TEDSummit 2019
Margaret Heffernan: The human skills we need in an unpredictable world
Margaret Heffernan: Las habilidades humanas necesarias en un mundo impredecible
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Cuanto más dependemos de la tecnología para ser más eficientes, menos habilidades tenemos para enfrentar lo inesperado, dice la escritora y empresaria Margaret Heffernan. Ella comparte por qué necesitamos menos tecnología y habilidades humanas más desordenadas como imaginación, humildad, valentía para resolver problemas en los negocios, el gobierno y la vida en una era impredecible. "Somos lo suficientemente valientes como para inventar cosas que nunca hemos visto antes", dice ella. "Podemos crear cualquier futuro que elijamos".
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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Recientemente el equipo de liderazgo de
una cadena de supermercados estadounidense
una cadena de supermercados estadounidense
00:12
Recently, the leadership team
of an American supermarket chain
of an American supermarket chain
0
731
3606
00:16
decided that their business
needed to get a lot more efficient.
needed to get a lot more efficient.
1
4361
3456
decidió que su negocio
debía ser mucho más eficiente.
debía ser mucho más eficiente.
00:19
So they embraced their digital
transformation with zeal.
transformation with zeal.
2
7841
3855
Entonces abrazaron con entusiasmo
su transformación digital.
su transformación digital.
00:24
Out went the teams
supervising meat, veg, bakery,
supervising meat, veg, bakery,
3
12174
3948
Salieron los equipos que
supervisaban carne, verduras, panadería,
supervisaban carne, verduras, panadería,
00:28
and in came an algorithmic task allocator.
4
16146
4156
y entró un asignador algorítmico de tareas.
00:32
Now, instead of people working together,
5
20914
2103
En lugar de personas que trabajan juntas,
00:35
each employee went, clocked in,
got assigned a task, did it,
got assigned a task, did it,
6
23041
4241
cada empleado llegaba, se registraba,
se le asignaba una tarea, la realizaba
se le asignaba una tarea, la realizaba
00:39
came back for more.
7
27306
1578
y volvía a por más.
00:41
This was scientific
management on steroids,
management on steroids,
8
29429
3727
Esta fue la gestión científica
en su máxima expresión,
en su máxima expresión,
00:45
standardizing and allocating work.
9
33180
2082
trabajo de estandarización y asignación.
00:47
It was super efficient.
10
35580
2090
Era supereficiente.
00:50
Well, not quite,
11
38750
1366
Bueno, no del todo
00:53
because the task allocator didn't know
12
41351
2326
porque el asignador de tareas no sabía
00:55
when a customer was going
to drop a box of eggs,
to drop a box of eggs,
13
43701
2922
cuándo a un cliente se le iba
a caer una caja de huevos,
a caer una caja de huevos,
no podía predecir cuándo a un niño alocado
se le iba a caer un muestrario
se le iba a caer un muestrario
00:58
couldn't predict when some crazy kid
was going to knock over a display,
was going to knock over a display,
14
46647
3849
o cuando la secundaria local iba a decidir
01:02
or when the local high school decided
15
50520
1916
01:04
that everybody needed
to bring in coconuts the next day.
to bring in coconuts the next day.
16
52460
2635
que todos debían llevar cocos a clase
al día siguiente.
al día siguiente.
01:07
(Laughter)
17
55119
1000
(Risas)
01:08
Efficiency works really well
18
56143
2137
La eficiencia funciona muy bien
01:10
when you can predict
exactly what you're going to need.
exactly what you're going to need.
19
58304
3039
cuando se puede predecir exactamente
lo que vas a necesitar.
lo que vas a necesitar.
01:13
But when the anomalous
or unexpected comes along --
or unexpected comes along --
20
61815
3276
Pero cuando aparece
lo anómalo o inesperado,
lo anómalo o inesperado,
niños, clientes, cocos...
01:17
kids, customers, coconuts --
21
65115
2332
01:19
well, then efficiency
is no longer your friend.
is no longer your friend.
22
67471
2873
entonces la eficiencia ya no es tu amiga.
Esto se ha convertido
en un tema realmente crucial,
en un tema realmente crucial,
01:24
This has become a really crucial issue,
23
72074
2117
01:26
this ability to deal with the unexpected,
24
74215
2618
esta capacidad de lidiar
con lo inesperado,
con lo inesperado,
01:29
because the unexpected
is becoming the norm.
is becoming the norm.
25
77771
3457
porque lo inesperado
se está convirtiendo en la norma.
se está convirtiendo en la norma.
01:33
It's why experts and forecasters
are reluctant to predict anything
are reluctant to predict anything
26
81660
4077
Por eso los expertos y pronosticadores
son reacios a predecir cualquier cosa
son reacios a predecir cualquier cosa
01:37
more than 400 days out.
