ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Margaret Heffernan | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Margaret Heffernan: Dare to disagree

Margaret Heffernan: Ousem discordar

Filmed:
3,921,245 views

A maioria das pessoas evita instintivamente o conflito, mas, como nos mostra Margaret Heffernan, um bom desacordo é fundamental para o progresso. Ela ilustra (por vezes contra-intuitivamente) como os melhores parceiros não são o eco um do outro - e como excelentes equipas de pesquisa, relações e negócios permitem às pessoas discordar profundamente.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
In OxfordOxford in the 1950s,
0
424
1862
Em Oxford nos anos de 1950,
00:18
there was a fantasticfantástico doctormédico, who was very unusualincomum,
1
2286
3768
havia uma médica fantástica,
que era muito invulgar,
00:21
namednomeado AliceAlice StewartStewart.
2
6054
2032
chamada Alice Stewart.
00:23
And AliceAlice was unusualincomum partlyparcialmente because, of coursecurso,
3
8086
3143
E Alice era invulgar, em parte
porque, claro,
00:27
she was a womanmulher, whichqual was prettybonita rareraro in the 1950s.
4
11229
3480
ela era uma mulher, o que era muito
raro nos anos de 1950.
00:30
And she was brilliantbrilhante, she was one of the,
5
14709
2111
E ela era brilhante, foi,
00:32
at the time, the youngestmais jovens FellowCompanheiro to be electedeleito to the RoyalRoyal CollegeFaculdade of PhysiciansMédicos.
6
16820
4816
naquela época, o mais jovem membro do Royal College of Physicians.
00:37
She was unusualincomum too because she continuedcontínuo to work after she got marriedcasado,
7
21636
3757
Ela era também invulgar por ter continuado
a trabalhar depois de casada,
00:41
after she had kidsfilhos,
8
25393
2095
depois de ter tido filhos,
00:43
and even after she got divorceddivorciado and was a singlesolteiro parentpai,
9
27488
3008
e até depois de se ter divorciado e
de ser mãe solteira,
00:46
she continuedcontínuo her medicalmédico work.
10
30496
2283
ela continuou o seu trabalho.
00:48
And she was unusualincomum because she was really interestedinteressado in a newNovo scienceCiência,
11
32779
4120
E ela era invulgar por estar realmente
interessada numa nova ciência,
00:52
the emergingemergindo fieldcampo of epidemiologyepidemiologia,
12
36899
2624
o campo emergente da epidemiologia,
00:55
the studyestude of patternspadrões in diseasedoença.
13
39523
3488
o estudo dos padrões na doença.
00:58
But like everycada scientistcientista, she appreciatedapreciada
14
43011
2168
Mas, como todos os cientistas, ela sabia, que,
01:01
that to make her markmarca, what she needednecessário to do
15
45179
2256
para deixar a sua marca,
o que precisava fazer
01:03
was find a hardDifícil problemproblema and solveresolver it.
16
47435
4518
era encontrar um problema difícil e resolvê-lo.
01:07
The hardDifícil problemproblema that AliceAlice choseescolheu
17
51953
2544
O problema difícil que Alice escolheu
01:10
was the risingAumentar incidenceincidência of childhoodinfância cancerscâncer.
18
54497
3398
foi a crescente incidência de cancros infantis.
01:13
MostMaioria diseasedoença is correlatedcorrelacionado with povertypobreza,
19
57895
2190
A maioria das doenças está
correlacionada com a pobreza,
01:15
but in the casecaso of childhoodinfância cancerscâncer,
20
60085
2269
mas no caso dos cancros infantis,
01:18
the childrencrianças who were dyingmorrendo seemedparecia mostlyna maioria das vezes to come
21
62354
2604
as crianças que estavam a morrer
pareciam vir, na sua maioria,
01:20
from affluentafluente familiesfamílias.
22
64958
2445
de famílias ricas.
01:23
So, what, she wanted to know,
23
67403
1743
Portanto, ela quis saber o que é que
01:25
could explainexplicar this anomalyanomalia?
24
69146
3082
poderia explicar esta anomalia?
