Бу ҳақиқатдан тамомила умидсизликка тушмаслик керак. Брайнйолфсон ва Макафи таъкидлаганидек, бу буюк ўзгаришлар ҳамма касбларни жар ёқасига олиб келгани йўқ, аксинча, тақсимлаяпти. Гарчи қиладиган ишлари автоматлаштирилиши ёки осонгина аутсорсинг қилиниши мумкин бўлган қанчадан-қанча одамлар ишларини йўқотсалар‐да, бу тўлқинда нафақат тирик қолган, балки қадри янада ортиб, муваффақият қозонаётганлар ҳам бор. Брайнйолфсон ва Макафи иқтисодиётда икки моделли йўналишни таклиф қилган ягона инсонлар эмасди. 2013 йилда, масалан, Жорж Мейсон иқтисодчиси Тайлор Коуен мазкур рақамли бўлиниш назарияси акс этган “Ўртамиёналик битди” номли китобини нашр қилдирди. Брайнйолфсон ва Макафи қилган таҳлилнинг фойдали жиҳати шундаки, улар бу бўлинишнинг катта фойда келтирувчи томонида турадиган ва ақлли машиналар даврида нисбатан катта фойда кўрувчи учта махсус гуруҳни аниқлади. Мазкур гуруҳларга Силвер, Ҳанссон ва Дуэрлар мансуб бўлиши ҳеч ажабланарли эмас. Келинг, бу гуруҳлар нега тўсатдан бунчалар қадрли бўлиб қолганини тушуниш учун улар билан навбатма-навбат танишиб чиқамиз.
Нейт Силвер мансуб бўлган бу гуруҳни Брайнйолфсон ва Макафи “юқори малакали ишчилар” деб атайди. Робототехника ва овозни аниқлаш соҳасидаги ютуқлар кўплаб паст малака талаб қилувчи ишларни автоматлаштирмоқда. Аммо, ана шу иқтисодчилар таъкидлаганидек, маълумотларни визуализация қилиш, аналитика, юқори тезликдаги алоқа ва тезкор прототиплаш каби технологиялар абстракт ва маълумотларга таянган тафаккурнинг маҳсулдорлигини оширди. Бошқача айтганда, тобора мураккаблашиб бораётган машиналар билан ишлаб, самарали натижаларга эришишга қобил истеъдодлар муваффақият қозонаверади. Тайлор Коуен бу воқеликни бир жумла билан ифодалайди: “Асосий савол шу: сиз ақлли машиналар билан ишлай оласизми ёки йўқ?”
Албатта, Нейт Силвернинг катта маълумот базаларини маълумот билан осон бойитиши, кейин уларни ўзининг сирли Монте Карло симуляцияларига кўчириши – юқори малакали ишчининг белгиси. Ақлли машиналар Силвернинг муваффақиятига