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David Lee: Why jobs of the future won't feel like work
David Lee: Por que os empregos do futuro não serão como trabalho
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Todos nós ouvimos que os robôs vão assumir nossos empregos, mas o que podemos fazer sobre isso? O especialista em inovação, David Lee, diz que devemos começar a criar empregos que desbloqueiem nossos talentos e paixões escondidas (as coisas que passamos fazendo nos fins de semana) para nos mantermos relevantes na era da robótica. "Comece a perguntar às pessoas quais são os problemas que elas estão inspiradas para resolver e quais os talentos que querem trazer para o trabalho", diz Lee. "Quando você convida as pessoas para serem mais, elas podem nos surpreender com o quanto mais podem ser".
David Lee - Innovation leader
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
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00:12
So there's a lot of valid
concern these days
concern these days
0
874
2152
Atualmente, há uma grande preocupação
de que nossa tecnologia
está ficando tão inteligente
está ficando tão inteligente
00:15
that our technology is getting so smart
1
3050
2205
00:17
that we've put ourselves
on the path to a jobless future.
on the path to a jobless future.
2
5279
2748
que estamos caminhando
para um futuro sem empregos.
para um futuro sem empregos.
Creio que o exemplo do carro autodirigível
00:21
And I think the example
of a self-driving car
of a self-driving car
3
9682
2152
é o mais fácil de visualizar.
00:23
is actually the easiest one to see.
4
11858
1674
Isso será incrível por muitos motivos.
00:25
So these are going to be fantastic
for all kinds of different reasons.
for all kinds of different reasons.
5
13556
3328
00:28
But did you know that "driver"
is actually the most common job
is actually the most common job
6
16908
3438
Mas vocês sabiam que a profissão
de motorista é a mais comum
de motorista é a mais comum
00:32
in 29 of the 50 US states?
7
20370
1789
em 29 dos 50 estados norte-americanos?
O que acontecerá com esses empregos
quando não dirigirmos mais nossos carros,
quando não dirigirmos mais nossos carros,
00:35
What's going to happen to these jobs
when we're no longer driving our cars
when we're no longer driving our cars
8
23042
3478
00:38
or cooking our food
9
26544
1165
não cozinharmos nossa comida
00:39
or even diagnosing our own diseases?
10
27733
1959
ou não diagnosticarmos
nossas próprias doenças?
nossas próprias doenças?
00:42
Well, a recent study
from Forrester Research
from Forrester Research
11
30675
2377
Um estudo recente
da empresa Forrester Research
da empresa Forrester Research
00:45
goes so far to predict
that 25 million jobs
that 25 million jobs
12
33076
3163
prevê que 25 milhões de empregos
00:48
might disappear over the next 10 years.
13
36263
2162
podem desaparecer nos próximos dez anos.
00:51
To put that in perspective,
14
39393
1489
Para entendermos melhor,
00:52
that's three times as many jobs lost
in the aftermath of the financial crisis.
in the aftermath of the financial crisis.
15
40906
4146
isso é três vezes o número de empregos
perdidos após a crise financeira.
perdidos após a crise financeira.
00:58
And it's not just blue-collar jobs
that are at risk.
that are at risk.
16
46606
2472
E não apenas os empregos
de colarinho azul estão em risco.
de colarinho azul estão em risco.
01:01
On Wall Street and across Silicon Valley,
we are seeing tremendous gains
we are seeing tremendous gains
17
49728
3427
Em Wall Street e em todo Vale do Silício,
estamos vendo enormes ganhos
estamos vendo enormes ganhos
na qualidade da análise
e da tomada de decisões
e da tomada de decisões
01:05
in the quality of analysis
and decision-making
and decision-making
18
53179
2182
01:07
because of machine learning.
19
55385
1654
devido à aprendizagem de máquinas.
01:09
So even the smartest, highest-paid people
will be affected by this change.
will be affected by this change.
20
57063
3524
Assim, até os mais inteligentes
e bem pagos serão afetados.
e bem pagos serão afetados.
01:13
What's clear is that no matter
what your job is,
what your job is,
21
61714
2670
O que está claro é que não
importa qual o seu trabalho,
importa qual o seu trabalho,
01:16
at least some, if not all of your work,
22
64408
1972
uma parte, se não todo o seu trabalho,
01:18
is going to be done by a robot
or software in the next few years.
or software in the next few years.