27
85761
2572
más allá de 400 días.
01:41
Why?
28
89054
1446
¿Por qué?
01:42
Because over the last 20 or 30 years,
29
90524
1924
Porque en los últimos 20 o 30 años,
01:44
much of the world has gone
from being complicated
from being complicated
30
92472
3810
gran parte del mundo
ha pasado de ser complicado
ha pasado de ser complicado
01:48
to being complex --
31
96306
1296
a ser complejo
01:50
which means that yes, there are patterns,
32
98431
2283
lo que significa que sí, hay patrones,
01:52
but they don't repeat
themselves regularly.
themselves regularly.
33
100738
2296
pero no se repiten regularmente.
01:55
It means that very small changes
can make a disproportionate impact.
can make a disproportionate impact.
34
103440
4288
Significa que cambios muy pequeños
pueden tener un impacto desproporcionado.
pueden tener un impacto desproporcionado.
Y significa que la experiencia
no siempre es suficiente,
no siempre es suficiente,
02:00
And it means that expertise
won't always suffice,
won't always suffice,
35
108244
2666
02:02
because the system
just keeps changing too fast.
just keeps changing too fast.
36
110934
3634
porque el sistema
sigue cambiando demasiado rápido.
sigue cambiando demasiado rápido.
02:08
So what that means
37
116192
2632
Esto significa
02:10
is that there's a huge amount in the world
38
118848
2887
que hay muchas cosas en el mundo
02:13
that kind of defies forecasting now.
39
121759
2990
que desafían los pronósticos
en la actualidad.
en la actualidad.
02:16
It's why the Bank of England will say
yes, there will be another crash,
yes, there will be another crash,
40
124773
3830
Es por eso que el Banco de Inglaterra
dirá que sí, que habrá otro colapso,
dirá que sí, que habrá otro colapso,
02:20
but we don't know why or when.
41
128627
2430
pero no sabemos por qué ni cuándo.
02:23
We know that climate change is real,
42
131807
2616
Sabemos que el cambio climático es real,
02:26
but we can't predict
where forest fires will break out,
where forest fires will break out,
43
134447
3076
pero no podemos predecir
dónde estallarán los incendios forestales,
dónde estallarán los incendios forestales,
02:29
and we don't know which factories
are going to flood.
are going to flood.
44
137547
3250
y no sabemos qué fábricas se inundarán.
02:33
It's why companies are blindsided
45
141313
2691
Por eso las empresas dan palos de ciego,
02:36
when plastic straws
and bags and bottled water
and bags and bottled water
46
144028
4869
cuando las pajitas de plástico,
las bolsas y el agua embotellada
las bolsas y el agua embotellada
02:40
go from staples to rejects overnight,
47
148921
3305
pasan de los productos básicos
a ser rechazados de la noche a la mañana,
a ser rechazados de la noche a la mañana,
02:45
and baffled when a change in social mores
48
153488
3572
y se desconciertan ante un cambio
en las costumbres sociales
en las costumbres sociales
02:49
turns stars into pariahs
and colleagues into outcasts:
and colleagues into outcasts:
49
157084
4540
que convierten a las estrellas
en parias y a colegas en marginados:
en parias y a colegas en marginados:
02:55
ineradicable uncertainty.
50
163155
3054
incertidumbre inerradicable.
02:59
In an environment that defies
so much forecasting,
so much forecasting,
51
167319
4336
En un entorno que
desafía tantos pronósticos,
desafía tantos pronósticos,
03:03
efficiency won't just not help us,
52
171679
3204
la eficiencia no solo no nos ayudará,
03:06
it specifically undermines and erodes
our capacity to adapt and respond.
our capacity to adapt and respond.
53
174907
6954
específicamente socava y erosiona nuestra
capacidad de adaptación y respuesta.
capacidad de adaptación y respuesta.
03:16
So if efficiency is no longer
our guiding principle,
our guiding principle,
54
184055
3141
Y, si la eficiencia ya no es
nuestro principio rector,
nuestro principio rector,
03:19
how should we address the future?
55
187220
1748
¿cómo debemos abordar el futuro?
03:20
What kind of thinking
is really going to help us?
is really going to help us?
56
188992
2452
¿Qué tipo de pensamiento
realmente nos va a ayudar?
realmente nos va a ayudar?
03:23
What sort of talents
must we be sure to defend?
must we be sure to defend?
57
191468
5147
¿Qué tipo de talentos debemos
estar seguros de defender?
estar seguros de defender?
