TED2018
Tamekia MizLadi Smith: How to train employees to have difficult conversations
Tamekia MizLadi Smith: Como treinar funcionários a terem conversas difíceis
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"Está na hora de investir em treinamento cara a cara que capacite funcionários a terem conversas difíceis" -- diz Tamekia MizLadi Smith. Numa graciosa e provocante palestra, Smith partilha um programa de treino no local de trabalho chamado “I’m G.R.A.C.E.D.” que inspira tanto chefes como funcionários a comunicarem-se com compaixão e respeito. Ponto de Partida: deixe sempre que as pessoas saibam porque é que o seu trabalho é importante.
Tamekia MizLadi Smith - Performer, mentor
Tamekia MizLadi Smith wants to start new conversations around involving non-clinical staff in healthcare. Full bio
Tamekia MizLadi Smith wants to start new conversations around involving non-clinical staff in healthcare. Full bio
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00:12
We live in a world
where the collection of data
where the collection of data
0
968
2198
Vivemos num mundo
onde a pesquisa de informações
onde a pesquisa de informações
00:15
is happening 24 hours a day,
seven days a week,
seven days a week,
1
3190
2548
acontece 24 horas por dia,
7 dias por semana,
7 dias por semana,
00:17
365 days a year.
2
5762
2293
365 dias por ano.
Esta informação é normalmente pesquisada
pelo chamado especialista de balcão.
pelo chamado especialista de balcão.
00:20
This data is usually collected by
what we call a front-desk specialist now.
what we call a front-desk specialist now.
3
8730
4323
Estes são os balconistas do retalho
nas vossas lojas de armazém preferidas,
nas vossas lojas de armazém preferidas,
00:25
These are the retail clerks
at your favorite department stores,
at your favorite department stores,
4
13077
3120
00:28
the cashiers at the grocery stores,
5
16221
2443
os caixas nas mercearias,
os especialistas de registo no hospital
00:30
the registration specialists
at the hospital
at the hospital
6
18688
2605
e até mesmo a pessoa que vos vendeu
o último bilhete de cinema.
o último bilhete de cinema.
00:33
and even the person that sold you
your last movie ticket.
your last movie ticket.
7
21317
3114
Eles fazem perguntas discretas, como:
"Por favor, diz-me o seu código postal?"
"Por favor, diz-me o seu código postal?"
00:36
They ask discreet questions, like:
"May I please have your zip code?"
"May I please have your zip code?"
8
24908
3875
00:40
Or, "Would you like to use
your savings card today?"
your savings card today?"
9
28807
3111
Ou: "Você gostaria de usar
o seu cartão de poupança hoje?"
o seu cartão de poupança hoje?"
Tudo isso nos dá informações.
00:44
All of which gives us data.
10
32369
2309
Porém, a conversa
torna-se um pouco mais complicada
torna-se um pouco mais complicada
00:46
However, the conversation
becomes a little bit more complex
becomes a little bit more complex
11
34702
4587
quando é preciso fazer
as perguntas mais difíceis.
as perguntas mais difíceis.
00:51
when the more difficult questions
need to be asked.
need to be asked.
12
39313
3318
Deixem-me contar-vos uma história.
00:54
Let me tell you a story, see.
13
42655
1793
Era uma vez, havia uma mulher
chamada Miss Margaret.
chamada Miss Margaret.
00:56
Once upon a time, there was
a woman named Miss Margaret.
a woman named Miss Margaret.
14
44750
3018
A Miss Margaret tinha sido
especialista de receção
especialista de receção
00:59
Miss Margaret had been
a front-desk specialist
a front-desk specialist
15
47792
2151
durante quase 20 anos.
01:01
for almost 20 years.
16
49967
1460
E naquele tempo todo, ela nunca,
e eu quero dizer nunca,
e eu quero dizer nunca,
01:03
And in all that time, she has never,
and I do mean never,
and I do mean never,
17
51451
3817
nunca precisou de perguntar a um paciente
o seu género, raça ou etnia.
o seu género, raça ou etnia.
01:07
had to ask a patient their gender,
race or ethnicity.
race or ethnicity.
18
55292
3520
Porque a Miss Margaret
tem a capacidade de, só com o olhar,
tem a capacidade de, só com o olhar,
01:10
Because, see, now Miss Margaret
has the ability to just look at you.
has the ability to just look at you.
