Вторая эра машин

Компании с самыми большими инвестициями в ИТ обычно проводят и самые масштабные организационные изменения, результат которых обычно проявляется в полной мере лишь через 5–7 лет.[239] Именно у этих компаний наиболее востребован квалифицированный труд.[240] Пять-семь лет – это именно то время, которое требуется менеджерам и работникам для того, чтобы разобраться с новыми способами использования технологии. Как мы уже видели на примерах электрификации и планировки фабрик, компании редко получают пользу от частичных и несистемных изменений. Куда важнее для них осмысление того, каким образом можно перестроить бизнес, чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами новых технологий.[241] Креативность и перестройка организации крайне важны для инвестиций в цифровые отрасли.[242]

Очевидно, что лучший способ использования новых технологий состоит не в буквальной замене человека-работника машиной, а в реструктуризации процесса. Тем не менее некоторые работники (обычно менее обученные) все равно исключаются из производственного процесса, а другие (обычно имеющие образование и прошедшие обучение) включаются в него. Это оказывает вполне предсказуемое влияние на структуру зарплат. В сравнении с простой автоматизацией существующих задач такой тип организационного соавторства требует творческого подхода со стороны предпринимателей, менеджеров и работников. Именно по этой причине компаниям требуется время для внедрения изменений после изобретения и введения новых технологий. Однако, как только изменения происходят, они становятся решающим фактором роста производительности.

Развитие навыков, вызванное компьютеризацией

Если мы внимательнее посмотрим на то, какие именно виды работ упраздняются в процессе реорганизации компаний, то термин «квалификационно-несимметричные технические изменения» может ввести нас в некоторое заблуждение. В частности, неправильно предполагать, что все «задачи уровня колледжа» автоматизировать сложно, а «задачи уровня детского сада» – просто. В последние годы автоматизировались не те задачи, которые требуют наименьшей квалификации работника, а задачи, с которыми машины справляются лучше людей. Конечно, здесь есть некоторая тавтология, но это полезная тавтология. Автоматизировать однообразную работу на сборочной линии проще, чем работу уборщика. Рутинную офисную работу типа проведения платежей автоматизировать проще, чем работу с жалобами и обращениями клиентов. В настоящее время машины еще не умеют быстро карабкаться по лестницам, поднимать с пола упавшую скрепку или читать эмоциональные письма расстроенных потребителей.

Для должного описания этих различий наши коллеги из МТИ Дарон Аджемоглу и Дэвид Отор предложили классифицировать труд с помощью двух пар оппозиций – когнитивный vs. ручной и рутинный vs. нерутинный.[243] Исследователи обнаружили, что спрос на работников сильнее всего падал, когда речь шла о рутинных задачах, вне зависимости от того, были ли они когнитивными или ручными. В результате труд поляризуется: рабочие места со средним уровнем заработной платы практически исчезают, в то время как работники, занятые не-рутинным когнитивным трудом (например финансовые аналитики) и не-рутинным ручным трудом (например парикмахеры) чувствуют себя значительно лучше.

Основываясь на выводах Аджемоглу и Отора, экономисты Нир Хаймович из университета Дьюка и Генри Сиу из университета Британской Колумбии обнаружили связь между поляризацией труда и структурой безработицы, определявшими три последние рецессии. На протяжении большей части XIX и XX веков уровень занятости восстанавливался после каждой рецессии, однако начиная с 1990-х годов ситуация изменилась. Опять же, не стоит считать простым совпадением то, что эти закономерности менялись параллельно с компьютеризацией экономики. Когда Хаймович и Сиу сравнили данные за 1980-е, 1990-е и 2000-е годы, они обнаружили, что спрос на рутинный когнитивный труд (такой, например, как работа кассира, почтового или банковского служащего) и рутинный ручной труд (рабочий у станка, бетонщик, швея) не просто снижался, а падал все ускоряющимися темпами. В течение 1980-х годов этот спрос упал на 5,6 %, с 1991 по 2001 год – на 6,6 % и в 2001–2011 годах – на 11 %.[244] Напротив, спрос на не-рутинную когнитивную ручную работу рос в течение всех трех десятилетий.