ABOUT THE SPEAKER
Erik Brynjolfsson - Innovation researcher
Erik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment.

Why you should listen

The director of the MIT Center for Digital Business and a research associate at the National Bureau of Economic Research, Erik Brynjolfsson asks how IT affects organizations, markets and the economy. His recent work studies data-driven decision-making, management practices that drive productivity, the pricing implications of Internet commerce and the role of intangible assets.
 
Brynjolfsson was among the first researchers to measure the productivity contributions of information and community technology (ICT) and the complementary role of organizational capital and other intangibles. His research also provided the first quantification of the value of online product variety, often known as the “Long Tail,” and developed pricing and bundling models for information goods.

His books include Wired for Innovation: How IT Is Reshaping the Economy and Race Against the Machine: How the Digital Revolution Is Accelerating Innovation, Driving Productivity and Irreversibly Transforming Employment and the Economy (with Andrew McAfee); and the recent article "Big Data: The Management Revolution" (with Andrew McAfee).

More profile about the speaker
Erik Brynjolfsson | Speaker | TED.com
TED2013

Erik Brynjolfsson: The key to growth? Race with the machines

Erik Brynjolfsson: Soluția creșterii? Aleargă în tandem cu computerele.

Filmed:
1,321,770 views

În timp ce mașinile înlocuiesc tot mai multe joburi, mulți oameni se trezesc fără lucru sau cu înaintarea ierarhică amânată pe termen nedefinit. E acesta sfârșitul creșterii? Nu, spune Erik Brynjolfsson – sunt doar durerile facerii ce se întețesc la nașterea unei economii reorganizate radical. Motivul fascinant pentru care ne așteaptă mari inovații… să ne gândim la calculatoare ca fiindu-ne coechipieri. A se vedea și părerea opusă a lui Robert Gordon.
- Innovation researcher
Erik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment. Full bio

