TED2011
Edward Tenner: Unintended consequences
Edward Tenner: Las consecuencias imprevistas
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Cada invención cambia el mundo –de maneras tanto intencionales como inesperadas–. El historiador Edward Tenner nos cuenta algunas historias que ilustran las diferencias que no siempre apreciamos entre nuestra capacidad de innovar y nuestra capacidad de prever las consecuencias de estas.
Edward Tenner - Historian of technology and culture
Edward Tenner is an independent writer, speaker, and editor analyzing the cultural aspects of technological change. Full bio
Edward Tenner is an independent writer, speaker, and editor analyzing the cultural aspects of technological change. Full bio
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00:15
I didn't always love unintended consequences,
0
0
3000
No siempre fui fanático de las consecuencias imprevistas,
00:18
but I've really learned to appreciate them.
1
3000
2000
pero he aprendido a quererlas de verdad.
00:20
I've learned that they're really the essence
2
5000
2000
Aprendí que son la esencia
00:22
of what makes for progress,
3
7000
2000
de lo que genera el progreso,
00:24
even when they seem to be terrible.
4
9000
3000
incluso cuando parecen ser terribles.
00:27
And I'd like to review
5
12000
2000
Y me gustaría revisar
00:29
just how unintended consequences
6
14000
3000
exactamente el rol que cumplen
00:32
play the part that they do.
7
17000
3000
las consecuencias imprevistas.
00:35
Let's go to 40,000 years before the present,
8
20000
5000
Remontémonos 40 mil años al pasado,
00:40
to the time of the cultural explosion,
9
25000
4000
a la época de la explosión cultural,
00:44
when music, art, technology,
10
29000
5000
cuando nacieron la música, el arte, la tecnología,
00:49
so many of the things that we're enjoying today,
11
34000
2000
muchas de las cosas que estamos disfrutando hoy en día,
00:51
so many of the things that are being demonstrated at TED
12
36000
3000
muchas de las cosas
00:54
were born.
13
39000
2000
que estamos viendo en TED.
00:56
And the anthropologist Randall White
14
41000
3000
Y el antropólogo Randall White
00:59
has made a very interesting observation:
15
44000
3000
hizo una observación muy interesante:
01:02
that if our ancestors
16
47000
2000
que, si nuestros antepasados
01:04
40,000 years ago
17
49000
2000
de hace 40 mil años atrás
01:06
had been able to see
18
51000
3000
hubieran sido capaces de ver
01:09
what they had done,
19
54000
2000
lo que realmente habían hecho
01:11
they wouldn't have really understood it.
20
56000
2000
en realidad no lo hubieran entendido.
01:13
They were responding
21
58000
2000
Ellos estaban respondiendo
01:15
to immediate concerns.
22
60000
3000
a lo que les preocupaba en ese momento.
01:18
They were making it possible for us
23
63000
2000
Nos estaban dando la posibilidad
01:20
to do what they do,
24
65000
2000
de hacer lo que ellos hacían
01:22
and yet, they didn't really understand
25
67000
2000
y, sin embargo, no entendían de verdad
01:24
how they did it.
26
69000
2000
lo que estaban haciendo.
01:26
Now let's advance to 10,000 years before the present.
27
71000
5000
Avancemos ahora hasta 10 mil años atrás.
01:31
And this is when it really gets interesting.
28
76000
2000
Y aquí se empieza a poner interesante.
01:33
What about the domestication of grains?
29
78000
3000
¿Qué pasa con la domesticación de los granos?
01:36
What about the origins of agriculture?
30
81000
3000
¿Qué pasa con los orígenes de la agricultura?
01:39
What would our ancestors 10,000 years ago
31
84000
3000
¿Qué hubieran dicho
01:42
have said
32
87000
2000
nuestros antepasados de hace 10 mil años atrás
01:44
if they really had technology assessment?
33
89000
2000
si hubieran tenido evaluación de tecnología?
01:46
And I could just imagine the committees
34
91000
2000
Puedo imaginar los comités
01:48
reporting back to them
35
93000
2000
reportándoles sobre
01:50
on where agriculture was going to take humanity,
36
95000
3000
a dónde llevaría la agricultura a la humanidad,
01:53
at least in the next few hundred years.
37
98000
3000
al menos en los próximos cientos de años.
01:56
It was really bad news.
38
101000
2000
Eran noticias realmente malas.
01:58
First of all, worse nutrition,
39
103000
2000
En primer lugar, la nutrición empeoró
02:00
maybe shorter life spans.
40
105000
2000
y es posible que incluso sus vidas se redujeran.
02:02
It was simply awful for women.
