TEDGlobal 2012
Margaret Heffernan: Dare to disagree
Margaret Heffernan: Atrévase a disentir.
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La mayoría de las personas instintivamente evitan el conflicto, pero como nos muestra Margaret Heffernan, un buen desacuerdo es fundamental para el progreso. Ella ilustra cómo (a veces contraintuitivamente) los mejores socios no son eco uno del otro y como los equipos excelentes de investigación, relaciones y negocios, permiten que las personas tengan profundos desacuerdos.
Margaret Heffernan - Management thinker
The former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray. Full bio
The former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray. Full bio
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00:16
In Oxford in the 1950s,
0
424
1862
En Oxford, en los años 50,
00:18
there was a fantastic doctor, who was very unusual,
1
2286
3768
había un doctora fantástica que era muy poco corriente
00:21
named Alice Stewart.
2
6054
2032
llamada Alice Stewart.
00:23
And Alice was unusual partly because, of course,
3
8086
3143
Alice era poco corriente en parte, claro,
00:27
she was a woman, which was pretty rare in the 1950s.
4
11229
3480
por ser mujer, lo que era muy raro en los años 50.
00:30
And she was brilliant, she was one of the,
5
14709
2111
Era brillante, era en ese momento
00:32
at the time, the youngest Fellow to be elected to the Royal College of Physicians.
6
16820
4816
la miembro más joven elegida por el Royal College of Physicians.
00:37
She was unusual too because she continued to work after she got married,
7
21636
3757
Era poco corriente también porque continuó trabajando después de casarse,
00:41
after she had kids,
8
25393
2095
de tener hijos.
00:43
and even after she got divorced and was a single parent,
9
27488
3008
Incluso después de divorciarse y quedar sola con sus hijos,
00:46
she continued her medical work.
10
30496
2283
continuó su trabajo en medicina.
00:48
And she was unusual because she was really interested in a new science,
11
32779
4120
Y era poco corriente porque estaba realmente interesada en una nueva ciencia,
00:52
the emerging field of epidemiology,
12
36899
2624
el naciente campo de la epidemiología,
00:55
the study of patterns in disease.
13
39523
3488
el estudio de los patrones de la enfermedad.
00:58
But like every scientist, she appreciated
14
43011
2168
Pero, como todo científico, ella comprendía
01:01
that to make her mark, what she needed to do
15
45179
2256
que para dejar huella necesitaba
01:03
was find a hard problem and solve it.
16
47435
4518
encontrar un problema complejo y resolverlo.
01:07
The hard problem that Alice chose
17
51953
2544
El problema complejo que Alice escogió
01:10
was the rising incidence of childhood cancers.
18
54497
3398
fue el aumento en la incidencia de cáncer en niños.
01:13
Most disease is correlated with poverty,
19
57895
2190
La mayoría de las enfermedades se correlacionan con la pobreza,
01:15
but in the case of childhood cancers,
20
60085
2269
pero no es el caso del cáncer en la niñez,
01:18
the children who were dying seemed mostly to come
21
62354
2604
donde la mayoría de niños que mueren, provienen
01:20
from affluent families.
22
64958
2445
de familias pudientes.
01:23
So, what, she wanted to know,
23
67403
1743
Así que ella quería saber
01:25
could explain this anomaly?
24
69146
3082
¿qué podía explicar esta anomalía?
01:28
Now, Alice had trouble getting funding for her research.
25
72228
2783
Alice tuvo problemas para conseguir fondos para su investigación.
01:30
In the end, she got just 1,000 pounds
26
75011
1991
Al final, consiguió apenas 1000 libras
01:32
from the Lady Tata Memorial prize.
27
77002
2255
del premio Lady Tata Memorial,
01:35
And that meant she knew she only had one shot
28
79257
2543
lo que implicaba que tendría una única oportunidad
01:37
at collecting her data.
29
81800
2042
para recolectar sus datos.
01:39
Now, she had no idea what to look for.
30
83842
2477
Ahora bien, no sabía dónde buscar.
01:42
This really was a needle in a haystack sort of search,
31
86319
3116
Era una búsqueda tipo aguja en un pajar,
01:45
so she asked everything she could think of.
32
89435
2622
así que preguntó todo lo que se le ocurrió.
01:47
Had the children eaten boiled sweets?
33
92057
1833
¿Comieron los niños dulces cocinados?
