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

Dan Pink sobre la sorprenent ciència de la motivació

Filmed:
25,352,736 views

L'analista Dan Pink examina el trencaclosques de la motivació, començant amb un fet que els sociòlegs saben però la majoria de directius desconeixen. Les recompenses tradicionals no són sempre tan efectives com creiem. Escolteu les històries reveladores -- i potser, bastant innovadores.
- 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 confessionconfessió at the outsetprincipi here.
0
0
4000
Voldria fer una confessió només començar.
00:16
A little over 20 yearsanys agofa
1
4000
3000
Fa poc més de 20 anys
00:19
I did something that I regretlamentar,
2
7000
2000
vaig fer una cosa de la que em penedeixo,
00:21
something that I'm not particularlyparticularment proudorgullós of,
3
9000
4000
una cosa de la que no estic gaire orgullós,
00:25
something that, in manymolts waysmaneres, I wishdesitjar no one would ever know,
4
13000
3000
quelcom que, d'alguna manera, no voldria que ningú sapigues,
00:28
but here I feel kindamable of obligedobligat to revealrevelar.
5
16000
4000
però que aqui em sento obligat a revelar.
00:32
(LaughterRiure)
6
20000
2000
(Riures)
00:34
In the latetard 1980s,
7
22000
2000
A finals dels vuitanta,
00:36
in a momentmoment of youthfuljuvenil indiscretionindiscreció,
8
24000
3000
en un moment d'indiscreció juvenil,
00:39
I wentva anar to lawLlei schoolescola.
9
27000
2000
vaig anar a la facultat de Dret.
00:41
(LaughterRiure)
10
29000
4000
(Riures)
00:45
Now, in AmericaAmèrica lawLlei is a professionalprofessional degreegrau:
11
33000
3000
Bé, a Estats Units, el Dret és un títol professional.
00:48
you get your universityuniversitat degreegrau, then you go on to lawLlei schoolescola.
12
36000
2000
Obtens el teu títol universitari. Llavors vas a l'escola de Dret.
00:50
And when I got to lawLlei schoolescola,
13
38000
3000
I quan vaig anar a l'escola de Dret,
00:53
I didn't do very well.
14
41000
2000
no ho vaig fer gaire bé.
00:55
To put it mildlysuaument, I didn't do very well.
15
43000
2000
Per no dir una cosa pitjor, no ho vaig fer gaire bé.
00:57
I, in factfet, graduatedes va graduar in the partpart of my lawLlei schoolescola classclasse
16
45000
3000
De fet em vaig graduar junt amb els que
01:00
that madefet the topsuperior 90 percentpercentatge possiblepossible.
17
48000
4000
vam fer possible que hi hagués un 90% de gent bona.
01:04
(LaughterRiure)
18
52000
4000
(Riures)
01:08
Thank you.
19
56000
3000
Gràcies.
01:11
I never practicedpracticat lawLlei a day in my life;
20
59000
3000
Mai vaig arribar a exercir d'advocat.
01:14
I prettybonic much wasn'tno ho era allowedpermès to.
21
62000
2000
És com si no hagués estat autoritzat.
01:16
(LaughterRiure)
22
64000
3000
(Riures)
01:19
But todayavui, againsten contra my better judgmentjudici,
23
67000
3000
Però avui, contra el que el seny em diu,
01:22
againsten contra the adviceconsells of my ownpropi wifeesposa,
24
70000
3000
contra el consell de la meva propia dona,
01:25
I want to try to dustpols off some of those legallegal skillshabilitats --
25
73000
4000
vull intentar treure la pols a algunes d'aquells coneixements jurídics,
01:29
what's left of those legallegal skillshabilitats.
26
77000
2000
del que queda d'aquells coneixements jurídics.
01:31
I don't want to tell you a storyhistòria.
27
79000
3000
No us vull explicar una història.
01:34
I want to make a casecas.
28
82000
2000
Us vull plantejar un cas.
01:36
I want to make a hard-headedEnfantin, evidence-basedbasada en proves,
29
84000
4000
Vull plantejar un cas realista, amb proves,
01:40
dares'atreveix I say lawyerlylawyerly casecas,
30
88000
3000
m'atreviria a dir un cas legal,
01:43
for rethinkingrepensar how we runcorrer our businessesempreses.
31
91000
4000
per repensar com portem les nostres empreses.
01:47
So, ladiessenyores and gentlemensenyors of the juryjurat, take a look at this.
32
95000
4000
Així que, senyores i senyors del jurat, donin un cop d'ull a això.
01:51
This is calledanomenat the candleEspelma problemproblema.
33
99000
2000
Això és conegut com el problema de l'espelma.
01:53
Some of you mightpotser have seenvist this before.
34
101000
2000
Alguns de vosaltres potser ja l'heu vist abans.
01:55
It's createdcreat in 1945
35
103000
2000
Es va idear l'any 1945
01:57
by a psychologistpsicòleg namednomenat KarlKarl DunckerSolegnathus.
36
105000
2000
pel psicòleg Karl Duncker.
01:59
KarlKarl DunckerSolegnathus createdcreat this experimentexperiment
37
107000
2000
Karl Duncker va crear aquest experiment
02:01
that is used in a wholetot varietyvarietat of experimentsexperiments in behavioralcomportament scienceciència.
38
109000
3000
que s'utilitza en una gran quantitat d'experiments en la ciència del comportament.
02:04
And here'sheus aquí how it worksfunciona. SupposeSuposem que I'm the experimenterexperimentador.
39
112000
3000
I així és com funciona. Suposeu que jo sóc el que fa l'experiment.
02:07
I bringportar you into a roomhabitació. I give you a candleEspelma,
40
115000
4000
Us porto a una habitació. Us dono una espelma,
02:11
some thumbtacksthumbtacks and some matchespartits.
41
119000
2000
algunes xinxetes i alguns mistos.
02:13
And I say to you, "Your jobtreball
42
121000
2000
I us dic, "La vostra feina
02:15
is to attachadjuntar the candleEspelma to the wallparet
43
123000
2000
consisteix en subjectar l'espelma a la paret
02:17
so the waxcera doesn't dripdegoteig ontosobre the tabletaula." Now what would you do?
44
125000
4000
sense que la cera caigui a la taula." Com ho farieu?
02:21
Now manymolts people begincomençar tryingintentant to thumbtackChincheta the candleEspelma to the wallparet.
45
129000
4000
Molta gent primer prova d'enganxar l'espelma a la paret amb xinxetes.
02:25
Doesn't work.
46
133000
2000
No funciona.
02:27
SomebodyAlgú, some people -- and I saw somebodyalgú
47
135000
2000
Alguns, i he vist alguna persona
02:29
kindamable of make the motionmoviment over here --
48
137000
2000
aquí que feia el gest.
02:31
some people have a great ideaidea where they
49
139000
2000
Alguns tenen una gran idea quan
02:33
lightllum the matchpartit, meltfondre the sidecostat of the candleEspelma, try to adhereadherir-se it to the wallparet.
50
141000
4000
encenen un misto, fonen part de l'espelma i proven d'enganxar-la a la paret.