41
107000
2000
Fue simplemente terrible para las mujeres.
02:04
The skeletal remains from that period
42
109000
2000
Los restos óseos de la época
02:06
have shown that they were grinding grain morning, noon and night.
43
111000
5000
nos muestran que ellas estaban moliendo granos a toda hora del día y de la noche.
02:11
And politically, it was awful.
44
116000
3000
Y fue nefasto políticamente.
02:14
It was the beginning of a much higher degree
45
119000
3000
Fue el comienzo de una desigualdad mucho mayor
02:17
of inequality among people.
46
122000
3000
entre las personas.
02:20
If there had been rational technology assessment then,
47
125000
3000
Si en esa época hubieran tenido evaluación racional de tecnología
02:23
I think they very well might have said,
48
128000
2000
creo que bien podrían haber dicho:
02:25
"Let's call the whole thing off."
49
130000
3000
"Anulemos este proyecto".
02:28
Even now, our choices are having unintended effects.
50
133000
4000
Incluso hoy nuestras decisiones tienen efectos imprevistos.
02:32
Historically, for example,
51
137000
2000
Históricamente, por ejemplo,
02:34
chopsticks -- according to one Japanese anthropologist
52
139000
3000
los palillos –de acuerdo a un antropólogo japonés
02:37
who wrote a dissertation about it
53
142000
2000
que escribió una tesis sobre esto
02:39
at the University of Michigan --
54
144000
2000
en la Universidad de Michigan–
02:41
resulted in long-term changes
55
146000
3000
provocaron cambios a largo plazo
02:44
in the dentition, in the teeth,
56
149000
2000
en la dentadura, en los dientes,
02:46
of the Japanese public.
57
151000
2000
del pueblo japonés.
02:48
And we are also changing our teeth right now.
58
153000
3000
Y también estamos cambiando nuestra dentadura hoy en día.
02:51
There is evidence
59
156000
2000
Existe evidencia de que
02:53
that the human mouth and teeth
60
158000
2000
la boca y la dentadura humana
02:55
are growing smaller all the time.
61
160000
2000
están reduciéndose continuamente.
02:57
That's not necessarily a bad unintended consequence.
62
162000
3000
Eso no es de por sí una consecuencia imprevista negativa.
03:00
But I think from the point of view of a Neanderthal,
63
165000
2000
Pero creo que desde el punto de vista de un neandertal
03:02
there would have been a lot of disapproval
64
167000
2000
habría habido una tremenda desaprobación
03:04
of the wimpish choppers that we now have.
65
169000
3000
hacia los pusilánimes dientes que tenemos hoy.
03:07
So these things are kind of relative
66
172000
3000
Así que estas cosas dependen en cierto modo
03:10
to where you or your ancestors happen to stand.
67
175000
4000
del lugar donde Uds o sus ancestros vivieron.
03:14
In the ancient world
68
179000
2000
En el mundo antiguo
03:16
there was a lot of respect for unintended consequences,
69
181000
3000
había muchísimo respeto por las consecuencias imprevistas,
03:19
and there was a very healthy sense of caution,
70
184000
3000
y se tenía muchísima precaución;
03:22
reflected in the Tree of Knowledge,
71
187000
2000
lo que se refleja en el Árbol del Conocimiento,
03:24
in Pandora's Box,
72
189000
2000
en la caja de Pandora
03:26
and especially in the myth of Prometheus
73
191000
2000
y, sobre todo, en el mito de Prometeo
03:28
that's been so important
74
193000
2000
que ha sido tan importante
03:30
in recent metaphors about technology.
75
195000
2000
en las metáforas recientes relacionadas a la tecnología.
03:32
And that's all very true.
76
197000
3000
Y todo eso es muy cierto.
03:35
The physicians of the ancient world --
77
200000
2000
Los médicos de la antigüedad
03:37
especially the Egyptians,
78
202000
2000
–especialmente los egipcios,
03:39
who started medicine as we know it --
79
204000
2000
quienes crearon la medicina que hoy conocemos–
03:41
were very conscious
80
206000
2000
estaban muy conscientes
03:43
of what they could and couldn't treat.
81
208000
2000
de lo que podían y no podían tratar.
03:45
And the translations of the surviving texts say,
82
210000
5000
Y en las traducciones de los textos que han sobrevivido dice:
03:50
"This I will not treat. This I cannot treat."
83
215000
2000
"Esto no lo trataré. Esto no lo puedo tratar".
03:52
They were very conscious.
84
217000
2000
Tenían esto muy presente en su consciencia.
03:54
So were the followers of Hippocrates.
85
219000
2000
Así también eran los seguidores de Hipócrates.