01:28
Now, AliceAlice had troubleproblema gettingobtendo fundingfinanciamento for her researchpesquisa.
25
72228
2783
Ora, Alice teve dificuldades em obter
financiamento para a sua pesquisa.
01:30
In the endfim, she got just 1,000 poundslibras
26
75011
1991
No final, obteve apenas 1 000 libras
01:32
from the LadyLady TataTata MemorialMemorial prizeprêmio.
27
77002
2255
do prémio "Lady Tata Memorial".
01:35
And that meantsignificava she knewsabia she only had one shottiro
28
79257
2543
E isso significava que ela sabia que
tinha apenas uma oportunidade
01:37
at collectingcoletando her datadados.
29
81800
2042
para recolher os seus dados.
01:39
Now, she had no ideaidéia what to look for.
30
83842
2477
Ora, ela não tinha ideia nenhuma
do que procurar.
01:42
This really was a needleagulha in a haystackpalheiro sortordenar of searchpesquisa,
31
86319
3116
Era mesmo como procurar uma agulha num palheiro,
01:45
so she askedperguntei everything she could think of.
32
89435
2622
por isso perguntou tudo o que se lembrou.
01:47
Had the childrencrianças eatencomido boiledfervido sweetsdoces?
33
92057
1833
As crianças tinham comido chupa-chupas?
01:49
Had they consumedconsumado coloredcolori drinksbebidas?
34
93890
2073
Tinham consumido bebidas
com corantes?
01:51
Did they eatcomer fishpeixe and chipssalgadinhos?
35
95963
1647
Tinham comido peixe com batatas fritas?
01:53
Did they have indoorinterior or outdoorao ar livre plumbingencanamento?
36
97610
2008
As casas tinham canalização interior ou exterior?
01:55
What time of life had they startedcomeçado schoolescola?
37
99618
3416
Quando é que elas começaram a ir à escola?
01:58
And when her carboncarbono copiedcopiado questionnairequestionário startedcomeçado to come back,
38
103034
3368
E quando as cópias do seu questionário
começaram a voltar,
02:02
one thing and one thing only jumpedsaltou out
39
106402
2920
uma coisa e apenas uma única coisa
saltava à vista
02:05
with the statisticalestatística clarityclareza of a kindtipo that
40
109322
2536
com o tipo de clareza estatística
02:07
mosta maioria scientistscientistas can only dreamSonhe of.
41
111858
2840
com que a maioria dos cientistas
apenas pode sonhar.
02:10
By a ratetaxa of two to one,
42
114698
1920
Com a taxa de duas para uma,
02:12
the childrencrianças who had diedmorreu
43
116618
2081
as crianças que morreram
02:14
had had mothersmães who had been X-rayedRaio-x when pregnantgrávida.
44
118699
6295
tinham tido mães submetidas a raios-X
durante a gravidez.
02:20
Now that findingencontrando flewvoou in the facecara of conventionalconvencional wisdomsabedoria.
45
124994
4505
Ora esta descoberta foi contra a sabedoria convencional.
02:25
ConventionalConvencional wisdomsabedoria heldmantido
46
129499
1907
A sabedoria convencional considerava
02:27
that everything was safeseguro up to a pointponto, a thresholdlimite.
47
131406
3997
que tudo era seguro até um ponto, um limiar.
02:31
It flewvoou in the facecara of conventionalconvencional wisdomsabedoria,
48
135403
2327
Isto foi contra a sabedoria convencional
02:33
whichqual was hugeenorme enthusiasmentusiasmo for the coollegal newNovo technologytecnologia
49
137730
3458
que estava tremendamente entusiasmada
com a nova tecnologia
02:37
of that ageera, whichqual was the X-rayRaio-x machinemáquina.
50
141188
3646
daquela época, que era a máquina de raios X.
02:40
And it flewvoou in the facecara of doctors'dos médicos ideaidéia of themselvessi mesmos,
51
144834
4224
E isto foi contra a ideia que os médicos
tinham de si mesmos,
02:44
whichqual was as people who helpedajudou patientspacientes,
52
149058
3808
como pessoas que ajudavam os doentes,
02:48
they didn't harmprejuízo them.
