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

Den Pink o iznenađujućoj nauci motivacije

Filmed:
25,352,736 views

Analitičar karijera Den Pink (Dan Pink) proučava zagonetku motivacije, počinjući od činjenice koja je poznata sociolozima i psiholozima, ali ne i menadžerima: tradicionalne nagrade nisu uvek efikasne kao što mislimo. Slušajte prosvetljujuće priče, a možda i način za napredovanje.
- 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 confessionпризнање at the outsetpočetka here.
0
0
4000
Moram odmah na početku nešto da priznam.
00:16
A little over 20 yearsгодине agoпре
1
4000
3000
Nešto pre dvadeset godina
00:19
I did something that I regretžaljenje,
2
7000
2000
uradio sam nešto zbog čega žalim,
00:21
something that I'm not particularlyпосебно proudпоносан of,
3
9000
4000
nešto na šta nisam posebno ponosan,
00:25
something that, in manyмноги waysначини, I wishжелети no one would ever know,
4
13000
3000
nešto za šta sam se nadao da, zbog mnogo čega, niko neće saznati,
00:28
but here I feel kindкинд of obligedobavezan to revealоткривају.
5
16000
4000
ali ovde nekako osećam obavezu da kažem.
00:32
(LaughterSmeh)
6
20000
2000
(smeh)
00:34
In the lateкасни 1980s,
7
22000
2000
Kasnih osamdesetih,
00:36
in a momentтренутак of youthfulmladalački indiscretionindiskreciju,
8
24000
3000
u trenutku mladalačke nerazboritosti,
00:39
I wentотишао to lawзакон schoolшкола.
9
27000
2000
upisao sam pravni fakultet.
00:41
(LaughterSmeh)
10
29000
4000
(smeh)
00:45
Now, in AmericaAmerika lawзакон is a professionalпрофесионално degreeстепен:
11
33000
3000
U Americi, to je profesionalni nivo.
00:48
you get your universityуниверзитет degreeстепен, then you go on to lawзакон schoolшкола.
12
36000
2000
Završite fakulktet. Onda idete na pravne studije.
00:50
And when I got to lawзакон schoolшкола,
13
38000
3000
I kada sam dospeo do prava,
00:53
I didn't do very well.
14
41000
2000
nije mi baš dobro išlo.
00:55
To put it mildlyблаго, I didn't do very well.
15
43000
2000
Da to ublažim, nije mi dobro išlo.
00:57
I, in factчињеница, graduatedдипломирао in the partдео of my lawзакон schoolшкола classкласа
16
45000
3000
Ustvari, diplomirao sam u klasi
01:00
that madeмаде the topврх 90 percentпроценат possibleмогуће.
17
48000
4000
koja je omogućila postojanje najboljih 90%.
01:04
(LaughterSmeh)
18
52000
4000
(smeh)
01:08
Thank you.
19
56000
3000
Hvala.
01:11
I never practicedvezbali lawзакон a day in my life;
20
59000
3000
Nisam se uopšte bavio pravom u životu.
01:14
I prettyприлично much wasn'tније allowedдозвољен to.
21
62000
2000
Uglavnom mi nije bilo dozvoljeno.
01:16
(LaughterSmeh)
22
64000
3000
(smeh)
01:19
But todayданас, againstпротив my better judgmentпресуда,
23
67000
3000
Ali danas, uprkos svom zdravom razumu,
01:22
againstпротив the adviceсавет of my ownвластити wifeжена,
24
70000
3000
uprkos savetu sopstvene žene,
01:25
I want to try to dustпрашина off some of those legalправни skillsвештине --
25
73000
4000
želim da probam da skinem paučinu sa tih pravničkih veština
01:29
what's left of those legalправни skillsвештине.
26
77000
2000
ili s toga šta je od njih ostalo.
01:31
I don't want to tell you a storyприча.
27
79000
3000
Ne želim da vam ispričam priču.
01:34
I want to make a caseслучај.
28
82000
2000
Želim da predstavim slučaj.
01:36
I want to make a hard-headedtvrdoglava, evidence-basedzasnovana na dokazima,
29
84000
4000
Želim da predstavim realan, na dokazima zasnovan,
01:40
dareизазов I say lawyerlylawyerly caseслучај,
30
88000
3000
usuđujem se da kažem advokatski slučaj,
01:43
for rethinkingпреиспитивање how we runтрцати our businessesпредузећа.
31
91000
4000
o preispitivanju načina na koji poslujemo.
01:47
So, ladiesдаме and gentlemenгосподо of the juryпорота, take a look at this.
32
95000
4000
Dakle, dame i gospodo porotnici, pogledajte ovo.
01:51
This is calledпозвани the candlesvecu problemпроблем.
33
99000
2000
Ovo se naziva problem sa svećom.
01:53
Some of you mightМожда have seenвиђено this before.
34
101000
2000
Neki od vas su ga možda i videli ranije.
01:55
It's createdстворено in 1945
35
103000
2000
Osmislio ga je, 1945.,
01:57
by a psychologistпсихолог namedназван KarlKarl DunckerDuncker.
36
105000
2000
psiholog po imenu Karl Dunker.
01:59
KarlKarl DunckerDuncker createdстворено this experimentексперимент
37
107000
2000
Karl Dunker je osmislio ovaj eksperiment
02:01
that is used in a wholeцела varietyсорта of experimentsексперименте in behavioralBihejvioralni scienceНаука.
38
109000
3000
koji se koristi u raznovrsnim eksperimentima u naukama o ponašanju.
02:04
And here'sево how it worksИзвођење радова. SupposePretpostavimo da I'm the experimenterекспериментатор.
39
112000
3000
Evo kako ide. Pretpostavimo da sam ja eksperimentator.
02:07
I bringдовести you into a roomсоба. I give you a candlesvecu,
40
115000
4000
Dovedem vas u sobu. Dam vam sveću,
02:11
some thumbtacksdosadni and some matchespodudara se sa.
41
119000
2000
gomilu čioda i gomilu šibica.
02:13
And I say to you, "Your jobпосао
42
121000
2000
I kažem vam, "Vaš posao
02:15
is to attachаттацх the candlesvecu to the wallзид
43
123000
2000
je da pričvrstite sveću na zid
02:17
so the waxvosak doesn't dripkap po kap ontoна the tableсто." Now what would you do?
44
125000
4000
tako da vosak ne kaplje na sto". Šta biste vi uradili?
02:21
Now manyмноги people beginзапочети tryingпокушавајући to thumbtackje sve the candlesvecu to the wallзид.
45
129000
4000
Mnogi ljudi počinju time da ubodu sveću na zid.
02:25
Doesn't work.
46
133000
2000
Ne ide.
02:27
SomebodyNeko, some people -- and I saw somebodyнеко
47
135000
2000
Neko, neki ljudi, i video sam
02:29
kindкинд of make the motionкретање over here --
48
137000
2000
da neko ovde pravi sličan pokret.
02:31
some people have a great ideaидеја where they
49
139000
2000
Neki imaju odličnu ideju da
02:33
lightсветло the matchутакмица, meltotopiti the sideстрана of the candlesvecu, try to adherese pridržava it to the wallзид.
50
141000
4000
zapale šibicu, otope stranicu sveće i pokušaju da je pričvrste za zid.