23
66404
3392
será feito por um robô
ou software nos próximos anos.
ou software nos próximos anos.
01:22
And that's exactly why people
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
24
70918
3071
E esse é o motivo pelo qual pessoas
como Mark Zuckerberg e Bill Gates
como Mark Zuckerberg e Bill Gates
01:26
are talking about the need for
government-funded minimum income levels.
government-funded minimum income levels.
25
74013
3388
falam da necessidade de uma renda
mínima financiada pelo governo.
mínima financiada pelo governo.
01:29
But if our politicians can't agree
on things like health care
on things like health care
26
77425
3342
Mas, se nossos políticos não concordam
em coisas como assistência médica
em coisas como assistência médica
01:32
or even school lunches,
27
80791
1279
ou mesmo merenda escolar,
01:34
I just don't see a path
where they'll find consensus
where they'll find consensus
28
82094
2430
não vejo um caminho onde eles
entrarão em consenso
entrarão em consenso
em algo tão grande e caro
como uma renda básica universal.
como uma renda básica universal.
01:36
on something as big and as expensive
as universal basic life income.
as universal basic life income.
29
84548
3326
01:40
Instead, I think the response
needs to be led by us in industry.
needs to be led by us in industry.
30
88616
3645
Em vez disso, a resposta precisa
ser liderada por nós, na indústria.
ser liderada por nós, na indústria.
01:44
We have to recognize
the change that's ahead of us
the change that's ahead of us
31
92285
2524
Temos que reconhecer a mudança
que está à nossa frente
que está à nossa frente
e começar a projetar os novos
tipos de empregos
tipos de empregos
01:46
and start to design the new kinds of jobs
32
94833
1975
01:48
that will still be relevant
in the age of robotics.
in the age of robotics.
33
96832
2695
que ainda serão relevantes
na era da robótica.
na era da robótica.
01:52
The good news is that we have
faced down and recovered
faced down and recovered
34
100899
2753
A boa notícia é que enfrentamos
e nos recuperamos
e nos recuperamos
01:55
two mass extinctions of jobs before.
35
103676
2186
de duas extinções em massa
de empregos antes.
de empregos antes.
01:58
From 1870 to 1970,
36
106523
2210
De 1870 a 1970,
02:00
the percent of American workers
based on farms fell by 90 percent,
based on farms fell by 90 percent,
37
108757
4408
a porcentagem de trabalhadores
norte-americanos em fazendas caiu em 90%
norte-americanos em fazendas caiu em 90%
02:05
and then again from 1950 to 2010,
38
113189
2545
e depois novamente de 1950 a 2010,
02:07
the percent of Americans
working in factories
working in factories
39
115758
2143
a porcentagem de norte-americanos
trabalhando em fábricas caiu em 75%.
trabalhando em fábricas caiu em 75%.
02:09
fell by 75 percent.
40
117925
1676
02:12
The challenge we face this time,
however, is one of time.
however, is one of time.
41
120570
2954
O desafio que enfrentamos
neste momento, no entanto, é único.
neste momento, no entanto, é único.
02:15
We had a hundred years
to move from farms to factories,
to move from farms to factories,
42
123548
3014
Tivemos 100 anos para mudarmos
de fazendas para fábricas
de fazendas para fábricas
e depois 60 anos para construirmos
uma economia de serviços.
uma economia de serviços.
02:18
and then 60 years to fully build out
a service economy.
a service economy.
43
126586
2575
02:21
The rate of change today
44
129678
1325
A taxa de mudança atualmente
02:23
suggests that we may only have
10 or 15 years to adjust,
10 or 15 years to adjust,
45
131027
2974
sugere que teremos apenas
de 10 a 15 anos para nos ajustarmos
de 10 a 15 anos para nos ajustarmos
e, se não reagirmos rápido o suficiente,
02:26
and if we don't react fast enough,
46
134025
1703
02:27
that means by the time
today's elementary-school students
today's elementary-school students
47
135752
2756
no mesmo tempo em que os alunos
do ensino fundamental de hoje
do ensino fundamental de hoje
02:30
are college-aged,
48
138532
1885
se tornarem universitários,
02:32
we could be living
in a world that's robotic,
in a world that's robotic,
49
140441
2141
poderemos estar vivendo em um mundo
robótico, de grande desemprego
robótico, de grande desemprego
02:34
largely unemployed and stuck
in kind of un-great depression.
in kind of un-great depression.