03:56
The Hippocratic manuscripts also --
86
221000
2000
Los manuscritos hipocráticos también
03:58
repeatedly, according to recent studies --
87
223000
3000
–en repetidas ocasiones, según estudios recientes–
04:01
show how important it is not to do harm.
88
226000
3000
manifiestan lo importante que es no hacer daño.
04:04
More recently,
89
229000
2000
Hace menos tiempo,
04:06
Harvey Cushing,
90
231000
2000
Harvey Cushing,
04:08
who really developed neurosurgery as we know it,
91
233000
2000
quien desarrolló la neurocirugía conocida hoy día,
04:10
who changed it from a field of medicine
92
235000
3000
quien la transformó de una especialidad de la medicina
04:13
that had a majority of deaths resulting from surgery
93
238000
4000
donde la mayoría de las muertes eran consecuencia de cirugías
04:17
to one in which there was a hopeful outlook,
94
242000
3000
a una con pronóstico más esperanzador,
04:20
he was very conscious
95
245000
2000
él era muy consciente
04:22
that he was not always going to do the right thing.
96
247000
3000
de que no siempre iba a hacer lo correcto.
04:25
But he did his best,
97
250000
2000
Pero hacía todo lo posible
04:27
and he kept meticulous records
98
252000
2000
y mantenía registros meticulosos
04:29
that let him transform that branch of medicine.
99
254000
3000
que le permitieron transformar esa especialidad.
04:32
Now if we look forward a bit
100
257000
3000
Ahora, si nos adelantamos un poco
04:35
to the 19th century,
101
260000
2000
hasta el siglo 19
04:37
we find a new style of technology.
102
262000
2000
nos encontramos con un nuevo estilo de tecnología.
04:39
What we find is,
103
264000
2000
Ya no nos encontramos
04:41
no longer simple tools,
104
266000
3000
con herramientas simples,
04:44
but systems.
105
269000
2000
sino que con sistemas.
04:46
We find more and more
106
271000
2000
Nos encontramos con más y más
04:48
complex arrangements of machines
107
273000
2000
conglomerados complejos de máquinas
04:50
that make it harder and harder
108
275000
2000
que hacen cada vez más difícil
04:52
to diagnose what's going on.
109
277000
2000
diagnosticar lo que está pasando.
04:54
And the first people who saw that
110
279000
2000
Y los primeros que vieron esto
04:56
were the telegraphers of the mid-19th century,
111
281000
3000
fueron los telegrafistas de mediados del siglo 19,
04:59
who were the original hackers.
112
284000
2000
quienes fueron los hackers originales.
05:01
Thomas Edison would have been very, very comfortable
113
286000
3000
Thomas Edison hubiera estado muy, muy cómodo
05:04
in the atmosphere of a software firm today.
114
289000
3000
en el ambiente de una empresa de software actual.
05:07
And these hackers had a word
115
292000
3000
Y estos hackers tenían una palabra
05:10
for those mysterious bugs in telegraph systems
116
295000
3000
para los errores misteriosos de los sistemas de telégrafo,
05:13
that they called bugs.
117
298000
2000
los llamaban "bugs" (bichos).
05:15
That was the origin of the word "bug."
118
300000
4000
Ese fue el origen de la palabra "bug".
05:19
This consciousness, though,
119
304000
2000
En todo caso, esta conciencia
05:21
was a little slow to seep through the general population,
120
306000
3000
tardó en permear por la población,
05:24
even people who were very, very well informed.
121
309000
3000
incluyendo a las personas muy, muy bien informadas.
05:27
Samuel Clemens, Mark Twain,
122
312000
2000
Samuel Clemens, Mark Twain,
05:29
was a big investor
123
314000
2000
fue un inversionista importante
05:31
in the most complex machine of all times --
124
316000
3000
en la máquina más compleja de todos los tiempos
05:34
at least until 1918 --
125
319000
2000
–o al menos hasta 1918–
05:36
registered with the U.S. Patent Office.
126
321000
2000
registrada en la Oficina de Patentes de EE.UU.
05:38
That was the Paige typesetter.
127
323000
2000
Era el tipógrafo Paige.
05:40
The Paige typesetter
128
325000
2000
El tipógrafo Paige
05:42
had 18,000 parts.
129
327000
2000
tenía 18 mil piezas.
05:44
The patent had 64 pages of text
130
329000
3000
La patente tenía 64 páginas de texto
05:47
and 271 figures.
131
332000
4000
y 271 imágenes.
