TED@BCG Berlin
Rainer Strack: The workforce crisis of 2030 -- and how to start solving it now
Rainer Strack: Zaskakujący kryzys siły roboczej w 2030 roku: jak go rozwiązać już teraz?
Filmed:
Readability: 4.3
1,825,947 views
Brzmi to zaskakująco, ale do 2030 roku wiele z największych gospodarek na świecie będzie miało więcej miejsc pracy niż dorosłych obywateli mogących je zajmować. W tej prelekcji, uroczej i pełnej danych, ekspert od zasobów ludzkich, Rainer Strack sugeruje, że państwa powinny szukać mobilnych i chętnych pracowników za granicą. Żeby to zrobić, muszą zacząć od zmiany kultury w miejscu pracy.
Rainer Strack - Human resources expert
BCG's Rainer Strack advocates for companies to adopt a "people advantage" -- because employee-centered thinking can go a long way. Full bio
BCG's Rainer Strack advocates for companies to adopt a "people advantage" -- because employee-centered thinking can go a long way. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
2014 is a very special year for me:
0
973
3134
Rok 2014 jest dla mnie szczególnie ważny.
00:16
20 years as a consultant,
1
4107
1927
20 lat jako konsultant,
00:18
20 years of marriage,
2
6034
1672
20 lat małżeństwa,
00:19
and I'm turning 50 in one month.
3
7706
3181
do tego za miesiąc skończę 50 lat.
00:22
That means I was born in 1964
in a small town in Germany.
in a small town in Germany.
4
10887
5550
Oznacza to, że urodziłem się w 1964 roku
w niewielkim mieście w Niemczech.
w niewielkim mieście w Niemczech.
00:28
It was a gray November day,
5
16437
1718
Był to szary listopadowy dzień,
00:30
and I was overdue.
6
18155
1880
poród się opóźniał.
00:32
The hospital's maternity ward
was really stressed out
was really stressed out
7
20035
3483
Personel oddziału położniczego
był mocno zestresowany,
był mocno zestresowany,
00:35
because a lot of babies were born
on this gray November day.
on this gray November day.
8
23518
4505
bo bardzo dużo dzieci urodziło się
tego szarego listopadowego dnia.
tego szarego listopadowego dnia.
00:40
As a matter of fact,
9
28023
2122
W samej rzeczy rok 1964
00:42
1964 was the year with the highest
birth rate ever in Germany:
birth rate ever in Germany:
10
30145
4426
był rekordowy jeśli chodzi
o liczbę urodzeń w Niemczech,
o liczbę urodzeń w Niemczech,
00:46
more than 1.3 million.
11
34571
2020
ponad 1,3 miliona.
00:48
Last year, we just hit over 600,000,
12
36591
3134
W 2013 roku urodziło się 600 tysięcy,
00:51
so half of my number.
13
39725
1502
czyli połowa mojego rocznika.
00:53
What you can see here
is the German age pyramid,
is the German age pyramid,
14
41490
3831
Tu widać piramidę wieku w Niemczech,
00:57
and there, the small black point
at the top, that's me.
at the top, that's me.
15
45321
2809
ten niewielki czarny punkt na górze to ja.
01:00
(Laughter) (Applause)
16
48130
3994
(Śmiech) (Brawa)
01:06
In red, you can see the potential
working-age population,
working-age population,
17
54307
4133
Na czerwono zaznaczona jest
populacja w wieku produkcyjnym,
01:10
so people over 15 and under 65,
18
58440
4249
czyli osoby między 15 a 65 rokiem życia,
01:14
and I'm actually only interested
in this red area.
in this red area.
19
62689
3715
i zajmę się wyłącznie
tym czerwonym obszarem.
tym czerwonym obszarem.
01:18
Now, let's do a simple simulation
20
66404
2043
Zróbmy teraz prostą symulację tego,
01:20
of how this age structure will develop
over the next couple of years.
over the next couple of years.
21
68447
4528
jak ta struktura wiekowa
zmieni się na przestrzeni lat.
zmieni się na przestrzeni lat.
