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 apie stebinantį motyvacijos mokslą

Filmed:
25,352,736 views

Karjeros analitikas Dan Pink tiria motyvacijos galvosūkį, pradėdamas faktu, kurį sociologai žino, tačiau dauguma vadybininkų ne: tradiciniai atlygiai nebūtinai visada yra tokie veiksmingi, kaip mes galvojame. Paklausykite nušviečiančios istorijos - ir, galbūt, jums kažkas paaiškės.
- 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 confessionprisipažinimas at the outsetpat pradžių here.
0
0
4000
Visų pirma turiu prisipažinti.
00:16
A little over 20 yearsmetai agoprieš
1
4000
3000
Šiek tiek seniau nei prieš 20 metų
00:19
I did something that I regretApgailestaujame,
2
7000
2000
padariau kai ką, dėl ko gailiuosi,
00:21
something that I'm not particularlyypač prouddidžiuojasi of,
3
9000
4000
kai ką, dėl ko ypatingai nesididžiuoju,
00:25
something that, in manydaug waysbūdai, I wishnoras no one would ever know,
4
13000
3000
kai ką, ko, daugeliu atveju, norėčiau, kad niekas niekada nesužinotų,
00:28
but here I feel kindmalonus of obligedprivalo to revealatskleisti.
5
16000
4000
bet čia aš jaučiu pareigą tai atskleisti.
00:32
(LaughterJuokas)
6
20000
2000
(Juokas)
00:34
In the latevėlai 1980s,
7
22000
2000
9-ojo dešimtmečio pabaigoje,
00:36
in a momentmomentas of youthfuljaunatviškas indiscretionneapdairumo,
8
24000
3000
kai buvau jaunatviškai neapdairus,
00:39
I wentnuėjo to lawteisė schoolmokykla.
9
27000
2000
lankiau teisės mokyklą.
00:41
(LaughterJuokas)
10
29000
4000
(Juokas)
00:45
Now, in AmericaAmerikoje lawteisė is a professionalprofesionalus degreelaipsnis:
11
33000
3000
Šiandien Amerikoje teisė yra profesinis laipsnis.
00:48
you get your universityuniversitetas degreelaipsnis, then you go on to lawteisė schoolmokykla.
12
36000
2000
Tu įgyji savo universitetinį laipsnį. Tada tu tęsi mokslus teisės mokykloje.
00:50
And when I got to lawteisė schoolmokykla,
13
38000
3000
O kai aš ėjau į teisės mokyklą,
00:53
I didn't do very well.
14
41000
2000
nebuvau pats geriausias studentas.
00:55
To put it mildlyšvelniai, I didn't do very well.
15
43000
2000
Švelniai tariant nebuvau pats geriausias.
00:57
I, in factfaktas, graduatedbaigė in the partdalis of my lawteisė schoolmokykla classklasė
16
45000
3000
Aš, iš tikrųjų, baigiau dalį teisės mokyklos kurso
01:00
that madepagamintas the topviršuje 90 percentproc possiblegalimas.
17
48000
4000
ir patekau tarp 90 procentų geriausių.
01:04
(LaughterJuokas)
18
52000
4000
(Juokas)
01:08
Thank you.
19
56000
3000
Dėkoju.
01:11
I never practicedpraktikuojama lawteisė a day in my life;
20
59000
3000
Aš niekada savo gyvenime nedalyvavau teisinėje veikloje.
01:14
I prettygana much wasn'tnebuvo allowedleidžiama to.
21
62000
2000
Aš netgi nebuvau prileidžiamas prie jos.
01:16
(LaughterJuokas)
22
64000
3000
(Juokas)
01:19
But todayšiandien, againstprieš my better judgmentteismo sprendimas,
23
67000
3000
Bet šiandien, nepaisant mano sveiko proto,
01:22
againstprieš the advicepatarimas of my ownsavo wifežmona,
24
70000
3000
nepaisant mano žmonos patarimų,
01:25
I want to try to dustdulkes off some of those legalteisėtas skillsįgūdžiai --
25
73000
4000
aš noriu pabandyti pritaikyti iš naujo kai kuriuos iš tų teisinių įgūdžių,
01:29
what's left of those legalteisėtas skillsįgūdžiai.
26
77000
2000
kas yra likę iš tų teisinių įgūdžių.
01:31
I don't want to tell you a storyistorija.
27
79000
3000
Aš nenoriu jums pasakoti istorijos.
01:34
I want to make a caseatvejis.
28
82000
2000
Aš noriu pateikti argumentus.
01:36
I want to make a hard-headedužkietėjęs, evidence-basedįrodymais pagrįstas,
29
84000
4000
Aš noriu pateikti praktišką, įrodymais patvirtintą,
01:40
dareišdrįsti I say lawyerlylawyerly caseatvejis,
30
88000
3000
drįstu sakyti, teisinį argumentą,
01:43
for rethinkingpermąstymas how we runpaleisti our businessesįmonės.
31
91000
4000
kad pergalvotume, kaip mes valdome savo verslą.
01:47
So, ladiesponios and gentlemenponai of the juryžiuri, take a look at this.
32
95000
4000
Taigi, ponios ir ponai prisiekusieji, pažvelkite į štai ką.
01:51
This is calledvadinamas the candležvakė problemproblema.
33
99000
2000
Tai yra vadinamoji žvakės problema.
01:53
Some of you mightgali have seenmatė this before.
34
101000
2000
Kai kurie iš jūsų esate matę tai anksčiau.
01:55
It's createdsukurta in 1945
35
103000
2000
Tai sukurta 1945 metais
01:57
by a psychologistpsichologas namedpavadintas KarlKarl DunckerDuncker.
36
105000
2000
psichologo vardu Karl Duncker.
01:59
KarlKarl DunckerDuncker createdsukurta this experimenteksperimentas
37
107000
2000
Karl Duncker atliko šį eksperimentą,
02:01
that is used in a wholevisa varietyveislė of experimentseksperimentai in behavioralelgsenos sciencemokslas.
38
109000
3000
kuris yra naudojamas įvairiuose elgsenos tyrimuose.
02:04
And here'sčia yra how it worksdarbai. SupposeTarkime, kad I'm the experimentereksperimentas.
39
112000
3000
Ir štai ką jis sako. Įsivaizduokite, kad aš esu eksperimentuotojas.
02:07
I bringatnešk you into a roomkambarys. I give you a candležvakė,
40
115000
4000
Aš jus atvedu į kambarį. Aš duodu jums žvakę,
02:11
some thumbtackssmeigtukų and some matchesrungtynes.
41
119000
2000
kelis smeigtukus ir keletą degtukų.
02:13
And I say to you, "Your jobdarbas
42
121000
2000
Ir sakau jums: "Jūsų užduotis
02:15
is to attachpritvirtinti the candležvakė to the wallsiena
43
123000
2000
yra pritvirtinti žvakę prie sienos
02:17
so the waxvaškas doesn't driplašinamas ontoį the tablestalas." Now what would you do?
44
125000
4000
taip, kad vaškas nelašėtų ant stalo". Ką jūs darytumėte?
02:21
Now manydaug people beginprasideda tryingbandau to thumbtacksmeigtukas the candležvakė to the wallsiena.
45
129000
4000
Daugelis žmonių pradeda bandydami prisegti žvakę prie sienos.
02:25
Doesn't work.
46
133000
2000
Tačau tai neveikia.
02:27
SomebodyKas nors, some people -- and I saw somebodykažkas
47
135000
2000
Kai kas, kai kurie žmonės, ir aš mačiau kai kuriuos
02:29
kindmalonus of make the motionjudėjimas over here --
48
137000
2000
iš jūsų rodančius tai.
02:31
some people have a great ideaidėja where they
49
139000
2000
Kai kurie žmonės puikiai sugalvoja, jie
02:33
lightšviesa the matchrungtynės, meltišlydyti the sidepusė of the candležvakė, try to adhereLaikykitės it to the wallsiena.
