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David Lee: Why jobs of the future won't feel like work
David Lee: Porque é que os empregos do futuro não serão sentidos como trabalho
Filmed:
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Todos nós já ouvimos dizer que os robôs vão-nos tirar os nossos empregos — mas o que podemos fazer contra isso? O especialista em inovação David Lee diz que temos que começar a projetar empregos que despertem os nossos talentos secretos e paixões — aquelas coisas que fazemos ao fim de semana — para manter a nossa relevância na era da robótica. "Comecemos a perguntar às pessoas os problemas que elas se sentem inspiradas em resolver e que talentos querem trazer para o trabalho," diz Lee "Quando se convida as pessoas a serem melhores, elas podem-nos surpreender com o quão melhores elas podem ser".
David Lee - Innovation leader
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
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00:12
So there's a lot of valid
concern these days
concern these days
0
874
2152
Há hoje uma grande preocupação
de que a tecnologia esteja
a tornar-se tão esperta
a tornar-se tão esperta
00:15
that our technology is getting so smart
1
3050
2205
00:17
that we've put ourselves
on the path to a jobless future.
on the path to a jobless future.
2
5279
2748
que nos encaminhemos para
uma sociedade sem empregos.
uma sociedade sem empregos.
O exemplo do carro que anda sozinho
00:21
And I think the example
of a self-driving car
of a self-driving car
3
9682
2152
00:23
is actually the easiest one to see.
4
11858
1674
é o mais fácil de se ver.
00:25
So these are going to be fantastic
for all kinds of different reasons.
for all kinds of different reasons.
5
13556
3328
Os carros vão ser extraordinários
por uma série de razões diferentes.
por uma série de razões diferentes.
00:28
But did you know that "driver"
is actually the most common job
is actually the most common job
6
16908
3438
Mas sabiam que "motorista"
é o trabalho mais comum
é o trabalho mais comum
00:32
in 29 of the 50 US states?
7
20370
1789
em 29 dos 50 estados dos EUA?
00:35
What's going to happen to these jobs
when we're no longer driving our cars
when we're no longer driving our cars
8
23042
3478
O que irá acontecer quando já não
estivermos a conduzir carros,
estivermos a conduzir carros,
ou a cozinhar,
00:38
or cooking our food
9
26544
1165
00:39
or even diagnosing our own diseases?
10
27733
1959
ou a diagnosticar as nossas doenças?
00:42
Well, a recent study
from Forrester Research
from Forrester Research
11
30675
2377
Bem, um estudo recente
da Forrester Research
da Forrester Research
00:45
goes so far to predict
that 25 million jobs
that 25 million jobs
12
33076
3163
prevê que 25 milhões de empregos
00:48
might disappear over the next 10 years.
13
36263
2162
irão desaparecer nos próximos 10 anos.
00:51
To put that in perspective,
14
39393
1489
Para pôr isto em perspetiva,
00:52
that's three times as many jobs lost
in the aftermath of the financial crisis.
in the aftermath of the financial crisis.
15
40906
4146
é três vezes mais empregos perdidos do
que no rescaldo de uma crise financeira.
que no rescaldo de uma crise financeira.
00:58
And it's not just blue-collar jobs
that are at risk.
that are at risk.
16
46606
2472
E não são apenas os empregos
industriais que estão em risco.
industriais que estão em risco.
01:01
On Wall Street and across Silicon Valley,
we are seeing tremendous gains
we are seeing tremendous gains
17
49728
3427
Em Wall Street e Silicon Valley,
temos visto grandes progressos
temos visto grandes progressos
01:05
in the quality of analysis
and decision-making
and decision-making
18
53179
2182
em termos de análise
e de tomada de decisões
e de tomada de decisões
01:07
because of machine learning.
19
55385
1654
dada a aprendizagem de máquinas.
01:09
So even the smartest, highest-paid people
will be affected by this change.
will be affected by this change.
20
57063
3524
Por isso até os mais inteligentes
e mais bem pagos vão ser afetados.
e mais bem pagos vão ser afetados.
01:13
What's clear is that no matter
what your job is,
what your job is,
21
61714
2670
O que é evidente é que qualquer
que seja o vosso trabalho,
que seja o vosso trabalho,
01:16
at least some, if not all of your work,
22
64408
1972
pelo menos uma parte, ou todo ele,
01:18
is going to be done by a robot
or software in the next few years.
or software in the next few years.
