TEDGlobal 2012
Margaret Heffernan: Dare to disagree
מרגרט הפרנאן: העזו לא להסכים
Filmed:
Readability: 3.9
3,921,245 views
רוב האנשים נמנעים אינסטינקטיבית מעימותים. אבל, כפי שמרגרט הפרנאן מראה לנו, מחלוקת בריאה הינה חיונית להתקדמות. היא ממחישה (לעיתים בניגוד לאינטואיציה) כיצד השותפים הכי מוצלחים אינם רק מדקלמים איש את רעהו -- וכיצד צוותי מחקר, קשרים ועסקים מוצלחים מתירים לאנשים לא להסכים ביניהם עמוקות.
Margaret Heffernan - Management thinker
The former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray. Full bio
The former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
In Oxford in the 1950s,
0
424
1862
באוקספורד של שנות החמישים במאה ה-20,
00:18
there was a fantastic doctor, who was very unusual,
1
2286
3768
היתה רופאה נהדרת ומאוד יוצאת-דופן,
00:21
named Alice Stewart.
2
6054
2032
ושמה אליס סטיוארט.
00:23
And Alice was unusual partly because, of course,
3
8086
3143
אליס היתה יוצאת-דופן, גם בגלל
00:27
she was a woman, which was pretty rare in the 1950s.
4
11229
3480
שהיתה אישה, דבר די נדיר באותה תקופה.
00:30
And she was brilliant, she was one of the,
5
14709
2111
היא היתה מבריקה. היא היתה אחת מאותם
00:32
at the time, the youngest Fellow to be elected to the Royal College of Physicians.
6
16820
4816
אקדמאים צעירים שנבחרו לאקדמיה המלכותית של רופאים.
00:37
She was unusual too because she continued to work after she got married,
7
21636
3757
היא היתה יוצאת-דופן גם בגלל שהיא המשיכה לעבוד לאחר נישואיה,
00:41
after she had kids,
8
25393
2095
לאחר שהולידה ילדים,
00:43
and even after she got divorced and was a single parent,
9
27488
3008
ואפילו לאחר שהתגרשה והיתה אם חד-הורית,
00:46
she continued her medical work.
10
30496
2283
היא המשיכה בעבודתה הרפואית.
00:48
And she was unusual because she was really interested in a new science,
11
32779
4120
והיא היתה יוצאת-דופן כי התעניינה באמת ובתמים במדע החדש,
00:52
the emerging field of epidemiology,
12
36899
2624
בתחום הצומח של חקר מגיפות,
00:55
the study of patterns in disease.
13
39523
3488
חקר של תבניות במחלות.
00:58
But like every scientist, she appreciated
14
43011
2168
אבל כמו כל מדען, היא חזתה
01:01
that to make her mark, what she needed to do
15
45179
2256
שכדי להשאיר חותם משלה,
01:03
was find a hard problem and solve it.
16
47435
4518
יהיה עליה לאתר בעיה קשה ולפתור אותה.
01:07
The hard problem that Alice chose
17
51953
2544
הבעיה הקשה שאליס בחרה היתה
01:10
was the rising incidence of childhood cancers.
18
54497
3398
המספר העולה של מקרי סרטן אצל ילדים.
01:13
Most disease is correlated with poverty,
19
57895
2190
רוב המחלות קשורות בעוני,
01:15
but in the case of childhood cancers,
20
60085
2269
אבל במקרים של סרטן אצל ילדים,
01:18
the children who were dying seemed mostly to come
21
62354
2604
נראה היה שהילדים שמתו
01:20
from affluent families.
22
64958
2445
באו ברובם ממשפחות מבוססות.
01:23
So, what, she wanted to know,
23
67403
1743
לכן, היא ביקשה לדעת
01:25
could explain this anomaly?
24
69146
3082
מה יכול להסביר חריגה זו.
01:28
Now, Alice had trouble getting funding for her research.
25
72228
2783
אבל לאליס היתה בעיה להשיג מימון למחקר שלה.
01:30
In the end, she got just 1,000 pounds
26
75011
1991
לבסוף, היא קיבלה רק 1,000 פאונד
01:32
from the Lady Tata Memorial prize.
