TED@UPS
David Lee: Why jobs of the future won't feel like work
David Lee: Perché con i lavori del futuro non sembrerà di lavorare
Filmed:
Readability: 4.2
1,916,479 views
Tutti noi abbiamo sentito che i robot ruberanno i nostri lavori, ma cosa possiamo fare a riguardo? David Lee, esperto di innovazione, dice che dovremmo iniziare col creare lavori che sblocchino i nostri talenti nascosti e le nostre passioni, le cose che facciamo durante i fine settimana, per farci rimanere in una posizione rilevante nell'era dei robot. "Iniziate a chiedere alle persone che problemi vogliono risolvere e quali talenti vogliono portare al lavoro" dice Lee. "Quando chiedi alle persone di essere di più, ci possono stupire per quanto di più possono essere."
David Lee - Innovation leader
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
So there's a lot of valid
concern these days
concern these days
0
874
2152
Attualmente, è legittimo
essere preoccupati
essere preoccupati
00:15
that our technology is getting so smart
1
3050
2205
per l'avanzare della tecnologia,
00:17
that we've put ourselves
on the path to a jobless future.
on the path to a jobless future.
2
5279
2748
per esserci messi nella via
di un futuro senza lavoro.
di un futuro senza lavoro.
00:21
And I think the example
of a self-driving car
of a self-driving car
3
9682
2152
Penso che l'esempio
di una macchina autonoma
di una macchina autonoma
00:23
is actually the easiest one to see.
4
11858
1674
sia il più facile da notare.
00:25
So these are going to be fantastic
for all kinds of different reasons.
for all kinds of different reasons.
5
13556
3328
Saranno fantastiche
per mille motivi diversi.
per mille motivi diversi.
00:28
But did you know that "driver"
is actually the most common job
is actually the most common job
6
16908
3438
Sapevate che l'"autista"
è il lavoro più diffuso
è il lavoro più diffuso
in 29 su 50 stati degli USA?
00:32
in 29 of the 50 US states?
7
20370
1789
00:35
What's going to happen to these jobs
when we're no longer driving our cars
when we're no longer driving our cars
8
23042
3478
Cosa succederà a questi lavori
quando non guideremo più
quando non guideremo più
o non cucineremo più,
00:38
or cooking our food
9
26544
1165
o non diagnosticheremo
più le malattie?
più le malattie?
00:39
or even diagnosing our own diseases?
10
27733
1959
00:42
Well, a recent study
from Forrester Research
from Forrester Research
11
30675
2377
Uno studio recente
della Forrester Research
della Forrester Research
00:45
goes so far to predict
that 25 million jobs
that 25 million jobs
12
33076
3163
arriva persino a dire
che 25 milioni di posti di lavoro
che 25 milioni di posti di lavoro
potrebbero scomparire
entro i prossimi 10 anni.
entro i prossimi 10 anni.
00:48
might disappear over the next 10 years.
13
36263
2162
00:51
To put that in perspective,
14
39393
1489
Per metterlo in prospettiva,
00:52
that's three times as many jobs lost
in the aftermath of the financial crisis.
in the aftermath of the financial crisis.
15
40906
4146
è tre volte tanto la disoccupazione
all'indomani della crisi finanziaria.
all'indomani della crisi finanziaria.
00:58
And it's not just blue-collar jobs
that are at risk.
that are at risk.
16
46606
2472
Non sono solo
gli operai a essere a rischio.
gli operai a essere a rischio.
01:01
On Wall Street and across Silicon Valley,
we are seeing tremendous gains
we are seeing tremendous gains
17
49728
3427
A Wall Street e nella Silicon Valley
ci sono enormi miglioramenti
ci sono enormi miglioramenti
nella qualità delle analisi
e dei processi decisionali
e dei processi decisionali
01:05
in the quality of analysis
and decision-making
and decision-making
18
53179
2182
grazie all'apprendimento automatico.
01:07
because of machine learning.
19
55385
1654
01:09
So even the smartest, highest-paid people
will be affected by this change.
will be affected by this change.
20
57063
3524
Quindi anche i più intelligenti
e ben pagati saranno a rischio.
e ben pagati saranno a rischio.