02:37
It's an awesomeincreïble ideaidea. Doesn't work.
51
145000
3000
És una gran idea però no funciona.
02:40
And eventuallyeventualment, after fivecinc or 10 minutesminuts,
52
148000
3000
Finalment, després de cinc o deu minuts,
02:43
mostla majoria people figurefigura out the solutionsolució,
53
151000
2000
la majoria de gent troba la solució,
02:45
whichquin you can see here.
54
153000
2000
que podeu veure aquí.
02:47
The keyclau is to overcomesuperar what's calledanomenat functionalfuncional fixednessfixació.
55
155000
3000
La clau és superar el que s'anomena rigidesa funcional.
02:50
You look at that boxCaixa and you see it only as a receptaclereceptacle for the tackstaques.
56
158000
4000
Quan mirem la capsa, només veiem un recipient per a les xinxetes.
02:54
But it can alsotambé have this other functionfunció,
57
162000
2000
Però pot tenir també una altra funció,
02:56
as a platformplataforma for the candleEspelma. The candleEspelma problemproblema.
58
164000
4000
com a suport per a l'espelma. El problema de l'espelma.
03:00
Now I want to tell you about an experimentexperiment
59
168000
2000
M'agradaria ara explicar-vos un experiment
03:02
usingutilitzant the candleEspelma problemproblema,
60
170000
2000
que fa ús del problema de l'espelma,
03:04
donefet by a scientistcientífic namednomenat SamSam GlucksbergGlucksberg,
61
172000
2000
fet per un científic anomenat Sam Glucksberg,
03:06
who is now at PrincetonPrinceton UniversityUniversitat in the U.S.
62
174000
2000
de la Universitat de Princeton, als EUA.
03:08
This showsespectacles the powerpoder of incentivesincentius.
63
176000
4000
Això demostra el poder dels incentius.
03:12
Here'sAquí és what he did. He gatheredreunit his participantsparticipants.
64
180000
2000
Això és el que va fer. Va reunir als participants.
03:14
And he said, "I'm going to time you. How quicklyràpidament you can solveresoldre this problemproblema?"
65
182000
3000
I va dir, "Us cronometraré per veure amb quina rapidesa podeu resoldre aquest problema."
03:17
To one groupgrup he said,
66
185000
2000
A un grup els va dir,
03:19
"I'm going to time you to establishestablir normsnormes,
67
187000
3000
Us cronometraré per a tenir pautes
03:22
averagesmitjanes for how long it typicallytípicament takes
68
190000
2000
i mitjanes per a saber, en general, quan temps
03:24
someonealgú to solveresoldre this sortordenar of problemproblema."
69
192000
2000
li costa a algú resoldre aquest tipus de problema.
03:26
To the secondsegon groupgrup he offeredoferts rewardsrecompenses.
70
194000
3000
Al segon grup els va oferir recompenses.
03:29
He said, "If you're in the topsuperior 25 percentpercentatge of the fastestel més ràpid timestemps,
71
197000
4000
Els va dir, "Si aconseguiu estar en el grup dels 25% més ràpids
03:33
you get fivecinc dollarsdòlars.
72
201000
3000
us donaré cinc dòlars.
03:36
If you're the fastestel més ràpid of everyonetothom we're testingWikipedia here todayavui,
73
204000
3000
Qui sigui el més ràpid de tots els participants d'avui
03:39
you get 20 dollarsdòlars."
74
207000
2000
aconseguirà 20 dòlars."
03:41
Now this is severaldiversos yearsanys agofa. AdjustedAjustar for inflationinflació,
75
209000
3000
Això va passar fa uns quants anys i està ajustat d'acord amb la inflació.
03:44
it's a decentdecents sumsuma of moneydiners for a fewpocs minutesminuts of work.
76
212000
2000
És una quantitat de diners acceptable per a uns quants minuts de feina.
03:46
It's a niceagradable motivatormotivador.
77
214000
2000
És un bon motivador.
03:48
QuestionPregunta: How much fastermés ràpid
78
216000
3000
Pregunta: Quan va trigar
03:51
did this groupgrup solveresoldre the problemproblema?
79
219000
2000
aquest grup a resoldre el problema?
03:53
AnswerResposta: It tookva prendre them, on averagemitjana,
80
221000
3000
Resposta: va trigar, de promig,
03:56
threetres and a halfla meitat minutesminuts longermés llarg.
81
224000
4000
tres minuts i mig més que l'altre grup.
04:00
ThreeTres and a halfla meitat minutesminuts longermés llarg. Now this makesfa no sensesentit right?
82
228000
3000
Tres minuts i mig més. Això no té cap ni peus, oi?
04:03
I mean, I'm an AmericanNord-americà. I believe in freegratuït marketsmercats.
83
231000
3000
Vull dir, sóc americà. Crec en el mercat lliure.
04:06
That's not how it's supposedsuposat to work. Right?
84
234000
3000
Així no és com se suposa que hauria d'anar, oi?
04:09
(LaughterRiure)
85
237000
1000
(Riures)
04:10
If you want people to performrealitzar better,
86
238000
2000
Si vols que la gent ho faci millor,
04:12
you rewardrecompensa them. Right?
87
240000
2000
els has de recompensar, correcte?
04:14
BonusesBonificacions, commissionscomissions, theirels seus ownpropi realityrealitat showespectacle.
88
242000
3000
Bons, comissions, el seu propi "reality show".
04:17
IncentivizeIncentivar la them. That's how businessnegocis worksfunciona.
89
245000
4000
Incentival's. Així és com funciona el món de l'empresa.
04:21
But that's not happeningpassant here.
90
249000
2000
Però això no és el que passa aquí.
04:23
You've got an incentiveincentiu designeddissenyat to
91
251000
2000
Teniu un incentiu dissenyat per a
04:25
sharpenesmolar thinkingpensant and accelerateaccelerar creativitycreativitat,
92
253000
4000
aguditzar l'enginy i accelerar la creativitat.
04:29
and it does just the oppositedavant.
93
257000
2000
I fa tot el contrari.
04:31
It dullsdulls thinkingpensant and blocksblocs creativitycreativitat.
94
259000
3000
Entorpeix l'enginy i bloqueja la creativitat.
04:34
And what's interestinginteressant about this experimentexperiment is that it's not an aberrationaberració.
95
262000
3000
I el que és interessant sobre aquest experiment és que no és un cas aïllat.
04:37
This has been replicatedreplicat over and over
96
265000
3000
S'ha repetit una i altra vegada
04:40
and over again, for nearlygairebé 40 yearsanys.
97
268000
3000
durant gairebé 40 anys.
04:43
These contingentcontingent motivatorsmotivadors --
98
271000
3000
Aquests motivadors eventuals,
04:46
if you do this, then you get that --
99
274000
2000
si fas això, obtens això altre,
04:48
work in some circumstancescircumstàncies.
100
276000
2000
funcionen en algunes circumstàncies.
04:50
But for a lot of taskstasques, they actuallyen realitat eithertampoc don't work
101
278000
3000
Però per a un munt de tasques, simplement no van bé
04:53
or, oftensovint, they do harmdanyar.