23
66404
3392
será realizado por um robô
ou um software nos próximos anos.
ou um software nos próximos anos.
01:22
And that's exactly why people
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
24
70918
3071
Precisamente por isso, pessoas
como Mark Zuckerberg e Bill Gates
como Mark Zuckerberg e Bill Gates
01:26
are talking about the need for
government-funded minimum income levels.
government-funded minimum income levels.
25
74013
3388
falam da necessidade de níveis
de rendimento mínimo dados pelo governo
de rendimento mínimo dados pelo governo
01:29
But if our politicians can't agree
on things like health care
on things like health care
26
77425
3342
Mas se os políticos não conseguem
concordar nos cuidados de saúde
concordar nos cuidados de saúde
ou nas refeições escolares,
01:32
or even school lunches,
27
80791
1279
01:34
I just don't see a path
where they'll find consensus
where they'll find consensus
28
82094
2430
não vejo um caminho
para um consenso político
para um consenso político
01:36
on something as big and as expensive
as universal basic life income.
as universal basic life income.
29
84548
3326
em algo tão grande e dispendioso
como o rendimento básico universal.
como o rendimento básico universal.
01:40
Instead, I think the response
needs to be led by us in industry.
needs to be led by us in industry.
30
88616
3645
Como alternativa, acho que a resposta
deve ser obtida por nós na indústria.
deve ser obtida por nós na indústria.
01:44
We have to recognize
the change that's ahead of us
the change that's ahead of us
31
92285
2524
Temos que reconhecer a mudança
que está à nossa frente
que está à nossa frente
01:46
and start to design the new kinds of jobs
32
94833
1975
e começar a desenvolver
novos tipos de empregos
novos tipos de empregos
01:48
that will still be relevant
in the age of robotics.
in the age of robotics.
33
96832
2695
que serão relevantes
na era da robótica.
na era da robótica.
01:52
The good news is that we have
faced down and recovered
faced down and recovered
34
100899
2753
A boa notícia é que já sofremos
e já recuperámos
e já recuperámos
01:55
two mass extinctions of jobs before.
35
103676
2186
de duas extinções em massa de empregos.
01:58
From 1870 to 1970,
36
106523
2210
De 1870 a 1970,
02:00
the percent of American workers
based on farms fell by 90 percent,
based on farms fell by 90 percent,
37
108757
4408
a percentagem de trabalhadores
agrícolas nos EUA desceu em 90%,
agrícolas nos EUA desceu em 90%,
02:05
and then again from 1950 to 2010,
38
113189
2545
e outra vez de 1950 a 2010,
02:07
the percent of Americans
working in factories
working in factories
39
115758
2143
a percentagem de trabalhadores
fabris norte-americanos
fabris norte-americanos
02:09
fell by 75 percent.
40
117925
1676
desceu em 75%.
02:12
The challenge we face this time,
however, is one of time.
however, is one of time.
41
120570
2954
No entanto, o desafio
que enfrentamos agora, é o tempo.
que enfrentamos agora, é o tempo.
02:15
We had a hundred years
to move from farms to factories,
to move from farms to factories,
42
123548
3014
Tivemos cem anos para
mudar do campo para as fábricas,
mudar do campo para as fábricas,
02:18
and then 60 years to fully build out
a service economy.
a service economy.
43
126586
2575
e depois, 60 anos para criar
uma economia de serviços.
uma economia de serviços.
02:21
The rate of change today
44
129678
1325
O ritmo de mudança atual
02:23
suggests that we may only have
10 or 15 years to adjust,
10 or 15 years to adjust,
45
131027
2974
sugere que tenhamos apenas
10 ou 15 anos para nos adaptarmos
10 ou 15 anos para nos adaptarmos
02:26
and if we don't react fast enough,
46
134025
1703
e, se não reagirmos rapidamente,
02:27
that means by the time
today's elementary-school students
today's elementary-school students
47
135752
2756
ou seja, entre o tempo dos alunos
de secundário de hoje
de secundário de hoje
02:30
are college-aged,
48
138532
1885
até à sua passagem para a faculdade,
02:32
we could be living
in a world that's robotic,
in a world that's robotic,
49
140441
2141
podemos já estar a viver
num mundo robótico,
num mundo robótico,
02:34
largely unemployed and stuck
in kind of un-great depression.
in kind of un-great depression.