01:13
What's clear is that no matter
what your job is,
what your job is,
21
61714
2670
È chiaro che non importa
quale sia il tuo lavoro,
quale sia il tuo lavoro,
01:16
at least some, if not all of your work,
22
64408
1972
almeno una parte, se non tutto
01:18
is going to be done by a robot
or software in the next few years.
or software in the next few years.
23
66404
3392
verrà fatto da un robot
o un software nei prossimi anni.
o un software nei prossimi anni.
01:22
And that's exactly why people
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
24
70918
3071
Ecco perché persone come
Mark Zuckerberg e Bill Gates
Mark Zuckerberg e Bill Gates
01:26
are talking about the need for
government-funded minimum income levels.
government-funded minimum income levels.
25
74013
3388
parlano di bisogno di reddito minimo
finanziato dal governo.
finanziato dal governo.
01:29
But if our politicians can't agree
on things like health care
on things like health care
26
77425
3342
Ma se i nostri politici non trovano
un accordo sulla sanità
un accordo sulla sanità
01:32
or even school lunches,
27
80791
1279
o sulle mense scolastiche,
01:34
I just don't see a path
where they'll find consensus
where they'll find consensus
28
82094
2430
non riesco a proprio a vedere
un possibile accordo
un possibile accordo
01:36
on something as big and as expensive
as universal basic life income.
as universal basic life income.
29
84548
3326
su qualcosa di così grande e costoso
come un reddito universale base.
come un reddito universale base.
01:40
Instead, I think the response
needs to be led by us in industry.
needs to be led by us in industry.
30
88616
3645
Al contrario, penso che il verdetto
debba essere di noi industrie.
debba essere di noi industrie.
Dobbiamo riconoscere
il cambiamento che abbiamo di fronte
il cambiamento che abbiamo di fronte
01:44
We have to recognize
the change that's ahead of us
the change that's ahead of us
31
92285
2524
01:46
and start to design the new kinds of jobs
32
94833
1975
e iniziare a creare
nuovi tipi di lavori
nuovi tipi di lavori
01:48
that will still be relevant
in the age of robotics.
in the age of robotics.
33
96832
2695
che saranno comunque rilevanti
nell'era della robotica.
nell'era della robotica.
01:52
The good news is that we have
faced down and recovered
faced down and recovered
34
100899
2753
La buona notizia è
che abbiamo sconfitto e recuperato
che abbiamo sconfitto e recuperato
01:55
two mass extinctions of jobs before.
35
103676
2186
due enormi
estinzioni lavorative in passato.
estinzioni lavorative in passato.
01:58
From 1870 to 1970,
36
106523
2210
Dal 1870 al 1970
02:00
the percent of American workers
based on farms fell by 90 percent,
based on farms fell by 90 percent,
37
108757
4408
la percentuale di lavoratori americani
nelle fattorie è calata del 90 per cento,
nelle fattorie è calata del 90 per cento,
02:05
and then again from 1950 to 2010,
38
113189
2545
e, di nuovo, dal 1950 al 2010
02:07
the percent of Americans
working in factories
working in factories
39
115758
2143
la percentuale di americani
nelle fabbriche
nelle fabbriche
02:09
fell by 75 percent.
40
117925
1676
è diminuita del 75 per cento.
02:12
The challenge we face this time,
however, is one of time.
however, is one of time.
41
120570
2954
La sfida attuale, tuttavia,
è più unica che rara.
è più unica che rara.
Sono servite centinaia di anni
per passare da fattorie a fabbriche
per passare da fattorie a fabbriche
02:15
We had a hundred years
to move from farms to factories,
to move from farms to factories,
42
123548
3014
02:18
and then 60 years to fully build out
a service economy.
a service economy.
43
126586
2575
e poi 60 anni per
un'economia dei servizi funzionante.
un'economia dei servizi funzionante.
02:21
The rate of change today
44
129678
1325
Il tasso di variazione oggi
02:23
suggests that we may only have
10 or 15 years to adjust,
10 or 15 years to adjust,
45
131027
2974
suggerisce che potremmo avere
solo 10 o 15 anni per sistemarci,
solo 10 o 15 anni per sistemarci,
02:26
and if we don't react fast enough,
46
134025
1703
e se non ci muoviamo in fretta,
02:27
that means by the time
today's elementary-school students
today's elementary-school students
47
135752
2756
vuol dire che quando i bambini
delle scuole elementari
delle scuole elementari
02:30
are college-aged,
48
138532
1885
saranno alle superiori,
02:32
we could be living
in a world that's robotic,
in a world that's robotic,
49
140441
2141
potremmo vivere
in un mondo dominato dai robot,
in un mondo dominato dai robot,
02:34
largely unemployed and stuck
in kind of un-great depression.
in kind of un-great depression.
