TEDSalon London 2010
Noreena Hertz: How to use experts -- and when not to
Noreena Hertz: cómo emplear expertos y cuándo no.
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Tomamos decisiones importantes todos los días y a menudo confiamos en la opinión de los expertos a la hora de decidir. Pero la economista Noreena Hertz dice que confiar demasiado en los expertos puede ser una limitante e incluso algo peligroso. Ella nos insta a la democratización de la experiencia; a escuchar no sólo a "los cirujanos y directores generales sino también al personal de la tienda".
Noreena Hertz - Economist
Noreena Hertz looks at global culture -- financial and otherwise -- using an approach that combines traditional economic analysis with foreign policy trends, psychology, behavioural economics, anthropology, history and sociology. Full bio
Noreena Hertz looks at global culture -- financial and otherwise -- using an approach that combines traditional economic analysis with foreign policy trends, psychology, behavioural economics, anthropology, history and sociology. Full bio
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00:15
It's Monday morning.
0
0
3000
Es lunes por la mañana.
00:18
In Washington,
1
3000
2000
En Washington
00:20
the president of the United States
2
5000
2000
el presidente de los Estados Unidos
00:22
is sitting in the Oval Office,
3
7000
2000
está sentado en el despacho oval
00:24
assessing whether or not
4
9000
2000
evaluando si ataca
00:26
to strike Al Qaeda
5
11000
2000
o no a Al Qaeda
00:28
in Yemen.
6
13000
2000
en Yemen.
00:30
At Number 10 Downing Street,
7
15000
2000
En el número 10 de Downing Street
00:32
David Cameron is trying to work out
8
17000
3000
David Cameron está tratando de decidir
00:35
whether to cut more public sector jobs
9
20000
3000
si recorta más empleos en el sector público
00:38
in order to stave off a double-dip recession.
10
23000
3000
para evitar una fuerte recaída en la recesión.
00:41
In Madrid, Maria Gonzalez
11
26000
3000
En Madrid, María González
00:44
is standing at the door,
12
29000
2000
está parada en la puerta
00:46
listening to her baby crying and crying,
13
31000
3000
escuchando como su bebé llora sin parar
00:49
trying to work out whether she should let it cry
14
34000
3000
tratando de decidir si dejarlo llorar
00:52
until it falls asleep
15
37000
2000
hasta que se duerma
00:54
or pick it up and hold it.
16
39000
3000
o alzarlo en brazos.
00:57
And I am sitting by my father's bedside in hospital,
17
42000
4000
Estoy sentada junto al lecho de mi padre en el hospital
01:01
trying to work out
18
46000
2000
tratando de decidir
01:03
whether I should let him drink
19
48000
2000
si debo dejarle beber
01:05
the one-and-a-half-liter bottle of water
20
50000
3000
la botella de un litro y medio de agua
01:08
that his doctors just came in and said,
21
53000
3000
luego de que su doctor viniera y dijese:
01:11
"You must make him drink today," --
22
56000
2000
"Debes hacer que beba hoy"
01:13
my father's been nil by mouth for a week --
23
58000
3000
-- mi padre no había ingerido nada en una semana --
01:16
or whether, by giving him this bottle,
24
61000
4000
o si, por darle esta botella,
01:20
I might actually kill him.
25
65000
3000
podría matarlo.
01:23
We face momentous decisions
26
68000
3000
Enfrentamos decisiones trascendentales
01:26
with important consequences
27
71000
2000
con consecuencias importantes
01:28
throughout our lives,
28
73000
2000
a lo largo de la vida.
01:30
and we have strategies for dealing with these decisions.
29
75000
3000
Y seguimos estrategias para hacer frente a estas decisiones.
01:33
We talk things over with our friends,
30
78000
3000
Hablamos de las cosas con los amigos,
01:36
we scour the Internet,
31
81000
3000
buscamos en Internet,
01:39
we search through books.
32
84000
3000
buscamos en los libros.
01:42
But still,
33
87000
2000
Pero aún
01:44
even in this age
34
89000
2000
incluso en esta era
01:46
of Google and TripAdvisor
35
91000
2000
de Google, TripAdvisor
01:48
and Amazon Recommends,
36
93000
3000
y recomendaciones de Amazon
01:51
it's still experts
37
96000
2000
sigue habiendo expertos
01:53
that we rely upon most --
38
98000
3000
en los que confiamos más
01:56
especially when the stakes are high
39
101000
2000
sobre todo cuando hay mucho en juego
01:58
and the decision really matters.
40
103000
3000
y la decisión es muy importante.