05:51
It was such a beautiful machine
132
336000
2000
Era una máquina gloriosa
05:53
because it did everything that a human being did
133
338000
3000
ya que hacía lo mismo que una persona al configurar
05:56
in setting type --
134
341000
2000
la tipografía móvil para la impresión;
05:58
including returning the type to its place,
135
343000
2000
incluyendo devolver los tipos a su lugar,
06:00
which was a very difficult thing.
136
345000
2000
lo cual era muy difícil de hacer.
06:02
And Mark Twain, who knew all about typesetting,
137
347000
2000
Y Mark Twain, que lo sabía todo sobre la tipografía,
06:04
really was smitten by this machine.
138
349000
3000
quedó realmente loco por esta máquina.
06:07
Unfortunately, he was smitten in more ways than one,
139
352000
3000
Lamentablemente, esta locura tuvo un resultado negativo
06:10
because it made him bankrupt,
140
355000
2000
dado que lo dejó en bancarrota,
06:12
and he had to tour the world speaking
141
357000
2000
y tuvo que recorrer el mundo dando charlas
06:14
to recoup his money.
142
359000
3000
para recuperar su dinero.
06:17
And this was an important thing
143
362000
2000
Y esto es algo importante
06:19
about 19th century technology,
144
364000
2000
acerca de la tecnología del siglo 19,
06:21
that all these relationships among parts
145
366000
2000
que todas estas relaciones entre sus componentes
06:23
could make the most brilliant idea fall apart,
146
368000
4000
podían destruir hasta la idea más brillante,
06:27
even when judged by the most expert people.
147
372000
2000
incluso cuando eran juzgadas por los más expertos.
06:29
Now there is something else, though, in the early 20th century
148
374000
3000
Ahora, en los principios del siglo 20 hubo otro elemento
06:32
that made things even more complicated.
149
377000
3000
que hizo todo aún más complejo.
06:35
And that was that safety technology itself
150
380000
3000
Y fue que la tecnología de seguridad en sí misma
06:38
could be a source of danger.
151
383000
2000
se volvió una posible fuente de peligro.
06:40
The lesson of the Titanic, for a lot of the contemporaries,
152
385000
3000
La lección del Titanic, para muchos de sus contemporáneos,
06:43
was that you must have enough lifeboats
153
388000
2000
fue que se debían tener suficientes botes salvavidas
06:45
for everyone on the ship.
154
390000
2000
para todos los que estaban en el barco.
06:47
And this was the result
155
392000
3000
Y este fue el resultado
06:50
of the tragic loss of lives
156
395000
2000
de la trágica pérdida de vidas
06:52
of people who could not get into them.
157
397000
2000
de las personas que no tuvieron botes para salvarse.
06:54
However, there was another case, the Eastland,
158
399000
3000
Sin embargo hubo otro caso, el Eastland,
06:57
a ship that capsized in Chicago Harbor in 1915,
159
402000
4000
un barco que naufragó en el puerto de Chicago en 1915
07:01
and it killed 841 people --
160
406000
3000
y mató a 841 personas;
07:04
that was 14 more
161
409000
2000
es decir 14 más
07:06
than the passenger toll of the Titanic.
162
411000
3000
que los pasajeros fallecidos en el Titanic.
07:09
The reason for it, in part, was
163
414000
2000
La razón fue, en parte, que
07:11
the extra life boats that were added
164
416000
3000
los botes salvavidas que se agregaron
07:14
that made this already unstable ship
165
419000
3000
hicieron que este barco que ya era inestable
07:17
even more unstable.
166
422000
2000
fuera aún más inestable.
07:19
And that again proves
167
424000
2000
Y eso demuestra una vez más
07:21
that when you're talking about unintended consequences,
168
426000
3000
que cuando hablamos de consecuencias imprevistas,
07:24
it's not that easy to know
169
429000
2000
no es tan fácil saber
07:26
the right lessons to draw.
170
431000
2000
cuáles son las lecciones correctas.
07:28
It's really a question of the system, how the ship was loaded,
171
433000
3000
Tiene que ver con el sistema, con cómo el barco estaba cargado,
07:31
the ballast and many other things.
172
436000
3000
con el lastre y muchas otras cosas.
07:35
So the 20th century, then,
173
440000
3000
Por lo que el siglo 20, entonces,
07:38
saw how much more complex reality was,
174
443000
2000
pudo ver cuánto más compleja era la realidad
07:40
but it also saw a positive side.
175
445000
3000
pero también vio el lado positivo.
07:43
It saw that invention
176
448000
3000
Vio que la invención
07:46
could actually benefit from emergencies.
177
451000
2000
podía realmente beneficiarse de las emergencias.
07:48
It could benefit
178
453000
2000
Que podía beneficiarse
07:50
from tragedies.