50
141000
4000
uždega degtuką, išlydo žvakės kraštą ir bando prilipdyti ją prie sienos.
02:37
It's an awesomenuostabu ideaidėja. Doesn't work.
51
145000
3000
Tai nuostabi idėja. Ir ji neveikia.
02:40
And eventuallygaliausiai, after fivepenki or 10 minutesminutės,
52
148000
3000
Ir galų gale, po 5 ar 10 minučių,
02:43
mostlabiausiai people figurefigūra out the solutiontirpalas,
53
151000
2000
dauguma žmonių sugalvoja sprendimą,
02:45
whichkuris you can see here.
54
153000
2000
kurį jūs galite matyti čia.
02:47
The keyraktas is to overcomeįveikti what's calledvadinamas functionalfunkcinis fixednessužfiksuotas.
55
155000
3000
Esmė yra įveikti vadinamąjį funkcinį pastovumą.
02:50
You look at that boxdėžė and you see it only as a receptacletalpykla for the tackstrikdžiai.
56
158000
4000
Jūs žiūrite į dėžutę ir matote ją tik kaip smeigtukų indą.
02:54
But it can alsotaip pat have this other functionfunkcija,
57
162000
2000
Bet ji taip pat gali turėti kitą funkciją,
02:56
as a platformplatforma for the candležvakė. The candležvakė problemproblema.
58
164000
4000
kaip platforma žvakei. Žvakės problema.
03:00
Now I want to tell you about an experimenteksperimentas
59
168000
2000
Dabar noriu jums papasakoti apie eksperimentą,
03:02
usingnaudojant the candležvakė problemproblema,
60
170000
2000
naudojantį žvakės problemą,
03:04
donepadaryta by a scientistmokslininkas namedpavadintas SamSam GlucksbergGlucksberg,
61
172000
2000
kurį atliko mokslininkas, vardu Sam Glucksberg,
03:06
who is now at PrincetonPrinstono UniversityUniversitetas in the U.S.
62
174000
2000
kuris dabar dirba Prinstono universitete Amerikoje.
03:08
This showsparodos the powergalia of incentivespaskatos.
63
176000
4000
Jis parodo paskatinimų galią.
03:12
Here'sČia yra what he did. He gatheredsusirinko his participantsdalyviai.
64
180000
2000
Štai ką jis padarė. Jis surinko savo dalyvius.
03:14
And he said, "I'm going to time you. How quicklygreitai you can solveišspręsk this problemproblema?"
65
182000
3000
Ir pasakė: "Aš ketinu matuoti jūsų laiką. Kaip greitai jūs išspręsite šią problemą?"
03:17
To one groupgrupė he said,
66
185000
2000
Vienai grupei jis pasakė,
03:19
"I'm going to time you to establishnustatyti normsnormos,
67
187000
3000
aš ketinu matuoti jūsų laiką, kad nustatyčiau standartą,
03:22
averagesvidurkiai for how long it typicallypaprastai takes
68
190000
2000
per kiek laiko vidutiniškai
03:24
someonekas nors to solveišspręsk this sortrūšiuoti of problemproblema."
69
192000
2000
galima išspręsti tokią problemą.
03:26
To the secondantra groupgrupė he offeredpasiūlytas rewardsApdovanojimai.
70
194000
3000
Antrai grupei jis pasiūlė atlygį.
03:29
He said, "If you're in the topviršuje 25 percentproc of the fastestgreičiausias timeslaikai,
71
197000
4000
Jis pasakė: "Jei jūs būsite tarp 25 procentų greičiausiai atlikusiųjų,
03:33
you get fivepenki dollarsdoleriai.
72
201000
3000
jūs gausite 5 dolerius.
03:36
If you're the fastestgreičiausias of everyoneVisi we're testingbandymai here todayšiandien,
73
204000
3000
Jei jūs būsite pats greičiausias šiandien,
03:39
you get 20 dollarsdoleriai."
74
207000
2000
jūs gausite 20 dolerių".
03:41
Now this is severalkelios yearsmetai agoprieš. AdjustedPatikslintas for inflationinfliacija,
75
209000
3000
Tai buvo prieš keletą metų. Pritaikykite infliaciją.
03:44
it's a decentpadoraus sumsuma of moneypinigai for a fewnedaug minutesminutės of work.
76
212000
2000
Tai nemaža suma pinigų už kelias minutes darbo.
03:46
It's a nicegražus motivatorskatintojas.
77
214000
2000
Tai puikus motyvatorius.
03:48
QuestionKlausimas: How much fastergreičiau
78
216000
3000
Klausimas: Kaip greičiau
03:51
did this groupgrupė solveišspręsk the problemproblema?
79
219000
2000
ši grupė išsprendė problemą?
03:53
AnswerAtsakymas: It tookpaėmė them, on averagevidurkis,
80
221000
3000
Atsakymas: tai užtruko, vidutiniškai,
03:56
threetrys and a halfpusė minutesminutės longerilgiau.
81
224000
4000
trimis su puse minutės ilgiau.
04:00
ThreeTrys and a halfpusė minutesminutės longerilgiau. Now this makesdaro no senseprasme right?
82
228000
3000
Trimis su puse minutės ilgiau. Juk tai nelogiška, tiesa?
04:03
I mean, I'm an AmericanAmerikos. I believe in freenemokamai marketsrinkose.
83
231000
3000
Turiu galvoje, aš amerikietis. Aš tikiu laisva rinka.
04:06
That's not how it's supposedtariamas to work. Right?
84
234000
3000
Tai ne taip, kaip ji turėtų dirbti. Tiesa?
04:09
(LaughterJuokas)
85
237000
1000
(Juokas)
04:10
If you want people to performatlikti better,
86
238000
2000
Jei nori, kad žmonės pasirodytų geriau,
04:12
you rewardatlygis them. Right?
87
240000
2000
tu juos skatini. Tiesa?
04:14
BonusesPremijos, commissionskomisiniai, their ownsavo realitytikrovė showRodyti.
88
242000
3000
Premijos, komisiniai, jų pačių realybės šou.
04:17
IncentivizeIncentivize them. That's how businessverslas worksdarbai.
89
245000
4000
Paskatinkite juos. Štai taip verslas dirba.
04:21
But that's not happeningvyksta here.
90
249000
2000
Bet čia nutiko kitaip.
04:23
You've got an incentivepaskata designedsuprojektuotas to
91
251000
2000
Tu gavai paskatinimą, kuris turėtų
04:25
sharpenparyškinti thinkingmąstymas and acceleratepaspartinti creativitykūrybiškumas,
92
253000
4000
paaštrinti mąstymą ir pagreitinti kūrybą.
04:29
and it does just the oppositepriešingas.
93
257000
2000
Tačiau jis padaro priešingai.
04:31
It dullsdulls thinkingmąstymas and blocksblokai creativitykūrybiškumas.
94
259000
3000
Tai sulėtina mąstymą ir užblokuoja kūrybą.
04:34
And what's interestingįdomus about this experimenteksperimentas is that it's not an aberrationaberacija.
95
262000
3000
Ir šis eksperimentas įdomus tuo, kad tai nėra išimtis.
04:37
This has been replicatedpakartoti over and over
96
265000
3000
Jis buvo kartojamas daugybę kartų,
04:40
and over again, for nearlybeveik 40 yearsmetai.
97
268000
3000
beveik 40 metų.
04:43
These contingentSąlyginių motivatorsmotyvatoriai --
98
271000
3000
Ši grupė motyvatorių,
04:46
if you do this, then you get that --
99
274000
2000
jei tu darai taip, tu gauni tą,
04:48
work in some circumstancesaplinkybes.
100
276000
2000
veikia esant tam tikromis sąlygomis.
04:50
But for a lot of tasksužduotys, they actuallyiš tikrųjų eitherarba don't work
101
278000
3000
Bet daugybei užduočių, jie tiesą sakant arba visai neveikia,
04:53
or, oftendažnai, they do harmžala.