02:01
Because in a world of data deluge
41
106000
2000
Porque en el mundo de aluvión de información
02:03
and extreme complexity,
42
108000
3000
y la complejidad extrema
02:06
we believe that experts
43
111000
2000
creemos que los expertos
02:08
are more able to process information than we can --
44
113000
3000
son más capaces que nosotros para procesar información;
02:11
that they are able to come to better conclusions
45
116000
3000
que ellos pueden arribar a mejores conclusiones
02:14
than we could come to on our own.
46
119000
3000
que nosotros por nuestros medios.
02:17
And in an age
47
122000
2000
Y en una época
02:19
that is sometimes nowadays frightening
48
124000
3000
que en ocasiones ahora resulta aterradora
02:22
or confusing,
49
127000
2000
o confusa
02:24
we feel reassured
50
129000
2000
nos sentimos tranquilos
02:26
by the almost parental-like authority
51
131000
3000
por la autoridad casi paternalista
02:29
of experts
52
134000
2000
de los expertos
02:31
who tell us so clearly what it is
53
136000
3000
que nos dicen claramente qué sí,
02:34
we can and cannot do.
54
139000
3000
qué podemos hacer y qué no.
02:38
But I believe
55
143000
2000
Pero creo
02:40
that this is a big problem,
56
145000
2000
que este es un gran problema
02:42
a problem with potentially dangerous consequences
57
147000
4000
un problema de consecuencias potencialmente peligrosas
02:46
for us as a society,
58
151000
3000
para nosotros como sociedad,
02:49
as a culture
59
154000
2000
como cultura,
02:51
and as individuals.
60
156000
2000
y como individuos.
02:53
It's not that experts
61
158000
2000
No es que los expertos
02:55
have not massively contributed to the world --
62
160000
2000
no hayan contribuido en enorme medida al mundo
02:57
of course they have.
63
162000
2000
claro que lo han hecho;
02:59
The problem lies with us:
64
164000
3000
el problema está en nosotros,
03:02
we've become addicted to experts.
65
167000
3000
nos hemos vuelto adictos a los expertos.
03:05
We've become addicted to their certainty,
66
170000
3000
Nos hemos vuelto adictos a sus certezas,
03:08
their assuredness,
67
173000
2000
a su aplomo,
03:10
their definitiveness,
68
175000
2000
a su carácter resuelto,
03:12
and in the process,
69
177000
2000
y en el proceso,
03:14
we have ceded our responsibility,
70
179000
2000
hemos cedido nuestra responsabilidad,
03:16
substituting our intellect
71
181000
2000
reemplazado nuestro intelecto
03:18
and our intelligence
72
183000
3000
y nuestra inteligencia
03:21
for their supposed words of wisdom.
73
186000
3000
por esos supuestos consejos sabios.
03:24
We've surrendered our power,
74
189000
3000
Hemos entregado nuestro poder,
03:27
trading off our discomfort
75
192000
2000
condescendido nuestra incomodidad
03:29
with uncertainty
76
194000
2000
con la incerteza
03:31
for the illusion of certainty
77
196000
2000
por la ilusión de certeza
03:33
that they provide.
78
198000
3000
que ellos nos proveen.
03:36
This is no exaggeration.
79
201000
3000
Esto no es una exageración.
03:39
In a recent experiment,
80
204000
2000
En un experimento reciente,
03:41
a group of adults
81
206000
2000
a un grupo de adultos
03:43
had their brains scanned in an MRI machine
82
208000
3000
les realizaron escáneres cerebrales con un tomógrafo
03:46
as they were listening to experts speak.
83
211000
3000
mientras escuchaban el discurso de expertos.
03:50
The results were quite extraordinary.
84
215000
3000
Los resultados fueron bastante extraordinarios.
03:53
As they listened to the experts' voices,
85
218000
3000
Cuando escuchaban la voces de los expertos
03:56
the independent decision-making parts of their brains
86
221000
5000
las partes del cerebro en la toma de decisiones independientes
04:01
switched off.
87
226000
2000
se apagaban.
04:03
It literally flat-lined.
88
228000
3000
Literalmente una línea plana.
04:06
And they listened to whatever the experts said
89
231000
2000
Escuchaban lo que decían los expertos
04:08
and took their advice, however right or wrong.
90
233000
3000
y seguían su consejo fuese correcto o incorrecto.
04:12
But experts do get things wrong.
91
237000
3000
Pero los expertos se llegan a equivocar.
04:16
Did you know that studies show
92
241000
3000
¿Sabían que hay estudios que muestran
04:19
that doctors misdiagnose
93
244000
3000
que los médicos diagnostican mal
04:22
four times out of 10?
94
247000
3000
cuatro de cada 10 veces?
