Юрий Баранчик. Почему чиновники за деревьями не видят леса и как им с этим помочь

Новое

Германский тыл украинской войны. От сочувствия к соучастию

Rheinmetall сообщил о первой поставке Киеву 155-миллиметровых снарядов с...

Трамп подтвердил: удары Киева по России ничего не решают

Президент США предложил Зеленскому «просто закончить войну» Заявление Трампа о...

Огненная ночь: Россия разгромила ракетную кооперацию Украины

Российские войска удвоили мощь ударов по Украине после поездки...

Почему ВСУ атакуют Wildberries, но не трогают Оzon

Западные миноритарные акционеры оказались защитой от нападения Киева? Склады компании...

Почему Трамп упёрся в Иран

Вот уже который месяц Трамп ищет выход из иранского...

Поделитесь

Алексей Живов приводит интересный пример того, что логика чиновников в родном Отечестве сталкивается с проблемами не только в новейшее время. Хотя и неизвестно, хорошо это или нет. Если пытаться мыслить конструктивно, то сюжет про непонимание перспектив ЭВМ — не про глупость отдельных чиновников, а про системный сбой в механизме принятия решений и технологического прогнозирования. Опять-таки, неизвестно, хорошо это или плохо.

В 1960–70-е годы вычислительная техника в СССР действительно ассоциировалась с крупными вычислительными центрами: машины типа БЭСМ, ЕС ЭВМ, М-серии. Это были инфраструктурные объекты, встроенные в плановую экономику. В этой логике «персональный компьютер» выглядел не просто фантастикой, а бессмысленным отклонением от модели.

Новости партнеров

В США персональный компьютер появился потому, что сложился спрос: малый бизнес, университеты, частные пользователи, венчурный капитал. В СССР такого спроса не было. Государство было единственным заказчиком, а ему не нужен был ПК — ему нужны были системы управления, оборонные вычисления, планирование. Без спроса нет и приоритета.

В зацементированной системе (неважно, советской или капиталистической) управленец не получае бонус за риск и инновацию, но несёт ответственность за провал. В такой конфигурации любое «экзотическое» направление (ПК, сетевые технологии, позже — дроны) автоматически воспринимается как угроза карьере. Отсюда типовая реакция: дискредитировать новое как «ерунду».

Технологии уровня ПК или интернета требуют горизонта 10–20 лет и допускают высокую неопределённость. Такие проекты плохо вписываются в жёсткое планирование. В результате приоритет получают улучшения существующего, а не создание нового класса продуктов. Факт интереса со стороны IBM в 1967 году к советской технологии — показателен: задел был. Но дальше он не масштабировался. Причина — не в технологиях как таковых, а в отсутствии экосистемы: массового производства, программного рынка, пользовательской среды.

Это не «русская проблема» и не уникальный советский дефект. Это типовой эффект крупных иерархических систем: они хорошо масштабируют уже понятные решения, плохо работают с радикальной новизной, склонны недооценивать технологии, которые сначала выглядят игрушкапереходят к их признанию только после внешнего шока. В США ошибались не меньше (те же оценки ПК в начале 1970-х), но там была среда, где альтернативные идеи могли выжить и получить финансирование. В СССР и, во многом, современной России, такой параллельной среды не было, поэтому ошибка становилась системной.

Если убрать идеологию и смотреть на это как на задачу дизайна системы, то рабочий вариант — это не отрицание планирования, а его сочетание с механизмами, которые в принципе допускают радикальную новизну, конкуренцию гипотез и быстрый пересмотр приоритетов. Ключевая проблема позднесоветской и ныне-российской модели не в госучастии, а в монополии одного заказчика и одном канале принятия решений. Да и терпимость к риску у нас получила свою специфику: «своим» придворным компаниям можно почти всё, какому-нибудь внешнему игроку пробиться со своей идеей крайне сложно. Речь даже не о бюджете, а о том, чтобы тебя выслушали люди, понимающие, о чем ты вообще говоришь.