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

00:12
GrowthCreşterea is not deadmort.
0
605
2272
Creșterea economică nu a murit.
00:14
(ApplauseAplauze)
1
2877
1386
(Aplauze)
00:16
Let's startstart the storypoveste 120 yearsani agoîn urmă,
2
4263
3963
Povestea începe acum 120 de ani,
00:20
when AmericanAmerican factoriesfabrici begana început to electrifyelectriza theiral lor operationsoperațiuni,
3
8226
3632
când fabricile din America au început
să-și electrifice operațiile,
00:23
ignitingPericol de explozie the SecondAl doilea IndustrialIndustriale RevolutionRevoluţia.
4
11858
3344
punând astfel bazele pentru
A Doua Revoluție Industrială.
00:27
The amazinguimitor thing is
5
15202
1111
Lucrul cel mai interesant e
00:28
that productivityproductivitate did not increasecrește in those factoriesfabrici
6
16313
2777
că productivitatea nu a crescut în acele fabrici
00:31
for 30 yearsani. ThirtyTreizeci yearsani.
7
19090
3256
timp de 30 de ani. 30 de ani.
00:34
That's long enoughdestul for a generationgeneraţie of managersmanageri to retireretrage.
8
22346
3474
Suficient ca să iasă de pe scenă
o generație de manageri.
00:37
You see, the first waveval of managersmanageri
9
25820
2222
Vedeți, managerii de primă generație
00:40
simplypur şi simplu replacedînlocuit theiral lor steamaburi enginesmotoare with electricelectric motorsmotoare,
10
28042
3417
n-au făcut altceva decât să înlocuiască
motoarele cu aburi cu motoare electrice,
00:43
but they didn't redesignredesign the factoriesfabrici to take advantageavantaj
11
31459
3010
ei nu au reproiectat fabricile pentru a beneficia
00:46
of electricity'spe de energie electrică flexibilityflexibilitate.
12
34469
2341
de disponibilitatea electricității.
00:48
It fellcăzut to the nextUrmător → generationgeneraţie to inventinventa newnou work processesprocese,
13
36810
3984
A trebuit o nouă generație care să inventeze
noi procese de producție,
00:52
and then productivityproductivitate soaredau crescut,
14
40794
2727
iar productivitatea în acele fabrici a explodat,
00:55
oftende multe ori doublingdublare or even triplingtriplarea in those factoriesfabrici.
15
43521
3665
adesea dublându-se sau chiar triplându-se.
00:59
ElectricityEnergie electrică is an exampleexemplu of a generalgeneral purposescop technologytehnologie,
16
47186
4723
Electricitatea e un exemplu
de tehnologie de uz general,
01:03
like the steamaburi enginemotor before it.
17
51909
2230
la fel cum a fost motorul cu aburi înainte.
01:06
GeneralGenerale purposescop technologiestehnologii driveconduce mostcel mai economiceconomic growthcreştere,
18
54139
3416
Tehnologiile de uz general duc la cea mai mare creștere
01:09
because they unleashdezlănţui cascadesCascade of complementarycomplementar innovationsinovații,
19
57555
3454
fiindcă dezlănțuie o cascadă
de alte inovații și invenții,
01:13
like lightbulbsBecuri and, yes, factoryfabrică redesignredesign.
20
61009
3632
cum ar fi becurile electrice și, da,
reproiectarea fabricilor.
01:16
Is there a generalgeneral purposescop technologytehnologie of our eraeră?
21
64641
3610
Are perioada noastră o tehnologie de uz general?
01:20
Sure. It's the computercomputer.
22
68251
2508
Desigur. E calculatorul.
01:22
But technologytehnologie alonesingur is not enoughdestul.
23
70759
2659
Dar tehnologia în sine nu-i suficientă.
01:25
TechnologyTehnologie is not destinydestin.
24
73418
2766
Tehnologia nu e destin.
01:28
We shapeformă our destinydestin,
25
76184
1580
Noi ne croim destinul
01:29
and just as the earliermai devreme generationsgenerații of managersmanageri
26
77764
2516
și, la fel ca generațiile trecute de manageri
01:32
neededNecesar to redesignredesign theiral lor factoriesfabrici,
27
80280
2298
care au trebuit să-și reproiecteze fabricile,
01:34
we're going to need to reinventreinventeze our organizationsorganizații
28
82578
2229
va trebui să reinventăm organizarea
01:36
and even our wholeîntreg economiceconomic systemsistem.
29
84807
2555
și chiar întregul sistem economic.
01:39
We're not doing as well at that jobloc de munca as we should be.
30
87362
3602
Nu ne descurcăm așa cum ar trebui.
01:42
As we'llbine see in a momentmoment,
31
90964
1230
Și vom vedea imediat,
01:44
productivityproductivitate is actuallyde fapt doing all right,
32
92194
2722
productivitatea, de fapt, e bine mersi,
01:46
but it has becomedeveni decoupleddecuplat from jobslocuri de munca,