04:25
Did you know
95
250000
2000
¿Sabían que
04:27
that if you file your tax returns yourself,
96
252000
3000
si Uds. mismos presentan su declaración de ingresos
04:30
you're statistically more likely
97
255000
2000
estadísticamente es más probable
04:32
to be filing them correctly
98
257000
2000
que hagan una presentación correcta
04:34
than if you get a tax adviser
99
259000
2000
que si le piden a un asesor fiscal
04:36
to do it for you?
100
261000
2000
que lo haga por Uds.?
04:38
And then there's, of course, the example
101
263000
2000
Y luego, claro, está el ejemplo
04:40
that we're all too aware of:
102
265000
2000
que todos conocemos:
04:42
financial experts
103
267000
2000
los expertos financieros
04:44
getting it so wrong
104
269000
2000
se equivocaron tanto
04:46
that we're living through the worst recession
105
271000
2000
que ahora estamos viviendo la peor recesión
04:48
since the 1930s.
106
273000
3000
desde 1930.
04:52
For the sake of our health,
107
277000
2000
Por el bien de nuestra salud,
04:54
our wealth
108
279000
2000
de nuestra riqueza,
04:56
and our collective security,
109
281000
2000
de nuestra seguridad colectiva
04:58
it's imperative that we keep
110
283000
3000
es imperativo que mantengamos
05:01
the independent decision-making parts of our brains
111
286000
4000
encendidas las partes del cerebro que toman
05:05
switched on.
112
290000
2000
decisiones independientes.
05:07
And I'm saying this as an economist
113
292000
2000
Y digo esto como una economista
05:09
who, over the past few years,
114
294000
2000
que en los últimos años
05:11
has focused my research
115
296000
2000
ha centrado su investigación
05:13
on what it is we think
116
298000
2000
en qué es lo que pensamos,
05:15
and who it is we trust and why,
117
300000
3000
en quién confiamos y por qué.
05:18
but also --
118
303000
2000
Pero también
05:20
and I'm aware of the irony here --
119
305000
2000
-- y estoy consciente de la ironía --
05:22
as an expert myself,
120
307000
3000
yo misma como experta,
05:25
as a professor,
121
310000
2000
como profesora,
05:27
as somebody who advises prime ministers,
122
312000
3000
como alguien que asesora a primeros ministros,
05:30
heads of big companies,
123
315000
2000
jefes de grandes empresas,
05:32
international organizations,
124
317000
2000
organizaciones internacionales,
05:34
but an expert who believes
125
319000
2000
pero una experta que cree
05:36
that the role of experts needs to change,
126
321000
3000
que el papel de los expertos tiene que cambiar;
05:39
that we need to become more open-minded,
127
324000
3000
que tenemos que ser más abiertos de mente,
05:42
more democratic
128
327000
2000
más democráticos
05:44
and be more open
129
329000
2000
y más abiertos
05:46
to people rebelling against
130
331000
2000
con las personas que se rebelan
05:48
our points of view.
131
333000
3000
contra nuestros puntos de vista.
05:51
So in order to help you understand
132
336000
3000
Por eso para ayudarles a entender
05:54
where I'm coming from,
133
339000
2000
de dónde vengo
05:56
let me bring you into my world,
134
341000
3000
déjenme que les muestre mi mundo,
05:59
the world of experts.
135
344000
2000
el mundo de los expertos.
06:01
Now there are, of course, exceptions,
136
346000
4000
Hay excepciones, por supuesto;
06:05
wonderful, civilization-enhancing exceptions.
137
350000
6000
excepciones maravillosas que enaltecen la civilización.
06:11
But what my research has shown me
138
356000
3000
Pero mi investigación ha mostrado
06:14
is that experts tend on the whole
139
359000
3000
que los expertos tienden en general
06:17
to form very rigid camps,
140
362000
3000
a formar campos muy rígidos
06:20
that within these camps,
141
365000
2000
y que dentro de estos campos
06:22
a dominant perspective emerges
142
367000
3000
surge una perspectiva dominante
06:25
that often silences opposition,
143
370000
3000
que a menudo silencia a la oposición;
06:28
that experts move with the prevailing winds,
144
373000
3000
que los expertos se mueven para donde va el viento;
06:31
often hero-worshipping
145
376000
3000
a menudo rinden culto
06:34
their own gurus.
146
379000
2000
a sus propios gurús.
06:36
Alan Greenspan's proclamations
147
381000
2000
Por ej., las proclamas de Alan Greenspan
06:38
that the years of economic growth
148
383000
3000
de que los años de crecimiento económico
06:41
would go on and on,
149
386000
3000
continuarían y continuarían
06:44
not challenged by his peers,
150
389000
3000
sin ser impugnadas por sus pares
06:47
until after the crisis, of course.
