TEDGlobal 2009
Dan Pink: The puzzle of motivation
Dan Pink despre surprinzătoarea ştiinţă a motivării
Filmed:
Readability: 4
25,352,736 views
Analistul de cariere Dan Pink examinează enigma motivării, pornind de la un fapt cunoscut de specialiştii în ştiinţe sociale, dar necunoscut de majoritatea managerilor: recompensele tradiţionale nu sunt întotdeauna aşa de eficiente cum credem. Ascultaţi poveşti edificatoare -- şi poate, o cale de urmat.
Dan Pink - Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace. Full bio
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I need to make a confession at the outset here.
0
0
4000
Trebuie să fac o mărturisire de la început.
00:16
A little over 20 years ago
1
4000
3000
Cu puţin peste 20 de ani în urmă
00:19
I did something that I regret,
2
7000
2000
am făcut ceva ce regret,
00:21
something that I'm not particularly proud of,
3
9000
4000
ceva de care nu sunt prea mândru,
00:25
something that, in many ways, I wish no one would ever know,
4
13000
3000
ceva despre care, din mai multe puncte de vedere, aş prefera ca nimeni să nu afle,
00:28
but here I feel kind of obliged to reveal.
5
16000
4000
dar pe care aici mă simt obligat să dezvălui.
00:32
(Laughter)
6
20000
2000
(Râsete)
00:34
In the late 1980s,
7
22000
2000
La sfârşitul anilor '80,
00:36
in a moment of youthful indiscretion,
8
24000
3000
într-un moment de nechibzuinţă tinerească,
00:39
I went to law school.
9
27000
2000
m-am înscris la facultatea de drept.
00:41
(Laughter)
10
29000
4000
(Râsete)
00:45
Now, in America law is a professional degree:
11
33000
3000
În America dreptul este un grad profesional.
00:48
you get your university degree, then you go on to law school.
12
36000
2000
Obţii un grad universitar. Apoi te duci la facultatea de drept.
00:50
And when I got to law school,
13
38000
3000
Şi când am ajuns la facultatea de drept,
00:53
I didn't do very well.
14
41000
2000
nu am avut rezultate prea bune.
00:55
To put it mildly, I didn't do very well.
15
43000
2000
Ca să o spun frumos, nu m-am descurcat foarte bine.
00:57
I, in fact, graduated in the part of my law school class
16
45000
3000
Eu, de fapt, am terminat studiile mele de drept în acea
01:00
that made the top 90 percent possible.
17
48000
4000
parte a clasamentului care a făcut posibili cei 90 la sută din vârf.
01:04
(Laughter)
18
52000
4000
(Râsete)
01:08
Thank you.
19
56000
3000
Vă mulţumesc.
01:11
I never practiced law a day in my life;
20
59000
3000
Nu am practicat dreptul nici măcar o zi din viaţa mea.
01:14
I pretty much wasn't allowed to.
21
62000
2000
De fapt nu am fost lăsat să o fac.
01:16
(Laughter)
22
64000
3000
(Râsete)
01:19
But today, against my better judgment,
23
67000
3000
Dar azi, împotriva judecăţii mele corecte,
01:22
against the advice of my own wife,
24
70000
3000
împotriva sfatului soţiei mele,
01:25
I want to try to dust off some of those legal skills --
25
73000
4000
vreau să deprăfuiesc ceva din acele cunoştinţe legale,
01:29
what's left of those legal skills.
26
77000
2000
ce a rămas din acele cunoştinţe legale.
01:31
I don't want to tell you a story.
27
79000
3000
Nu doresc să vă spun doar o poveste.
01:34
I want to make a case.
28
82000
2000
Vreau să susţin un caz.
01:36
I want to make a hard-headed, evidence-based,
29
84000
4000
Vreau să susţin cu luciditate şi dovezi,
01:40
dare I say lawyerly case,
30
88000
3000
îndrăznesc să spun un caz avocăţesc,
01:43
for rethinking how we run our businesses.
31
91000
4000
despre regândirea modului în care conducem propriile afaceri.
01:47
So, ladies and gentlemen of the jury, take a look at this.
32
95000
4000
Deci, doamnelor şi domnilor din juriu, priviţi aceasta.
01:51
This is called the candle problem.
33
99000
2000
Aceasta este numită problema lumânării.
01:53
Some of you might have seen this before.
34
101000
2000
Unii din voi poate au văzut deja asta înainte.