50
142606
3683
e preso a uma espécie
de crise econômica incomparável.
de crise econômica incomparável.
02:39
But I don't think it has to be this way.
51
147797
1939
Mas não creio que deva ser desse jeito.
02:41
You see, I work in innovation,
52
149760
1700
Eu trabalho com inovação
02:43
and part of my job is to shape how
large companies apply new technologies.
large companies apply new technologies.
53
151484
4154
e parte do meu trabalho é moldar
como empresas aplicam novas tecnologias.
como empresas aplicam novas tecnologias.
02:48
Certainly some of these technologies
54
156265
1795
Certamente, algumas dessas tecnologias
02:50
are even specifically designed
to replace human workers.
to replace human workers.
55
158084
2904
são especificamente projetadas
para substituir trabalhadores humanos.
para substituir trabalhadores humanos.
02:53
But I believe that if we start
taking steps right now
taking steps right now
56
161615
2926
Porém, creio que, se começarmos
a tomar providências agora
a tomar providências agora
02:56
to change the nature of work,
57
164565
1821
para mudar a natureza do trabalho,
02:58
we can not only create environments
where people love coming to work
where people love coming to work
58
166410
3886
podemos não apenas criar ambientes
onde as pessoas adorem ir trabalhar,
onde as pessoas adorem ir trabalhar,
03:02
but also generate
the innovation that we need
the innovation that we need
59
170320
2118
mas também criar a inovação que precisamos
para substituir os milhões de empregos
que serão perdidos para a tecnologia.
que serão perdidos para a tecnologia.
03:04
to replace the millions of jobs
that will be lost to technology.
that will be lost to technology.
60
172462
3173
03:08
I believe that the key
to preventing our jobless future
to preventing our jobless future
61
176532
3799
Acredito que a chave para prevenir
nosso futuro sem empregos
nosso futuro sem empregos
03:12
is to rediscover what makes us human,
62
180355
2346
é redescobrir o que nos faz humanos
03:14
and to create a new generation
of human-centered jobs
of human-centered jobs
63
182725
2958
e criar uma nova geração de trabalhos
centrados no ser humano
centrados no ser humano
03:17
that allow us to unlock
the hidden talents and passions
the hidden talents and passions
64
185707
2606
que nos permitam desbloquear
talentos e paixões escondidas
talentos e paixões escondidas
03:20
that we carry with us every day.
65
188337
1653
que carregamos todos os dias.
03:24
But first, I think
it's important to recognize
it's important to recognize
66
192151
2143
Mas, primeiramente, é
importante reconhecer
importante reconhecer
que nós trouxemos esse
problema para nós mesmos.
problema para nós mesmos.
03:26
that we brought this problem on ourselves.
67
194318
2152
03:28
And it's not just because, you know,
we are the one building the robots.
we are the one building the robots.
68
196494
3457
E não somente porque somos nós
que estamos construindo os robôs.
que estamos construindo os robôs.
03:32
But even though most jobs
left the factory decades ago,
left the factory decades ago,
69
200507
3184
Mas, embora a maioria dos empregos
tenha deixado a fábrica há décadas,
tenha deixado a fábrica há décadas,
03:35
we still hold on to this factory mindset
70
203715
1937
ainda mantemos essa mentalidade
03:37
of standardization and de-skilling.
71
205676
1959
de padronização e desqualificação.
03:40
We still define jobs
around procedural tasks
around procedural tasks
72
208525
2351
Ainda definimos empregos
baseados em tarefas
baseados em tarefas
03:42
and then pay people for the number
of hours that they perform these tasks.
of hours that they perform these tasks.
73
210900
3488
e pagamos às pessoas pelo número de horas
em que realizam essas tarefas.
em que realizam essas tarefas.
03:46
We've created narrow job definitions
74
214412
1756
Criamos definições de trabalho limitadas
03:48
like cashier, loan processor
or taxi driver
or taxi driver
75
216192
3240
como caixa, taxista
ou processador de empréstimos
ou processador de empréstimos
03:51
and then asked people
to form entire careers
to form entire careers
76
219456
2483
e pedimos que as pessoas
construíssem carreiras
construíssem carreiras
03:53
around these singular tasks.
