TEDGlobal 2009
Dan Pink: The puzzle of motivation
Ден Пинк: Мотивация ілімінің ғажайыптары
Filmed:
Readability: 4
25,352,736 views
Мансап жолын сараптайтын Ден Пинк әлеуметтанушы ғалымдар білетін, бірақ бизнес елемей жатқан мотивация құпиясына үңіледі. Ақшамен көтермелеп, жұмыс істеткізу тәсілі әрдайым тиімді емес екенін әшкерелейді. Қызыққа толы оқиғасына құлақ түріңіз, бәлкім еліктеріп әкетер.
Dan Pink - Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace. Full bio
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I need to make a confession at the outset here.
0
0
4000
Сөзімді сырымды ашумен бастайын.
00:16
A little over 20 years ago
1
4000
3000
Осыдан жиырма жыл бұрын
00:19
I did something that I regret,
2
7000
2000
үлкен қателік жасадым.
00:21
something that I'm not particularly proud of,
3
9000
4000
Бұл ісім үшін әлі күнге дейін ұяламын
00:25
something that, in many ways, I wish no one would ever know,
4
13000
3000
Бұл ісімді тірі жан білмесе екен деп те тілейтінмін
00:28
but here I feel kind of obliged to reveal.
5
16000
4000
алайда сіздерге құпиямның бетін ашуым керек деп отырмын.
00:32
(Laughter)
6
20000
2000
(күлкі)
00:34
In the late 1980s,
7
22000
2000
1980 жылдардың соңында
00:36
in a moment of youthful indiscretion,
8
24000
3000
жастықтың буына мас болып
00:39
I went to law school.
9
27000
2000
заңгерліктің оқуына түстім.
00:41
(Laughter)
10
29000
4000
(күлкі)
00:45
Now, in America law is a professional degree:
11
33000
3000
Америкада заңгерлік арнайы білімді талап етеді.
00:48
you get your university degree, then you go on to law school.
12
36000
2000
Университетте мамандық алып, кейін заң мектебіне барасың.
00:50
And when I got to law school,
13
38000
3000
Сонымен Заң мектебіне барып,
00:53
I didn't do very well.
14
41000
2000
ештеңе жарытпадым.
00:55
To put it mildly, I didn't do very well.
15
43000
2000
Нақтысын айтсам, түк бітірмедім.
00:57
I, in fact, graduated in the part of my law school class
16
45000
3000
Шындығында мен Заң мектебін бітіруге шамасы келген
01:00
that made the top 90 percent possible.
17
48000
4000
үздік 90%-дың бірі болдым.
01:04
(Laughter)
18
52000
4000
(күлкі)
01:08
Thank you.
19
56000
3000
Рақмет.
01:11
I never practiced law a day in my life;
20
59000
3000
Өмірімде заңгер болып көрмеппін.
01:14
I pretty much wasn't allowed to.
21
62000
2000
Себебі менде рұқсат та жоқ еді.
01:16
(Laughter)
22
64000
3000
(күлкі)
01:19
But today, against my better judgment,
23
67000
3000
Бірақ бүгін он ойланып, мың толғанып,
01:22
against the advice of my own wife,
24
70000
3000
әйелімнің қарсылығына қарамастан
01:25
I want to try to dust off some of those legal skills --
25
73000
4000
заңгерліктен қалған сарқыншақтарымды
01:29
what's left of those legal skills.
26
77000
2000
іске қоссам деп отырмын.
01:31
I don't want to tell you a story.
27
79000
3000
Сіздерге оқиға емес,
01:34
I want to make a case.
28
82000
2000
бір іс туралы баяндасам деймін.
01:36
I want to make a hard-headed, evidence-based,
29
84000
4000
Фактілерге сүйенген, шым-шытырық оқиғасы бар
01:40
dare I say lawyerly case,
30
88000
3000
құқықтық істі әңгімелеймін.
01:43
for rethinking how we run our businesses.
31
91000
4000
Бизнес туралы ойларымызды қайта пысықтайық.
01:47
So, ladies and gentlemen of the jury, take a look at this.
32
95000
4000
Төреші болып отырған ханымдар мен мырзалар,
01:51
This is called the candle problem.
33
99000
2000
Бұл "Балауыз шам сауалы" деп аталады.
01:53
Some of you might have seen this before.
34
101000
2000
Бәлкім кейбіреулеріңіз бұрын көрген боларсыздар.
01:55
It's created in 1945
35
103000
2000
Бұны 1945 жылы
01:57
by a psychologist named Karl Duncker.
36
105000
2000
Карл Дункер деген психолог ойлап тапты.
01:59
Karl Duncker created this experiment
37
107000
2000
Дункердің ойлап тапқан эксперименті
02:01
that is used in a whole variety of experiments in behavioral science.
38
109000
3000
әлеуметтік ғылымның әртүрлі жағдайында қолданылып келеді.
02:04
And here's how it works. Suppose I'm the experimenter.
39
112000
3000
Оның жұмыс істеу тәсілі былай. Мені эксперимент жасаушы деп ойлаңыз.
02:07
I bring you into a room. I give you a candle,
40
115000
4000
Сізді бір бөлмеге алып келдім делік. Қолыңызға балауыз,
02:11
some thumbtacks and some matches.
41
119000
2000
жапсырма шеге және сіріңке ұстаттым.
02:13
And I say to you, "Your job
42
121000
2000
"Сіздің жұмысыңыз...
02:15
is to attach the candle to the wall
43
123000
2000
... балауыз шамның майы үстел бетіне
02:17
so the wax doesn't drip onto the table." Now what would you do?
44
125000
4000
тамшыламайтындай етіп, қабырғаға жабыстыруыңыз керек" деймін. Сіз не істейсіз?
02:21
Now many people begin trying to thumbtack the candle to the wall.
45
129000
4000
Көпшілігі балауызды жапсырма шегемен қабырғаға жабыстырмақ болады.
02:25
Doesn't work.
46
133000
2000
Бірақ ол жабыспайды.
02:27
Somebody, some people -- and I saw somebody
47
135000
2000
Енді кейбірі, осы жерде
02:29
kind of make the motion over here --
48
137000
2000
басын изеп отырғандар тәрізді
02:31
some people have a great idea where they
49
139000
2000
ұтымды тәсіл ретінде сіріңкені жағып,
02:33
light the match, melt the side of the candle, try to adhere it to the wall.
