TEDSalon NY2011
Shlomo Benartzi: Saving for tomorrow, tomorrow
Shlomo Benartzi: Ahorrando para el mañana, mañana
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Es fácil imaginar ahorrar dinero la semana próxima, pero ¿ahora mismo? Generalmente queremos gastarlo. El economista Shlomo Benartzi dice que esto es uno de los más grandes obstáculos para ahorrar lo suficiente para nuestra pensión. ¿Cómo convertimos esta conducta problemática en una solución?
Shlomo Benartzi - Economist
Shlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement. Full bio
Shlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement. Full bio
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00:15
I'm going to talk today about saving more,
0
0
3000
Voy a hablar hoy sobre ahorrar más,
00:18
but not today, tomorrow.
1
3000
3000
pero no hoy, mañana.
00:21
I'm going to talk about Save More Tomorrow.
2
6000
2000
Voy a hablar sobre Ahorrar Más Mañana.
00:23
It's a program that Richard Thaler
3
8000
2000
Es un programa que Richard Thaler
00:25
from the University of Chicago and I
4
10000
2000
de la Universidad de Chicago y yo
00:27
devised maybe 15 years ago.
5
12000
3000
concebimos hace quizás 15 años.
00:30
The program, in a sense,
6
15000
2000
El programa, en un sentido,
00:32
is an example of behavioral finance
7
17000
2000
es un ejemplo de comportamiento financiero
00:34
on steroids --
8
19000
2000
con esteroides --
00:36
how we could really use behavioral finance.
9
21000
3000
cómo podríamos realmente usar nuestro comportamiento financiero.
00:39
Now you might ask, what is behavioral finance?
10
24000
3000
Ahora, preguntarán, ¿Qué es comportamiento financiero?
00:42
So let's think about how we manage our money.
11
27000
3000
Pensemos sobre cómo manejamos nuestro dinero.
00:45
Let's start with mortgages.
12
30000
3000
Empecemos por las hipotecas.
00:48
It's kind of a recent topic,
13
33000
2000
Es un tema reciente,
00:50
at least in the U.S.
14
35000
2000
al menos en EE.UU.
00:52
A lot of people buy
15
37000
2000
Mucha gente compra
00:54
the biggest house they can afford,
16
39000
3000
la casa más grande que pueden pagar,
00:57
and actually slightly bigger than that.
17
42000
3000
y en realidad un poco más grande.
01:00
And then they foreclose.
18
45000
3000
Y luego, al ejecutar la hipoteca
01:03
And then they blame the banks
19
48000
2000
culpan a los bancos
01:05
for being the bad guys who gave them the mortgages.
20
50000
3000
por ser los malos que les otorgaron las hipotecas.
01:08
Let's also think about
21
53000
2000
También pensemos
01:10
how we manage risks --
22
55000
2000
cómo manejamos los riesgos,
01:12
for example, investing in the stock market.
23
57000
2000
por ejemplo, invirtiendo en el la bolsa de valores.
01:14
Two years ago, three years ago, about four years ago,
24
59000
3000
Dos años atrás, tres, casi cinco años atrás,
01:17
markets did well.
25
62000
2000
los mercados iban bien.
01:19
We were risk takers, of course.
26
64000
3000
Éramos tomadores de riesgos,
01:22
Then market stocks seize
27
67000
2000
Luego el mercado de valores se encoge
01:24
and we're like, "Wow.
28
69000
2000
y decimos, "Guau
01:26
These losses, they feel, emotionally,
29
71000
3000
Estas pérdidas, se sienten de verdad,
01:29
they feel very different
30
74000
3000
la emoción es muy distinta
01:32
from what we actually thought about it
31
77000
3000
a lo que pensamos que sería
01:35
when markets were going up."
32
80000
2000
cuando los mercados estaban en alza."
01:37
So we're probably not doing a great job
33
82000
3000
Probablemente no estemos haciendo un gran trabajo
01:40
when it comes to risk taking.
34
85000
2000
en términos de la toma de riesgos.
01:42
How many of you have iPhones?
35
87000
3000
¿Cuántos de ustedes tiene iPhones?
01:45
Anyone? Wonderful.
36
90000
3000
¿Alguien? Genial.
01:48
I would bet many more of you
37
93000
3000
Apostaría que muchos de ustedes
01:51
insure your iPhone --
38
96000
3000
aseguraron su iPhone,
01:54
you're implicitly buying insurance by having an extended warranty.
39
99000
3000
están implícitamente haciéndolo cuando tienen una garantía extendida.
01:57
What if you lose your iPhone?
40
102000
2000
¿Y qué si pierden su iPhone?
01:59
What if you do this?
41
104000
2000
¿Qué les pasaría?
02:01
How many of you have kids?
42
106000
2000
¿Cuántos de ustedes tiene hijos?
02:03
Anyone?
43
108000
2000
¿Alguien?
02:05
Keep your hands up
44
110000
2000
Mantengan sus manos en alto
02:07
if you have sufficient life insurance.
45
112000
3000
si tienen un seguro de vida suficiente.
02:10
I see a lot of hands coming down.