77
221963
1630
em torno dessas tarefas singulares.
03:56
These choices have left us with
actually two dangerous side effects.
actually two dangerous side effects.
78
224251
3533
Essas escolhas nos deixaram
com dois efeitos colaterais perigosos.
com dois efeitos colaterais perigosos.
03:59
The first is that these
narrowly defined jobs
narrowly defined jobs
79
227808
2750
O primeiro é que esses empregos limitados
04:02
will be the first
to be displaced by robots,
to be displaced by robots,
80
230582
2423
serão os primeiros a serem
substituídos pelos robôs,
substituídos pelos robôs,
04:05
because single-task robots
are just the easiest kinds to build.
are just the easiest kinds to build.
81
233029
2985
pois robôs de tarefa única
são os mais fáceis de construir.
são os mais fáceis de construir.
04:08
But second, we have accidentally made it
82
236781
2393
O segundo é que acidentalmente fizemos
com que milhões de trabalhadores
ao redor do mundo
ao redor do mundo
04:11
so that millions of workers
around the world
around the world
83
239198
2128
04:13
have unbelievably boring working lives.
84
241350
2310
tivessem vidas profissionais
incrivelmente chatas.
incrivelmente chatas.
04:16
(Laughter)
85
244057
1871
(Risos)
04:18
Let's take the example
of a call center agent.
of a call center agent.
86
246427
2402
Vamos analisar
um atendente de "callcenter".
um atendente de "callcenter".
Nas últimas décadas, nos gabamos
de menores custos operacionais
de menores custos operacionais
04:20
Over the last few decades,
we brag about lower operating costs
we brag about lower operating costs
87
248853
3003
porque tiramos a maior parte
da capacidade intelectual
da capacidade intelectual
04:23
because we've taken most
of the need for brainpower
of the need for brainpower
88
251880
2427
04:26
out of the person
and put it into the system.
and put it into the system.
89
254331
2144
de uma pessoa e a colocamos no sistema.
04:28
For most of their day,
they click on screens,
they click on screens,
90
256499
2521
Durante a maior parte do dia,
eles clicam em telas e leem roteiros.
eles clicam em telas e leem roteiros.
04:31
they read scripts.
91
259044
1201
04:33
They act more like machines than humans.
92
261487
2653
Atuam mais como máquinas do que humanos.
04:37
And unfortunately,
over the next few years,
over the next few years,
93
265278
2116
E, infelizmente, ao longo
dos próximos anos,
dos próximos anos,
com nossa tecnologia avançando,
04:39
as our technology gets more advanced,
94
267418
1859
eles, junto com pessoas
como balconistas e contadores,
como balconistas e contadores,
04:41
they, along with people
like clerks and bookkeepers,
like clerks and bookkeepers,
95
269301
2584
04:43
will see the vast majority
of their work disappear.
of their work disappear.
96
271909
2412
verão a grande maioria de seus
empregos desaparecerem.
empregos desaparecerem.
04:47
To counteract this,
we have to start creating new jobs
we have to start creating new jobs
97
275495
2704
Em contrapartida, temos
que criar novos empregos
que criar novos empregos
04:50
that are less centered
on the tasks that a person does
on the tasks that a person does
98
278223
2539
menos centrados nas tarefas
que uma pessoa faz
que uma pessoa faz
04:52
and more focused on the skills
that a person brings to work.
that a person brings to work.
99
280786
2866
e mais focados nas habilidades
que ela traz para o trabalho.
que ela traz para o trabalho.
04:56
For example, robots are great
at repetitive and constrained work,
at repetitive and constrained work,
100
284389
3387
Por exemplo, robôs são ótimos
em tarefas repetitivas e restritas,
em tarefas repetitivas e restritas,
mas os humanos têm uma habilidade incrível
04:59
but human beings have an amazing ability
101
287800
1949
de juntar capacidade com criatividade
05:01
to bring together
capability with creativity
capability with creativity
102
289773
2279
05:04
when faced with problems
that we've never seen before.
that we've never seen before.
103
292076
2700
quando enfrentam problemas
nunca vistos anteriormente.
nunca vistos anteriormente.