102
281000
3000
o, sovint, van pitjor.
04:56
This is one of the mostla majoria robustrobust findingstroballes
103
284000
4000
Aquesta és una de les troballes més consistents
05:00
in socialsocial scienceciència,
104
288000
3000
en les Ciències Socials.
05:03
and alsotambé one of the mostla majoria ignoredignorat.
105
291000
2000
I també una de les més ignorades.
05:05
I spentgastat the last coupleparella of yearsanys looking at the scienceciència of
106
293000
2000
He passat els dos darrers anys investigant la ciència de
05:07
humanhumà motivationmotivació,
107
295000
2000
la motivació humana.
05:09
particularlyparticularment the dynamicsdinàmica of extrinsicextrínsecs motivatorsmotivadors
108
297000
2000
En particular, la dinàmica dels motivadors extrínsecs
05:11
and intrinsicintrínsec motivatorsmotivadors.
109
299000
2000
i dels motivadors intrínsecs.
05:13
And I'm tellingdient you, it's not even closea prop.
110
301000
2000
I us dic que no tenen gaire en comú.
05:15
If you look at the scienceciència, there is a mismatchdesajust
111
303000
2000
Hi ha un desajust
05:17
betweenentre what scienceciència knowssap and what businessnegocis does.
112
305000
4000
entre el que la ciència sap i el que les empreses fan.
05:21
And what's alarmingalarmant here is that our businessnegocis operatingfuncionant systemsistema --
113
309000
3000
I el més alarmant és que el nostre sistema operatiu de les empreses --
05:24
think of the setconjunt of assumptionssupòsits and protocolsprotocols de beneathsota our businessesempreses,
114
312000
3000
penseu en totes les assumpcions i protocols que utilitzen les nostres empreses,
05:27
how we motivatemotivar people, how we applyaplicar our humanhumà resourcesrecursos --
115
315000
5000
com motivem a la gent, com portem els nostres recursos humans --
05:32
it's builtconstruït entirelycompletament around these extrinsicextrínsecs motivatorsmotivadors,
116
320000
3000
està totalment construït sobre aquests motivadors extrínsecs,
05:35
around carrotspastanagues and sticksPals.
117
323000
2000
sobre pals i pastanagues.
05:37
That's actuallyen realitat fine for manymolts kindstipus of 20thth centurysegle taskstasques.
118
325000
4000
Això està bé per molts tipus de tasques del segle XX.
05:41
But for 21stst centurysegle taskstasques,
119
329000
2000
Però per les tasques del segle XXI,
05:43
that mechanisticmecanístics, reward-and-punishmentrecompensa i càstig approachenfocament
120
331000
4000
aquest enfocament mecànic de recompensa i càstig
05:47
doesn't work, oftensovint doesn't work, and oftensovint does harmdanyar.
121
335000
4000
no funciona, sovint no funciona i sovint és perjudicial.
05:51
Let me showespectacle you what I mean.
122
339000
2000
Deixeu-me mostrar-vos el que vull dir.
05:53
So GlucksbergGlucksberg did anotherun altre experimentexperiment similarsimilar to this
123
341000
3000
En Glucksberg va fer un altre experiment semblant a aquest
05:56
where he presentedpresentat the problemproblema in a slightlylleugerament differentdiferent way,
124
344000
2000
on va presentar el problema d'una forma lleugerament diferent,
05:58
like this up here. Okay?
125
346000
3000
com el que hi ha aquí. D'acord?
06:01
AttachAdjuntar the candleEspelma to the wallparet so the waxcera doesn't dripdegoteig ontosobre the tabletaula.
126
349000
2000
Subjecteu l'espelma a la paret de forma que la cera no caigui sobre la taula.
06:03
SameMateix dealacord. You: we're timingtemps for normsnormes.
127
351000
3000
El mateix tracte. Vosaltres: us cronometrem per obtenir pautes.
06:06
You: we're incentivizingincentivar.
128
354000
3000
Vosaltres: us incentivarem.
06:09
What happenedsucceït this time?
129
357000
2000
Què va passar aquest cop?
06:11
This time, the incentivizedincentivat groupgrup
130
359000
2000
Aquest cop, el grup incentivat
06:13
kickedpuntades the other group'sdel grup buttbóta.
131
361000
4000
va apallisar a l'altre grup.
06:17
Why? Because when the tackstaques are out of the boxCaixa,
132
365000
4000
Per què? Perquè quan les xinxetes estan fora de la capsa
06:21
it's prettybonic easyfàcil isn't it?
133
369000
4000
és realment fàcil, oi?
06:25
(LaughterRiure)
134
373000
2000
(Riures)
06:27
If-thenSi-llavors rewardsrecompenses work really well
135
375000
3000
Les recompenses "si-llavors" funcionen molt bé
06:30
for those sortstipus of taskstasques,
136
378000
3000
per a aquest tipus de tasques,
06:33
where there is a simplesenzill setconjunt of rulesregles and a clearclar destinationdestinació
137
381000
2000
on hi ha un conjunt de normes simples i un objectiu clar
06:35
to go to.
138
383000
2000
per a dur a terme.
06:37
RewardsRecompenses, by theirels seus very naturenaturalesa,
139
385000
2000
Les recompenses, degut a la seva natura,
06:39
narrowestreta our focusenfocament, concentrateconcentrat the mindment;
140
387000
2000
ens fan centrar en l'objectiu, concentren la ment.
06:41
that's why they work in so manymolts casescasos.
141
389000
2000
Per això funcionen en tantes ocasions.
06:43
And so, for taskstasques like this,
142
391000
2000
I així, per tasques com aquesta,
06:45
a narrowestreta focusenfocament, where you just see the goalobjectiu right there,
143
393000
3000
punt de mira reduït, que és pot veure de forma evident,
06:48
zoomzoom straightrecte aheadendavant to it,
144
396000
2000
per anar directe a ell,
06:50
they work really well.
145
398000
2000
funcionen molt bé.
06:52
But for the realreal candleEspelma problemproblema,
146
400000
2000
Però pel problema autèntic de l'espelma,
06:54
you don't want to be looking like this.
147
402000
2000
no heu d'estar mirant així.
06:56
The solutionsolució is not over here. The solutionsolució is on the peripheryperifèria.
148
404000
2000
La solució no està per aquí. La solució està en la perifèria.
06:58
You want to be looking around.
149
406000
2000
Heu de mirar al voltant.
07:00
That rewardrecompensa actuallyen realitat narrowss'estreny our focusenfocament
150
408000
2000
Aquesta recompensa realment ens redueix el punt de mira
07:02
and restrictsRestringeix our possibilitypossibilitat.
151
410000
2000
i ens restringeix les nostres possibilitats.
07:04
Let me tell you why this is so importantimportant.
152
412000
3000
Deixeu-me explicar-vos perquè això és tant important.