02:37
It's an awesomeсупер ideaидеја. Doesn't work.
51
145000
3000
To je super ideja. Ne ide.
02:40
And eventuallyконачно, after fiveпет or 10 minutesминута,
52
148000
3000
I konačno, posle pet ili deset minuta,
02:43
mostнајвише people figureфигура out the solutionрешење,
53
151000
2000
većina ljudi ukapira rešenje.
02:45
whichкоја you can see here.
54
153000
2000
Koje možete videti ovde.
02:47
The keyкључ is to overcomeпревладали what's calledпозвани functionalфункционалан fixednessfixedness.
55
155000
3000
Ključ je u tome da se prevaziđe ono što se zove funkcionalna fiksiranost.
02:50
You look at that boxбок and you see it only as a receptaclekontejner for the tacksтацкс.
56
158000
4000
Vidite tu kutiju i posmatrate je samo kao kutiju u kojoj stoje čiode.
02:54
But it can alsoтакође have this other functionфункција,
57
162000
2000
Ali ona može da ima i ovu drugu funkciju,
02:56
as a platformплатформа for the candlesvecu. The candlesvecu problemпроблем.
58
164000
4000
kao platforma za sveće. Problem sa svećom.
03:00
Now I want to tell you about an experimentексперимент
59
168000
2000
Želim da vam ispričam eksperiment
03:02
usingКористећи the candlesvecu problemпроблем,
60
170000
2000
koji koristi ovaj problem,
03:04
doneГотово by a scientistнаучник namedназван SamSem. GlucksbergGlucksberg,
61
172000
2000
koji je uradio naučnik po imenu Sem Gluksberg,
03:06
who is now at PrincetonPrinceton UniversityUniverzitet in the U.S.
62
174000
2000
koji je trenutno na Prinstonu u SAD-u.
03:08
This showsпоказује the powerмоћ of incentivespodsticaji.
63
176000
4000
Ovo pokazuje moć motivacije.
03:12
Here'sEvo what he did. He gatheredокупљено his participantsучесника.
64
180000
2000
Evo šta je uradio. Okupio je učesnike.
03:14
And he said, "I'm going to time you. How quicklyбрзо you can solveреши this problemпроблем?"
65
182000
3000
I rekao je, "Meriću vam vreme. Koliko brzo možete da rešite ovaj problem?"
03:17
To one groupгрупа he said,
66
185000
2000
Jednoj grupi je rekao,
03:19
"I'm going to time you to establishуспоставити normsнорме,
67
187000
3000
meriću vam vreme da bih postavio norme,
03:22
averagesпросек for how long it typicallyобично takes
68
190000
2000
proseke koliko je tipično potrebno
03:24
someoneнеко to solveреши this sortврста of problemпроблем."
69
192000
2000
nekome da reši ovu vrstu problema.
03:26
To the secondдруго groupгрупа he offeredпонуђени rewardsnagrade.
70
194000
3000
Drugoj grupi je ponudio nagrade.
03:29
He said, "If you're in the topврх 25 percentпроценат of the fastestнајбрже timesпута,
71
197000
4000
Rekao je, "Ako budete u prvih 25% najbržih,
03:33
you get fiveпет dollarsдолара.
72
201000
3000
dobićete 5 dolara.
03:36
If you're the fastestнајбрже of everyoneсви we're testingтестирање here todayданас,
73
204000
3000
Ako budete najbrži od svih koje testiramo danas,
03:39
you get 20 dollarsдолара."
74
207000
2000
dobićete 20 dolara."
03:41
Now this is severalнеколико yearsгодине agoпре. AdjustedPrilagodio for inflationинфлација,
75
209000
3000
To je bilo pre nekoliko godina. Prilagođeno inflaciji.
03:44
it's a decentpristojan sumсум of moneyновац for a fewнеколико minutesминута of work.
76
212000
2000
To je pristojna suma novca za nekoliko minuta posla.
03:46
It's a niceлеп motivatormotivacija.
77
214000
2000
To je lep motivator.
03:48
QuestionPitanje: How much fasterбрже
78
216000
3000
Pitanje: koliko je ova grupa
03:51
did this groupгрупа solveреши the problemпроблем?
79
219000
2000
bila brža u rešavanju problema?
03:53
AnswerOdgovor: It tookузела them, on averageпросек,
80
221000
3000
Odgovor: Bilo im je potrebno, prosečno,
03:56
threeтри and a halfпола minutesминута longerдуже.
81
224000
4000
tri ipo minuta duže.
04:00
ThreeTri and a halfпола minutesминута longerдуже. Now this makesчини no senseсмисао right?
82
228000
3000
Tri ipo minuta duže. Ovo nema nikakvog smisla, zar ne?
04:03
I mean, I'm an AmericanAmerikanac. I believe in freeбесплатно marketsтржишта.
83
231000
3000
Mislim, ja sam Amerikanac. Verujem u slobodna tržišta.
04:06
That's not how it's supposedпретпостављено to work. Right?
84
234000
3000
To ne bi trebalo tako da funkcioniše. Zar ne?
04:09
(LaughterSmeh)
85
237000
1000
(smeh)
04:10
If you want people to performизводити better,
86
238000
2000
Ako želite da ljudi rade bolje,
04:12
you rewardнаграда them. Right?
87
240000
2000
nagradite ih. Je l' tako?
04:14
BonusesBonusi, commissionsprovizija, theirњихова ownвластити realityреалност showсхов.
88
242000
3000
Bonusi, provizije, njihov sopstveni reality show.
04:17
IncentivizePodstaknuti them. That's how businessбизнис worksИзвођење радова.
89
245000
4000
Motivišete ih. Tako poslovi funkcionišu.
04:21
But that's not happeningдогађај here.
90
249000
2000
Ali to se ne događa ovde.
04:23
You've got an incentiveподстицај designedдизајниран to
91
251000
2000
Imate motiv koji je osmišljen da
04:25
sharpenIzoštravanje thinkingразмишљање and accelerateубрзати creativityкреативност,
92
253000
4000
izoštri mišljenje i ubrza kreativnost.
04:29
and it does just the oppositeсупротно.
93
257000
2000
A on radi sasvim suprotno.
04:31
It dullssmiruje thinkingразмишљање and blocksблокови creativityкреативност.
94
259000
3000
Otupljuje mišljenje i blokira kreativnost.
04:34
And what's interestingзанимљиво about this experimentексперимент is that it's not an aberrationodstupanje.
95
262000
3000
Ono što je u vezi s ovim eksperimentom interesantno je to da on nije greška.
04:37
This has been replicatedkopirao over and over
96
265000
3000
Ovo se ponavlja iznova i iznova
04:40
and over again, for nearlyскоро 40 yearsгодине.
97
268000
3000
i iznova, skoro 40 godina.
04:43
These contingentkontingent motivatorsmotivi --
98
271000
3000
Ovi zavisni motivatori,
04:46
if you do this, then you get that --
99
274000
2000
ako radite ovo, dobijete ono,
04:48
work in some circumstancesоколности.
100
276000
2000
funkcionišu u nekim okolnostima.
04:50
But for a lot of tasksзадатке, they actuallyзаправо eitherили don't work
101
278000
3000
Ali u mnogim zadacima oni stvarno ili ne rade,
04:53
or, oftenчесто, they do harmштета.