01:49
Had they consumed colored drinks?
34
93890
2073
¿Tomaron bebidas con colorantes?
01:51
Did they eat fish and chips?
35
95963
1647
¿Comieron pescado o papas?
01:53
Did they have indoor or outdoor plumbing?
36
97610
2008
¿Tenía baños dentro o fuera de la casa?
01:55
What time of life had they started school?
37
99618
3416
¿A qué edad comenzaron el colegio?
01:58
And when her carbon copied questionnaire started to come back,
38
103034
3368
Y cuando las copias en carbón del cuestionario empezaron a llegar
02:02
one thing and one thing only jumped out
39
106402
2920
una cosa, y solo una cosa, sobresalió
02:05
with the statistical clarity of a kind that
40
109322
2536
con la claridad estadística con la que
02:07
most scientists can only dream of.
41
111858
2840
la mayoría de los científicos sueñan.
02:10
By a rate of two to one,
42
114698
1920
Con una relación de dos a uno,
02:12
the children who had died
43
116618
2081
los niños que murieron
02:14
had had mothers who had been X-rayed when pregnant.
44
118699
6295
habían tenido madres expuestas a rayos X durante el embarazo.
02:20
Now that finding flew in the face of conventional wisdom.
45
124994
4505
Los resultados desafiaron abiertamente la sabiduría convencional.
02:25
Conventional wisdom held
46
129499
1907
La sabiduría convencional sostenía
02:27
that everything was safe up to a point, a threshold.
47
131406
3997
que todo era seguro hasta un cierto punto, un umbral.
02:31
It flew in the face of conventional wisdom,
48
135403
2327
Desafió la sabiduría convencional
02:33
which was huge enthusiasm for the cool new technology
49
137730
3458
que tenía un gran entusiasmo por la nueva tecnología
02:37
of that age, which was the X-ray machine.
50
141188
3646
del momento, que era la máquina de rayos X.
02:40
And it flew in the face of doctors' idea of themselves,
51
144834
4224
Y desafió la idea que los doctores tenían de sí mismos,
02:44
which was as people who helped patients,
52
149058
3808
de que eran personas que ayudaban a los pacientes
02:48
they didn't harm them.
53
152866
2696
y nunca les hacían daño.
02:51
Nevertheless, Alice Stewart rushed to publish
54
155562
3688
Con todo, Alice Stewart se apuró a publicar
02:55
her preliminary findings in The Lancet in 1956.
55
159250
3584
sus hallazgos preliminares en The Lancet en 1956.
02:58
People got very excited, there was talk of the Nobel Prize,
56
162834
4008
La gente estaba muy entusiasmada, hablaban del Premio Nobel,
03:02
and Alice really was in a big hurry
57
166842
2120
y Alice estaba realmente urgida
03:04
to try to study all the cases of childhood cancer she could find
58
168962
3791
por tratar de estudiar todos los casos de niños con cáncer que pudiera encontrar
03:08
before they disappeared.
59
172753
2153
antes de que desaparecieran.
03:10
In fact, she need not have hurried.
60
174906
4344
De hecho, no necesitaba tener afán.
03:15
It was fully 25 years before the British and medical --
61
179250
4191
Esto fue 25 años antes de que el cuerpo médico británico,
03:19
British and American medical establishments
62
183441
2872
británico y estadounidense,
03:22
abandoned the practice of X-raying pregnant women.
63
186313
6104
abandonara la práctica de tomar rayos X en mujeres embarazadas.
03:28
The data was out there, it was open, it was freely available,
64
192417
5481
Los datos estaban ahí, abiertos, libremente disponibles
03:33
but nobody wanted to know.
65
197898
4224
pero nadie quería atenderlos.
03:38
A child a week was dying,
66
202122
2684
Moría un niño a la semana,
03:40
but nothing changed.
67
204806
2733
pero nada cambió.
03:43
Openness alone can't drive change.
68
207539
6255
La apertura sola no puede liderar el cambio.
03:49
So for 25 years Alice Stewart had a very big fight on her hands.
69
213794
5617
Así que durante 25 años, Alice Stewart tuvo un problema muy grande entre manos:
03:55
So, how did she know that she was right?
70
219411
3247
¿cómo sabía si estaba en lo correcto?
03:58
Well, she had a fantastic model for thinking.
