ABOUT THE SPEAKER
Ray Dalio - Hedge fund chair
Ray Dalio is the founder, chair and co-chief investment officer of Bridgewater Associates, a global leader in institutional portfolio management and the largest hedge fund in the world.

Why you should listen

Dalio started Bridgewater out of his two-bedroom apartment in New York City in 1975 and has grown it into the fifth most important private company in the U.S. (according to Fortune magazine). Because of the firm’s many industry-changing innovations over its 40-year history, he has been called the “Steve Jobs of investing” by aiCIO magazine and named one of TIME magazine’s "100 Most Influential People."

Dalio attributes Bridgewater’s success to its unique culture. He describes it as “a believability-weighted idea meritocracy” in which the people strive for “meaningful work and meaningful relationships through radical truth and radical transparency.” He has explained this approach in his book Principles, which has been downloaded more than three million times and has produced considerable curiosity and controversy.

More profile about the speaker
Ray Dalio | Speaker | TED.com
TED2017

Ray Dalio: How to build a company where the best ideas win

वक्ता : रे डेलियो: शीर्षक : एक ऐसी कम्पनी कैसे बनाएँ जहां सर्वोत्तम विचार विजयी हों?

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विवरण : यदि आप जानते हैं कि आपके सहकर्मियों ने वास्तव में आपके बारे में क्या सोचा और वे वास्तव में कैसे थे? रे डेलियो एक प्रतिभा आधारित विचार द्वारा पूर्ण पारदर्शिता और एल्गोरिथम फैसले का उपयोग करने के लिए ऐसे व्यापार के पक्षधर हैं जहां लोग बात कर सकते हैं और कह सकते हैं कि वे वास्तव में क्या सोचते हैं - यहां तक ​​कि मालिक को फोन करना उचित खेल है। इन रणनीतियों के बारे में अधिक जानने के लिए कि डेलियो ने दुनिया के सबसे सफल हेज फंड में से एक को कैसे बनाया और आप आंकड़ा-संचालित समूह निर्णय लेने की शक्ति का उपयोग कैसे कर सकते हैं।
- Hedge fund chair
Ray Dalio is the founder, chair and co-chief investment officer of Bridgewater Associates, a global leader in institutional portfolio management and the largest hedge fund in the world. Full bio

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चाहे तुम्हें पसंद हो या नहीं ¶
00:12
Whetherकि you like it or not,
0
560
1336
00:13
radicalउग्र transparencyपारदर्शिता and algorithmicएल्गोरिथम
decision-makingनिर्णय लेना is comingअ रहे है at you fastउपवास,
1
1920
5376
पूर्ण पारदर्शिता व एल्गोरिथम द्वारा
फैसले लेना आप तक तेज़ी से बढ़ रहे हैं।
00:19
and it's going to changeपरिवर्तन your life.
2
7320
1976
और यह आपके जीवन को
बदलने वाला है।
00:21
That's because it's now easyआसान
to take algorithmsएल्गोरिदम
3
9320
2816
क्योंकि एल्गोरिदम द्वारा
यह अब आसान है
00:24
and embedएम्बेड them into computersकंप्यूटर
4
12160
1896
और उन्हें कंप्यूटर में लागू करना
00:26
and gatherइकट्ठा all that dataजानकारी
that you're leavingछोड़ने on yourselfस्वयं
5
14080
2936
और वह सब जानकारी इकट्ठा करना
जोकि तुम स्वयं पर छोड़ रहे हो
00:29
all over the placeजगह,
6
17040
1376
सभी स्थानों पर,
00:30
and know what you're like,
7
18440
1696
और तुम्हें पता है कि तुम कैसे हो,
00:32
and then directप्रत्यक्ष the computersकंप्यूटर
to interactबातचीत with you
8
20160
2936
और फिर आपसे आदान प्रदान करने
के लिए कंप्यूटर को निर्देश दें
00:35
in waysतरीके that are better
than mostअधिकांश people can.
9
23120
2120
जो अधिकांश लोगों के
तरीकों से बेहतर हैं।
00:38
Well, that mightपराक्रम soundध्वनि scaryडरावना.
10
26160
1616
खैर, यह डरावना लग सकता है।¶
00:39
I've been doing this for a long time
and I have foundमिल गया it to be wonderfulआश्चर्यजनक.
11
27800
3640
मैं ऐसा एक लंबे समय से कर रहा हूँ
और मैंने इसे अद्भुत पाया है।
00:44
My objectiveलक्ष्य has been
to have meaningfulसार्थक work
12
32159
2657
मेरा उद्देश्य रहा है
अर्थपूर्ण कार्य करने का
00:46
and meaningfulसार्थक relationshipsरिश्तों
with the people I work with,
13
34840
2856
और अपने सहकर्मियों के साथ
अर्थपूर्ण रिश्ते बनाने का
00:49
and I've learnedसीखा that I couldn'tनहीं कर सका have that
14
37720
2056
और मुझे पता चला है कि ऐसा नहीं हो सकता था
00:51
unlessजब तक I had that radicalउग्र transparencyपारदर्शिता
and that algorithmicएल्गोरिथम decision-makingनिर्णय लेना.
15
39800
4280
जब तक कि मेरे पास वह पूर्ण पारदर्शिता
और निर्णय लेने का एल्गोरिथम न थे।
मैं आपको दिखाना चाहता हूं
ऐसा क्यों है,
00:56
I want to showदिखाना you why that is,
16
44680
2016
मैं आपको दिखाना चाहता हूं
यह कैसे काम करता है।
00:58
I want to showदिखाना you how it worksकाम करता है.
17
46720
1696
01:00
And I warnचेतावनी देना you that some of the things
that I'm going to showदिखाना you
18
48440
3096
और मैं आपको सजग करता हूँ कुछ
चीजें जो मैं दिखाने वाला हूँ
01:03
probablyशायद are a little bitबिट shockingचौंका देने वाला.
19
51560
1667
शायद थोड़ा चौंकाने वाली हों।
01:05
Sinceक्योंकि I was a kidबच्चा,
I've had a terribleभयानक roteरटने memoryयाद.
20
53760
3480
बचपन से ही मेरी रटने कि
यादाश्त बहुत अधिक थी।
01:10
And I didn't like followingनिम्नलिखित instructionsअनुदेश,
21
58120
2176
और मुझे निर्देश लेना पसंद नहीं था,
01:12
I was no good at followingनिम्नलिखित instructionsअनुदेश.
22
60320
2416
मैं निर्देशों का अनुसरण करने में
अच्छा भी नहीं था।
01:14
But I lovedप्यार किया to figureआकृति out
how things workedकाम for myselfखुद.
23
62760
3000
पर मुझे यह जानना पसंद था कि
मेरे लिए चीज़ें कैसे काम करती थीं।
01:18
When I was 12,
24
66680
1376
जब मेरी आयु 12 वर्ष थी,
01:20
I hatedनफरत schoolस्कूल but I fellगिर गया in love
with tradingव्यापार the marketsबाजार.
25
68080
3280
मुझे स्कूल से नफरत थी लेकिन मुझे
बाज़ारों के कारोबार से प्यार हो गया।
01:23
I caddiedcaddied at the time,
26
71920
1656
मैंने उस समय थैले उठा कर ,
01:25
earnedअर्जित about fiveपंज dollarsडॉलर a bagबैग.
27
73600
1576
प्रति थैला लगभग पांच डॉलर कमाए।
01:27
And I tookलिया my caddyingcaddying moneyपैसे,
and I put it in the stockभण्डार marketबाजार.
28
75200
3200
और मैंने इस पैसे को शेयर बाज़ार में लगाया।
01:31
And that was just because
the stockभण्डार marketबाजार was hotगरम at the time.