27
77002
2255
מהפרס על שם ליידי טאטא.
01:35
And that meant she knew she only had one shot
28
79257
2543
פירוש הדבר היה שהיא הבינה שיש לה
01:37
at collecting her data.
29
81800
2042
רק ניסיון אחד לאיסוף נתונים.
01:39
Now, she had no idea what to look for.
30
83842
2477
לא היה לה מושג מה לחפש.
01:42
This really was a needle in a haystack sort of search,
31
86319
3116
זה היה כמו חיפוש מחט בערימת שחת,
01:45
so she asked everything she could think of.
32
89435
2622
לכן היא שאלה כל דבר שיכלה להעלות על דעתה.
01:47
Had the children eaten boiled sweets?
33
92057
1833
האם הילדים אכלו ממתקים מסוכר מורתח?
01:49
Had they consumed colored drinks?
34
93890
2073
האם הם צרכו משקאות עם תוספות צבע?
01:51
Did they eat fish and chips?
35
95963
1647
האם הם אכלו דגים וצ'יפס?
01:53
Did they have indoor or outdoor plumbing?
36
97610
2008
האם הם גרו בבתים בעלי צנרת חיצונית או פנימית?
01:55
What time of life had they started school?
37
99618
3416
באיזה שלב בחייהם הם החלו ללמוד בבית-ספר?
01:58
And when her carbon copied questionnaire started to come back,
38
103034
3368
וכאשר השאלונים עם נייר הקופי החלו לשוב אליה,
02:02
one thing and one thing only jumped out
39
106402
2920
קפץ לעיניים אך ורק דבר אחד,
02:05
with the statistical clarity of a kind that
40
109322
2536
עם בהירות סטטיסטית מהסוג
02:07
most scientists can only dream of.
41
111858
2840
שהמדענים יכולים רק לחלום עליה.
02:10
By a rate of two to one,
42
114698
1920
ביחס של שניים לאחד,
02:12
the children who had died
43
116618
2081
לילדים שמתו
02:14
had had mothers who had been X-rayed when pregnant.
44
118699
6295
היו אימהות שעברו צילומי רנטגן בזמן הריונן.
02:20
Now that finding flew in the face of conventional wisdom.
45
124994
4505
ממצא זה היווה סטירת-לחי לדעה המקובלת.
02:25
Conventional wisdom held
46
129499
1907
על-פי המקובל,
02:27
that everything was safe up to a point, a threshold.
47
131406
3997
הכל היה בטוח מתחת לסף מסויים.
02:31
It flew in the face of conventional wisdom,
48
135403
2327
זו היתה סטירת לחי לדעה המקובלת,
02:33
which was huge enthusiasm for the cool new technology
49
137730
3458
שהביאה להתלהבות רבה מהטכנולוגיה החדשה
02:37
of that age, which was the X-ray machine.
50
141188
3646
של אותה תקופה, שהיא מכונת קרני הרנטגן.
02:40
And it flew in the face of doctors' idea of themselves,
51
144834
4224
זו היתה גם סטירת לחי לדימוי העצמי של הרופאים בתור
02:44
which was as people who helped patients,
52
149058
3808
אנשים שעוזרים לחולים,
02:48
they didn't harm them.
53
152866
2696
לא אנשים שמזיקים לחולים.
02:51
Nevertheless, Alice Stewart rushed to publish
54
155562
3688
בכל אופן, אליס סטיוארט מיהרה לפרסם
02:55
her preliminary findings in The Lancet in 1956.
55
159250
3584
את ממצאיה הראשוניים בכתב העת, ה-לנסט, ב-1956.
02:58
People got very excited, there was talk of the Nobel Prize,
56
162834
4008
אנשים התרגשו, היו דיבורים על פרס נובל,
03:02
and Alice really was in a big hurry
57
166842
2120
ואליס היתה בלחץ של לנסות ולבדוק
03:04
to try to study all the cases of childhood cancer she could find
58
168962
3791
את כל מקרי הסרטן שיכלה למצוא אצל ילדים
03:08
before they disappeared.
