TEDSummit 2019
Margaret Heffernan: The human skills we need in an unpredictable world
מרגרט הפרנן: המיומנויות האנושיות שאנו זקוקים להן בעולם בלתי צפוי
Filmed:
Readability: 4.6
2,773,555 views
ככל שאנו סומכים על טכנולוגיה שתהפוך אותנו ליעילים יותר, כך יש לנו פחות מיומנויות להתמודד עם הבלתי צפוי, אומרת הסופרת והיזמית מרגרט הפרנן. בשיחה היא משתפת מדוע אנו זקוקים לכישורים אנושיים פחות טכניים ויותר מבולגנים - דמיון, ענווה, אומץ לב - כדי לפתור בעיות בעסקים, בממשל ובחיים, בעידן בלתי צפוי. "אנחנו אמיצים מספיק כדי להמציא דברים שמעולם לא ראינו", היא אומרת. "אנחנו יכולים לייצר כל עתיד שנבחר."
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Recently, the leadership team
of an American supermarket chain
of an American supermarket chain
0
731
3606
לאחרונה, צוות ההנהלה
של רשת מרכולים אמריקנית
של רשת מרכולים אמריקנית
00:16
decided that their business
needed to get a lot more efficient.
needed to get a lot more efficient.
1
4361
3456
החליט שהעסק שלהם חייב
להיות יעיל בהרבה.
להיות יעיל בהרבה.
00:19
So they embraced their digital
transformation with zeal.
transformation with zeal.
2
7841
3855
אז הם אימצו את
הטרנספורמציה הדיגיטלית שלהם בלהט.
הטרנספורמציה הדיגיטלית שלהם בלהט.
00:24
Out went the teams
supervising meat, veg, bakery,
supervising meat, veg, bakery,
3
12174
3948
הם ייתרו את הצוותים המפקחים
על הבשר, הירקות והמאפיה,
על הבשר, הירקות והמאפיה,
00:28
and in came an algorithmic task allocator.
4
16146
4156
ובמקומם הכניסו כלי אלגוריתמיקה
להקצאת משימות.
להקצאת משימות.
00:32
Now, instead of people working together,
5
20914
2103
ועכשיו, במקום שאנשים יעבדו יחד,
00:35
each employee went, clocked in,
got assigned a task, did it,
got assigned a task, did it,
6
23041
4241
כל עובד נכנס, מחתים כרטיס,
מקבל משימה, מבצע אותה,
מקבל משימה, מבצע אותה,
00:39
came back for more.
7
27306
1578
וחוזר לקבל עוד אחת.
00:41
This was scientific
management on steroids,
management on steroids,
8
29429
3727
זה היה ניהול מדעי על סטרואידים,
00:45
standardizing and allocating work.
9
33180
2082
תִּקְנוּן והקצאת עבודה.
00:47
It was super efficient.
10
35580
2090
זה היה סופר יעיל.
00:50
Well, not quite,
11
38750
1366
ובכן, לא ממש,
00:53
because the task allocator didn't know
12
41351
2326
מכיוון שמקצה המשימות לא ידע
00:55
when a customer was going
to drop a box of eggs,
to drop a box of eggs,
13
43701
2922
מתי לקוח עומד להפיל אריזת ביצים,
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
לא יכול היה לחזות מתי איזה ילד פרוע
יילך וימוטט תצוגה,
יילך וימוטט תצוגה,
01:02
or when the local high school decided
15
50520
1916
או מתי בית הספר התיכון המקומי יחליט
01:04
that everybody needed
to bring in coconuts the next day.
to bring in coconuts the next day.
16
52460
2635
שעל כולם להביא למחרת אגוזי קוקוס .
01:07
(Laughter)
17
55119
1000
(צחוק)
01:08
Efficiency works really well
18
56143
2137
יעילות פועלת ממש טוב,
01:10
when you can predict
exactly what you're going to need.
exactly what you're going to need.
19
58304
3039
כשאתם יכולים לחזות בדיוק
את מה שתצטרכו.
את מה שתצטרכו.
01:13
But when the anomalous
or unexpected comes along --
or unexpected comes along --
20
61815
3276
אבל כאשר החריג או הבלתי צפוי מופיעים --
01:17
kids, customers, coconuts --
21
65115
2332
ילדים, לקוחות, אגוזי קוקוס --
01:19
well, then efficiency
is no longer your friend.
is no longer your friend.
22
67471
2873
היעילות כבר אינה חברה שלכם.
01:24
This has become a really crucial issue,
23
72074
2117
דבר זה הפך ממש לסוגיה מכרעת ביותר,
01:26
this ability to deal with the unexpected,
24
74215
2618
היכולת הזו להתמודד עם הבלתי צפוי,
01:29
because the unexpected
is becoming the norm.
is becoming the norm.