102
281000
3000
ili često čine štetu.
04:56
This is one of the mostнајвише robustробустан findingsZaključci
103
284000
4000
Ovo je jedno od najsnažnijih otkrića
05:00
in socialсоцијално scienceНаука,
104
288000
3000
u socijalnoj nauci.
05:03
and alsoтакође one of the mostнајвише ignoredигнорисана.
105
291000
2000
I takođe jedno od najviše ignorisanih.
05:05
I spentпотрошено the last coupleпар of yearsгодине looking at the scienceНаука of
106
293000
2000
Poslednjih nekoliko godina sam proveo ispitujući
05:07
humanљудско motivationмотивација,
107
295000
2000
nauku ljudske motivacije.
05:09
particularlyпосебно the dynamicsдинамика of extrinsicspoljno pogreљno motivatorsmotivi
108
297000
2000
Naročito dinamiku ekstrinzičnih
05:11
and intrinsicunutrašnje motivatorsmotivi.
109
299000
2000
i intrinzičnih motivatora.
05:13
And I'm tellingговорећи you, it's not even closeБлизу.
110
301000
2000
I kažem vam, nije ni blizu.
05:15
If you look at the scienceНаука, there is a mismatchNepodudaranje
111
303000
2000
Ako gledate nauku, postoji neslaganje
05:17
betweenизмеђу what scienceНаука knowsзна and what businessбизнис does.
112
305000
4000
između onoga što nauka zna i šta posao radi.
05:21
And what's alarmingzabrinjavajuжe here is that our businessбизнис operatingоперативно systemсистем --
113
309000
3000
Ono što je uznemiravajuće je to da naš poslovni sistem -
05:24
think of the setкомплет of assumptionsпретпоставке and protocolsprotokoli beneathиспод our businessesпредузећа,
114
312000
3000
pomislite na sve pretpostavke i protokole u pozadini našeg biznisa,
05:27
how we motivateмотивирати people, how we applyприменити our humanљудско resourcesресурса --
115
315000
5000
kako motivišemo ljude, kako primenjujemo ljudske resurse -
05:32
it's builtизграђен entirelyу потпуности around these extrinsicspoljno pogreљno motivatorsmotivi,
116
320000
3000
izgrađen je u potpunosti oko tih ekstrinzičnih motivatora,
05:35
around carrotsšargarepa and stickspalice.
117
323000
2000
oko šargarepa i štapova.
05:37
That's actuallyзаправо fine for manyмноги kindsврсте of 20thтх centuryвек tasksзадатке.
118
325000
4000
Ustvari to je dobro za mnoge zadatke dvadesetog veka.
05:41
But for 21stст centuryвек tasksзадатке,
119
329000
2000
Ali za zadatke 21. veka,
05:43
that mechanisticmehanicno, reward-and-punishmentnagrade i kazne approachприступ
120
331000
4000
taj mehanistički prisup nagrade-i-kazne
05:47
doesn't work, oftenчесто doesn't work, and oftenчесто does harmштета.
121
335000
4000
ne funkcioniše, često ne funkcioniše i često šteti.
05:51
Let me showсхов you what I mean.
122
339000
2000
Dozvolite da pokažem šta mislim.
05:53
So GlucksbergGlucksberg did anotherдруги experimentексперимент similarслично to this
123
341000
3000
Gluksberg je uradio eksperiment sličan ovome
05:56
where he presentedпредстављен the problemпроблем in a slightlyмало differentразличит way,
124
344000
2000
gde je problem predstavio na malo drugačiji način,
05:58
like this up here. Okay?
125
346000
3000
kao što je ovde. OK?
06:01
AttachPriložite the candlesvecu to the wallзид so the waxvosak doesn't dripkap po kap ontoна the tableсто.
126
349000
2000
Pričvrstite sveću za zid, tako da vosak ne kaplje na sto.
06:03
SameIsti dealдоговор. You: we're timingвреме for normsнорме.
127
351000
3000
Ista stvar. Vi: merimo vam vreme za norme.
06:06
You: we're incentivizingincentivizing.
128
354000
3000
Vi: vas motivišemo.
06:09
What happenedдесило this time?
129
357000
2000
Šta se desilo ovog puta?
06:11
This time, the incentivizedincentivized groupгрупа
130
359000
2000
Ovog puta, motivisana grupa
06:13
kickedкицкед the other group'sgrupe buttguza.
131
361000
4000
razvalila je drugu grupu.
06:17
Why? Because when the tacksтацкс are out of the boxбок,
132
365000
4000
Zašto? Pa kad su čiode van kutije
06:21
it's prettyприлично easyлако isn't it?
133
369000
4000
prilično je lako, zar ne?
06:25
(LaughterSmeh)
134
373000
2000
(smeh)
06:27
If-thenAko tada rewardsnagrade work really well
135
375000
3000
Ako-onda nagrade funkcionišu prilično dobro
06:30
for those sortsсортс of tasksзадатке,
136
378000
3000
za takve vrste zadataka,
06:33
where there is a simpleједноставно setкомплет of rulesправила and a clearјасно destinationдестинацију
137
381000
2000
gde postoje jednostavna pravila i jasan cilj
06:35
to go to.
138
383000
2000
kome se teži.
06:37
RewardsNagrade, by theirњихова very natureприрода,
139
385000
2000
Nagrade, po samoj svojoj prirodi,
06:39
narrowузак our focusфокусирати, concentrateконцентрат the mindум;
140
387000
2000
sužavaju naš fokus, usmeravaju mozak.
06:41
that's why they work in so manyмноги casesслучајева.
141
389000
2000
Upravo zato su dobre u toliko mnogo prilika.
06:43
And so, for tasksзадатке like this,
142
391000
2000
Tako, za zadatke kao što je ovaj,
06:45
a narrowузак focusфокусирати, where you just see the goalЦиљ right there,
143
393000
3000
ograničen fokus, kad jednostavno vidite cilj tamo
06:48
zoomзоом straightравно aheadнапред to it,
144
396000
2000
i usredsredite se na njega,
06:50
they work really well.
145
398000
2000
one služe vrlo dobro.
06:52
But for the realправи candlesvecu problemпроблем,
146
400000
2000
Ali za pravi problem sa svećom,
06:54
you don't want to be looking like this.
147
402000
2000
ne želite da gledate ovako.
06:56
The solutionрешење is not over here. The solutionрешење is on the peripheryperiferno.
148
404000
2000
Rešenje nije ovde. Rešenje je na periferiji.
06:58
You want to be looking around.
149
406000
2000
Želite da gledate okolo.
07:00
That rewardнаграда actuallyзаправо narrowssužava our focusфокусирати
150
408000
2000
Ta nagrada nam usvari sužava fokus
07:02
and restrictsograničava our possibilityмогућност.
151
410000
2000
i ograničava mogućnosti.
07:04
Let me tell you why this is so importantважно.
152
412000
3000
Reći ću vam zašto je to tako važno.