50
142606
3683
de grande desemprego onde somos
prisioneiros de uma espécie de depressão.
prisioneiros de uma espécie de depressão.
02:39
But I don't think it has to be this way.
51
147797
1939
Mas não acredito que tenha de ser assim.
02:41
You see, I work in innovation,
52
149760
1700
Eu trabalho em inovação,
02:43
and part of my job is to shape how
large companies apply new technologies.
large companies apply new technologies.
53
151484
4154
e parte do meu trabalho é modelar a forma
como grandes empresas aplicam tecnologia.
como grandes empresas aplicam tecnologia.
02:48
Certainly some of these technologies
54
156265
1795
Naturalmente alguma desta tecnologia
02:50
are even specifically designed
to replace human workers.
to replace human workers.
55
158084
2904
é especialmente projetada
para substituir a mão-de-obra humana.
para substituir a mão-de-obra humana.
02:53
But I believe that if we start
taking steps right now
taking steps right now
56
161615
2926
Mas eu acredito que, se começarmos
a tomar medidas agora
a tomar medidas agora
02:56
to change the nature of work,
57
164565
1821
para mudar a natureza do trabalho,
02:58
we can not only create environments
where people love coming to work
where people love coming to work
58
166410
3886
podemos não só criar um ambiente
em que as pessoas adorem trabalhar
em que as pessoas adorem trabalhar
03:02
but also generate
the innovation that we need
the innovation that we need
59
170320
2118
mas também gerar a inovação
de que precisamos
de que precisamos
03:04
to replace the millions of jobs
that will be lost to technology.
that will be lost to technology.
60
172462
3173
para substituir os milhões de empregos
que serão perdidos para a tecnologia.
que serão perdidos para a tecnologia.
03:08
I believe that the key
to preventing our jobless future
to preventing our jobless future
61
176532
3799
Eu acredito que a chave para
evitar um futuro sem empregos
evitar um futuro sem empregos
03:12
is to rediscover what makes us human,
62
180355
2346
é redescobrir o que nos torna humanos
03:14
and to create a new generation
of human-centered jobs
of human-centered jobs
63
182725
2958
e criar uma nova geração
de trabalhos centrados no Homem
de trabalhos centrados no Homem
03:17
that allow us to unlock
the hidden talents and passions
the hidden talents and passions
64
185707
2606
que nos permitam revelar
talentos e paixões secretas
talentos e paixões secretas
03:20
that we carry with us every day.
65
188337
1653
que trazemos connosco todos os dias.
03:24
But first, I think
it's important to recognize
it's important to recognize
66
192151
2143
Primeiro, penso que
seja importante reconhecer
seja importante reconhecer
03:26
that we brought this problem on ourselves.
67
194318
2152
que fomos nós que provocámos o problema.
03:28
And it's not just because, you know,
we are the one building the robots.
we are the one building the robots.
68
196494
3457
E não é simplesmente, por sermos
aqueles que constroem os robôs.
aqueles que constroem os robôs.
Apesar de muitos dos empregos
terem acabado nas fábricas há décadas,
terem acabado nas fábricas há décadas,
03:32
But even though most jobs
left the factory decades ago,
left the factory decades ago,
69
200507
3184
03:35
we still hold on to this factory mindset
70
203715
1937
nós ainda estamos presos
a essa mentalidade fabril
a essa mentalidade fabril
03:37
of standardization and de-skilling.
71
205676
1959
de estandardização
e perda de competências.
e perda de competências.
03:40
We still define jobs
around procedural tasks
around procedural tasks
72
208525
2351
Ainda definimos empregos
como tarefas processuais
como tarefas processuais
03:42
and then pay people for the number
of hours that they perform these tasks.
of hours that they perform these tasks.
73
210900
3488
e pagamos às pessoas pelo número de horas
com que realizam tais tarefas.
com que realizam tais tarefas.
03:46
We've created narrow job definitions
74
214412
1756
Criámos definições limitadas de profissões
03:48
like cashier, loan processor
or taxi driver
or taxi driver
75
216192
3240
como caixa, processador
de empréstimos ou taxista
de empréstimos ou taxista
03:51
and then asked people
to form entire careers
to form entire careers
76
219456
2483
e depois pedimos às pessoas
para criar carreiras
para criar carreiras
03:53
around these singular tasks.