151
392000
3000
hasta después de la crisis, por supuesto.
06:51
You see,
152
396000
3000
Ya ven
06:54
we also learn
153
399000
2000
también aprendimos
06:56
that experts are located,
154
401000
2000
que los expertos están acotados,
06:58
are governed,
155
403000
2000
se rigen
07:00
by the social and cultural norms
156
405000
3000
por las normas socioculturales
07:03
of their times --
157
408000
2000
de su época,
07:05
whether it be the doctors
158
410000
2000
ya sean los médicos
07:07
in Victorian England, say,
159
412000
2000
de la Inglaterra victoriana
07:09
who sent women to asylums
160
414000
3000
que mandaban a las mujeres al manicomio
07:12
for expressing sexual desire,
161
417000
3000
por expresar deseo sexual,
07:15
or the psychiatrists in the United States
162
420000
3000
o los psiquiatras de Estados Unidos
07:18
who, up until 1973,
163
423000
3000
que hasta 1973
07:21
were still categorizing homosexuality
164
426000
4000
todavía clasificaban a la homosexualidad
07:25
as a mental illness.
165
430000
2000
como enfermedad mental.
07:27
And what all this means
166
432000
2000
Esto muestra
07:29
is that paradigms
167
434000
2000
que lleva mucho tiempo
07:31
take far too long to shift,
168
436000
3000
cambiar los paradigmas;
07:34
that complexity and nuance are ignored
169
439000
4000
que se ignoran la complejidad y los matices
07:38
and also that money talks --
170
443000
3000
y también que el dinero dicta
07:41
because we've all seen the evidence
171
446000
3000
porque todos hemos visto la evidencia
07:44
of pharmaceutical companies
172
449000
2000
de empresas farmacéuticas
07:46
funding studies of drugs
173
451000
3000
financiando estudios de medicamentos
07:49
that conveniently leave out
174
454000
2000
que dejan completamente de lado
07:51
their worst side effects,
175
456000
3000
sus peores efectos secundarios,
07:54
or studies funded by food companies
176
459000
3000
o estudios de empresas de alimentos
07:57
of their new products,
177
462000
3000
sobre sus nuevos productos
08:00
massively exaggerating the health benefits
178
465000
3000
que exageran enormemente los beneficios en la salud
08:03
of the products they're about to bring by market.
179
468000
3000
de los productos que están por poner en el mercado.
08:06
The study showed that food companies exaggerated
180
471000
2000
Los estudios muestran que las empresas de alimentos exageran
08:08
typically seven times more
181
473000
3000
por lo general siete veces más
08:11
than an independent study.
182
476000
3000
que un estudio independiente.
08:15
And we've also got to be aware
183
480000
2000
Y también tenemos que ser conscientes
08:17
that experts, of course,
184
482000
2000
de que los expertos, por supuesto,
08:19
also make mistakes.
185
484000
2000
también se equivocan.
08:21
They make mistakes every single day --
186
486000
3000
Cometen errores todos los días...
08:24
mistakes born out of carelessness.
187
489000
3000
errores producto del descuido.
08:27
A recent study in the Archives of Surgery
188
492000
3000
Un estudio reciente de la revista Archives of Surgery
08:30
reported surgeons
189
495000
2000
informó de cirujanos
08:32
removing healthy ovaries,
190
497000
3000
que eliminaron ovarios sanos,
08:35
operating on the wrong side of the brain,
191
500000
3000
que operaron el lado equivocado del cerebro,
08:38
carrying out procedures on the wrong hand,
192
503000
3000
que realizaron intervenciones en la mano equivocada,
08:41
elbow, eye, foot,
193
506000
3000
codo, ojos, pies,
08:44
and also mistakes born out of thinking errors.
194
509000
3000
y también errores producto de pensamientos equivocados
08:47
A common thinking error
195
512000
2000
Un pensamiento erróneo común es
08:49
of radiologists, for example --
196
514000
3000
que los radiólogos, por ejemplo
08:52
when they look at CT scans --
197
517000
3000
cuando analizan las tomografías,
08:55
is that they're overly influenced
198
520000
2000
están excesivamente influenciados
08:57
by whatever it is
199
522000
2000
por lo que les dijo
08:59
that the referring physician has said
200
524000
2000
el médico de referencia
09:01
that he suspects
201
526000
2000
sobre lo que sospecha
09:03
the patient's problem to be.
202
528000
3000
que el paciente pueda tener.