46
115000
2000
Veo un montón de manos bajando.
02:12
I would predict,
47
117000
2000
Podría predecir,
02:14
if you're a representative sample,
48
119000
2000
si son una muestra representativa,
02:16
that many more of you
49
121000
2000
que muchos de ustedes
02:18
insure your iPhones than your lives,
50
123000
3000
aseguraron sus iPhone pero no sus vidas,
02:21
even when you have kids.
51
126000
2000
incluso teniendo hijos.
02:23
We're not doing that well when it comes to insurance.
52
128000
3000
No somos muy buenos cuando se trata de seguros.
02:26
The average American household
53
131000
4000
La familia Americana promedio
02:30
spends 1,000 dollars a year
54
135000
3000
gasta 1,000 dólares al año
02:33
on lotteries.
55
138000
2000
en loterías.
02:35
And I know it sounds crazy.
56
140000
3000
Y sé que suena disparatado.
02:38
How many of you spend a thousand dollars a year on lotteries?
57
143000
3000
¿Cuántos de ustedes gasta 1,000 dólares al año en lotería?
02:41
No one.
58
146000
2000
Nadie.
02:43
So that tells us that the people not in this room
59
148000
3000
Eso nos dice que la gente que no está en esta sala
02:46
are spending more than a thousand
60
151000
2000
están gastando más de mil
02:48
to get the average to a thousand.
61
153000
3000
para llegar al promedio de mil.
02:51
Low-income people
62
156000
2000
La gente de bajos ingresos
02:53
spend a lot more than a thousand on lotteries.
63
158000
4000
gasta mucho más de mil en loterías.
02:57
So where does it take us?
64
162000
2000
¿A dónde nos lleva esto?
02:59
We're not doing a great job managing money.
65
164000
3000
No hacemos un buen trabajo en el manejo de dinero.
03:02
Behavioral finance is really a combination
66
167000
3000
El comportamiento financiero es una combinación
03:05
of psychology and economics,
67
170000
2000
de psicología y economía,
03:07
trying to understand
68
172000
2000
tratando de entender
03:09
the money mistakes people make.
69
174000
2000
los errores que la gente comete con el dinero.
03:11
And I can keep standing here
70
176000
2000
Y podría seguir aquí parado
03:13
for the 12 minutes and 53 seconds that I have left
71
178000
4000
por los 12 minutos y 53 segundos que me quedan
03:17
and make fun of all sorts of ways
72
182000
2000
y reírme de todas las formas en las que
03:19
we manage money,
73
184000
2000
manejamos nuestro dinero,
03:21
and at the end you're going to ask, "How can we help people?"
74
186000
3000
y al final, preguntarán, "¿Cómo podemos ayudar a la gente?"
03:24
And that's what I really want to focus on today.
75
189000
3000
Y eso es en lo que quiero enfocarme hoy.
03:27
How do we take an understanding
76
192000
2000
Cómo comprendemos los error
03:29
of the money mistakes people make,
77
194000
3000
que la gente comete hoy con el dinero,
03:32
and then turning the behavioral challenges
78
197000
3000
y convertimos esos desafíos
03:35
into behavioral solutions?
79
200000
2000
en soluciones del comportamiento?
03:37
And what I'm going to talk about today
80
202000
2000
Y de lo que voy a hablar hoy
03:39
is Save More Tomorrow.
81
204000
2000
es de Ahorra Más Mañana.
03:41
I want to address the issue
82
206000
2000
Quiero apuntar al tema
03:43
of savings.
83
208000
2000
del ahorro.
03:45
We have on the screen
84
210000
2000
Tenemos en pantalla
03:47
a representative sample
85
212000
2000
una muestra representativa
03:49
of 100 Americans.
86
214000
2000
de 100 americanos.
03:51
And we're going to look at their saving behavior.
87
216000
3000
Vamos a observar su conducta de ahorro.
03:54
First thing to notice is,
88
219000
2000
Lo primero que hay que ver es
03:56
half of them
89
221000
2000
que la mitad de ellos,
03:58
do not even have access
90
223000
2000
no tienen siquiera acceso
04:00
to a 401(k) plan.
91
225000
2000
a un plan de retiro.
04:02
They cannot make savings easy.
92
227000
3000
No pueden ahorrar fácilmente.
04:05
They cannot have money go away from their paycheck
93
230000
3000
No tienen cómo separar de su sueldo el dinero
04:08
into a 401(k) plan
94
233000
2000
que va a un plan de retiro
04:10
before they see it,
95
235000
2000
antes de que lo vean,
04:12
before they can touch it.
96
237000
2000
antes de que lo toquen.
04:14
What about the remaining half of the people?
97
239000
3000
¿Qué sucede con la otra mitad de la gente?
04:17
Some of them elect not to save.
98
242000
3000
Algunos eligen no ahorrar.
04:20
They're just too lazy.
99
245000
2000
Son demasiado perezosos.
04:22
They never get around to logging into a complicated website
100
247000
3000
Nunca logran subscribirse a un sitio Web complejo
04:25
and doing 17 clicks to join the 401(k) plan.