71
222658
3663
Bien, tenía una forma estupenda de pensar.
04:02
She worked with a statistician named George Kneale,
72
226321
2245
Trabajaba con un estadístico llamado George Kneale
04:04
and George was pretty much everything that Alice wasn't.
73
228566
2384
que era todo lo que Alice no era.
04:06
So, Alice was very outgoing and sociable,
74
230950
3069
A Alice le gustaba salir y ser sociable,
04:09
and George was a recluse.
75
234019
2458
y George era retraido.
04:12
Alice was very warm, very empathetic with her patients.
76
236477
4014
Alice era muy cálida, muy empática con sus pacientes.
04:16
George frankly preferred numbers to people.
77
240491
4039
George francamente prefería los números a las personas.
04:20
But he said this fantastic thing about their working relationship.
78
244530
3978
Pero dijo algo fantástico acerca de su relación de trabajo:
04:24
He said, "My job is to prove Dr. Stewart wrong."
79
248508
6336
"Mi trabajo es demostrar que la Dra. Stewart está equivocada".
04:30
He actively sought disconfirmation.
80
254844
3557
Buscó, activamente, refutarla.
04:34
Different ways of looking at her models,
81
258401
2337
Buscó formas diferentes de analizar sus modelos,
04:36
at her statistics, different ways of crunching the data
82
260738
3257
sus estadísticas, diferentes maneras de estrujar los datos,
04:39
in order to disprove her.
83
263995
3063
todo para refutarla.
04:42
He saw his job as creating conflict around her theories.
84
267058
5624
Vio que su trabajo se trataba de crear conflicto en torno a sus teorías.
04:48
Because it was only by not being able to prove
85
272682
3096
Porque era sólo no pudiendo demostrar
04:51
that she was wrong,
86
275778
2368
que estaba equivocada,
04:54
that George could give Alice the confidence she needed
87
278146
3121
que George podría dar a Alice la confianza que necesitaba
04:57
to know that she was right.
88
281267
2982
para saber que tenía razón.
05:00
It's a fantastic model of collaboration --
89
284249
4675
Es un fantástico modelo de colaboración:
05:04
thinking partners who aren't echo chambers.
90
288924
5007
socios de pensamiento que no son eco uno del otro.
05:09
I wonder how many of us have,
91
293931
2352
Me pregunto, ¿cuántos de nosotros tenemos,
05:12
or dare to have, such collaborators.
92
296283
6919
o nos atreveríamos a tener, esos colaboradores?
05:19
Alice and George were very good at conflict.
93
303202
3777
Alice y George fueron muy buenos para el conflicto.
05:22
They saw it as thinking.
94
306979
3136
Lo vieron como una forma de pensar.
05:26
So what does that kind of constructive conflict require?
95
310115
4273
Así que, ¿qué requiere ese tipo de conflicto constructivo?
05:30
Well, first of all, it requires that we find people
96
314388
3375
Bueno, en primer lugar, requiere que encontremos personas
05:33
who are very different from ourselves.
97
317763
2648
que sean muy diferentes de nosotros mismos.
05:36
That means we have to resist the neurobiological drive,
98
320411
4336
Eso significa que tenemos que resistir el impulso neurobiológico,
05:40
which means that we really prefer people mostly like ourselves,
99
324747
4504
que nos lleva a realmente preferir personas como nosotros,
05:45
and it means we have to seek out people
100
329251
2224
y significa que tenemos que buscar personas
05:47
with different backgrounds, different disciplines,
101
331475
2472
con diferentes antecedentes, diferentes disciplinas,
05:49
different ways of thinking and different experience,
102
333947
4151
diferentes maneras de pensar y diferentes experiencias,
05:53
and find ways to engage with them.
103
338098
3865
y encontrar formas de colaborar con ellos.
05:57
That requires a lot of patience and a lot of energy.
104
341963
4644
Requiere mucha paciencia y mucha energía.
06:02
And the more I've thought about this,
105
346607
1811
Cuanto más pienso en esto,
06:04
the more I think, really, that that's a kind of love.
106
348418
5161
más creo que, realmente, se trata de una especie de amor.
06:09
Because you simply won't commit that kind of energy
107
353579
3069
Porque uno simplemente no invierte tanta energía
06:12
and time if you don't really care.
108
356648
4691
y tiempo si realmente no le importa.
06:17
And it also means that we have to be prepared to change our minds.