03:29
I think that, where in the past we used to
think a lot about just in time management,
think a lot about just in time management,
58
197601
4885
Creo que, donde en el pasado solíamos
pensar mucho en la gestión del tiempo,
pensar mucho en la gestión del tiempo,
03:34
now we have to start thinking
about just in case,
about just in case,
59
202510
3884
ahora tenemos que empezar
a pensar en el por si acaso,
a pensar en el por si acaso,
03:38
preparing for events
that are generally certain
that are generally certain
60
206418
3397
y prepararnos para eventos
que generalmente son ciertos
que generalmente son ciertos
03:41
but specifically remain ambiguous.
61
209839
2543
pero específicamente
siguen siendo ambiguos.
siguen siendo ambiguos.
03:45
One example of this is the Coalition
for Epidemic Preparedness, CEPI.
for Epidemic Preparedness, CEPI.
62
213110
5198
Un ejemplo de esto es la Coalición
para la Preparación de Epidemias, CEPI.
para la Preparación de Epidemias, CEPI.
03:50
We know there will be
more epidemics in future,
more epidemics in future,
63
218332
4096
Sabemos que habrá
más epidemias en el futuro,
más epidemias en el futuro,
03:54
but we don't know where or when or what.
64
222452
3886
pero no sabemos dónde ni cuándo ni qué.
03:58
So we can't plan.
65
226362
1941
Y no podemos planificar.
04:00
But we can prepare.
66
228942
1651
Pero podemos prepararnos.
04:03
So CEPI's developing multiple vaccines
for multiple diseases,
for multiple diseases,
67
231257
5768
La CEPI está desarrollando múltiples
vacunas para múltiples enfermedades,
vacunas para múltiples enfermedades,
04:09
knowing that they can't predict
which vaccines are going to work
which vaccines are going to work
68
237866
3547
sabiendo que no pueden predecir
qué vacunas funcionarán
qué vacunas funcionarán
04:13
or which diseases will break out.
69
241437
2020
o qué enfermedades estallarán.
04:15
So some of those vaccines
will never be used.
will never be used.
70
243481
2973
Algunas de esas vacunas nunca se usarán.
04:18
That's inefficient.
71
246478
1472
Eso es ineficiente.
04:20
But it's robust,
72
248794
1911
Pero es robusto
04:22
because it provides more options,
73
250729
1935
porque ofrece más opciones,
04:24
and it means that we don't depend
on a single technological solution.
on a single technological solution.
74
252688
5010
y significa que no dependemos
de una sola solución tecnológica.
de una sola solución tecnológica.
La capacidad de respuesta epidémica
también depende enormemente
también depende enormemente
04:30
Epidemic responsiveness
also depends hugely
also depends hugely
75
258566
3368
04:33
on people who know and trust each other.
76
261958
2917
de personas que se conocen
y confían las unas en las otras.
y confían las unas en las otras.
04:36
But those relationships
take time to develop,
take time to develop,
77
264899
2787
Pero desarrollar esas relaciones
lleva tiempo,
lleva tiempo,
04:39
time that is always in short supply
when an epidemic breaks out.
when an epidemic breaks out.
78
267710
4225
tiempo que siempre es escaso
cuando estalla una epidemia.
cuando estalla una epidemia.
04:43
So CEPI is developing relationships,
friendships, alliances now
friendships, alliances now
79
271959
5088
Entonces la CEPI está desarrollando
relaciones, amistades, alianzas
relaciones, amistades, alianzas
04:50
knowing that some of those
may never be used.
may never be used.
80
278197
3196
sabiendo que algo de eso
nunca será utilizado.
nunca será utilizado.
04:53
That's inefficient,
a waste of time, perhaps,
a waste of time, perhaps,
81
281949
3153
Eso es ineficiente,
una pérdida de tiempo, tal vez,
una pérdida de tiempo, tal vez,
04:57
but it's robust.
82
285126
1294
pero es robusto.
04:59
You can see robust thinking
in financial services, too.
in financial services, too.
83
287161
3805
También se puede ver un pensamiento sólido
en los servicios financieros.
en los servicios financieros.
05:02
In the past, banks used to hold
much less capital
much less capital
84
290990
3754
En el pasado los bancos
solían tener mucho menos capital
solían tener mucho menos capital
05:06
than they're required to today,
85
294768
2223
de lo que se les exige hoy,
05:09
because holding so little capital,
being too efficient with it,
being too efficient with it,
86
297015
3741
porque tener tan poco capital,
ser demasiado eficiente con él,
ser demasiado eficiente con él,
05:12
is what made the banks
so fragile in the first place.
so fragile in the first place.
87
300780
3150
es lo que en primer lugar
hizo a los bancos tan frágiles.
hizo a los bancos tan frágiles.
05:16
Now, holding more capital
looks and is inefficient.
looks and is inefficient.
88
304581
5489
Ahora tener más capital
parece y es ineficiente.
parece y es ineficiente.
05:22
But it's robust, because it protects
the financial system against surprises.
the financial system against surprises.
89
310094
6053
Pero es robusto, porque protege
al sistema financiero contra sorpresas.
al sistema financiero contra sorpresas.