07:07
In westernЗападни EuropeEurope,
153
415000
2000
U zapadnoj Evropi,
07:09
in manyмноги partsделови of AsiaAsia,
154
417000
2000
u mnogim delovima Azije,
07:11
in NorthSever AmericaAmerika, in AustraliaAustralija,
155
419000
3000
u Severnoj Americi, Australiji,
07:14
white-collartamo workersрадници are doing lessмање of
156
422000
2000
službenici rade manje
07:16
this kindкинд of work,
157
424000
2000
ovakvih poslova,
07:18
and more of this kindкинд of work.
158
426000
4000
a više ovakvih poslova.
07:22
That routineрутина, rule-basedna osnovu pravila, left-brainLEFT-Brain work --
159
430000
3000
Taj rutinski posao, zasnovan na pravilima i aktivnosti leve strane mozga,
07:25
certainизвестан kindsврсте of accountingračunovodstvo, certainизвестан kindsврсте of financialфинансијски analysisанализа,
160
433000
2000
neke vrste računovodstva i finansijske analize,
07:27
certainизвестан kindsврсте of computerрачунар programmingпрограмирање --
161
435000
2000
kompjuterskog programiranja,
07:29
has becomeпостати fairlyпоштено easyлако to outsourceSpoljni,
162
437000
2000
postao je prilično jednostavan za prepustiti drugima,
07:31
fairlyпоштено easyлако to automateAutomatizovanje.
163
439000
2000
prilično jednostavan za automatizovanje.
07:33
SoftwareSoftver can do it fasterбрже.
164
441000
3000
Softver to može da uradi brže.
07:36
Low-costNiskobudžetna providersDobavljači around the worldсвет can do it cheaperјефтиније.
165
444000
2000
Niskobudžetni posrednici širom sveta to mogu jevtinije.
07:38
So what really mattersпитања are the more right-brainedpraznoglav pravo
166
446000
4000
Ono što je stvarno bitno su sposobnosti
07:42
creativeкреативан, conceptualконцептуално kindsврсте of abilitiessposobnosti.
167
450000
3000
koje su kreativne, konceptualne i aktiviraju desnu stranu mozga.
07:45
Think about your ownвластити work.
168
453000
3000
Razmislite o svom poslu.
07:48
Think about your ownвластити work.
169
456000
3000
Razmislite o svom poslu.
07:51
Are the problemsпроблеми that you faceлице, or even the problemsпроблеми
170
459000
2000
Da li problemi sa kojima se suočavate ili čak problemi
07:53
we'veми смо been talkingпричају about here,
171
461000
2000
o kojima pričamo ovde,
07:55
are those kindsврсте of problemsпроблеми -- do they have a clearјасно setкомплет of rulesправила,
172
463000
2000
da li te vrste problema - da li imaju jasna pravila
07:57
and a singleједно solutionрешење? No.
173
465000
3000
i jedno rešenje? Ne.
08:00
The rulesправила are mystifyingmystifying.
174
468000
2000
Pravila su tajanstvena.
08:02
The solutionрешење, if it existsпостоји at all,
175
470000
2000
Rešenje, ako uopšte postoji,
08:04
is surprisingизненађујуће and not obviousочигледан.
176
472000
3000
je iznenađujuće i nije očigledno.
08:07
EverybodySvi in this roomсоба
177
475000
2000
Svako u ovoj sobi
08:09
is dealingбављење with theirњихова ownвластити versionверзија
178
477000
3000
se nosi sa svojom verzijom
08:12
of the candlesvecu problemпроблем.
179
480000
2000
problema sa svećom.
08:14
And for candlesvecu problemsпроблеми of any kindкинд,
180
482000
3000
A za bilo kakve probleme sa svećom,
08:17
in any fieldпоље,
181
485000
2000
u bilo kojoj oblasti,
08:19
those if-thenAko tada rewardsnagrade,
182
487000
3000
te ako-onda nagrade,
08:22
the things around whichкоја we'veми смо builtизграђен so manyмноги of our businessesпредузећа,
183
490000
4000
stvari oko kojih smo izgradili toliko naših poslova,
08:26
don't work.
184
494000
2000
ne funkcionišu.
08:28
Now, I mean it makesчини me crazyлуд.
185
496000
2000
Mislim, to me izluđuje.
08:30
And this is not -- here'sево the thing.
186
498000
2000
I to nije - evo u čemu je stvar.
08:32
This is not a feelingОсећај.
187
500000
3000
To nije neko osećanje.
08:35
Okay? I'm a lawyerадвокат; I don't believe in feelingsосећања.
188
503000
3000
Okej? Ja sam advokat. Ne verujem u osećanja.
08:38
This is not a philosophyфилозофија.
189
506000
4000
To nije neka filozofija.
08:42
I'm an AmericanAmerikanac; I don't believe in philosophyфилозофија.
190
510000
2000
Ja sam Amerikanac. Ne verujem u filozofiju.
08:44
(LaughterSmeh)
191
512000
3000
(smeh)
08:47
This is a factчињеница --
192
515000
3000
Ovo je činjenica.
08:50
or, as we say in my hometownродни град of WashingtonWashington, D.C.,
193
518000
2000
Ili, kako mi to kažemo u mom rodnom Vašingtonu,
08:52
a trueистина factчињеница.
194
520000
2000
istinita činjenica.
08:54
(LaughterSmeh)
195
522000
2000
(smeh)
08:56
(ApplauseAplauz)
196
524000
4000
(aplauz)
09:00
Let me give you an exampleпример of what I mean.
197
528000
2000
Daću vam primer onoga što mislim.
09:02
Let me marshalMaršal the evidenceдоказ here,
198
530000
2000
Dozvolite da izložim dokaze.
09:04
because I'm not tellingговорећи you a storyприча, I'm makingстварање a caseслучај.
199
532000
2000
Jer ne pričam vam priču. Predstavljam vam slučaj.
09:06
LadiesDame and gentlemenгосподо of the juryпорота, some evidenceдоказ:
200
534000
2000
Dame i gospodo porotnici, evo dokaza:
09:08
DanDen ArielyAriely, one of the great economistsекономисти of our time,
201
536000
3000
Den Arili, jedan od najvećih ekonomista našeg doba,
09:11
he and threeтри colleaguesколеге, did a studyстудија of some MITMIT-A studentsстуденти.
202
539000
4000
sa troje kolega je uradio studiju sa studentima tehnologije u Masačusetsu.
09:15
They gaveдала these MITMIT-A studentsстуденти a bunchгомилу of gamesигре,
203
543000
3000
Dali su studentima MIT-a gomilu igara.
09:18
gamesигре that involvedукључени creativityкреативност,
204
546000
2000
Igara koje uključuju kreativnost,
09:20
and motorмоторни skillsвештине, and concentrationконцентрација.
205
548000
2000
motorne veštine i koncentraciju.
09:22
And the offeredпонуђени them, for performanceперформансе,
206
550000
2000
I za izvršenje su im ponudili
09:24
threeтри levelsнивоа of rewardsnagrade:
207
552000
2000
tri nivoa nagrada.
09:26
smallмали rewardнаграда, mediumсредња rewardнаграда, largeвелики rewardнаграда.
208
554000
5000
Malu nagradu, srednju nagradu, veliku nagradu.
09:31
Okay? If you do really well you get the largeвелики rewardнаграда, on down.
209
559000
4000
Okej? Ako odlično uradite, dobijete veliku nagradu i tako naniže.