53
152866
2696
que não lhes faziam mal.
02:51
NeverthelessNo entanto, AliceAlice StewartStewart rushedapressado to publishpublicar
54
155562
3688
Apesar disso, Alice Stewart apressou-se
a publicar
02:55
her preliminarypreliminares findingsconclusões in The LancetLancet in 1956.
55
159250
3584
as suas descobertas preliminares no
"The Lancet", em 1956.
02:58
People got very excitedanimado, there was talk of the NobelNobel PrizePrêmio,
56
162834
4008
As pessoas ficaram muito entusiasmadas,
falou-se no Prémio Nobel
03:02
and AliceAlice really was in a biggrande hurrypressa
57
166842
2120
e Alice estava realmente com muita pressa
03:04
to try to studyestude all the casescasos of childhoodinfância cancerCâncer she could find
58
168962
3791
em tentar estudar todos os casos de cancro infantil
que pudesse encontrar
03:08
before they disappeareddesaparecido.
59
172753
2153
antes que eles desaparecessem.
03:10
In factfacto, she need not have hurriedcom pressa.
60
174906
4344
Na verdade, ela não precisava de se ter apressado.
03:15
It was fullytotalmente 25 yearsanos before the BritishBritânico and medicalmédico --
61
179250
4191
Passaram 25 anos inteiros até que as
instituições médicas britânicas -
03:19
BritishBritânico and AmericanAmericana medicalmédico establishmentsestabelecimentos
62
183441
2872
as instituições médicas britânicas e americanas
03:22
abandonedabandonado the practiceprática of X-rayingX pregnantgrávida womenmulheres.
63
186313
6104
abandonassem a prática de fazer
raios-X a grávidas.
03:28
The datadados was out there, it was openaberto, it was freelylivremente availableacessível,
64
192417
5481
Os dados estavam lá, eram públicos,
estavam em livre acesso,
03:33
but nobodyninguém wanted to know.
65
197898
4224
mas ninguém quis saber.
03:38
A childcriança a weeksemana was dyingmorrendo,
66
202122
2684
Estava a morrer uma criança por semana,
03:40
but nothing changedmudou.
67
204806
2733
mas nada mudou.
03:43
OpennessAbertura alonesozinho can't drivedirigir changemudança.
68
207539
6255
A livre acessibilidade sozinha,
não conduz à mudança.
03:49
So for 25 yearsanos AliceAlice StewartStewart had a very biggrande fightluta on her handsmãos.
69
213794
5617
Portanto, durante 25 anos, Alice Stewart
esteve a braços com uma grande luta.
03:55
So, how did she know that she was right?
70
219411
3247
Como é que ela sabia que estava certa?
03:58
Well, she had a fantasticfantástico modelmodelo for thinkingpensando.
71
222658
3663
Bem, ela tinha um modelo de
pensamento fantástico.
04:02
She workedtrabalhou with a statisticianestatístico namednomeado GeorgeGeorge KnealeKneale,
72
226321
2245
Ela trabalhou com um especialista em
Estatística chamado George Kneale
04:04
and GeorgeGeorge was prettybonita much everything that AliceAlice wasn'tnão foi.
73
228566
2384
e George era basicamente tudo
o que Alice não era.
04:06
So, AliceAlice was very outgoingsaída and sociablesociável,
74
230950
3069
Alice era muito amistosa e sociável
04:09
and GeorgeGeorge was a recluserecluso.
75
234019
2458
e George era um solitário.
04:12
AliceAlice was very warmcaloroso, very empatheticempática with her patientspacientes.
76
236477
4014
Alice era muito amável, muito empática
com os seus doentes.
04:16
GeorgeGeorge franklyfrancamente preferredpreferido numbersnúmeros to people.
77
240491
4039
George preferia francamente os números às pessoas.
04:20
But he said this fantasticfantástico thing about theirdeles workingtrabalhando relationshiprelação.
78
244530
3978
Mas ele disse esta coisa fantástica sobre
a relação de trabalho deles.