05:29
Countries that are really serious
about climate change
about climate change
90
317078
2994
Países que realmente
toman en serio el cambio climático
toman en serio el cambio climático
05:32
know that they have to adopt
multiple solutions,
multiple solutions,
91
320096
3554
saben que tienen que adoptar
múltiples soluciones,
múltiples soluciones,
05:35
multiple forms of renewable energy,
92
323674
3028
múltiples formas de energía renovable,
05:38
not just one.
93
326726
1329
no solo una.
05:40
The countries that are most advanced
have been working for years now,
have been working for years now,
94
328079
4860
Los países más avanzados
llevan años trabajando,
llevan años trabajando,
05:44
changing their water and food supply
and healthcare systems,
and healthcare systems,
95
332963
3666
cambiando su suministro de agua
y alimentos y sus sistemas de salud,
y alimentos y sus sistemas de salud,
05:48
because they recognize that by the time
they have certain prediction,
they have certain prediction,
96
336653
4612
porque reconocen que cuando
les llegue alguna predicción,
les llegue alguna predicción,
05:53
that information may very well
come too late.
come too late.
97
341289
3311
esa información puede que
llegue demasiado tarde.
llegue demasiado tarde.
05:57
You can take the same approach
to trade wars, and many countries do.
to trade wars, and many countries do.
98
345458
4456
Se adopta el mismo enfoque para guerras
comerciales y muchos países así lo hacen.
comerciales y muchos países así lo hacen.
06:01
Instead of depending on a single
huge trading partner,
huge trading partner,
99
349938
3823
En lugar de depender de
un único gran socio comercial,
un único gran socio comercial,
06:05
they try to be everybody's friends,
100
353785
2104
intentan ser amigos de todos,
06:07
because they know they can't predict
101
355913
2338
porque saben que no pueden predecir
06:10
which markets might
suddenly become unstable.
suddenly become unstable.
102
358275
3754
qué mercados podrían
de repente volverse inestables.
de repente volverse inestables.
06:14
It's time-consuming and expensive,
negotiating all these deals,
negotiating all these deals,
103
362053
4237
Es lento y costoso
negociar todos estos tratados,
negociar todos estos tratados,
06:18
but it's robust
104
366314
1158
pero es robusto
06:19
because it makes their whole economy
better defended against shocks.
better defended against shocks.
105
367496
5411
porque hace que toda su economía
se defienda mejor contra los embates.
se defienda mejor contra los embates.
06:24
It's particularly a strategy
adopted by small countries
adopted by small countries
106
372931
3679
Es una estrategia adoptada
particularmente por países pequeños
particularmente por países pequeños
06:28
that know they'll never have
the market muscle to call the shots,
the market muscle to call the shots,
107
376634
4086
que saben que nunca tendrán
el poder del mercado para decidir;
el poder del mercado para decidir;
06:32
so it's just better to have
too many friends.
too many friends.
108
380744
3154
así que es mejor tener muchos amigos.
Pero si uno está atrapado
en una de estas organizaciones
en una de estas organizaciones
06:37
But if you're stuck
in one of these organizations
in one of these organizations
109
385922
2407
06:40
that's still kind of captured
by the efficiency myth,
by the efficiency myth,
110
388353
4895
supone estar todavía atrapado
en el mito de la eficiencia.
en el mito de la eficiencia.
06:45
how do you start to change it?
111
393272
1762
Y ¿cómo se empieza a cambiar esto?
06:48
Try some experiments.
112
396011
1556
Intenten algunos experimentos.
06:50
In the Netherlands,
113
398421
1366
En los Países Bajos,
06:51
home care nursing used to be run
pretty much like the supermarket:
pretty much like the supermarket:
114
399811
4714
la enfermería domiciliaria solía
hacerse casi como el supermercado:
hacerse casi como el supermercado:
06:56
standardized and prescribed work
115
404549
2778
trabajo estandarizado y prescrito
06:59
to the minute:
116
407351
1768
al minuto:
07:01
nine minutes on Monday,
seven minutes on Wednesday,
seven minutes on Wednesday,
117
409143
3656
nueve minutos el lunes,
siete minutos el miércoles
siete minutos el miércoles
07:04
eight minutes on Friday.
118
412823
1714
y ocho minutos el viernes.
07:06
The nurses hated it.
119
414561
2382
Las enfermeras lo odiaban.
07:08
So one of them, Jos de Blok,
120
416967
2372
Entonces uno de ellos, Jos de Blok,
07:11
proposed an experiment.
121
419363
1581
propuso un experimento.
07:13
Since every patient is different,
122
421564
1632
Como cada paciente es diferente,
07:15
and we don't quite know
exactly what they'll need,
exactly what they'll need,
123
423220
2414
y no sabemos exactamente qué necesitarán,
07:17
why don't we just leave it
to the nurses to decide?
to the nurses to decide?