77
221963
1630
à volta dessas tarefas limitadas.
03:56
These choices have left us with
actually two dangerous side effects.
actually two dangerous side effects.
78
224251
3533
Essas escolhas deixaram-nos
com dois efeitos colaterais perigosos.
com dois efeitos colaterais perigosos.
03:59
The first is that these
narrowly defined jobs
narrowly defined jobs
79
227808
2750
O primeiro é que esses empregos
definidos limitadamente
definidos limitadamente
04:02
will be the first
to be displaced by robots,
to be displaced by robots,
80
230582
2423
serão os primeiros a ser
substituídos por robôs,
substituídos por robôs,
04:05
because single-task robots
are just the easiest kinds to build.
are just the easiest kinds to build.
81
233029
2985
porque robôs de uma tarefa só
são os mais fáceis de construir.
são os mais fáceis de construir.
04:08
But second, we have accidentally made it
82
236781
2393
E segundo, acidentalmente fizemos com que
04:11
so that millions of workers
around the world
around the world
83
239198
2128
milhões de trabalhadores por todo o mundo
04:13
have unbelievably boring working lives.
84
241350
2310
tenham vidas de trabalho
incrivelmente aborrecidas.
incrivelmente aborrecidas.
04:16
(Laughter)
85
244057
1871
(Risos)
04:18
Let's take the example
of a call center agent.
of a call center agent.
86
246427
2402
Temos como exemplo um "call center".
Nas últimas décadas, gabamo-nos
de baixos custos operacionais
de baixos custos operacionais
04:20
Over the last few decades,
we brag about lower operating costs
we brag about lower operating costs
87
248853
3003
porque removemos a necessidade
da capacidade mental das pessoas,
da capacidade mental das pessoas,
04:23
because we've taken most
of the need for brainpower
of the need for brainpower
88
251880
2427
04:26
out of the person
and put it into the system.
and put it into the system.
89
254331
2144
transferindo-a para o sistema.
04:28
For most of their day,
they click on screens,
they click on screens,
90
256499
2521
Na maior parte do dia,
elas olham para um ecrã,
elas olham para um ecrã,
04:31
they read scripts.
91
259044
1201
leem guiões.
04:33
They act more like machines than humans.
92
261487
2653
Agem mais como máquinas
do que como seres humanos.
do que como seres humanos.
04:37
And unfortunately,
over the next few years,
over the next few years,
93
265278
2116
Infelizmente, nos próximos anos,
04:39
as our technology gets more advanced,
94
267418
1859
à medida que a tecnologia avança,
04:41
they, along with people
like clerks and bookkeepers,
like clerks and bookkeepers,
95
269301
2584
elas, juntamente com
escriturários, contabilistas, etc.,
escriturários, contabilistas, etc.,
04:43
will see the vast majority
of their work disappear.
of their work disappear.
96
271909
2412
verão a maior parte do
seu trabalho desaparecer.
seu trabalho desaparecer.
04:47
To counteract this,
we have to start creating new jobs
we have to start creating new jobs
97
275495
2704
Para contrariar essa tendência,
temos de criar novos empregos
temos de criar novos empregos
04:50
that are less centered
on the tasks that a person does
on the tasks that a person does
98
278223
2539
menos centrados
nas tarefas que uma pessoa faz
nas tarefas que uma pessoa faz
04:52
and more focused on the skills
that a person brings to work.
that a person brings to work.
99
280786
2866
e mais focados nas capacidades
que uma pessoa tem.
que uma pessoa tem.
04:56
For example, robots are great
at repetitive and constrained work,
at repetitive and constrained work,
100
284389
3387
Por exemplo, os robôs são ótimos
com trabalho repetitivo e limitado,
com trabalho repetitivo e limitado,
mas os seres humanos
têm uma capacidade espantosa
têm uma capacidade espantosa
04:59
but human beings have an amazing ability
101
287800
1949
05:01
to bring together
capability with creativity
capability with creativity
102
289773
2279
de juntar a aptidão com a criatividade
05:04
when faced with problems
that we've never seen before.
that we've never seen before.
103
292076
2700
quando enfrentam problemas
que nunca viram antes.
que nunca viram antes.