04:24
He said, "My jobtrabalho is to proveprovar DrDr. StewartStewart wrongerrado."
79
248508
6336
Ele disse: "O meu trabalho é provar que
a Dra. Stewart está errada."
04:30
He activelyativamente soughtbuscou disconfirmationdisconfirmation.
80
254844
3557
Ele procurava ativamente a refutação.
04:34
DifferentDiferentes waysmaneiras of looking at her modelsmodelos,
81
258401
2337
Diferentes modos de olhar para os modelos dela,
04:36
at her statisticsEstatisticas, differentdiferente waysmaneiras of crunchingtriturando the datadados
82
260738
3257
para a estatística dela, diferentes maneiras
de calcular os dados
04:39
in orderordem to disproverefutar her.
83
263995
3063
de maneira a refutá-la.
04:42
He saw his jobtrabalho as creatingcriando conflictconflito around her theoriesteorias.
84
267058
5624
Ele via o seu trabalho como a criação de conflito
em torno das teorias dela.
04:48
Because it was only by not beingser ablecapaz to proveprovar
85
272682
3096
Porque era apenas através da
impossibilidade de provar
04:51
that she was wrongerrado,
86
275778
2368
que ela estava errada,
04:54
that GeorgeGeorge could give AliceAlice the confidenceconfiança she needednecessário
87
278146
3121
que George podia dar a Alice a confiança
de que ela precisava
04:57
to know that she was right.
88
281267
2982
para saber que estava certa.
05:00
It's a fantasticfantástico modelmodelo of collaborationcolaboração --
89
284249
4675
Este é um modelo de colaboração fantástico --
05:04
thinkingpensando partnersparceiros who aren'tnão são echoeco chamberscâmaras de.
90
288924
5007
companheiros de pensamento que não são
o eco um do outro.
05:09
I wondermaravilha how manymuitos of us have,
91
293931
2352
Pergunto-me quantos de nós temos,
05:12
or dareousar to have, suchtal collaboratorscolaboradores.
92
296283
6919
ou ousamos ter, colaboradores assim.
05:19
AliceAlice and GeorgeGeorge were very good at conflictconflito.
93
303202
3777
Alice e George eram muito bons no conflito.
05:22
They saw it as thinkingpensando.
94
306979
3136
Viam-no como uma reflexão.
05:26
So what does that kindtipo of constructiveconstrutivo conflictconflito requireexigem?
95
310115
4273
Então o que é que esse tipo de conflito
construtivo requer?
05:30
Well, first of all, it requiresexige that we find people
96
314388
3375
Bem, primeiro que tudo, requer que
encontremos pessoas
05:33
who are very differentdiferente from ourselvesnós mesmos.
97
317763
2648
que sejam muito diferentes de nós.
05:36
That meanssignifica we have to resistresistir the neurobiologicalneurobiológicos drivedirigir,
98
320411
4336
Isso significa que temos de resistir
ao impulso neurobiológico,
05:40
whichqual meanssignifica that we really preferpreferem people mostlyna maioria das vezes like ourselvesnós mesmos,
99
324747
4504
o que significa que preferimos de facto
pessoas mais parecidas connosco,
05:45
and it meanssignifica we have to seekprocurar out people
100
329251
2224
e significa que temos de procurar pessoas
05:47
with differentdiferente backgroundsfundos, differentdiferente disciplinesdisciplinas,
101
331475
2472
com diferentes formações, de diferentes disciplinas,
05:49
differentdiferente waysmaneiras of thinkingpensando and differentdiferente experienceexperiência,
102
333947
4151
diferentes maneiras de pensar e
diferentes experiências
05:53
and find waysmaneiras to engagese empenhar with them.
103
338098
3865
e encontrar maneiras de trabalhar com elas.
05:57
That requiresexige a lot of patiencepaciência and a lot of energyenergia.
104
341963
4644
Isso requer muita paciência e muita energia.
06:02
And the more I've thought about this,
105
346607
1811
E quanto mais eu pensava nisto,
06:04
the more I think, really, that that's a kindtipo of love.