29
79240
3376
और यह सिर्फ इसलिए था क्योंकि
उस समय शेयर बाज़ार में तेज़ी थी।
01:34
And the first companyकंपनी I boughtखरीद लिया
30
82640
1456
और पहली कम्पनी जिसका
मैंने शेयर खरीदा
01:36
was a companyकंपनी by the nameनाम
of Northeastपूर्वोत्तर Airlinesएयरलाइंस.
31
84120
2600
उस कम्पनी का नाम
पूर्वोत्तर एयरलाइंस था।
01:39
Northeastपूर्वोत्तर Airlinesएयरलाइंस was
the only companyकंपनी I heardसुना of
32
87360
2736
पूर्वोत्तर एयरलाइंस ही ऐसी
कंपनी थी जिसका मैंने सुना था
01:42
that was sellingबेचना for lessकम से
than fiveपंज dollarsडॉलर a shareशेयर.
33
90120
2696
वह प्रति शेयर पांच डॉलर
से कम बेच रही थी।
01:44
(Laughterहँसी)
34
92840
1976
(हँसी)¶
01:46
And I figuredलगा I could buyखरीद more sharesशेयरों,
35
94840
1856
और मुझे लगा मैं और
शेयर खरीद सकता था,¶
01:48
and if it wentचला गया up, I'd make more moneyपैसे.
36
96720
2096
और अगर यह ऊपर गया, तो मैं
और पैसा कमाऊंगा।
01:50
So, it was a dumbगूंगा strategyरणनीति, right?
37
98840
2840
तो, यह एक मूक रणनीति थी, है न?
01:54
But I tripledतीन गुना my moneyपैसे,
38
102360
1456
लेकिन मेरा पैसा तीन गुना बढ़ा,
01:55
and I tripledतीन गुना my moneyपैसे
because I got luckyसौभाग्यशाली.
39
103840
2120
व धन तिगुना हुआ
क्योंकि मैं भाग्यवान था।
कंपनी लगभग दिवालिया होने ही वाली थी,
01:58
The companyकंपनी was about to go bankruptदिवालिया,
40
106520
1816
लेकिन किसी अन्य कंपनी ने इसका
अधिग्रहण कर लिया ,
02:00
but some other companyकंपनी acquiredअधिग्रहण it,
41
108360
2096
02:02
and I tripledतीन गुना my moneyपैसे.
42
110480
1456
और मेरा पैसा तीन गुना बढ़ गया।
02:03
And I was hookedकांटे की शकल का.
43
111960
1200
और मैं जुड़ सा गया था।
02:05
And I thought, "This gameखेल is easyआसान."
44
113720
2280
और मैंने सोचा, "यह खेल आसान है।"
02:09
With time,
45
117200
1216
समय के साथ,
02:10
I learnedसीखा this gameखेल is anything but easyआसान.
46
118440
1960
मैंने सीखा कि खेल कुछ
भी हो पर आसान है।
02:12
In orderक्रम to be an effectiveप्रभावी investorनिवेशक,
47
120880
2136
एक प्रभावी निवेशक बनने के लिए,
02:15
one has to betशर्त againstविरुद्ध the consensusआम सहमति
48
123040
2896
हमें सर्वसम्मति के खिलाफ जोखिम उठाना
02:17
and be right.
49
125960
1256
और सही होना होता है।
02:19
And it's not easyआसान to betशर्त
againstविरुद्ध the consensusआम सहमति and be right.
50
127240
2856
आम सहमति के खिलाफ जोखिम उठाना
और सही होनाआसान नहीं है।
02:22
One has to betशर्त againstविरुद्ध
the consensusआम सहमति and be right
51
130120
2336
हमें सर्वसम्मति के खिलाफ जोखिम उठाना
और सही होना होता है।
02:24
because the consensusआम सहमति
is builtबनाया into the priceमूल्य.
52
132480
2640
क्योंकि आम सहमति
मूल्य में समाहित है।
02:28
And in orderक्रम to be an entrepreneurउद्यमी,
53
136120
2456
और एक उद्यमी होने के लिए,
02:30
a successfulसफल entrepreneurउद्यमी,
54
138600
1616
एक सफल उद्यमी,
02:32
one has to betशर्त againstविरुद्ध
the consensusआम सहमति and be right.
55
140240
3480
को सर्वसम्मति के खिलाफ जोखिम उठाना
और सही होना होता है।
02:37
I had to be an entrepreneurउद्यमी
and an investorनिवेशक --
56
145400
2936
मुझे एक उद्यमी निवेशक होना था -
02:40
and what goesजाता है alongसाथ में with that
is makingनिर्माण a lot of painfulदर्दनाक mistakesभूल.
57
148360
4200
और उसके साथ बहुत दर्दनाक
गल्तियाँ करना चलता है।
तो मैंने बहुत दर्दनाक गल्तियाँ कीं,
02:45
So I madeबनाया गया a lot of painfulदर्दनाक mistakesभूल,
58
153440
2816
02:48
and with time,
59
156280
1256
और समय के साथ,
02:49
my attitudeरवैया about those mistakesभूल
beganशुरू हुआ to changeपरिवर्तन.
60
157560
2960
उन गल्तियों बारे मेरा दृष्टिकोण
बदलना शुरू हो गया।
02:53
I beganशुरू हुआ to think of them as puzzlesपहेली.
61
161160
2096
मैं उन्हें पहेली के रूप में सोचने लगा।
02:55
That if I could solveका समाधान the puzzlesपहेली,
62
163280
1936
कि अगर मैं पहेलियों को हल कर सका ,
02:57
they would give me gemsरत्न.
63
165240
1440
तो वे मुझे रत्न देंगे।
02:59
And the puzzlesपहेली were:
64
167160
1656
और पहेलियाँ थीं:
03:00
What would I do differentlyअलग ढंग से in the futureभविष्य
so I wouldn'tनहीं होगा make that painfulदर्दनाक mistakeग़लती?
65
168840
3880
भविष्य में मैं ऐसा क्या अलग करूँगा
कि मैं वह दर्दनाक गलती न करूं?
03:05
And the gemsरत्न were principlesसिद्धांतों
66
173280
2576
और वे रत्न सिद्धांत थे
03:07
that I would then writeलिखना down
so I would rememberयाद है them
67
175880
3136
जिन्हें मैं लिख लेता और याद कर लेता
03:11
that would help me in the futureभविष्य.
68
179040
1572
जो भविष्य में मेरी मदद करते।
03:13
And because I wroteलिखा था them down so clearlyस्पष्ट रूप से,
69
181000
2696
और क्योंकि मैंने उन्हें इतनी
स्पष्ट रूप से लिखा था,
03:15
I could then --
70
183720
1336
तब मैं कर सकता था -
03:17
eventuallyअंत में discoveredकी खोज की --
71
185080
1576
अंततः खोज -
03:18
I could then embedएम्बेड them into algorithmsएल्गोरिदम.
72
186680
3760
तब मैं उन्हें एल्गोरिदम में लागू
कर के उपयोग कर सका।
03:23
And those algorithmsएल्गोरिदम
would be embeddedएम्बेडेड in computersकंप्यूटर,
73
191400
3456
और उन एल्गोरिदम को
कंप्यूटर में लागू किया जाता,
03:26
and the computersकंप्यूटर would
make decisionsनिर्णय alongसाथ में with me;
74
194880
3336
और कंप्यूटर मेरे साथ मिल कर निर्णय करता ;
03:30
and so in parallelसमानांतर,
we would make these decisionsनिर्णय.
75
198240
3136
और अतः समानांतर रूप में,
हम ये निर्णय लेते।
03:33
And I could see how those decisionsनिर्णय
then comparedतुलना with my ownअपना decisionsनिर्णय,
76
201400
3976
और मैं उन निर्णयों को मेरे अपने निर्णयों
के परिपेक्ष में देख सकता था,
03:37
and I could see that
those decisionsनिर्णय were a lot better.