50
141000
4000
балауыздың түбін балқытады. Сосын қабырғаға жабыстыруға тырысады.
02:37
It's an awesome idea. Doesn't work.
51
145000
3000
Табылған ақыл. Бірақ жүзеге аспайды.
02:40
And eventually, after five or 10 minutes,
52
148000
3000
Соңында 5-10 минуттан соң,
02:43
most people figure out the solution,
53
151000
2000
көпшілігі шешімін табады.
02:45
which you can see here.
54
153000
2000
көріп отырғаныңыздай.
02:47
The key is to overcome what's called functional fixedness.
55
155000
3000
Бар гәп - функционалды бекіту дегенге келіп тіреледі.
02:50
You look at that box and you see it only as a receptacle for the tacks.
56
158000
4000
Cіз қорапты көргенде оның басты қызметі жапсырма шегені қоюға арналған деп ойлайсыз
02:54
But it can also have this other function,
57
162000
2000
алайда, оның басқа да қызметі болуы мүмкін,
02:56
as a platform for the candle. The candle problem.
58
164000
4000
яғни, балауыз шам тұғыры қызметін атқара алады.
03:00
Now I want to tell you about an experiment
59
168000
2000
Енді мен сіздерге Балауыз сауалы экспериментіне қатысты
03:02
using the candle problem,
60
170000
2000
оқиғаны әңгімелегім келіп тұр.
03:04
done by a scientist named Sam Glucksberg,
61
172000
2000
Бұны АҚШ-тағы Принцтон Университетінің
03:06
who is now at Princeton University in the U.S.
62
174000
2000
ғалымы Сэм Глуксберг жүргізген еді.
03:08
This shows the power of incentives.
63
176000
4000
Бұл оқиға ерік-жігердің күшін танытады.
03:12
Here's what he did. He gathered his participants.
64
180000
2000
Сонымен ол экспериментке қатысушыларды жинап:
03:14
And he said, "I'm going to time you. How quickly you can solve this problem?"
65
182000
3000
"Бұл мәселенің шешімін кім жылдам табар екен," - дейді.
03:17
To one group he said,
66
185000
2000
Бір топқа:
03:19
"I'm going to time you to establish norms,
67
187000
3000
"Бұл мәселенің жауабын табу үшін адамдар
03:22
averages for how long it typically takes
68
190000
2000
орташа есеппен
03:24
someone to solve this sort of problem."
69
192000
2000
қаншалықты ұзақ ойланатынын есептемекпін" дейді.
03:26
To the second group he offered rewards.
70
194000
3000
Екінші топқа жүлде тағайындайды.
03:29
He said, "If you're in the top 25 percent of the fastest times,
71
197000
4000
"Егер жылдам орындаған 25 %-дың қатарында болсаң,
03:33
you get five dollars.
72
201000
3000
бес доллар аласың", - дейді.
03:36
If you're the fastest of everyone we're testing here today,
73
204000
3000
Бүгінгілердің ішіндегі ең жылдамы болсаң,
03:39
you get 20 dollars."
74
207000
2000
20 доллар аласың", - дейді.
03:41
Now this is several years ago. Adjusted for inflation,
75
209000
3000
Бұл бірнеше жыл бұрын болған. Инфляцияны ескерсек,
03:44
it's a decent sum of money for a few minutes of work.
76
212000
2000
бұл аз минуттық жұмыс үшін жақсы ақша
03:46
It's a nice motivator.
77
214000
2000
табуға түрткі еді.
03:48
Question: How much faster
78
216000
3000
Сұрақ. Бұл топ сауалдың жауабын
03:51
did this group solve the problem?
79
219000
2000
қаншалықты жылдам тапты?
03:53
Answer: It took them, on average,
80
221000
3000
Жауабы: орташа
03:56
three and a half minutes longer.
81
224000
4000
есеппен, үш жарым минуттай уақыттары кетті.
04:00
Three and a half minutes longer. Now this makes no sense right?
82
228000
3000
Ойлап қарасақ, бұл ақылға қонымсыз тәрізді, иә?
04:03
I mean, I'm an American. I believe in free markets.
83
231000
3000
Америкада дегінім ғой. Мен нарықтық қатынасқа сенемін.
04:06
That's not how it's supposed to work. Right?
84
234000
3000
Бұлай болмауы керек. Яғни,
04:09
(Laughter)
85
237000
1000
(Күлкі)
04:10
If you want people to perform better,
86
238000
2000
біреуге ақша беремін десең,
04:12
you reward them. Right?
87
240000
2000
ол жақсырақ қызмет етуі керек қой?
04:14
Bonuses, commissions, their own reality show.
88
242000
3000
Сыйақылар, үстемақылар жұмыс істеуге
04:17
Incentivize them. That's how business works.
89
245000
4000
ынталандырады. Бұл - бизнестің заңы.
04:21
But that's not happening here.
90
249000
2000
Бірақ бұл орындалмай отыр.
04:23
You've got an incentive designed to
91
251000
2000
Сіз ойлауды шыңдап,
04:25
sharpen thinking and accelerate creativity,
92
253000
4000
шығармашылықты арттыратын
04:29
and it does just the opposite.
93
257000
2000
тәсілді таптыңыз бірақ ол өзін ақтамады.
04:31
It dulls thinking and blocks creativity.
94
259000
3000
Керісінше шығармашылықты құрсаулап, ойды тежеді.
04:34
And what's interesting about this experiment is that it's not an aberration.
95
262000
3000
Ең қызығы бұл экспериментте қателік жоқ.
04:37
This has been replicated over and over
96
265000
3000
Осы эксперимент қайталанып келеді
04:40
and over again, for nearly 40 years.
97
268000
3000
қырық жыл бойы қайталанып келеді.
04:43
These contingent motivators --
98
271000
3000
Шартты ынталандырудың бұл түрі,
04:46
if you do this, then you get that --
99
274000
2000
яғни, сен мынаны істесең мынаны аласың
04:48
work in some circumstances.