05:07
It's when every day
brings a little bit of a surprise
brings a little bit of a surprise
104
295122
2980
É quando se tem uma nova
surpresa todos os dias
surpresa todos os dias
05:10
that we have designed work for humans
105
298126
2004
que criamos um trabalho para humanos
05:12
and not for robots.
106
300154
1269
e não para robôs.
05:14
Our entrepreneurs and engineers
already live in this world,
already live in this world,
107
302130
2898
Nossos empresários e engenheiros
já vivem nesse mundo,
já vivem nesse mundo,
05:17
but so do our nurses and our plumbers
108
305052
2592
mas também nossas enfermeiras, encanadores
05:19
and our therapists.
109
307668
1463
e terapeutas.
05:21
You know, it's the nature
of too many companies and organizations
of too many companies and organizations
110
309749
3057
É a natureza de muitas
companhias e organizações
companhias e organizações
05:24
to just ask people to come to work
and do your job.
and do your job.
111
312830
3690
apenas pedir às pessoas
para fazerem seus trabalhos.
para fazerem seus trabalhos.
Mas, se o seu trabalho é
melhor executado por um robô
melhor executado por um robô
05:28
But if you work is better done by a robot,
112
316544
2186
05:30
or your decisions better made by an AI,
113
318754
2797
ou suas decisões
são melhor tomadas por IA,
são melhor tomadas por IA,
05:33
what are you supposed to be doing?
114
321575
1712
o que você deveria estar fazendo?
05:36
Well, I think for the manager,
115
324013
2484
Bem, creio que para o gerente,
precisamos pensar de forma
realista sobre as tarefas
realista sobre as tarefas
05:38
we need to realistically think about
the tasks that will be disappearing
the tasks that will be disappearing
116
326521
3397
que desaparecerão nos próximos anos
05:41
over the next few years
117
329942
1151
e começar a planejar trabalhos
mais significativos e valiosos.
mais significativos e valiosos.
05:43
and start planning for more meaningful,
more valuable work that should replace it.
more valuable work that should replace it.
118
331117
3872
05:47
We need to create environments
119
335013
1429
Precisamos criar ambientes
05:48
where both human beings and robots thrive.
120
336466
2239
em que humanos e robôs prosperem juntos.
05:50
I say, let's give more work to the robots,
121
338729
2536
Digo, vamos dar mais trabalho aos robôs,
05:53
and let's start with the work
that we absolutely hate doing.
that we absolutely hate doing.
122
341289
2903
começando com o trabalho
que absolutamente odiamos fazer.
que absolutamente odiamos fazer.
05:57
Here, robot,
123
345428
1164
Aqui, robô,
faça este relatório dolorosamente idiota.
05:58
process this painfully idiotic report.
124
346616
1851
06:00
(Laughter)
125
348491
1423
(Risos)
06:01
And move this box. Thank you.
126
349938
1425
E mova esta caixa. Obrigado.
06:03
(Laughter)
127
351387
1699
(Risos)
06:05
And for the human beings,
128
353110
1529
E para os seres humanos,
06:06
we should follow the advice from Harry
Davis at the University of Chicago.
Davis at the University of Chicago.
129
354663
3554
devemos seguir o conselho de Harry Davis
da Universidade de Chicago.
da Universidade de Chicago.
Ele diz que devemos fazer as pessoas
não deixarem muito de si mesmas
não deixarem muito de si mesmas
06:10
He says we have to make it so that people
don't leave too much of themselves
don't leave too much of themselves
130
358241
3649
no porta-malas do carro.
06:13
in the trunk of their car.
131
361914
1331
06:15
I mean, human beings
are amazing on weekends.
are amazing on weekends.
132
363269
2889
Quero dizer, humanos são
fantásticos nos fins de semana.
fantásticos nos fins de semana.
06:18
Think about the people that you know
and what they do on Saturdays.
and what they do on Saturdays.
133
366182
3144
Pensem naqueles que vocês conhecem
e o que eles fazem aos sábados.
e o que eles fazem aos sábados.
06:21
They're artists, carpenters,
chefs and athletes.
chefs and athletes.
134
369350
2976
Eles são artistas, carpinteiros,
chefes e atletas.
chefes e atletas.