50
142606
3683
dalla disoccupazione e fermo
in una specie di non-grande depressione.
in una specie di non-grande depressione.
02:39
But I don't think it has to be this way.
51
147797
1939
Ma non penso debba andare così.
02:41
You see, I work in innovation,
52
149760
1700
Vedete, lavoro nell'innovazione
02:43
and part of my job is to shape how
large companies apply new technologies.
large companies apply new technologies.
53
151484
4154
e parte del mio lavoro è progettare l'uso
delle nuove tecnologie in grandi aziende.
delle nuove tecnologie in grandi aziende.
02:48
Certainly some of these technologies
54
156265
1795
Certamente alcune di queste tecnologie
02:50
are even specifically designed
to replace human workers.
to replace human workers.
55
158084
2904
sono specificatamente create
per rimpiazzare il lavoro umano.
per rimpiazzare il lavoro umano.
02:53
But I believe that if we start
taking steps right now
taking steps right now
56
161615
2926
Ma credo che se cominciassimo
ad agire adesso
ad agire adesso
02:56
to change the nature of work,
57
164565
1821
per cambiare la natura del lavoro,
02:58
we can not only create environments
where people love coming to work
where people love coming to work
58
166410
3886
potremmo creare luoghi di lavoro in cui
la gente sarebbe felice di lavorare
la gente sarebbe felice di lavorare
03:02
but also generate
the innovation that we need
the innovation that we need
59
170320
2118
ma anche creare
l'innovazione necessaria
l'innovazione necessaria
03:04
to replace the millions of jobs
that will be lost to technology.
that will be lost to technology.
60
172462
3173
per sostituire molti lavori
che andrebbero persi con la tecnologia.
che andrebbero persi con la tecnologia.
03:08
I believe that the key
to preventing our jobless future
to preventing our jobless future
61
176532
3799
Credo che la chiave
per prevenire un futuro senza lavoro
per prevenire un futuro senza lavoro
03:12
is to rediscover what makes us human,
62
180355
2346
sia riscoprire cosa ci rende umani,
03:14
and to create a new generation
of human-centered jobs
of human-centered jobs
63
182725
2958
e creare una nuova generazione
di lavori incentrati sugli umani
di lavori incentrati sugli umani
che ci permetta di sbloccare
talenti nascosti e passioni
talenti nascosti e passioni
03:17
that allow us to unlock
the hidden talents and passions
the hidden talents and passions
64
185707
2606
che portiamo con noi ogni giorno.
03:20
that we carry with us every day.
65
188337
1653
03:24
But first, I think
it's important to recognize
it's important to recognize
66
192151
2143
Prima di tutto, penso
sia importante capire
sia importante capire
che siamo stati noi
a portare questo problema.
a portare questo problema.
03:26
that we brought this problem on ourselves.
67
194318
2152
03:28
And it's not just because, you know,
we are the one building the robots.
we are the one building the robots.
68
196494
3457
E non solo perché
siamo noi a costruire robot.
siamo noi a costruire robot.
03:32
But even though most jobs
left the factory decades ago,
left the factory decades ago,
69
200507
3184
Ma anche se molti lavori
sono scomparsi dalle fabbriche anni fa,
sono scomparsi dalle fabbriche anni fa,
03:35
we still hold on to this factory mindset
70
203715
1937
siamo ancora ancorati
alla mentalità
alla mentalità
03:37
of standardization and de-skilling.
71
205676
1959
di standardizzare
e dequalificare.
e dequalificare.
03:40
We still define jobs
around procedural tasks
around procedural tasks
72
208525
2351
Definiamo ancora i lavori
a seconda dei compiti
a seconda dei compiti
03:42
and then pay people for the number
of hours that they perform these tasks.
of hours that they perform these tasks.
73
210900
3488
e paghiamo le persone per le ore
in cui hanno eseguito tali compiti.
in cui hanno eseguito tali compiti.