09:35
What happenedдесило? As long as the taskзадатак involvedукључени only mechanicalмеханички skillвештина
210
563000
4000
Šta se desilo? Sve dok je zadatak uključivao samo mehaničke veštine
09:39
bonusesбонуси workedрадио је as they would be expectedочекиван:
211
567000
2000
bonusi su funkcionisali kao što je očekivano:
09:41
the higherвише the payплатите, the better the performanceперформансе.
212
569000
4000
što je veća nagrada, bolja je izvedba.
09:45
Okay? But one the taskзадатак calledпозвани for
213
573000
2000
Okej? Ali čim zadatak aktivira
09:47
even rudimentaryosnovnim cognitiveкогнитивни skillвештина,
214
575000
4000
čak i samo osnovne kognitivne sposobnosti,
09:51
a largerвеће rewardнаграда led to poorersiromašniji performanceперформансе.
215
579000
5000
veća nagrada vodi to slabijeg izvršenja.
09:56
Then they said,
216
584000
2000
Onda su rekli,
09:58
"Okay let's see if there's any culturalкултурно biasсклоност here.
217
586000
2000
"Okej, hajde da vidimo da li ovde postoji neka kulturna pristrasnost.
10:00
LetsOmogućava da go to MaduraiMadurai, IndiaIndija and testтест this."
218
588000
2000
Hajdemo u Madurai, u Indiju, i testirajmo ovo."
10:02
StandardStandardno of livingживи is lowerниже.
219
590000
2000
Životni standard je niži.
10:04
In MaduraiMadurai, a rewardнаграда that is modestскромно in NorthSever AmericanAmerikanac standardsстандарде,
220
592000
3000
Nagrada koja je po američkim standardima skromna, u Maduraju
10:07
is more meaningfulсмислено there.
221
595000
3000
mnogo više znači.
10:10
SameIsti dealдоговор. A bunchгомилу of gamesигре, threeтри levelsнивоа of rewardsnagrade.
222
598000
3000
Ista stvar. Gomila igara, tri nivoa nagrada.
10:13
What happensсе дешава?
223
601000
2000
Šta se dešava?
10:15
People offeredпонуђени the mediumсредња levelниво of rewardsnagrade
224
603000
3000
Ljudi kojima je ponuđen srednji nivo nagrade
10:18
did no better than people offeredпонуђени the smallмали rewardsnagrade.
225
606000
3000
nisu bili ništa bolji od onih kojima su ponuđene male nagrade.
10:21
But this time, people offeredпонуђени the highestнајвише rewardsnagrade,
226
609000
4000
Ali ovog puta, ljudi kojima je ponuđena najveća nagrada
10:25
they did the worstнајгоре of all.
227
613000
4000
su postigli najlošije rezultate.
10:29
In eightосам of the nineдевет tasksзадатке we examinedиспитани acrossпреко threeтри experimentsексперименте,
228
617000
3000
U osam od devet zadataka koje smo proučili kroz tri eksperimenta,
10:32
higherвише incentivespodsticaji led to worseгоре performanceперформансе.
229
620000
5000
veće nagrade vodile su lošijim izvedbama.
10:37
Is this some kindкинд of touchy-feelyosetljiv
230
625000
3000
Da li se to ovde dešava nekakva
10:40
socialistSocijalistička conspiracyзавера going on here?
231
628000
3000
intuitivna socijalistička zavera?
10:43
No. These are economistsекономисти from MITMIT-A,
232
631000
3000
Ne. Ovo su ekonomsti sa MIT-a,
10:46
from CarnegieCarnegie MellonMellon, from the UniversityUniverzitet of ChicagoChicago.
233
634000
3000
sa Karnegi Melona, sa univerziteta u Čikagu.
10:49
And do you know who sponsoredpod okriljem this researchистраживање?
234
637000
2000
A znate li ko je sponzorisao ovo istraživanje?
10:51
The FederalFederalni ReserveRezervi BankBanka of the UnitedUjedinjeni StatesDržava.
235
639000
4000
Banka Federalnih Rezervi Sjedinjenih Država.
10:55
That's the AmericanAmerikanac experienceискуство.
236
643000
2000
To je američko iskustvo.
10:57
Let's go acrossпреко the pondЈезерце to the LondonLondon SchoolŠkola of EconomicsEkonomija --
237
645000
3000
Pođimo preko bare u londonsku Školu Ekonomije.
11:00
LSETOKOM STUDIRANJA, LondonLondon SchoolŠkola of EconomicsEkonomija,
238
648000
3000
LSE (London Shcool of Economics), londonska škola ekonomije.
11:03
almaAlma materMater-u of 11 NobelNobelovu nagradu LaureatesLaureati in economicsекономија.
239
651000
3000
Kolevka 11 dobitnika Nobelove nagrade za ekonomiju.
11:06
TrainingObuka groundземља for great economicекономски thinkersмислиоци
240
654000
3000
Mesto gde su učili velikani ekonomije
11:09
like GeorgeGeorge SorosSoroš, and FriedrichFridrih HayekHajek,
241
657000
3000
kao što su Džordž Soros i Fridrih Hajek
11:12
and MickMik JaggerJagger. (LaughterSmeh)
242
660000
2000
i Mik Džeger. (smeh)
11:14
Last monthмесец дана, just last monthмесец дана,
243
662000
4000
Prošlog meseca, samo prošlog meseca,
11:18
economistsекономисти at LSETOKOM STUDIRANJA lookedпогледао at 51 studiesстудије
244
666000
3000
ekonomisti sa LSE pregledali su 51 studiju
11:21
of pay-for-performanceplata za performanse plansпланове, insideу of companiesкомпаније.
245
669000
3000
planova za plaćanje po učinku, iz kompanija.
11:24
Here'sEvo what the economistsекономисти there said: "We find that financialфинансијски incentivespodsticaji
246
672000
3000
Evo šta su tamošnji ekonomisti rekli: "Mislimo da finansijski motivi
11:27
can resultрезултат in a negativeнегативно impactутицај on overallукупно performanceперформансе."
247
675000
6000
za rezultat mogu imati negativan uticaj na ukupno postignuće."
11:33
There is a mismatchNepodudaranje betweenизмеђу what scienceНаука knowsзна
248
681000
3000
Postoji neslaganje između onoga što nauka zna
11:36
and what businessбизнис does.
249
684000
2000
i onoga što biznis radi.
11:38
And what worriesбриге me, as we standстој here in the rubbleрушевина
250
686000
3000
Ono što me brine, dok stojimo na ruševinama
11:41
of the economicекономски collapseколапс,
251
689000
2000
ekonomske propasti,
11:43
is that too manyмноги organizationsорганизације
252
691000
2000
jeste to što previše organizacija
11:45
are makingстварање theirњихова decisionsОдлуке,
253
693000
2000
donosi odluke
11:47
theirњихова policiesполитика about talentталенат and people,
254
695000
2000
i pravila o talentu i ljudima,
11:49
basedзаснован on assumptionsпретпоставке that are outdatedzastario, unexaminedtuрe,
255
697000
6000
koje su zasnovane na zastarelim, neproverenim pretpostavkama,
11:55
and rootedукорењен more in folklorefolklora than in scienceНаука.
256
703000
3000
i ukorenjene u folkloru, a ne u nauci.