25
77771
3457
כי הבלתי צפוי הופך לנורמה.
01:33
It's why experts and forecasters
are reluctant to predict anything
are reluctant to predict anything
26
81660
4077
זו הסיבה שמומחים וחזאים
מסרבים לחזות דבר כלשהו
מסרבים לחזות דבר כלשהו
01:37
more than 400 days out.
27
85761
2572
מעבר לתקופה של 400 יום.
01:41
Why?
28
89054
1446
מדוע?
01:42
Because over the last 20 or 30 years,
29
90524
1924
כי ב- 20 או 30 השנים האחרונות,
01:44
much of the world has gone
from being complicated
from being complicated
30
92472
3810
רוב העולם הפך ממסובך
01:48
to being complex --
31
96306
1296
למורכב --
01:50
which means that yes, there are patterns,
32
98431
2283
מה שאומר שכן, יש דפוסים,
01:52
but they don't repeat
themselves regularly.
themselves regularly.
33
100738
2296
אבל הם לא חוזרים על עצמם באופן קבוע.
01:55
It means that very small changes
can make a disproportionate impact.
can make a disproportionate impact.
34
103440
4288
זה אומר ששינויים קטנים מאוד יכולים להשפיע
באופן בלתי פרופורציונאלי.
באופן בלתי פרופורציונאלי.
02:00
And it means that expertise
won't always suffice,
won't always suffice,
35
108244
2666
וזה אומר שמומחיות לא תמיד תספיק,
02:02
because the system
just keeps changing too fast.
just keeps changing too fast.
36
110934
3634
כי המערכת משתנה כל הזמן מהר מדי.
02:08
So what that means
37
116192
2632
וזה אומר
02:10
is that there's a huge amount in the world
38
118848
2887
שמידת השינוי בעולם היא כה עצומה
02:13
that kind of defies forecasting now.
39
121759
2990
שהיא מתריסה כיום נגד חיזוי.
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
זו הסיבה שהבנק המרכזי של בריטניה
יכריז שתהיה עוד התרסקות,
יכריז שתהיה עוד התרסקות,
02:20
but we don't know why or when.
41
128627
2430
אבל איננו יודעים מדוע ומתי.
02:23
We know that climate change is real,
42
131807
2616
אנו יודעים ששינוי אקלים הוא אמיתי,
02:26
but we can't predict
where forest fires will break out,
where forest fires will break out,
43
134447
3076
אבל איננו יכולים לחזות
היכן יפרצו שריפות יער,
היכן יפרצו שריפות יער,
02:29
and we don't know which factories
are going to flood.
are going to flood.
44
137547
3250
ואיננו יודעים אילו מפעלים
יוצפו עקב שיטפונות.
יוצפו עקב שיטפונות.
02:33
It's why companies are blindsided
45
141313
2691
זו הסיבה שחברות נדהמות ומזדעזעות
02:36
when plastic straws
and bags and bottled water
and bags and bottled water
46
144028
4869
כאשר קשיות פלסטיק ושקיות ומים בבקבוקים
02:40
go from staples to rejects overnight,
47
148921
3305
הופכים בין לילה ממוצרי בסיס חשובים
לבלתי רצויים,
לבלתי רצויים,
02:45
and baffled when a change in social mores
48
153488
3572
ומתמלאות מבוכה כשחל שינוי בנורמות חברתיות
02:49
turns stars into pariahs
and colleagues into outcasts:
and colleagues into outcasts:
49
157084
4540
כשסלבריטאים הופכים לנחותים,
ועמיתים לדחויים:
ועמיתים לדחויים:
02:55
ineradicable uncertainty.
50
163155
3054
אי ודאות שלא ניתנת להסרה.
02:59
In an environment that defies
so much forecasting,
so much forecasting,
51
167319
4336
בסביבה שמתריסה כל כך נגד חיזוי,
03:03
efficiency won't just not help us,
52
171679
3204
יעילות לא רק שלא עוזרת לנו,
03:06
it specifically undermines and erodes
our capacity to adapt and respond.
our capacity to adapt and respond.
53
174907
6954
היא באופן ספציפי מערערת ומוחקת
את יכולתנו להסתגל ולהגיב.
את יכולתנו להסתגל ולהגיב.
03:16
So if efficiency is no longer
our guiding principle,
our guiding principle,
54
184055
3141
אז אם היעילות אינה עוד העיקרון המנחה שלנו,
03:19
how should we address the future?
55
187220
1748
איך עלינו להתייחס לעתיד?
03:20
What kind of thinking
is really going to help us?
is really going to help us?
56
188992
2452
איזה סוג של חשיבה יוכל באמת לעזור לנו?
03:23
What sort of talents
must we be sure to defend?
must we be sure to defend?
57
191468
5147
על איזה סוג של כישרונות נהיה חייבים להגן?