05:07
It's when every day
brings a little bit of a surprise
brings a little bit of a surprise
104
295122
2980
É para quando o dia a dia
nos traz surpresas
nos traz surpresas
que inventámos o trabalho
para os seres humanos
para os seres humanos
05:10
that we have designed work for humans
105
298126
2004
05:12
and not for robots.
106
300154
1269
e não para robôs.
05:14
Our entrepreneurs and engineers
already live in this world,
already live in this world,
107
302130
2898
Os empresários e engenheiros
já vivem neste mundo,
já vivem neste mundo,
05:17
but so do our nurses and our plumbers
108
305052
2592
mas também os enfermeiros
e os canalizadores
e os canalizadores
05:19
and our therapists.
109
307668
1463
e os terapeutas.
05:21
You know, it's the nature
of too many companies and organizations
of too many companies and organizations
110
309749
3057
A natureza de demasiadas
companhias e organizações
companhias e organizações
05:24
to just ask people to come to work
and do your job.
and do your job.
111
312830
3690
é apenas pedir à pessoa para vir
trabalhar e fazer a sua tarefa.
trabalhar e fazer a sua tarefa.
Mas se o vosso trabalho
é mais bem feito por um robô,
é mais bem feito por um robô,
05:28
But if you work is better done by a robot,
112
316544
2186
05:30
or your decisions better made by an AI,
113
318754
2797
se as vossas decisões são melhores
se feitas por uma inteligência artificial,
se feitas por uma inteligência artificial,
05:33
what are you supposed to be doing?
114
321575
1712
o que é que vocês estão a fazer?
05:36
Well, I think for the manager,
115
324013
2484
Bem, para o empresário,
05:38
we need to realistically think about
the tasks that will be disappearing
the tasks that will be disappearing
116
326521
3397
temos que pensar com realismo
nas tarefas que vão desaparecer
nas tarefas que vão desaparecer
nos próximos anos
05:41
over the next few years
117
329942
1151
e começar a planear trabalhos
mais significativos para os substituir.
mais significativos para os substituir.
05:43
and start planning for more meaningful,
more valuable work that should replace it.
more valuable work that should replace it.
118
331117
3872
05:47
We need to create environments
119
335013
1429
Precisamos de criar ambientes
05:48
where both human beings and robots thrive.
120
336466
2239
em que tanto prosperem
seres humanos como robôs.
seres humanos como robôs.
05:50
I say, let's give more work to the robots,
121
338729
2536
Eu digo, vamos dar mais trabalho aos robôs
05:53
and let's start with the work
that we absolutely hate doing.
that we absolutely hate doing.
122
341289
2903
e comecemos por lhes dar
o trabalho que odiamos fazer.
o trabalho que odiamos fazer.
05:57
Here, robot,
123
345428
1164
Vá lá, robô,
processa este relatório idiota.
05:58
process this painfully idiotic report.
124
346616
1851
06:00
(Laughter)
125
348491
1423
(Risos)
06:01
And move this box. Thank you.
126
349938
1425
E move esta caixa. Obrigado.
06:03
(Laughter)
127
351387
1699
(Risos)
06:05
And for the human beings,
128
353110
1529
Para os seres humanos,
06:06
we should follow the advice from Harry
Davis at the University of Chicago.
Davis at the University of Chicago.
129
354663
3554
devíamos seguir o conselho de Harry Davis
da Universidade de Chicago.
da Universidade de Chicago.
Ele diz que temos que fazer com que
as pessoas não deixem muito de si
as pessoas não deixem muito de si
06:10
He says we have to make it so that people
don't leave too much of themselves
don't leave too much of themselves
130
358241
3649
06:13
in the trunk of their car.
131
361914
1331
na "traseira do carro".
06:15
I mean, human beings
are amazing on weekends.
are amazing on weekends.
132
363269
2889
Ou seja, os seres humanos são
extraordinários nos tempos livres.
extraordinários nos tempos livres.
06:18
Think about the people that you know
and what they do on Saturdays.
and what they do on Saturdays.
133
366182
3144
Pensem nas pessoas que conhecem
e no que elas fazem ao sábado.
e no que elas fazem ao sábado.
São artistas, carpinteiros,
chefes e atletas.
chefes e atletas.
06:21
They're artists, carpenters,
chefs and athletes.
chefs and athletes.