01:24
As you can see,
22
72975
1439
Szczyt przesunie się w prawo,
01:26
the peak is moving to the right,
23
74414
2299
01:28
and I, with many other baby boomers,
will retire in 2030.
will retire in 2030.
24
76713
6525
a ja i mój wyż demograficzny
przejdziemy na emeryturę w 2030.
Swoją drogą wcale nie muszę prognozować
01:35
By the way, I don't need any forecasts
25
83238
2275
01:37
of birth rates for predicting
this red area.
this red area.
26
85513
2869
przyrostu naturalnego,
żeby przewidzieć ten czerwony obszar.
żeby przewidzieć ten czerwony obszar.
Obszar ten,
01:40
The red area,
27
88406
1248
01:41
so the potential
working-age population in 2030,
working-age population in 2030,
28
89678
3612
czyli potencjalna populacja
w wieku produkcyjnym w roku 2030,
w wieku produkcyjnym w roku 2030,
01:45
is already set in stone today,
29
93291
3298
już jest ustalony,
01:48
except for much higher migration rates.
30
96589
3552
chyba że wzrośnie bardzo imigracja.
01:52
And if you compare this red area in 2030
with the red area in 2014,
with the red area in 2014,
31
100141
6130
W porównaniu do obszaru z 2014 r.
01:58
it is much, much smaller.
32
106271
3111
obszar z 2030 jest znacznie mniejszy.
02:01
So before I show you
the rest of the world,
the rest of the world,
33
109382
2438
Zanim pokażę wykresy dla reszty świata,
02:03
what does this mean for Germany?
34
111820
3297
co oznacza to dla Niemiec?
02:07
So what we know from
this picture is that the labor supply,
this picture is that the labor supply,
35
115117
4087
Ten wykres mówi nam, że podaż pracowników,
02:11
so people who provide labor,
36
119204
1927
czyli ilość ludzi wykonujących pracę,
02:13
will go down in Germany,
and will go down significantly.
and will go down significantly.
37
121131
3669
zmniejszy się w Niemczech i to znacznie.
02:16
Now, what about labor demand?
38
124800
2600
A co z popytem na pracowników?
02:19
That's where it gets tricky.
39
127400
1811
To jest trochę bardziej zawiłe.
02:22
As you might know, the consultant's
favorite answer to any question is,
favorite answer to any question is,
40
130163
4807
Jak wiadomo, ulubioną odpowiedzią
konsultanta na każde pytanie
konsultanta na każde pytanie
02:26
"It depends."
41
134970
1741
jest: "To zależy".
02:28
So I would say it depends.
42
136711
2368
Dlatego powiedziałbym, że to zależy.
02:31
We didn't want to forecast the future.
43
139079
2369
Nie chcieliśmy prognozować przyszłości,
02:33
Highly speculative.
44
141448
1509
jest to wysoce spekulatywne.
02:34
We did something else.
45
142957
1556
Zrobiliśmy coś innego.
02:36
We looked at the GDP
and productivity growth of Germany
and productivity growth of Germany
46
144513
3390
Spojrzeliśmy na PKB
i przyrost naturalny w Niemczech
i przyrost naturalny w Niemczech
02:39
over the last 20 years,
47
147903
1695
na przestrzeni ostatnich 20 lat
02:41
and calculated the following scenario:
48
149598
2484
i obliczyliśmy następujący scenariusz:
02:44
if Germany wants to continue
this GDP and productivity growth,
this GDP and productivity growth,
49
152082
4481
jeżeli Niemcy chcą utrzymać
wzrost PKB i produktywności,
wzrost PKB i produktywności,
02:48
we could directly calculate
50
156563
2113
można bezpośrednio obliczyć,
02:50
how many people Germany would need
to support this growth.
to support this growth.
51
158676
3971
ile osób potrzeba w Niemczech
do utrzymania tego wzrostu.
do utrzymania tego wzrostu.
02:54
And this is the green line: labor demand.
52
162647
2972
To ta zielona linia: popyt na pracowników.