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
לדעתי, במקום לחשוב הרבה על
עמידה בלוח הזמנים, כפי שנהגנו לעשות בעבר
עמידה בלוח הזמנים, כפי שנהגנו לעשות בעבר
03:34
now we have to start thinking
about just in case,
about just in case,
59
202510
3884
עלינו להתחיל לחשוב על איך
"ליתר ביטחון כדאי שנתכונן ...,"
"ליתר ביטחון כדאי שנתכונן ...,"
03:38
preparing for events
that are generally certain
that are generally certain
60
206418
3397
לאירועים שהם בדרך כלל בטוחים
03:41
but specifically remain ambiguous.
61
209839
2543
אך פרטנית נותרים רב-משמעיים.
03:45
One example of this is the Coalition
for Epidemic Preparedness, CEPI.
for Epidemic Preparedness, CEPI.
62
213110
5198
דוגמה אחת לכך היא "הקואליציה
למוכנות למגיפות", או ה-CEPI.
למוכנות למגיפות", או ה-CEPI.
03:50
We know there will be
more epidemics in future,
more epidemics in future,
63
218332
4096
אנחנו יודעים שיהיו יותר מגפות בעתיד,
03:54
but we don't know where or when or what.
64
222452
3886
אבל אנחנו לא יודעים היכן ומתי או איזו.
03:58
So we can't plan.
65
226362
1941
אז אנחנו לא יכולים לתכנן.
04:00
But we can prepare.
66
228942
1651
אבל אנחנו יכולים להתכונן.
04:03
So CEPI's developing multiple vaccines
for multiple diseases,
for multiple diseases,
67
231257
5768
אז CEPI מפתחת מגוון גדול של חיסונים
למחלות רבות ומגוונות,
למחלות רבות ומגוונות,
04:09
knowing that they can't predict
which vaccines are going to work
which vaccines are going to work
68
237866
3547
בידיעה שהם לא יכולים לחזות
אילו חיסונים יתאימו.
אילו חיסונים יתאימו.
04:13
or which diseases will break out.
69
241437
2020
או אילו מחלות יתפרצו.
04:15
So some of those vaccines
will never be used.
will never be used.
70
243481
2973
אז בכמה מאותם חיסונים לעולם לא ישתמשו.
04:18
That's inefficient.
71
246478
1472
זה אינו יעיל.
04:20
But it's robust,
72
248794
1911
אבל יש בזה חוסן,
04:22
because it provides more options,
73
250729
1935
מכיוון שזה עונה על יותר אפשרויות,
04:24
and it means that we don't depend
on a single technological solution.
on a single technological solution.
74
252688
5010
וזה אומר שאיננו תלויים
בפתרון טכנולוגי יחיד.
בפתרון טכנולוגי יחיד.
04:30
Epidemic responsiveness
also depends hugely
also depends hugely
75
258566
3368
תגובה למגיפה תלויה מאוד
04:33
on people who know and trust each other.
76
261958
2917
גם באנשים שמכירים וסומכים זה על זה.
04:36
But those relationships
take time to develop,
take time to develop,
77
264899
2787
אבל למערכות יחסים אלו לוקח זמן להתפתח,
04:39
time that is always in short supply
when an epidemic breaks out.
when an epidemic breaks out.
78
267710
4225
זמן שתמיד חסר כשפורצת מגיפה.
04:43
So CEPI is developing relationships,
friendships, alliances now
friendships, alliances now
79
271959
5088
אז CEPI מפתחת עכשיו מערכות יחסים,
חברויות, והתקשרויות,
חברויות, והתקשרויות,
04:50
knowing that some of those
may never be used.
may never be used.
80
278197
3196
בידיעה שבחלק מאלו לעולם לא ישתמשו.
04:53
That's inefficient,
a waste of time, perhaps,
a waste of time, perhaps,
81
281949
3153
זה אינו יעיל, בזבוז זמן, אולי
04:57
but it's robust.
82
285126
1294
אבל יש בזה חוסן.
04:59
You can see robust thinking
in financial services, too.
in financial services, too.
83
287161
3805
אתם יכולים לראות חשיבה עוצמתית
גם בשירותים פיננסיים.
גם בשירותים פיננסיים.
05:02
In the past, banks used to hold
much less capital
much less capital
84
290990
3754
בעבר נהגו הבנקים להחזיק בהרבה פחות הון
05:06
than they're required to today,
85
294768
2223
ממה שהם נדרשים היום,
05:09
because holding so little capital,
being too efficient with it,
being too efficient with it,
86
297015
3741
משום שהחזקת הון כה קטן ביעילות רבה מדי
05:12
is what made the banks
so fragile in the first place.
so fragile in the first place.
87
300780
3150
גרם לבנקים להיות כל כך שבירים מלכתחילה.
