TEDGlobal 2009
Dan Pink: The puzzle of motivation
Дан Пинк за необичната наука за мотивацијата
Filmed:
Readability: 4
25,352,736 views
Аналитичарот на професии Дан Пинк ја испитува енигмата на мотивацијата, започнувајќи со еден факт кој на социјалните научници им е добро познат, но не и на повеќето менаџери: Традиционалните награди не се секогаш ефективни колку што мислиме дека се. Слушнете поучни приказни -- и можеби, еден начин кој ќе не придвижи напред.
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
Морам уште на почетокот нешто да ви признам.
00:16
A little over 20 years ago
1
4000
3000
Пред нешто повеќе од 20 години
00:19
I did something that I regret,
2
7000
2000
направив нешто за кое се каам,
00:21
something that I'm not particularly proud of,
3
9000
4000
нешто со кое не се гордеам,
00:25
something that, in many ways, I wish no one would ever know,
4
13000
3000
нешто што, на многу начини, посакувам никој да не дознае,
00:28
but here I feel kind of obliged to reveal.
5
16000
4000
но, овде се чувствувам обврзан да го откријам.
00:32
(Laughter)
6
20000
2000
(Смеа)
00:34
In the late 1980s,
7
22000
2000
Во доцните 1980-ти
00:36
in a moment of youthful indiscretion,
8
24000
3000
во момент на младешка непромисленост,
00:39
I went to law school.
9
27000
2000
се запишав на правни студии.
00:41
(Laughter)
10
29000
4000
(Смеа)
00:45
Now, in America law is a professional degree:
11
33000
3000
Во Америка, правото е професионална дејност.
00:48
you get your university degree, then you go on to law school.
12
36000
2000
Завршувате факултет и потоа продолжувате на правни студии.
00:50
And when I got to law school,
13
38000
3000
И кога стигнав на правни студии,
00:53
I didn't do very well.
14
41000
2000
не се покажав баш најдобро.
00:55
To put it mildly, I didn't do very well.
15
43000
2000
Поблаго кажано, не ми одеше баш најдобро.
00:57
I, in fact, graduated in the part of my law school class
16
45000
3000
Јас, всушност, дипломирав во класата
01:00
that made the top 90 percent possible.
17
48000
4000
која го овозможи постоењето на најдобрите 90%.
01:04
(Laughter)
18
52000
4000
(Смеа)
01:08
Thank you.
19
56000
3000
Благодарам.
01:11
I never practiced law a day in my life;
20
59000
3000
Не сум се занимавал со право ниту еден ден од мојот живот.
01:14
I pretty much wasn't allowed to.
21
62000
2000
Најмногу заради тоа што не ми беше дозволено.
01:16
(Laughter)
22
64000
3000
(Смеа)
01:19
But today, against my better judgment,
23
67000
3000
Но денес, наспроти мојата здрава логика,
01:22
against the advice of my own wife,
24
70000
3000
наспроти советите на мојата жена,
01:25
I want to try to dust off some of those legal skills --
25
73000
4000
сакам да се обидам да ја избришам прашината од некои мои правни вештини,
01:29
what's left of those legal skills.
26
77000
2000
она што останало од моите правни вештини.
01:31
I don't want to tell you a story.
27
79000
3000
Не сакам да ви раскажам приказна.
01:34
I want to make a case.
28
82000
2000
Сакам да ви претставам случај.
01:36
I want to make a hard-headed, evidence-based,
29
84000
4000
Сакам да ви претставам цврст, базиран на докази,
01:40
dare I say lawyerly case,
30
88000
3000
се осмелувам да речам, адвокатски случај,
01:43
for rethinking how we run our businesses.
31
91000
4000
за одново да размислите како управуваме со нашите бизниси.
01:47
So, ladies and gentlemen of the jury, take a look at this.
32
95000
4000
Значи, дами и господа поротници, погледнете го ова.
01:51
This is called the candle problem.
33
99000
2000
Ова се нарекува “проблемот со свеќата“.
01:53
Some of you might have seen this before.
34
101000
2000
Некои од вас можеби го виделе ова претходно.
01:55
It's created in 1945
35
103000
2000
Измислен е во 1945 година
01:57
by a psychologist named Karl Duncker.
36
105000
2000
од страна на психологот по име Карл Дункер.
01:59
Karl Duncker created this experiment
37
107000
2000
Карл Дункер го измисли овој експеримент
02:01
that is used in a whole variety of experiments in behavioral science.
38
109000
3000
кој наоѓа широка примена кај различни експерименти поврзани со науката за однесувањето.
02:04
And here's how it works. Suppose I'm the experimenter.
39
112000
3000
И еве како функционира. Да претпоставиме дека јас го вршам експериментот.
02:07
I bring you into a room. I give you a candle,
40
115000
4000
Ве внесувам во една соба. Ви давам свеќа,
02:11
some thumbtacks and some matches.
41
119000
2000
неколку патенти и неколку чкорчиња.
02:13
And I say to you, "Your job
42
121000
2000
И ви велам, “Ваша задача е
02:15
is to attach the candle to the wall
43
123000
2000
да ја прикачите свеќата за ѕидот
02:17
so the wax doesn't drip onto the table." Now what would you do?
44
125000
4000
така што восокот нема да капе на масата. Што би направиле вие?
02:21
Now many people begin trying to thumbtack the candle to the wall.
45
129000
4000
Многу луѓе се обидуваа да ја прикачат свеќата за ѕидот со патентите.
02:25
Doesn't work.
46
133000
2000
Не успева.
02:27
Somebody, some people -- and I saw somebody
47
135000
2000
Некој, некои луѓе, и видов како некој
02:29
kind of make the motion over here --
48
137000
2000
од публикава го прави истото движење.