124
425658
2687
¿por qué no dejamos
que las enfermeras lo decidan?
que las enfermeras lo decidan?
07:21
Sound reckless?
125
429267
1370
¿Suena imprudente?
07:22
(Laughter)
126
430661
1395
(Risas)
07:24
(Applause)
127
432080
2120
(Aplausos)
07:26
In his experiment, Jos found
the patients got better
the patients got better
128
434224
4134
En su experimento, Jos descubrió
que los pacientes mejoraron
que los pacientes mejoraron
07:30
in half the time,
129
438382
2529
en la mitad del tiempo
07:32
and costs fell by 30 percent.
130
440935
3679
y los costos descendieron un 30 %.
07:37
When I asked Jos what had surprised him
about his experiment,
about his experiment,
131
445920
4212
Cuando pregunté a Jos qué
le sorprendió de su experimento,
le sorprendió de su experimento,
07:42
he just kind of laughed and he said,
132
450156
1793
él solo se rió y dijo:
07:43
"Well, I had no idea it could be so easy
133
451973
3192
"Bueno, no tenía idea
de que podría ser tan fácil
de que podría ser tan fácil
07:47
to find such a huge improvement,
134
455189
2590
llegar una mejora tan grande,
07:49
because this isn't the kind of thing
you can know or predict
you can know or predict
135
457803
3623
porque no es el tipo de cosas
que uno puede saber o predecir
que uno puede saber o predecir
07:53
sitting at a desk
or staring at a computer screen."
or staring at a computer screen."
136
461450
2830
sentado en un escritorio o mirando
la pantalla de una computadora".
la pantalla de una computadora".
07:56
So now this form of nursing
has proliferated across the Netherlands
has proliferated across the Netherlands
137
464734
3774
Y, esta forma de enfermería
ha proliferado en los Países Bajos
ha proliferado en los Países Bajos
08:00
and around the world.
138
468532
1734
y alrededor del mundo.
08:02
But in every new country
it still starts with experiments,
it still starts with experiments,
139
470290
3220
Pero en cada nuevo país
todavía comienza con experimentos,
todavía comienza con experimentos,
08:05
because each place is slightly
and unpredictably different.
and unpredictably different.
140
473534
4858
porque cada lugar es leve
e impredeciblemente diferente.
e impredeciblemente diferente.
08:11
Of course, not all experiments work.
141
479246
3950
Por supuesto, no todos
los experimentos funcionan.
los experimentos funcionan.
08:15
Jos tried a similar approach
to the fire service
to the fire service
142
483220
3056
Jos intentó un enfoque similar
para el servicio de bomberos
para el servicio de bomberos
08:18
and found it didn't work because
the service is just too centralized.
the service is just too centralized.
143
486300
3537
y descubrió que no funcionaba porque
el servicio estaba demasiado centralizado.
el servicio estaba demasiado centralizado.
08:21
Failed experiments look inefficient,
144
489861
2563
Los experimentos fallidos
parecen ineficientes,
parecen ineficientes,
08:24
but they're often the only way
you can figure out
you can figure out
145
492448
3183
pero a menudo son la única forma
en que uno puede descubrir
en que uno puede descubrir
08:27
how the real world works.
146
495655
2274
cómo funciona el mundo real.
08:30
So now he's trying teachers.
147
498280
3033
Así que ahora él
lo está intentando con maestros.
lo está intentando con maestros.
08:34
Experiments like that require creativity
148
502746
3747
Experimentos como ese
requieren creatividad
requieren creatividad
08:38
and not a little bravery.
149
506517
2307
y no poca valentía.
08:41
In England --
150
509613
1563
En Inglaterra...
estaba a punto de decir en Reino Unido,
pero no, en Inglaterra.
pero no, en Inglaterra.
08:43
I was about to say in the UK,
but in England --
but in England --
151
511978
2905
08:46
(Laughter)
152
514907
1742
(Risas)
08:48
(Applause)
153
516673
4314
(Aplausos)
08:53
In England, the leading rugby team,
or one of the leading rugby teams,
or one of the leading rugby teams,
154
521363
4086
En Inglaterra el principal equipo
de rugby o uno de los principales
de rugby o uno de los principales
08:57
is Saracens.
155
525473
1360
es Saracens.
08:59
The manager and the coach there realized
that all the physical training they do
that all the physical training they do
156
527299
5065
El gerente y el entrenador vieron que
todo el entrenamiento físico que hacen
todo el entrenamiento físico que hacen
09:04
and the data-driven
conditioning that they do
conditioning that they do
157
532388
2714
y la preparación basada en datos que hacen
09:07
has become generic;
158
535126
1154
se ha vuelto genérico.