05:16
Now, holding more capital
looks and is inefficient.
looks and is inefficient.
88
304581
5489
כיום להחזיק ביותר הון,
נראה והינו באמת לא יעיל.
נראה והינו באמת לא יעיל.
05:22
But it's robust, because it protects
the financial system against surprises.
the financial system against surprises.
89
310094
6053
אבל יש בזה חוסן, כי זה מגן על
המערכת הפיננסית כנגד הפתעות.
המערכת הפיננסית כנגד הפתעות.
05:29
Countries that are really serious
about climate change
about climate change
90
317078
2994
מדינות שמתייחסות ברצינות
לנושא של שינויי אקלים
לנושא של שינויי אקלים
05:32
know that they have to adopt
multiple solutions,
multiple solutions,
91
320096
3554
יודעות שעליהן לאמץ פתרונות מרובים,
05:35
multiple forms of renewable energy,
92
323674
3028
צורות מרובות של אנרגיה מתחדשת,
05:38
not just one.
93
326726
1329
לא רק אחת.
05:40
The countries that are most advanced
have been working for years now,
have been working for years now,
94
328079
4860
המדינות המתקדמות ביותר
עובדות כבר שנים רבות,
עובדות כבר שנים רבות,
05:44
changing their water and food supply
and healthcare systems,
and healthcare systems,
95
332963
3666
על שינוי באספקת המים, המזון
ומערכות הבריאות שלה,
ומערכות הבריאות שלה,
05:48
because they recognize that by the time
they have certain prediction,
they have certain prediction,
96
336653
4612
כי הן מכירות בכך, שכשיהיה בידיהן
חיזוי כלשהו,
חיזוי כלשהו,
05:53
that information may very well
come too late.
come too late.
97
341289
3311
המידע הזה עלול להגיע מאוחר מדי.
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
אפשר לנקוט באותה גישה לגבי מלחמות סחר,
ומדינות רבות עושות זאת.
ומדינות רבות עושות זאת.
06:01
Instead of depending on a single
huge trading partner,
huge trading partner,
99
349938
3823
במקום להיות תלויות בשותף עסקי יחיד וענק,
06:05
they try to be everybody's friends,
100
353785
2104
הן מנסות להיות חברות של כולם,
06:07
because they know they can't predict
101
355913
2338
כי הן יודעות שאינן יכולות לחזות
06:10
which markets might
suddenly become unstable.
suddenly become unstable.
102
358275
3754
אילו שווקים הופכים פתאום לא יציבים.
06:14
It's time-consuming and expensive,
negotiating all these deals,
negotiating all these deals,
103
362053
4237
משא ומתן בקשר לכל העסקאות האלה,
הוא יקר, וגוזל זמן רב,
הוא יקר, וגוזל זמן רב,
06:18
but it's robust
104
366314
1158
אבל זהו חוסן.
06:19
because it makes their whole economy
better defended against shocks.
better defended against shocks.
105
367496
5411
כי זה מגן על הכלכלה שלהן כולה
מפני זעזועים.
מפני זעזועים.
06:24
It's particularly a strategy
adopted by small countries
adopted by small countries
106
372931
3679
זו אסטרטגיה שאומצה בעיקר
על ידי מדינות קטנות
על ידי מדינות קטנות
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
שיודעות שלעולם לא יהיה בכוחן
לעשות את ההחלטות החשובות.
לעשות את ההחלטות החשובות.
06:32
so it's just better to have
too many friends.
too many friends.
108
380744
3154
אז עדיף שיהיו יותר מדי חברים.
06:37
But if you're stuck
in one of these organizations
in one of these organizations
109
385922
2407
אבל אם אתם תקועים באחד הארגונים האלה
06:40
that's still kind of captured
by the efficiency myth,
by the efficiency myth,
110
388353
4895
שעדיין שבויים במיתוס היעילות,
06:45
how do you start to change it?
111
393272
1762
איך מתחילים לשנות את זה?
06:48
Try some experiments.
112
396011
1556
נסו לערוך כמה ניסויים.
06:50
In the Netherlands,
113
398421
1366
בהולנד,
06:51
home care nursing used to be run
pretty much like the supermarket:
pretty much like the supermarket:
114
399811
4714
סיעוד ביתי היה מנוהל בעבר
באופן די דומה לסופרמרקט:
באופן די דומה לסופרמרקט:
06:56
standardized and prescribed work
115
404549
2778
עבודה סטנדרטית וקבועה
06:59
to the minute:
116
407351
1768
על הדקה:
07:01
nine minutes on Monday,
seven minutes on Wednesday,
seven minutes on Wednesday,
117
409143
3656
תשע דקות ביום שני, שבע דקות ביום רביעי,
07:04
eight minutes on Friday.
118
412823
1714
שמונה דקות ביום שישי.
07:06
The nurses hated it.