09:06
So if a radiologist
203
531000
2000
Así, si el radiólogo
09:08
is looking at the scan
204
533000
2000
está analizando la tomografía
09:10
of a patient with suspected pneumonia, say,
205
535000
3000
de un paciente con sospecha de neumonía, digamos,
09:13
what happens is that,
206
538000
2000
lo que sucede es que
09:15
if they see evidence
207
540000
2000
ve más evidencia
09:17
of pneumonia on the scan,
208
542000
3000
de neumonía en la tomografía
09:20
they literally stop looking at it --
209
545000
3000
-- literalmente deja de buscar --
09:23
thereby missing the tumor
210
548000
2000
omitiendo así notar el tumor
09:25
sitting three inches below
211
550000
2000
que está 8 cm abajo
09:27
on the patient's lungs.
212
552000
3000
en los pulmones del paciente.
09:31
I've shared with you so far
213
556000
3000
Hasta el momento he compartido con Uds.
09:34
some insights into the world of experts.
214
559000
3000
algunas ideas sobre el mundo de los expertos.
09:37
These are, of course,
215
562000
2000
Por supuesto que no son
09:39
not the only insights I could share,
216
564000
2000
las únicas ideas que podría compartir
09:41
but I hope they give you a clear sense at least
217
566000
3000
pero espero al menos que les dé una perspectiva clara
09:44
of why we need to stop kowtowing to them,
218
569000
3000
del porqué tenemos que dejar de reverenciarlos
09:47
why we need to rebel
219
572000
2000
del porqué tenemos que rebelarnos,
09:49
and why we need to switch
220
574000
2000
del porqué tenemos que encender
09:51
our independent decision-making capabilities on.
221
576000
4000
nuestra capacidad de toma de decisiones independientes.
09:55
But how can we do this?
222
580000
3000
¿Pero cómo hacerlo?
09:58
Well for the sake of time,
223
583000
3000
Bien, por cuestiones de tiempo
10:01
I want to focus on just three strategies.
224
586000
3000
quiero centrarme sólo en tres estrategias.
10:06
First, we've got to be ready and willing
225
591000
2000
Primero, tenemos que estar listos y dispuestos
10:08
to take experts on
226
593000
3000
a dejar de considerar
10:11
and dispense with this notion of them
227
596000
3000
a los expertos como
10:14
as modern-day apostles.
228
599000
2000
apóstoles modernos.
10:16
This doesn't mean having to get a Ph.D.
229
601000
3000
Esto no significa tener que hacer un doctorado
10:19
in every single subject,
230
604000
2000
en todas las áreas;
10:21
you'll be relieved to hear.
231
606000
2000
quédense tranquilos por eso.
10:23
But it does mean persisting
232
608000
3000
Pero significa ser persistentes
10:26
in the face of their inevitable annoyance
233
611000
3000
de cara a la molestia inevitable
10:29
when, for example,
234
614000
2000
cuando, por ejemplo,
10:31
we want them to explain things to us
235
616000
2000
queremos que nos expliquen algo
10:33
in language that we can actually understand.
236
618000
4000
en un lenguaje que podamos entender.
10:38
Why was it that, when I had an operation,
237
623000
3000
¿Por qué, por ejemplo, cuando tuve una operación
10:41
my doctor said to me,
238
626000
2000
mi doctor me dijo
10:43
"Beware, Ms. Hertz,
239
628000
2000
"Cuidado, Sra. Hertz,
10:45
of hyperpyrexia,"
240
630000
2000
con la hipertermia",
10:47
when he could have just as easily said,
241
632000
2000
cuando podía simplemente haber dicho
10:49
"Watch out for a high fever."
242
634000
3000
cuidado con la fiebre alta?
10:53
You see, being ready to take experts on
243
638000
4000
Estar listos para tomar experiencia de los expertos
10:57
is about also being willing
244
642000
2000
es también estar dispuestos
10:59
to dig behind their graphs,
245
644000
3000
a indagar en sus gráficos
11:02
their equations, their forecasts,
246
647000
2000
en sus ecuaciones, en sus pronósticos,
11:04
their prophecies,
247
649000
2000
en sus profecías,
11:06
and being armed with the questions to do that --
248
651000
3000
y estar provistos de las preguntas para lograrlo;
11:09
questions like:
249
654000
2000
preguntas como:
11:11
What are the assumptions that underpin this?
250
656000
3000
¿Cuáles son las hipótesis que sustentan esto?
11:14
What is the evidence upon which this is based?
251
659000
3000
¿En qué evidencia se basa?
11:17
What has your investigation focused on?
252
662000
4000
¿En qué centró su investigación?
11:21
And what has it ignored?
253
666000
3000
¿Qué cosa ha ignorado?
