Кроме того, модели для использования данных еще несовершенны. В случае с медиаиндустрией другие корпорации приняли концепцию Netflix, и некоторые могут отметить, что одни преуспели больше, а другие – меньше. Но опять же, в этом нет заслуги данных, это творческий вклад людей. В конце концов, именно здесь находится нынешний предел нашей способности использовать данные для создания контента. Наверное, мы сможем оценить вероятное число людей, заинтересованных в концепции, но на карту поставлено гораздо больше, так как конечный успех любой формы развлечений будет обусловлен талантом ее создателя. Пусть это станет предупреждением для писателей и режиссеров, которые надеются получить легкие результаты, полагаясь исключительно на данные: базы данных, которые показывают успех фильмов разных жанров, могут быть полезным руководством для последующих действий, но будут оставаться только руководством, поскольку результат работы зависит от таланта человека.

Многие уже в курсе того, что технологии в будущем могут существенно повлиять на рабочие места. Если вы чувствуете себя достаточно смелым, введите в поисковую строку Google «технологическое воздействие на рабочие места» / «technological impact on jobs» – и вы увидите, что несметное количество статей посвящено вероятности автоматизации в сфере вашей деятельности[7]. Хотя эта информация подкреплена данными, я бы сказал, что, возможно, мнение исследователей в некоторой степени субъективно, если принять во внимание задачи, которые необходимо выполнять на конкретных рабочих местах. Так, я бы, конечно, не рекомендовал учиться на спортивного арбитра по той причине, что эта работа зависит от данных об игре, – машины неизбежно будут поставлять более точные данные, чтобы подтвердить или опровергнуть любые заявления соперников. Судья может быть данью традиции, которая делает опыт более личностным или захватывающим прямо сейчас, но, на мой взгляд, ностальгия, связанная с профессией, не означает, что она будет востребована вечно.

Даже после того, как выяснилось, насколько всепоглощающими являются данные, некоторые все еще могут надеяться на то, что наука о данных не повлияет на их бизнес в ближайшее время. В конце концов, нужно время, чтобы что-то произошло. Но думать таким образом было бы большой ошибкой, потому что это отрицало бы принцип закона Мура.

Закон Мура – это закон прогнозирования. Предложенный соучредителем Intel Гордоном Муром в 1965 г., он в первую очередь касался ожидаемого со временем увеличения числа транзисторов (устройств, используемых для управления электрическим током) на квадратный дюйм в интегральных схемах (например, компьютерных микросхемах, микропроцессорах, материнских платах). Было замечено, что число этих транзисторов примерно удваивается каждые два года, и закон утверждал, что тенденция будет продолжаться. На сегодняшний день это подтвердилось