07:07
In westernOccidental EuropeEuropa,
153
415000
2000
A l'Europa occidental,
07:09
in manymolts partsparts of AsiaÀsia,
154
417000
2000
en moltes parts d'Àsia,
07:11
in NorthNord AmericaAmèrica, in AustraliaAustràlia,
155
419000
3000
a Nord Àmerica, a Austràlia,
07:14
white-collarcoll blanc workerstreballadors are doing lessmenys of
156
422000
2000
els treballadors d'oficina fan menys feina
07:16
this kindamable of work,
157
424000
2000
d'aquest tipus,
07:18
and more of this kindamable of work.
158
426000
4000
i més feina d'aquest altre tipus.
07:22
That routinerutina, rule-basedbasats en normes, left-brainhemisferi work --
159
430000
3000
Aquesta rutina, basada en regles, feina per al cervell esquerre,
07:25
certaincert kindstipus of accountingComptabilitat, certaincert kindstipus of financialfinancera analysisanàlisi,
160
433000
2000
certs tipus de comptabilitat, certs tipus d'anàl·lisi financer,
07:27
certaincert kindstipus of computerordinador programmingprogramació --
161
435000
2000
certs tipus de programació d'ordinadors,
07:29
has becomeconvertir-se en fairlyamb força easyfàcil to outsourceexternalitzar,
162
437000
2000
són més propensos a ser subcontractats,
07:31
fairlyamb força easyfàcil to automateautomatitzar.
163
439000
2000
més propensos a automatitzar-se.
07:33
SoftwareProgramari can do it fastermés ràpid.
164
441000
3000
El programari pot fer-ho més de pressa.
07:36
Low-costBaix cost providersproveïdors around the worldmón can do it cheapermés barat.
165
444000
2000
Els proveïdors de baix cost d'arreu del món poden fer-ho més barat.
07:38
So what really mattersimporta are the more right-brainedDret-brained
166
446000
4000
Així que el que realment importa són les habilitats
07:42
creativecreatiu, conceptualconceptual kindstipus of abilitieshabilitats.
167
450000
3000
del cervell dret, creatives, del tipus conceptual.
07:45
Think about your ownpropi work.
168
453000
3000
Penseu en el vostre treball.
07:48
Think about your ownpropi work.
169
456000
3000
Penseu en el vostre treball.
07:51
Are the problemsproblemes that you facecara, or even the problemsproblemes
170
459000
2000
Els problemes als que us afronteu, o els problemes
07:53
we'vetenim been talkingparlar about here,
171
461000
2000
que hem estat comentant aquí,
07:55
are those kindstipus of problemsproblemes -- do they have a clearclar setconjunt of rulesregles,
172
463000
2000
són aquest tipus de problemes -- tenen un conjunt de regles definides,
07:57
and a singlesolter solutionsolució? No.
173
465000
3000
i una única solució? No.
08:00
The rulesregles are mystifyingpolígons tridimensionals.
174
468000
2000
Les regles són difícils d'explicar.
08:02
The solutionsolució, if it existsexisteix at all,
175
470000
2000
La solució, si existeix,
08:04
is surprisingsorprenent and not obviousobvi.
176
472000
3000
és sorprenent i no és pas òbvia.
08:07
EverybodyTothom in this roomhabitació
177
475000
2000
Tothom en aquesta sala
08:09
is dealingtractar with theirels seus ownpropi versionversió
178
477000
3000
tracta amb la seva pròpia versió
08:12
of the candleEspelma problemproblema.
179
480000
2000
del problema de l'espelma.
08:14
And for candleEspelma problemsproblemes of any kindamable,
180
482000
3000
I pels problemes de l'espelma de qualsevol tipus,
08:17
in any fieldcamp,
181
485000
2000
en qualsevol àmbit,
08:19
those if-thenSi-llavors rewardsrecompenses,
182
487000
3000
les recompenses "si-llavors",
08:22
the things around whichquin we'vetenim builtconstruït so manymolts of our businessesempreses,
183
490000
4000
les coses sobre les que hem construït tantes de les nostres empreses,
08:26
don't work.
184
494000
2000
no funcionen.
08:28
Now, I mean it makesfa me crazyboig.
185
496000
2000
Això em fa tornar boig.
08:30
And this is not -- here'sheus aquí the thing.
186
498000
2000
I això no és -- aquí està la qüestió.
08:32
This is not a feelingsensació.
187
500000
3000
Això no és un sentiment.
08:35
Okay? I'm a lawyeradvocat; I don't believe in feelingssentiments.
188
503000
3000
D'acord? Sóc advocat. No crec en els sentiments.
08:38
This is not a philosophyfilosofia.
189
506000
4000
Això no és filosofia.
08:42
I'm an AmericanNord-americà; I don't believe in philosophyfilosofia.
190
510000
2000
Sóc un americà. No crec en la filosofia.
08:44
(LaughterRiure)
191
512000
3000
(Riures)
08:47
This is a factfet --
192
515000
3000
Això és un fet.
08:50
or, as we say in my hometownciutat natal of WashingtonWashington, D.C.,
193
518000
2000
O, com diem a la meva ciutat natal de Washington D.C.,
08:52
a trueveritat factfet.
194
520000
2000
un fet veritable.
08:54
(LaughterRiure)
195
522000
2000
(Riures)
08:56
(ApplauseAplaudiments)
196
524000
4000
(Aplaudiments)
09:00
Let me give you an exampleexemple of what I mean.
197
528000
2000
Deixeu-me posar-vos un exemple del que us vull dir.
09:02
Let me marshalMariscal the evidenceevidència here,
198
530000
2000
Deixeu-me reunir les proves.
09:04
because I'm not tellingdient you a storyhistòria, I'm makingelaboració a casecas.
199
532000
2000
Perquè no us estic explicant una història. Us estic presentant un cas.
09:06
LadiesSenyores and gentlemensenyors of the juryjurat, some evidenceevidència:
200
534000
2000
Senyores i senyors del jurat, una prova:
09:08
DanDan ArielyAriely, one of the great economistseconomistes of our time,
201
536000
3000
Dan Ariely, un dels millors economistes dels nostres temps,
09:11
he and threetres colleaguescompanys de feina, did a studyestudiar of some MITMIT studentsestudiants.
202
539000
4000
i tres col·legues més van fer un estudi d'alguns estudiants del MIT.
09:15
They gaveva donar these MITMIT studentsestudiants a bunchgrup of gamesjocs,
203
543000
3000
Van donar a aquests estudiants del MIT una pila de jocs.
09:18
gamesjocs that involvedimplicat creativitycreativitat,
204
546000
2000
Jocs que involucraven creativitat,
09:20
and motormotor skillshabilitats, and concentrationconcentració.
205
548000
2000
habilitats motores i concentració.
09:22
And the offeredoferts them, for performancerendiment,
206
550000
2000
I els van oferir, per a realitzar-los,
09:24
threetres levelsnivells of rewardsrecompenses:
207
552000
2000
tres tipus de recompenses.
09:26
smallpetit rewardrecompensa, mediummitjà rewardrecompensa, largegran rewardrecompensa.
208
554000
5000
Petita, mitjana i gran recompensa.
09:31
Okay? If you do really well you get the largegran rewardrecompensa, on down.
209
559000
4000
D'acord? Si ho feu realment bé us emporteu la recompensa gran.