03:46
We've created narrow job definitions
74
214412
1756
Abbiamo creato brevi definizioni
03:48
like cashier, loan processor
or taxi driver
or taxi driver
75
216192
3240
come cassiere, responsabile crediti
o autista di taxi
o autista di taxi
03:51
and then asked people
to form entire careers
to form entire careers
76
219456
2483
e poi chiesto alle persone
di formare carriere
di formare carriere
03:53
around these singular tasks.
77
221963
1630
attorno a questi compiti.
03:56
These choices have left us with
actually two dangerous side effects.
actually two dangerous side effects.
78
224251
3533
Queste scelte ci hanno lasciato
due effetti collaterali pericolosi.
due effetti collaterali pericolosi.
03:59
The first is that these
narrowly defined jobs
narrowly defined jobs
79
227808
2750
Primo: questi lavori
definiti in modo circoscritto
definiti in modo circoscritto
04:02
will be the first
to be displaced by robots,
to be displaced by robots,
80
230582
2423
saranno i primi
a essere sostituiti dai robot,
a essere sostituiti dai robot,
04:05
because single-task robots
are just the easiest kinds to build.
are just the easiest kinds to build.
81
233029
2985
perché quelli con un compito
sono i più semplici da progettare.
sono i più semplici da progettare.
04:08
But second, we have accidentally made it
82
236781
2393
Secondo: per sbaglio
abbiamo fatto sì
abbiamo fatto sì
04:11
so that millions of workers
around the world
around the world
83
239198
2128
che milioni di lavoratori
in tutto il mondo
in tutto il mondo
04:13
have unbelievably boring working lives.
84
241350
2310
abbiano vite lavorative
incredibilmente noiose.
incredibilmente noiose.
04:16
(Laughter)
85
244057
1871
(Risate)
04:18
Let's take the example
of a call center agent.
of a call center agent.
86
246427
2402
Prendiamo l'esempio
di un operatore di call center.
di un operatore di call center.
Negli ultimi decenni, ci siamo vantati
dei bassi costi di gestione
dei bassi costi di gestione
04:20
Over the last few decades,
we brag about lower operating costs
we brag about lower operating costs
87
248853
3003
04:23
because we've taken most
of the need for brainpower
of the need for brainpower
88
251880
2427
perché abbiamo preso
molta intelligenza richiesta
molta intelligenza richiesta
04:26
out of the person
and put it into the system.
and put it into the system.
89
254331
2144
dalle persone
e l'abbiamo inserita nei sistemi.
e l'abbiamo inserita nei sistemi.
04:28
For most of their day,
they click on screens,
they click on screens,
90
256499
2521
Quasi ogni giorno
cliccano sugli schermi,
cliccano sugli schermi,
04:31
they read scripts.
91
259044
1201
leggono copioni.
04:33
They act more like machines than humans.
92
261487
2653
Sono più macchine che umani.
04:37
And unfortunately,
over the next few years,
over the next few years,
93
265278
2116
Sfortunatamente,
nei prossimi anni,
nei prossimi anni,
04:39
as our technology gets more advanced,
94
267418
1859
con la tecnologia che avanza sempre più
04:41
they, along with people
like clerks and bookkeepers,
like clerks and bookkeepers,
95
269301
2584
loro, insieme alle persone,
come commessi o contabili,
come commessi o contabili,
04:43
will see the vast majority
of their work disappear.
of their work disappear.
96
271909
2412
vedranno scomparire
la maggior parte del lavoro.
la maggior parte del lavoro.
04:47
To counteract this,
we have to start creating new jobs
we have to start creating new jobs
97
275495
2704
Per ostacolare tutto questo,
dobbiamo creare nuovi lavori
dobbiamo creare nuovi lavori
04:50
that are less centered
on the tasks that a person does
on the tasks that a person does
98
278223
2539
meno incentrati sui compiti
che una persona fa
che una persona fa
04:52
and more focused on the skills
that a person brings to work.
that a person brings to work.
99
280786
2866
e più sulle abilità
della persona al lavoro.
della persona al lavoro.
04:56
For example, robots are great
at repetitive and constrained work,
at repetitive and constrained work,
100
284389
3387
Per esempio, i robot sono bravi
nei lavori ripetitivi e forzati,
nei lavori ripetitivi e forzati,
04:59
but human beings have an amazing ability
101
287800
1949
ma gli umani hanno
la grande capacità
la grande capacità
05:01
to bring together
capability with creativity
capability with creativity
102
289773
2279
di unire capacità e creatività
05:04
when faced with problems
that we've never seen before.
that we've never seen before.