02:57
So Germany will run into
a major talent shortage very quickly.
a major talent shortage very quickly.
53
165619
5712
Szybko czeka nas duży niedobór talentów.
03:03
Eight million people are missing,
54
171331
1834
Zabraknie nam 8 milionów ludzi,
03:05
which is more than 20 percent
of our current workforce,
of our current workforce,
55
173165
2763
czyli ponad 20% obecnej siły roboczej,
03:07
so big numbers, really big numbers.
56
175928
2670
są to naprawdę duże liczby.
03:10
And we calculated several scenarios,
57
178598
2113
Obliczyliśmy kilka scenariuszy
03:12
and the picture always looked like this.
58
180711
2462
i wyłaniał się z nich zawsze taki obraz.
03:16
Now, to close the gap,
59
184565
1881
By wypełnić tę lukę,
03:18
Germany has to significantly
increase migration,
increase migration,
60
186446
4063
Niemcy muszą znacznie zwiększyć migrację,
03:22
get many more women in the workforce,
61
190509
2206
przyciągnąć do pracy więcej kobiet,
03:24
increase retirement age —
62
192715
1765
podwyższyć wiek emerytalny,
03:26
by the way, we just
lowered it this year —
lowered it this year —
63
194480
2415
który akurat w tym roku obniżyliśmy,
03:28
and all these measures at once.
64
196895
2763
wszystko na raz.
03:31
If Germany fails here,
Germany will stagnate.
Germany will stagnate.
65
199658
4063
W przypadku porażki,
Niemcy wpadną w stagnację.
Niemcy wpadną w stagnację.
03:35
We won't grow anymore. Why?
66
203721
2322
Nie będzie więcej wzrostu. Dlaczego?
03:38
Because the workers are not there
who can generate this growth.
who can generate this growth.
67
206043
3413
Bo zabraknie pracowników,
którzy by mogli go generować.
którzy by mogli go generować.
03:41
And companies will look
for talents somewhere else.
for talents somewhere else.
68
209456
4457
Firmy będą musiały
szukać talentów gdzie indziej.
szukać talentów gdzie indziej.
03:45
But where?
69
213913
1376
Ale gdzie?
03:48
Now, we simulated labor supply
and labor demand
and labor demand
70
216730
4046
Oszacowaliśmy podaż i popyt na kadry
03:52
for the largest 15 economies in the world,
71
220776
3169
dla 15 największych światowych gospodarek
03:55
representing more than 70 percent
of world GDP,
of world GDP,
72
223945
3692
stanowiących ponad 70% światowego PKB.
03:59
and the overall picture
looks like this by 2020.
looks like this by 2020.
73
227637
3947
Całościowy obraz do roku 2020
będzie wyglądał tak.
będzie wyglądał tak.
04:03
Blue indicates a labor surplus,
74
231584
2693
Kolor niebieski to nadwyżka pracowników,
04:06
red indicates a labor shortfall,
75
234277
2485
czerwony - ich niedobór,
04:08
and gray are those countries
which are borderline.
which are borderline.
76
236762
3692
a szary to kraje na krawędzi.
04:12
So by 2020, we still see a labor surplus
in some countries,
in some countries,
77
240454
6106
W 2020 r. w niektórych krajach
wciąż będzie nadmiar pracowników,
wciąż będzie nadmiar pracowników,
04:18
like Italy, France, the U.S.,
78
246560
2183
na przykład we Włoszech, Francji i USA,
04:20
but this picture will change
dramatically by 2030.
dramatically by 2030.
79
248743
4597
ale zmieni się to dramatycznie do 2030.
04:25
By 2030, we will face
a global workforce crisis
a global workforce crisis
80
253340
4621
Czeka nas globalny kryzys siły roboczej
w większości największych gospodarek,
04:29
in most of our largest economies,
81
257961
2995
04:32
including three
out of the four BRIC countries.
out of the four BRIC countries.
82
260956
2415
łącznie z trzema z czterech krajów BRIC.