179
455000
3000
de las tragedias.
07:53
And my favorite example of that --
180
458000
2000
Y mi ejemplo favorito de eso
07:55
which is not really widely known
181
460000
2000
–que en realidad no es muy conocido
07:57
as a technological miracle,
182
462000
2000
como un milagro tecnológico,
07:59
but it may be one of the greatest of all times,
183
464000
3000
pero puede ser uno de los más grandes de todos los tiempos–
08:02
was the scaling up of penicillin in the Second World War.
184
467000
4000
fue el aumento de la penicilina en la Segunda Guerra Mundial.
08:06
Penicillin was discovered in 1928,
185
471000
3000
La penicilina fue descubierta en 1928,
08:09
but even by 1940,
186
474000
2000
pero incluso en 1940,
08:11
no commercially and medically useful quantities of it
187
476000
3000
no se estaban produciendo
08:14
were being produced.
188
479000
2000
cantidades útiles comercial y médicamente.
08:16
A number of pharmaceutical companies were working on it.
189
481000
3000
Varias empresas farmacéuticas estaban trabajando en ello.
08:19
They were working on it independently,
190
484000
2000
Estaban tratando cada una por sí sola
08:21
and they weren't getting anywhere.
191
486000
2000
y no estaban llegando a ningún lado.
08:23
And the Government Research Bureau
192
488000
2000
Y la Oficina de Investigación del Gobierno
08:25
brought representatives together
193
490000
2000
reunió a sus representantes
08:27
and told them that this is something
194
492000
2000
y les dijo que esto es algo
08:29
that has to be done.
195
494000
2000
que hay que hacer.
08:31
And not only did they do it,
196
496000
2000
Y no sólo lo hicieron
08:33
but within two years,
197
498000
2000
sino que en dos años,
08:35
they scaled up penicillin
198
500000
2000
aumentaron la producción de penicilina
08:37
from preparation in one-liter flasks
199
502000
3000
pasando de frascos de un litro
08:40
to 10,000-gallon vats.
200
505000
4000
a estanques de 40 mil litros.
08:44
That was how quickly penicillin was produced
201
509000
4000
Así de rápido se fabricó la penicilina
08:48
and became one of the greatest medical advances of all time.
202
513000
4000
y se convirtió en uno de los mayores avances de la medicina de la historia.
08:52
In the Second World War, too,
203
517000
2000
Al mismo tiempo, en la Segunda Guerra Mundial
08:54
the existence
204
519000
2000
se demostró la existencia
08:56
of solar radiation
205
521000
2000
de la radiación solar
08:58
was demonstrated by studies of interference
206
523000
3000
estudiando la interferencia
09:01
that was detected by the radar stations of Great Britain.
207
526000
4000
detectada por las estaciones de radar de Gran Bretaña.
09:05
So there were benefits in calamities --
208
530000
3000
Así que las calamidades traen beneficios:
09:08
benefits to pure science,
209
533000
2000
beneficios a la ciencia pura,
09:10
as well as to applied science
210
535000
2000
así como a la ciencia aplicada
09:12
and medicine.
211
537000
3000
y a la medicina.
09:15
Now when we come to the period after the Second World War,
212
540000
3000
Ahora bien, cuando llegamos al período de posguerra,
09:18
unintended consequences get even more interesting.
213
543000
4000
las consecuencias imprevistas se tornan aún más interesantes.
09:22
And my favorite example of that
214
547000
2000
Y mi ejemplo favorito de esto
09:24
occurred beginning in 1976,
215
549000
3000
se produjo comenzando en 1976,
09:27
when it was discovered
216
552000
2000
cuando se descubrió
09:29
that the bacteria causing Legionnaires disease
217
554000
3000
que la bacteria que causa la enfermedad de los legionarios
09:32
had always been present in natural waters,
218
557000
3000
siempre había estado presente en el agua normal,
09:35
but it was the precise temperature of the water
219
560000
4000
pero era la temperatura precisa del agua
09:39
in heating, ventilating and air conditioning systems
220
564000
3000
en los sistemas de calefacción, ventilación y aire
09:42
that raised the right temperature
221
567000
4000
lo que fomentaba
09:46
for the maximum reproduction
222
571000
3000
el máximo nivel de reproducción
09:49
of Legionella bacillus.
223
574000
2000
del bacilo de la Legionella.
09:51
Well, technology to the rescue.
224
576000
2000
Bueno, la tecnología fue al rescate.
09:53
So chemists got to work,
225
578000
2000
Y los químicos se pusieron a trabajar
09:55
and they developed a bactericide
226
580000
2000
y desarrollaron un bactericida
09:57
that became widely used in those systems.