06:25
But on Monday, they're back
to being Junior HR Specialist
to being Junior HR Specialist
135
373086
3896
Mas, na segunda-feira, voltam a ser
Especialista de Recursos Humanos Júnior
Especialista de Recursos Humanos Júnior
06:29
and Systems Analyst 3.
136
377006
2099
e Analista de Sistemas III.
06:31
(Laughter)
137
379129
3781
(Risos)
06:34
You know, these narrow job titles
not only sound boring,
not only sound boring,
138
382934
3318
Esses títulos limitados
não somente soam entediantes,
não somente soam entediantes,
06:38
but they're actually
a subtle encouragement
a subtle encouragement
139
386276
2096
mas são realmente um encorajamento sutil
06:40
for people to make narrow
and boring job contributions.
and boring job contributions.
140
388396
3040
para as pessoas fazerem
contribuições limitadas e entediantes.
contribuições limitadas e entediantes.
06:43
But I've seen firsthand
that when you invite people to be more,
that when you invite people to be more,
141
391460
3116
Porém, quando você convida
as pessoas para serem mais,
as pessoas para serem mais,
06:46
they can amaze us
with how much more they can be.
with how much more they can be.
142
394600
2390
elas podem nos surpreender
com o quanto mais podem ser.
com o quanto mais podem ser.
06:50
A few years ago,
I was working at a large bank
I was working at a large bank
143
398327
2233
Há alguns anos, eu trabalhava
em um grande banco
em um grande banco
06:52
that was trying to bring more innovation
into its company culture.
into its company culture.
144
400584
3096
que tentava trazer mais
inovação para a cultura da empresa.
inovação para a cultura da empresa.
Então, criamos um concurso de prototipagem
06:55
So my team and I designed
a prototyping contest
a prototyping contest
145
403704
2341
06:58
that invited anyone to build
anything that they wanted.
anything that they wanted.
146
406069
2970
que convidava a todos para projetarem
qualquer coisa que desejassem.
qualquer coisa que desejassem.
07:01
We were actually trying to figure out
147
409704
1833
Na verdade, tentávamos descobrir
se o fator limitante de inovação
se o fator limitante de inovação
07:03
whether or not
the primary limiter to innovation
the primary limiter to innovation
148
411561
2268
era a falta de ideias ou de talento
07:05
was a lack of ideas or a lack of talent,
149
413853
2490
07:08
and it turns out it was neither one.
150
416367
1861
e vimos que não era nenhuma das duas.
07:10
It was an empowerment problem.
151
418252
1755
Era um problema de empoderamento.
07:12
And the results
of the program were amazing.
of the program were amazing.
152
420698
2242
E os resultados do programa
foram incríveis.
foram incríveis.
07:16
We started by inviting
people to reenvision
people to reenvision
153
424378
2377
Começamos pedindo para as pessoas reverem
07:18
what it is they could bring to a team.
154
426779
2115
o que elas poderiam trazer para o time.
07:20
This contest was not only a chance
to build anything that you wanted
to build anything that you wanted
155
428918
3738
Este concurso não foi apenas uma chance
para construírem o que quisessem,
para construírem o que quisessem,
07:24
but also be anything that you wanted.
156
432680
2336
mas também de serem tudo o que quisessem.
E quando não eram mais limitadas
pelos seus títulos de trabalho,
pelos seus títulos de trabalho,
07:27
And when people were no longer
limited by their day-to-day job titles,
limited by their day-to-day job titles,
157
435040
3286
sentiram-se livres para trazerem
diferentes habilidades e talentos
diferentes habilidades e talentos
07:30
they felt free to bring all kinds
of different skills and talents
of different skills and talents
158
438350
3147
para os problemas que tentavam resolver.
07:33
to the problems
that they were trying to solve.
that they were trying to solve.
159
441521
2486
07:36
We saw technology people being designers,
marketing people being architects,
marketing people being architects,
160
444031
3910
Vimos o pessoal de TI sendo designers,
pessoas do marketing sendo arquitetas
pessoas do marketing sendo arquitetas
07:39
and even finance people showing off
their ability to write jokes.
their ability to write jokes.
161
447965
3365
e até pessoas do financeiro exibindo
suas habilidades de escrever piadas.
suas habilidades de escrever piadas.