59
172753
2153
לפני שייאבדו.
03:10
In fact, she need not have hurried.
60
174906
4344
אבל למעשה, לא היה צורך להיות בלחץ.
03:15
It was fully 25 years before the British and medical --
61
179250
4191
כל זה היה 25 שנה לפני שמוסדות הרפואה
03:19
British and American medical establishments
62
183441
2872
הבריטיים והאמריקאיים נטשו
03:22
abandoned the practice of X-raying pregnant women.
63
186313
6104
את המנהג של בדיקות רטנגן אצל נשים הרות.
03:28
The data was out there, it was open, it was freely available,
64
192417
5481
כל הנתונים כבר היו קיימים, פתוחים וזמינים לכל,
03:33
but nobody wanted to know.
65
197898
4224
אבל אף אחד לא רצה לדעת.
03:38
A child a week was dying,
66
202122
2684
תינוק מת בכל שבוע,
03:40
but nothing changed.
67
204806
2733
אבל שום דבר לא השתנה.
03:43
Openness alone can't drive change.
68
207539
6255
פתיחות לבדה אינה מסוגלת להביא לשינוי.
03:49
So for 25 years Alice Stewart had a very big fight on her hands.
69
213794
5617
כך במשך 25 שנה היה על אליס סטיוארט להילחם בעצמה.
03:55
So, how did she know that she was right?
70
219411
3247
אבל כיצד היא ידעה שהיא צודקת?
03:58
Well, she had a fantastic model for thinking.
71
222658
3663
היה לה מודל נהדר ללכת לפיו.
04:02
She worked with a statistician named George Kneale,
72
226321
2245
היא עבדה עם סטטיסטיקאי בשם ג'ורג' ניל,
04:04
and George was pretty much everything that Alice wasn't.
73
228566
2384
והוא היה כמעט כל מה שאליס לא היתה.
04:06
So, Alice was very outgoing and sociable,
74
230950
3069
אליס היתה מאוד פתוחה וחברתית,
04:09
and George was a recluse.
75
234019
2458
ג'ורג' היה מסוגר.
04:12
Alice was very warm, very empathetic with her patients.
76
236477
4014
אליס היתה לבבית ומאוד חביבה עם מטופליה,
04:16
George frankly preferred numbers to people.
77
240491
4039
ג'ורג', האמת, העדיף מספרים על-פני אנשים.
04:20
But he said this fantastic thing about their working relationship.
78
244530
3978
והוא אמר משהו מופלא על קשרי העבודה ביניהם.
04:24
He said, "My job is to prove Dr. Stewart wrong."
79
248508
6336
הוא אמר, "תפקידי הוא להוכיח שד"ר סטיוארט טועה."
04:30
He actively sought disconfirmation.
80
254844
3557
הוא חיפש באופן יזום את ההפרכה.
04:34
Different ways of looking at her models,
81
258401
2337
דרכים שונות להסתכל על המודלים שלה,
04:36
at her statistics, different ways of crunching the data
82
260738
3257
על הסטטיסטיקות שלה, דרכים שונות לעבד את המידע
04:39
in order to disprove her.
83
263995
3063
כדי להוכיח שהיא טועה.
04:42
He saw his job as creating conflict around her theories.
84
267058
5624
הוא ראה את תפקידו כיוצר סתירות בתיאוריות שלה.
04:48
Because it was only by not being able to prove
85
272682
3096
כי זה היה אך ורק באמצעות לא להיות
04:51
that she was wrong,
86
275778
2368
מסוגל להוכיח שהיא טועה,
04:54
that George could give Alice the confidence she needed
87
278146
3121
שג'ורג' יכל להעניק לאליס את הביטחון שהיא היתה צריכה
04:57
to know that she was right.
88
281267
2982
כדי לדעת שהיא צודקת.
05:00
It's a fantastic model of collaboration --
89
284249
4675
זוהי דוגמא מצויינת של שיתוף פעולה --
05:04
thinking partners who aren't echo chambers.
90
288924
5007
עמיתים אינטליגנטיים שאינם מדקלמים איש את רעהו.