09:35
What happenedsucceït? As long as the tasktasca involvedimplicat only mechanicalmecànic skillhabilitat
210
563000
4000
Què va passar? Sempre i quan la tasca comportava només habilitats mecàniques
09:39
bonusesbonificacions workedtreballat as they would be expectedesperat:
211
567000
2000
els premis van funcionar com s'esperava:
09:41
the highermés alt the paypagar, the better the performancerendiment.
212
569000
4000
quan més bé pagaven, més bé es feia la feina.
09:45
Okay? But one the tasktasca calledanomenat for
213
573000
2000
D'acord? Però quan la tasca demanava
09:47
even rudimentaryrudimentari cognitivecognitiu skillhabilitat,
214
575000
4000
encara que fos habilitat cognitiva rudimentària,
09:51
a largermés gran rewardrecompensa led to poorermés pobres performancerendiment.
215
579000
5000
la recompensa gran comportava una realització més pobre.
09:56
Then they said,
216
584000
2000
Llavors van dir,
09:58
"Okay let's see if there's any culturalcultural biasparcialitat here.
217
586000
2000
"D'acord, anem a veure si hi ha un biaix cultural aquí.
10:00
LetsPermet go to MaduraiMadurai, IndiaL'Índia and testprova this."
218
588000
2000
Anem a Madurai, a l'Índia per a provar això."
10:02
StandardEstàndard of livingvivent is lowermés baix.
219
590000
2000
El nivell de vida és més baix.
10:04
In MaduraiMadurai, a rewardrecompensa that is modestModest in NorthNord AmericanNord-americà standardsnormes,
220
592000
3000
A Madurai, una recompensa que és modesta a Nord Àmerica,
10:07
is more meaningfulsignificatiu there.
221
595000
3000
és més important.
10:10
SameMateix dealacord. A bunchgrup of gamesjocs, threetres levelsnivells of rewardsrecompenses.
222
598000
3000
Les mateixes condicions. Una pila de jocs, tres tipus de premis.
10:13
What happenspassa?
223
601000
2000
Què va passar?
10:15
People offeredoferts the mediummitjà levelnivell of rewardsrecompenses
224
603000
3000
La gent a qui se li oferia les recompenses mitjanes
10:18
did no better than people offeredoferts the smallpetit rewardsrecompenses.
225
606000
3000
no ho van fer més bé que les de les recompenses petites.
10:21
But this time, people offeredoferts the highestel més alt rewardsrecompenses,
226
609000
4000
Però aquest cop, la gent a qui se li oferia les recompenses més grans,
10:25
they did the worstel pitjor of all.
227
613000
4000
van ser els que ho van fer pitjor de tots.
10:29
In eightvuit of the ninenou taskstasques we examinedexaminat acrossa través de threetres experimentsexperiments,
228
617000
3000
En vuit de les nou tasques que vàrem examinar en aquests tres experiments,
10:32
highermés alt incentivesincentius led to worsepitjor performancerendiment.
229
620000
5000
els premis més alts comportaven un rendiment pitjor.
10:37
Is this some kindamable of touchy-feelydelicat-feely
230
625000
3000
És això potser alguna mena de conspiració
10:40
socialistsocialista conspiracyconspiració going on here?
231
628000
3000
socialista sensiblera?
10:43
No. These are economistseconomistes from MITMIT,
232
631000
3000
No. Es tracta d'economistes del MIT,
10:46
from CarnegieCarnegie MellonMellon, from the UniversityUniversitat of ChicagoChicago.
233
634000
3000
de Carnegie Mellon, de la Universitat de Chicago.
10:49
And do you know who sponsoredpatrocinat this researchrecerca?
234
637000
2000
I sabeu qui va patrocinar aquesta investigació?
10:51
The FederalFederal ReserveReserva BankBanc of the UnitedRegne StatesUnits.
235
639000
4000
El Banc de la Reserva Federal dels Estats Units.
10:55
That's the AmericanNord-americà experienceexperiència.
236
643000
2000
Això és l'experiència americana.
10:57
Let's go acrossa través de the pondestany to the LondonLondres SchoolL'escola of EconomicsEconomia --
237
645000
3000
Atravessem l'oceà per anar a l'Escola d'Economia de Londres.
11:00
LSELSE, LondonLondres SchoolL'escola of EconomicsEconomia,
238
648000
3000
LSE, l'Escola d'Economia de Londres.
11:03
almaAlma materMater of 11 NobelNobel LaureatesGuardonats amb el in economicseconomia.
239
651000
3000
Alma mater d'onze premis Nobel en economia.
11:06
TrainingFormació groundterra for great economiceconòmic thinkerspensadors
240
654000
3000
Terreny d'entrenament per a grans pensadors econòmics
11:09
like GeorgeGeorge SorosSoros, and FriedrichFriedrich HayekHayek,
241
657000
3000
com George Soros, i Friedrich Hayek,
11:12
and MickMick JaggerJagger. (LaughterRiure)
242
660000
2000
i Mick Jagger. (Riures)
11:14
Last monthmes, just last monthmes,
243
662000
4000
El mes passat, tot just el mes passat,
11:18
economistseconomistes at LSELSE lookedmirava at 51 studiesestudis
244
666000
3000
els economistes de la LSE van revisar 51 estudis
11:21
of pay-for-performancepagament per rendiment plansplans, insidedins of companiesempreses.
245
669000
3000
de plans de recompensa per tasques, dins d'empreses.
11:24
Here'sAquí és what the economistseconomistes there said: "We find that financialfinancera incentivesincentius
246
672000
3000
Això és el que van dir, "Hem trobat que els incentius financers
11:27
can resultresultat in a negativenegatiu impactimpacte on overallen general performancerendiment."
247
675000
6000
poden comportar un impacte negatiu en el rendiment general."
11:33
There is a mismatchdesajust betweenentre what scienceciència knowssap
248
681000
3000
Hi ha un desajust entre el que la ciència sap
11:36
and what businessnegocis does.
249
684000
2000
i el que fa l'empresa.
11:38
And what worriespreocupacions me, as we standestand here in the rubblerunes
250
686000
3000
I el que em preocupa, mentre estem plantats a les runes
11:41
of the economiceconòmic collapsecol.lapse,
251
689000
2000
del col·lapse econòmic,
11:43
is that too manymolts organizationsorganitzacions
252
691000
2000
és que hi ha massa organitzacions
11:45
are makingelaboració theirels seus decisionsdecisions,
253
693000
2000
que estan prenent les seves decisions,
11:47
theirels seus policiespolítiques about talenttalent and people,
254
695000
2000
les seves polítiques sobre talent i persones,
11:49
basedbasat on assumptionssupòsits that are outdatedantiquat, unexaminedno examinades,
255
697000
6000
basades en assumpcions que estan desfasades, sense fonament,
11:55
and rootedarrelat more in folklorefolklòric than in scienceciència.
256
703000
3000
i més arrelades al folclore que a la ciència.