227
582000
3000
que llegó a ser ampliamente usado en estos sistemas.
10:00
But something else happened in the early 1980s,
228
585000
4000
Pero algo más ocurrió en la década de 1980
10:04
and that was that there was a mysterious epidemic
229
589000
2000
y fue que hubo una misteriosa epidemia
10:06
of failures of tape drives
230
591000
3000
de fallas de unidades de respaldo de cinta
10:09
all over the United States.
231
594000
2000
en todo Estados Unidos.
10:11
And IBM, which made them,
232
596000
3000
E IBM, que hacía estas unidades
10:14
just didn't know what to do.
233
599000
3000
no tenía ninguna pista de qué podía hacer.
10:17
They commissioned a group of their best scientists
234
602000
3000
Le encargaron a un grupo de sus mejores científicos
10:20
to investigate,
235
605000
2000
que investigaran esto
10:22
and what they found was
236
607000
2000
y lo que encontraron fue
10:24
that all these tape drives
237
609000
2000
que todas estas unidades de cinta
10:26
were located near ventilation ducts.
238
611000
3000
estaban cerca de ductos de ventilación.
10:29
What happened was the bactericide was formulated
239
614000
3000
Y lo que pasaba era que el bactericida estaba formulado
10:32
with minute traces of tin.
240
617000
2000
con pequeñas partículas de estaño.
10:34
And these tin particles were deposited on the tape heads
241
619000
3000
Y estas partículas de estaño eran depositadas sobre los lectores de cinta
10:37
and were crashing the tape heads.
242
622000
3000
y estaban arruinándolos.
10:40
So they reformulated the bactericide.
243
625000
3000
Por lo que reformularon el bactericida.
10:43
But what's interesting to me
244
628000
2000
Pero lo interesante para mí
10:45
is that this was the first case
245
630000
2000
es que este el primer caso
10:47
of a mechanical device
246
632000
2000
de un dispositivo mecánico
10:49
suffering, at least indirectly, from a human disease.
247
634000
3000
que sufre, al menos indirectamente, una enfermedad humana.
10:52
So it shows that we're really all in this together.
248
637000
3000
Y esto demuestra que realmente estamos todos juntos en esto.
10:55
(Laughter)
249
640000
2000
(Risas)
10:57
In fact, it also shows something interesting,
250
642000
3000
De hecho, también muestra algo interesante,
11:00
that although our capabilities and technology
251
645000
3000
que a pesar de que nuestras capacidades y la tecnología
11:03
have been expanding geometrically,
252
648000
2000
han ido expandiéndose geométricamente,
11:05
unfortunately, our ability to model their long-term behavior,
253
650000
3000
desafortunadamente nuestra capacidad de modelar su comportamiento a largo plazo
11:08
which has also been increasing,
254
653000
2000
-que también ha ido aumentando-
11:10
has been increasing only arithmetically.
255
655000
3000
ha aumentado sólo aritméticamente.
11:13
So one of the characteristic problems of our time
256
658000
3000
Así que uno de los problemas característicos de nuestro tiempo
11:16
is how to close this gap
257
661000
2000
es cómo cerrar esta brecha
11:18
between capabilities and foresight.
258
663000
3000
entre capacidades y visión de futuro.
11:21
One other very positive consequence
259
666000
3000
Otra consecuencia muy positiva
11:24
of 20th century technology, though,
260
669000
3000
de la tecnología del siglo 20
11:27
was the way in which other kinds of calamities
261
672000
4000
fue la manera en que otros tipos de calamidades
11:31
could lead to positive advances.
262
676000
3000
pudieron conducir a avances positivos.
11:34
There are two historians of business
263
679000
3000
Hay dos historiadores del mundo de los negocios
11:37
at the University of Maryland,
264
682000
2000
de la Universidad de Maryland,
11:39
Brent Goldfarb and David Kirsch,
265
684000
2000
Brent Goldfarb y David Kirsch,
11:41
who have done some extremely interesting work,
266
686000
2000
que han hecho un trabajo muy interesante,
11:43
much of it still unpublished,
267
688000
3000
mucho del cual aún no se publica,
11:46
on the history of major innovations.
268
691000
2000
sobre la historia de las innovaciones más importantes.
11:48
They have combined the list of major innovations,
269
693000
3000
Han combinado la lista de estas innovaciones más importantes
11:51
and they've discovered that the greatest number, the greatest decade,
270
696000
3000
y han descubierto que la mayor cantidad, la mejor década,
11:54
for fundamental innovations,
271
699000
2000
de innovaciones fundamentales,
11:56
as reflected in all of the lists that others have made --
272
701000
4000
reflejada en todas las listas que otros han producido
12:00
a number of lists that they have merged --
273
705000
2000
–una serie de listas que ellos unieron–
12:02
was the Great Depression.