102
281000
3000
arba, dažniau, daro žalą.
04:56
This is one of the mostlabiausiai robusttvirtas findingsišvados
103
284000
4000
Tai vienas iš tvirčiausių atradimų
05:00
in socialsocialinis sciencemokslas,
104
288000
3000
sociologijoje.
05:03
and alsotaip pat one of the mostlabiausiai ignoredignoruojamas.
105
291000
2000
Ir taip pat vienas labiausiai ignoruojamų.
05:05
I spentišleista the last couplepora of yearsmetai looking at the sciencemokslas of
106
293000
2000
Aš praleidau paskutiniuosius pora metų tyrinėdamas
05:07
humanžmogus motivationmotyvacija,
107
295000
2000
žmonių motyvaciją.
05:09
particularlyypač the dynamicsdinamika of extrinsicneesminių motivatorsmotyvatoriai
108
297000
2000
Tiksliau išorinių bei
05:11
and intrinsicbūdingas motivatorsmotyvatoriai.
109
299000
2000
vidinių motyvatorių dinamiką.
05:13
And I'm tellingsakydamas you, it's not even closeUždaryti.
110
301000
2000
Ir aš jums sakau, tai net nepanašu.
05:15
If you look at the sciencemokslas, there is a mismatchneatitikimas
111
303000
2000
Jei žiūrėsite į mokslą, yra nesutapimas
05:17
betweentarp what sciencemokslas knowsžino and what businessverslas does.
112
305000
4000
tarp to, ką žino mokslas ir ką daro verslas.
05:21
And what's alarmingkelia nerimą here is that our businessverslas operatingveikiantis systemsistema --
113
309000
3000
Ypač jaudina tai, kad mūsų verslo operacinė sistema --
05:24
think of the setnustatyti of assumptionsprielaidos and protocolsprotokolai beneathpo žeme our businessesįmonės,
114
312000
3000
pagalvokite apie prielaidas ir taisykles mūsų versle,
05:27
how we motivatemotyvuoti people, how we applytaikyti our humanžmogus resourcesištekliai --
115
315000
5000
kaip mes skatiname žmones, kaip panaudojame žmogiškuosius išteklius --
05:32
it's builtpastatytas entirelyvisiškai around these extrinsicneesminių motivatorsmotyvatoriai,
116
320000
3000
yra pastatyta remiantis šiais išoriniais motyvatoriais,
05:35
around carrotsmorkos and stickslazdos.
117
323000
2000
remiantis "pažadu ir rimbu".
05:37
That's actuallyiš tikrųjų fine for manydaug kindsrūšys of 20thth centuryamžius tasksužduotys.
118
325000
4000
Tai iš tikrųjų tinka daugeliui 20-ojo amžiaus užduočių.
05:41
But for 21stst centuryamžius tasksužduotys,
119
329000
2000
Bet 21-ojo amžiaus užduotims
05:43
that mechanisticmechaninius, reward-and-punishmentatlygis ir bausmė approachpožiūris
120
331000
4000
mechaninis, atpildo ir bausmės požiūris
05:47
doesn't work, oftendažnai doesn't work, and oftendažnai does harmžala.
121
335000
4000
neveikia, dažnai neveikia ir dažnai daro žalą.
05:51
Let me showRodyti you what I mean.
122
339000
2000
Leiskite man paaiškinti, ką turiu galvoje.
05:53
So GlucksbergGlucksberg did anotherkitas experimenteksperimentas similarpanašus to this
123
341000
3000
Taigi Glucksberg atliko kitą panašų eksperimentą,
05:56
where he presentedpateiktas the problemproblema in a slightlyLengvai differentskiriasi way,
124
344000
2000
kuriame jis nagrinėjo problemą šiek tiek kitokiu požiūriu,
05:58
like this up here. Okay?
125
346000
3000
kaip parodyta čia. Matote?
06:01
AttachPridėti the candležvakė to the wallsiena so the waxvaškas doesn't driplašinamas ontoį the tablestalas.
126
349000
2000
Pritvirtinkite žvakę prie sienos taip, kad vaškas nevarvėtų ant stalo.
06:03
SamePačios dealspręsti. You: we're timinglaikas for normsnormos.
127
351000
3000
Ta pati užduotis. Jūs: mes matuosime standartą.
06:06
You: we're incentivizingrentabiliai.
128
354000
3000
Jūs: mes jus skatinsime.
06:09
What happenedįvyko this time?
129
357000
2000
Kas nutiko dabar?
06:11
This time, the incentivizedincentivized groupgrupė
130
359000
2000
Šį kartą skatinama grupė
06:13
kickedspardytas the other group'sgrupės buttužpakalis.
131
361000
4000
pralenkė kitą grupę.
06:17
Why? Because when the tackstrikdžiai are out of the boxdėžė,
132
365000
4000
Kodėl? Nes kai smeigtukai yra ne dėžutėje,
06:21
it's prettygana easylengva isn't it?
133
369000
4000
tai gana paprasta, ar ne?
06:25
(LaughterJuokas)
134
373000
2000
(Juokas)
06:27
If-thenJei ten rewardsApdovanojimai work really well
135
375000
3000
Jei taip, tada atpildas dirba labai gerai,
06:30
for those sortsrūšiuoja of tasksužduotys,
136
378000
3000
toms užduotims,
06:33
where there is a simplepaprasta setnustatyti of rulestaisyklės and a clearaišku destinationKelionės tikslas
137
381000
2000
kur yra paprastos taisyklės ir aiškus tikslas,
06:35
to go to.
138
383000
2000
kurio reikia siekti.
06:37
RewardsApdovanojimai, by their very naturegamta,
139
385000
2000
Atpildas iš prigimties
06:39
narrowsiaura our focussutelkti dėmesį, concentratekoncentruotis the mindprotas;
140
387000
2000
susiaurina mūsų dėmesį, sukoncentruoja mintis.
06:41
that's why they work in so manydaug casesatvejai.
141
389000
2000
Štai kodėl atpildas veikia taip dažnai.
06:43
And so, for tasksužduotys like this,
142
391000
2000
Ir todėl tokioms užduotims, kaip ši,
06:45
a narrowsiaura focussutelkti dėmesį, where you just see the goaltikslas right there,
143
393000
3000
susiaurintas dėmesys, kur jūs galite matyti tikslą visai šalia,
06:48
zoompriartinti straighttiesiai aheadpriekyje to it,
144
396000
2000
ir keliauti tiesiai link jo,
06:50
they work really well.
145
398000
2000
atpildas dirba tikrai gerai.
06:52
But for the realrealus candležvakė problemproblema,
146
400000
2000
Bet nagrinėjant tikrą žvakės problemą,
06:54
you don't want to be looking like this.
147
402000
2000
jums niekas nesuteikia galimybės žiūrėti taip.
06:56
The solutiontirpalas is not over here. The solutiontirpalas is on the peripheryperiferijoje.
148
404000
2000
Sprendimas nėra taip arti. Sprendimas yra kažkur kitur.
06:58
You want to be looking around.
149
406000
2000
Jūs turite žiūrėti aplinkui.
07:00
That rewardatlygis actuallyiš tikrųjų narrowssusiaurėja our focussutelkti dėmesį
150
408000
2000
Atpildas, tiesą sakant, susiaurina mūsų dėmesį
07:02
and restrictsriboja our possibilitygalimybė.
151
410000
2000
ir apriboja mūsų galimybes.
07:04
Let me tell you why this is so importantsvarbu.
152
412000
3000
Leiskite man papasakoti, kodėl tai yra taip svarbu.