11:58
And if we really want to get out of this economicекономски messнеред,
257
706000
3000
I ako stvarno želimo da izađemo iz ovog ekonomskog haosa
12:01
and if we really want highвисоко performanceперформансе on those
258
709000
2000
i ako želimo visoko postignuće na tim
12:03
definitionaldefinitional tasksзадатке of the 21stст centuryвек,
259
711000
2000
jasnim zadacima 21. veka,
12:05
the solutionрешење is not to do more of the wrongпогрешно things,
260
713000
6000
rešenje nije u tome da radimo još pogrešnih stvari.
12:11
to enticenamami people with a sweeterслатко carrotшаргарепа,
261
719000
3000
Da mamimo ljude slađom šargarepom
12:14
or threatenprete them with a sharperoštrija stickштап.
262
722000
2000
ili da im pretimo oštrijim štapom.
12:16
We need a wholeцела newново approachприступ.
263
724000
2000
Potreban nam je potpuno novi pristup.
12:18
And the good newsвести about all of this is that the scientistsнаучници
264
726000
2000
A dobra vest u vezi sa svim ovim je da su nam naučnici,
12:20
who'veко је been studyingстудирање motivationмотивација have givenдато us this newново approachприступ.
265
728000
3000
koji se bave proučavanjem motivacije, dali taj novi pristup.
12:23
It's an approachприступ builtизграђен much more around intrinsicunutrašnje motivationмотивација.
266
731000
3000
To je pristup koji je zasnovan mnogo više na intrinzičnoj motivaciji.
12:26
Around the desireжеља to do things because they matterматерија,
267
734000
2000
Na želji da se rade stvari jer su bitne,
12:28
because we like it, because they're interestingзанимљиво,
268
736000
2000
jer nam se sviđaju, jer su zanimljive,
12:30
because they are partдео of something importantважно.
269
738000
2000
jer su deo nečeg važnog.
12:32
And to my mindум, that newново operatingоперативно systemсистем for our businessesпредузећа
270
740000
4000
I po mom mišljenju, taj novi operativni sistem za naše poslove
12:36
revolvesврти around threeтри elementsелементи:
271
744000
2000
se vrti oko tri elementa:
12:38
autonomyautonomija, masterymajstorstvo and purposeсврха.
272
746000
3000
autonomije, majstorstva i svrhe.
12:41
AutonomyAutonomija: the urgeнагон to directдиректан our ownвластити livesживи.
273
749000
3000
Autonomija, potreba da upravljamo svojim životima.
12:44
MasteryMajstorstvo: the desireжеља to get better and better at something that mattersпитања.
274
752000
4000
Majstorstvo, želja da budemo bolji i bolji u nečemu što je bitno.
12:48
PurposeSvrha: the yearningиeћnja to do what we do
275
756000
3000
Svrha, želja da radimo ono što radimo
12:51
in the serviceуслуга of something largerвеће than ourselvesсами.
276
759000
3000
u svrhu nečega što je veće od nas samih.
12:54
These are the buildingзграде blocksблокови of an entirelyу потпуности newново operatingоперативно systemсистем
277
762000
3000
To je građa potpuno novog operativnog sistema
12:57
for our businessesпредузећа.
278
765000
2000
za naše poslove.
12:59
I want to talk todayданас only about autonomyautonomija.
279
767000
4000
Danas želim da pričam samo o autonomiji.
13:03
In the 20thтх centuryвек, we cameДошао up with this ideaидеја of managementменаџмент.
280
771000
3000
U dvadesetom veku izmislili smo menadžment.
13:06
ManagementZa upravljanje did not emanateispucava from natureприрода.
281
774000
2000
Menadžment ne potiče iz prirode.
13:08
ManagementZa upravljanje is like -- it's not a treeдрво,
282
776000
2000
Menadžment je - to nije nešto kao drvo.
13:10
it's a televisionтелевизија setкомплет.
283
778000
2000
To je kao televizor.
13:12
Okay? SomebodyNeko inventedизмишљен it.
284
780000
2000
Okej? Neko ga je izmislio.
13:14
And it doesn't mean it's going to work foreverзаувек.
285
782000
2000
I to ne znači da će zauvek da funkcioniše.
13:16
ManagementZa upravljanje is great.
286
784000
2000
Menadžement je super.
13:18
TraditionalTradicionalni notionsпојмове of managementменаџмент are great
287
786000
2000
Tradicionalne ideje menadžmenta su odlične
13:20
if you want complianceusklađenosti.
288
788000
2000
ako želite potčinjenost.
13:22
But if you want engagementангажовање, self-directionSamo-pravac worksИзвођење радова better.
289
790000
3000
Ali ako želite uključenost, samo-usmeravanje je bolje.
13:25
Let me give you some examplesпримери of some kindкинд of radicalрадикалан
290
793000
2000
Daću vam neke primere nekih radikalnih
13:27
notionsпојмове of self-directionSamo-pravac.
291
795000
2000
ideja samousmeravanja.
13:29
What this meansзначи -- you don't see a lot of it,
292
797000
3000
Šta ovo znači - ne vidite ga mnogo,
13:32
but you see the first stirringskomešanja of something really interestingзанимљиво going on,
293
800000
3000
ali vidite prva komešanja nečega veoma interesantnog.
13:35
because what it meansзначи is payingплаћање people adequatelyadekvatno
294
803000
2000
Jer to znači adekvatno i fer
13:37
and fairlyпоштено, absolutelyапсолутно --
295
805000
2000
plaćanje ljudi, apsolutno.
13:39
gettingдобијања the issueпитање of moneyновац off the tableсто,
296
807000
2000
Otklanjanje problema novca sa dnevnog reda.
13:41
and then givingдавање people lots of autonomyautonomija.
297
809000
2000
I onda, davanje ljudima mnogo autonomije.
13:43
Let me give you some examplesпримери.
298
811000
2000
Daću vam neke primere.
13:45
How manyмноги of you have heardслушао of the companyкомпанија AtlassianAtlassian?
299
813000
4000
Koliko vas je čulo za kompaniju Atlassian?
13:49
It looksизглед like lessмање than halfпола.
300
817000
2000
Izgleda manje od pola.
13:51
(LaughterSmeh)
301
819000
2000
(smeh)
13:53
AtlassianAtlassian is an AustralianAustralijski softwareсофтвер companyкомпанија.
302
821000
4000
Atlassian je australijska softverska kompanija.
13:57
And they do something incrediblyневероватно coolхладан.
303
825000
2000
Oni rade nešto neverovatno kul.
13:59
A fewнеколико timesпута a yearгодине they tell theirњихова engineersинжењери,
304
827000
2000
Nekoliko puta godišnje kažu svojim inženjerima,
14:01
"Go for the nextследећи 24 hoursсати and work on anything you want,
305
829000
4000
"Naredna 24 sata idite i bavite se čime god želite,
14:05
as long as it's not partдео of your regularредовно jobпосао.
306
833000
2000
samo da to ne bude vaš redovan posao.
14:07
Work on anything you want."
307
835000
2000
Radite na bilo čemu što želite."
14:09
So that engineersинжењери use this time to come up with
308
837000
2000
To vreme inženjeri koriste da smisle
14:11
a coolхладан patchзакрпа for codeкод, come up with an elegantелегантно hackхацк.