04:35
China, with its former
one-child policy, will be hit,
one-child policy, will be hit,
83
263371
3158
Czeka to Chiny z powodu
dawnej polityki jednego dziecka,
dawnej polityki jednego dziecka,
04:38
as well as Brazil and Russia.
84
266529
3924
a także Brazylię i Rosję.
04:42
Now, to tell the truth,
85
270453
3715
Szczerze mówiąc w rzeczywistości
04:46
in reality, the situation
will be even more challenging.
will be even more challenging.
86
274168
4806
sytuacja będzie nawet trudniejsza.
04:50
What you can see here are average numbers.
87
278974
3343
Widzicie tutaj wartości średnie.
04:54
We de-averaged them
88
282317
1696
Pozbawiliśmy je uśrednienia
04:56
and broke them down
into different skill levels,
into different skill levels,
89
284013
2620
i rozróżniliśmy poziomy specjalizacji.
04:58
and what we found
90
286633
1317
Odkryliśmy jeszcze wyższe niedobory
04:59
were even higher shortfalls
for high-skilled people
for high-skilled people
91
287950
3934
wysoko wyspecjalizowanych pracowników
05:03
and a partial surplus
for low-skilled workers.
for low-skilled workers.
92
291884
4179
i częściowy nadmiar
nisko wyspecjalizowanych.
nisko wyspecjalizowanych.
05:08
So on top of an overall labor shortage,
93
296063
3158
Poza ogólnym niedoborem pracowników
05:11
we will face a big
skill mismatch in the future,
skill mismatch in the future,
94
299221
4232
czeka nas też duże
niedopasowanie umiejętności,
niedopasowanie umiejętności,
co oznacza wielkie wyzwania
05:15
and this means huge challenges
95
303477
1699
05:17
in terms of education, qualification,
96
305200
2065
jeśli chodzi o
wykształcenie, kwalifikacje,
wykształcenie, kwalifikacje,
05:19
upskilling for governments and companies.
97
307289
3025
i szkolenia dla rządów i przedsiębiorstw.
05:24
Now, the next thing we looked into
was robots, automation, technology.
was robots, automation, technology.
98
312397
5978
Następnie uwzględniliśmy roboty,
automatyzację, technologię.
Czy technologia zmieni ten obraz
i zwiększy produktywność?
i zwiększy produktywność?
05:30
Will technology change this picture
and boost productivity?
and boost productivity?
99
318375
4014
05:35
Now, the short answer would be
100
323728
2070
W skrócie nasze obliczenia
05:37
that our numbers already include
a significant growth in productivity
a significant growth in productivity
101
325798
4561
już uwzględniają
znaczny wzrost produktywności
znaczny wzrost produktywności
05:42
driven by technology.
102
330359
1583
spowodowany technologią.
05:45
A long answer would go like this.
103
333093
3535
Odpowiedź szczegółowa brzmi:
05:48
Let's take Germany again.
104
336628
2485
spójrzmy znów na Niemcy,
05:51
The Germans have
a certain reputation in the world
a certain reputation in the world
105
339113
2554
Niemcy mają szczególną
reputację w świecie,
reputację w świecie,
05:53
when it comes to productivity.
106
341667
2577
jeżeli chodzi o wydajność.
05:56
In the '90s, I worked in our Boston office
for almost two years,
for almost two years,
107
344244
4597
W latach 90. pracowałem
w biurze w Bostonie prawie dwa lata.
w biurze w Bostonie prawie dwa lata.
06:00
and when I left, an old senior partner
told me, literally,
told me, literally,
108
348841
4157
Kiedy odchodziłem,
starszy parter powiedział:
starszy parter powiedział:
06:04
"Send me more of these Germans,
they work like machines."
they work like machines."
109
352998
3482
"Przyślij mi więcej tych Niemców,
oni pracują jak maszyny".
oni pracują jak maszyny".
06:08
(Laughter)
110
356480
4487
(Śmiech)
06:12
That was 1998.
111
360967
3292
Tak było w 1998 roku.
06:16
Sixteen years later,
you'd probably say the opposite.
you'd probably say the opposite.