134
369350
2976
06:25
But on Monday, they're back
to being Junior HR Specialist
to being Junior HR Specialist
135
373086
3896
Mas à segunda-feira, voltam a ser
o Especialista Júnior dos Recursos Humanos
o Especialista Júnior dos Recursos Humanos
06:29
and Systems Analyst 3.
136
377006
2099
e o Analista de Sistemas n.º 3
06:31
(Laughter)
137
379129
3781
(Risos)
06:34
You know, these narrow job titles
not only sound boring,
not only sound boring,
138
382934
3318
Estes títulos limitativos
não só soam aborrecidos,
não só soam aborrecidos,
como são um encorajamento subtil
06:38
but they're actually
a subtle encouragement
a subtle encouragement
139
386276
2096
06:40
for people to make narrow
and boring job contributions.
and boring job contributions.
140
388396
3040
para as pessoas fazerem contribuições
limitadas e aborrecidas.
limitadas e aborrecidas.
06:43
But I've seen firsthand
that when you invite people to be more,
that when you invite people to be more,
141
391460
3116
Mas tenho visto que, quando
convidamos as pessoas a serem mais,
convidamos as pessoas a serem mais,
06:46
they can amaze us
with how much more they can be.
with how much more they can be.
142
394600
2390
elas podem surpreender-nos
com o que conseguem ser.
com o que conseguem ser.
Anos atrás, eu estava a trabalhar
para um grande banco
para um grande banco
06:50
A few years ago,
I was working at a large bank
I was working at a large bank
143
398327
2233
06:52
that was trying to bring more innovation
into its company culture.
into its company culture.
144
400584
3096
que estava a tentar introduzir
mais inovação na companhia.
mais inovação na companhia.
06:55
So my team and I designed
a prototyping contest
a prototyping contest
145
403704
2341
Com a minha equipa projetámos
um concurso de protótipos
um concurso de protótipos
06:58
that invited anyone to build
anything that they wanted.
anything that they wanted.
146
406069
2970
que convidava qualquer pessoa
a construir o que quisesse.
a construir o que quisesse.
07:01
We were actually trying to figure out
147
409704
1833
Estávamos a tentar perceber
07:03
whether or not
the primary limiter to innovation
the primary limiter to innovation
148
411561
2268
se o principal limite à inovação
era ou não a falta de ideias
ou de talento
ou de talento
07:05
was a lack of ideas or a lack of talent,
149
413853
2490
07:08
and it turns out it was neither one.
150
416367
1861
mas não era nenhuma das duas.
07:10
It was an empowerment problem.
151
418252
1755
Era um problema de falta de autonomia.
07:12
And the results
of the program were amazing.
of the program were amazing.
152
420698
2242
Os resultados do programa
foram espetaculares.
foram espetaculares.
07:16
We started by inviting
people to reenvision
people to reenvision
153
424378
2377
Começámos por convidar
pessoas a visionar
pessoas a visionar
07:18
what it is they could bring to a team.
154
426779
2115
o que poderiam trazer para uma equipa.
07:20
This contest was not only a chance
to build anything that you wanted
to build anything that you wanted
155
428918
3738
Este concurso não era apenas uma
oportunidade para construir qualquer coisa
oportunidade para construir qualquer coisa
07:24
but also be anything that you wanted.
156
432680
2336
mas sim, ser o que se quisesse.
E quando as pessoas já não estavam
limitadas aos seus títulos do dia a dia,
limitadas aos seus títulos do dia a dia,
07:27
And when people were no longer
limited by their day-to-day job titles,
limited by their day-to-day job titles,
157
435040
3286
07:30
they felt free to bring all kinds
of different skills and talents
of different skills and talents
158
438350
3147
sentiram-se livres para trazer todo
o tipo de aptidões e talentos
o tipo de aptidões e talentos
07:33
to the problems
that they were trying to solve.
that they were trying to solve.
159
441521
2486
para a resolução dos problemas.
Vimos pessoas das tecnologias tornarem-se
designers, publicitários serem arquitetos,
designers, publicitários serem arquitetos,
07:36
We saw technology people being designers,
marketing people being architects,
marketing people being architects,
160
444031
3910
07:39
and even finance people showing off
their ability to write jokes.
their ability to write jokes.
161
447965
3365
e pessoas da área financeira mostrarem
a sua capacidade para escrever piadas.
a sua capacidade para escrever piadas.