101
250000
3000
y hacer clic 17 veces para unirse a un plan de retiro.
04:28
And then they have to decide how they're going to invest
102
253000
2000
Y después todavía falta decidir cómo van a invertir
04:30
in their 52 choices,
103
255000
2000
en sus 52 opciones,
04:32
and they never heard about what is a money market fund.
104
257000
4000
nunca han oído hablar de un Fondo financiero.
04:36
And they get overwhelmed and the just don't join.
105
261000
2000
Se sienten abrumados y terminan por descartarlo.
04:38
How many people end up saving to a 401(k) plan?
106
263000
5000
¿Cuánta gente termina ahorrando en un plan de retiro?
04:43
One third of Americans.
107
268000
3000
Un tercio de los Norteamericanos.
04:46
Two thirds are not saving now.
108
271000
2000
Dos tercios no está ahorrando ahora.
04:48
Are they saving enough?
109
273000
2000
¿Están ahorrando lo suficiente?
04:50
Take out those
110
275000
2000
Quitemos
04:52
who say they save too little.
111
277000
2000
aquellos que dicen ahorrar muy poco.
04:54
One out of 10
112
279000
2000
Uno de diez
04:56
are saving enough.
113
281000
3000
ahorra lo suficiente.
04:59
Nine out of 10
114
284000
2000
Nueve de diez
05:01
either cannot save through their 401(k) plan,
115
286000
3000
o no pueden ahorrar a través de su plan de retiro,
05:04
decide not to save -- or don't decide --
116
289000
3000
O deciden no ahorrar -- o no deciden --
05:07
or save too little.
117
292000
3000
o ahorran muy poco.
05:10
We think we have a problem
118
295000
2000
Creemos que tenemos un problema
05:12
of people saving too much.
119
297000
2000
de gente que ahorra mucho.
05:14
Let's look at that.
120
299000
2000
Veamos esto.
05:16
We have one person --
121
301000
2000
Tenemos una persona --
05:18
well, actually we're going to slice him in half
122
303000
3000
bueno, vamos a partirla en dos
05:21
because it's less than one percent.
123
306000
3000
porque es menos del uno por ciento.
05:24
Roughly half a percent of Americans
124
309000
3000
Casi el 0,5% de los americanos
05:27
feel that they save too much.
125
312000
5000
siente que ahorra mucho.
05:32
What are we going to do about it?
126
317000
2000
¿Qué vamos a hacer con esto?
05:34
That's what I really want to focus on.
127
319000
2000
Eso es en lo que me quiero enfocar hoy.
05:36
We have to understand
128
321000
2000
Tenemos que entender
05:38
why people are not saving,
129
323000
2000
por qué la gente no ahorra,
05:40
and then we can hopefully flip
130
325000
2000
para luego con suerte, transformar,
05:42
the behavioral challenges
131
327000
2000
los desafíos de este comportamiento
05:44
into behavioral solutions,
132
329000
2000
en soluciones,
05:46
and then see how powerful it might be.
133
331000
3000
y luego ver cuán poderosas puedan ser.
05:49
So let me divert for a second
134
334000
2000
Déjenme cambiar de tema por un segundo
05:51
as we're going to identify the problems,
135
336000
2000
mientras identificamos los problemas,
05:53
the challenges, the behavioral challenges,
136
338000
3000
los desafíos, los retos del comportamiento,
05:56
that prevent people from saving.
137
341000
2000
que impiden que la gente ahorre.
05:58
I'm going to divert and talk about bananas and chocolate.
138
343000
4000
Voy a cambiar de tema y hablar de bananas y chocolate.
06:02
Suppose we had another wonderful TED event next week.
139
347000
3000
Supongamos que tenemos otro evento TED la próxima semana.
06:05
And during the break
140
350000
2000
Y durante el receso
06:07
there would be a snack
141
352000
2000
hay un tentempié
06:09
and you could choose bananas or chocolate.
142
354000
2000
y pueden elegir entre bananas o chocolate.
06:11
How many of you think you would like to have bananas
143
356000
3000
¿Cuántos de ustedes pensarían en servirse bananas
06:14
during this hypothetical TED event next week?
144
359000
2000
durante este evento TED hipotético?
06:16
Who would go for bananas?
145
361000
2000
¿Quiénes se comerían las bananas?
06:18
Wonderful.
146
363000
2000
Maravilloso.
06:20
I predict scientifically
147
365000
2000
Predigo científicamente
06:22
74 percent of you will go for bananas.
148
367000
3000
que El 74% de ustedes irá por bananas.
06:25
Well that's at least what one wonderful study predicted.
149
370000
4000
Bueno, eso es lo que al menos un gran estudio predijo.
06:30
And then count down the days
150
375000
3000
Y luego esperamos la fecha
06:33
and see what people ended up eating.
151
378000
4000
y vemos lo que la gente termina comiendo.
06:38
The same people that imagined themselves
152
383000
3000
La misma gente que se imagino a sí misma
06:41
eating the bananas
153
386000
2000
comiendo bananas
06:43
ended up eating chocolates
154
388000
2000
terminó comiendo chocolates
06:45
a week later.