02:31
some people have a great idea where they
49
139000
2000
Некои луѓе имаат одлична идеја каде
02:33
light the match, melt the side of the candle, try to adhere it to the wall.
50
141000
4000
го палат чкорчето, ја топат едната страна на свеќата, и се обидуваат да ја прилепат на ѕидот.
02:37
It's an awesome idea. Doesn't work.
51
145000
3000
Одлична идеја. Не успева.
02:40
And eventually, after five or 10 minutes,
52
148000
3000
И најпосле, после 5 или 10 минути,
02:43
most people figure out the solution,
53
151000
2000
повеќето од луѓето доаѓаат до решението,
02:45
which you can see here.
54
153000
2000
кое можете да го видите овде.
02:47
The key is to overcome what's called functional fixedness.
55
155000
3000
Клучот е во тоа да го надминете она што се нарекува функционална фиксираност.
02:50
You look at that box and you see it only as a receptacle for the tacks.
56
158000
4000
Ја гледате кутијата и гледате на неа само како на контејнер за патентите.
02:54
But it can also have this other function,
57
162000
2000
Но, во исто време може да има и друга функција,
02:56
as a platform for the candle. The candle problem.
58
164000
4000
како платформа на која ќе стои свеќата. Проблемот со свеќата.
03:00
Now I want to tell you about an experiment
59
168000
2000
Сега, сакам да ви кажам за еден експеримент
03:02
using the candle problem,
60
170000
2000
кој го користи проблемот со свеќата,
03:04
done by a scientist named Sam Glucksberg,
61
172000
2000
направен од еден научник по име Сем Глуксберг,
03:06
who is now at Princeton University in the U.S.
62
174000
2000
кој во моментов предава на Универзитетот Принстон во САД.
03:08
This shows the power of incentives.
63
176000
4000
Ова ја покажува моќта на мотивацијата.
03:12
Here's what he did. He gathered his participants.
64
180000
2000
Еве што тој направи. Ги собра своите учесници.
03:14
And he said, "I'm going to time you. How quickly you can solve this problem?"
65
182000
3000
И им рече, “Ќе ви мерам на време. Колку брзо можете да го решите овој проблем?“
03:17
To one group he said,
66
185000
2000
На едната група и рече,
03:19
"I'm going to time you to establish norms,
67
187000
3000
Ќе ви мерам на време за да поставите норма,
03:22
averages for how long it typically takes
68
190000
2000
во просек колку време е потребно
03:24
someone to solve this sort of problem."
69
192000
2000
некој да реши ваков вид на проблем.
03:26
To the second group he offered rewards.
70
194000
3000
На втората група им понуди награди.
03:29
He said, "If you're in the top 25 percent of the fastest times,
71
197000
4000
Им рече, “Ако вашето време е во најдобрите 25% од измерените времиња,
03:33
you get five dollars.
72
201000
3000
ќе добиете 5 долари.
03:36
If you're the fastest of everyone we're testing here today,
73
204000
3000
Ако сте најбрз од сите кои ги тестираме денес,
03:39
you get 20 dollars."
74
207000
2000
ќе добиете 20 долари.“
03:41
Now this is several years ago. Adjusted for inflation,
75
209000
3000
Ова е пред повеќе години. Прилагодено на инфлацијата.
03:44
it's a decent sum of money for a few minutes of work.
76
212000
2000
Тоа е пристојна сума на пари за неколку минути работа.
03:46
It's a nice motivator.
77
214000
2000
Тоа е добар мотиватор.
03:48
Question: How much faster
78
216000
3000
Прашање: Колку побрзо
03:51
did this group solve the problem?
79
219000
2000
оваа група овде го реши проблемот?
03:53
Answer: It took them, on average,
80
221000
3000
Одговор: Им беа потребни, во просек,
03:56
three and a half minutes longer.
81
224000
4000
три ипол минути... повеќе.
04:00
Three and a half minutes longer. Now this makes no sense right?
82
228000
3000
Три ипол минути повеќе. Ова нема логика нели?
04:03
I mean, I'm an American. I believe in free markets.
83
231000
3000
Мислам, јас сум Американец. Верувам во слободниот пазар.
04:06
That's not how it's supposed to work. Right?
84
234000
3000
Ова не треба да функционира вака. Нели?
04:09
(Laughter)
85
237000
1000
(Смеа)
04:10
If you want people to perform better,
86
238000
2000
Ако сакате луѓето да работат подобро,
04:12
you reward them. Right?
87
240000
2000
ги наградувате. Нели?
04:14
Bonuses, commissions, their own reality show.
88
242000
3000
Бонуси, провизии, нивно сопствено реално шоу.
04:17
Incentivize them. That's how business works.
89
245000
4000
Ги поттикнувате. Така функционира бизнисот.
04:21
But that's not happening here.
90
249000
2000
Но, тоа не се случува овде.
04:23
You've got an incentive designed to
91
251000
2000
Имате средство за мотивација создадено да
04:25
sharpen thinking and accelerate creativity,
92
253000
4000
го изостри размислувањето и да ја забрза креативноста.
04:29
and it does just the opposite.
93
257000
2000
А тоа го прави токму спротивното.
04:31
It dulls thinking and blocks creativity.
94
259000
3000
Го затапува размислувањето и ја блокира креативноста.
04:34
And what's interesting about this experiment is that it's not an aberration.
95
262000
3000
И она што е интересно кај овој експеримент е тоа што ова не е исклучок.
04:37
This has been replicated over and over
96
265000
3000
Ова е повторувано повеќе пати,
04:40
and over again, for nearly 40 years.
97
268000
3000
скоро 40 години.
04:43
These contingent motivators --
98
271000
3000
Овие зависни мотиватори,
04:46
if you do this, then you get that --
99
274000
2000
АКО го направиш ова, ТОГАШ ќе го добиеш тоа,
04:48
work in some circumstances.
