее создатели не просили профессиональных рекрутеров обозначить наиболее проблемные точки в их работе. Не пытались они и создавать программы, способные полностью заменить специалистов по поиску кадров. Рекрутинг — это смесь работы детектива и торгового агента. Вам нужно внимательно рассмотреть анкету кандидата, оценить его мотивацию и способность работать в коллективе, а затем убедить наиболее перспективных поступить на работу именно к вам. Полностью переложить все эти задачи на компьютер совершенно невозможно. Поэтому создатели LinkedIn решили изменить методы организации работы рекрутеров. Сегодня более 97% специалистов по найму персонала используют сеть LinkedIn и его мощный функциональный поисковик для отбора кандидатов на ту или иную должность. Сеть по достоинству оценили и сотни миллионов профессионалов, использующих ее для продвижения своих личных брендов на рынке труда. Если бы LinkedIn в свое время попытался заменить специалистов по подбору кадров компьютерной программой — сегодня рынок не знал бы такой компании.