ABOUT THE SPEAKER
Dan Pink - Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace.

Why you should listen

With a trio of influential bestsellers, Dan Pink has changed the way companies view the modern workplace. In the pivotal A Whole New Mind, Pink identifies a sea change in the global workforce -- the shift of an information-based corporate culture to a conceptual base, where creativity and big-picture design dominates the landscape.

His latest book, The Adventures of Johnny Bunko, is an evolutionary transformation of the familiar career guide. Replacing linear text with a manga-inspired comic, Pink outlines six career laws vastly differing from the ones you've been taught. Members of the Johnny Bunko online forum participated in an online contest to create the seventh law -- "stay hungry."

A contributing editor for Wired, Pink is working on a new book on the science and economics of motivation for release in late 2009.

More profile about the speaker
Dan Pink | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2009

Dan Pink: The puzzle of motivation

Дан Пинк за изненадващата наука за мотивацията

Filmed:
25,352,736 views

Кариерният анализатор Дан Пинк разглежда загадката на мотивацията, започвайки с един факт, познат на социолозите, но не и на повечето мениджъри: традиционните награди не винаги са така ефективни, както си мислим. Истории, хвърлящи светлина по въпроса - а може би и път напред.
- Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
I need to make a confessionизповед at the outsetсамото начало here.
0
0
4000
Първо трябва да направя едно признание.
00:16
A little over 20 yearsгодини agoпреди
1
4000
3000
Преди малко повече от 20 години
00:19
I did something that I regretСъжалявам,
2
7000
2000
направих нещо, за което съжалявам -
00:21
something that I'm not particularlyособено proudгорд of,
3
9000
4000
нещо, с което не се гордея особено;
00:25
something that, in manyмного waysначини, I wishпожелавам no one would ever know,
4
13000
3000
нещо, за което много бих искал никой никога да не научи,
00:28
but here I feel kindмил of obligedзадължени to revealразкрие.
5
16000
4000
но тук се чувствам някак задължен да го разкрия.
00:32
(LaughterСмях)
6
20000
2000
(Смях)
00:34
In the lateкъсен 1980s,
7
22000
2000
В края на 80-те години,
00:36
in a momentмомент of youthfulмладостта indiscretionнепредпазливост,
8
24000
3000
в момент на младежко неблагоразумие,
00:39
I wentотидох to lawзакон schoolучилище.
9
27000
2000
започнах да следвам право.
00:41
(LaughterСмях)
10
29000
4000
(Смях)
00:45
Now, in AmericaАмерика lawзакон is a professionalпрофесионален degreeстепен:
11
33000
3000
В Америка правото е професионална степен.
00:48
you get your universityуниверситет degreeстепен, then you go on to lawзакон schoolучилище.
12
36000
2000
Получаваш дипломата си от университета. После продължаваш в правно учебно заведение.
00:50
And when I got to lawзакон schoolучилище,
13
38000
3000
Когато отидох там,
00:53
I didn't do very well.
14
41000
2000
не се справях много добре.
00:55
To put it mildlyлеко, I didn't do very well.
15
43000
2000
Меко казано, не се справях много добре.
00:57
I, in factфакт, graduatedзавършва in the partчаст of my lawзакон schoolучилище classклас
16
45000
3000
Всъщност, завърших в онази част на курса си по право,
01:00
that madeизработен the topвръх 90 percentна сто possibleвъзможен.
17
48000
4000
която правеше възможни горните 90 процента.
01:04
(LaughterСмях)
18
52000
4000
(Смях)
01:08
Thank you.
19
56000
3000
Благодаря ви.
01:11
I never practicedпрактикува lawзакон a day in my life;
20
59000
3000
Никога не съм практикувал право - нито ден през живота си.
01:14
I prettyкрасива much wasn'tне е allowedпозволен to.
21
62000
2000
Общо взето, не ми бе позволено.
01:16
(LaughterСмях)
22
64000
3000
(Смях)
01:19
But todayднес, againstсрещу my better judgmentпреценка,
23
67000
3000
Но днес, въпреки вътрешната ми съпротива,
01:22
againstсрещу the adviceсъвет of my ownсобствен wifeсъпруга,
24
70000
3000
противно на съвета на собствената ми жена,
01:25
I want to try to dustпрах off some of those legalправен skillsумения --
25
73000
4000
искам да опитам да изтупам праха от някои от онези правни умения -
01:29
what's left of those legalправен skillsумения.
26
77000
2000
онова, което е останало от онези правни умения.
01:31
I don't want to tell you a storyистория.
27
79000
3000
Не искам да ви разказвам история.
01:34
I want to make a caseслучай.
28
82000
2000
Искам да изградя случай.
01:36
I want to make a hard-headedHard-начело, evidence-basedосновани на доказателства,
29
84000
4000
Искам да създам трезв, базиран на доказателства,
01:40
dareосмелявам се I say lawyerlyадвокатски caseслучай,
30
88000
3000
смея да кажа - адвокатски случай
01:43
for rethinkingпреосмисляне how we runтичам our businessesбизнеса.
31
91000
4000
с цел да премислим как управляваме своя бизнес.
01:47
So, ladiesдами and gentlemenгоспода of the juryжури, take a look at this.
32
95000
4000
И така, дами и господа съдебни заседатели, вижте това.
01:51
This is calledНаречен the candleсвещ problemпроблем.
33
99000
2000
Нарича се задачата за свещта.
01:53
Some of you mightбиха могли, може have seenвидян this before.
34
101000
2000
Някои от вас може и да са го виждали преди.
01:55
It's createdсъздаден in 1945
35
103000
2000
Създаден е през 1945 г.
01:57
by a psychologistпсихолог namedна име KarlКарл DunckerДункер.
36
105000
2000
от един психолог на име Карл Дункер.
01:59
KarlКарл DunckerДункер createdсъздаден this experimentексперимент
37
107000
2000
Карл Дункер създал този експеримент,
02:01
that is used in a wholeцяло varietyразнообразие of experimentsексперименти in behavioralповеденчески scienceнаука.
38
109000
3000
използван в най-различни експерименти в бихевиористиката.
02:04
And here'sето how it worksвърши работа. SupposeДа предположим I'm the experimenterекспериментатор.
39
112000
3000
Ето как действа. Да предположим, че аз съм експериментаторът.
02:07
I bringвъвеждат you into a roomстая. I give you a candleсвещ,
40
115000
4000
Въвеждам ви в една стая. Давам ви свещ,
02:11
some thumbtacksкабарчета and some matchesмачове.
41
119000
2000
няколко кабарчета и кибрит.
02:13
And I say to you, "Your jobработа
42
121000
2000
И ви казвам: "Вашата задача
02:15
is to attachприкрепете the candleсвещ to the wallстена
43
123000
2000
е да прикрепите свещта към стената,
02:17
so the waxвосък doesn't dripкапково ontoвърху the tableмаса." Now what would you do?
44
125000
4000
така че восъкът да не капе по масата." Какво ще направите?
02:21
Now manyмного people beginзапочвам tryingопитвайки to thumbtackКабар the candleсвещ to the wallстена.