274
707000
3000
fue la de la Gran Depresión.
12:05
And nobody knows just why this was so,
275
710000
3000
Y nadie sabe exactamente por qué esto fue así,
12:08
but one story can reflect something of it.
276
713000
3000
pero una historia puede reflejar un poco este porqué.
12:11
It was the origin of the Xerox copier,
277
716000
3000
Fue el origen de la copiadora Xerox
12:14
which celebrated its 50th anniversary
278
719000
3000
que celebró su aniversario número 50
12:17
last year.
279
722000
2000
el año pasado.
12:19
And Chester Carlson, the inventor,
280
724000
5000
Y Chester Carlson, el inventor,
12:24
was a patent attorney.
281
729000
3000
era un abogado de patentes.
12:27
He really was not intending
282
732000
3000
Realmente no tenía la intención de
12:30
to work in patent research,
283
735000
2000
trabajar estudiando patentes
12:32
but he couldn't really find an alternative technical job.
284
737000
4000
pero realmente no podía encontrar otro trabajo técnico.
12:36
So this was the best job he could get.
285
741000
2000
Y este fue el mejor trabajo que pudo conseguir.
12:38
He was upset by the low quality and high cost
286
743000
4000
Él estaba molesto por la baja calidad y alto costo
12:42
of existing patent reproductions,
287
747000
3000
de las copias de las patentes existentes,
12:45
and so he started to develop
288
750000
3000
así que comenzó a desarrollar
12:48
a system of dry photocopying,
289
753000
3000
un sistema de fotocopiado en seco,
12:51
which he patented in the late 1930s --
290
756000
3000
que patentó a finales de los 1930s;
12:54
and which became the first dry photocopier
291
759000
4000
y que se convirtió en la primera fotocopiadora en seco
12:58
that was commercially practical
292
763000
2000
comercialmente factible
13:00
in 1960.
293
765000
2000
en 1960.
13:02
So we see that sometimes,
294
767000
2000
Así que vemos que, a veces,
13:04
as a result of these dislocations,
295
769000
2000
como resultado de estos trastornos,
13:06
as a result of people
296
771000
2000
como resultado de que la gente
13:08
leaving their original intended career
297
773000
3000
abandona la carrera que pretendía originalmente
13:11
and going into something else
298
776000
2000
y va en otra dirección
13:13
where their creativity could make a difference,
299
778000
2000
donde su creatividad puede marcar una diferencia,
13:15
that depressions
300
780000
2000
que las depresiones
13:17
and all kinds of other unfortunate events
301
782000
3000
y todo tipo de otros eventos desafortunados
13:20
can have a paradoxically stimulating effect
302
785000
3000
pueden tener paradójicamente un efecto estimulante
13:23
on creativity.
303
788000
2000
sobre la creatividad.
13:25
What does this mean?
304
790000
2000
¿Qué significa esto?
13:27
It means, I think,
305
792000
2000
Creo que esto significa
13:29
that we're living in a time of unexpected possibilities.
306
794000
2000
que estamos viviendo en una época de posibilidades inesperadas.
13:31
Think of the financial world, for example.
307
796000
3000
Piensen, por ejemplo, en el mundo financiero.
13:34
The mentor of Warren Buffett, Benjamin Graham,
308
799000
3000
El mentor de Warren Buffett, Benjamin Graham,
13:37
developed his system of value investing
309
802000
5000
desarrolló su sistema de inversión en valores
13:42
as a result of his own losses
310
807000
2000
como consecuencia de sus propias pérdidas
13:44
in the 1929 crash.
311
809000
2000
en la crisis de 1929.
13:46
And he published that book
312
811000
2000
Y publicó ese libro
13:48
in the early 1930s,
313
813000
3000
comenzando la década de 1930
13:51
and the book still exists in further editions
314
816000
2000
y el libro todavía existe en ediciones posteriores
13:53
and is still a fundamental textbook.
315
818000
2000
y sigue siendo un texto fundamental.
13:55
So many important creative things can happen
316
820000
4000
Así que muchas cosas creativas e importantes pueden suceder
13:59
when people learn from disasters.
317
824000
3000
cuando la gente aprende de los desastres.
14:02
Now think of the large and small plagues that we have now --
318
827000
4000
Ahora consideren las pequeñas y grandes plagas que tenemos hoy día
14:06
bed bugs, killer bees, spam --
319
831000
5000
–chinches, abejas asesinas, el spam–
14:11
and it's very possible that the solutions to those
320
836000
3000
y es muy posible que las soluciones a esos problemas
14:14
will really extend well beyond the immediate question.
