… … … … … … … … … … … … …
Они уже уничтожили Японию и скоро уничтожат Китай, потому что эти великие страны посылают своих талантливых студентов учиться МВА и забирают с собой наши электронные таблицы.
У меня долгая история отношений с электронными таблицами. Когда я учился в аспирантуре в начале 1980-х годов, я использовал первую таблицу для персонального компьютера. Она называлась VisiCalc, от «visible calculator»[18], и я использовал ее на своем компьютере Rainbow. Электронная таблица позволяла делать то, что вы не могли сделать раньше. Вы могли поместить числа в отдельные ячейки, нажать «пересчитать» и получить результаты. Если вы изменили любое из этих чисел и снова нажали «пересчитать», то получали новые результаты. Этот «отображаемый вычислитель» был мощным способом построения моделей. Но в одном критическом отношении он ничем не отличался от любого другого калькулятора: результаты были так же хороши, как и числа, которые вы вводили, а они, в свою очередь, были настолько достоверны, как и предположения, лежащие в их основе.
По просьбе одного из профессоров я использовал VisiCalc для построения модели распределения расходов на здравоохранение между профсоюзом и руководством. Предполагалось использовать расчет при обсуждении условий контракта. Идея состояла в том, что если обе стороны смогут точно спрогнозировать изменения в этом ключевом преимуществе, то переговоры будут более гладкими. Я гордился этой моделью, и мой профессор взял ее с собой для Ассоциации работников автопрома (UAW) в Детройте, где ее немедленно отвергли. Профсоюз заявил, что льготы не подлежат обсуждению. Несмотря на это, я думал, что новый способ вычисления и отображения чисел был действительно крутым.
Это было только начало. Электронные таблицы стали намного более сложными – Excel оказалась самой популярной – и теперь вы можете просто изменить число в ячейке формулы, и результаты будут выданы автоматически. Никакой кнопки «пересчитать». Это было важно как в символическом, так и в операционном плане, потому что теперь можно легко и ненапряжно манипулировать отдельными числами, чтобы получить разные результаты. Это практически приглашало к злоупотреблению. Вместо того чтобы сосредоточиться на исходных данных – а также на многочисленных предположениях и анализе чувствительности