19
58836
3223
Hum, hum.
01:14
Uh-huh.
20
62083
1158
consegue dizer
se alguém é um rapaz ou rapariga,
se alguém é um rapaz ou rapariga,
01:15
And she can tell
if you are a boy or a girl,
if you are a boy or a girl,
21
63265
2777
negro ou branco,
norte-americano ou estrangeiro.
norte-americano ou estrangeiro.
01:18
black or white, American or non-American.
22
66066
3237
Na cabeça dela,
estas eram as únicas categorias.
estas eram as únicas categorias.
01:21
And in her mind,
those were the only categories.
those were the only categories.
23
69327
3238
Então, imaginem aquele dia difícil,
01:24
So imagine that grave day,
24
72589
2016
quando a sua supervisora atrevida
a convida para a reunião
a convida para a reunião
01:26
when her sassy supervisor invited her
to this "change everything" meeting
to this "change everything" meeting
25
74629
4893
do "muda tudo"
e lhe diz que terá que pedir
a cada um dos seus pacientes
a cada um dos seus pacientes
01:31
and told her that would have to ask
each and every last one of her patients
each and every last one of her patients
26
79546
3634
para se identificarem.
01:35
to self-identify.
27
83204
1405
01:36
She gave her six genders,
eight races and over 100 ethnicities.
eight races and over 100 ethnicities.
28
84633
4770
Ela dá-lhe seis géneros,
oito raças e mais de cem etnias.
oito raças e mais de cem etnias.
Bem, agora, a Miss Margaret
ficou chocada.
ficou chocada.
01:41
Well, now, Miss Margaret was appalled.
29
89427
2588
Quero dizer, muito ofendida.
01:44
I mean, highly offended.
30
92039
1397
Tanto é assim, que ela marchou
para o departamento de recursos humanos
para o departamento de recursos humanos
01:45
So much so that she marched down
to that human-resource department
to that human-resource department
31
93460
3331
para ver se podia pedir
a aposentação antecipada.
a aposentação antecipada.
01:48
to see if she was eligible
for an early retirement.
for an early retirement.
32
96815
2524
E terminou o seu discurso dizendo
01:51
And she ended her rant by saying
33
99363
1960
que a sua supervisora atrevida a convidara
para a reunião do "muda tudo"
para a reunião do "muda tudo"
01:53
that her sassy supervisor invited her
to this "change everything" meeting
to this "change everything" meeting
34
101347
4870
e nem sequer mesmo, mesmo
01:58
and didn't, didn't, even, even
35
106241
2024
trouxe, trouxe comida,
comida, comida, comida.
comida, comida, comida.
02:00
bring, bring food, food, food, food.
36
108289
3028
02:03
(Laughter)
37
111341
1154
(Risos)
02:04
(Applause) (Cheers)
38
112519
5067
(Aplausos)
Vocês sabem que se tem de trazer comida
para essas reuniões.
para essas reuniões.
02:10
You know you've got to bring food
to these meetings.
to these meetings.
39
118681
2434
02:13
(Laughter)
40
121139
2343
(Risos)
Enfim.
02:15
Anyway.
41
123506
1159
(Risos)
02:16
(Laughter)
42
124689
1508
02:18
Now, that was an example
of a healthcare setting,
of a healthcare setting,
43
126221
2769
Agora, aquele foi um exemplo
de um ambiente de saúde,
de um ambiente de saúde,
mas claro, todos os negócios
recolhem algum tipo de informação.
recolhem algum tipo de informação.
02:21
but of course, all businesses
collect some form of data.
collect some form of data.
44
129014
3333
História verdadeira: eu ia
transferir algum dinheiro.
transferir algum dinheiro.
02:24
True story: I was going
to wire some money.
to wire some money.
45
132371
3142
E a representante da Alfândega
perguntou-me
perguntou-me
02:28
And the customer service
representative asked me
representative asked me
46
136165
2555
se nasci nos EUA.
02:30
if I was born in the United States.
47
138744
2334
Hesitei em responder à pergunta dela,
02:33
Now, I hesitated to answer her question,
48
141419
2381
e antes mesmo de ela perceber
porque é que eu tinha hesitado,
porque é que eu tinha hesitado,
02:35
and before she even realized
why I hesitated,
why I hesitated,
49
143824
3130
ela começou a criticar severamente
a empresa em que trabalha.
a empresa em que trabalha.