100
276000
2000
успеваат во некои случаи.
04:50
But for a lot of tasks, they actually either don't work
101
278000
3000
Но, за голем број работни задачи, тие или не функционираат,
04:53
or, often, they do harm.
102
281000
3000
или, често пати, предизвикуваат штета.
04:56
This is one of the most robust findings
103
284000
4000
Ова е едно од најмоќните откритија
05:00
in social science,
104
288000
3000
во општествената наука,
05:03
and also one of the most ignored.
105
291000
2000
и истовремено едно од најзапоставените.
05:05
I spent the last couple of years looking at the science of
106
293000
2000
Ги потрошив последниве неколку години проучувајќи ја науката
05:07
human motivation,
107
295000
2000
за човековата мотивација.
05:09
particularly the dynamics of extrinsic motivators
108
297000
2000
Поконкретно, динамиката на надворешните (неприродните) мотиватори
05:11
and intrinsic motivators.
109
299000
2000
и внатрешните (природните) мотиватори.
05:13
And I'm telling you, it's not even close.
110
301000
2000
И ви велам, воопшто не се блиску.
05:15
If you look at the science, there is a mismatch
111
303000
2000
Ако ги погледнете научните истражувања, постои несогласување
05:17
between what science knows and what business does.
112
305000
4000
помеѓу она што науката го знае, и она што бизнисот го прави.
05:21
And what's alarming here is that our business operating system --
113
309000
3000
И она што е алармантно овде е тоа што нашиот бизнис оперативен систем --
05:24
think of the set of assumptions and protocols beneath our businesses,
114
312000
3000
замислете ја групата на претпоставки и протоколи кај водењето на нашите бизниси,
05:27
how we motivate people, how we apply our human resources --
115
315000
5000
за тоа како ги мотивираме луѓето, како ги применуваме човечките ресурси --
05:32
it's built entirely around these extrinsic motivators,
116
320000
3000
е целосно изграден околу овие надворешни мотиватори,
05:35
around carrots and sticks.
117
323000
2000
околу моркови и стапчиња.
05:37
That's actually fine for many kinds of 20th century tasks.
118
325000
4000
Тоа е добро кај многу работни задачи од 20-от век.
05:41
But for 21st century tasks,
119
329000
2000
Но, кај работните задачи на 21-от век,
05:43
that mechanistic, reward-and-punishment approach
120
331000
4000
тој механички, награда-и-казна пристап
05:47
doesn't work, often doesn't work, and often does harm.
121
335000
4000
не функционира, често не функционира, и често предизвикува штета.
05:51
Let me show you what I mean.
122
339000
2000
Дозволете да ви покажам на што мислам.
05:53
So Glucksberg did another experiment similar to this
123
341000
3000
Глаксберг направи уште еден експеримент сличен на овој
05:56
where he presented the problem in a slightly different way,
124
344000
2000
во кој го постави истиот проблем на малку поинаков начин,
05:58
like this up here. Okay?
125
346000
3000
како овој овде. Во ред?
06:01
Attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table.
126
349000
2000
Прикачи ја свеќата на ѕидот така што восокот нема да капе на масата.
06:03
Same deal. You: we're timing for norms.
127
351000
3000
Истиот случај. Вие: ви мериме за норма.
06:06
You: we're incentivizing.
128
354000
3000
Вие: ви даваме мотивација.
06:09
What happened this time?
129
357000
2000
Што се случи овој пат?
06:11
This time, the incentivized group
130
359000
2000
Овој пат, мотивираната група
06:13
kicked the other group's butt.
131
361000
4000
ја растури другата група.
06:17
Why? Because when the tacks are out of the box,
132
365000
4000
Зошто? Затоа што кога патентите се надвор од кутијата
06:21
it's pretty easy isn't it?
133
369000
4000
е доста лесно, нели?
06:25
(Laughter)
134
373000
2000
(Смеа)
06:27
If-then rewards work really well
135
375000
3000
Ако-Тогаш наградите успеваат доста добро
06:30
for those sorts of tasks,
136
378000
3000
за таквиот вид на задачи,
06:33
where there is a simple set of rules and a clear destination
137
381000
2000
каде што постои едноставна група на правила и јасна цел
06:35
to go to.
138
383000
2000
која треба да се оствари.
06:37
Rewards, by their very nature,
139
385000
2000
Наградите, по самата своја природа,
06:39
narrow our focus, concentrate the mind;
140
387000
2000
го стеснуваат нашиот фокус, го наведуваат размислувањето.
06:41
that's why they work in so many cases.
141
389000
2000
Затоа и успеваат во повеќето случаи.
06:43
And so, for tasks like this,
142
391000
2000
И значи, за задачи како оваа,
06:45
a narrow focus, where you just see the goal right there,
143
393000
3000
стеснет фокус, каде што можеш јасно да ја видиш целта,
06:48
zoom straight ahead to it,
144
396000
2000
на лесен начин да дојдеш до неа,
06:50
they work really well.
145
398000
2000
тие функционираат доста добро.
06:52
But for the real candle problem,
146
400000
2000
Но, за вистинскиот проблем со свеќата,
06:54
you don't want to be looking like this.
147
402000
2000
не сакате да гледате вака.
06:56
The solution is not over here. The solution is on the periphery.
148
404000
2000
Решението не се наоѓа овде. Решението е на периферијата.
06:58
You want to be looking around.
149
406000
2000
Сакате да гледате наоколу.
07:00
That reward actually narrows our focus
150
408000
2000
Таа награда вsушност го стеснува нашиот фокус
07:02
and restricts our possibility.
151
410000
2000
и ни ги ограничува можностите.