103
292076
2700
di fronte a problemi
mai affrontati prima.
mai affrontati prima.
05:07
It's when every day
brings a little bit of a surprise
brings a little bit of a surprise
104
295122
2980
È perché ogni giorno
riceviamo qualche sorpresa
riceviamo qualche sorpresa
05:10
that we have designed work for humans
105
298126
2004
che abbiamo pensato
al lavoro per gli umani
al lavoro per gli umani
05:12
and not for robots.
106
300154
1269
e non per i robot.
05:14
Our entrepreneurs and engineers
already live in this world,
already live in this world,
107
302130
2898
Abbiamo già
i nostri imprenditori e ingegneri,
i nostri imprenditori e ingegneri,
05:17
but so do our nurses and our plumbers
108
305052
2592
ma anche infermiere e idraulici,
05:19
and our therapists.
109
307668
1463
e i terapisti.
05:21
You know, it's the nature
of too many companies and organizations
of too many companies and organizations
110
309749
3057
Sapete, è nella natura
di molte aziende e organizzazioni
di molte aziende e organizzazioni
05:24
to just ask people to come to work
and do your job.
and do your job.
111
312830
3690
di chiedere alle persone
di andare a lavoro e fare il loro compito.
di andare a lavoro e fare il loro compito.
05:28
But if you work is better done by a robot,
112
316544
2186
Ma se il tuo lavoro lo fa meglio un robot,
05:30
or your decisions better made by an AI,
113
318754
2797
o le decisioni della IA sono migliori,
05:33
what are you supposed to be doing?
114
321575
1712
cosa dovresti fare?
05:36
Well, I think for the manager,
115
324013
2484
Pensando al manager,
05:38
we need to realistically think about
the tasks that will be disappearing
the tasks that will be disappearing
116
326521
3397
dobbiamo pensare realisticamente
ai compiti che scompariranno
ai compiti che scompariranno
05:41
over the next few years
117
329942
1151
nei prossimi anni
05:43
and start planning for more meaningful,
more valuable work that should replace it.
more valuable work that should replace it.
118
331117
3872
e iniziare a pianificare lavori
più significativi per sostituirli.
più significativi per sostituirli.
05:47
We need to create environments
119
335013
1429
Dobbiamo creare ambienti
05:48
where both human beings and robots thrive.
120
336466
2239
dove coesistano persone e robot.
05:50
I say, let's give more work to the robots,
121
338729
2536
Diamo pure più lavori ai robot,
05:53
and let's start with the work
that we absolutely hate doing.
that we absolutely hate doing.
122
341289
2903
e cominciamo da quelli
che odiamo di più in assoluto.
che odiamo di più in assoluto.
05:57
Here, robot,
123
345428
1164
Tieni, robot,
05:58
process this painfully idiotic report.
124
346616
1851
elabora tu questa relazione idiota.
06:00
(Laughter)
125
348491
1423
(Risate)
Sposta questa scatola. Grazie.
06:01
And move this box. Thank you.
126
349938
1425
06:03
(Laughter)
127
351387
1699
(Risate)
06:05
And for the human beings,
128
353110
1529
E per le persone
06:06
we should follow the advice from Harry
Davis at the University of Chicago.
Davis at the University of Chicago.
129
354663
3554
dovremmo seguire il consiglio
di Harry Davis all'Università di Chicago.
di Harry Davis all'Università di Chicago.
06:10
He says we have to make it so that people
don't leave too much of themselves
don't leave too much of themselves
130
358241
3649
Per lui dobbiamo far sì
che le persone non lascino se stesse
che le persone non lascino se stesse
06:13
in the trunk of their car.
131
361914
1331
nel baule dell'auto.
06:15
I mean, human beings
are amazing on weekends.
are amazing on weekends.
132
363269
2889
Cioè, le persone
sono fantastiche nei weekend.
sono fantastiche nei weekend.
06:18
Think about the people that you know
and what they do on Saturdays.
and what they do on Saturdays.
133
366182
3144
Pensate a chi conoscete
e cosa fanno il sabato.
e cosa fanno il sabato.
06:21
They're artists, carpenters,
chefs and athletes.
chefs and athletes.