155
390000
2000
una semana después.
06:47
Self-control
156
392000
2000
El autocontrol
06:49
is not a problem in the future.
157
394000
3000
no es un problema en el futuro.
06:52
It's only a problem now
158
397000
2000
Es un problema ahora
06:54
when the chocolate is next to us.
159
399000
4000
cuando el chocolate está frente a nosotros.
06:58
What does it have to do with time and savings,
160
403000
3000
¿Qué tiene esto que ver con el tiempo y el ahorro,
07:01
this issue of immediate gratification?
161
406000
3000
este tema de la gratificación inmediata?
07:04
Or as some economists call it, present bias.
162
409000
4000
O como lo llaman algunos economistas, el sesgo del presente.
07:08
We think about saving. We know we should be saving.
163
413000
2000
Pensamos sobre el ahorro. Sabemos que deberíamos ahorrar.
07:10
We know we'll do it next year, but today let us go and spend.
164
415000
3000
Sabemos que lo haremos el año que viene, pero hoy gastemos.
07:13
Christmas is coming,
165
418000
2000
La Navidad se acerca,
07:15
we might as well buy a lot of gifts for everyone we know.
166
420000
3000
bien podríamos comprar muchos regalos para los conocidos.
07:18
So this issue of present bias
167
423000
4000
Así que este tema del sesgo del presente
07:22
causes us to think about saving,
168
427000
2000
nos hace pensar sobre ahorrar,
07:24
but end up spending.
169
429000
2000
pero terminamos gastando.
07:26
Let me now talk
170
431000
2000
Permítanme ahora hablar,
07:28
about another behavioral obstacle to saving
171
433000
2000
sobre otro obstáculo del comportamiento del ahorro
07:30
having to do with inertia.
172
435000
2000
que tiene que ver con la inercia.
07:32
But again, a little diversion
173
437000
2000
Otra vez cambiemos un poco de tema
07:34
to the topic of organ donation.
174
439000
3000
hacia el tema de la donación de órganos.
07:37
Wonderful study comparing different countries.
175
442000
3000
En un maravilloso estudio que compara diferentes países,
07:40
We're going to look at two similar countries,
176
445000
3000
vamos a ver dos países similares,
07:43
Germany and Austria.
177
448000
3000
Alemania y Austria.
07:46
And in Germany,
178
451000
2000
En Alemania,
07:48
if you would like to donate your organs --
179
453000
2000
Si uno desea donar sus órganos --
07:50
God forbid something really bad
180
455000
2000
No quiera Dios que algo malo
07:52
happens to you --
181
457000
2000
te pase --
07:54
when you get your driving license or an I.D.,
182
459000
3000
cuando sacas tu Licencia para conducir o tu identificación,
07:57
you check the box saying,
183
462000
2000
marcas la opción que dice,
07:59
"I would like to donate my organs."
184
464000
2000
"Deseo donar mis órganos."
08:01
Not many people like checking boxes.
185
466000
2000
No a mucha gente le gusta marcar opciones.
08:03
It takes effort. You need to think.
186
468000
2000
Cuesta trabajo. Necesitamos pensar.
08:05
Twelve percent do.
187
470000
3000
El 12% lo hace.
08:08
Austria, a neighboring country,
188
473000
3000
Austria, un país vecino,
08:11
slightly similar, slightly different.
189
476000
2000
un poco similar, un poco distinto.
08:13
What's the difference?
190
478000
2000
¿Cuál es la diferencia?
08:15
Well, you still have choice.
191
480000
2000
Bueno, todavía tienes opción.
08:17
You will decide
192
482000
2000
Decidirás
08:19
whether you want to donate your organs or not.
193
484000
3000
si quieres donar tus órganos o no.
08:22
But when you get your driving license,
194
487000
2000
Pero cuando obtienes tu Licencia para conducir,
08:24
you check the box
195
489000
2000
Marcas la opción
08:26
if you do not want to donate your organ.
196
491000
4000
si no quieres donar tus órganos.
08:30
Nobody checks boxes.
197
495000
2000
Nadie marca en las casillas.
08:32
That's kind of too much effort.
198
497000
2000
Parece ser un gran esfuerzo.
08:34
One percent check the box. The rest do nothing.
199
499000
3000
El 1% marca la casilla. El resto no hace nada.
08:37
Doing nothing is very common.
200
502000
2000
Hacer nada es muy común.
08:39
Not many people check boxes.
201
504000
3000
Pocas personas marcan casillas.
08:42
What are the implications
202
507000
2000
¿Cuáles son las implicaciones
08:44
to saving lives
203
509000
2000
en el salvar vidas
08:46
and having organs available?
204
511000
3000
y tener órganos disponibles?
08:49
In Germany, 12 percent check the box.
205
514000
2000
En Alemania, el 12% marca la casilla.
08:51
Twelve percent are organ donors.
206
516000
3000
Un 12% son donantes de órganos.
08:54
Huge shortage of organs,
207
519000
2000
Existe gran escasez de órganos,
08:56
God forbid, if you need one.