07:43
(Laughter)
162
451607
1150
(Risos)
07:44
We ran this program twice,
163
452781
1405
Fizemos o programa duas vezes,
07:46
and each time more than 400 people
brought their unexpected talents to work
brought their unexpected talents to work
164
454210
3796
e de cada vez mais de 400 pessoas
trouxeram os seus talentos para o trabalho
trouxeram os seus talentos para o trabalho
07:50
and solved problems that they had been
wanting to solve for years.
wanting to solve for years.
165
458030
3139
e resolveram problemas
que queriam resolver há anos.
que queriam resolver há anos.
07:53
Collectively, they created
millions of dollars of value,
millions of dollars of value,
166
461490
3019
Em conjunto, criaram milhões
de dólares em valor,
de dólares em valor,
07:56
building things like a better
touch-tone system for call centers,
touch-tone system for call centers,
167
464533
4565
construindo coisas como um melhor
sistema de toque-tom para "call-centers",
sistema de toque-tom para "call-centers",
08:01
easier desktop tools for branches
168
469122
1668
ferramentas do desktop mais fáceis
08:02
and even a thank you card system
169
470814
1525
e até um sistema de "obrigado!"
08:04
that has become a cornerstone
of the employee working experience.
of the employee working experience.
170
472363
3314
que se tornou num pilar na experiência
de trabalho do empregado.
de trabalho do empregado.
08:07
Over the course of the eight weeks,
171
475701
1803
Num espaço de oito semanas,
08:09
people flexed muscles that they never
dreamed of using at work.
dreamed of using at work.
172
477528
3533
as pessoas utilizaram músculos
que nunca tinham pensado usar no trabalho.
que nunca tinham pensado usar no trabalho.
08:14
People learned new skills,
173
482353
1577
Aprenderam novas competências,
08:15
they met new people,
174
483954
2368
conheceram novas pessoas,
08:18
and at the end, somebody
pulled me aside and said,
pulled me aside and said,
175
486346
2793
e no final, alguém puxou-me
de parte e disse-me:
de parte e disse-me:
08:21
"I have to tell you,
176
489163
1569
"Tenho que te dizer
"que as últimas semanas têm
sido as experiências de trabalho
sido as experiências de trabalho
08:22
the last few weeks has been
one of the most intense,
one of the most intense,
177
490756
2776
08:25
hardest working experiences
of my entire life,
of my entire life,
178
493556
3279
"mais intensas e mais difíceis
de toda a minha vida,
de toda a minha vida,
08:28
but not one second of it felt like work."
179
496859
2041
"mas nem um segundo
as senti como trabalho."
as senti como trabalho."
08:32
And that's the key.
180
500080
1298
Essa é a chave.
08:33
For those few weeks, people
got to be creators and innovators.
got to be creators and innovators.
181
501402
3710
Naquelas semanas, as pessoas
puderam ser inventoras e inovadoras.
puderam ser inventoras e inovadoras.
08:38
They had been dreaming of solutions
182
506811
1667
Puderam sonhar com soluções
08:40
to problems that had been
bugging them for years,
bugging them for years,
183
508502
2484
para problemas que
as incomodaram durante anos,
as incomodaram durante anos,
08:43
and this was a chance to turn
those dreams into a reality.
those dreams into a reality.
184
511010
2854
e isto era uma oportunidade
de tornar os sonhos em realidade.
de tornar os sonhos em realidade.
08:46
And that dreaming is an important part
of what separates us from machines.
of what separates us from machines.
185
514669
4442
Sonhar é uma parte importante
do que nos separa das máquinas.
do que nos separa das máquinas.
08:51
For now, our machines
do not get frustrated,
do not get frustrated,
186
519135
3018
Por agora, as máquinas
não ficam frustradas,
não ficam frustradas,
08:54
they do not get annoyed,
187
522177
1407
não ficam aborrecidas,
08:55
and they certainly don't imagine.
188
523608
2260
e de certeza que não imaginam.
08:57
But we, as human beings --
189
525892
1699
Mas nós, como seres humanos,
08:59
we feel pain,
190
527615
1207
nós sentimos dor,
ficamos frustrados.
ficamos frustrados.
09:00
we get frustrated.
191
528846
1400
09:02
And it's when we're most annoyed
and most curious
and most curious
192
530270
3116
E é quando estamos
mais irritados e mais curiosos
mais irritados e mais curiosos
09:05
that we're motivated to dig
into a problem and create change.
into a problem and create change.