02:38
she began to throw the company
she worked for under the bus.
she worked for under the bus.
50
146978
3015
Disse: "Miúda, sei que é estúpido,
mas eles fazem-nos perguntar isto."
mas eles fazem-nos perguntar isto."
02:42
She said, "Girl, I know it's stupid,
but they makin' us ask this question."
but they makin' us ask this question."
51
150017
5072
(Risos)
02:47
(Laughter)
52
155113
1151
Por causa da forma como ela
me apresentou isso,
me apresentou isso,
02:48
Because of the way she presented it to me,
53
156288
2073
Eu fiquei, tipo; "Miúda, porquê?
02:50
I was like, "Girl, why?
54
158385
1600
"Porque é que vos fazem perguntar isso?
02:52
Why they makin' you ask this question?
55
160561
2230
"Eles estão a deportar pessoas?"
02:54
Is they deportin' people?"
56
162815
1802
02:56
(Laughter)
57
164641
2142
(Risos)
02:58
But then I had to turn on
the other side of me,
the other side of me,
58
166807
2222
Mas então tive que ligar
o meu outro lado,
o meu outro lado,
o meu lado locutor-poeta
mais profissional,
mais profissional,
03:01
the more professional
speaker-poet side of me.
speaker-poet side of me.
59
169053
2568
aquele que entendia que havia pequenas
Miss Margarets por todo o lado.
Miss Margarets por todo o lado.
03:04
The one that understood that there were
little Miss Margarets all over the place.
little Miss Margarets all over the place.
60
172164
4150
03:08
People who were good people,
maybe even good employees,
maybe even good employees,
61
176871
2968
Pessoas que eram boas,
talvez até mesmo bons funcionários,
talvez até mesmo bons funcionários,
mas não sabiam como
fazer perguntas adequadamente.
fazer perguntas adequadamente.
03:11
but lacked the ability
to ask their questions properly
to ask their questions properly
62
179863
2552
03:14
and unfortunately, that made her look bad,
63
182439
2535
Infelizmente, aquilo deixava-a ficar mal,
mas o pior é que aquilo deixava
a empresa ainda pior do que ela.
a empresa ainda pior do que ela.
03:16
but the worst, that made
the business look even worse
the business look even worse
64
184998
3246
03:20
than how she was looking.
65
188268
1666
Porque ela não sabia quem eu era.
03:22
Because she had no idea who I was.
66
190236
1767
03:24
I mean, I literally could have been
a woman who was scheduled to do a TED Talk
a woman who was scheduled to do a TED Talk
67
192027
3685
Eu podia ser alguém
prestes a dar uma palestra na TED
prestes a dar uma palestra na TED
e usá-la como exemplo.
03:27
and would use her as an example.
68
195736
1778
Imaginem só.
03:29
Imagine that.
69
197538
1300
03:30
(Applause)
70
198862
4262
(Aplausos)
Infelizmente,
03:35
And unfortunately,
71
203148
1183
o que acontece é que pessoas
evitariam responder
evitariam responder
03:36
what happens is people would decline
to answer the questions,
to answer the questions,
72
204355
2895
por temerem que as informações
fossem usadas
fossem usadas
03:39
because they feel like
you would use the information
you would use the information
73
207274
2509
para os discriminar,
03:41
to discriminate against them,
74
209807
1425
tudo por causa de como a informação
foi apresentada.
foi apresentada.
03:43
all because of how you presented
the information.
the information.
75
211256
2391
Assim, nós conseguimos maus dados.
03:45
And at that point, we get bad data.
76
213671
1778
E todos sabem o que maus dados causam.
03:47
And everybody knows what bad data does.
77
215473
2111
Maus dados custam tempo,
custam dinheiro
custam dinheiro
03:49
Bad data costs you time,
it costs you money
it costs you money
78
217608
2793
e custam recursos.
03:52
and it costs you resources.