01:55
It's created in 1945
35
103000
2000
A fost creată în 1945
01:57
by a psychologist named Karl Duncker.
36
105000
2000
de un psiholog numit Karl Duncker.
01:59
Karl Duncker created this experiment
37
107000
2000
Karl Duncker a creat acest experiment
02:01
that is used in a whole variety of experiments in behavioral science.
38
109000
3000
care este utilizat într-o mulţime de experimente din ştiinţele comportamentale.
02:04
And here's how it works. Suppose I'm the experimenter.
39
112000
3000
Şi iată cum funcţionează. Să presupunem că eu sunt experimentatorul.
02:07
I bring you into a room. I give you a candle,
40
115000
4000
Vă aduc într-o cameră. Vă dau o lumânare,
02:11
some thumbtacks and some matches.
41
119000
2000
nişte pioneze şi nişte chibrituri.
02:13
And I say to you, "Your job
42
121000
2000
Şi vă spun "Sarcina ta
02:15
is to attach the candle to the wall
43
123000
2000
este de a ataşa lumânarea de perete
02:17
so the wax doesn't drip onto the table." Now what would you do?
44
125000
4000
astfel încât ceara topită să nu picure pe masă." Ce aţi face?
02:21
Now many people begin trying to thumbtack the candle to the wall.
45
129000
4000
Multă lume începe prin a încerca să prindă lumânarea de perete cu pioneze.
02:25
Doesn't work.
46
133000
2000
Nu funcţionează.
02:27
Somebody, some people -- and I saw somebody
47
135000
2000
Alţii, şi am văzut pe cineva din sală
02:29
kind of make the motion over here --
48
137000
2000
facând această mişcare.
02:31
some people have a great idea where they
49
139000
2000
Unii au ideea măreaţă în care ei aprind chibritul,
02:33
light the match, melt the side of the candle, try to adhere it to the wall.
50
141000
4000
topesc marginea lumânării şi încearcă s-o lipească de perete.
02:37
It's an awesome idea. Doesn't work.
51
145000
3000
Este o idee teribilă. Nu funcţionează.
02:40
And eventually, after five or 10 minutes,
52
148000
3000
Şi în sfârşit, după vreo 5 sau 10 minute,
02:43
most people figure out the solution,
53
151000
2000
majoritatea oamenilor descoperă soluţia,
02:45
which you can see here.
54
153000
2000
pe care o vedeţi aici.
02:47
The key is to overcome what's called functional fixedness.
55
155000
3000
Cheia pentru a reuşi este depăşirea a ceea ce se numeşte fixare funcţională.
02:50
You look at that box and you see it only as a receptacle for the tacks.
56
158000
4000
Te uiţi la cutie şi o vezi doar ca şi recipient pentru pioneze.
02:54
But it can also have this other function,
57
162000
2000
Dar ea poate avea şi această altă funcţie,
02:56
as a platform for the candle. The candle problem.
58
164000
4000
ca şi platformă pentru lumânare. Problema lumânării.
03:00
Now I want to tell you about an experiment
59
168000
2000
Acum vreau să vă spun despre un experiment
03:02
using the candle problem,
60
170000
2000
folosind problema lumânării,
03:04
done by a scientist named Sam Glucksberg,
61
172000
2000
realizată de un om de ştiinţă numit Sam Glucksberg,
03:06
who is now at Princeton University in the U.S.
62
174000
2000
care este acum la Universitatea Princeton din S.U.A.
03:08
This shows the power of incentives.
63
176000
4000
Acesta arată puterea stimulentelor.
03:12
Here's what he did. He gathered his participants.
64
180000
2000
Iată ce a făcut. A adunat participanţii.
03:14
And he said, "I'm going to time you. How quickly you can solve this problem?"
65
182000
3000
Şi le-a spus "Voi măsura timpul vostru. Cât de repede puteţi rezolva problema?"
03:17
To one group he said,
66
185000
2000
Unui grup i-a zis,
03:19
"I'm going to time you to establish norms,
67
187000
3000
voi măsura timpul vostru pentru a stabili norme,
03:22
averages for how long it typically takes
68
190000
2000
mediile pentru cât de mult îi trebuie în mod tipic
03:24
someone to solve this sort of problem."
69
192000
2000
cuiva să rezolve acest tip de problemă.
03:26
To the second group he offered rewards.
70
194000
3000
Celui de al doilea grup i-a oferit recompense.