106
348418
5161
mais achava que isso era, de facto,
uma espécie de amor,
06:09
Because you simplysimplesmente won'tnão vai commitcometer that kindtipo of energyenergia
107
353579
3069
porque simplesmente não se investe
esse tipo de energia
06:12
and time if you don't really careCuidado.
108
356648
4691
e de tempo se realmente
não houver interesse.
06:17
And it alsoAlém disso meanssignifica that we have to be preparedpreparado to changemudança our mindsmentes.
109
361339
4460
E isso significa também que temos de estar preparados para mudar de mentalidade.
06:21
Alice'sAlice daughterfilha told me
110
365799
2364
A filha de Alice disse-me
06:24
that everycada time AliceAlice wentfoi head-to-headfrente a frente with a fellowcompanheiro scientistcientista,
111
368163
3112
que de cada vez que Alice discutia
com um colega cientista,
06:27
they madefeito her think and think and think again.
112
371275
4184
eles faziam-na pensar e pensar
e pensar outra vez.
06:31
"My mothermãe," she said, "My mothermãe didn't enjoyapreciar a fightluta,
113
375459
4018
"A minha mãe" - disse ela - "A minha mãe
não gostava de discussões,
06:35
but she was really good at them."
114
379477
5142
mas ela era mesmo boa nelas."
06:40
So it's one thing to do that in a one-to-oneaulas individuais relationshiprelação.
115
384619
4170
É uma coisa fazer isso numa relação a dois.
06:44
But it strikesgreves me that the biggestmaior problemsproblemas we facecara,
116
388789
3287
Mas surpreende-me que os maiores problemas
que enfrentamos,
06:47
manymuitos of the biggestmaior disastersdesastres that we'venós temos experiencedcom experiência,
117
392076
2874
muitos dos maiores desastres que vivemos,
06:50
mostlyna maioria das vezes haven'tnão tem come from individualsindivíduos,
118
394950
1951
na sua maioria não tenham vindo de indivíduos,
06:52
they'veeles têm come from organizationsorganizações,
119
396901
1888
mas sim de organizações,
06:54
some of them biggerMaior than countriespaíses,
120
398789
2008
algumas das quais maiores do que países,
06:56
manymuitos of them capablecapaz of affectingafetando hundredscentenas,
121
400797
2260
muitas delas capazes de afectar centenas,
06:58
thousandsmilhares, even millionsmilhões of livesvidas.
122
403057
4003
milhares, até milhões de vidas.
07:02
So how do organizationsorganizações think?
123
407060
4438
Então, como é que as organizações pensam?
07:07
Well, for the mosta maioria partparte, they don't.
124
411498
4026
Bem, na sua maioria, não pensam.
07:11
And that isn't because they don't want to,
125
415524
2993
E isso não é por elas não o quererem fazer,
07:14
it's really because they can't.
126
418517
2405
é porque, de facto, elas não
o conseguem fazer.
07:16
And they can't because the people insidedentro of them
127
420922
3347
E elas não o conseguem porque
as pessoas que nelas trabalham
07:20
are too afraidreceoso of conflictconflito.
128
424269
4208
têm demasiado receio do conflito.
07:24
In surveyspesquisas of EuropeanEuropeu and AmericanAmericana executivesexecutivos,
129
428477
2864
Em inquéritos a executivos
europeus e americanos,
07:27
fullytotalmente 85 percentpor cento of them acknowledgedreconhecido
130
431341
2970
um total de 85% deles reconheceu
07:30
that they had issuesproblemas or concernspreocupações at work
131
434311
3517
que tinham problemas ou
preocupações no trabalho
07:33
that they were afraidreceoso to raiselevantar.
132
437828
3633
que tinham receio de levantar.
07:37
AfraidCom medo of the conflictconflito that that would provokeprovocar,
133
441461
3159
Receio do conflito que isso provocaria,
07:40
afraidreceoso to get embroiledenvolvido in argumentsargumentos
134
444620
2368
receio de se verem envolvidos em discussões
07:42
that they did not know how to managegerir,
135
446988
2031
que não saberiam como gerir
07:44
and feltsentiu that they were boundlimite to loseperder.