100
276000
2000
деген ынталандыру белгілі жағдайда өзін ақтайды.
04:50
But for a lot of tasks, they actually either don't work
101
278000
3000
Бірақ көп жұмыстар үшін бұл қағида жұмыс істемейді.
04:53
or, often, they do harm.
102
281000
3000
немесе кесірін тигізеді.
04:56
This is one of the most robust findings
103
284000
4000
Әлеуметтік ғылымның ашқан
05:00
in social science,
104
288000
3000
ең маңызды жаңалығы осы
05:03
and also one of the most ignored.
105
291000
2000
және ең көп еленбейтіні де осы.
05:05
I spent the last couple of years looking at the science of
106
293000
2000
Соңғы бір-екі жылымды адам мотивациясы
05:07
human motivation,
107
295000
2000
ғылымына арнадым.
05:09
particularly the dynamics of extrinsic motivators
108
297000
2000
Нақтылай айтсам, ішкі және сыртқы
05:11
and intrinsic motivators.
109
299000
2000
мотивацияларды зерттедім.
05:13
And I'm telling you, it's not even close.
110
301000
2000
Түсінгенім, сәйкессіздік көп.
05:15
If you look at the science, there is a mismatch
111
303000
2000
Егер ғылымға үңілсеңіз оның айтып отырғаны басқа да
05:17
between what science knows and what business does.
112
305000
4000
бизнестің орындап отырғаны басқа.
05:21
And what's alarming here is that our business operating system --
113
309000
3000
Ең қиыны бизнес орындаушы жүйені құрап тұр.
05:24
think of the set of assumptions and protocols beneath our businesses,
114
312000
3000
Бизнесіміз долбар мен бюрократияға толы.
05:27
how we motivate people, how we apply our human resources --
115
315000
5000
Адамдарды қалай ынталандырамыз.
05:32
it's built entirely around these extrinsic motivators,
116
320000
3000
Адам ресурсын қалай тиімді қолданамыз?
05:35
around carrots and sticks.
117
323000
2000
Осының бәрі сыртқы мотивацияға байланысты.
05:37
That's actually fine for many kinds of 20th century tasks.
118
325000
4000
ХХ ғасырдың жұмысына жарайтын болар,
05:41
But for 21st century tasks,
119
329000
2000
бірақ ХХІ ғасырда
05:43
that mechanistic, reward-and-punishment approach
120
331000
4000
механикалық тапсырмалар көбейгенде
05:47
doesn't work, often doesn't work, and often does harm.
121
335000
4000
көтермелей отырып жазалау өзін ақтамайды.
05:51
Let me show you what I mean.
122
339000
2000
Айтып отырғанымды түсіндіріп көрейін.
05:53
So Glucksberg did another experiment similar to this
123
341000
3000
Глаксберг осыған ұқсас келесі экспериментін жасап,
05:56
where he presented the problem in a slightly different way,
124
344000
2000
проблеманы сәл басқашалау ұсынды.
05:58
like this up here. Okay?
125
346000
3000
мына жердегідей. Түсінікті ғой, иә?
06:01
Attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table.
126
349000
2000
Балауыздың майы үстелге тамшыламайтындай етіп жабыстырыңдар.
06:03
Same deal. You: we're timing for norms.
127
351000
3000
Бірдей, иә? Сіз тез орындауға жұмыс істейсіз,
06:06
You: we're incentivizing.
128
354000
3000
ал сіз ынталандыруға жұмыс істейсіз.
06:09
What happened this time?
129
357000
2000
Бұл жолы не өзгерді?
06:11
This time, the incentivized group
130
359000
2000
Бұл жолы, ақшаға жұмыс істегендер
06:13
kicked the other group's butt.
131
361000
4000
келесі топты шаң қаптырды.
06:17
Why? Because when the tacks are out of the box,
132
365000
4000
Неге? Себебі жапсырма шегелер қорапта емес.
06:21
it's pretty easy isn't it?
133
369000
4000
Тым оңай екен, иә?
06:25
(Laughter)
134
373000
2000
(күлкі)
06:27
If-then rewards work really well
135
375000
3000
Яғни, ынталандыру тәсілі
06:30
for those sorts of tasks,
136
378000
3000
осындай тапсырмаларға қолайлы болса,
06:33
where there is a simple set of rules and a clear destination
137
381000
2000
яғни, орындау жолы анық көрсетілсе,
06:35
to go to.
138
383000
2000
онда оны қолданыңыз.
06:37
Rewards, by their very nature,
139
385000
2000
Жүлдеге ынталандыру
06:39
narrow our focus, concentrate the mind;
140
387000
2000
бір ойды ғана ойлауға баулиды.
06:41
that's why they work in so many cases.
141
389000
2000
Сондықтан да ол көп жағдайда өзін ақтайды.
06:43
And so, for tasks like this,
142
391000
2000
Сонымен осы сияқты
06:45
a narrow focus, where you just see the goal right there,
143
393000
3000
орындалуы үшін ойлануға көп күш салмайтын
06:48
zoom straight ahead to it,
144
396000
2000
тапсырмалар үшін болса
06:50
they work really well.
145
398000
2000
онда қолданыңыз.
06:52
But for the real candle problem,
146
400000
2000
Бірақ әдепкі "Балауыз сауалы"
06:54
you don't want to be looking like this.
147
402000
2000
үшін оны қолдана алмайсыз.
06:56
The solution is not over here. The solution is on the periphery.
148
404000
2000
Орындау шешімі нақты көрініп тұрған жоқ.
06:58
You want to be looking around.
149
406000
2000
Шешімді іздеп табу керек.
07:00
That reward actually narrows our focus
150
408000
2000
Жүлдені ойлап тұрған миың
07:02
and restricts our possibility.
151
410000
2000
қосымша мүмкіндіктерді ойлауға мұрша бермейді.
07:04
Let me tell you why this is so important.
152
412000
3000
Мұның не себепті маңызды екенін айтайын.
07:07
In western Europe,
153
415000
2000
Шығыс Еуропада,
07:09
in many parts of Asia,
154
417000
2000
Азияның көптеген бөлігінде,
07:11
in North America, in Australia,
155
419000
3000
Солтүстік Америкада, Австралияда
07:14
white-collar workers are doing less of
156
422000
2000
кеңсе қызметкерлері осындай
07:16
this kind of work,
157
424000
2000
жұмысты азырақ істеп,
07:18
and more of this kind of work.