309
839000
3000
kul kod, ili elegantne izmene.
14:14
Then they presentпоклон all of the stuffствари that they'veони су developedразвијен
310
842000
3000
Onda predstavljaju svojim kolegama
14:17
to theirњихова teammateskolege, to the restодмор of the companyкомпанија,
311
845000
3000
i ostatku kompanije sve što su razvili,
14:20
in this wildдивље and woolyWooly all-handsSve ruke meetingсастанак
312
848000
2000
na tom ludom zajedničkom sastanku
14:22
at the endкрај of the day.
313
850000
2000
na kraju dana.
14:24
And then, beingбиће AustraliansAustralijanci, everybodyсвима has a beerпиво.
314
852000
2000
I onda, pošto su Australijanci, svi popiju po pivo.
14:26
They call them FedExFedEx DaysDana.
315
854000
3000
Oni to zovu FedEx (kurirska služba) dani.
14:29
Why? Because you have to deliverиспоручи something overnightпреко ноћи.
316
857000
6000
Zašto? Zato što morate da isporučite nešto preko noći.
14:35
It's prettyприлично. It's not badлоше. It's a hugeогромно trademarkzaštitni znak violationкршење,
317
863000
2000
Simpatično je. Nije loše. To je ogromna povreda zaštitnog znaka.
14:37
but it's prettyприлично cleverпаметан.
318
865000
2000
Ali je prilično pametno.
14:39
(LaughterSmeh)
319
867000
1000
(smeh)
14:40
That one day of intenseинтензивно autonomyautonomija
320
868000
2000
Taj jedan dan intenzivne autonomije
14:42
has producedпроизведено a wholeцела arrayниз of softwareсофтвер fixesпоправке
321
870000
2000
proizveo je čitav niz popravki za softver
14:44
that mightМожда never have existedпостојала.
322
872000
2000
koje možda nikada ne bi postojale.
14:46
And it's workedрадио је so well that AtlassianAtlassian has takenузети it to the nextследећи levelниво
323
874000
2000
I to je tako dobro išlo, da je Atlassian to digao na viši nivo,
14:48
with 20 PercentPosto Time --
324
876000
2000
sa "20 posto vremena".
14:50
doneГотово, famouslyфамозно, at GoogleGoogle --
325
878000
2000
Što je popularizovao Gugl.
14:52
where engineersинжењери can work, spendпотрошити 20 percentпроценат of theirњихова time
326
880000
2000
Kada inženjeri mogu da potroše 20% svog vremena
14:54
workingрад on anything they want.
327
882000
2000
radeći na bilo čemu što požele.
14:56
They have autonomyautonomija over theirњихова time,
328
884000
2000
Vladaju svojim vremenom,
14:58
theirњихова taskзадатак, theirњихова teamтим, theirњихова techniqueтехника.
329
886000
2000
svojim zadatkom, svojim timom, svojom tehnikom.
15:00
Okay? RadicalRadikalna amountsизноси of autonomyautonomija.
330
888000
2000
Okej? Radikalne količine autonomije,
15:02
And at GoogleGoogle, as manyмноги of you know,
331
890000
4000
i u Guglu, kao što mnogi od vas znaju,
15:06
about halfпола of the newново productsпроизводи in a typicalтипично yearгодине
332
894000
2000
oko polovina novih proizvoda u prosečnoj godini
15:08
are birthedбиртхед duringу току that 20 PercentPosto Time:
333
896000
3000
nastaje tokom tih 20 Procenata vremena.
15:11
things like GmailGmail, OrkutOrkut, GoogleGoogle NewsNovosti.
334
899000
3000
Stvari kao što su Gmail, Orkut, Google News.
15:14
Let me give you an even more radicalрадикалан exampleпример of it:
335
902000
3000
Daću vam još radikalniji primer toga.
15:17
something calledпозвани the ResultsRezultati Only Work EnvironmentOkruženje,
336
905000
2000
Nešto što se zove Results Only Work Environment.
15:19
the ROWEROU,
337
907000
2000
ROWE (Radno okruženje usmereno na rezultate).
15:21
createdстворено by two AmericanAmerikanac consultantsконсултанти, in placeместо
338
909000
2000
Kreirala su ga dva američka konsultanta
15:23
in placeместо at about a dozenдесетак companiesкомпаније around NorthSever AmericaAmerika.
339
911000
2000
za desetak kompanija širom Severne Amerike.
15:25
In a ROWEROU people don't have schedulesRasporedi.
340
913000
4000
U ROWE programu ljudi nemaju rasporede.
15:29
They showсхов up when they want.
341
917000
2000
Pojave se kad god žele.
15:31
They don't have to be in the officeканцеларија at a certainизвестан time,
342
919000
2000
Ne moraju da budu u kancelariji u određeno vreme,
15:33
or any time.
343
921000
2000
ili u bilo koje vreme.
15:35
They just have to get theirњихова work doneГотово.
344
923000
2000
Samo moraju da završe svoj posao.
15:37
How they do it, when they do it,
345
925000
2000
Kako rade, kada rade,
15:39
where they do it, is totallyтотално up to them.
346
927000
3000
gde rade, potpuno je prepušteno njima.
15:42
MeetingsSastanci in these kindsврсте of environmentsокружења are optionalopcionalni.
347
930000
4000
Sastanci u ovakvim radnim okruženjima su potpuno opcioni.
15:46
What happensсе дешава?
348
934000
2000
Šta se dešava?
15:48
AlmostSkoro acrossпреко the boardодбор, табла, productivityпродуктивност goesиде up,
349
936000
3000
Skoro u svim delovima produktivnost raste,
15:51
workerрадник engagementангажовање goesиде up,
350
939000
3000
angažovanost radnika raste,
15:54
workerрадник satisfactionзадовољство goesиде up, turnoverpromet goesиде down.
351
942000
3000
zadovoljstvo radnika raste, fluktuacija je manja.
15:57
AutonomyAutonomija, masterymajstorstvo and purposeсврха,
352
945000
2000
Autonomija, majstorstvo i svrha.
15:59
These are the buildingзграде blocksблокови of a newново way of doing things.
353
947000
2000
To je građa novog načina na koji se rade stvari.
16:01
Now some of you mightМожда look at this and say,
354
949000
3000
Neki od vas će možda pogledati ovo i reći,
16:04
"HmmHmm, that soundsзвуци niceлеп, but it's UtopianUtopijska."
355
952000
3000
"Hmm, to zvuči lepo. Ali to je Utopija."
16:07
And I say, "NopeJok. I have proofдоказ."
356
955000
5000
A ja kažem, "Jok. Imam dokaz."
16:12
The mid-мид-1990s, MicrosoftMicrosoft startedпочела
357
960000
2000
Sredinom osamdesetih, Microsoft je pokrenuo
16:14
an encyclopediaенциклопедија calledпозвани EncartaEncarta.
358
962000
2000
jednu enciklopediju koja se zvala Enkarta.
16:16
They had deployedраспоређено all the right incentivespodsticaji,
359
964000
2000
Razvijali su sve ispravne motivatore.
16:18
all the right incentivespodsticaji. They paidплаћени professionalsпрофесионалци to
360
966000
3000
Sve ispravne motivatore. Platili su profesionalcima da
16:21
writeпиши and editУредити thousandsхиљаде of articlesчланци.