11:24
It recently came out
254
669000
2000
Hace poco salió publicado
11:26
that experts trialing drugs
255
671000
3000
que los expertos que prueban medicamentos
11:29
before they come to market
256
674000
2000
antes de su salida al mercado
11:31
typically trial drugs
257
676000
3000
por lo general prueban
11:34
first, primarily on male animals
258
679000
4000
primero en animales machos
11:38
and then, primarily on men.
259
683000
3000
y luego principalmente en hombres.
11:41
It seems that they've somehow overlooked the fact
260
686000
3000
Parece que han pasado por alto el hecho de que
11:44
that over half the world's population are women.
261
689000
3000
más de la mitad de la población mundial son mujeres.
11:49
And women have drawn the short medical straw
262
694000
3000
A las mujeres les tocó la peor parte
11:52
because it now turns out that many of these drugs
263
697000
3000
porque ahora resulta que muchos de los medicamentos
11:55
don't work nearly as well on women
264
700000
3000
no funcionan tan bien en las mujeres
11:58
as they do on men --
265
703000
2000
como en los hombres
12:00
and the drugs that do work well work so well
266
705000
3000
y que los que funcionan bien lo hacen tan bien
12:03
that they're actively harmful for women to take.
267
708000
3000
que su ingesta es muy perjudicial para las mujeres.
12:06
Being a rebel is about recognizing
268
711000
3000
Ser rebelde es reconocer
12:09
that experts' assumptions
269
714000
3000
que los supuestos de los expertos
12:12
and their methodologies
270
717000
2000
y sus metodologías
12:14
can easily be flawed.
271
719000
3000
pueden fácilmente tener fallas.
12:17
Second,
272
722000
2000
Segundo,
12:19
we need to create the space
273
724000
3000
tenemos que crear el espacio
12:22
for what I call "managed dissent."
274
727000
3000
para lo que llamo disenso controlado.
12:25
If we are to shift paradigms,
275
730000
2000
Si vamos a cambiar de paradigmas,
12:27
if we are to make breakthroughs,
276
732000
2000
si vamos a lograr avances,
12:29
if we are to destroy myths,
277
734000
3000
si vamos a derribar mitos,
12:32
we need to create an environment
278
737000
2000
tenemos que crear un entorno
12:34
in which expert ideas are battling it out,
279
739000
3000
en el que se pueda discutir las ideas de los expertos,
12:37
in which we're bringing in
280
742000
2000
en el cual se aporte
12:39
new, diverse, discordant, heretical views
281
744000
3000
miradas nuevas, diversas, discordantes, heréticas
12:42
into the discussion,
282
747000
2000
a la discusión,
12:44
fearlessly,
283
749000
2000
sin miedo,
12:46
in the knowledge that progress comes about,
284
751000
3000
sabiendo que el progreso se produce
12:49
not only from the creation of ideas,
285
754000
4000
no sólo creando ideas
12:53
but also from their destruction --
286
758000
3000
sino también destruyéndolas
12:56
and also from the knowledge
287
761000
3000
y también sabiendo que
12:59
that, by surrounding ourselves
288
764000
2000
rodeándonos de puntos de vistas
13:01
by divergent, discordant,
289
766000
3000
divergentes, discordantes,
13:04
heretical views.
290
769000
2000
heréticos,
13:06
All the research now shows us
291
771000
2000
toda la investigación nos muestra
13:08
that this actually makes us smarter.
292
773000
4000
que eso nos hace más inteligentes.
13:13
Encouraging dissent is a rebellious notion
293
778000
3000
Fomentar el disenso es una noción rebelde
13:16
because it goes against our very instincts,
294
781000
3000
porque va en contra de nuestros propios instintos
13:19
which are to surround ourselves
295
784000
3000
que nos llevan a rodearnos
13:22
with opinions and advice
296
787000
2000
de opiniones y consejos
13:24
that we already believe
297
789000
3000
en los que ya creemos
13:27
or want to be true.
298
792000
2000
o que queremos que sean verdad.
13:29
And that's why I talk about the need
299
794000
2000
Y es por eso que hablo de la necesidad
13:31
to actively manage dissent.
300
796000
3000
de controlar de manera activa el disenso.
13:35
Google CEO Eric Schmidt
301
800000
2000
El CEO de Google, Eric Schmidt,
13:37
is a practical practitioner
302
802000
3000
es un practicante
13:40
of this philosophy.
303
805000
2000
de esta filosofía.
13:42
In meetings, he looks out for the person in the room --
304
807000
3000
En las reuniones se fija en las personas de la sala
13:45
arms crossed, looking a bit bemused --
305
810000
3000
de brazos cruzados que se ven un poco abstraídos
13:48
and draws them into the discussion,
306
813000
3000
y los conduce a participar en la discusión
13:51
trying to see if they indeed are
307
816000
3000
tratando de ver si efectivamente
13:54
the person with a different opinion,
308
819000
3000
alguien opina diferente
13:57
so that they have dissent within the room.