136
449019
4577
e que se sentiam destinados a perder.
07:49
Eighty-fiveOitenta e cinco percentpor cento is a really biggrande numbernúmero.
137
453596
6177
85% é realmente um grande número.
07:55
It meanssignifica that organizationsorganizações mostlyna maioria das vezes can't do
138
459773
2815
Significa que as organizações
na generalidade não conseguem fazer
07:58
what GeorgeGeorge and AliceAlice so triumphantlytriunfalmente did.
139
462588
2328
o que George e Alice fizeram,
tão triunfantemente.
08:00
They can't think togetherjuntos.
140
464916
4399
Elas não conseguem pensar juntas.
08:05
And it meanssignifica that people like manymuitos of us,
141
469315
2241
E isso significa que pessoas, como muitos de nós,
08:07
who have runcorre organizationsorganizações,
142
471556
2184
que temos dirigido organizações,
08:09
and gonefoi out of our way to try to find the very bestmelhor people we can,
143
473740
3567
e que à nossa maneira tentámos encontrar as melhores pessoas que pudemos,
08:13
mostlyna maioria das vezes failfalhou to get the bestmelhor out of them.
144
477307
6273
na maioria, fracassámos em conseguir
obter o melhor delas.
08:19
So how do we developdesenvolve the skillsHabilidades that we need?
145
483580
3336
Então como é que desenvolvemos
as competências de que precisamos?
08:22
Because it does take skillhabilidade and practiceprática, too.
146
486916
4083
Porque isso requer competências e prática também.
08:26
If we aren'tnão são going to be afraidreceoso of conflictconflito,
147
490999
3414
Se não recearmos entrar em conflito,
08:30
we have to see it as thinkingpensando,
148
494413
2159
temos de o ver como reflexão,
08:32
and then we have to get really good at it.
149
496572
4336
e então temos de nos tornar
mesmo bons nisso.
08:36
So, recentlyrecentemente, I workedtrabalhou with an executiveexecutivo namednomeado JoeJoe,
150
500908
4264
Recentemente trabalhei com um executivo
chamado Joe,
08:41
and JoeJoe workedtrabalhou for a medicalmédico devicedispositivo companyempresa.
151
505172
3472
e o Joe trabalhava para uma empresa
de equipamentos médicos.
08:44
And JoeJoe was very worriedpreocupado about the devicedispositivo that he was workingtrabalhando on.
152
508644
2975
E o Joe sentia-se muito preocupado com o dispositivo em que estava a trabalhar.
08:47
He thought that it was too complicatedcomplicado
153
511619
3025
Ele pensava que aquilo era demasiado complicado
08:50
and he thought that its complexitycomplexidade
154
514644
1864
e achava que a sua complexidade
08:52
createdcriada marginsmargens of errorerro that could really hurtferido people.
155
516508
4267
criava margens de erro que podiam,
de facto, magoar pessoas.
08:56
He was afraidreceoso of doing damagedanificar to the patientspacientes he was tryingtentando to help.
156
520775
4140
Ele receava causar danos
aos doentes que tentava ajudar.
09:00
But when he lookedolhou around his organizationorganização,
157
524915
2305
Mas quando olhava em torno de si
na organização,
09:03
nobodyninguém elseoutro seemedparecia to be at all worriedpreocupado.
158
527220
4461
ninguém parecia estar, de todo, preocupado.
09:07
So, he didn't really want to say anything.
159
531681
2555
Por isso, ele não queria mesmo dizer nada.
09:10
After all, maybe they knewsabia something he didn't.
160
534236
2184
Afinal de contas, talvez eles soubessem
algo que ele não soubesse.
09:12
Maybe he'dele teria look stupidestúpido.
161
536420
2584
Talvez ele fosse parecer estúpido.
09:14
But he keptmanteve worryingpreocupante about it,
162
539004
2206
Mas ele continuou preocupado com aquilo,
09:17
and he worriedpreocupado about it so much that he got to the pointponto
163
541210
3046
e preocupou-se tanto com aquilo
que chegou ao ponto
09:20
where he thought the only thing he could do
164
544256
2159
em que pensou que a única coisa
que podia fazer
09:22
was leavesair a jobtrabalho he lovedAmado.