03:29
He said, "If you're in the top 25 percent of the fastest times,
71
197000
4000
A spus, "Dacă sunteţi în primul sfert din topul celor mai bune timpuri
03:33
you get five dollars.
72
201000
3000
veţi primi cinci dolari.
03:36
If you're the fastest of everyone we're testing here today,
73
204000
3000
Dacă sunteţi cel mai rapid dintre toţi cei pe care îi testăm azi
03:39
you get 20 dollars."
74
207000
2000
veţi primi douăzeci de dolari."
03:41
Now this is several years ago. Adjusted for inflation,
75
209000
3000
Asta a fost cu mulţi ani în urmă, corectat pentru inflaţie.
03:44
it's a decent sum of money for a few minutes of work.
76
212000
2000
Este o sumă decentă pentru câteva minute de muncă.
03:46
It's a nice motivator.
77
214000
2000
Este un factor motivaţional bun.
03:48
Question: How much faster
78
216000
3000
Întrebare: Cu cât mai repede
03:51
did this group solve the problem?
79
219000
2000
a reuşit acest al doilea grup să rezolve problema?
03:53
Answer: It took them, on average,
80
221000
3000
Răspuns: Le-a luat, în medie,
03:56
three and a half minutes longer.
81
224000
4000
cu trei minute şi jumătate mai mult.
04:00
Three and a half minutes longer. Now this makes no sense right?
82
228000
3000
Cu trei minute şi jumătate mai mult. Nu prea are sens, aşa-i?
04:03
I mean, I'm an American. I believe in free markets.
83
231000
3000
Vreau să spun, eu sunt un american. Cred în pieţele libere.
04:06
That's not how it's supposed to work. Right?
84
234000
3000
Asta nu este modul în care ar trebui să funcţioneze. Corect?
04:09
(Laughter)
85
237000
1000
(Râsete)
04:10
If you want people to perform better,
86
238000
2000
Dacă vrei ca oamenii să execute mai bine,
04:12
you reward them. Right?
87
240000
2000
le dai recompense. Corect?
04:14
Bonuses, commissions, their own reality show.
88
242000
3000
Bonusuri, comisioane, propriul lor reality show.
04:17
Incentivize them. That's how business works.
89
245000
4000
Îi stimulezi. Aşa funcţioneză afacerile.
04:21
But that's not happening here.
90
249000
2000
Dar asta nu se întâmplă aici.
04:23
You've got an incentive designed to
91
251000
2000
Ai utilizat un stimulent proiectat pentru
04:25
sharpen thinking and accelerate creativity,
92
253000
4000
a ascuţi gândirea şi a accelera creativitatea.
04:29
and it does just the opposite.
93
257000
2000
Şi a produs rezultatul contrar.
04:31
It dulls thinking and blocks creativity.
94
259000
3000
A îngreunat gândirea şi a blocat creativitatea.
04:34
And what's interesting about this experiment is that it's not an aberration.
95
262000
3000
Şi ceea ce este interesant despre acest experiment este că nu este o aberaţie.
04:37
This has been replicated over and over
96
265000
3000
A fost reprodus de nenumărate ori
04:40
and over again, for nearly 40 years.
97
268000
3000
timp de aproape 40 de ani.
04:43
These contingent motivators --
98
271000
3000
Aceste stimulente în masă,
04:46
if you do this, then you get that --
99
274000
2000
dacă faci asta, atunci primeşti aia,
04:48
work in some circumstances.
100
276000
2000
funcţionează în unele situaţii.
04:50
But for a lot of tasks, they actually either don't work
101
278000
3000
Dar pentru o mulţime de sarcini, ele sau nu funcţionează deloc
04:53
or, often, they do harm.
102
281000
3000
sau, mai des, chiar dăunează.
04:56
This is one of the most robust findings
103
284000
4000
Acesta este unul din cele mai solide rezultate
05:00
in social science,
104
288000
3000
în ştiinţele sociale.
05:03
and also one of the most ignored.
105
291000
2000
Şi de asemenea unul din cele mai ignorate.
05:05
I spent the last couple of years looking at the science of
106
293000
2000
Am petrecut ultimii câţiva ani studiind
05:07
human motivation,
107
295000
2000
ştiinţa motivării umane.
05:09
particularly the dynamics of extrinsic motivators
108
297000
2000
În mod special dinamica factorilor externi de motivare.
05:11
and intrinsic motivators.
109
299000
2000
şi a factorilor interni de motivare.
05:13
And I'm telling you, it's not even close.