361
969000
2000
pišu i uređuju hiljade članaka.
16:23
Well-compensatedDobru nadoknadu managersменаџери oversawnadzirao the wholeцела thing
362
971000
2000
Dobro plaćeni menadžeri nadgledali su celu stvar
16:25
to make sure it cameДошао in on budgetбуџет and on time.
363
973000
5000
da se uvere da će biti na vreme i u okviru budžeta.
16:30
A fewнеколико yearsгодине laterкасније anotherдруги encyclopediaенциклопедија got startedпочела.
364
978000
2000
Nekoliko godina kasnije jedna druga enciklopedija je krenula.
16:32
DifferentRazličitih modelмодел, right?
365
980000
3000
Drugačiji model, je l' tako?
16:35
Do it for funзабавно. No one getsдобива paidплаћени a centцент, or a EuroEuro or a YenJena.
366
983000
4000
Radi zabave. Niko nije plaćen nijedan cent, ni euro, ni jen.
16:39
Do it because you like to do it.
367
987000
3000
Radite zato što volite da radite.
16:42
Now if you had, just 10 yearsгодине agoпре,
368
990000
3000
Da ste, pre samo 10 godina,
16:45
if you had goneотишла to an economistекономиста, anywhereбило где,
369
993000
2000
otišli kod ekonomiste, bilo gde,
16:47
and said, "Hey, I've got these two differentразличит modelsмодели for creatingстварање an encyclopediaенциклопедија.
370
995000
4000
i rekli, "Hej, imam dva modela za kreiranje enciklopedije.
16:51
If they wentотишао headглава to headглава, who would winпобедити?"
371
999000
3000
Da je mrtva trka, ko bi pobedio?"
16:54
10 yearsгодине agoпре you could not have foundнашао a singleједно sobertrezan economistекономиста anywhereбило где
372
1002000
4000
Pre 10 godina niste mogli naći jednog pribranog ekonomistu bilo gde
16:58
on planetПланета EarthZemlja
373
1006000
2000
na planeti Zemlji,
17:00
who would have predictedпредвидјено the WikipediaWikipedia modelмодел.
374
1008000
2000
koji bi predvideo Wikipedia model.
17:02
This is the titanicтитаник battleбитка betweenизмеђу these two approachesприлази.
375
1010000
3000
Ovo je bitka titana između ova dva pristupa.
17:05
This is the Ali-FrazierAli Frejzer of motivationмотивација. Right?
376
1013000
3000
Ovo je motivacioni Ali-Frejzer meč. Zar ne?
17:08
This is the Thrilla'Roki i ' in ManilaManila.
377
1016000
2000
Ovo je "Triler u Manili".
17:10
AlrightU redu? IntrinsicUnutrašnje motivatorsmotivi versusнаспрам extrinsicspoljno pogreљno motivatorsmotivi.
378
1018000
3000
U redu? Intrinzični motivatori protiv ekstrinzičnih.
17:13
AutonomyAutonomija, masterymajstorstvo and purposeсврха,
379
1021000
2000
Autonomija, majstorstvo, svrha,
17:15
versusнаспрам carrotшаргарепа and stickspalice. And who winsпобеда?
380
1023000
2000
protiv šargarepe i štapova. I ko pobeđuje?
17:17
IntrinsicUnutrašnje motivationмотивација, autonomyautonomija, masterymajstorstvo and purposeсврха,
381
1025000
3000
Intrinzični motivatori, autonomija, majstorstvo i svrha,
17:20
in a knockoutNokaut. Let me wrapзавити up.
382
1028000
4000
nokautom. Završiću.
17:24
There is a mismatchNepodudaranje betweenизмеђу what scienceНаука knowsзна and what businessбизнис does.
383
1032000
3000
Postoji neslaganje između onoga što nauka zna i što biznis radi.
17:27
And here is what scienceНаука knowsзна.
384
1035000
2000
A evo šta nauka zna.
17:29
One: Those 20thтх centuryвек rewardsnagrade,
385
1037000
2000
Jedan: nagrade dvadesetog veka,
17:31
those motivatorsmotivi we think are a naturalприродно partдео of businessбизнис,
386
1039000
3000
ti motivatori za koje mislimo da su prirodni deo posla,
17:34
do work, but only in a surprisinglyизненађујуће narrowузак bandбанд of circumstancesоколности.
387
1042000
4000
dobre su, ali samo u iznenađujuće malom opsegu situacija.
17:38
Two: Those if-thenAko tada rewardsnagrade oftenчесто destroyуништити creativityкреативност.
388
1046000
4000
Dva: ako-onda nagrade često uništavaju kreativnost.
17:42
ThreeTri: The secretтајна to highвисоко performanceперформансе
389
1050000
2000
Tri: tajna visokog postignuća
17:44
isn't rewardsnagrade and punishmentskazne,
390
1052000
2000
nisu nagrade i kazne,
17:46
but that unseennevidljiva intrinsicunutrašnje driveпогон --
391
1054000
2000
nego nevidljivi unutrašnji pokretač.
17:48
the driveпогон to do things for theirњихова ownвластити sakeсаке.
392
1056000
3000
Pokretač da se rade stvari zbog njih samih.
17:51
The driveпогон to do things causeузрок they matterматерија.
393
1059000
2000
Pokretač da se rade stvari jer su bitne.
17:53
And here'sево the bestнајбоље partдео. Here'sEvo the bestнајбоље partдео.
394
1061000
2000
A evo i najboljeg dela. Evo najboljeg dela.
17:55
We alreadyвећ know this. The scienceНаука confirmspotvrđuje what we know in our heartsсрца.
395
1063000
3000
Mi ovo već znamo. Nauka potvrđuje ono što u srcima znamo.
17:58
So, if we repairпоправка this mismatchNepodudaranje
396
1066000
3000
Dakle, ako popravimo ovaj raskorak
18:01
betweenизмеђу what scienceНаука knowsзна and what businessбизнис does,
397
1069000
2000
između toga što nauka zna i onoga što biznis radi,
18:03
if we bringдовести our motivationмотивација, notionsпојмове of motivationмотивација
398
1071000
3000
ako unesemo motivaciju, ideje o motivaciji,
18:06
into the 21stст centuryвек,
399
1074000
2000
u 21. vek,
18:08
if we get pastпрошлост this lazylenja, dangerousопасно, ideologyideologija
400
1076000
4000
ako prođemo pored ove lenje, opasne ideologije
18:12
of carrotsšargarepa and stickspalice,
401
1080000
2000
šargarepe i štapova,
18:14
we can strengthenojačati our businessesпредузећа,
402
1082000
3000
možemo ojačati svoje poslove,
18:17
we can solveреши a lot of those candlesvecu problemsпроблеми,
403
1085000
3000
možemo rešiti mnogo onih problema sa svećom,
18:20
and maybe, maybe, maybe
404
1088000
4000
i možda, možda, možda,
18:24
we can changeпромена the worldсвет.
405
1092000
2000
možemo promeniti svet.
18:26
I restодмор my caseслучај.
406
1094000
2000
Slučaj završen.
18:28
(ApplauseAplauz)
407
1096000
3000
(aplauz)
Translated by Ivana Korom
Reviewed by Radica Stojanovic

▲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