208
521000
2000
Dios no permita, que necesites uno.
08:58
In Austria, again, nobody checks the box.
209
523000
3000
En Austria, nadie marca la casilla.
09:01
Therefore, 99 percent of people
210
526000
3000
Entonces, el 99% de la gente
09:04
are organ donors.
211
529000
2000
es donantes de órganos.
09:06
Inertia, lack of action.
212
531000
2000
Inercia, falta de acción.
09:08
What is the default setting
213
533000
2000
¿Qué sucede por defecto
09:10
if people do nothing,
214
535000
2000
si la gente no hace nada,
09:12
if they keep procrastinating, if they don't check the boxes?
215
537000
3000
si continúan sin hacer nada, si no marcan las opciones?
09:15
Very powerful.
216
540000
2000
Esto es muy poderoso.
09:17
We're going to talk
217
542000
2000
Vamos a hablar
09:19
about what happens if people are overwhelmed and scared
218
544000
4000
sobre lo que pasa si la gente se encuentra abrumada y asustada
09:23
to make their 401(k) choices.
219
548000
3000
al decidir sobre su plan de retiro.
09:26
Are we going to make them automatically join the plan,
220
551000
3000
¿Vamos a meterlos automáticamente al plan,
09:29
or are they going to be left out?
221
554000
2000
o vamos a dejarlos afuera?
09:31
In too many 401(k) plans,
222
556000
3000
En demasiados planes de retiro,
09:34
if people do nothing,
223
559000
2000
si la gente no hace nada,
09:36
it means they're not saving for retirement,
224
561000
3000
significa que no están ahorrando para su pensión,
09:39
if they don't check the box.
225
564000
2000
si no marcan la casilla.
09:41
And checking the box takes effort.
226
566000
3000
Y marcar casillas conlleva un esfuerzo.
09:44
So we've chatted about a couple of behavioral challenges.
227
569000
3000
Así que hablamos sobre algunos desafíos del comportamiento.
09:47
One more before we flip the challenges into solutions,
228
572000
3000
Uno más antes de convertir desafíos en soluciones,
09:50
having to do with monkeys and apples.
229
575000
2000
que tiene que ver con monos y manzanas.
09:52
No, no, no, this is a real study
230
577000
2000
No, no, no, este es un estudio real
09:54
and it's got a lot to do with behavioral economics.
231
579000
4000
y tiene mucho que ver con la economía del comportamiento.
09:58
One group of monkeys gets an apple, they're pretty happy.
232
583000
3000
Un grupo de monos obtiene una manzana, están contentos.
10:01
The other group gets two apples, one is taken away.
233
586000
2000
El otro grupo obtiene dos manzanas, y les quitamos una.
10:03
They still have an apple left.
234
588000
2000
Todavía tienen una manzana.
10:05
They're really mad.
235
590000
3000
Pero están muy enojados
10:08
Why have you taken our apple?
236
593000
3000
¿Por qué nos quitaron nuestra manzana?
10:11
This is the notion of loss aversion.
237
596000
3000
Este es el concepto de la aversión a la pérdida.
10:14
We hate losing stuff,
238
599000
2000
Odiamos perder cosas,
10:16
even if it doesn't mean a lot of risk.
239
601000
3000
aún cuando no implique riesgo.
10:19
You would hate to go to the ATM,
240
604000
3000
Odiarían tener que ir a un cajero automático
10:22
take out 100 dollars
241
607000
2000
a sacar 100 dólares
10:24
and notice that you lost one of those $20 bills.
242
609000
2000
y ver que perdieron uno de los billetes de $20.
10:26
It's very painful,
243
611000
2000
Es muy doloroso,
10:28
even though it doesn't mean anything.
244
613000
2000
aún cuando eso no significa nada.
10:30
Those 20 dollars might have been a quick lunch.
245
615000
4000
Esos 20 dólares podrían haber sido un almuerzo.
10:34
So this notion of loss aversion
246
619000
4000
Así que esta noción de aversión a la pérdida
10:38
kicks in when it comes to savings too,
247
623000
3000
nos afecta cuando de ahorro se trata,
10:41
because people, mentally
248
626000
2000
porque la gente, mentalmente
10:43
and emotionally and intuitively
249
628000
3000
y emocional e intuitivamente
10:46
frame savings as a loss
250
631000
2000
considera los ahorros como pérdida
10:48
because I have to cut my spending.
251
633000
3000
porque debo recortar mi gasto.
10:51
So we talked about
252
636000
2000
Hablamos
10:53
all sorts of behavioral challenges
253
638000
2000
de diversos tipos de desafíos de del comportamiento
10:55
having to do with savings eventually.
254
640000
4000
que se relacionan con el ahorro.
10:59
Whether you think about immediate gratification,
255
644000
3000
Ya sea que pienses en una gratificación inmediata,
11:02
and the chocolates versus bananas,
256
647000
3000
y los chocolates vs. las bananas,
11:05
it's just painful to save now.
257
650000
3000
es difícil ahorrar ahora.
11:08
It's a lot more fun
258
653000
2000
Es mucho más divertido
11:10
to spend now.