79
220425
1946
Infelizmente, quando temos maus dados,
03:54
Unfortunately, when you have bad data,
80
222395
2563
também nos custa muito mais,
03:56
it also costs you a lot more,
81
224982
3079
porque temos diferenças na saúde,
04:00
because we have health disparities,
82
228085
2395
determinantes sociais de saúde,
04:02
and we have social determinants of health,
83
230504
2214
e na mortalidade infantil,
04:04
and we have the infant mortality,
84
232742
1658
tudo dependente
dos dados que recolhemos.
dos dados que recolhemos.
04:06
all of which depends
on the data that we collect,
on the data that we collect,
85
234424
2643
E se tivermos informação errada,
continuamos a ter estes problemas.
continuamos a ter estes problemas.
04:09
and if we have bad data,
than we have those issues still.
than we have those issues still.
86
237091
3248
Temos populações
com muitos problemas sociais
com muitos problemas sociais
04:12
And we have underprivileged populations
87
240363
1899
que permanecem desfavorecidas
e com muitos problemas sociais
e com muitos problemas sociais
04:14
that remain unfortunate
and underprivileged,
and underprivileged,
88
242286
2791
04:17
because the data that we're using
is either outdated,
is either outdated,
89
245101
3926
porque a informação que usamos
ou é desatualizada
ou está errada,
04:21
or is not good at all
or we don't have anything at all.
or we don't have anything at all.
90
249051
3293
e por isso, na verdade,
não temos informação nenhuma.
não temos informação nenhuma.
Não seria fantástico
se pessoas como a Miss Margaret
se pessoas como a Miss Margaret
04:24
Now, wouldn't it be amazing
if people like Miss Margaret
if people like Miss Margaret
91
252987
2636
e o representante do atendimento
ao cliente do "Call-Center"
ao cliente do "Call-Center"
04:27
and the customer-service
representative at the wiring place
representative at the wiring place
92
255647
3150
fossem agraciados para recolherem dados
com cuidado e compaixão?
com cuidado e compaixão?
04:30
were graced to collect data
with compassionate care?
with compassionate care?
93
258821
4374
Posso explicar-lhes
o que quero dizer com "agraciados?"
o que quero dizer com "agraciados?"
04:35
Can I explain to you
what I mean by "graced?"
what I mean by "graced?"
94
263562
2317
Escrevi um poema acróstico.
04:38
I wrote an acrostic poem.
95
266324
1666
G: Conseguir envolver os especialistas
da receção e informá-los da...
da receção e informá-los da...
04:40
G: Getting the front desk specialist
involved and letting them know
involved and letting them know
96
268300
4773
R: relevância do seu papel
ao tornarem-se...
ao tornarem-se...
04:45
R: the Relevance of their role
as they become
as they become
97
273097
3953
A: responsáveis pela exatidão
da informação ao implementarem...
da informação ao implementarem...
04:49
A: Accountable for the accuracy
of data while implementing
of data while implementing
98
277074
3531
C: cuidados compassivos em
todos os encontros, tornando-se...
todos os encontros, tornando-se...
04:52
C: Compassionate care within
all encounters by becoming
all encounters by becoming
99
280629
4044
E: equipados com a educação
necessária para informar a população...
necessária para informar a população...
04:56
E: Equipped with the education
needed to inform people
needed to inform people
100
284697
3301
05:00
of why data collection is so important.
101
288022
3293
D: porque é que a recolha de dados
é tão necessária.
é tão necessária.
(Aplausos)
05:04
(Applause)
102
292315
2949
Sou uma artista.
05:07
Now, I'm an artist.
103
295288
2096
Então o que me acontece
05:09
And so what happens with me
104
297408
1674
é que, ao criar algo artisticamente,
05:11
is that when I create
something artistically,
something artistically,
105
299106
2174
o treinador em mim,
também é despertado.
também é despertado.
05:13
the trainer in me is awakened as well.
106
301304
1923
05:15
So what I did was, I began to develop
that acrostic poem into a full training
that acrostic poem into a full training
107
303251
4072
Então, comecei a desenvolver
aquele poema acróstico
aquele poema acróstico
no treino intensivo
com o título "Sou G.R.A.C.E.D."
com o título "Sou G.R.A.C.E.D."
05:19
entitled "I'm G.R.A.C.E.D."
