Сила США и любой хорошо настроенной системы заключается не в том, что там живут «лучшие люди», а в том, что система умеет находить наиболее подходящих людей под возникающие задачи/вызовы . Если есть 10 000 человек и 10 задач, система с высокой эффективностью подберёт под каждую задачу того, кто лучше всех соответствует ей по компетенциям, опыту, мотивации и способностям. На шахматный турнир поедет сильнейший шахматист, биологическую проблему будет решать биолог высокого уровня, а физически тяжёлую работу выполнит человек, способный и подготовленный к ней. И это будут не просто «подходящие», а лучшие из доступных.
Ключевой момент — отбор идёт по результату, а не по лояльности, происхождению, личным связям. Система заинтересована в успехе задачи, а не в сохранении чьего-то статуса. Поэтому она вынуждена быть меритократичной хотя бы на уровне практики, даже если на словах декларирует что угодно.
Плохая система устроена наоборот. Она делегирует задачи без учёта компетенций, часто сознательно игнорируя талант, опыт и даже базовую пригодность человека к решению задачи. Шахматиста отправляют таскать мешки, биолога — руководить стройкой, сильного — писать отчёты, а стратегические решения принимает тот, кто не охватывает глобальность проблемы. В такой системе важно не что ты умеешь, а кому ты обязан и насколько безопасен для начальства.
В результате хорошая система со временем усиливает саму себя: талантливые люди находят применение, растут, повышают общий уровень и притягивают ещё больше компетентных людей.
Таким образом, вопрос не в национальном характере и не в «особых людях». Вопрос в том, умеет ли система отличать шахматиста от грузчика и заинтересована ли она в том, чтобы поставить каждого туда, где он приносит максимальную пользу. Если да — она будет сильной. Если нет — она будет имитировать деятельность до первого серьёзного кризиса.
Что происходит в плохой системе?
Здесь всё наоборот: делегирование игнорирует компетенции, таланты и даже базовую способность решить задачу.
Принцип Питера (Peter Principle): люди повышаются за успехи на текущей позиции, пока не достигнут уровня своей некомпетентности. Хороший инженер становится плохим менеджером, отличный продажник — неудачным директором. Организация заполняется некомпетентными на ключевых постах.
Ключевой вопрос: как система узнаёт, кто лучший шахматист?
Плохая система полагается на субъективное мнение одного начальника или формальные критерии (стаж, дипломы, происхождение). Хорошая создаёт объективные механизмы проверки: турниры, публикации, анализ научной деятельности, рыночный спрос, репутационные системы.
В конечном счёте, сила системы — в способности минимизировать цену ошибки в распределении людей и максимизировать вероятность, что правильный человек окажется на правильном месте. Это не гарантия, но статистическое преимущество, которое со временем создаёт колоссальный разрыв в эффективности между обществами.
Репутационные системы
Твоя история следует за тобой:
LinkedIn и профессиональные сети
Публикации и патенты
GitHub для программистов
Portfolio для дизайнеров
Отзывы пользователей для сервисов
Избыточность и альтернативы
Если один путь заблокирован, есть другие:
Не взяли в ВУЗ — колледж → перевод
Не дали грант — краудфандинг или богатые индивиды
Не повысили — переход в другую компанию
Не согласны с научным обществом — можешь опубликовать без согласования и доказать правоту
Схема выращивания топовых профессионалов через «пирамиду базовых должностей»
Из 10 000 неспособных самый лучший выбор специалиста под задачу выберет 10 неспособных выполнять эту задачу. Поэтому необходимо вводить систему выращивания необходимых кадров.
Цель системы — не обеспечить работой всех, а массово выявить, отсеять и вырастить небольшое количество настоящих топовых специалистов в выбранной профессии (наука, инженерия, медицина, спорт, инвестиции, IT и т.д.). Нижние уровни пирамиды сознательно убыточны или низкорентабельны — их задача служить фильтром и тренировочной площадкой, а не приносить прибыль.