134
369350
2976
Sono artisti, carpentieri,
cuochi e atleti.
cuochi e atleti.
06:25
But on Monday, they're back
to being Junior HR Specialist
to being Junior HR Specialist
135
373086
3896
Ma il lunedì sono di nuovo
specialisti junior in risorse umane
specialisti junior in risorse umane
06:29
and Systems Analyst 3.
136
377006
2099
e Analisti di Sistema 3.
06:31
(Laughter)
137
379129
3781
(Risate)
06:34
You know, these narrow job titles
not only sound boring,
not only sound boring,
138
382934
3318
Sapete, questi brevi titoli
non sembrano solo noiosi,
non sembrano solo noiosi,
06:38
but they're actually
a subtle encouragement
a subtle encouragement
139
386276
2096
ma sono anche un sottile incoraggiamento
06:40
for people to make narrow
and boring job contributions.
and boring job contributions.
140
388396
3040
per le persone a contribuire
poco e noiosamente nel lavoro.
poco e noiosamente nel lavoro.
06:43
But I've seen firsthand
that when you invite people to be more,
that when you invite people to be more,
141
391460
3116
Ma io per primo ho visto
che se inviti le persone a essere di più
che se inviti le persone a essere di più
06:46
they can amaze us
with how much more they can be.
with how much more they can be.
142
394600
2390
possono sorprenderci
per quanto ci riescono.
per quanto ci riescono.
06:50
A few years ago,
I was working at a large bank
I was working at a large bank
143
398327
2233
Alcuni anni fa,
lavoravo in una grande banca
lavoravo in una grande banca
06:52
that was trying to bring more innovation
into its company culture.
into its company culture.
144
400584
3096
e cercavo di portare più innovazione
nella cultura aziendale.
nella cultura aziendale.
06:55
So my team and I designed
a prototyping contest
a prototyping contest
145
403704
2341
Abbiamo ideato
un concorso di prototipi
un concorso di prototipi
06:58
that invited anyone to build
anything that they wanted.
anything that they wanted.
146
406069
2970
che invitava chiunque
a costruire quello che voleva.
a costruire quello che voleva.
07:01
We were actually trying to figure out
147
409704
1833
Stavamo cercando di capire
07:03
whether or not
the primary limiter to innovation
the primary limiter to innovation
148
411561
2268
se il limite alle innovazioni
07:05
was a lack of ideas or a lack of talent,
149
413853
2490
era mancanza di idee o talento,
07:08
and it turns out it was neither one.
150
416367
1861
ma non era nessuna delle due.
07:10
It was an empowerment problem.
151
418252
1755
Era un problema di responsabilità.
07:12
And the results
of the program were amazing.
of the program were amazing.
152
420698
2242
I risultati del programma
sono stati fantastici.
sono stati fantastici.
07:16
We started by inviting
people to reenvision
people to reenvision
153
424378
2377
Abbiamo iniziato invitando
persone a rivedere
persone a rivedere
07:18
what it is they could bring to a team.
154
426779
2115
come potevano contribuire alla squadra.
07:20
This contest was not only a chance
to build anything that you wanted
to build anything that you wanted
155
428918
3738
Il concorso non era solo per costruire
qualsiasi cosa volessi,
qualsiasi cosa volessi,
07:24
but also be anything that you wanted.
156
432680
2336
ma anche per essere
qualsiasi cosa volessi.
qualsiasi cosa volessi.
07:27
And when people were no longer
limited by their day-to-day job titles,
limited by their day-to-day job titles,
157
435040
3286
E quando le persone non erano più
limitate dai titoli del loro lavoro,
limitate dai titoli del loro lavoro,
07:30
they felt free to bring all kinds
of different skills and talents
of different skills and talents
158
438350
3147
si sono sentite libere di contribuire
con abilità e talenti
con abilità e talenti
07:33
to the problems
that they were trying to solve.
that they were trying to solve.
159
441521
2486
ai problemi
che dovevano risolvere.
che dovevano risolvere.
07:36
We saw technology people being designers,
marketing people being architects,
marketing people being architects,
160
444031
3910
Abbiamo visto informatici
diventare designer,
diventare designer,
quelli del marketing diventare architetti,
07:39
and even finance people showing off
their ability to write jokes.
their ability to write jokes.
161
447965
3365
e persone della finanza
molto abili a scrivere battute.
molto abili a scrivere battute.