158
426000
4000
мынадай жұмысты көбірек істеуде.
07:22
That routine, rule-based, left-brain work --
159
430000
3000
Бірқалыпты, ережеге бағынған, мидың сол жағын
07:25
certain kinds of accounting, certain kinds of financial analysis,
160
433000
2000
жұмыс істететін, есептеу, қаржы сараптау,
07:27
certain kinds of computer programming --
161
435000
2000
компьютер бағдарлау тәрізді
07:29
has become fairly easy to outsource,
162
437000
2000
жұмыстарды біреуге табыстау оңайлап,
07:31
fairly easy to automate.
163
439000
2000
автоматтанып барады.
07:33
Software can do it faster.
164
441000
3000
Компьютерлер бұны жылдам атқарады.
07:36
Low-cost providers around the world can do it cheaper.
165
444000
2000
Дүниенің басқа шетіндегі арзан еңбек күшін қолдануға болады.
07:38
So what really matters are the more right-brained
166
446000
4000
Ең маңыздысы - мидың оң жағындағы
07:42
creative, conceptual kinds of abilities.
167
450000
3000
шығармашылық, тұжырымдай алу қабілеттеріміз.
07:45
Think about your own work.
168
453000
3000
Өз жұмысыңыз туралы ойланып көріңіз.
07:48
Think about your own work.
169
456000
3000
Өз жұмысыңыз туралы ойланып көріңіз.
07:51
Are the problems that you face, or even the problems
170
459000
2000
Сіздің проблемаларыңыздың немесе осы жерде
07:53
we've been talking about here,
171
461000
2000
талдап отырған проблемалардың
07:55
are those kinds of problems -- do they have a clear set of rules,
172
463000
2000
нақты, оңай шешілетін, түсінікті
07:57
and a single solution? No.
173
465000
3000
шешімі бар ма? Жоқ.
08:00
The rules are mystifying.
174
468000
2000
Ережелері құпияланып кеткен.
08:02
The solution, if it exists at all,
175
470000
2000
Егер шешімі бар болса,
08:04
is surprising and not obvious.
176
472000
3000
оңайлықпен табыла қоймайды.
08:07
Everybody in this room
177
475000
2000
Осы бөлмедегінің бәрі
08:09
is dealing with their own version
178
477000
3000
өзінің
08:12
of the candle problem.
179
480000
2000
балауыз шамымен әуре.
08:14
And for candle problems of any kind,
180
482000
3000
Әрі балауыз шамы проблемасы
08:17
in any field,
181
485000
2000
қай салада болмасын
08:19
those if-then rewards,
182
487000
3000
мен саған сен маған
08:22
the things around which we've built so many of our businesses,
183
490000
4000
бизнесі тұрғысынан құрылғандықтан, өзін
08:26
don't work.
184
494000
2000
ақтамай отыр.
08:28
Now, I mean it makes me crazy.
185
496000
2000
Осыған басым қатым жүр.
08:30
And this is not -- here's the thing.
186
498000
2000
Мынаны айтайын, бұл
08:32
This is not a feeling.
187
500000
3000
бұл бір шабыт емес.
08:35
Okay? I'm a lawyer; I don't believe in feelings.
188
503000
3000
Рас айтамын? Мен - заңгермін. Сезім жетегінде кетпеймін.
08:38
This is not a philosophy.
189
506000
4000
Бұл - пәлсапа да емес.
08:42
I'm an American; I don't believe in philosophy.
190
510000
2000
Мен - америкалықпын. Пәлсапаға сенбеймін.
08:44
(Laughter)
191
512000
3000
(күлкі)
08:47
This is a fact --
192
515000
3000
Бұл - шындық!
08:50
or, as we say in my hometown of Washington, D.C.,
193
518000
2000
немесе менің туған қалам Вашинтонша айсам,
08:52
a true fact.
194
520000
2000
нағыз шындық.
08:54
(Laughter)
195
522000
2000
(күлкі)
08:56
(Applause)
196
524000
4000
(қол шапалақтау)
09:00
Let me give you an example of what I mean.
197
528000
2000
Ойымды тарқатуға рұқсат етіңіз.
09:02
Let me marshal the evidence here,
198
530000
2000
Ұғынықтырақ айтайын,
09:04
because I'm not telling you a story, I'm making a case.
199
532000
2000
себебі сіздерге оқиға емес, іс туралы айтып отырмын.
09:06
Ladies and gentlemen of the jury, some evidence:
200
534000
2000
Әділқазы ханымдар мен мырзалар, келесі бір іс:
09:08
Dan Ariely, one of the great economists of our time,
201
536000
3000
заманымыздың заңғар экономисті - Дэн Арили
09:11
he and three colleagues, did a study of some MIT students.
202
539000
4000
Үш әріптесімен бірігіп MIT студенттерімен тәжірибе өткізді.
09:15
They gave these MIT students a bunch of games,
203
543000
3000
MIT студенттеріне бірнеше ойын ойнатты.
09:18
games that involved creativity,
204
546000
2000
шығармашылыққа негізделген ойындар,
09:20
and motor skills, and concentration.
205
548000
2000
әдеттегі дағдыcы және зейінді қолдау керек.
09:22
And the offered them, for performance,
206
550000
2000
Оларға жүлденің үш түрлі
09:24
three levels of rewards:
207
552000
2000
деңгейін ұсынды:
09:26
small reward, medium reward, large reward.
208
554000
5000
Шағын жүлде, орташа жүлде, бас жүлде.
09:31
Okay? If you do really well you get the large reward, on down.
209
559000
4000
Жақсы орындасаң, бас жүлдені аласың деген сияқты.
09:35
What happened? As long as the task involved only mechanical skill
210
563000
4000
Не болды дейсіз ғой? Тапсырма тек механикалық әрекетке құрылғандықтан
09:39
bonuses worked as they would be expected:
211
567000
2000
көтерме сыйлықтар өзін ақтады:
09:41
the higher the pay, the better the performance.
212
569000
4000
көп төлеген сайын, нәтиже де жақсара түсті.