09:08
really, all the teams
do exactly the same thing.
do exactly the same thing.
159
536304
2790
Realmente, todos los equipos
hacen exactamente lo mismo.
hacen exactamente lo mismo.
09:11
So they risked an experiment.
160
539683
2332
Y se arriesgaron con un experimento.
09:14
They took the whole team away,
even in match season,
even in match season,
161
542039
4245
Se llevaron a todo el equipo,
incluso en la temporada de partidos,
incluso en la temporada de partidos,
09:18
on ski trips
162
546308
1415
a viajes para esquiar
09:19
and to look at social projects in Chicago.
163
547747
3294
y para mirar
proyectos sociales en Chicago.
proyectos sociales en Chicago.
09:23
This was expensive,
164
551065
1526
Esto era caro,
09:24
it was time-consuming,
165
552615
1952
lento,
09:26
and it could be a little risky
166
554591
1681
y podría ser algo arriesgado
09:28
putting a whole bunch of rugby players
on a ski slope, right?
on a ski slope, right?
167
556296
3774
poner a un montón de jugadores de rugby
en una pista de esquí, ¿verdad?
en una pista de esquí, ¿verdad?
09:32
(Laughter)
168
560094
1047
(Risas)
09:33
But what they found was that
the players came back
the players came back
169
561165
3344
Pero encontraron que
los jugadores regresaron
los jugadores regresaron
09:36
with renewed bonds
of loyalty and solidarity.
of loyalty and solidarity.
170
564533
5266
con renovados lazos
de lealtad y solidaridad.
de lealtad y solidaridad.
09:41
And now when they're on the pitch
under incredible pressure,
under incredible pressure,
171
569823
3409
Y ahora, cuando están en el campo
bajo una presión increíble,
bajo una presión increíble,
09:45
they manifest what the manager
calls "poise" --
calls "poise" --
172
573256
4426
manifiestan lo que el gerente
llama "determinación",
llama "determinación",
09:50
an unflinching, unwavering dedication
173
578515
4159
una dedicación inquebrantada
e inquebrantable
e inquebrantable
09:54
to each other.
174
582698
1475
de uno al otro.
09:56
Their opponents are in awe of this,
175
584824
3753
Sus oponentes están asombrados de esto,
10:00
but still too in thrall
to efficiency to try it.
to efficiency to try it.
176
588601
4152
pero todavía demasiado esclavos
de la eficacia para intentarlo ellos.
de la eficacia para intentarlo ellos.
En una compañía tecnológica
de Londres, Verve,
de Londres, Verve,
10:05
At a London tech company, Verve,
177
593783
2032
10:07
the CEO measures just about
everything that moves,
everything that moves,
178
595839
3343
la CEO medía casi todo lo que se mueve,
10:11
but she couldn't find anything
that made any difference
that made any difference
179
599206
3024
pero no podía encontrar nada
que marcara alguna diferencia
que marcara alguna diferencia
10:14
to the company's productivity.
180
602254
2127
en la productividad de la empresa.
10:16
So she devised an experiment
that she calls "Love Week":
that she calls "Love Week":
181
604405
3755
Entonces ideó un experimento
que llamó "Semana del Amor":
que llamó "Semana del Amor":
10:20
a whole week where each employee
has to look for really clever,
has to look for really clever,
182
608184
4537
una semana entera donde cada empleado
tiene que buscar realmente
tiene que buscar realmente
cosas inteligentes, útiles e imaginativas
10:24
helpful, imaginative things
183
612745
2279
10:27
that a counterpart does,
184
615048
1800
que hace una contraparte,
10:28
call it out and celebrate it.
185
616872
2464
decirlo y celebrarlo.
10:31
It takes a huge amount of time and effort;
186
619360
2117
Se necesita mucho tiempo y esfuerzo.
10:33
lots of people would call it distracting.
187
621501
3037
Mucha gente lo llamaría distracción.
10:36
But it really energizes the business
188
624562
2232
Pero realmente energiza el negocio
10:38
and makes the whole company
more productive.
more productive.
189
626818
3638
y hace que toda la empresa
sea más productiva.
sea más productiva.
10:44
Preparedness, coalition-building,
190
632048
3306
Preparación, coalición,
10:47
imagination, experiments,
191
635378
3582
imaginación, experimentos,
10:50
bravery --
192
638984
1167
valentía...
10:53
in an unpredictable age,
193
641028
1597
en una época impredecible.
10:54
these are tremendous sources
of resilience and strength.
of resilience and strength.
194
642649
5668
Estas son fuentes tremendas
de resistencia y fortaleza.
de resistencia y fortaleza.
11:00
They aren't efficient,
195
648673
2568
No son eficientes
11:04
but they give us limitless capacity
196
652278
2669
pero nos dan capacidad ilimitada
11:06
for adaptation, variation and invention.