Общая структура пирамиды
Уровень 5: Топ-профессионалы (0,1–1% от входа)
└ цель системы, сверхвысокие доходы и влияние
Уровень 4: Senior / ведущие специалисты (2–5%)
Уровень 3: Mid-level / самостоятельные исполнители (10–20%)
Уровень 2: Junior / начинающие с реальной ответственностью (30–40%)
Уровень 1: Entry-level / массовый вход (100%)
└ убыточен или минимально рентабелен
Принципы работы схемы
Массовый вход на базовом уровне
Низкий порог входа: минимальная зарплата или даже стажировка с небольшой стипендией.
Высокий объём: принимают в 10–100 раз больше людей, чем нужно на вершине.
Реальные задачи с самого начала, но под контролем (чтобы сразу видно было, кто способен).
Примеры:
Junior software engineer в большой tech-компании (зарплата ниже рынка, но реальные задачи).
Ординатор в медицине (низкая зарплата, огромная нагрузка).
PhD-студент в топ-лаборатории (стипендия покрывает только базовые нужды).
Жёсткий отсев на каждом уровне
Объективные метрики продвижения: результаты, тесты, KPI, публикации, код-ревью, отзывы пациентов и т.д.
Фиксированные квоты на переход вверх (например, только 20–30% с уровня 1 на уровень 2).
Нет гарантии продвижения — кто не прошёл, уходит.
Постепенное повышение нагрузки и ответственностиКаждый следующий уровень:
– более сложные задачи,
– большая самостоятельность,
– выше требования к качеству и скорости.
Это естественный фильтр: слабые отсеиваются сами (выгорают, не справляются), сильные растут.
Финансирование убыточных нижних уровней
За счёт доходов от топ-уровня (как в инвестиционных банках или Big Tech).
Государственные субсидии (в науке, медицине, спорте).
Венчурное финансирование стартапов (множество junior-разработчиков на низких зарплатах ради шанса вырастить одного unicorn).
Платное обучение (студенты платят за магистратуру/PhD, но лучшие получают стипендии).
Мотивация оставаться в системе
Видимый путь наверх: успешные кейсы внутри организации.
Экспоненциальный рост доходов на верхних уровнях (в 10–50 раз выше базового).
Престиж и статус топ-позиций.
Конкретные примеры работающих пирамид
Big Tech (Google, Meta, Amazon)
Базовый уровень: тысячи junior engineers на относительно низких (по меркам компании) зарплатах.
Отсев: разбор деятельности каждые 6–12 месяцев, только лучшие получают промоушен.
Вершина: Principal Engineer / Distinguished Engineer — высокие зарплаты, влияют на миллиарды пользователей.
Академическая наука (топ-университеты США)
База: сотни PhD-студентов и постдоков на стипендиях.
Отсев: публикации в топ-журналах, гранты.
Вершина: 1–2 профессора с тенуром на департамент, гранты на миллионы, признание обществом.
Инвестиционные банки (Goldman Sachs, JPMorgan)
База: сотни аналитиков 1–2 года на базовой зарплате + бонус.
Отсев: только 10–20% становятся ассоциатами, ещё меньше — VP и MD.
Вершина: Managing Director.
Профессиональный спорт
База: тысячи юниоров в академиях (часто бесплатно или за небольшие деньги).
Отсев: турниры.
Вершина: единицы в топ-лигах с контрактами на десятки миллионов.
Пример: Barcelona La Masia вырастила Месси, Иньесту, Хави — они принесли клубу миллиарды.
Венчурный капитал (аналогия с портфелем)
Инвестируем в 100 стартапов (= 1000 juniors)
90 обанкротятся (= отсев)
8 окупят себя (= solid performers)
2 станут unicorns (= топ-1%)
Эти 2 unicorn'а дают 100x return и окупают всё портфолио.
Ключевые условия успеха схемы
Прозрачные и объективные критерии продвижения.
Достаточный объём на входе (чтобы статистика работала).
Готовность общества/компании/государства финансировать убыточные нижние уровни ради редких топов.