309
822000
3000
de modo que haya disenso dentro de la sala.
14:00
Managing dissent
310
825000
2000
La gestión del disenso
14:02
is about recognizing the value
311
827000
3000
es reconocer el valor
14:05
of disagreement, discord
312
830000
3000
del desacuerdo, de la discordia,
14:08
and difference.
313
833000
2000
y la diferencia.
14:10
But we need to go even further.
314
835000
3000
Pero hay que ir más allá.
14:13
We need to fundamentally redefine
315
838000
3000
Tenemos que redefinir radicalmente
14:16
who it is that experts are.
316
841000
3000
quiénes son los expertos.
14:20
The conventional notion
317
845000
2000
La noción convencional
14:22
is that experts are people
318
847000
3000
dice que los expertos son personas
14:25
with advanced degrees,
319
850000
2000
con educación avanzada,
14:27
fancy titles, diplomas,
320
852000
3000
con títulos y diplomas llamativos,
14:30
best-selling books --
321
855000
2000
con libros más vendidos,
14:32
high-status individuals.
322
857000
2000
personas de alto estatus.
14:34
But just imagine
323
859000
2000
Pero imaginen
14:36
if we were to junk
324
861000
2000
si elimináramos
14:38
this notion of expertise
325
863000
4000
esta noción de expertos
14:42
as some sort of elite cadre
326
867000
4000
como una especie de cuadro de elite
14:46
and instead embrace the notion
327
871000
3000
y en vez de eso abrazáramos la idea
14:49
of democratized expertise --
328
874000
3000
de la experiencia democratizada
14:52
whereby expertise was not just the preserve
329
877000
3000
en donde la experiencia no fuera sólo el coto
14:55
of surgeons and CEO's,
330
880000
2000
de cirujanos y CEOs
14:57
but also shop-girls -- yeah.
331
882000
3000
sino también del personal de la tienda.
15:01
Best Buy,
332
886000
2000
Best Buy,
15:03
the consumer electronics company,
333
888000
2000
la empresa de artículos electrónicos,
15:05
gets all its employees --
334
890000
3000
pone a todos sus empleados
15:08
the cleaners, the shop assistants,
335
893000
2000
-- de limpieza, asistentes de la tienda,
15:10
the people in the back office,
336
895000
3000
el personal de la oficina,
15:13
not just its forecasting team --
337
898000
2000
y no sólo al equipo de pronósticos --
15:15
to place bets, yes bets,
338
900000
3000
a hacer apuestas, sí apuestas,
15:18
on things like whether or not
339
903000
2000
sobre cosas como si un producto
15:20
a product is going to sell well before Christmas,
340
905000
3000
se va a vender bien o no antes de Navidad
15:23
on whether customers' new ideas
341
908000
3000
o si la empresa deberían adoptar
15:26
are going to be or should be taken on by the company,
342
911000
4000
nuevas ideas de los clientes
15:30
on whether a project
343
915000
2000
o si un proyecto
15:32
will come in on time.
344
917000
2000
se entregará a tiempo.
15:34
By leveraging
345
919000
2000
Apalancando
15:36
and by embracing
346
921000
2000
y abrazando
15:38
the expertise within the company,
347
923000
2000
la experiencia dentro de la empresa,
15:40
Best Buy was able to discover, for example,
348
925000
3000
Best Buy pudo descubrir, por ejemplo,
15:43
that the store that it was going to open in China --
349
928000
4000
que la tienda que estaba por abrir en China
15:47
its big, grand store --
350
932000
2000
-- su enorme tienda --
15:49
was not going to open on time.
351
934000
3000
no iba a poder abrir a tiempo.
15:52
Because when it asked its staff,
352
937000
2000
Porque cuando se le pidió al personal,
15:54
all its staff, to place their bets
353
939000
3000
a todo el personal que hiciera sus apuestas
15:57
on whether they thought the store would open on time or not,
354
942000
4000
de si iban a poder abrir a tiempo la tienda o no
16:01
a group from the finance department
355
946000
3000
un grupo del departamento financiero
16:04
placed all their chips
356
949000
2000
puso todas sus fichas
16:06
on that not happening.
357
951000
3000
a que no iba a suceder.
16:09
It turned out that they were aware,
358
954000
2000
Resultó que ellos estaban al tanto
16:11
as no one else within the company was,
359
956000
3000
-- y eran los únicos en la empresa que lo sabían --
16:14
of a technological blip
360
959000
2000
de un bache tecnológico
16:16
that neither the forecasting experts,
361
961000
2000
que ni los expertos en pronósticos,
16:18
nor the experts on the ground in China,
362
963000
3000
ni los expertos en el terreno en China,
16:21
were even aware of.