197
654971
4495
para la adaptación, variación e invención.
11:12
And the less we know about the future,
198
660284
2422
Y cuanto menos sepamos sobre el futuro,
11:14
the more we're going to need
these tremendous sources
these tremendous sources
199
662730
5402
más vamos a necesitar
estas tremendas fuentes
estas tremendas fuentes
11:20
of human, messy, unpredictable skills.
200
668156
5621
de habilidades humanas,
desordenadas e impredecibles.
desordenadas e impredecibles.
11:27
But in our growing
dependence on technology,
dependence on technology,
201
675336
4060
Pero en nuestra creciente
dependencia de la tecnología,
dependencia de la tecnología,
11:32
we're asset-stripping those skills.
202
680318
3350
nos está despojando de esas habilidades.
11:36
Every time we use technology
203
684642
3565
Cada vez que usamos tecnología
11:40
to nudge us through a decision or a choice
204
688231
4192
para presionarnos
hacia una decisión o una elección
hacia una decisión o una elección
11:44
or to interpret how somebody's feeling
205
692447
2314
o para interpretar
cómo se siente alguien
cómo se siente alguien
11:46
or to guide us through a conversation,
206
694785
2177
o para guiarnos a través
de una conversación,
de una conversación,
11:48
we outsource to a machine
what we could, can do ourselves,
what we could, can do ourselves,
207
696986
5114
subcontratamos a una máquina para lo que
pudimos y podemos hacer nosotros mismos,
pudimos y podemos hacer nosotros mismos,
11:54
and it's an expensive trade-off.
208
702124
2524
y es una compensación costosa.
11:57
The more we let machines think for us,
209
705847
2902
Cuanto más dejamos que las máquinas
piensen por nosotros,
piensen por nosotros,
12:01
the less we can think for ourselves.
210
709780
2869
menos podremos pensar por nosotros mismos.
12:05
The more --
211
713661
1153
Cuanto más...
12:06
(Applause)
212
714838
4570
(Aplausos)
12:11
The more time doctors spend
staring at digital medical records,
staring at digital medical records,
213
719432
4721
Cuanto más tiempo pasan los médicos
mirando los registros médicos digitales,
mirando los registros médicos digitales,
12:16
the less time they spend
looking at their patients.
looking at their patients.
214
724177
3386
menos tiempo pasan viendo a sus pacientes.
12:20
The more we use parenting apps,
215
728325
2788
Cuanto más usamos
aplicaciones para padres,
aplicaciones para padres,
12:23
the less we know our kids.
216
731137
2157
menos conocemos a nuestros hijos.
12:26
The more time we spend with people that
we're predicted and programmed to like,
we're predicted and programmed to like,
217
734310
5086
Cuanto más tiempo estamos con personas
programadas para que nos gusten,
programadas para que nos gusten,
12:31
the less we can connect with people
who are different from ourselves.
who are different from ourselves.
218
739420
3710
menos podemos conectarnos
con personas diferentes a nosotros.
con personas diferentes a nosotros.
12:35
And the less compassion we need,
the less compassion we have.
the less compassion we have.
219
743154
5027
Y cuanto menos compasión necesitamos,
menos compasión tenemos.
menos compasión tenemos.
12:41
What all of these
technologies attempt to do
technologies attempt to do
220
749825
3534
Estas tecnologías intentan forzar
12:45
is to force-fit a standardized model
of a predictable reality
of a predictable reality
221
753383
6797
un modelo estandarizado
de una realidad predecible
de una realidad predecible
12:52
onto a world that is
infinitely surprising.
infinitely surprising.
222
760204
3368
en un mundo infinitamente sorprendente.
12:56
What gets left out?
223
764926
1352
¿Qué es lo que queda fuera?
12:58
Anything that can't be measured --
224
766965
2603
Cualquier cosa que no se pueda medir,
13:02
which is just about
everything that counts.
everything that counts.
225
770451
2359
que es casi todo lo que cuenta.
13:05
(Applause)
226
773810
6965
(Aplausos)
13:14
Our growing dependence on technology
227
782854
4087
Nuestra creciente dependencia
de la tecnología.
de la tecnología.
13:18
risks us becoming less skilled,
228
786965
3773
Nos arriesga a volvernos
menos calificados,
menos calificados,
13:22
more vulnerable
229
790762
1595
más vulnerables
13:24
to the deep and growing complexity
230
792381
2951
a la complejidad profunda y creciente
13:27
of the real world.
231
795356
1373
del mundo real.