321
839000
3000
se extiendan muchísimo más allá del problema inmediato.
14:17
If we think, for example, of Louis Pasteur,
322
842000
3000
Si pensamos, por ejemplo, en Louis Pasteur,
14:20
who in the 1860s
323
845000
2000
a quien la industria de la seda
14:22
was asked to study
324
847000
2000
le pidió que estudiara
14:24
the diseases of silk worms for the silk industry,
325
849000
4000
las enfermedades de los gusanos de seda en la década de 1860,
14:28
and his discoveries were really the beginning
326
853000
3000
y sus descubrimientos fueron en realidad el inicio
14:31
of the germ theory of disease.
327
856000
2000
de la teoría de los gérmenes de las enfermedades.
14:33
So very often, some kind of disaster --
328
858000
3000
Así que, muy a menudo, algún tipo de desastre
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sometimes the consequence, for example,
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861000
3000
–a veces, por ejemplo, la consecuencia
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of over-cultivation of silk worms,
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864000
3000
de un sobre-cultivo de gusanos de seda,
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which was a problem in Europe at the time --
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867000
2000
un problema en Europa en ese momento–
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can be the key to something much bigger.
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869000
2000
puede ser la clave de algo mucho más grande.
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So this means
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871000
2000
Así que esto significa
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that we need to take a different view
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873000
2000
que tenemos que tener una visión distinta
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of unintended consequences.
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875000
2000
sobre las consecuencias imprevistas.
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We need to take a really positive view.
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877000
3000
Tenemos que tener una visión muy positiva.
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We need to see what they can do for us.
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880000
3000
Tenemos que ver qué pueden hacer por nosotros.
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We need to learn
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883000
2000
Tenemos que aprender
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from those figures that I mentioned.
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885000
2000
de esas cifras que he mencionado.
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We need to learn, for example, from Dr. Cushing,
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3000
Tenemos que aprender, por ejemplo, del Doctor Cushing,
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who killed patients
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quien mató a pacientes
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in the course of his early operations.
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en sus primeras operaciones.
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He had to have some errors. He had to have some mistakes.
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Tenía que tener algunos errores. Tenía que cometer algunas equivocaciones.
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And he learned meticulously from his mistakes.
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3000
Pero aprendió meticulosamente de sus errores.
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And as a result,
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2000
Y, como resultado,
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when we say, "This isn't brain surgery,"
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cuando decimos: "Esto no es cirugía cerebral",
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that pays tribute to how difficult it was
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3000
rendimos tributo a lo difícil que era
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for anyone to learn from their mistakes
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que alguien pudiera aprender de sus errores
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in a field of medicine
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en una especialidad médica
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that was considered so discouraging in its prospects.
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912000
3000
en que sus resultados eran considerados tan desalentadores.
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And we can also remember
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3000
Y también podemos recordar
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how the pharmaceutical companies
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2000
cómo las compañías farmacéuticas
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were willing to pool their knowledge,
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2000
estuvieron dispuestas a unir sus conocimientos,
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to share their knowledge,
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2000
a compartir su información,
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in the face of an emergency,
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al enfrentar una emergencia
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which they hadn't really been for years and years.
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que nunca antes habían tenido.
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They might have been able to do it earlier.
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Podrían haber sido capaces de hacerlo antes.
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The message, then, for me,
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Entonces el mensaje que tomo
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about unintended consequences
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de las consecuencias imprevistas
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is chaos happens;
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es que el caos existe;
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let's make better use of it.
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2000
aprovechemos de darle un mejor uso.
15:57
Thank you very much.
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2000
Muchas gracias.
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(Applause)
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4000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Edward Tenner - Historian of technology and cultureEdward Tenner is an independent writer, speaker, and editor analyzing the cultural aspects of technological change.
Why you should listen
Edward Tenner is an independent writer and speaker on the history of technology and the unintended consequences of innovation. He writes for The Atlantic on history and current events, and was a founding advisor of Smithsonian's Lemelson Center, where he remains a senior research associate. He was executive editor for physical science and history at Princeton University Press, he has been a visiting lecturer at Princeton and has held visiting research positions at the Institute for Advanced Study, Woodrow Wilson International Center for Scholars, and the Princeton Center for Information Technology Policy. He is now a visiting scholar in the Rutgers School of Communication and Information and an affiliate of the Center for Arts and Cultural Policy of Princeton's Woodrow Wilson School.
Edward Tenner | Speaker | TED.com