45
129000
4000
Отначало много хора се опитват да прикрепят свеща към стената с кабарче.
02:25
Doesn't work.
46
133000
2000
Не става.
02:27
SomebodyНякой, some people -- and I saw somebodyнякой
47
135000
2000
Някои хора - виждал съм някои -
02:29
kindмил of make the motionдвижение over here --
48
137000
2000
някак се придвиждат насам.
02:31
some people have a great ideaидея where they
49
139000
2000
На някои хора им хрумва страхотната идея
02:33
lightсветлина the matchмач, meltстопи the sideстрана of the candleсвещ, try to adhereПридържайте се it to the wallстена.
50
141000
4000
да запалят кибритена клечка, да разтопят свеща отстрани и да се опитат да я залепят за стената.
02:37
It's an awesomeстрахотен ideaидея. Doesn't work.
51
145000
3000
Страхотна идея. Не става.
02:40
And eventuallyв крайна сметка, after fiveпет or 10 minutesминути,
52
148000
3000
И в крайна сметка, след пет или десет минути,
02:43
mostнай-много people figureфигура out the solutionрешение,
53
151000
2000
повечето хора стигат до решението,
02:45
whichкойто you can see here.
54
153000
2000
което може да видите тук.
02:47
The keyключ is to overcomeпреодолеят what's calledНаречен functionalфункционален fixednessнеподвижност.
55
155000
3000
Ключът за надвиване на онова, което се нарича функционална неподвижност.
02:50
You look at that boxкутия and you see it only as a receptacleПриемният съд for the tacksгвоздеи.
56
158000
4000
Гледате тази кутия и я виждате само като вместилище за кабарчета.
02:54
But it can alsoсъщо have this other functionфункция,
57
162000
2000
Но тя може също да има и друга функция,
02:56
as a platformплатформа for the candleсвещ. The candleсвещ problemпроблем.
58
164000
4000
като платформа за свещта. Задачата за свеща.
03:00
Now I want to tell you about an experimentексперимент
59
168000
2000
Сега искам да ви разкажа за един експеримент,
03:02
usingизползвайки the candleсвещ problemпроблем,
60
170000
2000
при който се използва задачата със свещта,
03:04
doneСвършен by a scientistучен namedна име SamСам GlucksbergГлюксберг,
61
172000
2000
извършен от един учен на име Сам Глюксберг,
03:06
who is now at PrincetonПринстън UniversityУниверситет in the U.S.
62
174000
2000
който в момента работи в Принстънския университет в САЩ.
03:08
This showsпредавания the powerмощност of incentivesстимули.
63
176000
4000
Той показва мощта на поощренията.
03:12
Here'sТук е what he did. He gatheredсъбрана his participantsучастниците.
64
180000
2000
Ето какво направил той. Събрал участниците.
03:14
And he said, "I'm going to time you. How quicklyбързо you can solveрешавам this problemпроблем?"
65
182000
3000
И казал: "Ще ви засичам времето. Колко бързо можете да решите тази задача?"
03:17
To one groupгрупа he said,
66
185000
2000
На едната група казал:
03:19
"I'm going to time you to establishустановят normsнорми,
67
187000
3000
Ще ви измеря времето, за да установя норми
03:22
averagesсредни стойности for how long it typicallyтипично takes
68
190000
2000
средно колко дълго време е необходимо,
03:24
someoneнякой to solveрешавам this sortвид of problemпроблем."
69
192000
2000
за да разреши човек такъв тип задача.
03:26
To the secondвтори groupгрупа he offeredпредлагана rewardsнагради.
70
194000
3000
На втората група предложил награди.
03:29
He said, "If you're in the topвръх 25 percentна сто of the fastestНай-бързият timesпъти,
71
197000
4000
Казал: "Ако сте в първите 25 процента на най-бързо решилите задачата,
03:33
you get fiveпет dollarsдолара.
72
201000
3000
получавате пет долара.
03:36
If you're the fastestНай-бързият of everyoneвсеки we're testingтестване here todayднес,
73
204000
3000
Ако сте най-бърз от всички, които тестваме тук днес,
03:39
you get 20 dollarsдолара."
74
207000
2000
получавате 20 долара."
03:41
Now this is severalняколко yearsгодини agoпреди. AdjustedКоригирани for inflationинфлация,
75
209000
3000
Било преди няколко години, съобразено с инфлацията.
03:44
it's a decentдостойни sumсума of moneyпари for a fewмалцина minutesминути of work.
76
212000
2000
Това е прилична сума пари за няколко минути работа.
03:46
It's a niceприятен motivatorмотиватор.
77
214000
2000
Дава добра мотивация.
03:48
QuestionВъпрос: How much fasterпо-бързо
78
216000
3000
Въпрос: колко по-бързо
03:51
did this groupгрупа solveрешавам the problemпроблем?
79
219000
2000
е решила тази група задачата?
03:53
AnswerОтговор: It tookвзеха them, on averageсредно аритметично,
80
221000
3000
Отговор: Отнело им средно
03:56
threeтри and a halfнаполовина minutesминути longerповече време.
81
224000
4000
по три и половина минути по-дълго.
04:00
ThreeТри and a halfнаполовина minutesминути longerповече време. Now this makesправи no senseсмисъл right?
82
228000
3000
Три и половина минути по-дълго. Като че ли няма логика, нали?
04:03
I mean, I'm an AmericanАмерикански. I believe in freeБезплатно marketsпазари.
83
231000
3000
Искам да кажа - аз съм американец. Вярвам в свободните пазари.
04:06
That's not how it's supposedпредполагаем to work. Right?
84
234000
3000
Не би трябвало да става така. Нали?
04:09
(LaughterСмях)
85
237000
1000
(Смях)
04:10
If you want people to performизпълнява better,
86
238000
2000
Ако искате хората да работят по-добре,
04:12
you rewardнаграда them. Right?
87
240000
2000
ги награждавате. Нали?
04:14
BonusesБонуси, commissionsкомисионни, theirтехен ownсобствен realityреалност showшоу.
88
242000
3000
Бонуси, комисионни, тяхно собствено реалити шоу.
04:17
IncentivizeСтимулиране на them. That's how businessбизнес worksвърши работа.
89
245000
4000
Обсипвате ги с поощрения. Така действа бизнесът.
04:21
But that's not happeningслучва here.
90
249000
2000
Но това не се случва тук.
04:23
You've got an incentiveстимул designedпроектиран to
91
251000
2000
Получили сте поощрение, предназначено
04:25
sharpenизостряне thinkingмислене and accelerateускоряване creativityтворчество,
92
253000
4000
да изостри мисленето и да подсили креативността.
04:29
and it does just the oppositeпротивоположен.
93
257000
2000
А постига точно обратното.
04:31
It dullsdulls thinkingмислене and blocksблокове creativityтворчество.
94
259000
3000
Затъпява мисленето и блокира креативността.
04:34
And what's interestingинтересен about this experimentексперимент is that it's not an aberrationаберация.
95
262000
3000
Интересното в този експеримент е, че той не е отклонение.
04:37
This has been replicatedповторен over and over
96
265000
3000
Това се е повтаряло отново и отново
04:40
and over again, for nearlyпочти 40 yearsгодини.
97
268000
3000
и отново, в продължение на почти 40 години.
04:43