33
94916
3862
doar că s-a decuplat de locurile de muncă
01:50
and the incomesursa de venit of the typicaltipic workermuncitor is stagnatingstagnează.
34
98778
4419
și venitul muncitorului tipic stagnează.
01:55
These troublesnecazurile are sometimesuneori misdiagnosedmisdiagnosed
35
103197
2519
Aceste probleme sunt uneori greșit diagnosticate
01:57
as the endSfârşit of innovationinovaţie,
36
105716
3712
ca fiind sfârșitul inovației.
02:01
but they are actuallyde fapt the growingcreştere painsdureri
37
109428
2129
De fapt sunt durerile facerii
02:03
of what AndrewAndrew McAfeeMcAfee and I call the newnou machinemaşină agevârstă.
38
111557
5590
a ceea ce eu și Andrew McAfee numim
„nouă eră computerizată”.
02:09
Let's look at some datadate.
39
117147
1882
Să analizăm niște date.
02:11
So here'saici e GDPPIB perpe personpersoană in AmericaAmerica.
40
119029
2902
Aici e PIB-ul pe persoană în America.
02:13
There's some bumpsumflaturi alongde-a lungul the way, but the bigmare storypoveste
41
121931
2766
Au existat câteva eziări, dar în ansamblu
02:16
is you could practicallypractic fitpotrivi a rulerriglă to it.
42
124697
2715
merge drept în sus, ca tras cu rigla.
02:19
This is a logButuruga scalescară, so what looksarată like steadyconstant growthcreştere
43
127412
3276
E la scară mare, ce pare a fi creștere susținută
02:22
is actuallyde fapt an accelerationaccelerare in realreal termstermeni.
44
130688
3043
e, de fapt, o accelerare în termeni reali.
02:25
And here'saici e productivityproductivitate.
45
133731
2160
Iar asta e productivitatea.
02:27
You can see a little bitpic of a slowdownîncetinire there in the mid-'la mijlocul“70s,
46
135891
2671
Se vede o mică încetinire în mijlocul anilor '70,
02:30
but it matchesmeciuri up prettyfrumos well with the SecondAl doilea IndustrialIndustriale RevolutionRevoluţia,
47
138562
3738
dar își revine binișor cu A Doua Revoluție Industrială,
02:34
when factoriesfabrici were learningînvăţare how to electrifyelectriza theiral lor operationsoperațiuni.
48
142300
2691
atunci când s-a învățat cum să se electrifice fabricile.
02:36
After a laglag, productivityproductivitate acceleratedaccelerat again.
49
144991
4129
După un moment de ezitare, creșterea productivității
s-a accelerat din nou.
02:41
So maybe "historyistorie doesn't repeatrepeta itselfîn sine,
50
149120
2571
Poate că „istoria nu se repetă,
02:43
but sometimesuneori it rhymesrime."
51
151691
2568
dar uneori rimează.”
02:46
TodayAstăzi, productivityproductivitate is at an all-timedin toate timpurile highînalt,
52
154259
3136
Azi productivitatea a atins un record absolut
02:49
and despitein ciuda the Great RecessionRecesiune,
53
157395
1977
și, în ciuda Marii Recesiuni,
02:51
it grewcrescut fastermai repede in the 2000s than it did in the 1990s,
54
159372
4252
după anul 2000 a crescut
mai repede decât în anii '90,
02:55
the roaringhohotitor 1990s, and that was fastermai repede than the '70s or '80s.
55
163624
4136
celebrii ani '90 în care a crescut
mai repede decât în anii '70 sau '80.
02:59
It's growingcreştere fastermai repede than it did duringpe parcursul the SecondAl doilea IndustrialIndustriale RevolutionRevoluţia.
56
167760
3674
Crește mai repede decât în timpul
Celei De-a Doua Revoluții Industriale.
03:03
And that's just the UnitedMarea StatesStatele.
57
171434
1743
Și asta doar în Statele Unite.
03:05
The globalglobal newsștiri is even better.
58
173177
3248
La nivel mondial, veștile sunt și mai bune.
03:08
WorldwideLa nivel mondial incomesveniturile have growncrescut at a fastermai repede raterată
59
176425
2360
În ultimul deceniu, veniturile la nivel mondial
03:10
in the pasttrecut decadedeceniu than ever in historyistorie.
60
178785
2496
au crescut cu o rată mai mare, ca niciodată.
03:13
If anything, all these numbersnumerele actuallyde fapt understatesubestimeze our progressprogres,
61
181281
5051
De fapt aceste numere subestimează progresul nostru
03:18
because the newnou machinemaşină agevârstă
62
186332
1912
pentru că noua eră digitală
03:20
is more about knowledgecunoştinţe creationcreare
63
188244
1664
înseamnă mai mult generare de cunoaștere
03:21
than just physicalfizic productionproducere.
64
189908
2331
decât simplă producție fizică.
03:24
It's mindminte not mattermaterie, braincreier not brawnBrawn,
65
192239
2938
E minte, nu materie; creier, nu mușchi;
03:27