09:45
Okay? But one the task called for
213
573000
2000
Бірақ тапсырма
09:47
even rudimentary cognitive skill,
214
575000
4000
шығармашылық дағдыны қолдануға ойысқанда
09:51
a larger reward led to poorer performance.
215
579000
5000
ақша ынталандыра алмады.
09:56
Then they said,
216
584000
2000
Олар:
09:58
"Okay let's see if there's any cultural bias here.
217
586000
2000
"Бәлкім бұл мәдениеттер арасындағы айырмашылық
10:00
Lets go to Madurai, India and test this."
218
588000
2000
болар. Үндістандағы Мадурайда тексерейік," - деді.
10:02
Standard of living is lower.
219
590000
2000
Өмір сүру көрсеткіші төмен.
10:04
In Madurai, a reward that is modest in North American standards,
220
592000
3000
Мадурайда, Солтүстік Америкадағы орташа жүлде
10:07
is more meaningful there.
221
595000
3000
өте үлкен сома болып есептеледі.
10:10
Same deal. A bunch of games, three levels of rewards.
222
598000
3000
Тапсырма бірдей. Бірнеше ойын, үш түрлі жүлде деңгейі.
10:13
What happens?
223
601000
2000
Не болды?
10:15
People offered the medium level of rewards
224
603000
3000
Орташа жүлде тағайындағандар
10:18
did no better than people offered the small rewards.
225
606000
3000
шағын жүлдесі барлардан жақсы нәтиже көрсетпеді.
10:21
But this time, people offered the highest rewards,
226
609000
4000
Бұл жолы, жоғары жүлде тағайындағандар
10:25
they did the worst of all.
227
613000
4000
бәрінен де нашар нәтиже көрсетті.
10:29
In eight of the nine tasks we examined across three experiments,
228
617000
3000
Үш түрлі тәжірибеге қатысқандар тоғыз тапсырманың сегізінде
10:32
higher incentives led to worse performance.
229
620000
5000
ақшаға ынталандыру төменгі нәтижеге ұрындырды.
10:37
Is this some kind of touchy-feely
230
625000
3000
Бұл жерде социализмнің шашбауын көтеріп
10:40
socialist conspiracy going on here?
231
628000
3000
жүргендердің келісіп алған саясаты бар ма?
10:43
No. These are economists from MIT,
232
631000
3000
Жоқ. себебі бұлар MIT экономистері.
10:46
from Carnegie Mellon, from the University of Chicago.
233
634000
3000
Карнеги Мелон, Чикаго Университетінен.
10:49
And do you know who sponsored this research?
234
637000
2000
Бұл зерттеуді кім қаржыландырғанын білесіз бе?
10:51
The Federal Reserve Bank of the United States.
235
639000
4000
Америка Құрама Штаттарының Ұлттық Банкі.
10:55
That's the American experience.
236
643000
2000
Бұл - Америкалық тәжірибе.
10:57
Let's go across the pond to the London School of Economics --
237
645000
3000
Лондондағы Экономика Мектебін байқайық,
11:00
LSE, London School of Economics,
238
648000
3000
LSE, Лондон Экономика Мектебі -
11:03
alma mater of 11 Nobel Laureates in economics.
239
651000
3000
Экономика бойынша 11 Нобел сыйлығын түлеп ұшырған ұя.
11:06
Training ground for great economic thinkers
240
654000
3000
Заманның заңғар экономистерін тәрбиелейді.
11:09
like George Soros, and Friedrich Hayek,
241
657000
3000
Джордж Сорос және Фредрик Хайек,
11:12
and Mick Jagger. (Laughter)
242
660000
2000
Мик Джаггер тәрізді. (күлкі)
11:14
Last month, just last month,
243
662000
4000
Өткен айда, өткен айда ғана
11:18
economists at LSE looked at 51 studies
244
666000
3000
LSE экономистері компания ішіндегі
11:21
of pay-for-performance plans, inside of companies.
245
669000
3000
ақшамен ынталандыруға 51 істі қарады.
11:24
Here's what the economists there said: "We find that financial incentives
246
672000
3000
Сондағы экономистердің айтқаны мынау болды:
11:27
can result in a negative impact on overall performance."
247
675000
6000
"Қаржылай ынталандыру жұмыс өнімділігіне кері әсер етеді".
11:33
There is a mismatch between what science knows
248
681000
3000
Ғылымның білетіні мен бизнестің істеп отырғаны
11:36
and what business does.
249
684000
2000
арасында сәйкессіздік көп.
11:38
And what worries me, as we stand here in the rubble
250
686000
3000
Мені бәрінен де біздердің
11:41
of the economic collapse,
251
689000
2000
экономикалық құздың шетінде тұрып,
11:43
is that too many organizations
252
691000
2000
көптеген ұйымдар
11:45
are making their decisions,
253
693000
2000
өздерінің шешімдерін,
11:47
their policies about talent and people,
254
695000
2000
дарын мен адамға қатысты саясаттарын
11:49
based on assumptions that are outdated, unexamined,
255
697000
6000
ескі, тексерілмеген
11:55
and rooted more in folklore than in science.
256
703000
3000
ғылымға қатысы жоқ долбарға сүйеніп қабылдауда.
11:58
And if we really want to get out of this economic mess,
257
706000
3000
Бұл экономикалық түйткілді шешеміз десек,
12:01
and if we really want high performance on those
258
709000
2000
XXI ғасырдағы алдымыздағы мақсаттарға
12:03
definitional tasks of the 21st century,
259
711000
2000
қол жеткіземіз десек,
12:05
the solution is not to do more of the wrong things,
260
713000
6000
үсті-үстіне қате жасап,
12:11
to entice people with a sweeter carrot,
261
719000
3000
адамдарды ақшамен арбаудың қажеті жоқ
12:14
or threaten them with a sharper stick.
262
722000
2000
немесе оларды үрейлендірудің қажеті шамалы.
12:16
We need a whole new approach.
263
724000
2000
Бізге жаңа түсінік керек.
12:18
And the good news about all of this is that the scientists
264
726000
2000
Анығын айтқанда, мотивацияның ғылыми түсіндірмесі
12:20
who've been studying motivation have given us this new approach.