11:58
And if we really want to get out of this economiceconòmic messdesordre,
257
706000
3000
I si volem sortir realment d'aquest batibull econòmic,
12:01
and if we really want highalt performancerendiment on those
258
709000
2000
i si volem realment un alt rendiment en aquelles
12:03
definitionaldefinitional taskstasques of the 21stst centurysegle,
259
711000
2000
tasques del segle XXI,
12:05
the solutionsolució is not to do more of the wrongmal things,
260
713000
6000
la solució no consisteix en fer més allò equivocat.
12:11
to enticeatraure people with a sweetermés dolç carrotpastanaga,
261
719000
3000
Atraure la gent amb una pastanaga més dolça,
12:14
or threatenamenacen them with a sharpermés aguda stickenganxat.
262
722000
2000
o amenaçar-la amb un pal més esmolat.
12:16
We need a wholetot newnou approachenfocament.
263
724000
2000
Ens cal un plantejament totalment nou.
12:18
And the good newsnotícies about all of this is that the scientistscientífics
264
726000
2000
I la bona notícia de tot plegat és que els científics
12:20
who'vequi ho ha fet been studyingestudiant motivationmotivació have givendonat us this newnou approachenfocament.
265
728000
3000
que han estat estudiant la motivació ens han donat un nou plantejament.
12:23
It's an approachenfocament builtconstruït much more around intrinsicintrínsec motivationmotivació.
266
731000
3000
És un plantejament construït molt més al voltant de la motivació intrínseca.
12:26
Around the desiredesig to do things because they mattermatèria,
267
734000
2000
Al voltant del desig de fer coses perquè tenen importància,
12:28
because we like it, because they're interestinginteressant,
268
736000
2000
perquè ens agraden, perquè són interessants,
12:30
because they are partpart of something importantimportant.
269
738000
2000
perquè formen part d'alguna cosa important.
12:32
And to my mindment, that newnou operatingfuncionant systemsistema for our businessesempreses
270
740000
4000
I segons el meu parer, aquest nou sistema operatiu per a les nostres empreses
12:36
revolvesgira around threetres elementselements:
271
744000
2000
giren al voltant d'aquests tres elements:
12:38
autonomyautonomia, masterydomini and purposepropòsit.
272
746000
3000
autonomia, mestria i propòsit.
12:41
AutonomyAutonomia: the urgeurgència to directdirecte our ownpropi livesvides.
273
749000
3000
Autonomia, les ganes de dirigir les nostres pròpies vides.
12:44
MasteryDomini: the desiredesig to get better and better at something that mattersimporta.
274
752000
4000
Mestria, el desig de millorar en quelcom que importa.
12:48
PurposePropòsit: the yearningl'anhel to do what we do
275
756000
3000
Propòsit, l'anhel de fer el que fem
12:51
in the serviceservei of something largermés gran than ourselvesnosaltres mateixos.
276
759000
3000
com a servei d'alguna cosa més gran que nosaltres mateixos.
12:54
These are the buildingedifici blocksblocs of an entirelycompletament newnou operatingfuncionant systemsistema
277
762000
3000
Aquests són els fonaments d'un sistema operatiu completament nou
12:57
for our businessesempreses.
278
765000
2000
per a les nostres empreses.
12:59
I want to talk todayavui only about autonomyautonomia.
279
767000
4000
Us vull parlar avui només sobre autonomia.
13:03
In the 20thth centurysegle, we cameva venir up with this ideaidea of managementgestió.
280
771000
3000
Al segle XX, ens vam inventar la idea de gestió.
13:06
ManagementGestió did not emanateemanen from naturenaturalesa.
281
774000
2000
La gestió no va sorgir de la natura.
13:08
ManagementGestió is like -- it's not a treearbre,
282
776000
2000
La gestió és com -- no és un arbre.
13:10
it's a televisiontelevisió setconjunt.
283
778000
2000
És un televisor.
13:12
Okay? SomebodyAlgú inventedinventat it.
284
780000
2000
D'acord? Algú la va inventar.
13:14
And it doesn't mean it's going to work foreverper sempre.
285
782000
2000
I això no implicar que hagi de funcionar sempre.
13:16
ManagementGestió is great.
286
784000
2000
La gestió està molt bé.
13:18
TraditionalTradicional notionsnocions of managementgestió are great
287
786000
2000
Les nocions tradicionals de gestió estan molt bé
13:20
if you want compliancecompliment.
288
788000
2000
si voleu conformitat.
13:22
But if you want engagementcompromís, self-directionAuto-direcció worksfunciona better.
289
790000
3000
Però si voleu compromís, l'auto-direcció funciona millor.
13:25
Let me give you some examplesexemples of some kindamable of radicalradical
290
793000
2000
Deixeu me posar-vos alguns exemples d'alguns tipus de
13:27
notionsnocions of self-directionAuto-direcció.
291
795000
2000
nocions radicals d'auto-direcció.
13:29
What this meanssignifica -- you don't see a lot of it,
292
797000
3000
El que això vol dir -- no es veuen gaires d'aquesta mena,
13:32
but you see the first stirringsstirrings of something really interestinginteressant going on,
293
800000
3000
pero es veuen els primers indicis d'alguna cosa realment interessant.
13:35
because what it meanssignifica is payingpagant people adequatelyadequadament
294
803000
2000
Perquè el que vol dir és pagar a la gent adequadament
13:37
and fairlyamb força, absolutelyabsolutament --
295
805000
2000
i de forma justa, i tant!
13:39
gettingaconseguint the issueassumpte of moneydiners off the tabletaula,
296
807000
2000
Treient la qüestió dels diners fora de la taula.
13:41
and then givingdonant people lots of autonomyautonomia.
297
809000
2000
I llavors donar a la gent un munt d'autonomia.
13:43
Let me give you some examplesexemples.
298
811000
2000
Us posaré alguns exemples.
13:45
How manymolts of you have heardescoltat of the companyempresa AtlassianAtlassian?
299
813000
4000
Quants de vosaltres heu sentit a parlar de la companyia Atlassian?
13:49
It looksaspecte like lessmenys than halfla meitat.
300
817000
2000
Sembla que menys de la meitat.
13:51
(LaughterRiure)
301
819000
2000
(Riures)
13:53
AtlassianAtlassian is an AustralianAustràlia softwareprogramari companyempresa.
302
821000
4000
Atlassian és una companyia de programari australiana.
13:57
And they do something incrediblyincreïblement coolguai.
303
825000
2000
I fan quelcom que està molt bé.
13:59
A fewpocs timestemps a yearcurs they tell theirels seus engineersenginyers,
304
827000
2000
Uns quants cops a l'any diuen als seus enginyers,
14:01
"Go for the nextPròxim 24 hourshores and work on anything you want,
305
829000
4000
"Durant les properes 24 hores treballeu en allò que vulgueu,
14:05
as long as it's not partpart of your regularregular jobtreball.
306
833000
2000
sempre i quan no formi part del vostre treball quotidià.
14:07
Work on anything you want."
307
835000
2000
Treballeu en allò que vulgueu."
14:09
So that engineersenginyers use this time to come up with
308
837000
2000
Així que els enginyers utilitzen aquest temps per inventar-se
14:11
a coolguai patchpegat for codecodi, come up with an elegantelegant hackcop de destral.
309
839000
3000
un pedaç per a codi, o un "hack" elegant.