These contingentусловни motivatorsмотиватори --
98
271000
3000
Тези вероятни мотиватори -
04:46
if you do this, then you get that --
99
274000
2000
ако направиш това, получаваш онова,
04:48
work in some circumstancesобстоятелства.
100
276000
2000
действат при известни обстоятелства.
04:50
But for a lot of tasksзадачи, they actuallyвсъщност eitherедин don't work
101
278000
3000
Но за много задачи те всъщност или не действат,
04:53
or, oftenчесто, they do harmвреда.
102
281000
3000
или често вредят.
04:56
This is one of the mostнай-много robustздрав findingsконстатациите
103
284000
4000
Това е едно от най-стабилните открития
05:00
in socialсоциален scienceнаука,
104
288000
3000
в социологията.
05:03
and alsoсъщо one of the mostнай-много ignoredигнорирани.
105
291000
2000
А също и едно от най-игнорираните.
05:05
I spentпрекарах the last coupleдвойка of yearsгодини looking at the scienceнаука of
106
293000
2000
Прекарах последните година-две в изучаване на науката
05:07
humanчовек motivationмотивиране,
107
295000
2000
за човешката мотивация.
05:09
particularlyособено the dynamicsдинамика of extrinsicнеприсъщи motivatorsмотиватори
108
297000
2000
Особено динамиката на външните мотиватори
05:11
and intrinsicприсъщите motivatorsмотиватори.
109
299000
2000
и вътрешните мотиватори.
05:13
And I'm tellingказвам you, it's not even closeблизо.
110
301000
2000
И ви казвам - няма нищо общо.
05:15
If you look at the scienceнаука, there is a mismatchнесъответствие
111
303000
2000
Ако се вгледате в науката, има несъвпадение
05:17
betweenмежду what scienceнаука knowsзнае and what businessбизнес does.
112
305000
4000
между онова, което знае науката, и онова, което прави бизнесът.
05:21
And what's alarmingтревожно here is that our businessбизнес operatingексплоатационен systemсистема --
113
309000
3000
Тревожното е, че операционната система на нашия бизнес -
05:24
think of the setкомплект of assumptionsпредположения and protocolsпротоколи beneathпод our businessesбизнеса,
114
312000
3000
наборът от предположения и протоколи, стоящи зад нашите фирми,
05:27
how we motivateмотивирам people, how we applyПриложи our humanчовек resourcesресурси --
115
315000
5000
как мотивираме хората, как работим с човешки ресурси -
05:32
it's builtпостроен entirelyизцяло around these extrinsicнеприсъщи motivatorsмотиватори,
116
320000
3000
е построена изцяло около тези външни мотиватори,
05:35
around carrotsморкови and sticksпръчици.
117
323000
2000
около моркови и тояги.
05:37
That's actuallyвсъщност fine for manyмного kindsвидове of 20thтата centuryвек tasksзадачи.
118
325000
4000
Това всъщност е чудесно за много видове задачи от XX век.
05:41
But for 21stво centuryвек tasksзадачи,
119
329000
2000
Но за задачи от XXI век
05:43
that mechanisticмеханистични, reward-and-punishmentнаграда и наказание approachподход
120
331000
4000
този механичен подход "награда и наказание"
05:47
doesn't work, oftenчесто doesn't work, and oftenчесто does harmвреда.
121
335000
4000
не действа - често не действа, а често и вреди.
05:51
Let me showшоу you what I mean.
122
339000
2000
Нека ви покажа какво имам предвид.
05:53
So GlucksbergГлюксберг did anotherоще experimentексперимент similarподобен to this
123
341000
3000
Глюксберг извършил и друг експеримент, подобен на този,
05:56
where he presentedпредставено the problemпроблем in a slightlyмалко differentразличен way,
124
344000
2000
където представил задачата малко по-различно,
05:58
like this up here. Okay?
125
346000
3000
като това тук. Нали?
06:01
AttachПрикачване the candleсвещ to the wallстена so the waxвосък doesn't dripкапково ontoвърху the tableмаса.
126
349000
2000
Прикрепете свещта към стената, така че восъкът да не капе по масата.
06:03
SameСъщите dealсделка. You: we're timingсинхронизиране for normsнорми.
127
351000
3000
Същата сделка. Вие: измерваме време за норматив.
06:06
You: we're incentivizingмотивиране.
128
354000
3000
Вие: ние поощряваме.
06:09
What happenedсе случи this time?
129
357000
2000
Какво се случило този път?
06:11
This time, the incentivizedincentivized groupгрупа
130
359000
2000
Този път поощрената група
06:13
kickedритна the other group'sна групата buttButt.
131
361000
4000
направо смачкала фасона на другата група.
06:17
Why? Because when the tacksгвоздеи are out of the boxкутия,
132
365000
4000
Защо? Защото, щом кабарчетата са извън кутията,
06:21
it's prettyкрасива easyлесно isn't it?
133
369000
4000
е доста лесно, нали?
06:25
(LaughterСмях)
134
373000
2000
(Смях)
06:27
If-thenАко тогава rewardsнагради work really well
135
375000
3000
Ако-тогава наградите действат наистина добре
06:30
for those sortsвидове of tasksзадачи,
136
378000
3000
за такива типове задачи,
06:33
where there is a simpleпрост setкомплект of rulesправилник and a clearясно destinationдестинация
137
381000
2000
когато има прост набор от правила и ясна насока,
06:35
to go to.
138
383000
2000
в която да се движиш.
06:37
RewardsНагради, by theirтехен very natureприрода,
139
385000
2000
Наградите, поради самата си природа,
06:39
narrowтесен our focusфокус, concentrateконцентрирам the mindум;
140
387000
2000
стесняват нашия фокус, концентрират ума.
06:41
that's why they work in so manyмного casesслучаи.
141
389000
2000
Затова действат в толкова много случаи.
06:43
And so, for tasksзадачи like this,
142
391000
2000
И затова, при такива задачи,
06:45
a narrowтесен focusфокус, where you just see the goalцел right there,
143
393000
3000
по-тесен фокус, когато виждаш само целта,
06:48
zoomмащабиране straightнаправо aheadнапред to it,
144
396000
2000
фиксираш се право напред към нея,
06:50
they work really well.
145
398000
2000
те действат наистина добре.
06:52
But for the realреален candleсвещ problemпроблем,
146
400000
2000
Но за истинската задача със свещта
06:54
you don't want to be looking like this.
147
402000
2000
не бихте искали да гледате по този начин.
06:56
The solutionрешение is not over here. The solutionрешение is on the peripheryпериферия.
148
404000
2000
Решението не е там. Решението е в периферията.
06:58
You want to be looking around.
149
406000
2000
Ще искате да се оглеждате.
07:00
That rewardнаграда actuallyвсъщност narrowsстеснява our focusфокус
150
408000
2000
Тази награда всъщност стеснява нашия фокус
07:02
and restrictsограничава our possibilityвъзможност.
151
410000
2000
и ограничава възможностите ми.
07:04
Let me tell you why this is so importantважно.
152
412000
3000
Ще ви кажа защо това е толкова важно.
07:07
In westernуестърн EuropeЕвропа,
153
415000
2000
В западна Европа,
07:09
in manyмного partsчасти of AsiaАзия,
154
417000
2000
в много части на Азия,
07:11