07:43
(Laughter)
162
451607
1150
(Risate)
07:44
We ran this program twice,
163
452781
1405
L'abbiamo fatto due volte
07:46
and each time more than 400 people
brought their unexpected talents to work
brought their unexpected talents to work
164
454210
3796
e ogni volta più di 400 persone
hanno portato il loro talento al lavoro
hanno portato il loro talento al lavoro
07:50
and solved problems that they had been
wanting to solve for years.
wanting to solve for years.
165
458030
3139
e risolto problemi
che volevano risolvere da anni.
che volevano risolvere da anni.
07:53
Collectively, they created
millions of dollars of value,
millions of dollars of value,
166
461490
3019
Insieme, hanno creato
un valore di milioni di dollari
un valore di milioni di dollari
07:56
building things like a better
touch-tone system for call centers,
touch-tone system for call centers,
167
464533
4565
creando un sistema migliore
di toni multifrequenza per call center,
di toni multifrequenza per call center,
08:01
easier desktop tools for branches
168
469122
1668
strumenti più semplici per filiali
08:02
and even a thank you card system
169
470814
1525
e anche una cartolina di ringraziamento
che è diventata il pilastro
dell'esperienza lavorativa del dipendente.
dell'esperienza lavorativa del dipendente.
08:04
that has become a cornerstone
of the employee working experience.
of the employee working experience.
170
472363
3314
08:07
Over the course of the eight weeks,
171
475701
1803
In otto settimane,
08:09
people flexed muscles that they never
dreamed of using at work.
dreamed of using at work.
172
477528
3533
le persone hanno usato muscoli
che non avrebbero mai pensato.
che non avrebbero mai pensato.
08:14
People learned new skills,
173
482353
1577
Hanno imparato nuove cose,
08:15
they met new people,
174
483954
2368
conosciuto nuove persone,
08:18
and at the end, somebody
pulled me aside and said,
pulled me aside and said,
175
486346
2793
e alla fine qualcuno
mi ha preso da parte e mi ha detto:
mi ha preso da parte e mi ha detto:
08:21
"I have to tell you,
176
489163
1569
"Devo dirtelo,
08:22
the last few weeks has been
one of the most intense,
one of the most intense,
177
490756
2776
le ultime settimane
sono state tra le più intense,
sono state tra le più intense,
08:25
hardest working experiences
of my entire life,
of my entire life,
178
493556
3279
e difficili esperienze lavorative
della mia vita,
della mia vita,
08:28
but not one second of it felt like work."
179
496859
2041
ma non mi è mai sembrato di lavorare."
08:32
And that's the key.
180
500080
1298
Questa è la chiave.
08:33
For those few weeks, people
got to be creators and innovators.
got to be creators and innovators.
181
501402
3710
Per quelle poche settimane, le persone
sono state creatrici e innovatrici.
sono state creatrici e innovatrici.
08:38
They had been dreaming of solutions
182
506811
1667
Hanno sognato soluzioni
08:40
to problems that had been
bugging them for years,
bugging them for years,
183
508502
2484
per problemi che li hanno
tormentati per anni,
tormentati per anni,
08:43
and this was a chance to turn
those dreams into a reality.
those dreams into a reality.
184
511010
2854
ed è stata un'opportunità
per realizzare quei sogni.
per realizzare quei sogni.
08:46
And that dreaming is an important part
of what separates us from machines.
of what separates us from machines.
185
514669
4442
Quei sogni sono una parte importante
di ciò che ci separa dalle macchine.
di ciò che ci separa dalle macchine.
08:51
For now, our machines
do not get frustrated,
do not get frustrated,
186
519135
3018
Per ora, le macchine
non sono frustrate,
non sono frustrate,
08:54
they do not get annoyed,
187
522177
1407
non si infastidiscono,
08:55
and they certainly don't imagine.
188
523608
2260
e non hanno sicuramente immaginazione.
08:57
But we, as human beings --
189
525892
1699
Ma noi umani
08:59
we feel pain,
190
527615
1207
sentiamo il dolore,
09:00
we get frustrated.
191
528846
1400
diventiamo frustrati.
09:02
And it's when we're most annoyed
and most curious
and most curious
192
530270
3116
È quando siamo
molto infastiditi e annoiati
molto infastiditi e annoiati
che siamo motivati a scavare
dentro il problema e fare un cambiamento.
dentro il problema e fare un cambiamento.