07:07
In westernvakarietiškas EuropeEuropoje,
153
415000
2000
Vakarų Europoje,
07:09
in manydaug partsdalys of AsiaAzija,
154
417000
2000
daugelyje Azijos šalių,
07:11
in NorthŠiaurės AmericaAmerikoje, in AustraliaAustralija,
155
419000
3000
Šiaurės Amerikoje, Australijoje,
07:14
white-collartarnautojų workersdarbuotojai are doing lessmažiau of
156
422000
2000
įmonių tarnautojai dirba mažiau
07:16
this kindmalonus of work,
157
424000
2000
šios rūšies darbo,
07:18
and more of this kindmalonus of work.
158
426000
4000
ir daugiau šios rūšies darbo.
07:22
That routineįprastas, rule-basedtaisyklėmis pagrįstą, left-brainkairėje smegenų work --
159
430000
3000
Šį rutininį, taisyklėmis pagrįstą, kairiosios smegenų dalies darbą -
07:25
certaintam tikras kindsrūšys of accountingapskaitos, certaintam tikras kindsrūšys of financialfinansinis analysisanalizė,
160
433000
2000
tam tikra apskaitos veikla, tam tikra finansų analizė,
07:27
certaintam tikras kindsrūšys of computerkompiuteris programmingprogramavimas --
161
435000
2000
tam tikras kompiuterių programavimas -
07:29
has becometapti fairlyteisingai easylengva to outsourceužsako,
162
437000
2000
tapo gana paprasta perkelti kitur,
07:31
fairlyteisingai easylengva to automateautomatizuoti.
163
439000
2000
gana paprasta automatizuoti.
07:33
SoftwarePrograminė įranga can do it fastergreičiau.
164
441000
3000
Programinė įranga gali tai padaryti greičiau.
07:36
Low-costPigiai providerspaslaugų teikėjai around the worldpasaulis can do it cheaperpigiau.
165
444000
2000
Žemų kaštų tiekėjai visame pasaulyje gali tai padaryti pigiau.
07:38
So what really mattersklausimai are the more right-brainedteisę móżdżku
166
446000
4000
Taigi, kas yra tikrai svarbu, tai daugiau dešiniosios smegenų dalies
07:42
creativekūrybingas, conceptualkonceptualus kindsrūšys of abilitiessugebėjimus.
167
450000
3000
kūryba, abstraktūs sugebėjimai.
07:45
Think about your ownsavo work.
168
453000
3000
Pagalvokite apie savo pačių darbus.
07:48
Think about your ownsavo work.
169
456000
3000
Pagalvokite apie savo pačių darbus.
07:51
Are the problemsproblemos that you faceveidas, or even the problemsproblemos
170
459000
2000
Ar problemos, su kuriomis susiduriate, arba tos problemos,
07:53
we'vemes turime been talkingkalbėti about here,
171
461000
2000
apie kurias kalbame čia,
07:55
are those kindsrūšys of problemsproblemos -- do they have a clearaišku setnustatyti of rulestaisyklės,
172
463000
2000
yra tos rūšies prolemos: ar jos turi aiškias taisykles,
07:57
and a singlevienišas solutiontirpalas? No.
173
465000
3000
ir vieną sprendimą? Ne.
08:00
The rulestaisyklės are mystifyinggluminančios.
174
468000
2000
Taisyklės yra miglotos.
08:02
The solutiontirpalas, if it existsegzistuoja at all,
175
470000
2000
Sprendimai, jei jie išvis egzistuoja,
08:04
is surprisingstebina and not obviousaiškus.
176
472000
3000
yra stebinantys ir neakivaizdūs.
08:07
EverybodyVisiems in this roomkambarys
177
475000
2000
Visi šioje salėje
08:09
is dealingsprendžiant with their ownsavo versionversija
178
477000
3000
susiduriame su mūsų pačių
08:12
of the candležvakė problemproblema.
179
480000
2000
žvakės problemos versija.
08:14
And for candležvakė problemsproblemos of any kindmalonus,
180
482000
3000
Ir bet kuriai žvakės problemai
08:17
in any fieldlaukas,
181
485000
2000
bet kurioje srityje,
08:19
those if-thenJei ten rewardsApdovanojimai,
182
487000
3000
šis tiesioginis atpildas,
08:22
the things around whichkuris we'vemes turime builtpastatytas so manydaug of our businessesįmonės,
183
490000
4000
aplink kurį sukūrėme tiek mūsų verslų,
08:26
don't work.
184
494000
2000
neveikia.
08:28
Now, I mean it makesdaro me crazypamišęs.
185
496000
2000
Aš sakau, tai mane varo iš proto.
08:30
And this is not -- here'sčia yra the thing.
186
498000
2000
Ir tai ne -- štai dalykas.
08:32
This is not a feelingjausmas.
187
500000
3000
Tai ne nuojauta.
08:35
Okay? I'm a lawyerteisininkas; I don't believe in feelingsjausmai.
188
503000
3000
Suprantate? Aš teisininkas. Aš netikiu nuojauta.
08:38
This is not a philosophyfilosofija.
189
506000
4000
Tai ne filosofija.
08:42
I'm an AmericanAmerikos; I don't believe in philosophyfilosofija.
190
510000
2000
Aš amerikietis. Aš netikiu filosofija.
08:44
(LaughterJuokas)
191
512000
3000
(Juokas)
08:47
This is a factfaktas --
192
515000
3000
Tai faktas.
08:50
or, as we say in my hometownGimtasis miestas of WashingtonVašingtonas, D.C.,
193
518000
2000
Arba, kaip sakoma mano gimtajame mieste Vašingtone D. C.,
08:52
a truetiesa factfaktas.
194
520000
2000
tikras faktas.
08:54
(LaughterJuokas)
195
522000
2000
(Juokas)
08:56
(ApplausePlojimai)
196
524000
4000
(Plojimai)
09:00
Let me give you an examplepavyzdys of what I mean.
197
528000
2000
Leiskite man pateikti pavyzdį, ką aš turiu galvoje.
09:02
Let me marshalmaršalas the evidenceįrodymai here,
198
530000
2000
Leiskite man čia išdėstyti įrodymus.
09:04
because I'm not tellingsakydamas you a storyistorija, I'm makingpriėmimo a caseatvejis.
199
532000
2000
Kadangi aš nepasakoju jums istorijos. Aš pateikiu argumentą.
09:06
LadiesPonios and gentlemenponai of the juryžiuri, some evidenceįrodymai:
200
534000
2000
Ponios ir ponai prisiekusieji, štai įrodymai:
09:08
DanDan ArielyAriely, one of the great economistsekonomistai of our time,
201
536000
3000
Dan Ariel, vienas geriausių mūsų laikų ekonomistų,
09:11
he and threetrys colleagueskolegos, did a studystudijuoti of some MITMIT studentsstudentai.
202
539000
4000
kartu su trimis kolegomis tyrė MIT studentų elgesį.
09:15
They gavedavė these MITMIT studentsstudentai a bunchkrūva of gamesžaidimai,
203
543000
3000
Jie davė MIT studentams keletą žaidimų.
09:18
gamesžaidimai that involveddalyvavo creativitykūrybiškumas,
204
546000
2000
Žaidimų, kuriuose reikalingas kūrybingumas,
09:20
and motorvariklis skillsįgūdžiai, and concentrationkoncentracija.
205
548000
2000
motoriniai įgūdžiai ir koncentracija.
09:22
And the offeredpasiūlytas them, for performancenašumas,
206
550000
2000
Ir pasiūlė jiems už atlikimą
09:24
threetrys levelslygiai of rewardsApdovanojimai:
207
552000
2000
trijų pakopų atlygį:
09:26
smallmažas rewardatlygis, mediumvidutinė rewardatlygis, largedidelis rewardatlygis.
208
554000
5000
mažą atlygį, vidutinį atlygį, didelį atlygį.
09:31
Okay? If you do really well you get the largedidelis rewardatlygis, on down.
209
559000
4000
Suprantate? Jei jūs atliekate tikrai gerai, gaunate didelį atlygį už tai.