265
728000
3000
осы жаңа бағытқа жол ашпақ.
12:23
It's an approach built much more around intrinsic motivation.
266
731000
3000
Бұл - ішкі мотивацияға негізделген бағыт.
12:26
Around the desire to do things because they matter,
267
734000
2000
Маңызды бір дүние жасауға итермелейтін,
12:28
because we like it, because they're interesting,
268
736000
2000
себебі бұны ұнатып істейді, бұл - қызық,
12:30
because they are part of something important.
269
738000
2000
себебі бұл - маңызды үлкен істің бір бөлігі.
12:32
And to my mind, that new operating system for our businesses
270
740000
4000
Менің ойымша, компанияларымыздың жаңа жүйесі
12:36
revolves around three elements:
271
744000
2000
үш түрлі принципке негізделуі тиіс:
12:38
autonomy, mastery and purpose.
272
746000
3000
дербестік, кәсібилік және мақсаттылық.
12:41
Autonomy: the urge to direct our own lives.
273
749000
3000
Дербестік - өмірін өз қалауына қарай бағыттау.
12:44
Mastery: the desire to get better and better at something that matters.
274
752000
4000
Кәсібилік - маңызды істе, үнемі жақсы болуға тырысу.
12:48
Purpose: the yearning to do what we do
275
756000
3000
Мақсаттылық - өз ісін істеуге деген талпыныс.
12:51
in the service of something larger than ourselves.
276
759000
3000
тұтастай өмірін арнауға дайын ісі үшін.
12:54
These are the building blocks of an entirely new operating system
277
762000
3000
Біздің компанияларымыздың негізі
12:57
for our businesses.
278
765000
2000
осылар болуы керек.
12:59
I want to talk today only about autonomy.
279
767000
4000
Бүгін мен тек дербестік туралы айтамын.
13:03
In the 20th century, we came up with this idea of management.
280
771000
3000
XX ғасырда адамдарды басқару ілімі - менеджмент пайда болды.
13:06
Management did not emanate from nature.
281
774000
2000
Менеджмент - табиғаттың жаратқаны емес.
13:08
Management is like -- it's not a tree,
282
776000
2000
Менеджмент - бұл... өсіп тұрған ағаш емес.
13:10
it's a television set.
283
778000
2000
Ол - теледидар сияқты.
13:12
Okay? Somebody invented it.
284
780000
2000
Түсінікті айттым ба? Оны құрастырған.
13:14
And it doesn't mean it's going to work forever.
285
782000
2000
Әрі ол өмір бойы істеп тұрады деген ешкім жоқ.
13:16
Management is great.
286
784000
2000
Менеджмент - тамаша.
13:18
Traditional notions of management are great
287
786000
2000
Егер дұрыс орындалса,
13:20
if you want compliance.
288
788000
2000
оның дәстүрлі идеялары мінсіз.
13:22
But if you want engagement, self-direction works better.
289
790000
3000
Бірақ қатысым керек болса, өзін-өзі реттеу жақсы көмектеседі.
13:25
Let me give you some examples of some kind of radical
290
793000
2000
Өзін-өзі реттеуге қатысты
13:27
notions of self-direction.
291
795000
2000
мысалдар келтіріп өтейін.
13:29
What this means -- you don't see a lot of it,
292
797000
3000
Бастысы не? Иә, бұны жиі кездестірмейсің.
13:32
but you see the first stirrings of something really interesting going on,
293
800000
3000
бірақ таңқалдырарлық дүниелер пайда болып жатыр.
13:35
because what it means is paying people adequately
294
803000
2000
Ең бастысы, біріншіден, айлығы сәйкес,
13:37
and fairly, absolutely --
295
805000
2000
әрі әділетті болуы тиіс екені даусыз.
13:39
getting the issue of money off the table,
296
807000
2000
Ақшаға қатысты негізгісі осы.
13:41
and then giving people lots of autonomy.
297
809000
2000
Сосын жұмысын атқаруға дербестік береді.
13:43
Let me give you some examples.
298
811000
2000
Өмірлік мысалдарға қарайық.
13:45
How many of you have heard of the company Atlassian?
299
813000
4000
Atlassian деген компанияны естіп пе едіңіз?
13:49
It looks like less than half.
300
817000
2000
Залдың жартысынан азы біледі екен.
13:51
(Laughter)
301
819000
2000
(Күлкі)
13:53
Atlassian is an Australian software company.
302
821000
4000
Atlassian - австралиялық софтверлік компания.
13:57
And they do something incredibly cool.
303
825000
2000
Олар тамаша заттар жасайды.
13:59
A few times a year they tell their engineers,
304
827000
2000
Жылына бірнеше рет олар инженерлеріне:
14:01
"Go for the next 24 hours and work on anything you want,
305
829000
4000
"Тәуліктің келесі бөлігінде қалаған істеріңмен айналысыңдар,
14:05
as long as it's not part of your regular job.
306
833000
2000
ең бастысы қазіргі жұмыспен байланысты болмасын.
14:07
Work on anything you want."
307
835000
2000
Жандарың қалаған істі жасаңдар," - дейді.
14:09
So that engineers use this time to come up with
308
837000
2000
Сол уақытта инженерлер,
14:11
a cool patch for code, come up with an elegant hack.
309
839000
3000
кодтардан өрнек құрып, керемет тәсілдер жасайды.
14:14
Then they present all of the stuff that they've developed
310
842000
3000
Сосын әрқайсысы жасағанын
14:17
to their teammates, to the rest of the company,
311
845000
3000
әріптестеріне, басқаларға көрсетеді.
14:20
in this wild and wooly all-hands meeting
312
848000
2000
Жұмыс күнінің соңында жиналыс болып,
14:22
at the end of the day.
313
850000
2000
сол жерде бөліседі.
14:24
And then, being Australians, everybody has a beer.
314
852000
2000
Сосын Австралиядағы сыра ішу дәстүрімен жалғастырады.
14:26
They call them FedEx Days.
315
854000
3000
Олар бұны - FedEx поштасын жеткізу Күні деп атайды.
14:29
Why? Because you have to deliver something overnight.
316
857000
6000
Неге? Себебі жеткізу үшін бар болғаны 24 сағатыңыз бар.