112
364259
3483
16 lat później
można powiedzieć coś odwrotnego:
można powiedzieć coś odwrotnego:
06:19
"Send me more of these machines.
They work like Germans."
They work like Germans."
113
367742
3668
"Przyślij mi więcej tych maszyn,
one pracują jak Niemcy".
one pracują jak Niemcy".
06:23
(Laughter) (Applause)
114
371410
4156
(Śmiech) (Brawa)
06:30
Technology will replace
a lot of jobs, regular jobs.
a lot of jobs, regular jobs.
115
378108
4703
Technologia zastąpi
wiele zwyczajnych zawodów.
wiele zwyczajnych zawodów.
06:34
Not only in the production industry,
116
382811
1997
Nie tylko w branży produkcyjnej,
06:36
but even office workers are in jeopardy
117
384808
1858
nawet pracownikom biurowym
06:38
and might be replaced by robots,
118
386690
2831
zagraża zastąpienie przez roboty,
06:41
artificial intelligence,
big data, or automation.
big data, or automation.
119
389521
2515
sztuczną inteligencję,
big data albo automatyzację.
big data albo automatyzację.
06:45
So the key question is not
if technology replaces some of these jobs,
if technology replaces some of these jobs,
120
393120
4922
Nie chodzi więc o to,
czy technologia zastąpi niektóre zawody,
czy technologia zastąpi niektóre zawody,
06:50
but when, how fast, and to what extent?
121
398042
3646
ale jak szybko to się stanie
i w jakim stopniu?
i w jakim stopniu?
06:53
Or in other words,
122
401688
1695
Innymi słowy,
06:55
will technology help us
to solve this global workforce crisis?
to solve this global workforce crisis?
123
403383
4676
czy technologia pomoże rozwiązać
globalny kryzys siły roboczej?
globalny kryzys siły roboczej?
07:01
Yes and no.
124
409334
1920
Tak i nie.
07:03
This is a more sophisticated
version of "it depends."
version of "it depends."
125
411254
2902
To bardziej wyrafinowana
wersja "to zależy".
wersja "to zależy".
07:06
(Laughter)
126
414156
1047
(Śmiech)
07:07
Let's take the automotive industry
as an example,
as an example,
127
415227
5083
Weźmy na przykład branżę samochodową,
07:12
because there, more than 40 percent
of industrial robots are already working
of industrial robots are already working
128
420310
4504
bo tam funkcjonuje ponad 40%
robotów przemysłowych
robotów przemysłowych
07:16
and automation has already taken place.
129
424814
2732
i automatyzacja już jest stosowana.
07:21
In 1980, less than 10 percent
of the production cost of a car
of the production cost of a car
130
429332
5327
W 1980 roku mniej niż 10%
kosztu produkcji samochodu
kosztu produkcji samochodu
07:26
was caused by electronic parts.
131
434659
2670
dotyczyło części elektronicznych.
07:29
Today, this number is more than 30 percent
132
437329
3251
Dzisiaj ta liczba to ponad 30%
07:32
and it will grow
to more than 50 percent by 2030.
to more than 50 percent by 2030.
133
440580
4823
i przekroczy 50% w 2030.
07:37
And these new electronic parts
and applications
and applications
134
445427
4181
Te nowe części elektroniczne i aplikacje
07:41
require new skills
and have created a lot of new jobs,
and have created a lot of new jobs,
135
449632
4020
wymagają nowych umiejętności
i stworzyły nowe miejsca pracy,
i stworzyły nowe miejsca pracy,
07:45
like the cognitive systems engineer
136
453652
2547
takie jak inżynier systemów poznawczych,
07:48
who optimizes the interaction
between driver and electronic system.
between driver and electronic system.
137
456223
4465
który usprawnia interakcję
między kierowcą a systemem elektronicznym.
07:54
In 1980, no one had the slightest clue
that such a job would ever exist.
that such a job would ever exist.
138
462081
6587
W 1980 roku nikt nie miał pojęcia,
że taki zawód będzie istniał.