in NorthСеверна AmericaАмерика, in AustraliaАвстралия,
155
419000
3000
в Северна Америка, в Австралия
07:14
white-collarБяла якичка workersработници are doing lessпо-малко of
156
422000
2000
служителите с бели якички вършат по-малко
07:16
this kindмил of work,
157
424000
2000
от този тип работа
07:18
and more of this kindмил of work.
158
426000
4000
и повече от този тип работа.
07:22
That routineрутинен, rule-basedбазирана на правила, left-brainляво-мозъчната work --
159
430000
3000
Онази рутинна, базирана на правила, свързана с лявото полукълбо на мозъка работа -
07:25
certainопределен kindsвидове of accountingсчетоводство, certainопределен kindsвидове of financialфинансов analysisанализ,
160
433000
2000
някои видове счетоводство, някои видове финансов анализ,
07:27
certainопределен kindsвидове of computerкомпютър programmingпрограмиране --
161
435000
2000
някои видове компютърно програмиране
07:29
has becomeда стане fairlyсравнително easyлесно to outsourceизнесете,
162
437000
2000
е станала доста лесна за аутсорсване,
07:31
fairlyсравнително easyлесно to automateавтоматизиране на.
163
439000
2000
доста лесна за автоматизация.
07:33
SoftwareСофтуер can do it fasterпо-бързо.
164
441000
3000
Софтуерът може да я върши по-бързо.
07:36
Low-costНиска цена providersдоставчици around the worldсвят can do it cheaperпо-евтин.
165
444000
2000
Евтини доставчици от цял свят могат да я вършат по-евтино.
07:38
So what really mattersвъпроси are the more right-brainedдясно полукълбо
166
446000
4000
Затова наистина важни са по-свързаните с дясното полукълбо на мозъка,
07:42
creativeтворчески, conceptualидеен kindsвидове of abilitiesспособности.
167
450000
3000
креативни, концептуални способности.
07:45
Think about your ownсобствен work.
168
453000
3000
Помислете за собствената си работа.
07:48
Think about your ownсобствен work.
169
456000
3000
Помислете за собствената си работа.
07:51
Are the problemsпроблеми that you faceлице, or even the problemsпроблеми
170
459000
2000
Дали проблемите, с които се сблъсквате, или дори проблемите,
07:53
we'veние имаме been talkingговорим about here,
171
461000
2000
за които говорим тук,
07:55
are those kindsвидове of problemsпроблеми -- do they have a clearясно setкомплект of rulesправилник,
172
463000
2000
са от онзи вид проблеми - имат ли ясен набор от правила
07:57
and a singleединичен solutionрешение? No.
173
465000
3000
и едно-единствено решение? Не.
08:00
The rulesправилник are mystifyingmystifying.
174
468000
2000
Правилата са озадачаващи.
08:02
The solutionрешение, if it existsсъществува at all,
175
470000
2000
Решението, ако изобщо съществува,
08:04
is surprisingизненадващ and not obviousочевиден.
176
472000
3000
е изненадващо, а не очевидно.
08:07
EverybodyВсеки in this roomстая
177
475000
2000
Всеки в тази зала
08:09
is dealingотношение with theirтехен ownсобствен versionверсия
178
477000
3000
се справя със своя собствена версия
08:12
of the candleсвещ problemпроблем.
179
480000
2000
на задачата за свещта.
08:14
And for candleсвещ problemsпроблеми of any kindмил,
180
482000
3000
А за задачи със свещ от всеки вид,
08:17
in any fieldполе,
181
485000
2000
във всяка област,
08:19
those if-thenАко тогава rewardsнагради,
182
487000
3000
онези награди "ако-когато" -
08:22
the things around whichкойто we'veние имаме builtпостроен so manyмного of our businessesбизнеса,
183
490000
4000
нещата, около които сме изградили толкова много от нашите фирми,
08:26
don't work.
184
494000
2000
не действат.
08:28
Now, I mean it makesправи me crazyлуд.
185
496000
2000
Това направо ме подлудява.
08:30
And this is not -- here'sето the thing.
186
498000
2000
А това не е... ето какво.
08:32
This is not a feelingчувство.
187
500000
3000
Това не е чувство.
08:35
Okay? I'm a lawyerадвокат; I don't believe in feelingsчувствата.
188
503000
3000
Нали? Аз съм адокат. Не вярвам в чувства.
08:38
This is not a philosophyфилософия.
189
506000
4000
Това не е философия.
08:42
I'm an AmericanАмерикански; I don't believe in philosophyфилософия.
190
510000
2000
Аз съм американец. Не вярвам във философията.
08:44
(LaughterСмях)
191
512000
3000
(Смях)
08:47
This is a factфакт --
192
515000
3000
Това е факт.
08:50
or, as we say in my hometownроден град of WashingtonВашингтон, D.C.,
193
518000
2000
Или, както казваме в родния ми град Вашингтон,
08:52
a trueвярно factфакт.
194
520000
2000
истински факт.
08:54
(LaughterСмях)
195
522000
2000
(Смях)
08:56
(ApplauseАплодисменти)
196
524000
4000
(Аплодисменти)
09:00
Let me give you an exampleпример of what I mean.
197
528000
2000
Ще ви дам един пример за онова, което имам предвид.
09:02
Let me marshalМаршал the evidenceдоказателства here,
198
530000
2000
Ще приведа доказателствата.
09:04
because I'm not tellingказвам you a storyистория, I'm makingприготвяне a caseслучай.
199
532000
2000
Защото не ви разказвам история. Изграждам случай.
09:06
LadiesДами and gentlemenгоспода of the juryжури, some evidenceдоказателства:
200
534000
2000
Дами и господа съдебни заседатели - някои доказателства:
09:08
DanДан ArielyAriely, one of the great economistsикономисти of our time,
201
536000
3000
Дан Ериъли, един от великите икономисти на нашето време,
09:11
he and threeтри colleaguesколеги, did a studyуча of some MITMIT studentsстуденти.
202
539000
4000
заедно с трима свои колеги, направил проучване на няколко студенти от Масачузетския технологичен институт (МТИ).
09:15
They gaveдадох these MITMIT studentsстуденти a bunchкуп of gamesигри,
203
543000
3000
Дали на тези студенти от МТИ куп игри.
09:18
gamesигри that involvedучастващи creativityтворчество,
204
546000
2000
Игри, включващи креативност,
09:20
and motorмотор skillsумения, and concentrationконцентрация.
205
548000
2000
двигателни умения и концентрация.
09:22
And the offeredпредлагана them, for performanceпроизводителност,
206
550000
2000
И им предложили за добро представяне
09:24
threeтри levelsнива of rewardsнагради:
207
552000
2000
три нива на награждаване.
09:26
smallмалък rewardнаграда, mediumсреда rewardнаграда, largeголям rewardнаграда.
208
554000
5000
Малка награда, средна награда, голяма награда.
09:31
Okay? If you do really well you get the largeголям rewardнаграда, on down.
209
559000
4000
Ако се справиш наистина добре, получаваш голямата награда, и така нататък.
09:35
What happenedсе случи? As long as the taskзадача involvedучастващи only mechanicalмеханичен skillумение
210
563000
4000
Какво се случило? Ако задачата включвала само механични умения,
09:39
bonusesбонуси workedработил as they would be expectedочакван:
211
567000
2000
бонусите действали, както можело да се очаква:
09:41