07:43
(Laughter)
162
451607
1150
Aplicamos esse programa duas vezes
07:44
We ran this program twice,
163
452781
1405
07:46
and each time more than 400 people
brought their unexpected talents to work
brought their unexpected talents to work
164
454210
3796
e a cada vez, mais de 400 pessoas
mostraram talentos inesperados
mostraram talentos inesperados
07:50
and solved problems that they had been
wanting to solve for years.
wanting to solve for years.
165
458030
3139
e resolveram problemas
que queriam solucionar há anos.
que queriam solucionar há anos.
07:53
Collectively, they created
millions of dollars of value,
millions of dollars of value,
166
461490
3019
Coletivamente, criaram
milhões de dólares de valor,
milhões de dólares de valor,
07:56
building things like a better
touch-tone system for call centers,
touch-tone system for call centers,
167
464533
4565
criando coisas como um melhor
sistema de toques para callcenters,
sistema de toques para callcenters,
08:01
easier desktop tools for branches
168
469122
1668
ferramentas mais fáceis para ramais
08:02
and even a thank you card system
169
470814
1525
e até um sistema de agradecimento
08:04
that has become a cornerstone
of the employee working experience.
of the employee working experience.
170
472363
3314
que se tornou um alicerce
no trabalho dos funcionários.
no trabalho dos funcionários.
08:07
Over the course of the eight weeks,
171
475701
1803
Ao longo de oito semanas,
08:09
people flexed muscles that they never
dreamed of using at work.
dreamed of using at work.
172
477528
3533
as pessoas flexionaram músculos
que nunca sonharam em usar no trabalho.
que nunca sonharam em usar no trabalho.
08:14
People learned new skills,
173
482353
1577
Aprenderam novas habilidades,
08:15
they met new people,
174
483954
2368
conheceram novas pessoas
08:18
and at the end, somebody
pulled me aside and said,
pulled me aside and said,
175
486346
2793
e, ao final, alguém me puxou e disse:
08:21
"I have to tell you,
176
489163
1569
"Eu tenho que te dizer,
08:22
the last few weeks has been
one of the most intense,
one of the most intense,
177
490756
2776
as últimas semanas foram
as experiências mais intensas
as experiências mais intensas
08:25
hardest working experiences
of my entire life,
of my entire life,
178
493556
3279
e difíceis da minha vida
inteira de trabalho,
inteira de trabalho,
mas em nenhum momento
parecia ser trabalho".
parecia ser trabalho".
08:28
but not one second of it felt like work."
179
496859
2041
08:32
And that's the key.
180
500080
1298
E essa é a chave.
08:33
For those few weeks, people
got to be creators and innovators.
got to be creators and innovators.
181
501402
3710
Nessas poucas semanas, elas
foram criadoras e inovadoras.
foram criadoras e inovadoras.
08:38
They had been dreaming of solutions
182
506811
1667
Elas sonhavam com soluções
08:40
to problems that had been
bugging them for years,
bugging them for years,
183
508502
2484
para os problemas
que as incomodavam há anos
que as incomodavam há anos
08:43
and this was a chance to turn
those dreams into a reality.
those dreams into a reality.
184
511010
2854
e essa foi uma chance de transformar
esses sonhos em realidade.
esses sonhos em realidade.
08:46
And that dreaming is an important part
of what separates us from machines.
of what separates us from machines.
185
514669
4442
E sonhar é uma parte importante
que nos difere das máquinas.
que nos difere das máquinas.
08:51
For now, our machines
do not get frustrated,
do not get frustrated,
186
519135
3018
Por enquanto, nossas máquinas
não ficam frustradas,
não ficam frustradas,
08:54
they do not get annoyed,
187
522177
1407
não ficam irritadas
08:55
and they certainly don't imagine.
188
523608
2260
e, certamente, não imaginam.
08:57
But we, as human beings --
189
525892
1699
Mas nós, como seres humanos,
08:59
we feel pain,
190
527615
1207
sentimos dor,
09:00
we get frustrated.
191
528846
1400
nos frustramos.
09:02
And it's when we're most annoyed
and most curious
and most curious
192
530270
3116
E é quando estamos mais
aborrecidos e curiosos
aborrecidos e curiosos
09:05
that we're motivated to dig
into a problem and create change.
into a problem and create change.