77
205400
3096
और मैं यह देख सकता था
वे निर्णय कहीं अधिक बेहतर थे।
03:40
And that was because the computerकंप्यूटर
could make decisionsनिर्णय much fasterऔर तेज,
78
208520
4736
और इसका कारण था कि कंप्यूटर
फैसले बहुत तेज कर सकता था,
03:45
it could processप्रक्रिया a lot more informationजानकारी
79
213280
2256
यह बहुत अधिक जानकारी
संसाधित कर सकता था
03:47
and it can processप्रक्रिया decisionsनिर्णय much more --
80
215560
3400
और यह अधिक फैसले कर सकता था -
03:51
lessकम से emotionallyभावनात्मक रूप से.
81
219880
1200
कम भावनात्मक रूप से।
03:54
So it radicallyमौलिक improvedउन्नत
my decision-makingनिर्णय लेना.
82
222760
3920
तो मौलिक रूप से मेरा निर्णय लेने
में काफी सुधार हुआ।
04:00
Eightआठ yearsवर्षों after I startedशुरू कर दिया है BridgewaterBridgewater,
83
228440
4896
मेरे ब्रिजवॉटर शुरू करने के आठ साल बाद,¶
04:05
I had my greatestमहानतम failureअसफलता,
84
233360
1536
मेरी सबसे बड़ी विफलता थी
04:06
my greatestमहानतम mistakeग़लती.
85
234920
1200
मेरी सबसे बड़ी गल्ती।
04:09
It was lateदेर से 1970s,
86
237680
2136
यह 1970 के दशक के अंत की बात थी,
04:11
I was 34 yearsवर्षों oldपुराना,
87
239840
1976
मैं 34 साल का था,
04:13
and I had calculatedपरिकलित that Americanअमेरिकी banksबैंकों
88
241840
3656
और मैंने गणना की थी कि
अमेरिकी बैंकों ने
04:17
had lentरोज़ा much more moneyपैसे
to emergingउभरते countriesदेशों
89
245520
2856
उभरते हुए देशों को इतना
अधिक पैसा दे दिया था
04:20
than those countriesदेशों
were going to be ableयोग्य to payवेतन back
90
248400
2816
कि वे देश वापस उतना भुगतान
करने में सक्षम नहीं थे
04:23
and that we would have
the greatestमहानतम debtका कर्ज crisisसंकट
91
251240
2696
और हम सबसे बड़े कर्ज़ संकट में होंगे
04:25
sinceजबसे the Great Depressionअवसाद.
92
253960
1360
महान वित्तीय मन्दी के बाद।
04:28
And with it, an economicआर्थिक crisisसंकट
93
256200
2216
और इसके साथ, एक आर्थिक संकट
04:30
and a bigबड़े bearभालू marketबाजार in stocksशेयरों.
94
258440
2040
और स्टॉक में एक बड़ा मन्दी बाज़ार।
04:33
It was a controversialविवादास्पद viewराय at the time.
95
261680
2000
उस समय यह एक विवादास्पद राय थी।
04:36
People thought it was
kindमेहरबान of a crazyपागल pointबिंदु of viewराय.
96
264160
2440
लोगों ने सोचा था कि यह झक्की राय थी।
04:39
But in Augustअगस्त 1982,
97
267480
2216
लेकिन अगस्त 1982 में,
04:41
Mexicoमेक्सिको defaultedचूक on its debtका कर्ज,
98
269720
1960
मेक्सिको कर्ज़ चुकता करने में नाकाम रहा
और कई अन्य देशों ने इसका
अनुसरण किया।
04:44
and a numberसंख्या of other countriesदेशों followedपीछा किया.
99
272520
2256
04:46
And we had the greatestमहानतम debtका कर्ज crisisसंकट
sinceजबसे the Great Depressionअवसाद.
100
274800
3400
और महान मन्दी के बाद से हम
सबसे बड़े कर्ज़ संकट में थे।
04:51
And because I had anticipatedप्रत्याशित that,
101
279080
2776
और क्योंकि मैंने वह पूर्व
अनुमान लगाया था,
04:53
I was askedपूछा to testifyगवाही to Congressकांग्रेस
and appearदिखाई on "Wallदीवार Streetस्ट्रीट Weekसप्ताह,"
102
281880
4336
मुझे कांग्रेस के समक्ष साक्षी के लिए व
"वॉल स्ट्रीट वीक" में आने को कहा गया
04:58
whichकौन कौन से was the showदिखाना of the time.
103
286240
1976
जो उस समय का नामी ग्रामी शो था।
05:00
Just to give you a flavorस्वाद of that,
I've got a clipक्लिप here,
104
288240
2936
बस इसका थोड़ा सा भान कराने के लिए,
मेरे पास एक अंश है,
05:03
and you'llआप करेंगे see me in there.
105
291200
1920
और तुम मुझे इसमें देखोगे।
05:06
(Videoवीडियो) Mrश्री. Chairmanअध्यक्ष, Mrश्री. Mitchellमिशेल,
106
294480
1696
(वीडियो)श्री अध्यक्ष, श्री मिशेल, ¶
05:08
it's a great pleasureअभिराम and a great honorआदर
to be ableयोग्य to appearदिखाई before you
107
296200
3376
आपके समक्ष आ पाना बहुत खुशी और
महान सम्मान की बात है
05:11
in examinationपरीक्षा with what
is going wrongगलत with our economyअर्थव्यवस्था.
108
299600
3480
यह जांचने हेतु कि हमारी अर्थव्यवस्था
के साथ क्या गड़बड़ हो रही है।
05:15
The economyअर्थव्यवस्था is now flatसमतल --
109
303640
1936
अर्थव्यवस्था अब समतल है -
05:17
teeteringTeetering on the brinkकगार of failureअसफलता.
110
305600
2136
असफलता के कगार पर डगमगा रही है।
05:19
Martinमार्टिन Zweigzweig द्वारा इंवेस्टर: You were recentlyहाल ही में
quotedउद्धृत in an articleलेख.
111
307760
2496
मार्टिन ज़ेइग: आप हाल ही
एक लेख में उद्धृत थे¶
आपने कहा, "मैं यह पूर्ण निश्चितता
से कह सकता हूं
05:22
You said, "I can say this
with absoluteपूर्ण certaintyयक़ीन
112
310280
2336
क्योंकि मुझे बाज़ारों की
जानकारी हैं। "
05:24
because I know how marketsबाजार work."
113
312640
1616
05:26
Rayरे Dalioडालियो: I can say
with absoluteपूर्ण certaintyयक़ीन
114
314280
2096
रे डैलिओ: मैं कह सकता हूं
पूर्ण निश्चितता से¶
05:28
that if you look at the liquidityतरलता baseआधार
115
316400
1856
कि अगर आप चल निधि आधार को देखते हैं
05:30
in the corporationsनिगमों
and the worldविश्व as a wholeपूरा का पूरा,
116
318280
3376
निगमों और पूरे विश्व में ,
05:33
that there's suchऐसा reducedकम किया हुआ
levelस्तर of liquidityतरलता
117
321680
2096
तो चल निधि का स्तर इतना कम है
05:35
that you can't returnवापसी
to an eraयुग of stagflationStagflation."
118
323800
3216
कि तुम वापस स्थिरता के
युग में नहीं जा सकते। "
05:39
I look at that now, I think,
"What an arrogantअभिमानी jerkझटका!"
119
327040
3096
अब मुझे लगता है कि
"क्या दम्भी झटका है!"¶
05:42
(Laughterहँसी)
120
330160
2000
(हँसी)¶
05:45
I was so arrogantअभिमानी, and I was so wrongगलत.