08:01
As a matter of fact,
139
469534
1493
Tak naprawdę całkowita liczba osób
08:03
the overall number of people
involved in the production of a car
involved in the production of a car
140
471051
4195
zajmujących się produkcją samochodów
08:07
has only changed slightly
in the last decades,
in the last decades,
141
475246
3413
mało się zmieniła w ostatnich dekadach,
08:10
in spite of robots and automation.
142
478659
3018
mimo robotyzacji i automatyzacji.
08:13
So what does this mean?
143
481677
1766
Co to oznacza?
08:15
Yes, technology
will replace a lot of jobs,
will replace a lot of jobs,
144
483443
2413
Tak, technologia zastąpi wiele zawodów,
08:17
but we will also see a lot of new jobs
and new skills on the horizon,
and new skills on the horizon,
145
485880
5827
ale równocześnie na horyzoncie pojawi się
wiele nowych zawodów i umiejętności,
08:23
and that means technology will worsen
our overall skill mismatch.
our overall skill mismatch.
146
491731
6037
czyli że technologia pogłębi lukę
między umiejętnościami a potrzebami.
Takie eliminowanie uśrednienia
08:29
And this kind of de-averaging
147
497768
1742
08:31
reveals the crucial challenge
for governments and businesses.
for governments and businesses.
148
499510
3601
odsłania kluczowe wyzwanie
dla rządów i przedsiębiorstw.
dla rządów i przedsiębiorstw.
08:37
So people, high-skilled people,
149
505175
3831
Osoby z wysokimi kompetencjami,
08:41
talents, will be the big thing
in the next decade.
in the next decade.
150
509006
4040
talenty, będą bardzo pożądane
w kolejnej dekadzie.
w kolejnej dekadzie.
08:45
If they are the scarce resource,
we have to understand them much better.
we have to understand them much better.
151
513046
5642
Skoro są deficytowym zasobem,
trzeba dużo lepiej ich zrozumieć.
trzeba dużo lepiej ich zrozumieć.
08:50
Are they actually willing to work abroad?
152
518688
2949
Czy zechcą pracować za granicą?
08:53
What are their job preferences?
153
521637
1765
Jakie prace preferują?
08:56
To find out, this year we conducted
a global survey
a global survey
154
524552
5041
By się dowiedzieć,
przeprowadziliśmy globalną ankietę
przeprowadziliśmy globalną ankietę
09:01
among more than 200,000 job seekers
from 189 countries.
from 189 countries.
155
529617
5253
wśród ponad 200 tysięcy
poszukujących pracy w 189 krajach.
poszukujących pracy w 189 krajach.
09:08
Migration is certainly
one key measure to close a gap,
one key measure to close a gap,
156
536021
5428
Migracja jest jednym
ze sposobów na wypełnienie luki,
ze sposobów na wypełnienie luki,
09:13
at least in the short term,
157
541469
1544
przynajmniej na krótko,
09:15
so we asked about mobility.
158
543013
2600
dlatego pytaliśmy o mobilność.
09:17
More than 60 percent
of these 200,000 job seekers
of these 200,000 job seekers
159
545613
4621
Ponad 60% spośród tych 200 tysięcy osób
09:22
are willing to work abroad.
160
550234
2600
było skłonnych pracować za granicą.
09:24
For me, a surprisingly high number.
161
552834
2160
Jak dla mnie to wysoka liczba.
09:26
If you look at the employees
aged 21 to 30,
aged 21 to 30,
162
554994
3413
U pracowników między 21 a 30 rokiem życia
09:30
this number is even higher.
163
558407
2299
procent ten będzie nawet większy.
09:32
If you split this number up by country,
164
560706
3320
Jeśli podzieli się to na kraje,
09:36
yes, the world is mobile, but only partly.
165
564026
5201
owszem, świat jest mobilny,
ale tylko częściowo.
ale tylko częściowo.
09:41
The least mobile countries
are Russia, Germany and the U.S.
are Russia, Germany and the U.S.
166
569227
4052
Najmniej mobilne kraje
to Rosja, Niemcy i USA.
to Rosja, Niemcy i USA.