14:35
It's pretty. It's not bad. It's a huge trademark violation,
317
863000
2000
Керемет. Тамаша. Бірақ сауда маркасының құқын бұзып тұр екен.
14:37
but it's pretty clever.
318
865000
2000
Дегенмен де бұл - табылған ақыл.
14:39
(Laughter)
319
867000
1000
(күлкі)
14:40
That one day of intense autonomy
320
868000
2000
Күні бойы ұнатқан ісімен айналысу арқылы
14:42
has produced a whole array of software fixes
321
870000
2000
әртүрлі программалық шешімдердің
14:44
that might never have existed.
322
872000
2000
жауабын табады.
14:46
And it's worked so well that Atlassian has taken it to the next level
323
874000
2000
Бұл тәсілдің сәтті болғаны сонша, Atlassian оны
14:48
with 20 Percent Time --
324
876000
2000
"20% уақыт" деңгейіне көтерді.
14:50
done, famously, at Google --
325
878000
2000
Бұл - Google-дағы танымал жұмыс жүйесі.
14:52
where engineers can work, spend 20 percent of their time
326
880000
2000
Google инженерлері уақыттарының 20%-ын
14:54
working on anything they want.
327
882000
2000
қалаған ісін атқаруға жұмсайды.
14:56
They have autonomy over their time,
328
884000
2000
Олар уақыт таңдауда,
14:58
their task, their team, their technique.
329
886000
2000
тапсырма, топ пен техника таңдауда дербестікке ие.
15:00
Okay? Radical amounts of autonomy.
330
888000
2000
Көрдіңіз бе? Дербестікті толықтай беріп отыр.
15:02
And at Google, as many of you know,
331
890000
4000
Көпшілігіңіз білетіндей
15:06
about half of the new products in a typical year
332
894000
2000
жыл сайын Google өнімдерінің
15:08
are birthed during that 20 Percent Time:
333
896000
3000
жартысына жуығы осы "20% уақытта" пайда болады.
15:11
things like Gmail, Orkut, Google News.
334
899000
3000
Мысалы: Gmail, Orkut, Google News.
15:14
Let me give you an even more radical example of it:
335
902000
3000
Осыған ұқсас тағы да қосымша мысал келтірейін.
15:17
something called the Results Only Work Environment,
336
905000
2000
Тікелей нәтижеге бағытталған жұмыс жағдайы деп
15:19
the ROWE,
337
907000
2000
ТНБЖЖ (ROWE) деп қысқартты.
15:21
created by two American consultants, in place
338
909000
2000
Жүйені Американың екі консультаты
15:23
in place at about a dozen companies around North America.
339
911000
2000
Солтүстік Америкадағы оншақты компанияға арнап әзірледі.
15:25
In a ROWE people don't have schedules.
340
913000
4000
Нәтижеге бағытталған жұмыс бойынша арнайы жұмысқа келетін уақыт жоқ.
15:29
They show up when they want.
341
917000
2000
Жұмысқа қалаған уақыттарында келеді.
15:31
They don't have to be in the office at a certain time,
342
919000
2000
Кеңседе қанша уақыт отыру керектігі де
15:33
or any time.
343
921000
2000
маңызды емес. Мүлдем келмесе де болады.
15:35
They just have to get their work done.
344
923000
2000
Бастысы жұмысты орындауы керек.
15:37
How they do it, when they do it,
345
925000
2000
Қашан келетіні, қалай жасайтыны
15:39
where they do it, is totally up to them.
346
927000
3000
қай жерде жасайтынын әркім өзі шешеді.
15:42
Meetings in these kinds of environments are optional.
347
930000
4000
Жиналыстар мен кездесуге өз еркімен келсе болады.
15:46
What happens?
348
934000
2000
Нәтижесі қандай деймісіз?
15:48
Almost across the board, productivity goes up,
349
936000
3000
Барлық өлшемдері бойынша: өнімділік артты,
15:51
worker engagement goes up,
350
939000
3000
жұмыскерлер офис жұмысына көбірек араласты.
15:54
worker satisfaction goes up, turnover goes down.
351
942000
3000
Қанағаттану сезімі көбейіп, жұмыстан кететіндер саны азайды.
15:57
Autonomy, mastery and purpose,
352
945000
2000
Дербестік, кәсібилік және мақсаттылық -
15:59
These are the building blocks of a new way of doing things.
353
947000
2000
еңбек өнімділігі осы үшеуіне байланысты.
16:01
Now some of you might look at this and say,
354
949000
3000
Сіз шамасы:
16:04
"Hmm, that sounds nice, but it's Utopian."
355
952000
3000
"Қызық екен. Бірақ неғайбыл" дерсіз
16:07
And I say, "Nope. I have proof."
356
955000
5000
Жауап берейін: "Олай емес. Дәлелім бар!"
16:12
The mid-1990s, Microsoft started
357
960000
2000
90-жылдардың ортасы. Microsoft жобасы
16:14
an encyclopedia called Encarta.
358
962000
2000
Encarta энциклопедиясы деп аталатын.
16:16
They had deployed all the right incentives,
359
964000
2000
Барлық күш-қуаттарын жұмылдырды.
16:18
all the right incentives. They paid professionals to
360
966000
3000
Жүйелі ойластырылған еді. Арнайы мамандарға
16:21
write and edit thousands of articles.
361
969000
2000
мақала жазып, өңдегені үшін ақы төледі.
16:23
Well-compensated managers oversaw the whole thing
362
971000
2000
Барлық жобаны арнайы меджерлер басқарды,
16:25
to make sure it came in on budget and on time.
363
973000
5000
оларға арнайы бюджет пен уақыт белгіленді.
16:30
A few years later another encyclopedia got started.
364
978000
2000
Санаулы жылдан соң, тағы бір энциклопедия жобасы шықты.
16:32
Different model, right?
365
980000
3000
Мүлдем басқа бағытта жұмыс істейтін.
16:35
Do it for fun. No one gets paid a cent, or a Euro or a Yen.
366
983000
4000
Көңіліңнің қалауына орай жұмыс істе! Ақысыз. Бір цент те, евро да, иен де төленбейді.
16:39
Do it because you like to do it.