108
307347
1548
05:20
Because I remember,
being the front-desk specialist,
being the front-desk specialist,
109
308919
2841
Porque me lembro de ser
uma especialista de receção,
uma especialista de receção,
e quando fui para o escritório
de equidade trabalhar, pensei:
de equidade trabalhar, pensei:
05:23
and when I went to the office
of equity to start working,
of equity to start working,
110
311784
2674
05:26
I was like, "Is that why they asked us
to ask that question?"
to ask that question?"
111
314482
3555
"É por isso que nos pedem
para fazer esta pergunta?"
para fazer esta pergunta?"
Tudo se se fez luz para mim,
05:30
It all became a bright light to me,
112
318061
1768
e percebi que perguntei às pessoas
e eu falei com as pessoas...
e eu falei com as pessoas...
05:31
and I realized that I asked people
and I told people about --
and I told people about --
113
319853
3637
chamando-as pelo género errado,
pela raça errada,
pela raça errada,
05:35
I called them by the wrong gender,
I called them by the wrong race,
I called them by the wrong race,
114
323514
3284
05:38
I called them by the wrong ethnicity,
115
326822
1803
pela etnia errada,
e o ambiente tornou-se tenso,
05:40
and the environment became hostile,
116
328649
2007
as pessoas ofenderam-se e fiquei frustrada
porque não fui agraciada.
porque não fui agraciada.
05:42
people was offended and I was frustrated
because I was not graced.
because I was not graced.
117
330680
4284
Lembro-me da minha formação informática,
05:46
I remember my computerized training,
118
334988
2587
05:49
and unfortunately, that training did not
prepare me to deescalate a situation.
prepare me to deescalate a situation.
119
337599
5626
e infelizmente, aquela formação
não me preparou para acalmar uma situação.
não me preparou para acalmar uma situação.
Não me preparou para ter
momentos de ensino quando tinha dúvidas
momentos de ensino quando tinha dúvidas
05:55
It did not prepare me to have
teachable moments when I had questions
teachable moments when I had questions
120
343249
3376
sobre como fazer as perguntas.
05:58
about asking the questions.
121
346649
1658
06:00
I would look at the computer and say,
"So, what do I do when this happens?"
"So, what do I do when this happens?"
122
348331
3564
Olharia para o computador e diria:
"Então, o que fazer nessa situação?"
"Então, o que fazer nessa situação?"
06:03
And the computer would say ...
123
351919
1858
E o computador diria...
06:05
nothing, because a computer
cannot talk back to you.
cannot talk back to you.
124
353801
3268
nada, porque um computador
não nos pode responder.
não nos pode responder.
(Risos)
06:09
(Laughter)
125
357093
3207
Então essa é a importância
de ter alguém ali
de ter alguém ali
06:12
So that's the importance
of having someone there
of having someone there
126
360324
2571
treinado para ensiná-lo
e dizer-lhe o que fazer
e dizer-lhe o que fazer
06:14
who was trained to teach you
and tell you what you do
and tell you what you do
127
362919
2777
em situações como aquelas.
06:17
in situations like that.
128
365720
1690
Então, ao criar a formação
de "Sou G.R.A.C.E.D",
de "Sou G.R.A.C.E.D",
06:20
So, when I created
the "I'm G.R.A.C.E.D" training,
the "I'm G.R.A.C.E.D" training,
129
368030
2626
criei-o com aquela experiência em mente,
06:22
I created it with that experience
that I had in mind,
that I had in mind,
130
370680
2994
mas também com aquela convicção
em mente.
em mente.
06:25
but also that conviction
that I had in mind.
that I had in mind.
131
373698
2516
Porque queria que o "design" de instruções
06:28
Because I wanted
the instructional design of it
the instructional design of it
132
376238
2253
fosse um espaço seguro
para diálogo aberto com as pessoas.
para diálogo aberto com as pessoas.
06:30
to be a safe space
for open dialogue for people.
for open dialogue for people.
133
378515
2778
Queria falar sobre preconceitos,
06:33
I wanted to talk about biases,
134
381317
1895
os inconscientes e os conscientes,
06:35
the unconscious ones
and the conscious ones,
and the conscious ones,
135
383236
2397
e o que faríamos.
06:37
and what we do.