Культура, где провал на отборе не стигматизируется (человек просто идёт в другую сферу).
Итог: такая пирамида просеивает и дает возможность расти широкой массе людей ради выращивания хотя бы малого количества профессионалов. Нижние уровни — это не бизнес, а инвестиция в будущих лидеров профессии. Именно так и рождаются настоящие топы.
1. Базовый принцип системы
Мы не ищем готовых лучших — мы массово выращиваем кандидатов, чтобы отобрать единицы.
Система изначально:
принимает, что 90–98% участников не дойдут до верха, закладывает это в экономику, не пытается «спасти» слабых, оптимизируется под качество финальных игроков, а не под средний уровень.
Это модель спортивной академии, спецназа, топ-науки или инвестиционного фонда, а не «социальной политики».
2. Общая архитектура (пирамидальная, но не коррупционная)
Уровень 5: Топ-профессионалы (1–2%)
Уровень 4: Старшие специалисты (5–10%)
Уровень 3: Специалисты (20–30%)
Уровень 2: Джуниоры (40–50%)
Уровень 1: Массовый вход / кандидаты (100%)
Каждый уровень:
имеет чёткие входные критерии,
временные ограничения (нельзя застрять навсегда),
жёсткий отсев.
3. Уровень 1 — Массовый вход (убыточный)
Цель: найти потенциал, а не готовые навыки.
Характеристики:
низкая оплата или стипендия,
стандартизированные задания,
высокая нагрузка,
обучение + практика,
минимальный срок (6–12 месяцев).
Отбор по:
способности учиться,
скорости прогресса,
дисциплине,
базовому интеллекту / физике / логике / мышлению (по профессии).
Важно: не «поддерживать», не растягивать, быстро отсеивать.
4. Уровень 2 — Джуниоры (контролируемый минус)
Цель: проверить применимость потенциала в реальной работе.
Характеристики:
реальные задачи низкого риска, менторство, чёткие метрики, ограничение по времени пребывания (например, 2 года).
Отбор по: качеству решений, способности работать в команде, реакции на критику, устойчивости к нагрузке.
5. Уровень 3 — Специалисты (выход в ноль)
Цель: понять, кто способен стать сильным профессионалом, а кто — просто исполнителем.
Характеристики: самостоятельная ответственность, сложные задачи, минимальный контроль, рыночная оплата.
Отбор по:
сложности задач, которые человек может тянуть, системному мышлению, способности улучшать процессы, а не только выполнять.
6. Уровень 4 — Старшие специалисты (плюс)
Цель: выявить будущую элиту.
Характеристики: стратегические задачи, наставничество над младшими, участие в принятии решений, доступ к ресурсам.
Отбор по:
способности усиливать других, созданию новых решений, стабильности результатов.
7. Уровень 5 — Топ-профессионалы (ради них всё)
Цель: получить людей, которые:
решают уникальные задачи,
создают новые подходы,
определяют развитие профессии.
Характеристики:
максимальная автономия,
высокая оплата,
влияние на систему отбора.
8. Экономическая логика (ключевой момент)
Нижние уровни сознательно убыточны — это R&D.
Средние — поддерживают операционку.
Верх — создаёт сверхценность (экономическую, военную, научную).
9. Критические правила, без которых система ломается
Нельзя отменять отсев из гуманизма
Нельзя продвигать за выслугу лет
Нельзя держать слабых ради стабильности
Нельзя назначать руководителей без прохождения всех уровней
Нельзя скрывать результаты
10. Короткая формула
Массовый вход → быстрый отсев → рост сложности → жёсткая конкуренция → элита
Подобная система автоматически организуется в системе Штатов. 50 Штатов создают 50 карьерных лестниц для своих кадров и выращивают профессионалов уровня Штата. Далее из 50 профессионалов с каждого Штата можно выбрать под каждую профессию/деятельность лучшего уже на федеральный уровень.
Аналог здесь - сборная. Лучшие игроки всех клубов страны образуют сборную.
ChatGPT, Grok, Claude