07:04
Let me tell you why this is so important.
152
412000
3000
Дозволете да ви објаснам зошто е ова толку битно.
07:07
In western Europe,
153
415000
2000
Во Западна Европа,
07:09
in many parts of Asia,
154
417000
2000
во многу делови од Азија,
07:11
in North America, in Australia,
155
419000
3000
во Северна Америка, во Австралија,
07:14
white-collar workers are doing less of
156
422000
2000
вработените на раководните места вршат помалку
07:16
this kind of work,
157
424000
2000
од овој тип на задачи,
07:18
and more of this kind of work.
158
426000
4000
а повеќе од овој тип на задачи.
07:22
That routine, rule-based, left-brain work --
159
430000
3000
Таа рутинска работа, базирана на правила, која ја активира левата хемисфера на мозокот
07:25
certain kinds of accounting, certain kinds of financial analysis,
160
433000
2000
одредени видови на сметководство, одредени видови на финансиски анализи,
07:27
certain kinds of computer programming --
161
435000
2000
одредени видови на компјутерско програмирање,
07:29
has become fairly easy to outsource,
162
437000
2000
стана многу лесно да се делегира,
07:31
fairly easy to automate.
163
439000
2000
многу лесно да се автоматизира.
07:33
Software can do it faster.
164
441000
3000
Софтверот може да го заврши тоа побрзо.
07:36
Low-cost providers around the world can do it cheaper.
165
444000
2000
Нискобуџетните посредници ширум светот го можат тоа поевтино.
07:38
So what really matters are the more right-brained
166
446000
4000
Така што, она што е навистина битно
07:42
creative, conceptual kinds of abilities.
167
450000
3000
се креативни, концепциски видови на способности кои ја активираат десната хемисфера од мозокот.
07:45
Think about your own work.
168
453000
3000
Размислете за вашата сопствена работа.
07:48
Think about your own work.
169
456000
3000
Размислете за вашата сопствена работа.
07:51
Are the problems that you face, or even the problems
170
459000
2000
Дали проблемите со кои се соочувате, па дури и проблемите
07:53
we've been talking about here,
171
461000
2000
за коишто зборувавме овде,
07:55
are those kinds of problems -- do they have a clear set of rules,
172
463000
2000
дали тие проблеми се... дали имаат јасен збир на правила,
07:57
and a single solution? No.
173
465000
3000
и единствено решение? Не.
08:00
The rules are mystifying.
174
468000
2000
Правилата се мистични.
08:02
The solution, if it exists at all,
175
470000
2000
Решението, ако воопшто постои,
08:04
is surprising and not obvious.
176
472000
3000
е изненадувачко, а не очигледно.
08:07
Everybody in this room
177
475000
2000
Секој во оваа просторија
08:09
is dealing with their own version
178
477000
3000
се справува со својата сопствена верзија
08:12
of the candle problem.
179
480000
2000
на проблемот со свеќата.
08:14
And for candle problems of any kind,
180
482000
3000
А за било какви проблеми, слични на оние со свеќата,
08:17
in any field,
181
485000
2000
во било која област,
08:19
those if-then rewards,
182
487000
3000
тие Ако-Тогаш награди,
08:22
the things around which we've built so many of our businesses,
183
490000
4000
награди околу кои изградивме толку многу од нашите бизниси,
08:26
don't work.
184
494000
2000
не функционираат.
08:28
Now, I mean it makes me crazy.
185
496000
2000
Мислам, самата помисла ме полудува.
08:30
And this is not -- here's the thing.
186
498000
2000
И ова не е... еве што е работата.
08:32
This is not a feeling.
187
500000
3000
Ова не е чувство.
08:35
Okay? I'm a lawyer; I don't believe in feelings.
188
503000
3000
Во ред? Јас сум адвокат. Не верувам во чувства.
08:38
This is not a philosophy.
189
506000
4000
Ова не е филозофија.
08:42
I'm an American; I don't believe in philosophy.
190
510000
2000
Јас сум Американец. Не верувам во филозофија.
08:44
(Laughter)
191
512000
3000
(Смеа)
08:47
This is a fact --
192
515000
3000
Ова е факт.
08:50
or, as we say in my hometown of Washington, D.C.,
193
518000
2000
Или како што велиме во мојот роден град Вашингтон,
08:52
a true fact.
194
520000
2000
вистински факт.
08:54
(Laughter)
195
522000
2000
(Смеа)
08:56
(Applause)
196
524000
4000
(Аплауз)
09:00
Let me give you an example of what I mean.
197
528000
2000
Дозволете ми да ви дадам пример на што мислам,
09:02
Let me marshal the evidence here,
198
530000
2000
дозволете ми да ги постројам доказите овде,
09:04
because I'm not telling you a story, I'm making a case.
199
532000
2000
затоа што не ви раскажувам приказна. Ви претставувам случај,
09:06
Ladies and gentlemen of the jury, some evidence:
200
534000
2000
дами и господа поротници, докази:
09:08
Dan Ariely, one of the great economists of our time,
201
536000
3000
Ден Арили, еден од големите економисти на нашето време,
09:11
he and three colleagues, did a study of some MIT students.
202
539000
4000
тој и тројца негови колеги, направија истражување со неколку М.И.Т. студенти.
09:15
They gave these MIT students a bunch of games,
203
543000
3000
Им дадоа на овие студенти неколку игри.
09:18
games that involved creativity,
204
546000
2000
Игри кои вклучуваа креативност,
09:20
and motor skills, and concentration.
205
548000
2000
и моторика, и концентрација.
09:22
And the offered them, for performance,
206
550000
2000
И им понудија, за сработеното,
09:24
three levels of rewards:
207
552000
2000
три нивоа на награди.
09:26
small reward, medium reward, large reward.