136
385657
1166
Porque agora sei que, quando
envolvemos as pessoas nos motivos,
envolvemos as pessoas nos motivos,
06:38
Because now I know
that when you engage people in the why,
that when you engage people in the why,
137
386847
3944
desafiamos as suas perspetivas,
e mudamos as suas atitudes.
e mudamos as suas atitudes.
06:42
it challenges their perspective,
and it changes their attitudes.
and it changes their attitudes.
138
390815
3476
Agora sei que os dados
que recolhemos na receção
que recolhemos na receção
06:46
Now I know that data
that we have at the front desk
that we have at the front desk
139
394315
3159
06:49
translates into research that eliminates
disparities and finds cures.
disparities and finds cures.
140
397498
4813
traduzem-se em pesquisa que acaba
com as disparidades e encontra curas.
com as disparidades e encontra curas.
Agora sei que ensinar às pessoas
mudança de transacição,
mudança de transacição,
06:54
Now I know that teaching people
transitional change
transitional change
141
402335
3706
em vez de chocá-las com a mudança,
06:58
instead of shocking them into change
142
406065
2846
é sempre uma forma melhor
de implementarmos a mudança.
de implementarmos a mudança.
07:00
is always a better way
of implementing change.
of implementing change.
143
408935
3255
Agora sei que as pessoas se sentem
mais dispostas a dar informações
mais dispostas a dar informações
07:04
See, now I know people are more likely
to share information
to share information
144
412214
3046
07:07
when they are treated with respect
by knowledgeable staff members.
by knowledgeable staff members.
145
415284
3859
quando se sentem respeitadas
por funcionários experientes.
por funcionários experientes.
Agora sei que vocês não precisam
de ser especialistas em estatísticas
de ser especialistas em estatísticas
07:11
Now I know that you
don't have to be a statistician
don't have to be a statistician
146
419167
3021
07:14
to understand the power
and the purpose of data,
and the purpose of data,
147
422212
3001
para entenderem o poder
e o propósito dos dados,
e o propósito dos dados,
mas devem respeitar as pessoas
e ter cuidado compassivo.
e ter cuidado compassivo.
07:17
but you do have to treat people
with respect and have compassionate care.
with respect and have compassionate care.
148
425237
4364
Agora sei que, ao serem agraciados,
07:21
Now I know that when you've been graced,
149
429625
2825
a vossa responsabilidade
é capacitar mais alguém.
é capacitar mais alguém.
07:24
it is your responsibility
to empower somebody else.
to empower somebody else.
150
432474
3376
07:27
But most importantly, now I know
151
435874
2425
Mas mais importante, agora sei
que, ensinar seres humanos
07:30
that when teaching human beings
152
438323
2413
a comunicarem com outros seres humanos,
07:32
to communicate with other human beings,
153
440760
3079
deve ser feito por um ser humano.
07:35
it should be delivered by a human being.
154
443863
3785
07:40
(Applause)
155
448117
6792
(Aplausos)
Então, quando todos forem trabalhar
07:46
So when y'all go to work
156
454933
1849
e forem convocados para aquela
reunião "muda tudo"...
reunião "muda tudo"...
07:48
and y'all schedule that
"change everything" meeting --
"change everything" meeting --
157
456806
3335
07:52
(Laughter)
158
460165
1650
(Risos)
07:53
remember Miss Margaret.
159
461839
1515
lembrem-se da Miss Margaret.
07:55
And don't forget the food, the food,
the food, the food.
the food, the food.
160
463792
3819
E não se esqueçam da comida,
comida, comida.
comida, comida.
Obrigada.
08:00
Thank you.
161
468103
1151
(Aplausos) (Vivas)
08:01
(Applause) (Cheers)
162
469278
5475
08:06
Thank you.
163
474777
1175
08:07
(Applause)
164
475976
1595
ABOUT THE SPEAKER
Tamekia MizLadi Smith - Performer, mentorTamekia MizLadi Smith wants to start new conversations around involving non-clinical staff in healthcare.
Why you should listen
As a spoken-word performer, Tamekia MizLadi Smith educates and empowers her audiences with what she calls EDUtainment, a witty combination of music and storytelling. She has worked as a consultant and mentor for programs such as Girls in Action, Dear Sistah Girlfriend and the Columbus City Schools. Her forthcoming book, True Story, explores how to improve community health through mentoring and creative arts.
Tamekia MizLadi Smith | Speaker | TED.com