09:35
What happenedįvyko? As long as the taskužduotis involveddalyvavo only mechanicalmechaninis skillįgūdis
210
563000
4000
Kas nutiko? Tol, kol užduotys apėmė tik mechaninius įgūdžius,
09:39
bonusespremijos workeddirbo as they would be expectedtikimasi:
211
567000
2000
premijos veikė, kaip buvo tikėtasi:
09:41
the higherdidesnis the paysumokėti, the better the performancenašumas.
212
569000
4000
Kuo daugiau jie mokėjo, tuo geresnis buvo atlikimas.
09:45
Okay? But one the taskužduotis calledvadinamas for
213
573000
2000
Suprantate? Bet kai užduotis reikalavo
09:47
even rudimentaryprimityvus cognitivepažintinis skillįgūdis,
214
575000
4000
bent jau elementarių pažintinių įgūdžių,
09:51
a largerdidesnis rewardatlygis led to poorerskurdesnių performancenašumas.
215
579000
5000
didesnis atpildas lėmė prastesnį atlikimą.
09:56
Then they said,
216
584000
2000
Tada jie sakė,
09:58
"Okay let's see if there's any culturalkultūrinis biasšališkumas here.
217
586000
2000
"Gerai, pažiūrėkime, ar čia yra kokia nors kultūrinė įtaka.
10:00
LetsLeidžia go to MaduraiMadurai, IndiaIndija and testbandymas this."
218
588000
2000
Keliaukime į Madurajų, Indiją ir atlikime bandymą ten."
10:02
StandardStandartas of livinggyvenimas is lowermažesnis.
219
590000
2000
Gyvenimo lygis žemesnis.
10:04
In MaduraiMadurai, a rewardatlygis that is modestkuklus in NorthŠiaurės AmericanAmerikos standardsstandartus,
220
592000
3000
Madurajuje, atpildas, kuris gana kuklus pagal Šiaurės Amerikos standartus,
10:07
is more meaningfulreikšmingas there.
221
595000
3000
yra daug svarbesnis čia.
10:10
SamePačios dealspręsti. A bunchkrūva of gamesžaidimai, threetrys levelslygiai of rewardsApdovanojimai.
222
598000
3000
Ta pati užduotis. Keletas žaidimų, trys atpildo lygiai.
10:13
What happensatsitinka?
223
601000
2000
Kas nutinka?
10:15
People offeredpasiūlytas the mediumvidutinė levellygis of rewardsApdovanojimai
224
603000
3000
Žmonės, kuriems buvo siūlomas vidutinis atpildo lygis,
10:18
did no better than people offeredpasiūlytas the smallmažas rewardsApdovanojimai.
225
606000
3000
nepasirodė geriau nei žmonės, kuriems buvo siūlomas mažiausias atpildo lygis.
10:21
But this time, people offeredpasiūlytas the highestaukščiausias rewardsApdovanojimai,
226
609000
4000
Bet šį kartą, žmonės, kuriems buvo siūlomas aukščiausias atpildas,
10:25
they did the worstblogiausia of all.
227
613000
4000
pasirodė prasčiausiai.
10:29
In eightaštuoni of the ninedevyni tasksužduotys we examinedišnagrinėjo acrossvisoje threetrys experimentseksperimentai,
228
617000
3000
Aštuoniose iš devynių užduočių, kurias mes tyrėme per tris ekperimentus,
10:32
higherdidesnis incentivespaskatos led to worseblogiau performancenašumas.
229
620000
5000
aukštesnis paskatinimas lėmė prastesnį atlikimą.
10:37
Is this some kindmalonus of touchy-feelyrizikingas, feely
230
625000
3000
Ar čia vyksta kažkoks meilus
10:40
socialistSocialistinės conspiracysąmokslas going on here?
231
628000
3000
socialistų sąmokslas?
10:43
No. These are economistsekonomistai from MITMIT,
232
631000
3000
Ne. Štai ekonomistai iš MIT,
10:46
from CarnegieCarnegie MellonMellon, from the UniversityUniversitetas of ChicagoČikagos.
233
634000
3000
iš Carnegie Melon, iš Čikagos universiteto.
10:49
And do you know who sponsoredrėmėjų this researchtyrimai?
234
637000
2000
Ir ar jūs žinote kas rėmė šiuos tyrimus?
10:51
The FederalFederalinis ReserveRezervas BankBanko of the UnitedDidžioji StatesAmerikos.
235
639000
4000
Amerikos Federalinis Rezervų Bankas.
10:55
That's the AmericanAmerikos experiencepatirtis.
236
643000
2000
Tai Amerikos patirtis.
10:57
Let's go acrossvisoje the pondtvenkinys to the LondonLondonas SchoolMokyklos of EconomicsEkonomika --
237
645000
3000
Keliaukime anapus vandenyno į Londono Ekonomikos mokyklą.
11:00
LSELSE, LondonLondonas SchoolMokyklos of EconomicsEkonomika,
238
648000
3000
LEM, Londono Ekonomikos mokykla.
11:03
almaAlma materMater of 11 NobelNobelio LaureatesPremijos laureatai in economicsekonomika.
239
651000
3000
11 ekonomikos Nobelio laureatų alma mater.
11:06
TrainingMokymo groundžemė for great economicekonominis thinkersmąstytojai
240
654000
3000
Didžiųjų ekonomikos mąstytojų arena,
11:09
like GeorgeGeorge SorosSoros, and FriedrichFriedrich HayekHayek,
241
657000
3000
tokių kaip George Soros ir Friedrich Hayek,
11:12
and MickMick JaggerJagger. (LaughterJuokas)
242
660000
2000
ir Mick Jagger. (Juokas)
11:14
Last monthانیم Spartlentiskemokija atskirliskartonas popkuart, just last monthانیم Spartlentiskemokija atskirliskartonas popkuart,
243
662000
4000
Paskutinį mėnesį, tik paskutinį mėnesį,
11:18
economistsekonomistai at LSELSE lookedatrodė at 51 studiesstudijos
244
666000
3000
LEM ekonomistai nagrinėjo 51 tyrimą
11:21
of pay-for-performancemokėjimo už veiklos rezultatus plansplanai, insideviduje of companiesįmonės.
245
669000
3000
apie "mokėjimo už atlikimą" planus kompanijose.
11:24
Here'sČia yra what the economistsekonomistai there said: "We find that financialfinansinis incentivespaskatos
246
672000
3000
Štai ką ekonomistai sakė: "Mes ištyrėme, kad finansinis paskatinimas
11:27
can resultrezultatas in a negativeneigiamas impactpoveikis on overallbendrai performancenašumas."
247
675000
6000
gali padaryti neigiamą įtaką visam atlikimui".
11:33
There is a mismatchneatitikimas betweentarp what sciencemokslas knowsžino
248
681000
3000
Yra nesutapimas tarp to, ką mokslas žino,
11:36
and what businessverslas does.
249
684000
2000
ir ką verslas daro.
11:38
And what worriesrūpesčiai me, as we standstovėti here in the rubblegriuvėsiai
250
686000
3000
Ir mane liūdina tai, kad mes stovime čia prie
11:41
of the economicekonominis collapsežlugti,
251
689000
2000
ekonomikos griuvėsių,
11:43
is that too manydaug organizationsorganizacijos
252
691000
2000
ir yra per daug organizacijų,
11:45
are makingpriėmimo their decisionssprendimai,
253
693000
2000
priimančių sprendimus
11:47
their policiespolitika about talenttalentas and people,
254
695000
2000
dėl talentų ir žmonių valdymo,
11:49
basedpagrįstas on assumptionsprielaidos that are outdatedpasenusi, unexaminedvisame,
255
697000
6000
pagrįstus prielaidomis, kurios yra pasenusios, neištirtos,
11:55
and rootedįsišaknijusi more in folklorefolkloro than in sciencemokslas.
256
703000
3000
ir įsišaknijusiose daugiau folklore nei moksle.