the higherпо-висок the payплащам, the better the performanceпроизводителност.
212
569000
4000
колкото по-високо заплащане, толкова по-добро представяне.
09:45
Okay? But one the taskзадача calledНаречен for
213
573000
2000
Нали? Но ако задачата изисквала
09:47
even rudimentaryелементарен cognitiveпознавателен skillумение,
214
575000
4000
дори най-първично познавателно умение,
09:51
a largerпо-голям rewardнаграда led to poorerпо-бедните performanceпроизводителност.
215
579000
5000
по-голямата награда водела до по-лошо представяне.
09:56
Then they said,
216
584000
2000
После казали:
09:58
"Okay let's see if there's any culturalкултурен biasотклонение here.
217
586000
2000
"Добре - да видим дали има някаква културна обособеност.
10:00
LetsПозволява да go to MaduraiМадурай, IndiaИндия and testтест this."
218
588000
2000
Да отидем в Мадурай, Индия, и да направим тестове.
10:02
StandardСтандарт of livingжив is lowerнисък.
219
590000
2000
Жизненият стандарт е по-нисък.
10:04
In MaduraiМадурай, a rewardнаграда that is modestскромен in NorthСеверна AmericanАмерикански standardsстандарти,
220
592000
3000
В Мадурай награда, която е скромна по североамериканските стандарти,
10:07
is more meaningfulсмислен there.
221
595000
3000
е по-значима.
10:10
SameСъщите dealсделка. A bunchкуп of gamesигри, threeтри levelsнива of rewardsнагради.
222
598000
3000
Същата сделка. Куп игри, три нива на награди.
10:13
What happensслучва се?
223
601000
2000
Какво се случило?
10:15
People offeredпредлагана the mediumсреда levelниво of rewardsнагради
224
603000
3000
Хората, на които било предложено средното ниво на награждаване,
10:18
did no better than people offeredпредлагана the smallмалък rewardsнагради.
225
606000
3000
не се справили по-добре от хората, на които предложили малките награди.
10:21
But this time, people offeredпредлагана the highestнай-висока rewardsнагради,
226
609000
4000
Но този път хората, на които предложили най-високите награди -
10:25
they did the worstнай-лошото of all.
227
613000
4000
те се справили най-зле от всички.
10:29
In eightосем of the nineдевет tasksзадачи we examinedпрегледан acrossпрез threeтри experimentsексперименти,
228
617000
3000
В осем от девет задачи, които изследвахме при три експеримента,
10:32
higherпо-висок incentivesстимули led to worseпо-лошо performanceпроизводителност.
229
620000
5000
по-високите поощрения доведоха до по-лошо представяне.
10:37
Is this some kindмил of touchy-feelyчувствителни feely
230
625000
3000
Това да не е някаква докачлива
10:40
socialistСоциалистическа conspiracyконспирация going on here?
231
628000
3000
социалистическа конспирация?
10:43
No. These are economistsикономисти from MITMIT,
232
631000
3000
Не. Това са икономисти от МТИ,
10:46
from CarnegieКарнеги MellonМелън, from the UniversityУниверситет of ChicagoЧикаго.
233
634000
3000
от Карнеги Мелън, от Чикагския университет.
10:49
And do you know who sponsoredСпонсорирани this researchизследване?
234
637000
2000
А знаете ли кой спонсорира това проучване?
10:51
The FederalФедерален ReserveРезерв BankБанка of the UnitedЮнайтед StatesДържавите.
235
639000
4000
Банката на Федералния резерв на Съединените щати.
10:55
That's the AmericanАмерикански experienceопит.
236
643000
2000
Това е американският опит.
10:57
Let's go acrossпрез the pondезерце to the LondonЛондон SchoolУчилище of EconomicsИкономика --
237
645000
3000
Да прекосим сега до Лондонската школа по икономика.
11:00
LSELSE, LondonЛондон SchoolУчилище of EconomicsИкономика,
238
648000
3000
ЛШИ - Лондонска школа по икономика.
11:03
almaАлма materМатер of 11 NobelНобелова LaureatesЛауреати in economicsикономика.
239
651000
3000
Алма матер на 11 нобелови лауреати по икономика.
11:06
TrainingОбучение groundприземен for great economicикономически thinkersмислители
240
654000
3000
Тренировъчно поле за велики икономически мислители
11:09
like GeorgeДжордж SorosСорос, and FriedrichФридрих HayekХайек,
241
657000
3000
като Джордж Сорос, Фридрих Хайек
11:12
and MickМик JaggerДжагър. (LaughterСмях)
242
660000
2000
и Мик Джагър. (Смях)
11:14
Last monthмесец, just last monthмесец,
243
662000
4000
Миналия месец - само миналия месец -
11:18
economistsикономисти at LSELSE lookedпогледнах at 51 studiesпроучвания
244
666000
3000
икономисти в ЛШИ са прегледали 51 проучвания
11:21
of pay-for-performanceзаплати-за-изпълнение plansпланове, insideвътре of companiesкомпании.
245
669000
3000
за платено представяне във фабрики и фирми.
11:24
Here'sТук е what the economistsикономисти there said: "We find that financialфинансов incentivesстимули
246
672000
3000
Ето какво казват икономистите: "Намираме, че финансовите поощрения
11:27
can resultрезултат in a negativeотрицателен impactвъздействие on overallцялостен performanceпроизводителност."
247
675000
6000
могат да доведат до негативен ефект върху общото представяне."
11:33
There is a mismatchнесъответствие betweenмежду what scienceнаука knowsзнае
248
681000
3000
Има разминаване между онова, което знае науката,
11:36
and what businessбизнес does.
249
684000
2000
и онова, което прави бизнесът.
11:38
And what worriesпритеснения me, as we standстоя here in the rubbleчакъл
250
686000
3000
Онова, което ме притеснява, както стоим тук сред отломките
11:41
of the economicикономически collapseколапс,
251
689000
2000
на икономическия колапс, е,
11:43
is that too manyмного organizationsорганизации
252
691000
2000
че твърде много организации
11:45
are makingприготвяне theirтехен decisionsрешения,
253
693000
2000
вземат решения
11:47
theirтехен policiesполитики about talentталант and people,
254
695000
2000
и съставят политика спрямо таланти и хора,
11:49
basedбазиран on assumptionsпредположения that are outdatedостарял, unexaminedunexamined,
255
697000
6000
основана върху предположения, които са отживели, непотвърдени
11:55
and rootedвнедрен more in folkloreфолклор than in scienceнаука.
256
703000
3000
и коренящи се повече във фолклора, отколкото в науката.
11:58
And if we really want to get out of this economicикономически messбъркотия,
257
706000
3000
И ако наистина искаме да се измъкнем от тази икономическа бъркотия,
12:01
and if we really want highВисоко performanceпроизводителност on those
258
709000
2000
ако наистина искаме висококачествено изпълнение при онези
12:03
definitionalопределящи tasksзадачи of the 21stво centuryвек,
259
711000
2000
определящи задачи на XXI век
12:05
the solutionрешение is not to do more of the wrongпогрешно things,
260
713000
6000
решението не е да правим повече от погрешните неща.
12:11
to enticeпримами people with a sweeterпо-сладко carrotморков,
261
719000
3000