259
655000
2000
gastar ahora.
11:12
We talked about inertia and organ donations
260
657000
3000
Hemos hablado de la inercia y la donación de órganos
11:15
and checking the box.
261
660000
2000
y de marcar la casilla.
11:17
If people have to check a lot of boxes
262
662000
2000
Si la gente tuviera que marcar un montón de casillas
11:19
to join a 401(k) plan,
263
664000
2000
para subscribirse a un plan de retiro,
11:21
they're going to keep procrastinating
264
666000
2000
van a seguir posponiéndolo
11:23
and not join.
265
668000
2000
y no se unirán.
11:25
And last, we talked about loss aversion,
266
670000
2000
Y por último, hablamos de la aversión a la pérdida,
11:27
and the monkeys and the apples.
267
672000
2000
y los monos y las manzanas.
11:29
If people frame mentally
268
674000
3000
Si la gente imagina que
11:32
saving for retirement as a loss,
269
677000
3000
el ahorro para la pensión es una pérdida,
11:35
they're not going to be saving for retirement.
270
680000
3000
no van a ahorrar para su retiro.
11:38
So we've got these challenges,
271
683000
2000
Así que tenemos estos desafíos,
11:40
and what Richard Thaler and I
272
685000
2000
y lo que a Richard Thaler y yo
11:42
were always fascinated by --
273
687000
2000
nos fascina siempre es:
11:44
take behavioral finance,
274
689000
2000
si tomamos el comportamiento financiero,
11:46
make it behavioral finance on steroids
275
691000
2000
Y lo convertimos en comportamiento financiero con esteroides
11:48
or behavioral finance 2.0
276
693000
2000
O comportamiento financiero 2.0
11:50
or behavioral finance in action --
277
695000
2000
o comportamiento financiero en acción,
11:52
flip the challenges into solutions.
278
697000
4000
convertimos los desafíos en soluciones.
11:56
And we came up with an embarrassingly simple solution
279
701000
3000
Y llegamos a una solución vergonzosamente simple
11:59
called Save More, not today, Tomorrow.
280
704000
4000
llamada Ahorrar Dinero, no hoy, Mañana.
12:03
How is it going to solve the challenges
281
708000
2000
¿Cómo esto va a resolver los desafíos
12:05
we chatted about?
282
710000
2000
de los que hablamos?
12:07
If you think about the problem
283
712000
2000
Si piensan en el problema
12:09
of bananas versus chocolates,
284
714000
2000
de las bananas vs. los chocolates,
12:11
we think we're going to eat bananas next week.
285
716000
3000
pensamos que vamos a comer bananas la semana próxima.
12:14
We think we're going to save more next year.
286
719000
3000
Pensamos que vamos a ahorrar más el año que viene.
12:17
Save More Tomorrow
287
722000
3000
Ahorra Más Mañana
12:20
invites employees
288
725000
2000
incita a los empleados
12:22
to save more maybe next year --
289
727000
2000
a ahorrar más quizás el año que viene,
12:24
sometime in the future
290
729000
2000
en algún futuro momento
12:26
when we can imagine ourselves
291
731000
2000
cuando puedan imaginarse
12:28
eating bananas,
292
733000
2000
comiendo bananas,
12:30
volunteering more in the community,
293
735000
2000
participando más con la comunidad,
12:32
exercising more and doing all the right things on the planet.
294
737000
4000
haciendo más ejercicio y haciendo todas las cosas bien.
12:36
Now we also talked about checking the box
295
741000
3000
Ahora, hablamos también de marcar la casilla
12:39
and the difficulty of taking action.
296
744000
3000
y la dificultad de actuar.
12:42
Save More Tomorrow
297
747000
2000
Ahorra Más Mañana
12:44
makes it easy.
298
749000
2000
lo hace fácil.
12:46
It's an autopilot.
299
751000
2000
Lo ponemos en piloto automático.
12:48
Once you tell me you would like to save more in the future,
300
753000
4000
Una ves que me dices que deseas ahorrar más en el futuro,
12:52
let's say every January
301
757000
2000
digamos cada Enero,
12:54
you're going to be saving more automatically
302
759000
3000
vas a ahorrar más automáticamente
12:57
and it's going to go away from your paycheck to the 401(k) plan
303
762000
3000
y va a salir de tu sueldo y a entrar a tu plan de retiro
13:00
before you see it, before you touch it,
304
765000
2000
antes de que lo veas o lo toques,
13:02
before you get the issue
305
767000
2000
antes de que tengas el problema
13:04
of immediate gratification.
306
769000
3000
de la gratificación inmediata.
13:07
But what are we going to do about the monkeys
307
772000
3000
Pero ¿qué vamos a hacer con los monos
13:10
and loss aversion?
308
775000
2000
y la aversión a la pérdida?
13:12
Next January comes
309
777000
2000
El próximo Enero llega
13:14
and people might feel that if they save more,
310
779000
2000
y la gente siente que si ahorraran más,
13:16
they have to spend less, and that's painful.
311
781000
3000
deberían gastar menos, y es doloroso.