119
414561
2382
האחיות שנאו את זה.
07:08
So one of them, Jos de Blok,
120
416967
2372
אז אחד מהם, יוס דה בלוק,
07:11
proposed an experiment.
121
419363
1581
הציע ניסוי.
07:13
Since every patient is different,
122
421564
1632
מכיוון שכל מטופל שונה,
07:15
and we don't quite know
exactly what they'll need,
exactly what they'll need,
123
423220
2414
ואנחנו לא ממש יודעים במדויק מה הם יצטרכו,
07:17
why don't we just leave it
to the nurses to decide?
to the nurses to decide?
124
425658
2687
מדוע שלא נשאיר את זה להחלטת האחיות?
07:21
Sound reckless?
125
429267
1370
נשמע חסר זהירות?
07:22
(Laughter)
126
430661
1395
(צחוק)
07:24
(Applause)
127
432080
2120
(מחיאות כפיים)
07:26
In his experiment, Jos found
the patients got better
the patients got better
128
434224
4134
הניסוי של יוס הראה שהחולים השתפרו
07:30
in half the time,
129
438382
2529
במחצית מהזמן,
07:32
and costs fell by 30 percent.
130
440935
3679
והעלויות פחתו ב- 30%.
07:37
When I asked Jos what had surprised him
about his experiment,
about his experiment,
131
445920
4212
כששאלתי את יוס מה הפתיע אותו
בניסוי שלו,
בניסוי שלו,
07:42
he just kind of laughed and he said,
132
450156
1793
הוא פשוט צחק ואמר,
07:43
"Well, I had no idea it could be so easy
133
451973
3192
"טוב, לא היה לי מושג שיהיה כל כך קל
07:47
to find such a huge improvement,
134
455189
2590
למצוא דרך לשיפור כה ענק,
07:49
because this isn't the kind of thing
you can know or predict
you can know or predict
135
457803
3623
כי זה לא מסוג הדברים שניתן לדעת או לחזות
07:53
sitting at a desk
or staring at a computer screen."
or staring at a computer screen."
136
461450
2830
כשיושבים ליד שולחן העבודה,
או בוהים במסך המחשב."
או בוהים במסך המחשב."
07:56
So now this form of nursing
has proliferated across the Netherlands
has proliferated across the Netherlands
137
464734
3774
אז עכשיו צורת סיעוד זו התפשטה ברחבי הולנד
08:00
and around the world.
138
468532
1734
ובעולם כולו.
08:02
But in every new country
it still starts with experiments,
it still starts with experiments,
139
470290
3220
אבל בכל מדינה חדשה
זה עדיין מתחיל בניסויים,
זה עדיין מתחיל בניסויים,
08:05
because each place is slightly
and unpredictably different.
and unpredictably different.
140
473534
4858
כי כל מקום שונה מעט ובאופן בלתי צפוי.
08:11
Of course, not all experiments work.
141
479246
3950
כמובן שלא כל הניסויים עובדים.
08:15
Jos tried a similar approach
to the fire service
to the fire service
142
483220
3056
יוס ניסה לפעול בגישה דומה
עם שירותי הכבאות
עם שירותי הכבאות
08:18
and found it didn't work because
the service is just too centralized.
the service is just too centralized.
143
486300
3537
וגילה שזה לא עובד כי השירות
פשוט יותר מדי ריכוזי.
פשוט יותר מדי ריכוזי.
08:21
Failed experiments look inefficient,
144
489861
2563
נראה שניסויים כושלים אינם יעילים,
08:24
but they're often the only way
you can figure out
you can figure out
145
492448
3183
אבל הם בדרך כלל הדרך היחידה בה ניתן להבין
08:27
how the real world works.
146
495655
2274
איך העולם האמיתי עובד.
08:30
So now he's trying teachers.
147
498280
3033
אז עכשיו הוא מנסה עם המורים.
08:34
Experiments like that require creativity
148
502746
3747
ניסויים כאלה מחייבים יצירתיות
08:38
and not a little bravery.
149
506517
2307
ולא מעט אומץ.
08:41
In England --
150
509613
1563
באנגליה --
08:43
I was about to say in the UK,
but in England --
but in England --
151
511978
2905
עמדתי לומר בבריטניה,
אבל באנגליה --
אבל באנגליה --
08:46
(Laughter)
152
514907
1742
(צחוק)
08:48
(Applause)
153
516673
4314
(מחיאות כפיים)
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
קבוצת הרוגבי המובילה, או אחת מהמובילות,
08:57
is Saracens.
155
525473
1360
היא סרסנס.
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
המנהל והמאמן שלה הבינו
שכל האימונים הגופניים שהם עושים
שכל האימונים הגופניים שהם עושים
09:04
and the data-driven
conditioning that they do
conditioning that they do
157
532388
2714
וההתניה מונחית-הנתונים שהם עושים
09:07
has become generic;
158
535126
1154
הפכו לגנריים;
09:08
really, all the teams
do exactly the same thing.
do exactly the same thing.