05:09
I wonder how many of us have,
91
293931
2352
אני תוהה לכמה מאיתנו יש,
05:12
or dare to have, such collaborators.
92
296283
6919
או שהם מעיזים שיהיו להם, שותפים שכאלה.
05:19
Alice and George were very good at conflict.
93
303202
3777
אליס וג'ורג' הצטיינו בעימות.
05:22
They saw it as thinking.
94
306979
3136
הם ראו בכך תהליך של חשיבה.
05:26
So what does that kind of constructive conflict require?
95
310115
4273
אז מה נדרש בשביל עימות מועיל שכזה?
05:30
Well, first of all, it requires that we find people
96
314388
3375
קודם כל, נדרשים לכך אנשים
05:33
who are very different from ourselves.
97
317763
2648
שהם שונים מאוד מעצמנו.
05:36
That means we have to resist the neurobiological drive,
98
320411
4336
זה אומר שעלינו לעמוד בפני אותו דחף נוירו-ביולוגי
05:40
which means that we really prefer people mostly like ourselves,
99
324747
4504
האומר לנו להעדיף אנשים הדומים לנו,
05:45
and it means we have to seek out people
100
329251
2224
דבר האומר שעלינו לחפש אנשים
05:47
with different backgrounds, different disciplines,
101
331475
2472
מרקעים שונים, מתחומים שונים,
05:49
different ways of thinking and different experience,
102
333947
4151
בעלי דרכי חשיבה וניסיון שונים,
05:53
and find ways to engage with them.
103
338098
3865
ולמצוא דרכים להתחבר איתם.
05:57
That requires a lot of patience and a lot of energy.
104
341963
4644
זה דורש המון סבלנות והמון אנרגיה.
06:02
And the more I've thought about this,
105
346607
1811
וככל שחשבתי על זה יותר,
06:04
the more I think, really, that that's a kind of love.
106
348418
5161
אני חושבת יותר,באמת, שזו מין אהבה כזו.
06:09
Because you simply won't commit that kind of energy
107
353579
3069
כי אף אחד לא ישקיע אנרגיה וזמן כאלה
06:12
and time if you don't really care.
108
356648
4691
אלא אם באמת אכפת לו.
06:17
And it also means that we have to be prepared to change our minds.
109
361339
4460
וזה גם אומר שעלינו להיות מוכנים לשנות את דעתנו.
06:21
Alice's daughter told me
110
365799
2364
בתה של אליס סיפרה לי
06:24
that every time Alice went head-to-head with a fellow scientist,
111
368163
3112
שבכל פעם שאליס הלכה ראש-בראש עם מדען עמית,
06:27
they made her think and think and think again.
112
371275
4184
הם גרמו לה לחשוב ושוב לחשוב.
06:31
"My mother," she said, "My mother didn't enjoy a fight,
113
375459
4018
"אימי", היא אמרה, "אימי לא נהנתה מהמאבקים,
06:35
but she was really good at them."
114
379477
5142
אבל היא הצטיינה בהם."
06:40
So it's one thing to do that in a one-to-one relationship.
115
384619
4170
זה דבר אחד לעשות זאת ביחסים של אחד-לאחד.
06:44
But it strikes me that the biggest problems we face,
116
388789
3287
אבל מדהים אותי שהבעיה הכי גדולה שאנו מתמודדים איתה,
06:47
many of the biggest disasters that we've experienced,
117
392076
2874
היא שרבים מהאסונות שחווינו,
06:50
mostly haven't come from individuals,
118
394950
1951
לא באו מאנשים יחידים,
06:52
they've come from organizations,
119
396901
1888
הם באו מארגונים,
06:54
some of them bigger than countries,
120
398789
2008
חלקם גדולים יותר ממדינות,
06:56
many of them capable of affecting hundreds,
121
400797
2260
רבים מהם מסוגלים להשפיע
06:58
thousands, even millions of lives.
122
403057
4003
על חיי מאות, אלפים או אפילו מיליונים.
07:02
So how do organizations think?
123
407060
4438
אז כיצד ארגונים חושבים?
07:07
Well, for the most part, they don't.