109
361339
4460
Y también significa que tenemos que estar dispuestos a cambiar nuestras mentes.
06:21
Alice's daughter told me
110
365799
2364
La hija de Alice me dijo
06:24
that every time Alice went head-to-head with a fellow scientist,
111
368163
3112
que cada vez que Alice se enfrentaba a un colega científico,
06:27
they made her think and think and think again.
112
371275
4184
estos le hicieron pensar y pensar, una y otra vez.
06:31
"My mother," she said, "My mother didn't enjoy a fight,
113
375459
4018
"Mi madre", dijo, "mi madre no disfruta pelear,
06:35
but she was really good at them."
114
379477
5142
pero era realmente buena en ello".
06:40
So it's one thing to do that in a one-to-one relationship.
115
384619
4170
Una cosa es hacerlo en una relación uno a uno,
06:44
But it strikes me that the biggest problems we face,
116
388789
3287
pero me parece que los mayores problemas que enfrentamos,
06:47
many of the biggest disasters that we've experienced,
117
392076
2874
muchos de los desastres más graves que hemos tenido,
06:50
mostly haven't come from individuals,
118
394950
1951
en su mayoría no provienen de individuos,
06:52
they've come from organizations,
119
396901
1888
sino de organizaciones,
06:54
some of them bigger than countries,
120
398789
2008
algunas mayores que países,
06:56
many of them capable of affecting hundreds,
121
400797
2260
muchas de ellas capaces de afectar a cientos,
06:58
thousands, even millions of lives.
122
403057
4003
miles, incluso millones de vidas.
07:02
So how do organizations think?
123
407060
4438
Así que, ¿cómo es que piensan las organizaciones?
07:07
Well, for the most part, they don't.
124
411498
4026
Pues bien, la mayoría no lo hacen.
07:11
And that isn't because they don't want to,
125
415524
2993
Y no es porque no quieran,
07:14
it's really because they can't.
126
418517
2405
en realidad es porque no pueden.
07:16
And they can't because the people inside of them
127
420922
3347
Y no pueden porque la gente allí
07:20
are too afraid of conflict.
128
424269
4208
teme mucho al conflicto.
07:24
In surveys of European and American executives,
129
428477
2864
En encuestas a ejecutivos europeos y americanos,
07:27
fully 85 percent of them acknowledged
130
431341
2970
todo un 85 % reconoció
07:30
that they had issues or concerns at work
131
434311
3517
que tenía problemas o preocupaciones en el trabajo,
07:33
that they were afraid to raise.
132
437828
3633
que tenía miedo de dar a conocer.
07:37
Afraid of the conflict that that would provoke,
133
441461
3159
Miedo del conflicto que se provocaría,
07:40
afraid to get embroiled in arguments
134
444620
2368
miedo a estar involucrados en discusiones
07:42
that they did not know how to manage,
135
446988
2031
que no sabían cómo manejar,
07:44
and felt that they were bound to lose.
136
449019
4577
y que sentían que estaban condenados a perder.
07:49
Eighty-five percent is a really big number.
137
453596
6177
85 % es un número muy grande.
07:55
It means that organizations mostly can't do
138
459773
2815
Significa que la mayoría de las organizaciones no pueden hacer
07:58
what George and Alice so triumphantly did.
139
462588
2328
lo que George y Alice hicieron tan exitosamente.
08:00
They can't think together.
140
464916
4399
No pueden pensar juntos.
08:05
And it means that people like many of us,
141
469315
2241
Y significa que personas como muchos de nosotros,
08:07
who have run organizations,
142
471556
2184
que hemos dirigido organizaciones,
08:09
and gone out of our way to try to find the very best people we can,
143
473740
3567
y hemos intentado encontrar a las mejores personas posibles,
08:13
mostly fail to get the best out of them.
144
477307
6273
mayormente fallamos en lograr lo mejor de ellas.
08:19
So how do we develop the skills that we need?
145
483580
3336
¿Cómo desarrollamos las habilidades que necesitamos?
08:22
Because it does take skill and practice, too.
146
486916
4083
Porque hace falta habilidad y práctica, también.
08:26
If we aren't going to be afraid of conflict,
147
490999
3414
Si no vamos a tenerle miedo al conflicto,
08:30
we have to see it as thinking,
148
494413
2159
tenemos que verlo como una forma de pensar
08:32
and then we have to get really good at it.