11:58
And if we really want to get out of this economicekonominis messnetvarka,
257
706000
3000
Ir jei mes išties norime išeiti iš šios ekonominės betvarkės,
12:01
and if we really want highaukštas performancenašumas on those
258
709000
2000
ir jei išties norime geresnio tų
12:03
definitionalapibrėžimų tasksužduotys of the 21stst centuryamžius,
259
711000
2000
apibrėžtų 21-ojo amžiaus užduočių atlikimo,
12:05
the solutiontirpalas is not to do more of the wrongneteisingai things,
260
713000
6000
sprendimas yra nebedaryti klaidingų dalykų.
12:11
to enticeprivilioti people with a sweetersaldesnis carrotmorkos,
261
719000
3000
Suvilioti žmones saldesniais atpildais,
12:14
or threatenkelia grėsmę them with a sharperryškesni stickklijuoti.
262
722000
2000
ar gąsdinti juos skaudesniu rimbu.
12:16
We need a wholevisa newnaujas approachpožiūris.
263
724000
2000
Mums reikalingas visai naujas požiūris.
12:18
And the good newsnaujienos about all of this is that the scientistsmokslininkai
264
726000
2000
Ir gera žinia yra tai, kad mokslininkai,
12:20
who'vekas jau been studyingmokytis motivationmotyvacija have givenpateiktas us this newnaujas approachpožiūris.
265
728000
3000
kurie studijuoja motyvaciją, parodo mums šį požiūrį.
12:23
It's an approachpožiūris builtpastatytas much more around intrinsicbūdingas motivationmotyvacija.
266
731000
3000
Tai požiūris, paremtas labiau vidine motyvacija.
12:26
Around the desiretroškimas to do things because they matterklausimas,
267
734000
2000
Noru daryti darbus, nes jie kažką reiškia,
12:28
because we like it, because they're interestingįdomus,
268
736000
2000
nes mes juos mėgstame, nes jie yra įdomūs,
12:30
because they are partdalis of something importantsvarbu.
269
738000
2000
nes jie yra kažko svarbaus dalis.
12:32
And to my mindprotas, that newnaujas operatingveikiantis systemsistema for our businessesįmonės
270
740000
4000
Ir man atrodo, kad nauja operacinė mūsų verslo sistema
12:36
revolvessukasi around threetrys elementselementai:
271
744000
2000
sukasi aplink tris elementus:
12:38
autonomyautonomija, masterymeistriškumo and purposetikslas.
272
746000
3000
autonomiją, meistriškumą ir tikslą.
12:41
AutonomyAutonomija: the urgeragink to directtiesioginis our ownsavo livesgyvena.
273
749000
3000
Autonomija - potraukis valdyti savo pačių gyvenimus.
12:44
MasteryMeistriškumo: the desiretroškimas to get better and better at something that mattersklausimai.
274
752000
4000
Meistriškumas - noras būti geresniems ir geresniems tuose dalykuose, kurie mums rūpi.
12:48
PurposeTikslas: the yearningilgesys to do what we do
275
756000
3000
Tikslas - troškimas daryti tai, ką mes darome
12:51
in the servicepaslauga of something largerdidesnis than ourselvesmes patys.
276
759000
3000
dėl kažko didesnio nei mes patys.
12:54
These are the buildingpastatas blocksblokai of an entirelyvisiškai newnaujas operatingveikiantis systemsistema
277
762000
3000
Tai yra statybiniai blokai visiškai naujai operacinei sistemai
12:57
for our businessesįmonės.
278
765000
2000
mūsų verslui.
12:59
I want to talk todayšiandien only about autonomyautonomija.
279
767000
4000
Aš norėčiau pakalbėti šiandien tik apie autonomiją.
13:03
In the 20thth centuryamžius, we cameatėjo up with this ideaidėja of managementvaldymas.
280
771000
3000
20-ame amžiuje mes sugalvojome šią valdymo idėją.
13:06
ManagementValdymo did not emanatekylanti from naturegamta.
281
774000
2000
Vadyba neatsirado iš gamtos.
13:08
ManagementValdymo is like -- it's not a treemedis,
282
776000
2000
Vadyba yra kaip -- tai ne medis.
13:10
it's a televisiontelevizorius setnustatyti.
283
778000
2000
Tai televizijos komplektas.
13:12
Okay? SomebodyKas nors inventedišrastas it.
284
780000
2000
Suprantate? Kažkas jį sugalvojo.
13:14
And it doesn't mean it's going to work foreveramžinai.
285
782000
2000
Ir tai nereiškia, kad jis veiks visada.
13:16
ManagementValdymo is great.
286
784000
2000
Valdymas yra galingas.
13:18
TraditionalTradicinis notionssąvokos of managementvaldymas are great
287
786000
2000
Tradicinis valdymo supratimas yra tinkamas,
13:20
if you want complianceatitikties.
288
788000
2000
jei nori paklusnumo.
13:22
But if you want engagementįsitraukimas, self-directionkryptingumas worksdarbai better.
289
790000
3000
Tačiau jei nori įsitraukimo, savikontrolė veikia geriau.
13:25
Let me give you some examplespavyzdžiai of some kindmalonus of radicalradikali
290
793000
2000
Leiskite man pateikti keletą pavyzdžių apie radikalų
13:27
notionssąvokos of self-directionkryptingumas.
291
795000
2000
savikontrolės supratimą.
13:29
What this meansreiškia -- you don't see a lot of it,
292
797000
3000
Ką tai reiškia -- jūs nesutiksite to dažnai,
13:32
but you see the first stirringsstirrings of something really interestingįdomus going on,
293
800000
3000
bet jūs pajusite pirmuosius požymius kažko tikrai įdomaus.
13:35
because what it meansreiškia is payingmokėti people adequatelytinkamai
294
803000
2000
Nes tai reiškia mokėti žmonėms pakankamai
13:37
and fairlyteisingai, absolutelyvisiškai --
295
805000
2000
ir visiškai sąžiningai.
13:39
gettinggauti the issueklausimas of moneypinigai off the tablestalas,
296
807000
2000
Patraukime pinigų klausimą.
13:41
and then givingduoti people lots of autonomyautonomija.
297
809000
2000
Ir suteikime žmonėms didelę dalį autonomijos.
13:43
Let me give you some examplespavyzdžiai.
298
811000
2000
Leiskite man pateikti keletą pavyzdžių.
13:45
How manydaug of you have heardišgirdo of the companybendrovė AtlassianAtlassian?
299
813000
4000
Kiek iš jūsų esate girdėję apie kompaniją "Atlassian"?
13:49
It looksatrodo like lessmažiau than halfpusė.
300
817000
2000
Atrodo mažiau nei pusė.
13:51
(LaughterJuokas)
301
819000
2000
(Juokas)
13:53
AtlassianAtlassian is an AustralianAustralijos softwareprograminė įranga companybendrovė.
302
821000
4000
"Atlassian" yra Australijos programinės įrangos gamintoja.
13:57
And they do something incrediblyneįtikėtinai coolSaunus.
303
825000
2000
Ir jie daro kai ką neįtikėtinai šaunaus.
13:59
A fewnedaug timeslaikai a yearmetai they tell their engineersinžinieriai,
304
827000
2000
Keletą kartų per metus jie pasako savo inžinieriams:
14:01
"Go for the nextKitas 24 hoursvalandos and work on anything you want,
305
829000
4000
"Kitas 24 valandas dirbkite bet ką, ką tik norite,
14:05
as long as it's not partdalis of your regularreguliariai jobdarbas.
306
833000
2000
kas nėra susiję su jūsų reguliariu darbu.
14:07
Work on anything you want."
307
835000
2000
Dirbkite tai, ką norite."
14:09
So that engineersinžinieriai use this time to come up with
308
837000
2000
Taigi inžinieriai išnaudoja šį laiką ieškodami
14:11
a coolSaunus patchpleistras for codekodas, come up with an elegantelegantiškas hacknulaužti.