ideasidei not things.
66
195177
2062
idei, nu lucruri.
03:29
That createscreează a problemproblemă for standardstandard metricsmăsurătorile,
67
197239
2570
Și asta creează probleme pentru măsurarea standard
03:31
because we're gettingobtinerea more and more stuffchestie for freegratuit,
68
199809
3502
pentru că obține tot mai multe lucruri gratis,
03:35
like WikipediaWikipedia, GoogleGoogle, SkypeSkype,
69
203311
2641
ca Wikipedia, Google, Skype,
03:37
and if they postpost it on the webweb, even this TEDTED Talk.
70
205952
3063
postările pe net, chiar și acest discurs TED.
03:41
Now gettingobtinerea stuffchestie for freegratuit is a good thing, right?
71
209015
3303
E bine să obții ceva gratis, nu?
03:44
Sure, of coursecurs it is.
72
212318
1765
Sigur că este.
03:46
But that's not how economistseconomiști measuremăsura GDPPIB.
73
214083
3868
Dar asta nu intră în PIB-ul determinat de economiști.
03:49
ZeroZero pricePreț meansmijloace zerozero weightgreutate in the GDPPIB statisticsstatistici.
74
217951
5592
Preț zero înseamnă zero PIB.
03:55
AccordingÎn funcţie de to the numbersnumerele, the musicmuzică industryindustrie
75
223543
2112
Dacă ne uităm la cifre, industria muzicală
03:57
is halfjumătate the sizemărimea that it was 10 yearsani agoîn urmă,
76
225655
3000
e pe jumătate fața de acum 10 ani,
04:00
but I'm listeningascultare to more and better musicmuzică than ever.
77
228655
3656
dar ascult muzică mai multă și mai bună decât oricând.
04:04
You know, I betpariu you are too.
78
232311
2192
Pariez că și voi.
04:06
In totaltotal, my researchcercetare estimatesestimări
79
234503
2723
Per ansamblu, cercetarea mea estimează
04:09
that the GDPPIB numbersnumerele missdomnișoară over 300 billionmiliard dollarsdolari perpe yearan
80
237226
4754
că PIB-ul nu ține cont de peste 300 de miliarde dolari anual
04:13
in freegratuit goodsbunuri and servicesServicii on the InternetInternet.
81
241980
3346
reprezentând bunuri și servicii gratis de pe Internet.
04:17
Now let's look to the futureviitor.
82
245326
1789
Să privim acum în viitor.
04:19
There are some supersuper smartinteligent people
83
247115
2263
Sunt unii superdeștepți
04:21
who are arguingargumentand that we'vene-am reachedatins the endSfârşit of growthcreştere,
84
249378
5019
care zic că am ajuns la sfârșitul creșterii,
04:26
but to understanda intelege the futureviitor of growthcreştere,
85
254397
3558
dar pentru a înțelege viitorul creșterii,
04:29
we need to make predictionsPredictii
86
257955
2683
trebuie estimați
04:32
about the underlyingcare stau la baza driversdrivere of growthcreştere.
87
260638
3290
promotorii acestei creșteri.
04:35
I'm optimisticoptimist, because the newnou machinemaşină agevârstă
88
263928
3806
Eu sunt optimist pentru că noua eră IT
04:39
is digitaldigital, exponentialexponențială and combinatorialcombinatorie.
89
267734
5030
e digitală, exponențială și combinativă.
04:44
When goodsbunuri are digitaldigital, they can be replicatedreproducere
90
272764
2264
Dacă mărfurile sunt digitale, se pot replica
04:47
with perfectperfect qualitycalitate at nearlyaproape zerozero costa costat,
91
275028
4509
la calitate identică și cost nul,
04:51
and they can be deliveredlivrat almostaproape instantaneouslyinstantaneu.
92
279537
4018
putând fi livrate aproape instantaneu.
04:55
Welcomebun venit to the economicseconomie of abundanceabundenţă.
93
283555
2800
Bun venit la economia abundenței.
04:58
But there's a subtlermai subtile benefitbeneficiu to the digitizationdigitizare of the worldlume.
94
286355
3690
Dar digitizarea lumii aduce și un beneficiu subtil.
05:02
MeasurementMăsurare is the lifebloodseva of scienceştiinţă and progressprogres.
95
290045
4600
Măsurătorile sunt seva vitală a științei și progresului.
05:06
In the agevârstă of bigmare datadate,
96
294645
2148
În era detelor uriașe,
05:08
we can measuremăsura the worldlume in waysmoduri we never could before.
97
296793
4286
putem măsura lumea ca niciodată.
05:13
SecondlyÎn al doilea rând, the newnou machinemaşină agevârstă is exponentialexponențială.
98
301079
4095
În al doilea rând, noua eră digitală e exponențială.
05:17
ComputersCalculatoare get better fastermai repede than anything elsealtfel ever.
99
305174
5935
Calculatoarele se îmbunătățesc mai repede
ca orice altceva vreodată.
05:23
A child'scopilului PlaystationPlayStation todayastăzi is more powerfulputernic
100
311109