Да примамваме хората с по-сладък морков,
12:14
or threatenзаплашват them with a sharperрязко stickпръчка.
262
722000
2000
или да ги заплашваме с по-дебела тояга.
12:16
We need a wholeцяло newнов approachподход.
263
724000
2000
Трябва ни изцяло нов подход.
12:18
And the good newsНовини about all of this is that the scientistsучени
264
726000
2000
Добрата новина за всичко това е, че учените,
12:20
who'veкоито са been studyingизучаване motivationмотивиране have givenдаден us this newнов approachподход.
265
728000
3000
които проучват мотивацията, са ни дали този нов подход.
12:23
It's an approachподход builtпостроен much more around intrinsicприсъщите motivationмотивиране.
266
731000
3000
Това е подход, изграден много повече около вътрешната мотивация.
12:26
Around the desireжелание to do things because they matterвъпрос,
267
734000
2000
Около желанието да правиш нещата, защото са значими,
12:28
because we like it, because they're interestingинтересен,
268
736000
2000
защото ни харесва, защото са интересни,
12:30
because they are partчаст of something importantважно.
269
738000
2000
защото са част от нещо важно.
12:32
And to my mindум, that newнов operatingексплоатационен systemсистема for our businessesбизнеса
270
740000
4000
Според мен тази нова операционна система за нашите фирми
12:36
revolvesвърти around threeтри elementsелементи:
271
744000
2000
се върти около три елемента:
12:38
autonomyавтономия, masteryмайсторство and purposeпредназначение.
272
746000
3000
автономия, майсторство и цел.
12:41
AutonomyАвтономия: the urgeпорив to directдиректен our ownсобствен livesживота.
273
749000
3000
Автономия - подтикът да насочваме сами собствения си живот.
12:44
MasteryМайсторство: the desireжелание to get better and better at something that mattersвъпроси.
274
752000
4000
Майсторство - желанието да ставаш все по-добър и по-добър в нещо значимо.
12:48
PurposeЦел: the yearningкопнеж to do what we do
275
756000
3000
Цел - копнежът да правим онова, което правим
12:51
in the serviceобслужване of something largerпо-голям than ourselvesсебе си.
276
759000
3000
в служба на нещо, по-голямо от самите нас.
12:54
These are the buildingсграда blocksблокове of an entirelyизцяло newнов operatingексплоатационен systemсистема
277
762000
3000
Това са елементите, изграждащи една изцяло нова операционна система
12:57
for our businessesбизнеса.
278
765000
2000
за нашите фирми.
12:59
I want to talk todayднес only about autonomyавтономия.
279
767000
4000
Днес искам да говоря само за автономията.
13:03
In the 20thтата centuryвек, we cameдойде up with this ideaидея of managementуправление.
280
771000
3000
През XX век се появи тази идея за управлението.
13:06
ManagementУправление на did not emanateиздадени from natureприрода.
281
774000
2000
Управлението не произхожда от природата.
13:08
ManagementУправление на is like -- it's not a treeдърво,
282
776000
2000
Управлението е като... не е дърво.
13:10
it's a televisionтелевизия setкомплект.
283
778000
2000
Като телевизионен приемник.
13:12
Okay? SomebodyНякой inventedизобретен it.
284
780000
2000
Нали? Някой го е изобретил.
13:14
And it doesn't mean it's going to work foreverзавинаги.
285
782000
2000
И това не значи, че ще работи вечно.
13:16
ManagementУправление на is great.
286
784000
2000
Управлението е страхотно.
13:18
TraditionalТрадиционни notionsпонятия of managementуправление are great
287
786000
2000
Традиционните представи за управление са страхотни,
13:20
if you want complianceсъответствието.
288
788000
2000
ако искате сервилност.
13:22
But if you want engagementангажимент, self-directionсамостоятелно направление worksвърши работа better.
289
790000
3000
Но ако искате ангажираност, самонасочването действа по-добре.
13:25
Let me give you some examplesпримери of some kindмил of radicalрадикален
290
793000
2000
Ще ви дам някои примери за един вид радикални
13:27
notionsпонятия of self-directionсамостоятелно направление.
291
795000
2000
представи за самонасочване.
13:29
What this meansсредства -- you don't see a lot of it,
292
797000
3000
Какво означава това... не се среща често,
13:32
but you see the first stirringsвълнения of something really interestingинтересен going on,
293
800000
3000
но се виждат първи наченки на нещо много интересно, което се случва.
13:35
because what it meansсредства is payingизплащане people adequatelyадекватно
294
803000
2000
Защото това, което означава, е да се заплаща на хората адекватно
13:37
and fairlyсравнително, absolutelyабсолютно --
295
805000
2000
и абсолютно честно.
13:39
gettingполучаване на the issueпроблем of moneyпари off the tableмаса,
296
807000
2000
Въпросът за парите се сваля от масата.
13:41
and then givingдавайки people lots of autonomyавтономия.
297
809000
2000
След това на хората се дава много автономия.
13:43
Let me give you some examplesпримери.
298
811000
2000
Ще ви дам някои примери.
13:45
How manyмного of you have heardчух of the companyкомпания Atlassian"Атласиан"?
299
813000
4000
Колко от вас са чували за фирма "Атласиан"?
13:49
It looksвъншност like lessпо-малко than halfнаполовина.
300
817000
2000
Като че ли по-малко от половината.
13:51
(LaughterСмях)
301
819000
2000
(Смях)
13:53
Atlassian"Атласиан" is an AustralianАвстралийски softwareсофтуер companyкомпания.
302
821000
4000
"Атласиан" е австралийска софтуерна фирма.
13:57
And they do something incrediblyневероятно coolготино.
303
825000
2000
Те правят нещо невероятно, страхотно.
13:59
A fewмалцина timesпъти a yearгодина they tell theirтехен engineersинженери,
304
827000
2000
Няколко пъти годишно казват на инженерите си:
14:01
"Go for the nextследващия 24 hoursчаса and work on anything you want,
305
829000
4000
"През следващите 24 часа работете върху каквото поискате,
14:05
as long as it's not partчаст of your regularредовен jobработа.
306
833000
2000
стига да не е част от редовната ви работа.
14:07
Work on anything you want."
307
835000
2000
Работете, по каквото искате."
14:09
So that engineersинженери use this time to come up with
308
837000
2000
Инженерите използват това време, за да изработят
14:11
a coolготино patchкръпка for codeкод, come up with an elegantелегантен hackхамалски.
309
839000
3000
страхотен набор от код, елегантен хак.
14:14
Then they presentнастояще all of the stuffматерия that they'veте имат developedразвита
310
842000
3000
После представят всички неща, които са разработили
14:17
to theirтехен teammatesсъотборници, to the restПочивка of the companyкомпания,
311
845000
3000
пред другарите си от екипа, пред цялата фирма
14:20
in this wildдив and woolyWooly all-handsВсички ръце meetingсреща
312
848000
2000