121
333760
2456
मैं इतना दम्भी और गलत था।¶
05:48
I mean, while the debtका कर्ज crisisसंकट happenedहो गई,
122
336240
2576
मेरा मतलब है, जब यह
कर्ज़ संकट घटित हुआ,
05:50
the stockभण्डार marketबाजार and the economyअर्थव्यवस्था
wentचला गया up ratherबल्कि than going down,
123
338840
3976
शेयर बाज़ार और अर्थव्यवस्था
नीचे जाने की बजाय ऊपर चले गए,
05:54
and I lostगुम हो गया so much moneyपैसे
for myselfखुद and for my clientsग्राहकों
124
342840
5016
और मैंने अपना और अपने ग्राहकों का
इतना पैसा खोया
05:59
that I had to shutबंद down
my operationऑपरेशन prettyसुंदर much,
125
347880
3416
कि मुझे अपना कार्य बहुत
ज्यादा बंद करना पड़ा,
06:03
I had to let almostलगभग everybodyहर go.
126
351320
1880
मुझे लगभग सभी को जाने देना पड़ा था।
06:05
And these were like extendedविस्तृत familyपरिवार,
127
353640
1736
और ये विस्तारित परिवार की तरह थे,
06:07
I was heartbrokenदिल टूटा.
128
355400
1616
मेरा दिल टूट चुका था।
06:09
And I had lostगुम हो गया so much moneyपैसे
129
357040
1816
और मैंने इतना पैसा खो दिया था
06:10
that I had to borrowउधार
4,000 dollarsडॉलर from my dadपिता
130
358880
3336
कि मुझे अपने पिताजी से
4,000 डॉलर उधार लेने पड़े थे
06:14
to help to payवेतन my familyपरिवार billsबिल.
131
362240
1920
मेरे पारिवारिक बिल भुगतान मदद हेतु।
06:16
It was one of the mostअधिकांश painfulदर्दनाक
experiencesअनुभवों of my life ...
132
364840
3160
यह मेरे जीवन का सबसे दर्दनाक
अनुभवों में से एक था...¶
06:21
but it turnedबदल गया out to be
one of the greatestमहानतम experiencesअनुभवों of my life
133
369240
3776
लेकिन यह मेरे जीवन का सबसे महान
अनुभव निकला
06:25
because it changedबदल गया my attitudeरवैया
about decision-makingनिर्णय लेना.
134
373040
2680
क्योंकि इसने मेरा निर्णय लेने बारे
दृष्टिकोण बदल दिया।
06:28
Ratherबल्कि than thinkingविचारधारा, "I'm right,"
135
376360
3056
यह सोचने के बजाय, "मैं सही हूँ"
06:31
I startedशुरू कर दिया है to askपूछना myselfखुद,
136
379440
1576
मैंने खुद से पूछना शुरू कर दिया,
06:33
"How do I know I'm right?"
137
381040
1800
"मुझे कैसे पता कि मैं सही हूँ?"
06:36
I gainedप्राप्त की a humilityविनम्रता that I neededजरूरत है
138
384480
1936
मुझे विनम्रता मिली जिसकी
मुझे जरूरत थी
06:38
in orderक्रम to balanceसंतुलन my audacityधृष्टता.
139
386440
2560
मेरी धृष्टता को संतुलित करने के लिए।
06:41
I wanted to find the smartestहोशियार
people who would disagreeअसहमत with me
140
389880
4216
मैंने ऐसे उच्चतम कुशाग्र बुद्धि लोगों को
ढूंढ़ना चाहा जो मुझसे असहमत होंगे
ताकि मैं उनके दृष्टिकोण समझने की
कोशिश करूं
06:46
to try to understandसमझना theirजो अपने perspectiveपरिप्रेक्ष्य
141
394120
1896
06:48
or to have them
stressतनाव testपरीक्षण my perspectiveपरिप्रेक्ष्य.
142
396040
2600
या उन्हें अपने दृष्टिकोण का कठोर
परीक्षण करने दूँ।
06:51
I wanted to make an ideaविचार meritocracyप्रतिभा.
143
399400
2776
मैं यह अवधारणा प्रतिभा आधारित
बनाना चाहता था।
06:54
In other wordsशब्द,
144
402200
1216
दूसरे शब्दों में,
06:55
not an autocracyस्वेच्छाचारिता in whichकौन कौन से
I would leadनेतृत्व and othersअन्य लोग would followका पालन करें
145
403440
3816
एक निरंकुशता तंत्र नहीं जिसमें
मैं नेतृत्व करूं और दूसरे पालन करें
06:59
and not a democracyजनतंत्र in whichकौन कौन से everybody'sहर कोई है
pointsअंक of viewराय were equallyसमान रूप से valuedमहत्वपूर्ण,
146
407280
3616
और लोकतंत्र भी नहीं जिसमें प्रत्येक के
विचार का समान मूल्य हो,
07:02
but I wanted to have an ideaविचार meritocracyप्रतिभा
in whichकौन कौन से the bestश्रेष्ठ ideasविचारों would winजीत out.
147
410920
5096
लेकिन मैं प्रतिभा आधारित विचार
चाहता था जिसमें सर्वश्रेष्ठ विचार जीतें।
07:08
And in orderक्रम to do that,
148
416040
1256
और ऐसा करने के लिए,
07:09
I realizedएहसास हुआ that we would need
radicalउग्र truthfulnessसच्चाई
149
417320
3576
मुझे लगा कि हमें आमूल परिवर्तनवादी
सच्चाई की आवश्यकता होगी
07:12
and radicalउग्र transparencyपारदर्शिता.
150
420920
1616
और तत्त्वरूप पारदर्शिता।
07:14
What I mean by radicalउग्र truthfulnessसच्चाई
and radicalउग्र transparencyपारदर्शिता
151
422560
3856
आमूल परिवर्तनवादी सच्चाई और तत्त्वरूप
पारदर्शिता से मेरा मतलब है ¶
07:18
is people neededजरूरत है to say
what they really believedमाना जाता है कि
152
426440
2656
लोगों को वैसा कहना चाहिए
जैसा सच में विश्वास करते हैं
07:21
and to see everything.
153
429120
2000
और सब कुछ देखने के लिए।
07:23
And we literallyसचमुच
tapeफीता almostलगभग all conversationsबात चिट
154
431480
3936
और हम सचमुच लगभग सारी बातचीत
को अक्षरशः टेप करते हैं
07:27
and let everybodyहर see everything,
155
435440
1616
और सभी को सब कुछ देखने देते हैं,
07:29
because if we didn't do that,
156
437080
1416
क्योंकि अगर हम ऐसा नहीं करते,
07:30
we couldn'tनहीं कर सका really have
an ideaविचार meritocracyप्रतिभा.
157
438520
3080
हम वास्तव प्रतिभा आधारित विचार
नहीं ले सकते।
07:34
In orderक्रम to have an ideaविचार meritocracyप्रतिभा,
158
442760
3696
एक प्रतिभा आधारित विचार लेने के लिए,
07:38
we have let people speakबोले
and say what they want.
159
446480
2376
हमने लोगों को वह बोलने
व कहने दिया जो वे चाहते थे।
07:40
Just to give you an exampleउदाहरण,
160
448880
1376
बस आपको उदाहरण देने के लिए,
07:42
this is an emailईमेल from Jimजिम HaskelHaskel --
161
450280
2696
यह जिम हास्केल द्वारा भेजी एक ईमेल है -
कोई जो मेरे लिए काम करता है -
07:45
somebodyकोई who worksकाम करता है for me --
162
453000
1376
07:46
and this was availableउपलब्ध
to everybodyहर in the companyकंपनी.
163
454400
3376
और कंपनी में हर किसी के लिए
यह उपलब्ध था।
07:49
"Rayरे, you deserveलायक a 'D-'सोंच-'
164
457800
2536
"रे, आप एक 'डी' के लायक हैं
07:52
for your performanceप्रदर्शन
todayआज in the meetingमुलाकात ...
165
460360
2256
आज बैठक में आपके प्रदर्शन के लिए...
07:54
you did not prepareतैयार at all well
166
462640
1696
आपने बिल्कुल अच्छी तैयारी नहीं की
07:56
because there is no way
you could have been that disorganizedबेतरतीब."