149
496572
4336
y luego tenemos que conseguir ser realmente buenos en ello.
08:36
So, recently, I worked with an executive named Joe,
150
500908
4264
Recientemente, trabajé con un ejecutivo llamado Joe,
08:41
and Joe worked for a medical device company.
151
505172
3472
que trabajaba para una compañía de equipos médicos.
08:44
And Joe was very worried about the device that he was working on.
152
508644
2975
Joe estaba muy preocupado por el equipo en que estaba trabajando.
08:47
He thought that it was too complicated
153
511619
3025
Pensaba que era demasiado complicado
08:50
and he thought that its complexity
154
514644
1864
y que su complejidad
08:52
created margins of error that could really hurt people.
155
516508
4267
generaba márgenes de error que realmente podrían lastimar personas.
08:56
He was afraid of doing damage to the patients he was trying to help.
156
520775
4140
Tenía miedo de hacer daño a los pacientes que intentaba ayudar.
09:00
But when he looked around his organization,
157
524915
2305
Pero cuando miró alrededor de su organización,
09:03
nobody else seemed to be at all worried.
158
527220
4461
nadie parecía preocuparse en absoluto.
09:07
So, he didn't really want to say anything.
159
531681
2555
Así que él realmente no quería decir nada.
09:10
After all, maybe they knew something he didn't.
160
534236
2184
Después de todo, tal vez sabían algo que él no sabía.
09:12
Maybe he'd look stupid.
161
536420
2584
Tal vez parecería un tonto.
09:14
But he kept worrying about it,
162
539004
2206
Pero seguía preocupado
09:17
and he worried about it so much that he got to the point
163
541210
3046
y tanto, que llegó hasta el punto en
09:20
where he thought the only thing he could do
164
544256
2159
que pensó que lo único que podía hacer
09:22
was leave a job he loved.
165
546415
4130
era renunciar al trabajo que amaba.
09:26
In the end, Joe and I found a way
166
550545
4000
Al final, Joe y yo encontramos una manera
09:30
for him to raise his concerns.
167
554545
1855
para que planteara sus inquietudes.
09:32
And what happened then is what almost always
168
556400
2871
Y lo que sucedió entonces es lo que casi siempre
09:35
happens in this situation.
169
559271
1594
sucede en esta situación.
09:36
It turned out everybody had exactly the same
170
560865
3221
Resultó que todo el mundo tenía exactamente las mismas
09:39
questions and doubts.
171
564086
1746
preguntas y dudas.
09:41
So now Joe had allies. They could think together.
172
565832
4032
Así que ahora Joe tenía aliados. Podrían pensar juntos.
09:45
And yes, there was a lot of conflict and debate
173
569864
3264
Y sí, hubo mucho debate y conflicto
09:49
and argument, but that allowed everyone around the table
174
573128
4304
y discusiones, pero esto permitió que todos alrededor de la mesa
09:53
to be creative, to solve the problem,
175
577432
4080
fueran creativos, solucionaran problemas,
09:57
and to change the device.
176
581512
4328
y que modificaran el equipo.
10:01
Joe was what a lot of people might think of
177
585840
3376
Mucha gente pensaría que Joe era una
10:05
as a whistle-blower,
178
589216
2272
especie de soplón,
10:07
except that like almost all whistle-blowers,
179
591488
2715
excepto que, a diferencia de casi todos los soplones,
10:10
he wasn't a crank at all,
180
594203
2373
él no era para nada un oportunista,
10:12
he was passionately devoted to the organization
181
596576
3448
era un devoto apasionado de su empresa
10:15
and the higher purposes that that organization served.
182
600024
3448
y de los propósitos superiores que ésta buscaba.
10:19
But he had been so afraid of conflict,
183
603472
3816
Pero había tenido mucho miedo al conflicto,
10:23
until finally he became more afraid of the silence.
184
607288
5080
hasta que finalmente fue mayor su miedo al silencio.
10:28
And when he dared to speak,
185
612368
1859
Y cuando se atrevió a hablar,
10:30
he discovered much more inside himself
186
614227
3398
descubrió mucho más dentro de sí mismo
10:33
and much more give in the system than he had ever imagined.
187
617625
5242
para aportar al sistema, de lo que él nunca había imaginado.
10:38
And his colleagues don't think of him as a crank.