309
839000
3000
nuostabių kodų pataisų, elegantiškų sprendimų.
14:14
Then they presentpateikti all of the stuffdaiktai that they'vejie jau developedišsivysčiusios
310
842000
3000
Tada jie pristato kolegoms tai, ką jie sukūrė,
14:17
to their teammateskomandos, to the restpoilsis of the companybendrovė,
311
845000
3000
visai likusiai kompanijos daliai
14:20
in this wildlaukinis and woolymegztinis all-handsvisos rankos meetingsusitikimas
312
848000
2000
per šiuos pašėlusius ir atvirus susirinkimus
14:22
at the endgalas of the day.
313
850000
2000
pačioje dienos pabaigoje.
14:24
And then, beingesamas AustraliansAustralai, everybodyvisi has a beeralus.
314
852000
2000
Ir tada, kaip australams ir priklauso, visi geria alų.
14:26
They call them FedExFedEx DaysDienų.
315
854000
3000
Jie vadina tai FedEx dienomis.
14:29
Why? Because you have to deliverpristatyti something overnightper naktį.
316
857000
6000
Kodėl? Todėl, kad turi kažką pristatyti per naktį.
14:35
It's prettygana. It's not badblogai. It's a hugedidelis trademarkprekės ženklas violationpažeidimas,
317
863000
2000
Tai žavu. Tai nėra blogai. Tai neteisėtas prekės ženklo panaudojimas.
14:37
but it's prettygana cleverprotingas.
318
865000
2000
Bet tai yra gana išmintinga.
14:39
(LaughterJuokas)
319
867000
1000
(Juokas)
14:40
That one day of intenseintensyvus autonomyautonomija
320
868000
2000
Per vieną intensyvios autonomijos dieną
14:42
has producedpagamintas a wholevisa arraymasyvas of softwareprograminė įranga fixespataisymai
321
870000
2000
jie sukūrė visą pluoštą programinės įrangos pataisymų,
14:44
that mightgali never have existedegzistavo.
322
872000
2000
kurių galėjo niekada nebūti.
14:46
And it's workeddirbo so well that AtlassianAtlassian has takenimtasi it to the nextKitas levellygis
323
874000
2000
Ir tai taip gerai veikia, kad "Atlassian" iškėlė tai į visai kitą lygį,
14:48
with 20 PercentProcentų Time --
324
876000
2000
vadinamą "20 procentų laiko".
14:50
donepadaryta, famouslyžinoma, at Google"Google" --
325
878000
2000
Žymiausiai tai pritaikė Google kompanija.
14:52
where engineersinžinieriai can work, spendpraleisti 20 percentproc of their time
326
880000
2000
Kai inžinieriai praleidžia 20 procentų savo darbo laiko
14:54
workingdirba on anything they want.
327
882000
2000
dirbdami bet ką, ką tik nori.
14:56
They have autonomyautonomija over their time,
328
884000
2000
Jie savarankiškai valdo savo laiką,
14:58
their taskužduotis, their teamkomanda, their techniquetechnika.
329
886000
2000
savo užduotis, savo komandą, savo techniką.
15:00
Okay? RadicalRadikaliai amountssumos of autonomyautonomija.
330
888000
2000
Suprantate? Didžiulis autonomijos kiekis,
15:02
And at Google"Google", as manydaug of you know,
331
890000
4000
ir Google kompanijoje, kaip jūs ir žinote,
15:06
about halfpusė of the newnaujas productsproduktai in a typicaltipiškas yearmetai
332
894000
2000
apie pusę naujų produktų per metus
15:08
are birthedbirthed duringper that 20 PercentProcentų Time:
333
896000
3000
yra sukuriami per tuos 20 procentų laiko.
15:11
things like Gmail"Gmail", OrkutOrkut, Google"Google" NewsNaujienos.
334
899000
3000
Tokie dalykai kaip Gmail, Orkut, Google naujienos.
15:14
Let me give you an even more radicalradikali examplepavyzdys of it:
335
902000
3000
Leiskite jums pateikti dar radikalesnį pavyzdį.
15:17
something calledvadinamas the ResultsRezultatai Only Work EnvironmentAplinka,
336
905000
2000
Kažką, kas vadinama "Darbinė Aplinka Svarbu Rezultatas" (Results Only Work Environment).
15:19
the ROWEROWE,
337
907000
2000
ROWE
15:21
createdsukurta by two AmericanAmerikos consultantskonsultantai, in placevieta
338
909000
2000
Sukurta dviejų amerikiečių konsultantų, įdiegta
15:23
in placevieta at about a dozendešimt companiesįmonės around NorthŠiaurės AmericaAmerikoje.
339
911000
2000
maždaug tuzine kompanijų visoje Šiaurės Amerikoje.
15:25
In a ROWEROWE people don't have schedulestvarkaraščiai.
340
913000
4000
ROWE sistemoje žmonės neturi dienotvarkės.
15:29
They showRodyti up when they want.
341
917000
2000
Jie pasirodo, kada jie nori.
15:31
They don't have to be in the officebiuras at a certaintam tikras time,
342
919000
2000
Jie neturi būti ofise tam tikru laiku,
15:33
or any time.
343
921000
2000
ar bet kuriuo laiku.
15:35
They just have to get their work donepadaryta.
344
923000
2000
Jie tiesiog turi atlikti savo darbus.
15:37
How they do it, when they do it,
345
925000
2000
Kaip jie juos atlieka, kada jie juos daro,
15:39
where they do it, is totallyvisiškai up to them.
346
927000
3000
kur jie juos daro, tai priklauso tik nuo jų.
15:42
MeetingsSusitikimai in these kindsrūšys of environmentsaplinka are optionalpasirinktinai.
347
930000
4000
Susitikimai šioje sistemoje yra pasirinktiniai.
15:46
What happensatsitinka?
348
934000
2000
Kas nutinka?
15:48
AlmostBeveik acrossvisoje the boardlenta, productivitynašumas goeseina up,
349
936000
3000
Beveik visais atvejais produktyvumas išauga,
15:51
workerdarbuotojas engagementįsitraukimas goeseina up,
350
939000
3000
susidomėjimas darbu išauga,
15:54
workerdarbuotojas satisfactionpasitenkinimas goeseina up, turnoverapyvartos goeseina down.
351
942000
3000
pasitenkinimas darbu išauga, darbuotojų kaita mažėja.
15:57
AutonomyAutonomija, masterymeistriškumo and purposetikslas,
352
945000
2000
Autonomija, meistriškumas ir tikslas.
15:59
These are the buildingpastatas blocksblokai of a newnaujas way of doing things.
353
947000
2000
Tai yra esminiai blokai naujoviškame darbo procese.
16:01
Now some of you mightgali look at this and say,
354
949000
3000
Dabar dalis jūsų gali žiūrėti į tai ir sakyti:
16:04
"HmmHmm, that soundsgarsai nicegražus, but it's UtopianUtopinės."
355
952000
3000
"Hmm, tai skamba gražiai. Bet tai utopija".
16:07
And I say, "NopeNe. I have proofįrodymas."
356
955000
5000
Ir aš atsakysiu, "Ne, aš turiu įrodymų".
16:12
The mid-viduryje1990s, Microsoft"Microsoft" startedprasidėjo
357
960000
2000
10-ojo dešimtmečio viduryje, Microsoft pradėjo
16:14
an encyclopediaenciklopedija calledvadinamas EncartaEncarta.
358
962000
2000
rašyti enciklopediją, pavadintą Encarta.
16:16
They had deployeddislokuotos all the right incentivespaskatos,
359
964000
2000
Jie naudojo visus teisingus paskatinimus.
16:18
all the right incentivespaskatos. They paidmokama professionalsspecialistai to
360
966000
3000
Visus teisingus paskatinimus. Jie mokėjo profesionalams už
16:21
writeparašyk and editRedaguoti thousandstūkstančiai of articlesstraipsniai.