167
464360
3560
क्योंकि यह हो ही नहीं सकता कि आप
इतने अव्यस्थित होते। "
08:01
Isn't that great?
168
469520
1216
क्या यह बड़ी बात नहीं है?
08:02
(Laughterहँसी)
169
470760
1216
(हँसी)¶
08:04
That's great.
170
472000
1216
एक दम बढ़िया।¶
08:05
It's great because, first of all,
I neededजरूरत है feedbackप्रतिक्रिया like that.
171
473240
2936
यह अच्छा है क्योंकि, सर्वप्रथम,
मुझे ऐसी प्रतिक्रिया चाहिए थी।
08:08
I need feedbackप्रतिक्रिया like that.
172
476200
1616
मुझे ऐसी प्रतिक्रिया ही चाहिए।
08:09
And it's great because if I don't let Jimजिम,
and people like Jimजिम,
173
477840
3456
और यह अच्छा है क्योंकि अगर मैं जिम
और जिम जैसे लोगों को आज्ञा नहीं देता,
08:13
to expressव्यक्त theirजो अपने pointsअंक of viewराय,
174
481320
1576
उनके दृष्टिकोण को व्यक्त करने को,
08:14
our relationshipसंबंध wouldn'tनहीं होगा be the sameवही.
175
482920
2056
हमारे संबंध वैसे न होते।
08:17
And if I didn't make that publicजनता
for everybodyहर to see,
176
485000
3056
और अगर मैंने उसे सभी के देखने के लिए
सार्वजनिक नहीं किया होता,
08:20
we wouldn'tनहीं होगा have an ideaविचार meritocracyप्रतिभा.
177
488080
1960
हमारे पास प्रतिभा आधारित
विचार न होता।
08:23
So for that last 25 yearsवर्षों
that's how we'veहमने been operatingऑपरेटिंग.
178
491760
3280
तो हम पिछले 25 सालों से
इसी तरह काम कर रहे हैं।¶
08:27
We'veहमने been operatingऑपरेटिंग
with this radicalउग्र transparencyपारदर्शिता
179
495640
3056
हम इसी मूलभूत पारदर्शिता के
साथ काम कर रहे हैं
08:30
and then collectingसंग्रह these principlesसिद्धांतों,
180
498720
2296
और फिर इन सिद्धांतों का संग्रह करते हुए,
08:33
largelyकाफी हद तक from makingनिर्माण mistakesभूल,
181
501040
2056
अधिकतर गल्तियां करने से,
08:35
and then embeddingembedding
those principlesसिद्धांतों into algorithmsएल्गोरिदम.
182
503120
4416
और फिर उन सिद्धांतों को
एल्गोरिदम में लागू करने से।
08:39
And then those algorithmsएल्गोरिदम provideप्रदान करें --
183
507560
2696
और फिर वे एल्गोरिदम प्रदान करते हैं -
08:42
we're followingनिम्नलिखित the algorithmsएल्गोरिदम
184
510280
2016
हम एल्गोरिदम का अनुसरण कर रहे हैं
08:44
in parallelसमानांतर with our thinkingविचारधारा.
185
512320
1440
हमारी सोच के साथ-साथ।
08:47
That has been how we'veहमने runरन
the investmentनिवेश businessव्यापार,
186
515280
3176
हमने निवेश कारोबार ऐसे चलाया है,
08:50
and it's how we alsoभी dealसौदा
with the people managementप्रबंध.
187
518480
2736
और लोगों के प्रबंधन कार्य को भी
हम ऐसे ही करते हैं।
08:53
In orderक्रम to give you a glimmerप्रभा
into what this looksदिखता है like,
188
521240
3736
आपको एक झलक देने के लिए
कि यह कैसा दिखता है,¶
08:57
I'd like to take you into a meetingमुलाकात
189
525000
2336
मैं आपको एक मीटिंग में ले
जाना चाहता हूं
08:59
and introduceपरिचय कराना you to a toolसाधन of oursहमारा
calledबुलाया the "Dotडॉट Collectorकलेक्टर"
190
527360
3136
और हमारे एक उपकरण "डॉट कलेक्टर"
से परिचित करवाना चाहता हूँ
09:02
that helpsमदद करता है us do this.
191
530520
1280
जो हमें इसमें मदद करता है।
09:07
A weekसप्ताह after the US electionचुनाव,
192
535640
2176
अमेरिकी चुनाव के एक सप्ताह बाद,
09:09
our researchअनुसंधान teamटीम heldरखे हुए a meetingमुलाकात
193
537840
2096
हमारी शोध टीम ने एक बैठक
आयोजित की थी
09:11
to discussचर्चा कर what a Trumpट्रम्प presidencyराष्ट्रपति पद
would mean for the US economyअर्थव्यवस्था.
194
539960
3320
बहस हेतु कि राष्ट्रपति ट्रम्प का अमेरिकी
अर्थव्यवस्था पर क्या असर होगा।
09:16
Naturallyजाहिर, people had
differentविभिन्न opinionsराय on the matterमामला
195
544000
2856
स्वाभाविक रूप से, लोगों की
इस मामले पर अलग-अलग राय थी
09:18
and how we were
approaching the discussionविचार-विमर्श.
196
546880
2040
और हम चर्चा को कैसे ले रहे थे।
09:21
The "Dotडॉट Collectorकलेक्टर" collectsएकत्र these viewsविचारों.
197
549840
2776
"डॉट कलेक्टर" इन विचारों
को एकत्रित करता है।
09:24
It has a listसूची of a fewकुछ dozenदर्जन attributesविशेषताएँ,
198
552640
2296
इसमें कुछ दर्जन विशेषताओं की सूची है,
09:26
so wheneverजब कभी somebodyकोई thinksसोचता something
about anotherएक और person'sव्यक्ति की thinkingविचारधारा,
199
554960
4016
इसलिए जब भी कोई व्यक्ति कुछ सोचता
है किसी अन्य व्यक्ति की सोच के बारे,
09:31
it's easyआसान for them
to conveyसंप्रेषित theirजो अपने assessmentमूल्यांकन;
200
559000
2936
उनके मूल्यांकन को व्यक्त करना
उनके लिए आसान है;
09:33
they simplyकेवल noteध्यान दें the attributeगुण
and provideप्रदान करें a ratingरेटिंग from one to 10.
201
561960
4520
वे केवल विशेषता को ध्यान में रखते हैं
और एक से 10 से मूल्यांक प्रदान करते हैं
09:39
For exampleउदाहरण, as the meetingमुलाकात beganशुरू हुआ,
202
567520
2256
उदाहरण के लिए, जैसे बैठक शुरू हुई,
09:41
a researcherशोधकर्ता namedनामित Jenजेन ratedनियत किया गया me a threeतीन --
203
569800
3120
एक शोधकर्ता जेन ने मुझे 3 अंक दिए -
09:45
in other wordsशब्द, badlyबुरी तरह --
204
573640
2016
दूसरे शब्दों में, बुरी तरह -
09:47
(Laughterहँसी)
205
575680
1376
(हँसी)¶
09:49
for not showingदिखा a good balanceसंतुलन
of open-mindednessओपन-उदारता and assertivenessमुखरता.
206
577080
4160
खुले दिमाग और मुखरता का अच्छा
संतुलन न दिखाने के लिए। ¶
09:54
As the meetingमुलाकात transpiredमालूम,
207
582080
1456
जैसे-जैसे बैठक प्रक्षेपित हुई,
09:55
Jen'sजेन के assessmentsआकलन of people
addedजोड़ा up like this.
208
583560
3240
लोगों के लिए जेन का आंकलन
इस तरह रहा।
09:59
Othersदूसरों in the roomकक्ष
have differentविभिन्न opinionsराय.
209
587920
2176
कमरे में अन्यों कीअलग राय है।
10:02
That's normalसाधारण.