124
411498
4026
ובכן, רוב הזמן, הם לא.
07:11
And that isn't because they don't want to,
125
415524
2993
וזה לא בגלל שהם אינם רוצים בזה,
07:14
it's really because they can't.
126
418517
2405
אלא בגלל שהם לא מסוגלים.
07:16
And they can't because the people inside of them
127
420922
3347
הם לא מסוגלים כי האנשים בתוכם
07:20
are too afraid of conflict.
128
424269
4208
חוששים יותר מדי מעימותים.
07:24
In surveys of European and American executives,
129
428477
2864
בסקר שנערך בקרב מנהלים בארה"ב ואירופה,
07:27
fully 85 percent of them acknowledged
130
431341
2970
85 אחוז מהם הודו
07:30
that they had issues or concerns at work
131
434311
3517
שיש להם הערות או דאגות בעבודה
07:33
that they were afraid to raise.
132
437828
3633
שהם חוששים להעלות.
07:37
Afraid of the conflict that that would provoke,
133
441461
3159
חוששים מהעימות שהם עלולים לגרום,
07:40
afraid to get embroiled in arguments
134
444620
2368
חוששים מלהיות מעורבים בויכוחים
07:42
that they did not know how to manage,
135
446988
2031
שאינם יודעים כיצד לנהל,
07:44
and felt that they were bound to lose.
136
449019
4577
ושהם חשו שהם נועדו להפסיד בהם.
07:49
Eighty-five percent is a really big number.
137
453596
6177
85 אחוז זה מספר באמת גדול.
07:55
It means that organizations mostly can't do
138
459773
2815
זה אומר שאירגונים ברובם אינם מסוגלים לעשות
07:58
what George and Alice so triumphantly did.
139
462588
2328
את מה שג'ורג' ואליס עשו באופן כה מוצלח.
08:00
They can't think together.
140
464916
4399
הם לא מסוגלים לחשוב בצוותא.
08:05
And it means that people like many of us,
141
469315
2241
זה אומר שאנשים כמו רבים מאיתנו,
08:07
who have run organizations,
142
471556
2184
אשר ניהלו אירגונים,
08:09
and gone out of our way to try to find the very best people we can,
143
473740
3567
ויצאו מגידרם כדי לנסות ולמצוא את האנשים הכי טובים,
08:13
mostly fail to get the best out of them.
144
477307
6273
נכשלים לרוב בהפקת המירב מהם.
08:19
So how do we develop the skills that we need?
145
483580
3336
אז כיצד אנו מפתחים את הכישורים שאנו צריכים?
08:22
Because it does take skill and practice, too.
146
486916
4083
כי זה דורש כישורים וגם תירגול.
08:26
If we aren't going to be afraid of conflict,
147
490999
3414
אם לא נחשוש יותר מעימותים,
08:30
we have to see it as thinking,
148
494413
2159
עלינו לראותם בתור תהליך חשיבה,
08:32
and then we have to get really good at it.
149
496572
4336
ועלינו להצטיין בהם.
08:36
So, recently, I worked with an executive named Joe,
150
500908
4264
לאחרונה, עבדתי עם מנהל בשם ג'ו.
08:41
and Joe worked for a medical device company.
151
505172
3472
הוא עבד בחברה למיכשור רפואי.
08:44
And Joe was very worried about the device that he was working on.
152
508644
2975
ג'ו היה מאוד מודאג לגבי המכשיר שהוא עבד עליו.
08:47
He thought that it was too complicated
153
511619
3025
הוא סבר שהוא מסובך מדי
08:50
and he thought that its complexity
154
514644
1864
ושהמורכבות שלו
08:52
created margins of error that could really hurt people.
155
516508
4267
יצרה מרווח שגיאה שיכול לפגוע באנשים.
08:56
He was afraid of doing damage to the patients he was trying to help.
156
520775
4140
הוא חשש מגרימת נזק למטופלים שהוא ניסה לעזור להם.
09:00
But when he looked around his organization,
157
524915
2305
אבל כאשר הביט ימינה ושמאלה בחברה שלו,
09:03
nobody else seemed to be at all worried.