361
969000
2000
tūkstančių straipsnių rašymą ir redagavimą.
16:23
Well-compensatedGerai kompensuota managersvadovai oversawprižiūrėjo the wholevisa thing
362
971000
2000
Gerai apmokami vadybininkai prižiūrėjo visa tai,
16:25
to make sure it cameatėjo in on budgetbiudžetas and on time.
363
973000
5000
kad būtų užtikrinta, jog tai bus įvykdyta neviršijant biudžeto ir laiku.
16:30
A fewnedaug yearsmetai latervėliau anotherkitas encyclopediaenciklopedija got startedprasidėjo.
364
978000
2000
Po kelių metų buvo pradėta leisti kita enciklopedija.
16:32
DifferentSkirtingų modelmodelis, right?
365
980000
3000
Skirtingas modelis, suprantate?
16:35
Do it for funlinksma. No one getsgauna paidmokama a centcentų, or a EuroEuro or a YenJena.
366
983000
4000
Tai buvo daroma iš idėjos. Nei vienas negauna nei cento, ar euro, ar jenos.
16:39
Do it because you like to do it.
367
987000
3000
Darai tai, nes tau patinka tai daryti.
16:42
Now if you had, just 10 yearsmetai agoprieš,
368
990000
3000
Jei jūs galite įsivaizduoti, prieš 10 metų,
16:45
if you had gonedingo to an economistekonomistas, anywherebet kur,
369
993000
2000
jei būtumėte nuėję bet kur pas ekonomistą
16:47
and said, "Hey, I've got these two differentskiriasi modelsmodeliai for creatingkurti an encyclopediaenciklopedija.
370
995000
4000
ir sakytumėte, "Sveikas, aš turiu du skirtingus modelius enciklopedijai kurti.
16:51
If they wentnuėjo headgalva to headgalva, who would winlaimėk?"
371
999000
3000
Jei jie būtų naudojami vienodai, kuris laimėtų?"
16:54
10 yearsmetai agoprieš you could not have foundrasta a singlevienišas soberblaivus economistekonomistas anywherebet kur
372
1002000
4000
Prieš 10 metų jūs nebūtumėte radę nei vieno ekonomisto niekur
16:58
on planetplaneta EarthŽemė
373
1006000
2000
Žemės planetoje,
17:00
who would have predictedprognozuojama the WikipediaWikipedia modelmodelis.
374
1008000
2000
kuris būtų nuspėjęs Vikipedijos modelį.
17:02
This is the titanictitaniškas battlemūšis betweentarp these two approachesmetodai.
375
1010000
3000
Tai milžiniška kova tarp šių dviejų požiūrių.
17:05
This is the Ali-FrazierAli-Frazier of motivationmotyvacija. Right?
376
1013000
3000
Tai motyvacijos "Ali prieš Frazier". Suprantate?
17:08
This is the Thrilla'Thrilla " in ManilaManila.
377
1016000
2000
Tai "trileris Maniloje".
17:10
AlrightViskas gerai? IntrinsicBūdingas motivatorsmotyvatoriai versusprieš extrinsicneesminių motivatorsmotyvatoriai.
378
1018000
3000
Suprantate? Vidinė motyvacija prieš išorinę motyvaciją.
17:13
AutonomyAutonomija, masterymeistriškumo and purposetikslas,
379
1021000
2000
Autonomija, meistriškumas ir tikslas
17:15
versusprieš carrotmorkos and stickslazdos. And who winslaimi?
380
1023000
2000
prieš rimbą ir pažadus. Ir kas laimi?
17:17
IntrinsicBūdingas motivationmotyvacija, autonomyautonomija, masterymeistriškumo and purposetikslas,
381
1025000
3000
Vidinė motyvacija, autonomija, meistriškumas ir tikslas
17:20
in a knockoutnokautas. Let me wrapapvynioti up.
382
1028000
4000
laimi nokautu. Leiskite man užbaigti.
17:24
There is a mismatchneatitikimas betweentarp what sciencemokslas knowsžino and what businessverslas does.
383
1032000
3000
Yra nesutapimas tarp to, ką žino mokslas ir kaip elgiasi verslas.
17:27
And here is what sciencemokslas knowsžino.
384
1035000
2000
Ir štai ką žino mokslas.
17:29
One: Those 20thth centuryamžius rewardsApdovanojimai,
385
1037000
2000
Pirma: Tie 20-ojo amžiaus atlygiai,
17:31
those motivatorsmotyvatoriai we think are a naturalnatūralus partdalis of businessverslas,
386
1039000
3000
tie motyvatoriai, kuriuos laikome natūralia verslo dalimi,
17:34
do work, but only in a surprisinglystebėtinai narrowsiaura bandjuosta of circumstancesaplinkybes.
387
1042000
4000
veikia, tačiau tik stebėtinai specifinėmis aplinkybėmis.
17:38
Two: Those if-thenJei ten rewardsApdovanojimai oftendažnai destroysunaikinti creativitykūrybiškumas.
388
1046000
4000
Antra: Šis "atlygis už konkretų darbą" dažnai sunaikina kūrybingumą.
17:42
ThreeTrys: The secretpaslaptis to highaukštas performancenašumas
389
1050000
2000
Trečia: Puikaus atlikimo paslaptis
17:44
isn't rewardsApdovanojimai and punishmentsbausmės,
390
1052000
2000
nėra atpildas ir bausmė,
17:46
but that unseennematytas intrinsicbūdingas drivevairuoti --
391
1054000
2000
bet ta nematoma vidinė jėga.
17:48
the drivevairuoti to do things for their ownsavo sakelabui.
392
1056000
3000
Jėga kurti dalykus dėl jų pačių.
17:51
The drivevairuoti to do things causepriežastis they matterklausimas.
393
1059000
2000
Jėga kurti dalykus, nes jie svarbūs.
17:53
And here'sčia yra the bestgeriausia partdalis. Here'sČia yra the bestgeriausia partdalis.
394
1061000
2000
Ir štai geriausia dalis. Štai geriausia dalis.
17:55
We alreadyjau know this. The sciencemokslas confirmspatvirtina what we know in our heartsširdis.
395
1063000
3000
Mes tai jau žinome. Mokslas patvirtino tai, ką žinome savo širdyse.
17:58
So, if we repairremontas this mismatchneatitikimas
396
1066000
3000
Taigi, jei mes sutvarkysime šį nesutapimą
18:01
betweentarp what sciencemokslas knowsžino and what businessverslas does,
397
1069000
2000
tarp to, ką žino mokslas ir to, ką daro verslas,
18:03
if we bringatnešk our motivationmotyvacija, notionssąvokos of motivationmotyvacija
398
1071000
3000
jei mes nusinešime savo motyvaciją, motyvacijos supratimą
18:06
into the 21stst centuryamžius,
399
1074000
2000
į 21-ąjį amžių,
18:08
if we get pastpraeitis this lazytingus, dangerouspavojingas, ideologyideologija
400
1076000
4000
jei mes atsikratysime šios tingios, pavojingos
18:12
of carrotsmorkos and stickslazdos,
401
1080000
2000
rimbo ir pažadų ideologijos,
18:14
we can strengthenstiprinti our businessesįmonės,
402
1082000
3000
mes galime sustiprinti savo verslą,
18:17
we can solveišspręsk a lot of those candležvakė problemsproblemos,
403
1085000
3000
mes galime išspręsti labai daug šių žvakės problemų,
18:20
and maybe, maybe, maybe
404
1088000
4000
ir galbūt, galbūt, galbūt
18:24
we can changekeisti the worldpasaulis.
405
1092000
2000
mes galime pakeisti pasaulį.
18:26
I restpoilsis my caseatvejis.
406
1094000
2000
Toks mano argumentas.
18:28
(ApplausePlojimai)
407
1096000
3000
(Plojimai)

▲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