210
590120
1216
यह सामान्य है।
10:03
Differentअलग people are always
going to have differentविभिन्न opinionsराय.
211
591360
2920
अलग-अलग लोग हमेशा
अलग-अलग राय ही रखते हैं।
10:06
And who knowsजानता है who'sकौन है right?
212
594800
1400
और किसे पता कि कौन सही है?
10:09
Let's look at just what people thought
about how I was doing.
213
597240
3440
आइए देखें कि लोग क्या सोचते हैं
कि मैं कैसे कर रहा था।
10:13
Some people thought I did well,
214
601600
2216
कुछ लोगों ने सोचा कि मैंने अच्छा किया,
10:15
othersअन्य लोग, poorlyबीमार.
215
603840
1200
दूसरों ने सोचा, खराब।
10:18
With eachसे प्रत्येक of these viewsविचारों,
216
606080
1336
इन सभी विचारों के साथ,
10:19
we can exploreका पता लगाने the thinkingविचारधारा
behindपीछे the numbersसंख्या.
217
607440
2320
हम संख्याओं के पीछे की
सोच का पता लगा सकते हैं।
10:22
Here'sयहां के what Jenजेन and Larryलैरी said.
218
610520
2160
ये जेन और लैरी ने कहा है।
10:25
Noteनोट that everyoneहर कोई
getsहो जाता है to expressव्यक्त theirजो अपने thinkingविचारधारा,
219
613760
2616
ध्यान दें कि हर कोई अपनी सोच
व्यक्त करता है,
10:28
includingसमेत theirजो अपने criticalमहत्वपूर्ण thinkingविचारधारा,
220
616400
1656
उनकी आलोचनात्मक सोच का भी ,
10:30
regardlessपरवाह किए बिना of theirजो अपने positionपद
in the companyकंपनी.
221
618080
2120
कंपनी में उनके पद का विचार किए बिना।
10:33
Jenजेन, who'sकौन है 24 yearsवर्षों oldपुराना
and right out of collegeकॉलेज,
222
621120
3096
जेन, जो 24 साल का है और अभी-अभी
कॉलेज से पढ़ कर आया है,
10:36
can tell me, the CEOसीईओ,
that I'm approaching things terriblyबहुत.
223
624240
2840
मुझे, मालिक को, बता सकते हैं
कि काम करने का मेरा ढंग बेकार है।
10:40
This toolसाधन helpsमदद करता है people
bothदोनों expressव्यक्त theirजो अपने opinionsराय
224
628480
3776
यह उपकरण लोगों को मदद करता है
दोनों अपनी राय व्यक्त करने हेतु¶
10:44
and then separateअलग themselvesअपने
from theirजो अपने opinionsराय
225
632280
3096
और फिर स्वयं को अपनी
राय से अलग कर के
10:47
to see things from a higherउच्चतर levelस्तर.
226
635400
2040
चीजों को उच्च स्तर से देखने के लिए।
10:50
When Jenजेन and othersअन्य लोग shiftखिसक जाना theirजो अपने attentionsAttentions
from inputtingInputting theirजो अपने ownअपना opinionsराय
227
638640
4896
जब जेन और अन्य अपना ध्यान
अपनी स्वयं की दी हुई राय से हटा कर
10:55
to looking down on the wholeपूरा का पूरा screenस्क्रीन,
228
643560
2576
पूरी स्क्रीन पर नीचे देखते हैं,
10:58
theirजो अपने perspectiveपरिप्रेक्ष्य changesपरिवर्तन.
229
646160
1720
तो उनका दृष्टिकोण बदल जाता है।
11:00
They see theirजो अपने ownअपना opinionsराय
as just one of manyअनेक
230
648680
3136
वे अपनी राय को कईयों में से सिर्फ
एक के रूप में देखते हैं
11:03
and naturallyसहज रूप में startप्रारंभ askingपूछ themselvesअपने,
231
651840
2536
और स्वाभाविक रूप से खुद से
पूछना शुरू करते हैं,
11:06
"How do I know my opinionराय is right?"
232
654400
2000
"मुझे कैसे पता कि मेरी राय सही है?"
11:09
That shiftखिसक जाना in perspectiveपरिप्रेक्ष्य is like going
from seeingदेख के in one dimensionआयाम
233
657480
4056
दृष्टिकोण में यही बदलाव उसे
एक आयाम में देखने से
11:13
to seeingदेख के in multipleविभिन्न dimensionsआयाम.
234
661560
2256
बहु आयामों में देखने का हो जाता है।
11:15
And it shiftsबदलाव the conversationबातचीत
from arguingबहस over our opinionsराय
235
663840
4096
और यह हमारे विचारों पर बहस करने की
बातचीत के रुख को बदल देता है
11:19
to figuringलगाना out objectiveलक्ष्य criteriaमानदंड
for determiningनिर्धारित करने whichकौन कौन से opinionsराय are bestश्रेष्ठ.
236
667960
4400
निष्पक्ष मापदंड से निर्धारित करने के लिए
कि कौन सी राय सबसे अच्छी है।
11:24
Behindपीछे the "Dotडॉट Collectorकलेक्टर"
is a computerकंप्यूटर that is watchingदेख रहे.
237
672920
3600
"डॉट कलेक्टर" के पीछे
एक कंप्यूटर है जो देख रहा है।¶
11:29
It watchesघड़ियों what all
these people are thinkingविचारधारा
238
677120
2176
यह देखता है जो ये सब लोग सोच रहे हैं
11:31
and it correlatesसंबद्ध that
with how they think.
239
679320
2576
और यह सहसंबंध स्थापित करता है
कि वे कैसे सोचते हैं।
11:33
And it communicatesसंचार adviceसलाह
back to eachसे प्रत्येक of them basedआधारित on that.
240
681920
3520
और यह उसके आधार पर प्रत्येक को
सलाह देता है।
11:38
Then it drawsड्रॉ the dataजानकारी
from all the meetingsबैठकों
241
686520
3416
तो यह सभी बैठकों से आँकड़े लेता है
11:41
to createसर्जन करना a pointilistpointilist paintingचित्र
of what people are like
242
689960
3216
एक बिन्दुनुमा पेंटिंग बनाने के लिए
लोग किस तरह के हैं
11:45
and how they think.
243
693200
1240
और वे कैसे सोचते हैं।
11:47
And it does that guidedनिर्देशित by algorithmsएल्गोरिदम.
244
695160
2720
और इसे यह एल्गोरिदम निर्देशों
द्वारा करता है।
11:50
Knowingजानने what people are like helpsमदद करता है
to matchमैच them better with theirजो अपने jobsनौकरियों.
245
698800
3760
लोगों की प्रवृति जान कर उनको नौकरी के
अनुरूप बेहतर बना सकते हैं
11:55
For exampleउदाहरण,
246
703120
1216
उदाहरण के लिए,
11:56
a creativeरचनात्मक thinkerविचारक who is unreliableअविश्वसनीय
247
704360
1736
एक रचनात्मक विचारक
जो अविश्वसनीय है
11:58
mightपराक्रम be matchedमिलान किया up with someoneकोई व्यक्ति
who'sकौन है reliableविश्वसनीय but not creativeरचनात्मक.
248
706120
3080
को किसी ऐसे से जोड़ा जा सकता है जो
विश्वसनीय है पर रचनात्मक नहीं।
12:02
Knowingजानने what people are like
alsoभी allowsकी अनुमति देता है us to decideतय
249
710280
3336
लोगों की प्रवृति जान कर
फैसला कर पाते हैं
12:05
what responsibilitiesजिम्मेदारियों to give them
250
713640
2256
कि उन्हें क्या जिम्मेदारियां दें
12:07
and to weighतौलना our decisionsनिर्णय
basedआधारित on people'sलोगों की meritsगुण.