13:29
Now, as I was thinking about
the extremes of stress and turbulence
the extremes of stress and turbulence
232
797951
5384
Ahora mientras pensaba en los extremos
del estrés y la agitación
del estrés y la agitación
13:35
that we know we will have to confront,
233
803359
2656
que sabemos que tendremos que enfrentar,
13:39
I went and I talked to
a number of chief executives
a number of chief executives
234
807412
2952
me encontré y hablé
con varios directores ejecutivos
con varios directores ejecutivos
13:42
whose own businesses had gone
through existential crises,
through existential crises,
235
810388
4168
cuyos propios negocios
habían pasado por crisis existenciales,
habían pasado por crisis existenciales,
13:46
when they teetered
on the brink of collapse.
on the brink of collapse.
236
814580
2888
tambaleándose hasta el borde del colapso.
13:50
These were frank,
gut-wrenching conversations.
gut-wrenching conversations.
237
818594
4808
Estas fueron conversaciones
francas y desgarradoras.
francas y desgarradoras.
13:56
Many men wept just remembering.
238
824302
3277
Muchos hombres lloraron solo recordándolo.
14:00
So I asked them:
239
828214
1514
Entonces les pregunté:
14:02
"What kept you going through this?"
240
830603
2065
"¿Qué es lo que te mantuvo
al pasar por esto?"
al pasar por esto?"
14:05
And they all had exactly the same answer.
241
833328
2654
Y todos dieron exactamente
la misma respuesta:
la misma respuesta:
14:08
"It wasn't data or technology," they said.
242
836006
3110
"No fueron datos o tecnología", dijeron.
14:11
"It was my friends and my colleagues
243
839926
3385
"Fueron mis amigos y mis colegas
14:15
who kept me going."
244
843335
1336
quienes me mantuvieron en marcha".
14:17
One added, "It was pretty much
the opposite of the gig economy."
the opposite of the gig economy."
245
845173
5315
Uno agregó: "Era más o menos lo contrario
de la economía de pequeños encargos".
de la economía de pequeños encargos".
14:24
But then I went and I talked to a group
of young, rising executives,
of young, rising executives,
246
852056
3734
Pero luego fui y hablé con un grupo
de jóvenes ejecutivos en ascenso,
de jóvenes ejecutivos en ascenso,
14:27
and I asked them,
247
855814
1807
y les pregunté:
14:29
"Who are your friends at work?"
248
857645
1542
"¿Quiénes son tus amigos en el trabajo?"
14:31
And they just looked blank.
249
859211
1778
Y se quedaron en blanco.
14:33
"There's no time."
250
861765
1850
"No hay tiempo".
14:35
"They're too busy."
251
863639
1809
"Están demasiado ocupados".
14:37
"It's not efficient."
252
865472
1438
"No es eficiente".
14:39
Who, I wondered, is going to give them
253
867906
3572
Me preguntaba quién les va a dar
14:43
imagination and stamina and bravery
254
871502
4539
imaginación y resistencia y valentía
14:48
when the storms come?
255
876065
1516
cuando vengan las tormentas.
14:51
Anyone who tries to tell you
that they know the future
that they know the future
256
879694
3643
Cualquiera que intente decir
que conoce el futuro
que conoce el futuro
14:55
is just trying to own it,
257
883361
2198
solo trata de poseerlo,
14:57
a spurious kind of manifest destiny.
258
885583
3308
una especie espuria de destino manifiesto.
15:01
The harder, deeper truth is
259
889794
2321
La verdad más dura y profunda
15:05
that the future is uncharted,
260
893126
2409
es que el futuro es desconocido,
15:07
that we can't map it till we get there.
261
895559
2244
que no podemos mapearlo
hasta que lleguemos allí.
hasta que lleguemos allí.
15:10
But that's OK,
262
898734
2063
Pero eso esta bien,
15:12
because we have so much imagination --
263
900821
3017
porque tenemos mucha imaginación...
15:15
if we use it.
264
903862
1447
si la usamos.
15:17
We have deep talents
of inventiveness and exploration --
of inventiveness and exploration --
265
905333
5477
Tenemos profundos talentos
de inventiva y exploración,
de inventiva y exploración,
15:22
if we apply them.
266
910834
1777
si los aplicamos.
15:24
We are brave enough to invent things
we've never seen before.
we've never seen before.
267
912635
5517
Somos lo suficientemente valientes
como para inventar cosas
que nunca hemos visto antes.
que nunca hemos visto antes.
15:31
Lose those skills,
268
919175
1615
Si perdemos esas habilidades,
15:33
and we are adrift.
269
921810
1722
estamos a la deriva.
15:36
But hone and develop them,
270
924384
2725
Pero si las perfeccionamos
y desarrollamos,
y desarrollamos,
15:40
we can make any future we choose.
271
928498
2458
podemos hacer
cualquier futuro que elijamos.
cualquier futuro que elijamos.
15:44
Thank you.
272
932382
1174
Gracias.
15:45
(Applause)
273
933580
6086
(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