14:14
Then they presentpresent all of the stuffcoses that they'veells ho han fet developeddesenvolupat
310
842000
3000
Llavors presenten tot el que han estat desenvolupant
14:17
to theirels seus teammatescompanys d'equip, to the restdescans of the companyempresa,
311
845000
3000
als seus companys de feina, a la resta de la companyia,
14:20
in this wildsalvatge and woolybalancegen all-handstot: mans meetingreunió
312
848000
2000
en una esbojarrada reunió
14:22
at the endfinal of the day.
313
850000
2000
al final del dia.
14:24
And then, beingser AustraliansAustralians, everybodytothom has a beercervesa.
314
852000
2000
I és clar, tractant-se d'australians, tothom té una cervesa.
14:26
They call them FedExFedEx DaysDies.
315
854000
3000
Els anomenen els dies FedEx
14:29
Why? Because you have to deliverlliurar something overnightdurant la nit.
316
857000
6000
Per què? Perquè has de lliurar alguna cosa a l'endemà.
14:35
It's prettybonic. It's not baddolent. It's a hugeenorme trademarkmarques violationviolació,
317
863000
2000
Està bé. No està malament. És una enorme violació de la marca registrada.
14:37
but it's prettybonic cleverintel·ligent.
318
865000
2000
Però és molt intel·ligent.
14:39
(LaughterRiure)
319
867000
1000
(Riures)
14:40
That one day of intenseintens autonomyautonomia
320
868000
2000
Aquest dia d'intensa autonomia
14:42
has producedproduït a wholetot arraymatriu of softwareprogramari fixescorreccions
321
870000
2000
ha produït gran quantitat de solucions al programari
14:44
that mightpotser never have existedexistit.
322
872000
2000
que podrien no haver existit mai.
14:46
And it's workedtreballat so well that AtlassianAtlassian has takenpresa it to the nextPròxim levelnivell
323
874000
2000
I ha funcionat tant bé que Atlassian ho ha dut més enllà
14:48
with 20 PercentPer cent Time --
324
876000
2000
amb el 20% del temps.
14:50
donefet, famouslyfamós, at GoogleGoogle --
325
878000
2000
Dut a terme, amb fama, per Google.
14:52
where engineersenginyers can work, spendGastar 20 percentpercentatge of theirels seus time
326
880000
2000
On els enginyers poden treballar, passar el 20% del seu temps
14:54
workingtreball on anything they want.
327
882000
2000
treballant en qualsevol cosa que vulguin.
14:56
They have autonomyautonomia over theirels seus time,
328
884000
2000
Tenen autonomia sobre el seu temps,
14:58
theirels seus tasktasca, theirels seus teamequip, theirels seus techniquetècnica.
329
886000
2000
la seva tasca, el seu equip, la seva tècnica.
15:00
Okay? RadicalRadical amountsquantitats of autonomyautonomia.
330
888000
2000
D'acord? Quantitats radicals d'autonomia.
15:02
And at GoogleGoogle, as manymolts of you know,
331
890000
4000
I a Google, com molts de vosaltres sabreu,
15:06
about halfla meitat of the newnou productsproductes in a typicaltípic yearcurs
332
894000
2000
aproximadament la meitat dels nous productes en un any
15:08
are birthedengendrat duringdurant that 20 PercentPer cent Time:
333
896000
3000
neixen durant aquest 20% de temps.
15:11
things like GmailGmail, OrkutOrkut, GoogleGoogle NewsNotícies.
334
899000
3000
Coses com Gmail, Orkut (xarxa social), Google News.
15:14
Let me give you an even more radicalradical exampleexemple of it:
335
902000
3000
Us posaré un exemple encara més radical d'això.
15:17
something calledanomenat the ResultsResultats Only Work EnvironmentMedi ambient,
336
905000
2000
Quelcom anomenat Entorn de Treball Només per Resultats (ROWE en anglès).
15:19
the ROWEROWE,
337
907000
2000
El ROWE.
15:21
createdcreat by two AmericanNord-americà consultantsconsultors, in placelloc
338
909000
2000
Creat per dos consultors americans, que han estat
15:23
in placelloc at about a dozendotzena companiesempreses around NorthNord AmericaAmèrica.
339
911000
2000
a una dotzena d'empreses de Nord Amèrica.
15:25
In a ROWEROWE people don't have schedulesHoraris.
340
913000
4000
En un ROWE la gent no té horaris.
15:29
They showespectacle up when they want.
341
917000
2000
Arriben quan volen.
15:31
They don't have to be in the officeoficina at a certaincert time,
342
919000
2000
No han d'estar a l'oficina a una certa hora,
15:33
or any time.
343
921000
2000
o a qualsevol hora.
15:35
They just have to get theirels seus work donefet.
344
923000
2000
Només han d'aconseguir que la feina estigui feta.
15:37
How they do it, when they do it,
345
925000
2000
Com ho fan, quan ho fan,
15:39
where they do it, is totallytotalment up to them.
346
927000
3000
on ho fan, depèn totalment d'ells.
15:42
MeetingsReunions in these kindstipus of environmentsentorns are optionalopcional.
347
930000
4000
Les reunions en aquest tipus d'entorns són opcionals.
15:46
What happenspassa?
348
934000
2000
Quin és el resultat?
15:48
AlmostGairebé acrossa través de the boardpissarra, productivityproductivitat goesva up,
349
936000
3000
En la majoria dels casos la productivitat creix,
15:51
workertreballador engagementcompromís goesva up,
350
939000
3000
el compromís amb el treball creix,
15:54
workertreballador satisfactionsatisfacció goesva up, turnoverfacturació goesva down.
351
942000
3000
la satisfacció del treballador creix, la marxa de treballadors baixa.
15:57
AutonomyAutonomia, masterydomini and purposepropòsit,
352
945000
2000
Autonomia, mestria i propòsit,
15:59
These are the buildingedifici blocksblocs of a newnou way of doing things.
353
947000
2000
Aquests són els fonaments d'una nova forma de fer les coses.
16:01
Now some of you mightpotser look at this and say,
354
949000
3000
Potser alguns de vosaltres veieu això i direu,
16:04
"HmmEls hmm, that soundssons niceagradable, but it's UtopianUtòpic."
355
952000
3000
"Mmm, això sona bé. Però és una utopia."
16:07
And I say, "NopeNo. I have proofprova."
356
955000
5000
I jo respondré, "No. Tinc proves."
16:12
The mid-mid-1990s, MicrosoftMicrosoft startedva començar
357
960000
2000
A mitjans dels anys 90, Microsoft va començar
16:14
an encyclopediaenciclopèdia calledanomenat EncartaEncarta.
358
962000
2000
una enciclopèdia anomenada Encarta.
16:16
They had deployeddesplegat all the right incentivesincentius,
359
964000
2000
Van fer servir tots els incentius adients.
16:18
all the right incentivesincentius. They paidpagat professionalsprofessionals to
360
966000
3000
Tots els incentius adients. Van pagar a professionals per
16:21
writeescriure and editedita thousandsmilers of articlesarticles.
361
969000
2000
escriure i editar milers d'articles.