159
536304
2790
כל הקבוצות עושות בדיוק את אותו הדבר .
09:11
So they risked an experiment.
160
539683
2332
אז הם הסתכנו בניסוי.
09:14
They took the whole team away,
even in match season,
even in match season,
161
542039
4245
הם לקחו את כל הקבוצה, אפילו בעונת המשחקים,
09:18
on ski trips
162
546308
1415
לטיולי סקי
09:19
and to look at social projects in Chicago.
163
547747
3294
ולראות פרויקטים חברתיים בשיקגו.
09:23
This was expensive,
164
551065
1526
זה היה יקר,
09:24
it was time-consuming,
165
552615
1952
זה גזל זמן,
09:26
and it could be a little risky
166
554591
1681
ויכול היה להיות קצת מסוכן
09:28
putting a whole bunch of rugby players
on a ski slope, right?
on a ski slope, right?
167
556296
3774
להכניס חבורה שלמה של שחקני רוגבי
למדרון סקי, נכון?
למדרון סקי, נכון?
09:32
(Laughter)
168
560094
1047
(צחוק)
09:33
But what they found was that
the players came back
the players came back
169
561165
3344
אבל הם מצאו שהשחקנים חזרו
09:36
with renewed bonds
of loyalty and solidarity.
of loyalty and solidarity.
170
564533
5266
עם קשרים מחודשים של נאמנות וסולידריות.
09:41
And now when they're on the pitch
under incredible pressure,
under incredible pressure,
171
569823
3409
ועכשיו כשהם על המגרש תחת לחץ מדהים,
09:45
they manifest what the manager
calls "poise" --
calls "poise" --
172
573256
4426
הם מפגינים את מה שהמנהל מכנה "נינוחות" -
09:50
an unflinching, unwavering dedication
173
578515
4159
מסירות יציבה ובלתי מעורערת
09:54
to each other.
174
582698
1475
אחד לשני.
09:56
Their opponents are in awe of this,
175
584824
3753
היריבים שלהם פוחדים מזה,
10:00
but still too in thrall
to efficiency to try it.
to efficiency to try it.
176
588601
4152
אבל עדיין משועבדים מדי ליעילות
מכדי לנסות את זה.
מכדי לנסות את זה.
10:05
At a London tech company, Verve,
177
593783
2032
בחברת טכנולוגיה בלונדון, בשם Verve,
10:07
the CEO measures just about
everything that moves,
everything that moves,
178
595839
3343
המנכ"לית מודדת כמעט כל מה שזז,
10:11
but she couldn't find anything
that made any difference
that made any difference
179
599206
3024
אבל היא לא הצליחה למצוא שום דבר ששינה משהו
10:14
to the company's productivity.
180
602254
2127
בפריון החברה.
10:16
So she devised an experiment
that she calls "Love Week":
that she calls "Love Week":
181
604405
3755
אז היא יזמה ניסוי שהיא מכנה "שבוע אהבה":
10:20
a whole week where each employee
has to look for really clever,
has to look for really clever,
182
608184
4537
שבוע שלם בו כל עובד
צריך לחפש, דברים ממש חכמים,
צריך לחפש, דברים ממש חכמים,
10:24
helpful, imaginative things
183
612745
2279
מועילים ויצירתיים
10:27
that a counterpart does,
184
615048
1800
שעמיתיהם עושים,
10:28
call it out and celebrate it.
185
616872
2464
לציין אותם ולהלל אותם.
10:31
It takes a huge amount of time and effort;
186
619360
2117
זה מצריך כמות עצומה של זמן ומאמץ;
10:33
lots of people would call it distracting.
187
621501
3037
הרבה אנשים היו קוראים לזה הסחת דעת.
10:36
But it really energizes the business
188
624562
2232
אבל זה באמת ממריץ את העסק
10:38
and makes the whole company
more productive.
more productive.
189
626818
3638
ומייעל את החברה כולה.
10:44
Preparedness, coalition-building,
190
632048
3306
מוכנות, בניית קואליציה,
10:47
imagination, experiments,
191
635378
3582
דמיון, ניסויים,
10:50
bravery --
192
638984
1167
אומץ --
10:53
in an unpredictable age,
193
641028
1597
בעידן בלתי צפוי,
10:54
these are tremendous sources
of resilience and strength.
of resilience and strength.
194
642649
5668
אלה מקורות אדירים של חוסן נפשי, וכוח.
11:00
They aren't efficient,
195
648673
2568
הם לא יעילים,
11:04
but they give us limitless capacity
196
652278
2669
אבל הם נותנים לנו יכולת בלתי מוגבלת
11:06
for adaptation, variation and invention.