251
715920
3480
और अपने फैसले लोगों के
गुणों के आधार पर करें।
12:12
We call it theirजो अपने believabilityBelievability.
252
720040
1600
इसे उनकी विश्वसनीयता कहते हैं।
12:14
Here'sयहां के an exampleउदाहरण of a voteवोट that we tookलिया
253
722560
1976
यहां वोट का उदाहरण है जो हमने लिया
12:16
where the majorityबहुमत
of people feltमहसूस किया one way ...
254
724560
2840
जहां बहुमत लोगों का एक ही मत था ...
12:20
but when we weighedतौला the viewsविचारों
basedआधारित on people'sलोगों की meritsगुण,
255
728920
2936
लेकिन जब हमने लोगों के गुणों के आधार
पर मत को जांचा,
12:23
the answerउत्तर was completelyपूरी तरह differentविभिन्न.
256
731880
1840
उत्तर पूरी तरह से अलग था।
12:26
This processप्रक्रिया allowsकी अनुमति देता है us to make decisionsनिर्णय
not basedआधारित on democracyजनतंत्र,
257
734920
4576
इस प्रक्रिया से हम निर्णय ले पाते हैं
लोकतंत्र पर आधारित नहीं,
12:31
not basedआधारित on autocracyस्वेच्छाचारिता,
258
739520
2136
स्वाधीनता पर आधारित नहीं,
12:33
but basedआधारित on algorithmsएल्गोरिदम that take
people'sलोगों की believabilityBelievability into considerationविचार.
259
741680
5240
लेकिन एल्गोरिदम के आधार पर
जो लोगों की विश्वसनीयता को विचारती है।
12:41
Yupहाँ, we really do this.
260
749520
1696
हां, हम वास्तव में ऐसा करते हैं।¶
12:43
(Laughterहँसी)
261
751240
3296
(हँसी)¶
12:46
We do it because it eliminatesसमाप्त
262
754560
2856
हम ऐसा करते हैं क्योंकि
यह भ्रम निकाल देता है¶
12:49
what I believe to be
one of the greatestमहानतम tragediesत्रासदियों of mankindमानव जाति,
263
757440
4456
मुझे क्विश्वास है मानव जाति की सबसे
बड़ी त्रासदियों में से एक जो है ,
12:53
and that is people arrogantlyअहंकार,
264
761920
2160
और वह है कि लोग धृष्टता से,
12:56
naनाïvelyvely holdingपकड़े opinionsराय
in theirजो अपने mindsमन that are wrongगलत,
265
764760
4456
भोलेपन से अपनी गलत अवधारणों को
दिमाग में संजोय रखना,
13:01
and actingअभिनय on them,
266
769240
1256
और उनको कार्यान्वित करना ,
13:02
and not puttingडाल them out there
to stressतनाव testपरीक्षण them.
267
770520
2760
और उनको कठोर परीक्षण से न गुज़रने देना।
13:06
And that's a tragedyशोकपूर्ण घटना.
268
774000
1336
और यह एक त्रासदी है
13:07
And we do it because it elevatesउठ ourselvesहम
aboveऊपर our ownअपना opinionsराय
269
775360
5416
और हम ऐसा करते हैं क्योंकि यह हमें
अपनी अवधारणा से ऊपर उठाता है
13:12
so that we startप्रारंभ to see things
throughके माध्यम से everybody'sहर कोई है eyesआंखें,
270
780800
2896
हम चीजों को सब की दृष्टि से
देखना शुरू कर देते हैं,
13:15
and we see things collectivelyसामूहिक.
271
783720
1920
और हम चीजों को सामूहिक
रूप से देखते हैं।
13:18
Collectiveसामूहिक decision-makingनिर्णय लेना is so much
better than individualव्यक्ति decision-makingनिर्णय लेना
272
786360
4336
सामूहिक निर्णय लेना व्यक्तिगत निर्णय लेने
से कहीं अधिक अच्छा है
13:22
if it's doneकिया हुआ well.
273
790720
1200
अगर यह अच्छे से किया है।
13:24
It's been the secretगुप्त sauceचटनी
behindपीछे our successसफलता.
274
792360
2616
यह गुप्त मसाला रहा है
हमारी सफलता के पीछे।
यही कारण है हमने ग्राहकों
के लिए अधिक पैसा बनाया
13:27
It's why we'veहमने madeबनाया गया
more moneyपैसे for our clientsग्राहकों
275
795000
2176
13:29
than any other hedgeबचाव fundनिधि in existenceअस्तित्व
276
797200
1936
समकालीन अन्य बचत निधि की अपेक्षा
13:31
and madeबनाया गया moneyपैसे
23 out of the last 26 yearsवर्षों.
277
799160
2720
और पिछले 26 वर्षों में से 23 में
पैसा बनाया
13:35
So what's the problemमुसीबत
with beingकिया जा रहा है radicallyमौलिक truthfulसच्चा
278
803880
4536
तो समस्या क्या है मौलिक सच्चा होने में ¶
13:40
and radicallyमौलिक transparentपारदर्शक with eachसे प्रत्येक other?
279
808440
2240
और एक दूसरे के साथ पूरी तरह पारदर्शी?
13:45
People say it's emotionallyभावनात्मक रूप से difficultकठिन.
280
813400
2080
लोग कहते हैं यह भावनात्मक
रूप से कठिन है।
13:48
Criticsआलोचकों say it's a formulaसूत्र
for a brutalक्रूर work environmentवातावरण.
281
816240
4240
आलोचकों का कहना है कि यह एक सूत्र है
एक क्रूर काम के माहौल के लिए।
13:53
NeuroscientistsNeuroscientists tell me it has to do
with how are brainsदिमाग are prewiredतार.
282
821400
4856
तंत्रिका वैज्ञानिक बताते हैं इसका सम्बन्ध
मस्तिष्क कैसे पहले से तैयार हैं, से है।
13:58
There's a partअंश of our brainदिमाग
that would like to know our mistakesभूल
283
826280
3216
हमारे दिमाग का एक हिस्सा है
जो हमारी गलतियों को जानना चाहेगा
14:01
and like to look at our weaknessesकमजोरियों
so we could do better.
284
829520
3960
और हमारी कमज़ोरियों को देखना चाहेगा
ताकि हम अधिक अच्छा कर सकें।
14:06
I'm told that that's
the prefrontalआकडे cortexप्रांतस्था.
285
834120
2440
मुझे बताया गया है कि यह
"प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स" है।
14:09
And then there's a partअंश of our brainदिमाग
whichकौन कौन से viewsविचारों all of this as attacksआक्रमण.
286
837040
4856
और फिर हमारे दिमाग का एक हिस्सा है
जो सभी को हमलों के रूप में देखता है।
14:13
I'm told that that's the amygdalaप्रमस्तिष्कखंड.
287
841920
1960
मुझे बताया गया है कि
यह "अमिगडाला" है
14:16
In other wordsशब्द,
there are two you'sआप की insideके भीतर you:
288
844440
3056
दूसरे शब्दों में, आपके अंदर
दो व्यक्तित्व हैं:
14:19
there's an emotionalभावुक you
289
847520
1416
एक भावुक आप
14:20
and there's an intellectualबौद्धिक you,
290
848960
1776
और दूसरे एक बौद्धिक आप,
14:22
and oftenअक्सर they're at oddsअंतर,
291
850760
1776
और अक्सर वे प्रतिकूल हैं,
14:24
and oftenअक्सर they work againstविरुद्ध you.
292
852560
1920
और अक्सर वे तुम्हारे खिलाफ
काम करते हैं।
14:27
It's been our experienceअनुभव
that we can winजीत this battleलड़ाई.
293
855160
3736
यह हमारा अनुभव रहा है
कि हम इस युद्ध को जीत सकते हैं।
14:30
We winजीत it as a groupसमूह.
