Образованный и трудолюбивый человек точно не будет бедным. Но будет ли он богатым, зависит не от него

Мое внимание привлекла публикация, в которой Билла Гейтса спросили, согласился бы он выдать дочь за бедного мужа. Билл Гейтс ответил: «Нет», объяснив, что дело здесь не в количестве денег, а в том, что способность заработать богатство определяет качество человека – способность к обучению, трудолюбие, веру в себя и прочее.

Если честно, я не очень поверил в правдивость разговора, потому что такие соображения о богатстве и бедности более присущи инфоциганам, чем человеку с культурой мышления, которым является Билл Гейтс, но тема меня зацепила.

Действительно, бедность существует. Более того, исследования показывают, что она передается от родителей к детям. Конечно, дело не в генетике. В Штатах пытаются исправить ошибки рабовладения, разорвать круг бедности среди черных. Но оказалось, что дать равные возможности для этого недостаточно. Даже если есть доступ к нормальному образованию, этого недостаточно. Среда крепко держит людей: это не только преступность или наркотики, но просто негативное мировоззрение.

Если ты думаешь, что государство тебе должно, что богатые поделили страну и что кто-то создал тебя бедным – ты останешься бедным.

А вот с термином «богатый» есть проблема. В той публикации о Билле Гейтсе богатый человек – это не человек у которого куча денег, а тот, кто может создать кучу денег. Богатый человек постоянно учится, верит в себя, в возможности и работает.

Но действительно ли этого достаточно, чтобы быть богатым? Сформулирую по-другому: заработает ли такой человек миллиард? Если честно, я как-то до сих пор не заработал, так может ленивый или не верю в себя…

Мне понравилась имитационная модель Алесандро Плучино, где он взял выборку людей с нормальным распределением таланта – это соответствует, например, распределению IQ среди человечества. Дальше он «бомбардировал» их счастливыми и несчастливыми событиями. Талантливые люди использовали счастливые события лучше, чем менее талантливые. В результате испытаний он получил определенное распределение богатства, которое совпало с действительным распределением. Кстати, в отличие от таланта, это не нормальное, а ступенчатое распределение, уже дающее подсказку.

к самым богатым в модели попали не обязательно самые талантливые, а те, кому повезло.

Эта имитационная модель имеет доказательство и в реальной жизни. Недавно в предпринимательском чате опубликовали статистику YCombinator и Sequoia – самый успешный акселератор и один из топовых венчурных фондов. Их успех напрямую зависит от умения находить стартапы с миллиардным потенциалом. Если стартап заработал даже несколько десятков миллионов – это для них не успех, потому что экономика венчурной модели не работает.

Так вот, только 1% их инвестиций становятся юникорнами – они ошибаются 99 из 100 раз!

Основной критерий по которому они выбирают кому дать деньги – это качество предпринимателей. Они открыто об этом говорят. Так что им мешает наладить процесс поиска только лучших предпринимателей? Ответ прост: они это и так уже делают. Просто даже если давать деньги только лучшим, то только 1% улыбнется настоящая удача. Кстати, в их портфолио много людей, которые заработали миллионы или десятки миллионов, и я не думаю, что кто-то решится назвать их лузерами. Но с точки зрения венчура – ​​это не то, на чем они зарабатывают.

Я думаю сам Билл Гейтс, когда писал операционную систему для других компьютерных энтузиастов, не мог предположить, что она изменит развитие всей индустрии и уничтожит монополиста вычислительной техники IBM, на плечах которого он построит свой бизнес. Как и Джон Рокфеллер не мог представить, что его бизнес по поставкам горючего для керосинок превратится в крупнейший в истории человечества бизнес, когда появятся автомобили. В обоих случаях удача улыбнулась талантливому человеку.

Итак, если человек образованный, трудолюбивый, положительный и не сидящий в зоне комфорта, он точно не будет бедным. Но, как доказывает наука, сколько у человека будет богатства, как ни странно, зависит не от него…

Источник: Facebook Dmitri Lisitski