3568
Azi, un Playstation pentru copii e mai puternic
05:26
than a militarymilitar supercomputersupercomputer from 1996.
101
314677
4056
decât un supercomputer militar din 1996.
05:30
But our brainscreier are wiredcu fir for a linearliniar worldlume.
102
318733
3207
Creierul nostru se așteaptă la o lume liniară.
05:33
As a resultrezultat, exponentialexponențială trendstendințe take us by surprisesurprinde.
103
321940
3888
Ca urmare, tendințele exponențiale ne iau prin surprindere.
05:37
I used to teacha preda my studentselevi that there are some things,
104
325828
2602
Obișnuiam să spun studenților că există lucruri
05:40
you know, computerscalculatoare just aren'tnu sunt good at,
105
328430
1934
la care calculatorul nu e bun,
05:42
like drivingconducere a carmașină throughprin traffictrafic.
106
330364
2385
cum ar fi să conducă o mașină în trafic aglomerat.
05:44
(LaughterRâs)
107
332749
2013
(Râsete)
05:46
That's right, here'saici e AndyAndy and me grinningRânjit like madmennebunii
108
334762
3491
Așa este, iată-ne pe mine cu Andy zâmbind ca doi nebuni
05:50
because we just roderode down RouteTraseu 101
109
338253
2384
pentru că tocmai am venit pe Route 101
05:52
in, yes, a driverlessdriverless carmașină.
110
340637
3669
într-o, da, mașină fără șofer.
05:56
ThirdlyÎn al treilea rând, the newnou machinemaşină agevârstă is combinatorialcombinatorie.
111
344306
2583
În al treilea rând, noua eră computerizată e combinativă.
05:58
The stagnationiststagnationist viewvedere is that ideasidei get used up,
112
346889
4048
Abordarea stagnaționistă consideră că ideile îmbătrânesc
06:02
like low-hanginglow-agățat fruitfruct,
113
350937
1856
ca niște fructe ce se apleacă și cad,
06:04
but the realityrealitate is that eachfiecare innovationinovaţie
114
352793
3163
dar în realitate, fiecare inovație
06:07
createscreează buildingclădire blocksblocuri for even more innovationsinovații.
115
355956
3256
creează materia primă pentru alte inovații.
06:11
Here'sAici este an exampleexemplu. In just a mattermaterie of a fewpuțini weekssăptămâni,
116
359212
3345
Iată un exemplu. În doar câteva săptămâni,
06:14
an undergraduateuniversitare de licenţă studentstudent of mineA mea
117
362557
2072
un student de-al meu
06:16
builtconstruit an appaplicaţia that ultimatelyîn cele din urmă reachedatins 1.3 millionmilion usersutilizatori.
118
364629
4111
a făcut o aplicație care a atins
1,3 milioane de utilizatori.
06:20
He was ablecapabil to do that so easilyuşor
119
368740
1699
A putut face asta atât de ușor
06:22
because he builtconstruit it on toptop of FacebookFacebook,
120
370439
1827
pentru că a difuzat-o pe Facebook,
06:24
and FacebookFacebook was builtconstruit on toptop of the webweb,
121
372266
1933
care a profitat de existența rețelei wwweb,
06:26
and that was builtconstruit on toptop of the InternetInternet,
122
374199
1698
iar www de Internet
06:27
and so on and so forthmai departe.
123
375897
2418
și așa mai departe.
06:30
Now individuallyindividual, digitaldigital, exponentialexponențială and combinatorialcombinatorie
124
378315
4765
Chiar luate individual: digitalul,
exponențialul și combinativul
06:35
would eachfiecare be game-changersSchimbătoarele de joc.
125
383080
2350
ar fi câștigătoare.
06:37
Put them togetherîmpreună, and we're seeingvedere a waveval
126
385430
2190
Puse împreună vor da naștere la o serie
06:39
of astonishinguimitor breakthroughsdescoperiri,
127
387620
1393
de realizări uimitoare
06:41
like robotsroboți that do factoryfabrică work or runalerga as fastrapid as a cheetahGhepardul
128
389013
3060
cum ar fi roboți care lucrează în fabrici
sau aleargă repede ca un ghepard,
06:44
or leapsalt tallînalt buildingsclădiri in a singlesingur boundlegat.
129
392073
2796
sau sar peste clădiri înalte.
06:46
You know, robotsroboți are even revolutionizingrevoluţionare
130
394869
2232
Roboții chiar revoluționează
06:49
catpisică transportationtransport.
131
397101
1829
transportul felin.
06:50
(LaughterRâs)
132
398930
2270
(Râsete)
06:53
But perhapspoate the mostcel mai importantimportant inventioninvenţie,
133
401200
2732
Dar poate cea mai importantă invenție
06:55
the mostcel mai importantimportant inventioninvenţie is machinemaşină learningînvăţare.
134
403932
5065
este computerul care învăță.
07:00
ConsiderIa în considerare one projectproiect: IBM'sIBM WatsonWatson.
135
408997
3376