294
858920
1320
हम इसे समूह में जीतते हैं।
14:33
It takes about 18 monthsमहीने typicallyआम तौर पर
295
861000
2336
इसमें आमतौर पर लगभग 18 महीने
लगते हैं।
14:35
to find that mostअधिकांश people
preferपसंद करते हैं operatingऑपरेटिंग this way,
296
863360
3056
यह जानने के लिए कि ज्यादातर लोग
इस तरह से संचालन पसंद करते हैं,
14:38
with this radicalउग्र transparencyपारदर्शिता
297
866440
2016
इस मौलिक पारदर्शिता के साथ
14:40
than to be operatingऑपरेटिंग
in a more opaqueन झिल्लड़ environmentवातावरण.
298
868480
3336
एक अधिक अपारदर्शी वातावरण में
संचालन करने की अपेक्षा।
14:43
There's not politicsराजनीति,
there's not the brutalityक्रूरता of --
299
871840
4296
राजनीति नहीं है, क्रूरता नहीं है -
14:48
you know, all of that hiddenछिपा हुआ,
behind-the-scenesपरदे के पीछे --
300
876160
2376
आप जानते हैं, सब छुपे हुए को ,
परदे के पीछे --
14:50
there's an ideaविचार meritocracyप्रतिभा
where people can speakबोले up.
301
878560
2936
एक प्रतिभा आधारित विचार
जहां लोग बोल सकते हैं।
14:53
And that's been great.
302
881520
1256
और यह बहुत अच्छा रहा है
14:54
It's givenदिया हुआ us more effectiveप्रभावी work,
303
882800
1656
इसने हमें अधिक प्रभावी काम दिया है,
14:56
and it's givenदिया हुआ us
more effectiveप्रभावी relationshipsरिश्तों.
304
884480
2400
और इसने हमें अधिक
प्रभावी रिश्ते दिए हैं।
14:59
But it's not for everybodyहर.
305
887400
1320
लेकिन यह सब के लिए नहीं है।
15:01
We foundमिल गया something like
25 or 30 percentप्रतिशत of the populationआबादी
306
889680
2936
हमने पाया कि जनसंख्या के
लगभग 25 या 30 प्रतिशत
15:04
it's just not for.
307
892640
1736
के लिए यह नहीं है।
15:06
And by the way,
308
894400
1216
और वैसे,
15:07
when I say radicalउग्र transparencyपारदर्शिता,
309
895640
1816
जब मैं पूर्ण पारदर्शिता कहता हूं,
15:09
I'm not sayingकह रही है transparencyपारदर्शिता
about everything.
310
897480
2336
मैं सब कुछ में पारदर्शिता नहीं कह रहा हूँ।
15:11
I mean, you don't have to tell somebodyकोई
that theirजो अपने baldगंजा spotस्थान is growingबढ़ रही है
311
899840
3816
मेरा मतलब है, आपको बताने की ज़रूरत
नहीं है कि किसी का गंजापन बढ़ रहा है
15:15
or theirजो अपने baby'sबच्चे के uglyकुरूप.
312
903680
1616
या उनका बच्चा बदसूरत है।
15:17
So, I'm just talkingबात कर रहे about --
313
905320
2096
तो, मैं बस बात कर रहा हूँ -
15:19
(Laughterहँसी)
314
907440
1216
(हँसी)¶
15:20
talkingबात कर रहे about the importantजरूरी things.
315
908680
2176
महत्वपूर्ण बातों के बारे में
बात कर रहा हूँ¶
15:22
So --
316
910880
1216
इसलिए --
15:24
(Laughterहँसी)
317
912120
3200
(हँसी)¶
15:28
So when you leaveछोड़ना this roomकक्ष,
318
916600
1416
तो जब आप इस कमरे से जाएं,¶
15:30
I'd like you to observeनिरीक्षण yourselfस्वयं
in conversationsबात चिट with othersअन्य लोग.
319
918040
4440
मैं चाहता हूं कि आप दूसरों के साथ
बातचीत करते हुए स्वयं को देखें।
15:35
Imagineकल्पना if you knewजानता था
what they were really thinkingविचारधारा,
320
923360
3680
कल्पना करो अगर आप जानते
कि वे वास्तव में क्या सोच रहे थे,
15:39
and imagineकल्पना कीजिए if you knewजानता था
what they were really like ...
321
927760
2600
और कल्पना करो अगर तुम्हें पता हो
वे सच में कैसे थे ...
15:43
and imagineकल्पना कीजिए if they knewजानता था
what you were really thinkingविचारधारा
322
931840
3976
और कल्पना करो अगर वे जानते
कि तुम सच में क्या सोच रहे थे
15:47
and what were really like.
323
935840
1840
और वास्तव में आप कैसे थे।
15:50
It would certainlyनिश्चित रूप से clearस्पष्ट things up a lot
324
938160
2576
यह निश्चित रूप से बहुत कुछ
चीजों को स्पष्ट करेगा
15:52
and make your operationsसंचालन
togetherसाथ में more effectiveप्रभावी.
325
940760
2856
और आपके इक्क्ठे संचालन कार्य को
अधिक प्रभावी बनाएगा।
15:55
I think it will improveसुधारें
your relationshipsरिश्तों.
326
943640
2240
मुझे लगता है कि यह आपके
रिश्तों को सुधारेगा।
15:58
Now imagineकल्पना कीजिए that you can have algorithmsएल्गोरिदम
327
946600
3296
अब कल्पना करो कि आपके पास
एल्गोरिदम हो सकते हैं
16:01
that will help you gatherइकट्ठा
all of that informationजानकारी
328
949920
3816
जो आपको वह सब जानकारी
इकट्ठा करने में मदद करेगा
16:05
and even help you make decisionsनिर्णय
in an idea-meritocraticविचार-meritocratic way.
329
953760
4560
और आप को प्रतिभा आधारित विचार से
निर्णय लेने में मदद करेगा।
16:12
This sortतरह of radicalउग्र transparencyपारदर्शिता
is comingअ रहे है at you
330
960640
4336
इस प्रकार की पूर्ण पारदर्शिता
तुम तक आ रही है
16:17
and it is going to affectको प्रभावित your life.
331
965000
1960
और यह आपके जीवन को प्रभावित
करने वाला है।
16:19
And in my opinionराय,
332
967600
2056
और मेरी राय में,
16:21
it's going to be wonderfulआश्चर्यजनक.
333
969680
1336
यह अद्भुत होने जा रहा है।
16:23
So I hopeआशा it is as wonderfulआश्चर्यजनक for you
334
971040
2336
अतः मुझे आशा है यह आपके लिए भी
उतना ही अद्भुत है
16:25
as it is for me.
335
973400
1200
जितना कि मेरे लिए ।
16:27
Thank you very much.
336
975160
1256
आपका बहुत बहुत धन्यवाद।¶
16:28
(Applauseप्रशंसा)
337
976440
4360
(तालियां)¶
Translated by Dr Prem P. Atreja
Reviewed by arvind patil

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ABOUT THE SPEAKER
Ray Dalio - Hedge fund chair
Ray Dalio is the founder, chair and co-chief investment officer of Bridgewater Associates, a global leader in institutional portfolio management and the largest hedge fund in the world.

Why you should listen

Dalio started Bridgewater out of his two-bedroom apartment in New York City in 1975 and has grown it into the fifth most important private company in the U.S. (according to Fortune magazine). Because of the firm’s many industry-changing innovations over its 40-year history, he has been called the “Steve Jobs of investing” by aiCIO magazine and named one of TIME magazine’s "100 Most Influential People."

Dalio attributes Bridgewater’s success to its unique culture. He describes it as “a believability-weighted idea meritocracy” in which the people strive for “meaningful work and meaningful relationships through radical truth and radical transparency.” He has explained this approach in his book Principles, which has been downloaded more than three million times and has produced considerable curiosity and controversy.

More profile about the speaker
Ray Dalio | Speaker | TED.com