208
554000
5000
Мала награда, средна награда и голема награда.
09:31
Okay? If you do really well you get the large reward, on down.
209
559000
4000
Во ред? Ако сработите многу добро, ја добивате големата награда, итн.
09:35
What happened? As long as the task involved only mechanical skill
210
563000
4000
Што се случи? Се додека задачата вклучуваше само механичка вештина,
09:39
bonuses worked as they would be expected:
211
567000
2000
бонусите функционираа како што беше и очекувано:
09:41
the higher the pay, the better the performance.
212
569000
4000
колку повисока исплата, толку подобри резултати.
09:45
Okay? But one the task called for
213
573000
2000
Во ред? Но, штом задачата барала
09:47
even rudimentary cognitive skill,
214
575000
4000
само елементарно умствена вештина,
09:51
a larger reward led to poorer performance.
215
579000
5000
поголема награда водела до послаби резултати.
09:56
Then they said,
216
584000
2000
Потоа тие рекоа,
09:58
"Okay let's see if there's any cultural bias here.
217
586000
2000
“Во ред, ајде да провериме дали културата има некакво влијание овде.
10:00
Lets go to Madurai, India and test this."
218
588000
2000
Ајде да отидеме до Мадураи, Индија и да го тестираме ова.“
10:02
Standard of living is lower.
219
590000
2000
Животниот стандард е понизок.
10:04
In Madurai, a reward that is modest in North American standards,
220
592000
3000
Во Мадураи, награда која е скромна според Северно американскиот стандард,
10:07
is more meaningful there.
221
595000
3000
има поголема вредност таму.
10:10
Same deal. A bunch of games, three levels of rewards.
222
598000
3000
Истата ситуација. Неколку игри, три нивоа на награди.
10:13
What happens?
223
601000
2000
Што се случува?
10:15
People offered the medium level of rewards
224
603000
3000
Луѓето на кои им беше понудено средно ниво на награди
10:18
did no better than people offered the small rewards.
225
606000
3000
не остварија подобри резултати од оние на кои им беа понудени мали награди.
10:21
But this time, people offered the highest rewards,
226
609000
4000
Но, овој пат, луѓето на кои им беа понудени највисоките награди,
10:25
they did the worst of all.
227
613000
4000
остварија најлоши резултати од сите.
10:29
In eight of the nine tasks we examined across three experiments,
228
617000
3000
Во осум од деветте задачи кои ги испитавме во трите експерименти,
10:32
higher incentives led to worse performance.
229
620000
5000
повисоките награди доведуваа до полоши резултати.
10:37
Is this some kind of touchy-feely
230
625000
3000
Дали е ова некој вид на сентиментална
10:40
socialist conspiracy going on here?
231
628000
3000
социјалистичка завера што се случува овде?
10:43
No. These are economists from MIT,
232
631000
3000
Не. Ова се економисти од М.И.Т.,
10:46
from Carnegie Mellon, from the University of Chicago.
233
634000
3000
од Карниџ Мелон, од Универзитетот од Чикаго.
10:49
And do you know who sponsored this research?
234
637000
2000
А знаете кој го спонзорираше ова истражување?
10:51
The Federal Reserve Bank of the United States.
235
639000
4000
Централната Банка на САД.
10:55
That's the American experience.
236
643000
2000
Ова е Американското искуство.
10:57
Let's go across the pond to the London School of Economics --
237
645000
3000
Ајде да провериме преку океанот, во Лондонската Школа за Економија.
11:00
LSE, London School of Economics,
238
648000
3000
Л.Ш.Е., Лондонска Школа за Економија.
11:03
alma mater of 11 Nobel Laureates in economics.
239
651000
3000
Колевка на 11 добитници на Нобелова награда за економија.
11:06
Training ground for great economic thinkers
240
654000
3000
Тренинг центарот на големите економски мислители
11:09
like George Soros, and Friedrich Hayek,
241
657000
3000
како Џорџ Сорос, и Фридрих Хајек,
11:12
and Mick Jagger. (Laughter)
242
660000
2000
и Мик Џегер. (Смеа)
11:14
Last month, just last month,
243
662000
4000
Последниов месец, само во последниов месец,
11:18
economists at LSE looked at 51 studies
244
666000
3000
економистите од ЛШЕ направија 51 истражување
11:21
of pay-for-performance plans, inside of companies.
245
669000
3000
на плановите за 'плата за завршена работа', во неколку компании.
11:24
Here's what the economists there said: "We find that financial incentives
246
672000
3000
Еве што тамошните економисти рекоа, “Најдовме дека финансиската мотивација
11:27
can result in a negative impact on overall performance."
247
675000
6000
може да резултира негативно на крајните резултати од работата.“
11:33
There is a mismatch between what science knows
248
681000
3000
Постои несогласување помеѓу она што науката го знае
11:36
and what business does.
249
684000
2000
и она што бизнисот го прави.
11:38
And what worries me, as we stand here in the rubble
250
686000
3000
И она што најмнгу ме загрижува, додека стоиме овде во рушевините
11:41
of the economic collapse,
251
689000
2000
на економскиот крах,
11:43
is that too many organizations
252
691000
2000
е тоа што премногу организации
11:45
are making their decisions,
253
693000
2000
ги носат своите одлуки,
11:47
their policies about talent and people,
254
695000
2000
нивните политики за талентот и луѓето,
11:49
based on assumptions that are outdated, unexamined,
255
697000
6000
врз база на претпоставки кои се застарени, неиспитани,
11:55
and rooted more in folklore than in science.
256
703000
3000
и вкоренети повеќе во обичаите отколку во науката.