193
533410
3263
que somos motivados a estudar
um problema e criar uma mudança.
um problema e criar uma mudança.
09:09
Our imaginations are the birthplace
of new products, new services,
of new products, new services,
194
537546
3910
Nossa imaginação é a criadora
de novos produtos, novos serviços
de novos produtos, novos serviços
09:13
and even new industries.
195
541480
1233
e até mesmo novas indústrias.
09:15
I believe that the jobs of the future
196
543476
1802
Creio que os empregos do futuro
09:17
will come from the minds of people
197
545302
1713
virão da mente de pessoas
09:19
who today we call
analysts and specialists,
analysts and specialists,
198
547039
2716
que atualmente chamamos
de analistas e especialistas,
de analistas e especialistas,
09:21
but only if we give them the freedom
and protection that they need to grow
and protection that they need to grow
199
549779
3478
mas somente se dermos a liberdade
e proteção que precisam para crescerem
e proteção que precisam para crescerem
09:25
into becoming explorers and inventors.
200
553281
2469
para se tornarem
exploradores e inventores.
exploradores e inventores.
09:28
If we really want to robot-proof our jobs,
201
556714
2143
Se queremos nossos empregos
à prova de robôs,
à prova de robôs,
09:30
we, as leaders, need
to get out of the mindset
to get out of the mindset
202
558881
2235
nós, como líderes, precisamos
deixar a mentalidade
deixar a mentalidade
09:33
of telling people what to do
203
561140
1830
de dizer às pessoas o que fazer
09:34
and instead start asking them
what problems they're inspired to solve
what problems they're inspired to solve
204
562994
3821
e sim, perguntar-lhes quais problemas
estão inspiradas para resolver
estão inspiradas para resolver
09:38
and what talents
they want to bring to work.
they want to bring to work.
205
566839
2365
e quais talentos querem
trazer para o trabalho.
trazer para o trabalho.
09:41
Because when you can bring
your Saturday self to work on Wednesdays,
your Saturday self to work on Wednesdays,
206
569681
3443
Pois, quando é possível trazer o seu eu
de sábado para trabalhar às quartas,
de sábado para trabalhar às quartas,
09:45
you'll look forward to Mondays more,
207
573148
1994
você esperará mais pelas segundas-feiras;
09:47
and those feelings
that we have about Mondays
that we have about Mondays
208
575166
2682
e esses sentimentos
que temos sobre as segundas,
que temos sobre as segundas,
09:49
are part of what makes us human.
209
577872
1758
são parte do que nos torna humanos.
E conforme redesenhamos o trabalho
para uma era de máquinas inteligentes,
para uma era de máquinas inteligentes,
09:52
And as we redesign work
for an era of intelligent machines,
for an era of intelligent machines,
210
580467
3008
09:55
I invite you all to work alongside me
211
583499
2216
convido-os a trabalharem ao meu lado
para trazer mais humanidade
para nossas vidas profissionais.
para nossas vidas profissionais.
09:57
to bring more humanity
to our working lives.
to our working lives.
212
585739
2642
10:00
Thank you.
213
588405
1151
Obrigado.
10:01
(Applause)
214
589580
3401
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
David Lee - Innovation leaderUPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions.
Why you should listen
David Lee is the Vice President of Innovation and the Strategic Enterprise Fund for UPS. In that role, he develops programs that make it easier for smart, creative people to get together and explore ideas. It's clear that great ideas can come from anywhere. His responsibility to help people turn their ideas into tangible, pragmatic solutions. His team coordinates communities, programs, and contests that give people permission to chase down problems that they are personally inspired to address. He is constantly amazed at what happens when thoughtful, passionate people are given room to run.
Lee's career has been filled with interesting opportunities to break down new barriers for large corporations. He has been involved in the launch of dozens of new products, services and businesses within the framework of corporate processes and expectations. Some of those efforts flourished while others failed. Because of those lessons, he looks to create pathways which result in rapid impact and "good failures" whenever possible.
Prior to joining UPS, he led innovation at SunTrust Bank. Lee started his career at Bank of America, where he worked in advanced technology and asset management. There he helped to launch retirement services and a strategic venture capital group. He studied economics at the University of Virginia and went to business school at the University of Chicago.
David Lee | Speaker | TED.com