09:46
Now where would these people like to move?
167
574358
3274
Dokąd ci ludzie
chcieliby się przeprowadzić?
chcieliby się przeprowadzić?
09:49
Number seven is Australia,
where 28 percent could imagine moving.
where 28 percent could imagine moving.
168
577632
4830
28% zgodziłoby się przenieść
do Australii, na 7 miejscu.
do Australii, na 7 miejscu.
09:54
Then France, Switzerland,
Germany, Canada, U.K.,
Germany, Canada, U.K.,
169
582462
4318
Następna jest Francja, Szwajcaria,
Niemcy, Kanada, Wielka Brytania,
Niemcy, Kanada, Wielka Brytania,
09:58
and the top choice
worldwide is the U.S.
worldwide is the U.S.
170
586804
3305
a najpopularniejszy
wybór na świecie to USA.
wybór na świecie to USA.
10:02
Now, what are the job preferences
of these 200,000 people?
of these 200,000 people?
171
590744
3495
Jakie są preferencje
tych 200 tysięcy osób?
tych 200 tysięcy osób?
10:06
So, what are they looking for?
172
594263
1483
Czego poszukują?
10:09
Out of a list of 26 topics,
salary is only number eight.
salary is only number eight.
173
597043
6432
Na liście 26 czynników
płaca jest na ósmym miejscu.
płaca jest na ósmym miejscu.
10:15
The top four topics
are all around culture.
are all around culture.
174
603475
4528
Cztery najważniejsze czynniki
dotyczą kultury.
dotyczą kultury.
10:20
Number four,
175
608003
1555
Numer czwarty,
10:21
having a great relationship with the boss;
176
609558
2996
dobre stosunki z przełożonym;
10:24
three, enjoying a great work-life balance;
177
612554
4017
trzeci, równowaga
między pracą a życiem osobistym;
między pracą a życiem osobistym;
10:28
two, having a great relationship
with colleagues;
with colleagues;
178
616571
3761
drugi, dobre relacje ze współpracownikami;
10:32
and the top priority worldwide
179
620332
3395
a najważniejszy czynnik na całym świecie
10:35
is being appreciated for your work.
180
623751
3589
to bycie docenianym za swoją pracę.
10:40
So, do I get a thank you?
181
628321
2831
Czyli czy otrzymam podziękowanie.
10:43
Not only once a year
with the annual bonus payment,
with the annual bonus payment,
182
631152
3344
Nie tylko raz na rok
wraz z coroczną bonusową premią,
wraz z coroczną bonusową premią,
10:46
but every day.
183
634496
2205
ale każdego dnia.
10:48
And now, our global workforce crisis
becomes very personal.
becomes very personal.
184
636701
5225
Okazuje się, że ogólnoświatowy kryzys
staje się bardzo osobisty.
staje się bardzo osobisty.
10:53
People are looking for recognition.
185
641926
3041
Ludzie poszukują uznania.
10:56
Aren't we all looking
for recognition in our jobs?
for recognition in our jobs?
186
644967
3300
Czy wszyscy nie oczekujemy
uznania za pracę?
uznania za pracę?
11:03
Now, let me connect the dots.
187
651302
3580
Pozwólcie, że połączę kropki.
11:06
We will face a global workforce crisis
188
654882
2368
Staniemy w obliczu
ogólnoświatowego kryzysu,
ogólnoświatowego kryzysu,
11:09
which consists
of an overall labor shortage
of an overall labor shortage
189
657250
2972
na który będzie się składać
niedobór siły roboczej
niedobór siły roboczej
11:12
plus a huge skill mismatch,
190
660222
1951
wraz z niedopasowaniem umiejętności,
11:14
plus a big cultural challenge.
191
662173
3134
a także wielkimi zmianami kulturowymi.
11:17
And this global workforce crisis
is approaching very fast.
is approaching very fast.
192
665307
3924
Ogólnoświatowy kryzys
nadciąga bardzo szybko,
nadciąga bardzo szybko,
11:21
Right now, we are
just at the turning point.
just at the turning point.