на една дива и объркана всеобща среща
14:22
at the endкрай of the day.
313
850000
2000
в края на деня.
14:24
And then, beingсъщество AustraliansАвстралийците, everybodyвсички has a beerБира.
314
852000
2000
А после, понеже са австралийци, всеки пие по бира.
14:26
They call them FedExFedEx DaysДни.
315
854000
3000
Наричат ги "ФедЕкс дни"
14:29
Why? Because you have to deliverдоставям something overnightпрез нощта.
316
857000
6000
Защо? Защото трябва да доставиш нещо за една вечер.
14:35
It's prettyкрасива. It's not badлошо. It's a hugeогромен trademarkтърговска марка violationнарушение,
317
863000
2000
Хубаво е. Не е лошо. Това е огромно нарушение на запазената марка.
14:37
but it's prettyкрасива cleverумен.
318
865000
2000
Но е доста умно.
14:39
(LaughterСмях)
319
867000
1000
(Смях)
14:40
That one day of intenseинтензивен autonomyавтономия
320
868000
2000
Този единствен ден на интензивна автономия
14:42
has producedпроизведена a wholeцяло arrayмасив of softwareсофтуер fixesпоправки
321
870000
2000
е произвел цял куп софтуерни поправки,
14:44
that mightбиха могли, може never have existedсъществувало.
322
872000
2000
които може би нямаше да съществуват.
14:46
And it's workedработил so well that Atlassian"Атласиан" has takenвзета it to the nextследващия levelниво
323
874000
2000
Действало толкова добре, че в "Аталасиан" са го издигнали на следващо ниво -
14:48
with 20 PercentПроцента Time --
324
876000
2000
с 20 процента време.
14:50
doneСвършен, famouslyотлично, at GoogleGoogle --
325
878000
2000
Известно е, че това се прави и в Google.
14:52
where engineersинженери can work, spendхарча 20 percentна сто of theirтехен time
326
880000
2000
Където инженерите могат да прекарват 20 процента от времето си
14:54
workingработа on anything they want.
327
882000
2000
в работа върху каквото пожелаят.
14:56
They have autonomyавтономия over theirтехен time,
328
884000
2000
Имат автономия относно времето си,
14:58
theirтехен taskзадача, theirтехен teamекип, theirтехен techniqueтехниката.
329
886000
2000
задачата си, екипа си, техниката си.
15:00
Okay? RadicalРадикална amountsсуми of autonomyавтономия.
330
888000
2000
Разбиате ли? Радикални количества автономия,
15:02
And at GoogleGoogle, as manyмного of you know,
331
890000
4000
а в Google, както много от вас знаят,
15:06
about halfнаполовина of the newнов productsпродукти in a typicalтипичен yearгодина
332
894000
2000
около половината нови продукти през една обичайна година
15:08
are birthedродено duringпо време на that 20 PercentПроцента Time:
333
896000
3000
се раждат по време на тези 20 процента от времето.
15:11
things like GmailGmail, OrkutOrkut, GoogleGoogle NewsНовини.
334
899000
3000
Неща като Gmail, Orkut, Google News.
15:14
Let me give you an even more radicalрадикален exampleпример of it:
335
902000
3000
Ще ви дам един дори още по-радикален пример за това.
15:17
something calledНаречен the ResultsРезултати Only Work EnvironmentОколна среда,
336
905000
2000
Нещо, наречено Среда "Само резултатите действат".
15:19
the ROWEРОУ,
337
907000
2000
ССРД.
15:21
createdсъздаден by two AmericanАмерикански consultantsконсултанти, in placeмясто
338
909000
2000
Създадена от двама американски консултанти и действаща
15:23
in placeмясто at about a dozenдузина companiesкомпании around NorthСеверна AmericaАмерика.
339
911000
2000
в около дузина фирми из Северна Америка.
15:25
In a ROWEРОУ people don't have schedulesграфици.
340
913000
4000
В ССРД хората нямат разписание.
15:29
They showшоу up when they want.
341
917000
2000
Появяват се, когато искат.
15:31
They don't have to be in the officeофис at a certainопределен time,
342
919000
2000
Не трябва да са в офиса в определено време,
15:33
or any time.
343
921000
2000
или когато и да било.
15:35
They just have to get theirтехен work doneСвършен.
344
923000
2000
Просто трябва да си вършат работата.
15:37
How they do it, when they do it,
345
925000
2000
Как я вършат, кога я вършат,
15:39
where they do it, is totallyнапълно up to them.
346
927000
3000
къде я вършат, зависи изцяло от самите тях.
15:42
MeetingsСрещи in these kindsвидове of environmentsсреди are optionalпо избор.
347
930000
4000
Срещите в такъв тип среда не са задължителни.
15:46
What happensслучва се?
348
934000
2000
Какво се случва?
15:48
AlmostПочти acrossпрез the boardборд, productivityпродуктивност goesотива up,
349
936000
3000
Почти навсякъде продуктивността се повишава,
15:51
workerработник engagementангажимент goesотива up,
350
939000
3000
ангажираността на служителите се повишава,
15:54
workerработник satisfactionудовлетворение goesотива up, turnoverоборот goesотива down.
351
942000
3000
задоволството на служителите се повишава, текучеството се понижава.
15:57
AutonomyАвтономия, masteryмайсторство and purposeпредназначение,
352
945000
2000
Автономия, майсторство и цел -
15:59
These are the buildingсграда blocksблокове of a newнов way of doing things.
353
947000
2000
това са строителните елементи на един нов начин за вършене на нещата.
16:01
Now some of you mightбиха могли, може look at this and say,
354
949000
3000
Някои от вас може да кажат:
16:04
"HmmХм, that soundsзвуци niceприятен, but it's UtopianУтопичен."
355
952000
3000
"Хм, добре звучи. Но е утопично."
16:07
And I say, "NopeNope. I have proofдоказателство."
356
955000
5000
А аз казвам: Няма такова нещо. Имам доказателства.
16:12
The mid-средата1990s, MicrosoftMicrosoft startedзапочна
357
960000
2000
В средата на 90-те години на XX век "Майкрософт" стартират
16:14
an encyclopediaенциклопедия calledНаречен EncartaEncarta.
358
962000
2000
една енциклопедия, наречена Енкарта.
16:16
They had deployedразгърнати all the right incentivesстимули,
359
964000
2000
Разгръщат всички подходящи поощрения.
16:18
all the right incentivesстимули. They paidплатен professionalsпрофесионалисти to
360
966000
3000
Всички подходящи поощрения. Плащат на професионалисти,
16:21
writeпиша and editредактиране thousandsхиляди of articlesстатии.
361
969000
2000
за да пишат и редактират хиляди статии
16:23
Well-compensatedДобре компенсирани managersмениджъри oversawръководеше the wholeцяло thing
362
971000
2000
Добре възнаградени мениджъри наблюдават цялото начинание,
16:25
to make sure it cameдойде in on budgetбюджет and on time.
363
973000
5000
за да се уверят, че се вмества в бюджета и времето.
16:30
A fewмалцина yearsгодини laterпо късно anotherоще encyclopediaенциклопедия got startedзапочна.
364
978000
2000
Няколко години по-късно стартира друга енциклопедия.
16:32
DifferentРазлични modelмодел, right?
365
980000
3000
Различен модел.
16:35
Do it for funшега. No one getsполучава paidплатен a centцент, or a EuroЕвро or a YenЙени.