13:20
Well, maybe it shouldn't be just January.
312
785000
2000
Bueno, quizás no sea sólo Enero.
13:22
Maybe we should make people save more
313
787000
3000
Quizás deberíamos hacer a la gente ahorrar más
13:25
when they make more money.
314
790000
3000
cuando hacen más dinero.
13:28
That way, when they make more money, when they get a pay raise,
315
793000
3000
De esa forma, cuando hacen más dinero, cuando tiene un aumento,
13:31
they don't have to cut their spending.
316
796000
4000
no tienen que recortar sus gastos.
13:35
They take a little bit
317
800000
2000
Se llevan una porción
13:37
of the increase in the paycheck home
318
802000
2000
del aumento en su sueldo a casa
13:39
and spend more --
319
804000
2000
y gastan más --
13:41
take a little bit of the increase
320
806000
2000
toman una tajada del aumento
13:43
and put it in a 401(k) plan.
321
808000
2000
y la ponen en su plan de retiro.
13:45
So that is the program,
322
810000
2000
Así que este es el programa,
13:47
embarrassingly simple,
323
812000
2000
vergonzosamente simple,
13:49
but as we're going to see,
324
814000
2000
pero como vamos a ver,
13:51
extremely powerful.
325
816000
2000
tremendamente poderoso.
13:53
We first implemented it,
326
818000
2000
En principio lo implementamos,
13:55
Richard Thaler and I,
327
820000
2000
Richard Thaler y yo,
13:57
back in 1998.
328
822000
3000
en 1998.
14:00
Mid-sized company in the Midwest,
329
825000
3000
En una pequeña empresa en Midwest,
14:03
blue collar employees
330
828000
2000
empleados de oficina
14:05
struggling to pay their bills
331
830000
2000
luchando por pagar sus cuentas
14:07
repeatedly told us
332
832000
2000
nos decían reiteradamente
14:09
they cannot save more right away.
333
834000
3000
que no podían ahorrar dinero.
14:12
Saving more today is not an option.
334
837000
3000
Ahorrar dinero hoy no es una opción.
14:15
We invited them to save
335
840000
2000
Los invitamos a ahorrar
14:17
three percentage points more
336
842000
3000
tres por ciento más
14:20
every time they get a pay raise.
337
845000
3000
cada vez que obtuvieran un aumento.
14:23
And here are the results.
338
848000
3000
Y he aquí los resultados.
14:26
We're seeing here a three and a half-year period,
339
851000
2000
Estamos viendo aquí un período de 3,5 años,
14:28
four pay raises,
340
853000
2000
cuatro aumentos,
14:30
people who were struggling to save,
341
855000
2000
gente que estaba luchando por ahorrar,
14:32
were saving three percent of their paycheck,
342
857000
2000
están ahorrando el 3% de su sueldo,
14:34
three and a half years later
343
859000
2000
3,5 años más tarde,
14:36
saving almost four times as much,
344
861000
3000
ahorrando casi cuatro veces más,
14:39
almost 14 percent.
345
864000
3000
casi el 14%.
14:42
And there's shoes and bicycles
346
867000
2000
Y hay zapatos y bicicletas
14:44
and things on this chart
347
869000
2000
y cosas en este gráfico
14:46
because I don't want to just throw numbers
348
871000
2000
porque no quiero sólo tirar números
14:48
in a vacuum.
349
873000
2000
al vacío.
14:50
I want, really, to think about the fact
350
875000
3000
Quiero, realmente, pensar sobre el hecho
14:53
that saving four times more
351
878000
2000
de que ahorrar cuatro veces más
14:55
is a huge difference
352
880000
2000
es una gran diferencia
14:57
in terms of the lifestyle
353
882000
2000
en términos de la calidad de vida
14:59
that people will be able to afford.
354
884000
2000
de quienes podrán afrontarlo.
15:01
It's real.
355
886000
2000
Es real.
15:03
It's not just numbers on a piece of paper.
356
888000
3000
No son simples números en un papel.
15:06
Whereas with saving three percent,
357
891000
2000
Ya sea que ahorrando el 3%,
15:08
people might have to add nice sneakers
358
893000
2000
la gente pueda agregar unas lindas zapatillas
15:10
so they can walk,
359
895000
2000
para poder caminar,
15:12
because they won't be able to afford anything else,
360
897000
4000
porque no podrán pagar nada más,
15:16
when they save 14 percent
361
901000
2000
cuando ahorren el 14%,
15:18
they might be able to maybe have nice dress shoes
362
903000
3000
puede que puedan tener unos lindos zapatos de vestir
15:21
to walk to the car to drive.
363
906000
3000
para caminar al auto y manejar.
15:24
This is a real difference.
364
909000
2000
Esta es una diferencia real.
15:26
By now, about 60 percent of the large companies
365
911000
5000
Ahora, alrededor del 60% de las grandes corporaciones
15:31
actually have programs like this in place.
366
916000
3000
implementan programas como estos.
15:34
It's been part of the Pension Protection Act.
367
919000
3000
Es parte de la Ley de Protección de la Pensión.