197
654971
4495
לסתגלנות, שונות והמצאה.
11:12
And the less we know about the future,
198
660284
2422
וככל שאנו יודעים פחות על העתיד,
11:14
the more we're going to need
these tremendous sources
these tremendous sources
199
662730
5402
יותר נזדקק למקורות האדירים האלה
11:20
of human, messy, unpredictable skills.
200
668156
5621
של מיומנויות אנושיות מבולגנות
ובלתי צפויות.
ובלתי צפויות.
11:27
But in our growing
dependence on technology,
dependence on technology,
201
675336
4060
אבל עקב התלות הגוברת שלנו בטכנולוגיה,
11:32
we're asset-stripping those skills.
202
680318
3350
אנחנו מצמצמים את היכולות האלו.
11:36
Every time we use technology
203
684642
3565
בכל פעם שאנחנו משתמשים בטכנולוגיה
11:40
to nudge us through a decision or a choice
204
688231
4192
על מנת להניע אותנו להחלטה או בחירה
11:44
or to interpret how somebody's feeling
205
692447
2314
או לפרש איך מישהו מרגיש
11:46
or to guide us through a conversation,
206
694785
2177
או להדריך אותנו בשיחה,
11:48
we outsource to a machine
what we could, can do ourselves,
what we could, can do ourselves,
207
696986
5114
אנו פונים לשרות מיקור חוץ של מכונה,
עבור מה שיכולנו, ויכולים לעשות בעצמנו,
עבור מה שיכולנו, ויכולים לעשות בעצמנו,
11:54
and it's an expensive trade-off.
208
702124
2524
וזה טרייד-אוף יקר.
11:57
The more we let machines think for us,
209
705847
2902
ככל שניתן למכונות לחשוב עבורנו,
12:01
the less we can think for ourselves.
210
709780
2869
נוכל פחות לחשוב בעצמנו.
12:05
The more --
211
713661
1153
ככל --
12:06
(Applause)
212
714838
4570
(מחיאות כפיים)
12:11
The more time doctors spend
staring at digital medical records,
staring at digital medical records,
213
719432
4721
ככל שרופאים בוהים יותר זמן
ברישומים רפואיים דיגיטליים,
ברישומים רפואיים דיגיטליים,
12:16
the less time they spend
looking at their patients.
looking at their patients.
214
724177
3386
פחות זמן הם מסתכלים על המטופלים שלהם.
12:20
The more we use parenting apps,
215
728325
2788
ככל שאנו משתמשים יותר באפליקציות להורות,
12:23
the less we know our kids.
216
731137
2157
פחות אנו מכירים את ילדינו.
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
ככל שאנו מבלים יותר עם אנשים
שיועדנו ותוכנתנו לאהוב,
שיועדנו ותוכנתנו לאהוב,
12:31
the less we can connect with people
who are different from ourselves.
who are different from ourselves.
218
739420
3710
פחות נוכל להתחבר לאנשים שונים מאיתנו.
12:35
And the less compassion we need,
the less compassion we have.
the less compassion we have.
219
743154
5027
וככל שאנו זקוקים פחות לחמלה,
פחות חמלה יש בנו.
פחות חמלה יש בנו.
12:41
What all of these
technologies attempt to do
technologies attempt to do
220
749825
3534
מה שכל הטכנולוגיות האלו מנסות לעשות
12:45
is to force-fit a standardized model
of a predictable reality
of a predictable reality
221
753383
6797
הוא לכפות מודל מתוקנן של מציאות צפויה
12:52
onto a world that is
infinitely surprising.
infinitely surprising.
222
760204
3368
על עולם שהוא מפתיע עד אין קץ.
12:56
What gets left out?
223
764926
1352
מה נשאר בחוץ?
12:58
Anything that can't be measured --
224
766965
2603
כל מה שלא ניתן למדידה --
13:02
which is just about
everything that counts.
everything that counts.
225
770451
2359
שזה בערך כמעט כל מה שחשוב.
13:05
(Applause)
226
773810
6965
(מחיאות כפיים)
13:14
Our growing dependence on technology
227
782854
4087
התלות הגוברת שלנו בטכנולוגיה
13:18
risks us becoming less skilled,
228
786965
3773
מסכנת אותנו להפוך לפחות מיומנים,
13:22
more vulnerable
229
790762
1595
יותר פגיעים
13:24
to the deep and growing complexity
230
792381
2951
לנוכח המורכבות העמוקה והגוברת
13:27
of the real world.
231
795356
1373
של העולם האמיתי.