16:23
Well-compensatedBen compensada managersdirectius oversawsupervisar the wholetot thing
362
971000
2000
Gestors ben pagats van dirigir-ho tot plegat
16:25
to make sure it cameva venir in on budgetpressupost and on time.
363
973000
5000
per assegurar-se que tot entrava dins del pressupost i es feia a temps.
16:30
A fewpocs yearsanys latermés tard anotherun altre encyclopediaenciclopèdia got startedva començar.
364
978000
2000
Pocs anys després una altra enciclopèdia va començar.
16:32
DifferentDiferents modelmodel, right?
365
980000
3000
Un model diferent, d'acord?
16:35
Do it for fundiversió. No one getses posa paidpagat a centcèntim, or a EuroEuro or a YenIen.
366
983000
4000
Fes-ho per diversió. Ningú et pagarà un cèntim, o un euro, o un ien.
16:39
Do it because you like to do it.
367
987000
3000
Fes-ho perquè t'agrada fer-ho.
16:42
Now if you had, just 10 yearsanys agofa,
368
990000
3000
Si haguèssiu, tot just fa 10 anys,
16:45
if you had gones'ha anat to an economisteconomista, anywhereon sigui,
369
993000
2000
si haguèssiu anat a un economista, de qualsevol lloc,
16:47
and said, "Hey, I've got these two differentdiferent modelsmodels for creatingcreant an encyclopediaenciclopèdia.
370
995000
4000
per dir-li, "Ei, tinc aquests dos models diferents per a crear una enciclopèdia.
16:51
If they wentva anar headcap to headcap, who would winguanyar?"
371
999000
3000
Si estèssin confrontats, qui guanyaria?"
16:54
10 yearsanys agofa you could not have foundtrobat a singlesolter sobersobri economisteconomista anywhereon sigui
372
1002000
4000
Fa 10 anys no haguèssiu trobat ni un sol economista sobri
16:58
on planetplaneta EarthTerra
373
1006000
2000
en tot el planeta Terra,
17:00
who would have predictedpredir the WikipediaWikipedia modelmodel.
374
1008000
2000
que predigués el model Wikipedia.
17:02
This is the titanicTitanic battlebatalla betweenentre these two approachesenfocaments.
375
1010000
3000
Aquesta és la batalla titànica entre aquests dos models.
17:05
This is the Ali-FrazierAli-Frazier of motivationmotivació. Right?
376
1013000
3000
Això és el combat de boxa Ali contra Frazier de la motivació.
17:08
This is the Thrilla'Thrilla' in ManilaManila.
377
1016000
2000
Això és el Thrilla' in Manila (històric darrer combat entre Ali i Frazier)
17:10
Alright? IntrinsicIntrínsec motivatorsmotivadors versuscontra extrinsicextrínsecs motivatorsmotivadors.
378
1018000
3000
D'acord? Motivadors intrínsecs contra motivadors extrínsecs.
17:13
AutonomyAutonomia, masterydomini and purposepropòsit,
379
1021000
2000
Autonomia, mestria i propòsit,
17:15
versuscontra carrotpastanaga and sticksPals. And who winsguanya?
380
1023000
2000
contra pals i pastanagues. I qui guanya?
17:17
IntrinsicIntrínsec motivationmotivació, autonomyautonomia, masterydomini and purposepropòsit,
381
1025000
3000
Motivació intrínseca, autonomia, mestria i propòsit,
17:20
in a knockoutvuitens de final. Let me wrapembolicar up.
382
1028000
4000
per KO. Permeteu-me concloure.
17:24
There is a mismatchdesajust betweenentre what scienceciència knowssap and what businessnegocis does.
383
1032000
3000
Hi ha un desajust entre el que la ciència sap i el que les empreses fan.
17:27
And here is what scienceciència knowssap.
384
1035000
2000
I això és el que la ciència sap.
17:29
One: Those 20thth centurysegle rewardsrecompenses,
385
1037000
2000
Primer: Les recompenses del segle XX,
17:31
those motivatorsmotivadors we think are a naturalnatural partpart of businessnegocis,
386
1039000
3000
aquells motivadors que pensem que formen part natural d'un negoci,
17:34
do work, but only in a surprisinglysorprenentment narrowestreta bandbanda of circumstancescircumstàncies.
387
1042000
4000
funcionen, però només en unes sorprenents poques circumstàncies.
17:38
Two: Those if-thenSi-llavors rewardsrecompenses oftensovint destroydestruir creativitycreativitat.
388
1046000
4000
Segon: Aquestes recompenses "si-llavors" sovint destrueixen la creativitat.
17:42
ThreeTres: The secretsecret to highalt performancerendiment
389
1050000
2000
Tercer: El secret d'un alt rendiment
17:44
isn't rewardsrecompenses and punishmentscàstigs,
390
1052000
2000
no consisteix en recompenses i càstigs,
17:46
but that unseeninvisible intrinsicintrínsec driveconduir --
391
1054000
2000
sinó en l'impuls intrínsec que no es veu.
17:48
the driveconduir to do things for theirels seus ownpropi sake.
392
1056000
3000
L'impuls per fer les coses pel seu propi bé.
17:51
The driveconduir to do things causecausa they mattermatèria.
393
1059000
2000
L'impuls per fer les coses perquè importen.
17:53
And here'sheus aquí the bestmillor partpart. Here'sAquí és the bestmillor partpart.
394
1061000
2000
I aquí ve la millor part. Aquí ve la millor part.
17:55
We alreadyja know this. The scienceciència confirmsconfirma what we know in our heartscors.
395
1063000
3000
Ja ho sabem, això. La ciència confirma el que sabem en els nostres cors.
17:58
So, if we repairreparació this mismatchdesajust
396
1066000
3000
Així que, si reparem aquest desajust
18:01
betweenentre what scienceciència knowssap and what businessnegocis does,
397
1069000
2000
entre el que la ciència sap i les empreses fan,
18:03
if we bringportar our motivationmotivació, notionsnocions of motivationmotivació
398
1071000
3000
Si portem la nostra motivació, les nocions de motivació
18:06
into the 21stst centurysegle,
399
1074000
2000
al segle XXI,
18:08
if we get pastpassat this lazymandrós, dangerousperillós, ideologyideologia
400
1076000
4000
si superem aquesta ideologia mandrosa, perillosa
18:12
of carrotspastanagues and sticksPals,
401
1080000
2000
dels pals i les pastanagues,
18:14
we can strengthenenfortir our businessesempreses,
402
1082000
3000
podem enfortir les nostres empreses,
18:17
we can solveresoldre a lot of those candleEspelma problemsproblemes,
403
1085000
3000
podem resoldre un munt de problemes de l'espelma,
18:20
and maybe, maybe, maybe
404
1088000
4000
i potser, potser, potser
18:24
we can changecanviar the worldmón.
405
1092000
2000
podem canviar el món.
18:26
I restdescans my casecas.
406
1094000
2000
Fins aquí el meu cas.
18:28
(ApplauseAplaudiments)
407
1096000
3000
(Aplaudiments)
Translated by Carles Caño
Reviewed by Carmen Vega-Reina

▲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