165
546415
4130
era deixar um emprego que adorava.
09:26
In the endfim, JoeJoe and I foundencontrado a way
166
550545
4000
No final, o Joe e eu encontrámos uma forma
09:30
for him to raiselevantar his concernspreocupações.
167
554545
1855
de ele dar a conhecer as suas preocupações.
09:32
And what happenedaconteceu then is what almostquase always
168
556400
2871
E o que aconteceu então foi o que quase sempre
09:35
happensacontece in this situationsituação.
169
559271
1594
acontece nesta situação.
09:36
It turnedvirou out everybodytodo mundo had exactlyexatamente the samemesmo
170
560865
3221
Aconteceu que toda a gente tinha
exatamente as mesmas
09:39
questionsquestões and doubtsdúvidas.
171
564086
1746
questões e dúvidas.
09:41
So now JoeJoe had alliesaliados. They could think togetherjuntos.
172
565832
4032
Então agora o Joe tinha aliados.
Eles puderam pensar em conjunto.
09:45
And yes, there was a lot of conflictconflito and debatedebate
173
569864
3264
E sim, houve muito conflito, debate
09:49
and argumentargumento, but that allowedpermitido everyonetodos around the tablemesa
174
573128
4304
e discussão, mas isso permitiu
a todos nas reuniões
09:53
to be creativecriativo, to solveresolver the problemproblema,
175
577432
4080
serem criativos, para resolverem o problema
09:57
and to changemudança the devicedispositivo.
176
581512
4328
e para modificarem o dispositivo.
10:01
JoeJoe was what a lot of people mightpoderia think of
177
585840
3376
O Joe foi o que muitas pessoas poderão pensar
10:05
as a whistle-blowersoprador de apito,
178
589216
2272
como um bufo,
10:07
exceptexceto that like almostquase all whistle-blowersdelatores,
179
591488
2715
excepto que, ao contrário de quase todos os denunciadores,
10:10
he wasn'tnão foi a crankmanivela at all,
180
594203
2373
ele não era, de todo, um desajustado,
10:12
he was passionatelyapaixonadamente devoteddedicado to the organizationorganização
181
596576
3448
ele era apaixonadamente dedicado à organização
10:15
and the highersuperior purposesfins that that organizationorganização servedservido.
182
600024
3448
e aos elevados propósitos que
aquela organização servia.
10:19
But he had been so afraidreceoso of conflictconflito,
183
603472
3816
Mas ele tinha tido tanto receio do conflito,
10:23
untilaté finallyfinalmente he becamepassou a ser more afraidreceoso of the silencesilêncio.
184
607288
5080
até que finalmente passou a ter maior
receio do silêncio.
10:28
And when he daredousou to speakfalar,
185
612368
1859
E quando ele ousou falar,
10:30
he discovereddescobriu much more insidedentro himselfele mesmo
186
614227
3398
descobriu muito mais em si mesmo
10:33
and much more give in the systemsistema than he had ever imaginedimaginou.
187
617625
5242
e muito mais entrega ao sistema do que ele alguma vez imaginara.
10:38
And his colleaguescolegas don't think of him as a crankmanivela.
188
622867
3331
E os seus colegas não pensam nele
como um desajustado.
10:42
They think of him as a leaderlíder.
189
626198
5128
Pensam nele como um líder.
10:47
So, how do we have these conversationsconversas more easilyfacilmente
190
631326
4368
Então, como é que temos estas conversas
mais facilmente
10:51
and more oftenfrequentemente?
191
635694
1913
e mais vezes?
10:53
Well, the UniversityUniversidade of DelftDelft
192
637607
1986
Bem, a Universidade de Delft
10:55
requiresexige that its PhDPhD studentsalunos
193
639593
2397
requer que os seus doutorandos
10:57
have to submitenviar fivecinco statementsafirmações that they're preparedpreparado to defenddefender.
194
641990
3913
submetam cinco afirmações que estejam
preparados para defender.