367
987000
3000
Жаса! Өзіңе ұнағандықтан жаса!
16:42
Now if you had, just 10 years ago,
368
990000
3000
Осыдан 10 жыл бұрын, сіз экономистерге
16:45
if you had gone to an economist, anywhere,
369
993000
2000
әлемнің кез-келген экономисіне хабарласып:
16:47
and said, "Hey, I've got these two different models for creating an encyclopedia.
370
995000
4000
"Бір сауалым бар. Мында энциклопедия жасаудың екі жолы бар."
16:51
If they went head to head, who would win?"
371
999000
3000
Егер екеуін салыстырсақ, қайсысы ұтады?" дерсіз.
16:54
10 years ago you could not have found a single sober economist anywhere
372
1002000
4000
10 жыл бұрын дені дұрыс экономист,
16:58
on planet Earth
373
1006000
2000
Википедия үлгісі
17:00
who would have predicted the Wikipedia model.
374
1008000
2000
жеңіп шығатынын болжай алмас еді.
17:02
This is the titanic battle between these two approaches.
375
1010000
3000
Бұл - алыптар шайқасы, екі түрлі тәсілдің күресі-тін.
17:05
This is the Ali-Frazier of motivation. Right?
376
1013000
3000
Бұл мотивация алаңындағы ғасыр шайқасы еді.
17:08
This is the Thrilla' in Manila.
377
1016000
2000
Ауыр салмақтағы боксшылардың әлем шайқасы іспетті.
17:10
Alright? Intrinsic motivators versus extrinsic motivators.
378
1018000
3000
Бәріміздің көз алдымызда! Сыртқы мотивация, ішкі мотивацияға қарсы тұрмақ.
17:13
Autonomy, mastery and purpose,
379
1021000
2000
Даралық, кәсібилік және мақсаттылық
17:15
versus carrot and sticks. And who wins?
380
1023000
2000
ақша мен күштеуге қарсы. Кім жеңді?
17:17
Intrinsic motivation, autonomy, mastery and purpose,
381
1025000
3000
Ішкі мотивация, даралық, кәсібилік және мақсаттылық
17:20
in a knockout. Let me wrap up.
382
1028000
4000
қарсыласын тізе бүктірді. Аяқтауға жақынмын.
17:24
There is a mismatch between what science knows and what business does.
383
1032000
3000
Ғылымның білетіні мен іске асырып жатқанының арасында айырма бар.
17:27
And here is what science knows.
384
1035000
2000
Ғылым нені біледі?
17:29
One: Those 20th century rewards,
385
1037000
2000
Біріншіден, XX ғасырға тән ақшалай көтермелеуді
17:31
those motivators we think are a natural part of business,
386
1039000
3000
бизнес жүргізудің ажырамас бөлігі саналатын стимулдар
17:34
do work, but only in a surprisingly narrow band of circumstances.
387
1042000
4000
бар болғаны белгілі бір шарттар кезінде өзін ақтайды.
17:38
Two: Those if-then rewards often destroy creativity.
388
1046000
4000
Екіншіден, "сен бүйтсең, біз бүйтеміз" деген көтермелеулер шығармашылықты шектейді.
17:42
Three: The secret to high performance
389
1050000
2000
Үшіншіден, жоғары еңбек өнімділігі
17:44
isn't rewards and punishments,
390
1052000
2000
бағалау мен көтермелеу жүйесінде емес,
17:46
but that unseen intrinsic drive --
391
1054000
2000
көзге көрінбейтін ішкі қуатта.
17:48
the drive to do things for their own sake.
392
1056000
3000
Өзіне ұнайтын істі атқаруға деген құштарлықта.
17:51
The drive to do things cause they matter.
393
1059000
2000
Маңызды болғандықтан істейтін құлшынысында.
17:53
And here's the best part. Here's the best part.
394
1061000
2000
Ең бастысы осы. Міне - ең дұрысы.
17:55
We already know this. The science confirms what we know in our hearts.
395
1063000
3000
Шынымды айтсам, біз мұны білгенбіз. Ғылым да жүректің сезетінін айтады.
17:58
So, if we repair this mismatch
396
1066000
3000
Сондықтан, егер ғылыми білім мен кәсіби дағды
18:01
between what science knows and what business does,
397
1069000
2000
арасындағы алшақтықты жойсақ,
18:03
if we bring our motivation, notions of motivation
398
1071000
3000
егер мотивацияға қатысты түсінігімізді бекітіп,
18:06
into the 21st century,
399
1074000
2000
XXI ғасырға алып келсек,
18:08
if we get past this lazy, dangerous, ideology
400
1076000
4000
табиғатымыздағы жалқаулыққа сүйрейтін
18:12
of carrots and sticks,
401
1080000
2000
"қорқытып көтермелеу тәсілінен" құтылсақ,
18:14
we can strengthen our businesses,
402
1082000
3000
бизнесімізді күшейтіп,
18:17
we can solve a lot of those candle problems,
403
1085000
3000
"балауыз құпиясының" көптеген сырын ашамыз
18:20
and maybe, maybe, maybe
404
1088000
4000
және бәлкім, бәлкім, бәлкім,
18:24
we can change the world.
405
1092000
2000
әлемді өзгерте алатын шығармыз.
18:26
I rest my case.
406
1094000
2000
Сөзімді аяқтап болдым.
18:28
(Applause)
407
1096000
3000
(Қол шапалақтау)
ABOUT THE SPEAKER
Dan Pink - Career analystBidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace.
Why you should listen
With a trio of influential bestsellers, Dan Pink has changed the way companies view the modern workplace. In the pivotal A Whole New Mind, Pink identifies a sea change in the global workforce -- the shift of an information-based corporate culture to a conceptual base, where creativity and big-picture design dominates the landscape.
His latest book, The Adventures of Johnny Bunko, is an evolutionary transformation of the familiar career guide. Replacing linear text with a manga-inspired comic, Pink outlines six career laws vastly differing from the ones you've been taught. Members of the Johnny Bunko online forum participated in an online contest to create the seventh law -- "stay hungry."
A contributing editor for Wired, Pink is working on a new book on the science and economics of motivation for release in late 2009.
Dan Pink | Speaker | TED.com