Luați în considerare un singur proiect:
Watson de la IBM.
07:04
These little dotspuncte here,
136
412373
1589
Aceste punctulețe
07:05
those are all the championscampioni on the quizchestionare showspectacol "JeopardyPericol."
137
413962
4860
reprezintă campionii de la emisiunea
de cultură generală „Jeopardy”.
07:10
At first, WatsonWatson wasn'tnu a fost very good,
138
418822
2544
La început, Watson nu era prea bun,
07:13
but it improvedîmbunătățit at a raterată fastermai repede than any humanuman could,
139
421366
5622
dar s-a îmbunătățit într-un ritm mai rapid
decât ar fi putut orice om.
07:18
and shortlyla scurt timp after DaveDave FerrucciFerrucci showeda arătat this chartdiagramă
140
426988
2687
Și cu puțin timp după ce Dave Ferrucci
a arătat acest grafic
07:21
to my classclasă at MITMIT,
141
429675
1652
clasei mele de la MIT,
07:23
WatsonWatson beatbate the worldlume "JeopardyPericol" championcampion.
142
431327
3542
Watson l-a bătut pe campionul mondial la „Jeopardy”.
07:26
At agevârstă sevenȘapte, WatsonWatson is still kinddrăguț of in its childhoodcopilărie.
143
434869
3989
La vârsta de șapte ani, Watson e încă
în copilărie.
07:30
RecentlyRecent, its teachersprofesori let it surfsurf the InternetInternet unsupervisednesupravegheat.
144
438858
5318
Recent, profesorii săi l-au lăsat să navigheze
nesupravegheat pe Internet.
07:36
The nextUrmător → day, it starteda început answeringrăspuns questionsîntrebări with profanitiesprofanities.
145
444176
5946
A doua zi, a început să răspundă
la întrebări cu înjurături.
07:42
DamnLa naiba. (LaughterRâs)
146
450122
2274
Fir-ar! (Râsete)
07:44
But you know, WatsonWatson is growingcreştere up fastrapid.
147
452396
2280
Dar Watson se dezvoltă rapid.
07:46
It's beingfiind testedtestat for jobslocuri de munca in call centerscentre, and it's gettingobtinerea them.
148
454676
4212
A fost testat pentru slujbe în centrale telefonice
și a reușit la testare.
07:50
It's applyingaplicarea for legallegal, bankingbancare and medicalmedical jobslocuri de munca,
149
458888
3724
Aplică pentru posturi în sectorul juridic,
bancar și medical
07:54
and gettingobtinerea some of them.
150
462612
1950
și, în unele cazuri, este admis.
07:56
Isn't it ironicironic that at the very momentmoment
151
464562
1889
Nu-i surprinzător că exact în momentul
07:58
we are buildingclădire intelligentinteligent machinesmaşini,
152
466451
2234
în care construim aceste computere inteligente,
08:00
perhapspoate the mostcel mai importantimportant inventioninvenţie in humanuman historyistorie,
153
468685
3449
poate cea mai importantă invenție
din istoria umanității,
08:04
some people are arguingargumentand that innovationinovaţie is stagnatingstagnează?
154
472134
3975
unii oameni spun că inovația stagnează?
08:08
Like the first two industrialindustrial revolutionsrevoluții,
155
476109
2419
Ca și în cazul primelor două revoluții industriale,
08:10
the fulldeplin implicationsimplicații of the newnou machinemaşină agevârstă
156
478528
3134
consecințele depline ale noii ere digitale
08:13
are going to take at leastcel mai puţin a centurysecol to fullycomplet playa juca out,
157
481662
2682
vor necesita cel puțin un secol
până vor da roade pe deplin,
08:16
but they are staggeringeşalonarea.
158
484344
3032
dar acestea sunt șocante.
08:19
So does that mean we have nothing to worryface griji about?
159
487376
3336
Înseamnă, deci, că ne putem culca pe lauri?
08:22
No. TechnologyTehnologie is not destinydestin.
160
490712
3680
Nu. Tehnologia nu-i scopul final.
08:26
ProductivityProductivitate is at an all time highînalt,
161
494392
2569
Productivitatea e la o maximă absolută,
08:28
but fewermai putine people now have jobslocuri de munca.
162
496961
2983
dar acum mai puțini oameni au de lucru.
08:31
We have createdcreată more wealthbogatie in the pasttrecut decadedeceniu than ever,
163
499944
3120
În ultimul deceniu, am creat
mai multă bogăție ca niciodată,
08:35
but for a majoritymajoritate of AmericansAmericanii, theiral lor incomesursa de venit has fallencăzut.
164
503064
3904
dar veniturile majorității americanilor au scăzut.
08:38
This is the great decouplingdecuplare
165
506968
2312
E marea decuplare
08:41
of productivityproductivitate from employmentocuparea forței de muncă,
166
509280
2976
a productivității de locurile de muncă,
08:44
of wealthbogatie from work.
167
512256
3104
a bogăției de muncă.
08:47