11:58
And if we really want to get out of this economic mess,
257
706000
3000
И ако навистина сакаме да се извлечеме од овој економски неред,
12:01
and if we really want high performance on those
258
709000
2000
и ако навистина сакаме одлични резултати на оние
12:03
definitional tasks of the 21st century,
259
711000
2000
дефинирани задачи на 21-от век,
12:05
the solution is not to do more of the wrong things,
260
713000
6000
решението не е во тоа да правиме уште повеќе од погрешните работи.
12:11
to entice people with a sweeter carrot,
261
719000
3000
Да ги мамиме луѓето со посладок морков,
12:14
or threaten them with a sharper stick.
262
722000
2000
или да им се закануваме со поостар стап.
12:16
We need a whole new approach.
263
724000
2000
Потребен ни е сосема нов пристап.
12:18
And the good news about all of this is that the scientists
264
726000
2000
И добрата работа од сето ова е тоа што научниците
12:20
who've been studying motivation have given us this new approach.
265
728000
3000
кои ја проучуваа мотивацијата ни го открија овој нов пристап.
12:23
It's an approach built much more around intrinsic motivation.
266
731000
3000
Тоа е пристап изграден многу повеќе околу внатрешната мотивација.
12:26
Around the desire to do things because they matter,
267
734000
2000
Околу желбата да се вршат задачите затоа што се битни,
12:28
because we like it, because they're interesting,
268
736000
2000
затоа што ги сакаме, затоа што се интересни,
12:30
because they are part of something important.
269
738000
2000
затоа што се дел од нешто важно.
12:32
And to my mind, that new operating system for our businesses
270
740000
4000
И според мојата логика, тој нов оперативен систем за нашите бизниси
12:36
revolves around three elements:
271
744000
2000
се врти околу три елементи:
12:38
autonomy, mastery and purpose.
272
746000
3000
Автономија, Усовршување и Цел.
12:41
Autonomy: the urge to direct our own lives.
273
749000
3000
Автономија, нагонот сами да управуваме со сопствените животи.
12:44
Mastery: the desire to get better and better at something that matters.
274
752000
4000
Усовршување, желбата да стануваме подобри и подобри во нешто што е битно.
12:48
Purpose: the yearning to do what we do
275
756000
3000
Цел, желбата да го правиме она што го правиме
12:51
in the service of something larger than ourselves.
276
759000
3000
во полза на нешто поголемо од самите нас.
12:54
These are the building blocks of an entirely new operating system
277
762000
3000
Ова се темелите на еден целосно нов оперативен систем
12:57
for our businesses.
278
765000
2000
за нашите бизниси.
12:59
I want to talk today only about autonomy.
279
767000
4000
Денес сакам да зборувам само за автономија.
13:03
In the 20th century, we came up with this idea of management.
280
771000
3000
Во 20-от век дојдовме до идејата за менаџмент.
13:06
Management did not emanate from nature.
281
774000
2000
Менаџментот не произлезе од природата.
13:08
Management is like -- it's not a tree,
282
776000
2000
Менаџментот е... не е дрво.
13:10
it's a television set.
283
778000
2000
Тој е телевизор.
13:12
Okay? Somebody invented it.
284
780000
2000
Во ред? Некој го измислил.
13:14
And it doesn't mean it's going to work forever.
285
782000
2000
И тоа не значи дека тој ќе функционира вечно.
13:16
Management is great.
286
784000
2000
Менаџментот е одличен.
13:18
Traditional notions of management are great
287
786000
2000
Традиционалните идеи за менаџмент се одлични
13:20
if you want compliance.
288
788000
2000
ако сакате потчинетост.
13:22
But if you want engagement, self-direction works better.
289
790000
3000
Но, ако сакате ангажираност, самонасочувањето функционира подобро.
13:25
Let me give you some examples of some kind of radical
290
793000
2000
Дозволете да ви дадам неколку примери за некои
13:27
notions of self-direction.
291
795000
2000
радикални идеи за самонасочување.
13:29
What this means -- you don't see a lot of it,
292
797000
3000
Ова значи дека -- ова не е многу честа појава,
13:32
but you see the first stirrings of something really interesting going on,
293
800000
3000
но ги гледате првите знаци на нешто навистина интересно што се случува.
13:35
because what it means is paying people adequately
294
803000
2000
Затоа што тоа значи да им се плаќа на луѓето соодветно
13:37
and fairly, absolutely --
295
805000
2000
и фер, апсолутно.
13:39
getting the issue of money off the table,
296
807000
2000
Да се тргнат парите како мотивација надвор од равенката.
13:41
and then giving people lots of autonomy.
297
809000
2000
И потоа да им се даде на луѓето многу автономија.
13:43
Let me give you some examples.
298
811000
2000
Дозволете да ви дадам неколку примери.
13:45
How many of you have heard of the company Atlassian?
299
813000
4000
Колкумина од вас чуле за компанијата по име Атласиан?
13:49
It looks like less than half.
300
817000
2000
Се чини дека помалку од половината.
13:51
(Laughter)
301
819000
2000
(Смеа)
13:53
Atlassian is an Australian software company.
302
821000
4000
Атласиан е Австралиска софтверска компанија.
13:57
And they do something incredibly cool.
303
825000
2000
И тие прават нешто навистина супер.
13:59
A few times a year they tell their engineers,
304
827000
2000
Неколку пати годишно тие им кажуваат на своите инженери,
14:01
"Go for the next 24 hours and work on anything you want,
305
829000
4000
“Оди, и во следните 24 часа работи на било што,
14:05
as long as it's not part of your regular job.
306
833000
2000
само тоа да не биде дел од твоите работни обврски.
14:07
Work on anything you want."
307
835000
2000
Работи на било што.“
14:09
So that engineers use this time to come up with
308
837000
2000
Со цел инженерите да го искористат ова време да измислат
14:11
a cool patch for code, come up with an elegant hack.