13:29
Now, as I was thinking about
the extremes of stress and turbulence
the extremes of stress and turbulence
232
797951
5384
כשחשבתי על מידות קיצוניות של מתח וזעזוע
13:35
that we know we will have to confront,
233
803359
2656
שאנחנו יודעים שנצטרך להתעמת איתם,
13:39
I went and I talked to
a number of chief executives
a number of chief executives
234
807412
2952
הלכתי ודיברתי עם מספר מנהלים
13:42
whose own businesses had gone
through existential crises,
through existential crises,
235
810388
4168
שהעסקים שלהם עברו משברים קיומיים,
13:46
when they teetered
on the brink of collapse.
on the brink of collapse.
236
814580
2888
כשהם היטלטלו על סף קריסה.
13:50
These were frank,
gut-wrenching conversations.
gut-wrenching conversations.
237
818594
4808
שיחות אלו היו גלויות לב וכואבות.
13:56
Many men wept just remembering.
238
824302
3277
גברים רבים בכו רק כשנזכרו.
14:00
So I asked them:
239
828214
1514
אז שאלתי אותם:
14:02
"What kept you going through this?"
240
830603
2065
"מה עזר לכם להחזיק מעמד בכל זה?"
14:05
And they all had exactly the same answer.
241
833328
2654
ולכולם הייתה בדיוק אותה תשובה.
14:08
"It wasn't data or technology," they said.
242
836006
3110
"אלה לא היו הנתונים או הטכנולוגיה,"
14:11
"It was my friends and my colleagues
243
839926
3385
"החברים והעמיתים שלי היו אלה
14:15
who kept me going."
244
843335
1336
שעודדו אותי להמשיך."
14:17
One added, "It was pretty much
the opposite of the gig economy."
the opposite of the gig economy."
245
845173
5315
אחד הוסיף, "זה היה הפוך מאוד
מכלכלת גיג (חלטורה)."
מכלכלת גיג (חלטורה)."
14:24
But then I went and I talked to a group
of young, rising executives,
of young, rising executives,
246
852056
3734
אבל אז דיברתי עם קבוצת
מנהלים צעירים בתהליך צמיחה,
מנהלים צעירים בתהליך צמיחה,
14:27
and I asked them,
247
855814
1807
ושאלתי אותם,
14:29
"Who are your friends at work?"
248
857645
1542
מי החברים שלכם בעבודה?"
14:31
And they just looked blank.
249
859211
1778
והם פשוט נראו חסרי הבעה.
14:33
"There's no time."
250
861765
1850
"אין זמן."
14:35
"They're too busy."
251
863639
1809
"הם עסוקים מדי."
14:37
"It's not efficient."
252
865472
1438
"זה לא יעיל."
14:39
Who, I wondered, is going to give them
253
867906
3572
תהיתי, מי יעניק להם
14:43
imagination and stamina and bravery
254
871502
4539
דמיון וסיבולת ואומץ לב
14:48
when the storms come?
255
876065
1516
כשהסערות יגיעו?
14:51
Anyone who tries to tell you
that they know the future
that they know the future
256
879694
3643
כל מי שמנסה לומר לכם
שהוא יודע מה יהיה בעתיד
שהוא יודע מה יהיה בעתיד
14:55
is just trying to own it,
257
883361
2198
רק מנסה להיאחז בזה,
14:57
a spurious kind of manifest destiny.
258
885583
3308
בסוג מזויף של גורל נגלה.
15:01
The harder, deeper truth is
259
889794
2321
האמת העמוקה והקשה יותר היא
15:05
that the future is uncharted,
260
893126
2409
שהעתיד אינו ממופה,
15:07
that we can't map it till we get there.
261
895559
2244
שאיננו יכולים למפות אותו עד שנגיע לשם.
15:10
But that's OK,
262
898734
2063
אבל זה בסדר,
15:12
because we have so much imagination --
263
900821
3017
כי יש לנו כל כך הרבה דמיון --
15:15
if we use it.
264
903862
1447
אם אנחנו משתמשים בזה.
15:17
We have deep talents
of inventiveness and exploration --
of inventiveness and exploration --
265
905333
5477
יש לנו כישרונות רבים של חדשנות ומחקר -
15:22
if we apply them.
266
910834
1777
אם רק ניישם אותם.
15:24
We are brave enough to invent things
we've never seen before.
we've never seen before.
267
912635
5517
אנחנו מספיק אמיצים כדי להמציא דברים
שמעולם לא ראינו בעבר.
שמעולם לא ראינו בעבר.
15:31
Lose those skills,
268
919175
1615
אם נאבד את הכישורים האלה,
15:33
and we are adrift.
269
921810
1722
ניסחף בזרם.
15:36
But hone and develop them,
270
924384
2725
אבל אם נחדד ונפתח אותם,
15:40
we can make any future we choose.
271
928498
2458
נוכל לייצר כל עתיד שנבחר.
15:44
Thank you.
272
932382
1174
תודה.
15:45
(Applause)
273
933580
6086
(מחיאות כפיים)
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