You know, it's not surprisingsurprinzător that millionsmilioane of people
168
515360
2346
Nu-i de mirare că milioane de oameni
08:49
have becomedeveni disillusioneddeziluzionat by the great decouplingdecuplare,
169
517706
2846
și-au pierdut iluziile datorită acestei decuplări,
08:52
but like too manymulți othersalții,
170
520552
1747
dar, la fel ca mulți alții,
08:54
they misunderstandînţeleg greşit its basicde bază causescauze.
171
522299
3097
aceștia îi înțeleg greșit cauzele fundamentale.
08:57
TechnologyTehnologie is racingcurse aheadînainte,
172
525396
2610
Tehnologia gonește înainte,
09:00
but it's leavinglăsând more and more people behindin spate.
173
528006
3550
dar lasă tot mai mulți oameni în urmă.
09:03
TodayAstăzi, we can take a routinerutină jobloc de munca,
174
531556
3519
Azi putem lua o treabă de rutină,
09:07
codifycodifica it in a seta stabilit of machine-readablepoate fi interpretată electronic instructionsinstrucțiuni,
175
535075
3091
o codificăm într-un set de instrucțiuni
în limbaj-digital
09:10
and then replicatereplica it a millionmilion timesori.
176
538166
2827
și apoi o replicăm de milioane de ori.
09:12
You know, I recentlyrecent overheardauzit a conversationconversaţie
177
540993
2279
Am auzit recent, accidental, o conversație
09:15
that epitomizesepitomizes these newnou economicseconomie.
178
543272
1952
ce rezumă această nouă economie.
09:17
This guy saysspune, "Nahnu, I don't use H&R BlockBloc anymoremai.
179
545224
4197
Tipul zicea: „Nuuu, nu mai folosesc H&R Block.
09:21
TurboTaxTurboTax does everything that my taxfiscale preparerpreparator did,
180
549421
2448
TurboTax îmi face toată contabilitatea,
09:23
but it's fastermai repede, cheapermai ieftin and more accurateprecis."
181
551869
4558
mai rapid, mai ieftin și mai exact.”
09:28
How can a skilledcalificat workermuncitor
182
556427
1799
Cum ar putea concura o persoană calificată
09:30
competeconcura with a $39 piecebucată of softwaresoftware-ul?
183
558226
3009
cu un soft de 39USD?
09:33
She can't.
184
561235
1967
Nu poate.
09:35
TodayAstăzi, millionsmilioane of AmericansAmericanii do have fastermai repede,
185
563202
2780
La ora actuală, milioane de americani
09:37
cheapermai ieftin, more accurateprecis taxfiscale preparationpreparare,
186
565982
2387
fac contabilitatea mai repede, mai ieftin și mai exact,
09:40
and the foundersFondatorii of IntuitIntuit
187
568369
1486
iar fondatorii Intuit
09:41
have doneTerminat very well for themselvesînșiși.
188
569855
2493
au tras foloase bune.
09:44
But 17 percentla sută of taxfiscale preparersîntocmesc no longermai lung have jobslocuri de munca.
189
572348
4214
Dar 17% din contabili nu mai au de lucru.
09:48
That is a microcosmmicrocosmos of what's happeninglucru,
190
576562
2078
E ceea ce se întâmplă în miniatură,
09:50
not just in softwaresoftware-ul and servicesServicii, but in mediamass-media and musicmuzică,
191
578640
4677
nu doar în software și servicii,
ci și în media și muzică,
09:55
in financefinanţa and manufacturingde fabricație, in retailingvânzarea cu amănuntul and tradecomerț --
192
583317
3686
în finanțe și producția de bunuri,
în vânzări și comerț –
09:59
in shortmic de statura, in everyfiecare industryindustrie.
193
587003
3895
pe scurt, în toate domeniile.
10:02
People are racingcurse againstîmpotriva the machinemaşină,
194
590898
3095
Oamenii se zbat în întrecere cu mașinile digitale
10:05
and manymulți of them are losingpierzând that racerasă.
195
593993
3090
și mulți pierd cursa.
10:09
What can we do to createcrea sharedimpartit prosperityprosperitate?
196
597083
3886
Ce putem face pentru a crea prosperitate generalizată?
10:12
The answerRăspuns is not to try to slowîncet down technologytehnologie.
197
600969
3017
Răspunsul nu e să încercăm să încetinim tehnologia.
10:15
InsteadÎn schimb of racingcurse againstîmpotriva the machinemaşină,
198
603986
2557
În loc să ne luăm la întrecere cu mașinile,
10:18
we need to learnînvăța to racerasă with the machinemaşină.
199
606543
3677
trebuie să învățăm să alergăm alături de ele.
10:22
That is our grandmare challengeprovocare.
200
610220
3129
Asta e marea noastră provocare.
10:25
The newnou machinemaşină agevârstă
201
613349
2324
Debutul noii ere digitale
10:27
can be dateddatat to a day 15 yearsani agoîn urmă
202
615673
3113
poate fi datat într-o zi cu 15 ani în urmă,
10:30
when GarryGarry KasparovKasparov, the worldlume chessşah championcampion,