158
527220
4461
הוא לא ראה שמישהו אחר מודאג.
09:07
So, he didn't really want to say anything.
159
531681
2555
לכן לא ממש בא לו לומר משהו.
09:10
After all, maybe they knew something he didn't.
160
534236
2184
אחרי הכל, אולי הם ידעו משהו שהוא לא.
09:12
Maybe he'd look stupid.
161
536420
2584
אולי הוא ייראה כטיפש.
09:14
But he kept worrying about it,
162
539004
2206
אבל הוא המשיך לדאוג,
09:17
and he worried about it so much that he got to the point
163
541210
3046
עד כדי כך שהגיע למצב
09:20
where he thought the only thing he could do
164
544256
2159
בו הוא חשב שהדבר היחיד
09:22
was leave a job he loved.
165
546415
4130
שיוכל לעשות זה לעזוב את העבודה שאהב.
09:26
In the end, Joe and I found a way
166
550545
4000
לבסוף, ג'ו ואני מצאנו דרך בה הוא יוכל
09:30
for him to raise his concerns.
167
554545
1855
להעלות את דאגותיו.
09:32
And what happened then is what almost always
168
556400
2871
ומה שקרה זה מה שקורה בדרך-כלל
09:35
happens in this situation.
169
559271
1594
במצבים כאלה.
09:36
It turned out everybody had exactly the same
170
560865
3221
התברר שלכולם היו בדיוק את אותן
09:39
questions and doubts.
171
564086
1746
השאלות והספקות.
09:41
So now Joe had allies. They could think together.
172
565832
4032
כעת לג'ו היו בעלי ברית. הם יכלו לחשוב בצוותא.
09:45
And yes, there was a lot of conflict and debate
173
569864
3264
אמנם היו הרבה עימותים, דיונים
09:49
and argument, but that allowed everyone around the table
174
573128
4304
וויכוחים, אבל זה איפשר לכולם
09:53
to be creative, to solve the problem,
175
577432
4080
להיות יצירתיים, לפתור את הבעיה
09:57
and to change the device.
176
581512
4328
ולשנות את המכשיר.
10:01
Joe was what a lot of people might think of
177
585840
3376
ג'ו היה מה שרבים יכנו
10:05
as a whistle-blower,
178
589216
2272
בתור מלשן,
10:07
except that like almost all whistle-blowers,
179
591488
2715
אלא שכמעט כמו כל המלשנים,
10:10
he wasn't a crank at all,
180
594203
2373
הוא לא היה כלל סוציופט,
10:12
he was passionately devoted to the organization
181
596576
3448
אלא הוא היה מסור בכל ליבו לחברה
10:15
and the higher purposes that that organization served.
182
600024
3448
ולמטרות הנעלות שהחברה שירתה.
10:19
But he had been so afraid of conflict,
183
603472
3816
אבל הוא כל-כך חשש מעימות,
10:23
until finally he became more afraid of the silence.
184
607288
5080
עד שבסוף הוא החל יותר לפחד מהשתיקה עצמה.
10:28
And when he dared to speak,
185
612368
1859
וכאשר הוא העז לדבר,
10:30
he discovered much more inside himself
186
614227
3398
הוא גילה בתוכו הרבה יותר
10:33
and much more give in the system than he had ever imagined.
187
617625
5242
וגילה את יכולתו לתרום למערכת הרבה יותר ממה שהוא אי-פעם שיער.
10:38
And his colleagues don't think of him as a crank.
188
622867
3331
עמיתיו אינם חושבים שהוא סוציופט.
10:42
They think of him as a leader.
189
626198
5128
הם רואים אותו בתור מנהיג.
10:47
So, how do we have these conversations more easily
190
631326
4368
אז כיצד יהיו לנו דיונים כאלה יותר בקלות
10:51
and more often?
191
635694
1913
ויותר בתכיפות?
10:53
Well, the University of Delft
192
637607
1986
אוניברסיטת דלפט
10:55
requires that its PhD students
193
639593
2397
דורשת מהסטודנטים לתואר שלישי
10:57
have to submit five statements that they're prepared to defend.