193
533410
3263
que nos motivamos para procurar
soluções e criar mudança.
soluções e criar mudança.
09:09
Our imaginations are the birthplace
of new products, new services,
of new products, new services,
194
537546
3910
A nossa imaginação é o local de nascimento
de novos produtos, de novos serviços,
de novos produtos, de novos serviços,
09:13
and even new industries.
195
541480
1233
e até de novas indústrias.
09:15
I believe that the jobs of the future
196
543476
1802
Eu acredito que os empregos do futuro
09:17
will come from the minds of people
197
545302
1713
virão das mentes das pessoas
09:19
who today we call
analysts and specialists,
analysts and specialists,
198
547039
2716
a que hoje chamamos
analistas e especialistas,
analistas e especialistas,
mas apenas se lhes dermos a liberdade
e proteção de que precisam para crescer
e proteção de que precisam para crescer
09:21
but only if we give them the freedom
and protection that they need to grow
and protection that they need to grow
199
549779
3478
09:25
into becoming explorers and inventors.
200
553281
2469
e tornarem-se exploradoras e inventoras.
Se quisermos tornar
os empregos à prova de robôs,
os empregos à prova de robôs,
09:28
If we really want to robot-proof our jobs,
201
556714
2143
09:30
we, as leaders, need
to get out of the mindset
to get out of the mindset
202
558881
2235
nós, como líderes, temos
que sair da mentalidade
que sair da mentalidade
09:33
of telling people what to do
203
561140
1830
de dizer às pessoas o que fazer
09:34
and instead start asking them
what problems they're inspired to solve
what problems they're inspired to solve
204
562994
3821
e começar a perguntar-lhes que problemas
se sentem inspiradas em resolver
se sentem inspiradas em resolver
09:38
and what talents
they want to bring to work.
they want to bring to work.
205
566839
2365
e que talentos querem trazer
para o trabalho.
para o trabalho.
09:41
Because when you can bring
your Saturday self to work on Wednesdays,
your Saturday self to work on Wednesdays,
206
569681
3443
Porque, quando trouxerem para o
trabalho a personalidade de sábado,
trabalho a personalidade de sábado,
09:45
you'll look forward to Mondays more,
207
573148
1994
vão ficar ansiosos pelas segundas-feiras,
09:47
and those feelings
that we have about Mondays
that we have about Mondays
208
575166
2682
e esses sentimentos que temos
sobre as segundas-feiras
sobre as segundas-feiras
09:49
are part of what makes us human.
209
577872
1758
faz parte do que nos torna humanos.
Enquanto redesenhamos os empregos
para uma era de máquinas inteligentes
para uma era de máquinas inteligentes
09:52
And as we redesign work
for an era of intelligent machines,
for an era of intelligent machines,
210
580467
3008
09:55
I invite you all to work alongside me
211
583499
2216
convido-vos a todos
para trabalharem comigo
para trabalharem comigo
09:57
to bring more humanity
to our working lives.
to our working lives.
212
585739
2642
para trazermos mais humanidade
para o nosso trabalho.
para o nosso trabalho.
10:00
Thank you.
213
588405
1151
Obrigado.
10:01
(Applause)
214
589580
3401
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
David Lee - Innovation leaderUPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions.
Why you should listen
David Lee is the Vice President of Innovation and the Strategic Enterprise Fund for UPS. In that role, he develops programs that make it easier for smart, creative people to get together and explore ideas. It's clear that great ideas can come from anywhere. His responsibility to help people turn their ideas into tangible, pragmatic solutions. His team coordinates communities, programs, and contests that give people permission to chase down problems that they are personally inspired to address. He is constantly amazed at what happens when thoughtful, passionate people are given room to run.
Lee's career has been filled with interesting opportunities to break down new barriers for large corporations. He has been involved in the launch of dozens of new products, services and businesses within the framework of corporate processes and expectations. Some of those efforts flourished while others failed. Because of those lessons, he looks to create pathways which result in rapid impact and "good failures" whenever possible.
Prior to joining UPS, he led innovation at SunTrust Bank. Lee started his career at Bank of America, where he worked in advanced technology and asset management. There he helped to launch retirement services and a strategic venture capital group. He studied economics at the University of Virginia and went to business school at the University of Chicago.
David Lee | Speaker | TED.com