11:01
It doesn't really matterimportam what the statementsafirmações are about,
195
645903
3384
Não interessa nada sobre o que
são estas afirmações,
11:05
what mattersimporta is that the candidatescandidatos are willingdisposto and ablecapaz
196
649287
3792
o que interessa é que os candidatos
tenham a vontade e a capacidade
11:08
to standficar de pé up to authorityautoridade.
197
653079
2603
de fazer frente à autoridade.
11:11
I think it's a fantasticfantástico systemsistema,
198
655682
2364
Eu acho que é um sistema fantástico,
11:13
but I think leavingdeixando it to PhDPhD candidatescandidatos
199
658046
2513
mas acho que confiná-lo aos candidatos
a doutoramento
11:16
is farlonge too fewpoucos people, and way too lateatrasado in life.
200
660559
4305
é incluir poucas pessoas
e demasiado tarde na vida.
11:20
I think we need to be teachingensino these skillsHabilidades
201
664864
3166
Eu acho que precisamos de ensinar
estas competências
11:23
to kidsfilhos and adultsadultos at everycada stageetapa of theirdeles developmentdesenvolvimento,
202
668030
4080
a crianças e a adultos em todas as fases
do seu desenvolvimento,
11:28
if we want to have thinkingpensando organizationsorganizações
203
672110
2449
se quisermos ter organizações pensantes
11:30
and a thinkingpensando societysociedade.
204
674559
3647
e uma sociedade pensadora.
11:34
The factfacto is that mosta maioria of the biggestmaior catastrophescatástrofes that we'venós temos witnessedtestemunhado
205
678206
5618
O facto é que a grande parte das maiores
catástrofes que testemunhámos
11:39
rarelyraramente come from informationem formação that is secretsegredo or hiddenescondido.
206
683824
6391
raramente proveio de informação
secreta ou escondida.
11:46
It comesvem from informationem formação that is freelylivremente availableacessível and out there,
207
690215
4304
Elas provieram de informação que estava disponível em livre acesso em todo o lado,
11:50
but that we are willfullydeliberadamente blindcego to,
208
694519
2384
mas à qual somos voluntariamente cegos,
11:52
because we can't handlelidar com, don't want to handlelidar com,
209
696903
3128
porque não conseguimos lidar, não queremos lidar,
11:55
the conflictconflito that it provokesprovoca.
210
700031
4407
com o conflito que provoca.
12:00
But when we dareousar to breakpausa that silencesilêncio,
211
704438
2929
Mas quando ousamos quebrar
esse silêncio,
12:03
or when we dareousar to see,
212
707367
2657
ou quando ousamos ver
12:05
and we createcrio conflictconflito,
213
710024
2255
e criamos conflito,
12:08
we enablehabilitar ourselvesnós mesmos and the people around us
214
712279
2625
possibilitamos a nós mesmos e às pessoas
que nos rodeiam
12:10
to do our very bestmelhor thinkingpensando.
215
714904
4246
fazer o nosso melhor raciocínio.
12:15
OpenAberto informationem formação is fantasticfantástico,
216
719150
3376
A informação em livre acesso é fantástica,
12:18
openaberto networksredes are essentialessencial.
217
722526
3184
as redes abertas são essenciais.
12:21
But the truthverdade won'tnão vai setconjunto us freelivre
218
725710
1977
Mas a verdade não nos libertará
12:23
untilaté we developdesenvolve the skillsHabilidades and the habithábito and the talenttalento
219
727687
3764
até desenvolvermos as competências,
o hábito e o talento
12:27
and the moralmoral couragecoragem to use it.
220
731451
4137
e a coragem moral para a usar.
12:31
OpennessAbertura isn't the endfim.
221
735588
3760
O livre acesso não é o fim.
12:35
It's the beginningcomeçando.
222
739348
2642
É o princípio.
12:37
(ApplauseAplausos)
223
741990
11479
(Aplausos)
Translated by Isabel M. Vaz Belchior
Reviewed by Paulo Duarte

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Margaret Heffernan | Speaker | TED.com