366
983000
4000
Правят я за забавление. Никой не получава нито цент, евро или йена.
16:39
Do it because you like to do it.
367
987000
3000
Правиш го, защото ти харесва.
16:42
Now if you had, just 10 yearsгодини agoпреди,
368
990000
3000
Само преди 10 години, ако бяхте отишли
16:45
if you had goneси отиде to an economistикономист, anywhereнавсякъде,
369
993000
2000
при някой икономист където и да е
16:47
and said, "Hey, I've got these two differentразличен modelsмодели for creatingсъздаване на an encyclopediaенциклопедия.
370
995000
4000
и бяхте казали: "Хей, имам тези два различни модела за създаване на енциклопедия.
16:51
If they wentотидох headглава to headглава, who would winпечеля?"
371
999000
3000
Ако се сравнят, кой ще спечели?"
16:54
10 yearsгодини agoпреди you could not have foundнамерено a singleединичен soberтрезвен economistикономист anywhereнавсякъде
372
1002000
4000
Преди 10 години не бихте намерили нито един трезвомислещ икономист където и да било
16:58
on planetпланета EarthЗемята
373
1006000
2000
на планетата Земя,
17:00
who would have predictedпрогнозира, the WikipediaУикипедия modelмодел.
374
1008000
2000
който да предрече модела Уикипедия.
17:02
This is the titanicтитаничен battleбитка betweenмежду these two approachesподходи.
375
1010000
3000
Това е титаничната битка между тези два подхода.
17:05
This is the Ali-FrazierАли-Фрейзър of motivationмотивиране. Right?
376
1013000
3000
Това е мачът Али-Фрейзър на мотивацията. Нали?
17:08
This is the Thrilla'Трилърът " in ManilaМанила.
377
1016000
2000
Това е Трилърът в Манила.
17:10
AlrightНаред? IntrinsicПрисъщите motivatorsмотиватори versusсрещу extrinsicнеприсъщи motivatorsмотиватори.
378
1018000
3000
Разбирате ли? Вътрешни мотиватори срещу външни мотиватори.
17:13
AutonomyАвтономия, masteryмайсторство and purposeпредназначение,
379
1021000
2000
Автономия, майсторство и цел
17:15
versusсрещу carrotморков and sticksпръчици. And who winsпобеди?
380
1023000
2000
срещу моркови и тояги. И кой печели?
17:17
IntrinsicПрисъщите motivationмотивиране, autonomyавтономия, masteryмайсторство and purposeпредназначение,
381
1025000
3000
Вътрешната мотивация, автономия, майсторство и цел,
17:20
in a knockoutнокаут. Let me wrapобвивка up.
382
1028000
4000
с нокаут. Нека да приключа.
17:24
There is a mismatchнесъответствие betweenмежду what scienceнаука knowsзнае and what businessбизнес does.
383
1032000
3000
Има разминаване между онова, което знае науката, и онова, което прави бизнесът.
17:27
And here is what scienceнаука knowsзнае.
384
1035000
2000
А ето какво знае науката.
17:29
One: Those 20thтата centuryвек rewardsнагради,
385
1037000
2000
Първо: Онези награди от XX век,
17:31
those motivatorsмотиватори we think are a naturalестествен partчаст of businessбизнес,
386
1039000
3000
онези мотиватори, за които мислим, че са естествена част от бизнеса,
17:34
do work, but only in a surprisinglyучудващо narrowтесен bandбанда of circumstancesобстоятелства.
387
1042000
4000
наистина действат, но само при изненадващо редки обстоятелства.
17:38
Two: Those if-thenАко тогава rewardsнагради oftenчесто destroyунищожи creativityтворчество.
388
1046000
4000
Второ: Наградите тип "ако-тогава" често унищожават креативността.
17:42
ThreeТри: The secretтайна to highВисоко performanceпроизводителност
389
1050000
2000
Трето: Тайната на доброто представяне
17:44
isn't rewardsнагради and punishmentsнаказания,
390
1052000
2000
не е в наградите и наказанията,
17:46
but that unseenНевидимият intrinsicприсъщите driveпът --
391
1054000
2000
а в онзи незабележим вътрешен подтик.
17:48
the driveпът to do things for theirтехен ownсобствен sakeсаке.
392
1056000
3000
Подтикът да правиш нещата заради самите тях.
17:51
The driveпът to do things causeкауза they matterвъпрос.
393
1059000
2000
Подтикът да правиш нещата, защото са значими.
17:53
And here'sето the bestнай-доброто partчаст. Here'sТук е the bestнай-доброто partчаст.
394
1061000
2000
А ето и най-хубавата част. Ето я най-хубавата част.
17:55
We alreadyвече know this. The scienceнаука confirmsпотвърждава what we know in our heartsсърца.
395
1063000
3000
Вече знаем това. Науката потвърждава онова, което знаем вътре в сърцата си.
17:58
So, if we repairремонт this mismatchнесъответствие
396
1066000
3000
Значи, ако поправим това разминаване
18:01
betweenмежду what scienceнаука knowsзнае and what businessбизнес does,
397
1069000
2000
между онова, което знае науката, и онова, което прави бизнесът,
18:03
if we bringвъвеждат our motivationмотивиране, notionsпонятия of motivationмотивиране
398
1071000
3000
ако внесем нашата мотивация - представи за мотивация
18:06
into the 21stво centuryвек,
399
1074000
2000
в XXI век,
18:08
if we get pastминало this lazyмързелив, dangerousопасно, ideologyидеология
400
1076000
4000
ако надмогнем тази мързелива и опасна идеология
18:12
of carrotsморкови and sticksпръчици,
401
1080000
2000
за моркови и тояги,
18:14
we can strengthenукрепване на our businessesбизнеса,
402
1082000
3000
можем да подсилим бизнеса си,
18:17
we can solveрешавам a lot of those candleсвещ problemsпроблеми,
403
1085000
3000
можем да разрешим много от онези задачи със свещи,
18:20
and maybe, maybe, maybe
404
1088000
4000
и може би, може би, може би,
18:24
we can changeпромяна the worldсвят.
405
1092000
2000
можем да променим света.
18:26
I restПочивка my caseслучай.
406
1094000
2000
С това приключвам изложението си по случая.
18:28
(ApplauseАплодисменти)
407
1096000
3000
(Аплодисменти)
Translated by MaYoMo com
Reviewed by Christina Bozhidarova

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Dan Pink - Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace.

Why you should listen

With a trio of influential bestsellers, Dan Pink has changed the way companies view the modern workplace. In the pivotal A Whole New Mind, Pink identifies a sea change in the global workforce -- the shift of an information-based corporate culture to a conceptual base, where creativity and big-picture design dominates the landscape.

His latest book, The Adventures of Johnny Bunko, is an evolutionary transformation of the familiar career guide. Replacing linear text with a manga-inspired comic, Pink outlines six career laws vastly differing from the ones you've been taught. Members of the Johnny Bunko online forum participated in an online contest to create the seventh law -- "stay hungry."

A contributing editor for Wired, Pink is working on a new book on the science and economics of motivation for release in late 2009.

More profile about the speaker
Dan Pink | Speaker | TED.com