309
839000
3000
добра надградба за код, да измислат елегантен компјутерски пробив.
14:14
Then they present all of the stuff that they've developed
310
842000
3000
Потоа тие ги презентираат сите работи кои ги создале
14:17
to their teammates, to the rest of the company,
311
845000
3000
на нивните колеги, на остатокот од компанијата,
14:20
in this wild and wooly all-hands meeting
312
848000
2000
на тој луд состанок
14:22
at the end of the day.
313
850000
2000
на крајот на денот.
14:24
And then, being Australians, everybody has a beer.
314
852000
2000
И потоа, затоа што се Австралијанци, сите одат на пиво.
14:26
They call them FedEx Days.
315
854000
3000
Ги нарекуваат FedEx денови.
14:29
Why? Because you have to deliver something overnight.
316
857000
6000
Зошто? Затоа што мораат да испорачаат нешто преку ноќ.
14:35
It's pretty. It's not bad. It's a huge trademark violation,
317
863000
2000
Симпатично е. Не е лошо. Тоа е голема повреда на авторските права,
14:37
but it's pretty clever.
318
865000
2000
но е доста остроумно.
14:39
(Laughter)
319
867000
1000
(Смеа)
14:40
That one day of intense autonomy
320
868000
2000
Тој еден ден на интензивна автономија
14:42
has produced a whole array of software fixes
321
870000
2000
произведе цела палета на софтверски подобрувања
14:44
that might never have existed.
322
872000
2000
што можеше никогаш да не постои.
14:46
And it's worked so well that Atlassian has taken it to the next level
323
874000
2000
И тоа функционираше толку добро што Атласиан го одведе на следното ниво
14:48
with 20 Percent Time --
324
876000
2000
со 20% од целото работно време.
14:50
done, famously, at Google --
325
878000
2000
Применувано, секако, во Google.
14:52
where engineers can work, spend 20 percent of their time
326
880000
2000
Каде инженерите можат да работат, да потрошат 20% од нивното работно време
14:54
working on anything they want.
327
882000
2000
работејќи на што и да посакаат.
14:56
They have autonomy over their time,
328
884000
2000
Имаат автономија над нивното време,
14:58
their task, their team, their technique.
329
886000
2000
нивните задачи, нивниот тим и нивната техника.
15:00
Okay? Radical amounts of autonomy.
330
888000
2000
Во ред? Радикална количина на автономија,
15:02
And at Google, as many of you know,
331
890000
4000
и во Google, како што повеќето од вас веќе знаат,
15:06
about half of the new products in a typical year
332
894000
2000
околу половина од новите производи во една година
15:08
are birthed during that 20 Percent Time:
333
896000
3000
се создадени во тие 20% од времето.
15:11
things like Gmail, Orkut, Google News.
334
899000
3000
Нештата како Gmail, Orkut, Google News.
15:14
Let me give you an even more radical example of it:
335
902000
3000
Дозволете ми да ви дадам дури и порадикален пример од ова.
15:17
something called the Results Only Work Environment,
336
905000
2000
Нешто што се нарекува Работна Средина Само за Резултати (Results Only Work Environment).
15:19
the ROWE,
337
907000
2000
ROWE.
15:21
created by two American consultants, in place
338
909000
2000
Создаден од страна на двајца Американски консултанти
15:23
in place at about a dozen companies around North America.
339
911000
2000
кој се применува во дузина компании во Северна Америка.
15:25
In a ROWE people don't have schedules.
340
913000
4000
Во ROWE вработените немаат распореди.
15:29
They show up when they want.
341
917000
2000
Се појавуваат на работа кога ќе посакаат.
15:31
They don't have to be in the office at a certain time,
342
919000
2000
Не мораат да бидат во канцеларија во определено време,
15:33
or any time.
343
921000
2000
или во било кое време.
15:35
They just have to get their work done.
344
923000
2000
Мораат само да ја завршат својата работа.
15:37
How they do it, when they do it,
345
925000
2000
Како ќе го направат тоа, кога ќе го направат тоа,
15:39
where they do it, is totally up to them.
346
927000
3000
каде ќе го направат тоа зависи само од нив.
15:42
Meetings in these kinds of environments are optional.
347
930000
4000
Состаноците во ваквите средини се факултативни.
15:46
What happens?
348
934000
2000
Што се случува?
15:48
Almost across the board, productivity goes up,
349
936000
3000
Во скоро сите сектори, продуктивноста оди нагоре,
15:51
worker engagement goes up,
350
939000
3000
ангажираноста на работниците расте,
15:54
worker satisfaction goes up, turnover goes down.
351
942000
3000
задоволството на работниците расте, загубите се намалуваат.
15:57
Autonomy, mastery and purpose,
352
945000
2000
Автономија, усовршување, цел,
15:59
These are the building blocks of a new way of doing things.
353
947000
2000
ова се темелите на новиот начин на извршување на работите.
16:01
Now some of you might look at this and say,
354
949000
3000
Сега, некои од вас може ќе го слушнат ова и ќе речат,
16:04
"Hmm, that sounds nice, but it's Utopian."
355
952000
3000
“Хмм, звучи добро. Но, ова е Утопија.“
16:07
And I say, "Nope. I have proof."
356
955000
5000
А јас велам, “Не. Имам доказ.“
16:12
The mid-1990s, Microsoft started
357
960000
2000
Во средината на 1990-тите, Микрософт започна да создава
16:14
an encyclopedia called Encarta.
358
962000
2000
енциклопедија наречена Енкарта.
16:16
They had deployed all the right incentives,
359
964000
2000
Тие ги внесоа во игра сите правилни поттикнувачи.
16:18
all the right incentives. They paid professionals to
360
966000
3000
Сите правилни поттици. Им платија на професионалци
16:21
write and edit thousands of articles.