193
669231
2740
obecnie znajdujemy się w punkcie zwrotnym.
11:23
So what can we, what can governments,
what can companies do?
what can companies do?
194
671971
4388
W takim razie co my,
rządy i firmy, możemy zrobić?
rządy i firmy, możemy zrobić?
11:28
Every company,
195
676359
1603
Wszystkie firmy,
11:29
but also every country,
196
677962
1787
ale również wszystkie państwa,
11:31
needs a people strategy,
197
679749
1928
potrzebują strategii związanej z ludźmi
11:33
and to act on it immediately,
198
681677
2972
i natychmiastowego jej wdrożenia.
11:36
and such a people strategy
consists of four parts.
consists of four parts.
199
684649
3947
Takie strategie
składają się z czterech części.
składają się z czterech części.
11:40
Number one, a plan
200
688596
1811
Po pierwsze, planu
11:42
for how to forecast supply and demand
for different jobs and different skills.
for different jobs and different skills.
201
690407
6130
prognozowania popytu i podaży
na poszczególne stanowiska i umiejętności.
na poszczególne stanowiska i umiejętności.
11:48
Workforce planning will become
more important than financial planning.
more important than financial planning.
202
696537
4735
Rozplanowanie siły roboczej
będzie ważniejsze niż plany finansowe.
będzie ważniejsze niż plany finansowe.
11:54
Two, a plan for
how to attract great people:
how to attract great people:
203
702109
3623
Po drugie,
planu przyciągania zdolnych ludzi,
planu przyciągania zdolnych ludzi,
11:57
generation Y, women, but also retirees.
204
705732
3099
pokolenia Y, kobiet, również emerytów.
12:01
Three, a plan for how to educate
and upskill them.
and upskill them.
205
709865
3989
Po trzecie,
planu ich edukowania i doszkalania.
planu ich edukowania i doszkalania.
12:05
There's a huge
upskilling challenge ahead of us.
upskilling challenge ahead of us.
206
713878
2555
Stoi przed nami wielkie wyzwanie
związane z doszkalaniem.
związane z doszkalaniem.
12:09
And four,
207
717666
1834
Po czwarte,
12:11
for how to retain the best people,
208
719500
2529
jak utrzymać najlepszych pracowników,
12:14
or in other words,
209
722053
1346
innymi słowy,
12:15
how to realize an appreciation
and relationship culture.
and relationship culture.
210
723423
4875
jak stworzyć kulturę uznania i powiązań.
12:23
However, one crucial underlying factor
is to change our attitudes.
is to change our attitudes.
211
731643
6032
Dodatkowym kluczowym czynnikiem
jest zmiana nastawienia.
Pracownicy są zasobem, kapitałem,
12:30
Employees are resources, are assets,
212
738424
4203
12:34
not costs, not head counts,
213
742627
2445
nie są kosztem, pogłowiem,
12:37
not machines,
214
745096
1385
czy maszynami,
12:38
not even the Germans.
215
746505
1541
nawet Niemcy.
12:40
Thank you.
216
748176
1102
Dziękuję.
12:41
(Applause)
217
749302
3887
(Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Rainer Strack - Human resources expertBCG's Rainer Strack advocates for companies to adopt a "people advantage" -- because employee-centered thinking can go a long way.
Why you should listen
Rainer Strack is a Senior Partner and Managing Director at the Boston Consulting Group, where he is the global leader of the HR topic. He has written numerous articles about human resources, such as on HR controlling and people business in 2005 and on demographic risk management and strategic workforce planning in 2008, both published in the Harvard Business Review. In 2014 he published three major BCG reports on "The Global Workforce Crisis," "Decoding Global Talent," and "Creating People Advantage." He was a member of the Global Agenda Council for talent mobility of the World Economic Forum and presented twice on this topic in Davos. Strack holds a master’s degree in physics, a master’s degree in business, and a PhD in physics from RWTH Aachen University, Germany. In 2008, he was named an honorary professor at Witten/Herdecke University, Germany.
More profile about the speakerRainer Strack | Speaker | TED.com