188
622867
3331
Y sus colegas no creen que sea un oportunista.
10:42
They think of him as a leader.
189
626198
5128
Lo ven como líder.
10:47
So, how do we have these conversations more easily
190
631326
4368
Así que, ¿cómo podemos tener estas conversaciones más fácilmente
10:51
and more often?
191
635694
1913
y más a menudo?
10:53
Well, the University of Delft
192
637607
1986
Bueno, la Universidad de Delft
10:55
requires that its PhD students
193
639593
2397
exige que los estudiantes de doctorado
10:57
have to submit five statements that they're prepared to defend.
194
641990
3913
tengan que presentar cinco informes que estén preparados para defender.
11:01
It doesn't really matter what the statements are about,
195
645903
3384
Realmente no importa el contenido de los informes,
11:05
what matters is that the candidates are willing and able
196
649287
3792
lo que importa es que los candidatos estén dispuestos y sean capaces
11:08
to stand up to authority.
197
653079
2603
de enfrentar a la autoridad.
11:11
I think it's a fantastic system,
198
655682
2364
Creo que es un sistema fantástico,
11:13
but I think leaving it to PhD candidates
199
658046
2513
pero creo que dejarlo para candidatos a doctorado
11:16
is far too few people, and way too late in life.
200
660559
4305
es para muy pocas personas y muy tarde en la vida.
11:20
I think we need to be teaching these skills
201
664864
3166
Creo que tenemos que enseñar estas habilidades
11:23
to kids and adults at every stage of their development,
202
668030
4080
a niños y adultos en cada etapa de su desarrollo,
11:28
if we want to have thinking organizations
203
672110
2449
si queremos tener organizaciones que piensen
11:30
and a thinking society.
204
674559
3647
y una sociedad pensante.
11:34
The fact is that most of the biggest catastrophes that we've witnessed
205
678206
5618
El hecho es que la mayoría de las grandes catástrofes de las que hemos sido testigos,
11:39
rarely come from information that is secret or hidden.
206
683824
6391
rara vez vienen de información que es secreta u oculta.
11:46
It comes from information that is freely available and out there,
207
690215
4304
Vienen de información que está disponible libremente pero
11:50
but that we are willfully blind to,
208
694519
2384
a la que somos intencionalmente ciegos,
11:52
because we can't handle, don't want to handle,
209
696903
3128
porque no podemos o no queremos afrontar
11:55
the conflict that it provokes.
210
700031
4407
el conflicto que esto provoca.
12:00
But when we dare to break that silence,
211
704438
2929
Pero cuando nos atrevemos a romper ese silencio,
12:03
or when we dare to see,
212
707367
2657
o cuando nos atrevemos a ver,
12:05
and we create conflict,
213
710024
2255
y creamos el conflicto,
12:08
we enable ourselves and the people around us
214
712279
2625
nos habilitamos a nosotros y quienes nos rodean
12:10
to do our very best thinking.
215
714904
4246
para nuestro mejor pensamiento.
12:15
Open information is fantastic,
216
719150
3376
La información abierta es fantástica,
12:18
open networks are essential.
217
722526
3184
las redes abiertas son esenciales.
12:21
But the truth won't set us free
218
725710
1977
Pero la verdad no nos liberará
12:23
until we develop the skills and the habit and the talent
219
727687
3764
hasta que desarrollemos las habilidades, el hábito, el talento
12:27
and the moral courage to use it.
220
731451
4137
y el coraje moral para utilizarla.
12:31
Openness isn't the end.
221
735588
3760
La apertura no es el fin.
12:35
It's the beginning.
222
739348
2642
Es el comienzo.
12:37
(Applause)
223
741990
11479
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Margaret Heffernan - Management thinkerThe former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray.
Why you should listen
How do organizations think? In her book Willful Blindness, Margaret Heffernan examines why businesses and the people who run them often ignore the obvious -- with consequences as dire as the global financial crisis and Fukushima Daiichi nuclear disaster.
Heffernan began her career in television production, building a track record at the BBC before going on to run the film and television producer trade association IPPA. In the US, Heffernan became a serial entrepreneur and CEO in the wild early days of web business. She now blogs for the Huffington Post and BNET.com. Her latest book, Beyond Measure, a TED Books original, explores the small steps companies can make that lead to big changes in their culture.
Margaret Heffernan | Speaker | TED.com