09:05
that we're motivated to dig
into a problem and create change.
into a problem and create change.
193
533410
3263
09:09
Our imaginations are the birthplace
of new products, new services,
of new products, new services,
194
537546
3910
La nostra immaginazione è il luogo
dove nascono prodotti e servizi nuovi,
dove nascono prodotti e servizi nuovi,
09:13
and even new industries.
195
541480
1233
e anche nuove industrie.
09:15
I believe that the jobs of the future
196
543476
1802
Sono convinto che i lavori del futuro
09:17
will come from the minds of people
197
545302
1713
verranno dalle menti delle persone
09:19
who today we call
analysts and specialists,
analysts and specialists,
198
547039
2716
che oggi chiamiamo
analisti o specialisti,
analisti o specialisti,
09:21
but only if we give them the freedom
and protection that they need to grow
and protection that they need to grow
199
549779
3478
ma solo se diamo loro libertà
e protezione per crescere
e protezione per crescere
09:25
into becoming explorers and inventors.
200
553281
2469
e diventare esploratori e inventori.
Se davvero vogliamo
che i robot ci controllino
che i robot ci controllino
09:28
If we really want to robot-proof our jobs,
201
556714
2143
noi, come leader, dobbiamo
uscire dalla mentalità
uscire dalla mentalità
09:30
we, as leaders, need
to get out of the mindset
to get out of the mindset
202
558881
2235
09:33
of telling people what to do
203
561140
1830
di dire alle persone cosa fare
09:34
and instead start asking them
what problems they're inspired to solve
what problems they're inspired to solve
204
562994
3821
e chiedere invece quali problemi
vogliono riuscire a risolvere
vogliono riuscire a risolvere
09:38
and what talents
they want to bring to work.
they want to bring to work.
205
566839
2365
e che talenti
vogliono portare al lavoro.
vogliono portare al lavoro.
09:41
Because when you can bring
your Saturday self to work on Wednesdays,
your Saturday self to work on Wednesdays,
206
569681
3443
Perché quando portiamo il nostro io
del sabato al lavoro il mercoledì,
del sabato al lavoro il mercoledì,
09:45
you'll look forward to Mondays more,
207
573148
1994
non vedrete l'ora che arrivi il lunedì
09:47
and those feelings
that we have about Mondays
that we have about Mondays
208
575166
2682
e quello che proviamo
nei confronti del lunedì
nei confronti del lunedì
09:49
are part of what makes us human.
209
577872
1758
è parte di ciò che ci rende umani.
09:52
And as we redesign work
for an era of intelligent machines,
for an era of intelligent machines,
210
580467
3008
E quando reinventiamo il lavoro
per l'era delle macchine,
per l'era delle macchine,
09:55
I invite you all to work alongside me
211
583499
2216
vi invito a lavorare insieme a me
09:57
to bring more humanity
to our working lives.
to our working lives.
212
585739
2642
per portare più umanità
nelle nostre vite lavorative.
nelle nostre vite lavorative.
10:00
Thank you.
213
588405
1151
Grazie.
10:01
(Applause)
214
589580
3401
(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
David Lee - Innovation leaderUPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions.
Why you should listen
David Lee is the Vice President of Innovation and the Strategic Enterprise Fund for UPS. In that role, he develops programs that make it easier for smart, creative people to get together and explore ideas. It's clear that great ideas can come from anywhere. His responsibility to help people turn their ideas into tangible, pragmatic solutions. His team coordinates communities, programs, and contests that give people permission to chase down problems that they are personally inspired to address. He is constantly amazed at what happens when thoughtful, passionate people are given room to run.
Lee's career has been filled with interesting opportunities to break down new barriers for large corporations. He has been involved in the launch of dozens of new products, services and businesses within the framework of corporate processes and expectations. Some of those efforts flourished while others failed. Because of those lessons, he looks to create pathways which result in rapid impact and "good failures" whenever possible.
Prior to joining UPS, he led innovation at SunTrust Bank. Lee started his career at Bank of America, where he worked in advanced technology and asset management. There he helped to launch retirement services and a strategic venture capital group. He studied economics at the University of Virginia and went to business school at the University of Chicago.
David Lee | Speaker | TED.com