361
969000
2000
да пишуваат и уредуваат илјадници статии.
16:23
Well-compensated managers oversaw the whole thing
362
971000
2000
Добро платени менаџери го надгледуваа целиот процес
16:25
to make sure it came in on budget and on time.
363
973000
5000
да се осигураат дека ќе се заврши ефикасно и на време.
16:30
A few years later another encyclopedia got started.
364
978000
2000
Неколку години подоцна се создаде друга енциклопедија.
16:32
Different model, right?
365
980000
3000
Поинаков модел, точно?
16:35
Do it for fun. No one gets paid a cent, or a Euro or a Yen.
366
983000
4000
Прави ја од задоволство. Никој не е платен ни еден цент, или Евро или Јен.
16:39
Do it because you like to do it.
367
987000
3000
Прави ја затоа што сакаш да ја правиш.
16:42
Now if you had, just 10 years ago,
368
990000
3000
Ако отидевте, пред само 10 години,
16:45
if you had gone to an economist, anywhere,
369
993000
2000
ако отидевте кај некој економист, било каде,
16:47
and said, "Hey, I've got these two different models for creating an encyclopedia.
370
995000
4000
И ако му речевте, “Еј, ги имам овие два различи модели за формирање на енциклопедија.
16:51
If they went head to head, who would win?"
371
999000
3000
Ако тргнат еден против друг, кој ќе победи?“
16:54
10 years ago you could not have found a single sober economist anywhere
372
1002000
4000
Пред 10 години не би можеле никаде да најдете ниту еден трезен економист
16:58
on planet Earth
373
1006000
2000
на планетата Земја,
17:00
who would have predicted the Wikipedia model.
374
1008000
2000
кој би го предвидел моделот на Wikipedia.
17:02
This is the titanic battle between these two approaches.
375
1010000
3000
Ова е колосалната битка помеѓу овие два пристапи.
17:05
This is the Ali-Frazier of motivation. Right?
376
1013000
3000
Ова е Али vs. Фрејзер на мотивацијата. Точно?
17:08
This is the Thrilla' in Manila.
377
1016000
2000
Ова е “Трилерот од Манила“.
17:10
Alright? Intrinsic motivators versus extrinsic motivators.
378
1018000
3000
Во ред? Внатрешни (природни) мотиватори наспроти надворешни (неприродни) мотиватори.
17:13
Autonomy, mastery and purpose,
379
1021000
2000
Автономија, усовршување, цел,
17:15
versus carrot and sticks. And who wins?
380
1023000
2000
наспроти моркови и стапчиња. И кој победи?
17:17
Intrinsic motivation, autonomy, mastery and purpose,
381
1025000
3000
Внатрешните мотиватори, автономија, усовршување и цел,
17:20
in a knockout. Let me wrap up.
382
1028000
4000
со нокаут. Да сумирам.
17:24
There is a mismatch between what science knows and what business does.
383
1032000
3000
Постои несогласување помеѓу она што науката го знае и она што бизнисот го прави.
17:27
And here is what science knows.
384
1035000
2000
А еве што науката знае.
17:29
One: Those 20th century rewards,
385
1037000
2000
Прво: Оние награди од 20-тиот век,
17:31
those motivators we think are a natural part of business,
386
1039000
3000
тие мотиватори кои мислиме дека се природен дел од бизнисот,
17:34
do work, but only in a surprisingly narrow band of circumstances.
387
1042000
4000
функционираат, но само во изненадувачки мал склоп на околности.
17:38
Two: Those if-then rewards often destroy creativity.
388
1046000
4000
Второ: Оние Ако-Тогаш награди најчесто ја уништуваат креативноста.
17:42
Three: The secret to high performance
389
1050000
2000
Трето: Тајната на добрите резултати
17:44
isn't rewards and punishments,
390
1052000
2000
не се наградите и казните,
17:46
but that unseen intrinsic drive --
391
1054000
2000
туку скриениот внатрешен нагон.
17:48
the drive to do things for their own sake.
392
1056000
3000
Нагонот да ги правиме работите за наше добро.
17:51
The drive to do things cause they matter.
393
1059000
2000
Нагонот да ги правиме работите затоа што се битни.
17:53
And here's the best part. Here's the best part.
394
1061000
2000
И еве го најдобриот дел. Еве го најдобриот дел.
17:55
We already know this. The science confirms what we know in our hearts.
395
1063000
3000
Ние веќе го знаеме ова. Науката го потврдува она што го знаеме во нашите срца.
17:58
So, if we repair this mismatch
396
1066000
3000
Така што, ако го поправиме ова несогласување
18:01
between what science knows and what business does,
397
1069000
2000
помеѓу она што науката го знае и она што бизнисот го прави,
18:03
if we bring our motivation, notions of motivation
398
1071000
3000
Ако ја однесеме нашата мотивација, нашите сфаќања за мотивација
18:06
into the 21st century,
399
1074000
2000
во 21-от век,
18:08
if we get past this lazy, dangerous, ideology
400
1076000
4000
ако ја надминеме оваа мрзлива, опасна, идеологија
18:12
of carrots and sticks,
401
1080000
2000
на моркови и стапчиња,
18:14
we can strengthen our businesses,
402
1082000
3000
ќе ги зајакнеме нашите бизниси,
18:17
we can solve a lot of those candle problems,
403
1085000
3000
ќе решиме многу од овие проблеми со свеќата,
18:20
and maybe, maybe, maybe
404
1088000
4000
и можеби, можеби, можеби
18:24
we can change the world.
405
1092000
2000
ќе го промениме светот.
18:26
I rest my case.
406
1094000
2000
Бранителот се повлекува.
18:28
(Applause)
407
1096000
3000
(Аплауз)
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