363
966000
3000
siquiera habían notado.
16:25
The strategies
364
970000
2000
Las estrategias
16:27
that I have discussed this evening --
365
972000
3000
que he presentado esta tarde:
16:30
embracing dissent,
366
975000
2000
abrazar el disenso,
16:32
taking experts on,
367
977000
2000
tomar experiencia de expertos,
16:34
democratizing expertise,
368
979000
2000
democratizar la experiencia;
16:36
rebellious strategies --
369
981000
3000
las estrategias rebeldes
16:39
are strategies that I think
370
984000
2000
son estrategias que creo
16:41
would serve us all well to embrace
371
986000
2000
nos van a ser de mucha utilidad
16:43
as we try to deal with the challenges
372
988000
3000
para tratar de sortear los desafíos
16:46
of these very confusing, complex,
373
991000
3000
de estos tiempos tan confusos
16:49
difficult times.
374
994000
2000
complejos y difíciles.
16:51
For if we keep
375
996000
2000
Porque si seguimos
16:53
our independent decision-making part
376
998000
2000
con la parte de toma de decisiones independientes
16:55
of our brains switched on,
377
1000000
3000
de nuestro cerebro encendida,
16:58
if we challenge experts, if we're skeptical,
378
1003000
3000
si desafiamos a los expertos, si somos escépticos,
17:01
if we devolve authority,
379
1006000
2000
si [no] delegamos autoridad,
17:03
if we are rebellious,
380
1008000
2000
si somos rebeldes
17:05
but also
381
1010000
2000
pero también
17:07
if we become much more comfortable
382
1012000
2000
si nos sentimos mucho más cómodos
17:09
with nuance,
383
1014000
2000
con los matices
17:11
uncertainty and doubt,
384
1016000
3000
la incertidumbre y la duda
17:14
and if we allow our experts
385
1019000
3000
y si les permitimos a nuestros expertos
17:17
to express themselves
386
1022000
2000
que se expresen
17:19
using those terms too,
387
1024000
2000
también en esos términos,
17:21
we will set ourselves up
388
1026000
2000
nos vamos a preparar
17:23
much better
389
1028000
2000
mucho mejor
17:25
for the challenges of the 21st century.
390
1030000
4000
para los desafíos del siglo XXI.
17:29
For now, more than ever,
391
1034000
3000
Ahora, más que nunca,
17:32
is not the time
392
1037000
2000
no es tiempo
17:34
to be blindly following,
393
1039000
2000
de seguir a ciegas,
17:36
blindly accepting,
394
1041000
2000
de aceptar a ciegas,
17:38
blindly trusting.
395
1043000
3000
de confiar a ciegas.
17:41
Now is the time to face the world
396
1046000
3000
Es momento de enfrentar el mundo
17:44
with eyes wide open --
397
1049000
3000
con ojos bien abiertos
17:47
yes, using experts
398
1052000
2000
sí, empleando expertos
17:49
to help us figure things out, for sure --
399
1054000
3000
que nos ayuden a desentrañar cosas, claro,
17:52
I don't want to completely do myself out of a job here --
400
1057000
4000
no quiero hacer yo todo el trabajo
17:56
but being aware
401
1061000
2000
pero sí ser conscientes
17:58
of their limitations
402
1063000
3000
de sus limitaciones
18:01
and, of course, also our own.
403
1066000
4000
y, por supuesto, también de las nuestras.
18:05
Thank you.
404
1070000
2000
Gracias.
18:07
(Applause)
405
1072000
5000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Noreena Hertz - EconomistNoreena Hertz looks at global culture -- financial and otherwise -- using an approach that combines traditional economic analysis with foreign policy trends, psychology, behavioural economics, anthropology, history and sociology.
Why you should listen
For more than two decades, Noreena Hertz’s economic predictions have been accurate and ahead of the curve. In her recent book The Silent Takeover, Hertz predicted that unregulated markets and massive financial institutions would have serious global consequences while her 2005 book IOU: The Debt Threat predicted the 2008 financial crisis.
An influential economist on the international stage, Hertz also played an influential role in the development of (RED), an innovative commercial model to raise money for people with AIDS in Africa, having inspired Bono (co-founder of the project) with her writings.
Her work is considered to provide a much needed blueprint for rethinking economics and corporate strategy. She is the Duisenberg Professor of Globalization, Sustainability and Finance based at Duisenberg School of Finance, RSM, Erasmus University and University of Cambridge. She is also a Fellow of University College London.
Noreena Hertz | Speaker | TED.com