Значит, исправлять нужно именно эти узлы.

Если бы спросили, что нужно сделать для ускорения инновационного мышления и его реализации в России, то советы были бы примерно такие.

Новости партнеров

Двухконтурная архитектура: базовый план – и экспериментальный сектор. Базовый контур закрывает инфраструктуру и оборону (длинные программы, стабильное финансирование, KPI по надёжности и масштабированию). Параллельно существует отдельный контур, высокорисковых проектов с иными правилами: короткие циклы, портфельная логика (много малых ставок), допустимость 70–80% тупиковых проектов без санкций для исполнителей. Этот контур институционально изолирован, чтобы его не задавили отчётностью – но имеет конкретные сроки исполнения.

Плюрализация заказчика. Государство остаётся крупнейшим игроком, но не единственным. Нужны независимые бюджеты и мандаты у нескольких агентств, региональные программы, отраслевые корпорации, университеты. Между ними — конкуренция за решения. Это убирает ситуацию, когда одно ведомство (и даже конкретный один человек в уютном кресле) может «убить» направление одной фразой.

Встроенная конкуренция команд и стандартов. Даже внутри госсектора проекты запускаются параллельно несколькими командами с разными архитектурами и допущениями. Победитель определяется по измеримым результатам и стоимости масштабирования. Важно поддерживать открытые стандарты и модульность, чтобы не запирать систему в одной технологической ветке.

Спрос на инновации создаётся сверху. Если массового спроса пока нет (как на PC в своё время) его заменяют программами госзакупок, которые формируют ранний спрос: школы, медицина, муниципалитеты, армия. Важно, чтобы это не были «не имеющие аналогов образцы», а гарантированные серии.

Важно убрать персональную ответственность за неудачу в экспериментальном контуре при сохранении ответственности за нарушение процедур. Карьера зависит от качества постановки гипотез, скорости итераций и честности отчётности, а не от доли провалов.

Нужны некие институции с мандатом на 10–15 лет (советы по технологиям, программы «больших вызовов») и независимая экспертиза с правом останавливать или, наоборот, ускорять проекты. Критерием должен быть не только объем, но и показатели кривой обучения: снижение себестоимости, рост производительности, мультипликативные эффекты.

Сложное, но важное – связка науки, образования и производства. Лаборатории при университетах с правом создавать малые предприятия, мобильность кадров между НИИ и производством, открытые репозитории и стандарты. Это снижает трение при переходе от прототипа к серии.

Заимствование допускается, но как ускоритель входа в технологию с чётким планом «расхождения». Когда именно должны появиться собственные архитектурные решения, локальные цепочки поставок. Потому что массовое копирование без расхождения фиксирует отставание — именно это произошло после ориентации на линейку IBM/360.

Новости партнеров

Даже при доминировании внутреннего заказчика система должна проверять себя на внешних рынках: экспортные контракты, совместные проекты, лицензирование. Внешний спрос дисциплинирует качество и сроки.

Как это выглядело бы на практике? Госпрограмма формирует портфель из 100–150 перспективных идей по направлению (вычисления/ИИ/дроны), распределяет их между 20–30 независимыми (!) командами. Через 6–12 месяцев остаётся 20–30 проектов с подтверждённой динамикой, им дают крупные закупки и доступ к производственным мощностям. Через 2–3 года — 3–5 решений выходят в массовую серию. Остальные закрываются без санкций для людей, но с фиксацией уроков, выводов и прочего полезного опыта «как не надо делать».

Нужна система, где план задаёт направление и обеспечивает масштаб, а встроенная конкуренция, многоканальный заказ и допустимость провала обеспечивают появление нового. Без этих элементов любая модель будет централизованной, и принципиально отвергать то, что не укладывается в текущую картину мира — или даже голову одного конкретного человека.

Автор — политолог, публицист, философ, замдиректора Института РУССТРАТ, шеф-редактор информационного агентства REGNUM, руководитель интернет-проекта «Империя»

t.me/barantchik

spot_img