203
618786
2878
când Gary Kasparov, campionul mondial la șah,
10:33
playedjucat DeepAdânc BlueAlbastru, a supercomputersupercomputer.
204
621664
3706
a jucat cu Deep Blue, un supercomputer.
10:37
The machinemaşină woncastigat that day,
205
625370
2012
Mașina a câștigat atunci,
10:39
and todayastăzi, a chessşah programprogram runningalergare on a cellcelulă phonetelefon
206
627382
2968
iar azi, un program de șah
ce rulează pe un telefon mobil
10:42
can beatbate a humanuman grandmastermaestru.
207
630350
2296
poate bate un mare maestru uman.
10:44
It got so badrău that, when he was askedîntrebă
208
632646
3365
Situația s-a înrăutățit într-atât,
încât atunci când a fost întrebat
10:48
what strategystrategie he would use againstîmpotriva a computercomputer,
209
636011
2563
ce fel de strategie ar utiliza împotriva unui computer,
10:50
JanJan DonnerDonner, the DutchOlandeză grandmastermaestru, repliedrăspuns,
210
638574
4016
marele maestru olandez, Jan Donner, a răspuns:
10:54
"I'd bringaduce a hammerciocan."
211
642590
1771
„Aș lua un ciocan.”
10:56
(LaughterRâs)
212
644361
3680
(Râsete)
11:00
But todayastăzi a computercomputer is no longermai lung the worldlume chessşah championcampion.
213
648041
4544
Dar acum campionul mondial nu mai e un calculator.
11:04
NeitherNici is a humanuman,
214
652585
2654
Nu este nici om,
11:07
because KasparovKasparov organizedorganizat a freestyleFreestyle tournamentturneu
215
655239
3579
căci Kasparov a organizat un turneu în stil liber
11:10
where teamsechipe of humansoameni and computerscalculatoare
216
658818
1916
în care erau admise echipe formate
11:12
could work togetherîmpreună,
217
660734
2099
din oameni și calculatoare.
11:14
and the winningcâștigător teamechipă had no grandmastermaestru,
218
662833
3157
Echipa câștigătoare n-a avut un mare maestru
11:17
and it had no supercomputersupercomputer.
219
665990
2465
și nici supercomputer.
11:20
What they had was better teamworkmunca în echipă,
220
668455
4175
Ce-au avut? Cea mai bună colaborare de echipă.
11:24
and they showeda arătat that a teamechipă of humansoameni and computerscalculatoare,
221
672630
5016
Și au demonstrat că o echipă formată
din oameni și calculatoare
11:29
workinglucru togetherîmpreună, could beatbate any computercomputer
222
677646
3048
ce conlucrează, poate bate orice calculator
11:32
or any humanuman workinglucru alonesingur.
223
680694
3520
și orice om care acționează singur.
11:36
RacingCurse with the machinemaşină
224
684214
1664
Tandemul omului cu computerele
11:37
beatsbătăi racingcurse againstîmpotriva the machinemaşină.
225
685878
2343
bate cursa împotriva unuei singure mașini digitale.
11:40
TechnologyTehnologie is not destinydestin.
226
688221
2564
Tehnologia nu e destin.
11:42
We shapeformă our destinydestin.
227
690785
1742
Noi ne croim destinul.
11:44
Thank you.
228
692527
1447
Mulțumesc.
11:45
(ApplauseAplauze)
229
693974
5016
(Aplauze)
Translated by Emil-Lorant Cocian
Reviewed by Ariana Bleau Lugo

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Erik Brynjolfsson - Innovation researcher
Erik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment.

Why you should listen

The director of the MIT Center for Digital Business and a research associate at the National Bureau of Economic Research, Erik Brynjolfsson asks how IT affects organizations, markets and the economy. His recent work studies data-driven decision-making, management practices that drive productivity, the pricing implications of Internet commerce and the role of intangible assets.
 
Brynjolfsson was among the first researchers to measure the productivity contributions of information and community technology (ICT) and the complementary role of organizational capital and other intangibles. His research also provided the first quantification of the value of online product variety, often known as the “Long Tail,” and developed pricing and bundling models for information goods.

His books include Wired for Innovation: How IT Is Reshaping the Economy and Race Against the Machine: How the Digital Revolution Is Accelerating Innovation, Driving Productivity and Irreversibly Transforming Employment and the Economy (with Andrew McAfee); and the recent article "Big Data: The Management Revolution" (with Andrew McAfee).

More profile about the speaker
Erik Brynjolfsson | Speaker | TED.com