15:37
And needless to say that Thaler and I
368
922000
2000
Y no merece comentario que Thaler y yo
15:39
have been blessed to be part of this program
369
924000
3000
hemos sido bendecidos con ser parte de este programa
15:42
and make a difference.
370
927000
2000
Y hacer una diferencia.
15:44
Let me wrap
371
929000
2000
Voy a cerrar
15:46
with two key messages.
372
931000
3000
con dos mensajes clave.
15:49
One is behavioral finance
373
934000
3000
Uno es: el comportamiento financiero
15:52
is extremely powerful.
374
937000
3000
es extremadamente poderosa.
15:55
This is just one example.
375
940000
3000
Esto es sólo un ejemplo.
15:58
Message two
376
943000
2000
Segundo:
16:00
is there's still a lot to do.
377
945000
2000
todavía hay mucho por hacer.
16:02
This is really the tip of the iceberg.
378
947000
3000
Esta es realmente la punta del iceberg.
16:05
If you think about people and mortgages
379
950000
3000
Si piensan en la gente y las hipotecas
16:08
and buying houses and then not being able to pay for it,
380
953000
3000
y comprar casas y luego no poder pagar por ellas,
16:11
we need to think about that.
381
956000
2000
debemos pensar en ellos.
16:13
If you're thinking about people taking too much risk
382
958000
3000
Si están pensando sobre gente que toma mucho riesgo
16:16
and not understanding how much risk they're taking
383
961000
3000
y que no entienden el riesgo que están tomando
16:19
or taking too little risk,
384
964000
2000
o el tomar muy poco riesgo,
16:21
we need to think about that.
385
966000
2000
debemos pensar en ello.
16:23
If you think about people spending a thousand dollars a year
386
968000
3000
Si piensan sobre la gente gastando mil dólares al año
16:26
on lottery tickets,
387
971000
2000
en boletos de lotería,
16:28
we need to think about that.
388
973000
2000
debemos pensar en ello.
16:30
The average actually,
389
975000
2000
El promedio realmente,
16:32
the record is in Singapore.
390
977000
2000
el récord es de Singapur.
16:34
The average household
391
979000
2000
La familia promedio
16:36
spends $4,000 a year on lottery tickets.
392
981000
3000
gasta $4,000 al año en lotería.
16:39
We've got a lot to do,
393
984000
2000
Tenemos muchas cosas por hacer,
16:41
a lot to solve,
394
986000
2000
por resolver,
16:43
also in the retirement area
395
988000
3000
también en la esfera de las pensiones
16:46
when it comes to what people do with their money
396
991000
2000
lo que la gente hace con su dinero
16:48
after retirement.
397
993000
2000
cuando se jubila.
16:50
One last question:
398
995000
2000
Una última pregunta:
16:52
How many of you feel comfortable
399
997000
3000
¿Cuántos de ustedes se siente cómodo
16:55
that as you're planning for retirement
400
1000000
2000
con que a medida que planifican su retiro
16:57
you have a really solid plan
401
1002000
3000
tienen un plan sólido
17:00
when you're going to retire,
402
1005000
2000
cuando se retiren,
17:02
when you're going to claim Social Security benefits,
403
1007000
3000
cuando vayan a reclamar sus beneficios de Seguridad Social,
17:05
what lifestyle to expect,
404
1010000
2000
qué calidad de vida pueden esperar,
17:07
how much to spend every month
405
1012000
2000
cuánto gastar cada mes
17:09
so you're not going to run out of money?
406
1014000
2000
para no quedarse sin dinero?
17:11
How many of you feel you have a solid plan for the future
407
1016000
3000
¿Cuántos de ustedes sienten tener un plan sólido para el futuro
17:14
when it comes to post-retirement decisions.
408
1019000
4000
en términos de decisiones post-jubilación?
17:19
One, two, three, four.
409
1024000
3000
Uno, dos, tres, cuatro.
17:22
Less than three percent
410
1027000
2000
Menos del tres por ciento
17:24
of a very sophisticated audience.
411
1029000
2000
de una audiencia muy sofisticada.
17:26
Behavioral finance has a long way.
412
1031000
3000
El comportamiento financiero tiene un largo camino.
17:29
There's a lot of opportunities
413
1034000
2000
Existen muchas oportunidades
17:31
to make it powerful again and again and again.
414
1036000
4000
para volverla poderosa una y otra vez.
17:35
Thank you.
415
1040000
2000
Gracias.
17:37
(Applause)
416
1042000
2000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Shlomo Benartzi - EconomistShlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement.
Why you should listen
Shlomo Benartzi studies behavioral finance with a special interest in personal finance. He is co-founder of the Behavioral Finance Forum (www.behavioralfinanceforum.com), a collective of 40 prominent academics and 40 major financial institutions from around the globe. The Forum helps consumers make better financial decisions by fostering collaborative research efforts between academics and industry leaders.
Benartzi’s most significant research contribution is the development of Save More Tomorrow™ (SMarT), a behavioral prescription designed to help employees increase their savings rates gradually over time.
Shlomo Benartzi | Speaker | TED.com