194
641990
3913
לשלוח 5 גילויי-דעת שהם מוכנים להגן עליהם.
11:01
It doesn't really matter what the statements are about,
195
645903
3384
אין זה משנה על מה גילויי-הדעת,
11:05
what matters is that the candidates are willing and able
196
649287
3792
מה שחשוב זה שהסטודנטים רוצים ומסוגלים
11:08
to stand up to authority.
197
653079
2603
לעמוד מול סמכות.
11:11
I think it's a fantastic system,
198
655682
2364
אני סבורה שזו שיטה נפלאה,
11:13
but I think leaving it to PhD candidates
199
658046
2513
אבל להשאיר זאת רק לסטודנטים לתואר שלישי
11:16
is far too few people, and way too late in life.
200
660559
4305
זה עבור מעט מדי אנשים ובשלב מאוחר מדי בחיים.
11:20
I think we need to be teaching these skills
201
664864
3166
אני חושבת שעלינו ללמד כישורים אלה
11:23
to kids and adults at every stage of their development,
202
668030
4080
את הילדים והמבוגרים בכל שלב של התפתחותם,
11:28
if we want to have thinking organizations
203
672110
2449
אם ברצוננו שיהיו אירגונים שחושבים
11:30
and a thinking society.
204
674559
3647
וחברה אנושית שחושבת.
11:34
The fact is that most of the biggest catastrophes that we've witnessed
205
678206
5618
העובדה היא שרוב הקטסטרופות הגדולות שהיינו עדים להן
11:39
rarely come from information that is secret or hidden.
206
683824
6391
לא קורות בדרך-כלל בגלל מידע סודי או חבוי.
11:46
It comes from information that is freely available and out there,
207
690215
4304
הן קורות מתוך מידע קיים, הזמין לכולם,
11:50
but that we are willfully blind to,
208
694519
2384
אבל שאנו ביודעין מתעלמים ממנו,
11:52
because we can't handle, don't want to handle,
209
696903
3128
כי איננו מסוגלים או רוצים להתמודד
11:55
the conflict that it provokes.
210
700031
4407
עם העימותים שהוא מעורר.
12:00
But when we dare to break that silence,
211
704438
2929
אבל כאשר אנו מעיזים לשבור את השתיקה,
12:03
or when we dare to see,
212
707367
2657
או כאשר אנו מעיזים להביט,
12:05
and we create conflict,
213
710024
2255
ויוצרים עימות,
12:08
we enable ourselves and the people around us
214
712279
2625
אנו מאפשרים לעצמנו ולאנשים סביבנו
12:10
to do our very best thinking.
215
714904
4246
למצות את המיטב מיכולתנו לחשוב.
12:15
Open information is fantastic,
216
719150
3376
מידע גלוי זה דבר נפלא,
12:18
open networks are essential.
217
722526
3184
רשתות פתוחות לכל הן חיוניות.
12:21
But the truth won't set us free
218
725710
1977
אבל האמת תמשיך לרדוף אותנו
12:23
until we develop the skills and the habit and the talent
219
727687
3764
עד שנפתח את הכישורים ואת ההרגלים ואת הכישרון
12:27
and the moral courage to use it.
220
731451
4137
ואת האומץ המוסרי להשתמש בהם.
12:31
Openness isn't the end.
221
735588
3760
פתיחות אינה הסוף.
12:35
It's the beginning.
222
739348
2642
היא ההתחלה.
12:37
(Applause)
223
741990
11479
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Margaret Heffernan - Management thinkerThe former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray.
Why you should listen
How do organizations think? In her book Willful Blindness, Margaret Heffernan examines why businesses and the people who run them often ignore the obvious -- with consequences as dire as the global financial crisis and Fukushima Daiichi nuclear disaster.
Heffernan began her career in television production, building a track record at the BBC before going on to run the film and television producer trade association IPPA. In the US, Heffernan became a serial entrepreneur and CEO in the wild early days of web business. She now blogs for the Huffington Post and BNET.com. Her latest book, Beyond Measure, a TED Books original, explores the small steps companies can make that lead to big changes in their culture.
Margaret Heffernan | Speaker | TED.com