110
301000
2000
Şi pot să vă spun că nu sunt nici măcar apropiaţi.
05:15
If you look at the science, there is a mismatch
111
303000
2000
Dacă priveşti rezultatele ştiinţei, este o diferenţă
05:17
between what science knows and what business does.
112
305000
4000
între ceea ce cunoaşte ştiinţa şi ceea ce fac afacerile.
05:21
And what's alarming here is that our business operating system --
113
309000
3000
Iar ceea ce este alarmant aici este că sistemul de operare a afacerilor --
05:24
think of the set of assumptions and protocols beneath our businesses,
114
312000
3000
gândiţi-vă la mulţimea de presupuneri şi protocoale aflate la baza afacerilor noastre,
05:27
how we motivate people, how we apply our human resources --
115
315000
5000
cum motivăm oamenii, cum utilizăm resursele umane --
05:32
it's built entirely around these extrinsic motivators,
116
320000
3000
este construit în întregime pe aceşti factori de motivare externi,
05:35
around carrots and sticks.
117
323000
2000
în jurul răsplatei şi pedepsei.
05:37
That's actually fine for many kinds of 20th century tasks.
118
325000
4000
Acesta este de fapt în regulă pentru multe din sarcinile tipice secolului 20.
05:41
But for 21st century tasks,
119
329000
2000
Dar pentru sarcinile secolului 21,
05:43
that mechanistic, reward-and-punishment approach
120
331000
4000
aceea abordare mecanică, de tip recompensă şi pedeapsă,
05:47
doesn't work, often doesn't work, and often does harm.
121
335000
4000
nu se aplică, adesea nu funcţionează şi adesea dăunează.
05:51
Let me show you what I mean.
122
339000
2000
Să vă explic ce înţeleg prin asta.
05:53
So Glucksberg did another experiment similar to this
123
341000
3000
Deci Glucksberg a făcut un alt experiment similar cu acesta
05:56
where he presented the problem in a slightly different way,
124
344000
2000
unde a prezentat problema într-un mod puţin diferit,
05:58
like this up here. Okay?
125
346000
3000
aşa ca aici sus. În regulă?
06:01
Attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table.
126
349000
2000
Ataşaţi lumânarea la perete astfel încât ceara să nu picure pe masă.
06:03
Same deal. You: we're timing for norms.
127
351000
3000
Aceleaşi condiţii. Voi: sunteţi măsuraţi pentru normă.
06:06
You: we're incentivizing.
128
354000
3000
Voi: sunteţi stimulaţi material.
06:09
What happened this time?
129
357000
2000
Ce s-a întâmplat de această dată?
06:11
This time, the incentivized group
130
359000
2000
De această dată, grupul stimulat
06:13
kicked the other group's butt.
131
361000
4000
a spart tot, depăşind mult celălalt grup.
06:17
Why? Because when the tacks are out of the box,
132
365000
4000
De ce? Fiindcă atunci când pionezele sunt scoase din cutie
06:21
it's pretty easy isn't it?
133
369000
4000
este foarte uşor de rezolvat?
06:25
(Laughter)
134
373000
2000
(Râsete)
06:27
If-then rewards work really well
135
375000
3000
Recompensa de tip dacă - atunci funcţionează foarte bine
06:30
for those sorts of tasks,
136
378000
3000
pentru acele tipuri de sarcini,
06:33
where there is a simple set of rules and a clear destination
137
381000
2000
unde există un set simplu de reguli şi o ţintă clară
06:35
to go to.
138
383000
2000
spre care trebuie să mergi.
06:37
Rewards, by their very nature,
139
385000
2000
Recompensele, prin propria lor natură,
06:39
narrow our focus, concentrate the mind;
140
387000
2000
îngustează focalizarea noastră, concentrează gândirea.
06:41
that's why they work in so many cases.
141
389000
2000
De asta funcţionează în aşa de multe cazuri.
06:43
And so, for tasks like this,
142
391000
2000
Şi astfel, pentru sarcini ca acesta,
06:45
a narrow focus, where you just see the goal right there,
143
393000
3000
o focalizare îngustă, unde vezi clar ţinta de atins,
06:48
zoom straight ahead to it,
144
396000
2000
te arunci drept înainte spre ea,
06:50
they work really well.
145
398000
2000
ele funcţionează foarte bine.
06:52
But for the real candle problem,
146
400000
2000
Dar pentru problema reală a lumânării,
06:54
you don't want to be looking like this.
147
402000
2000
nu ai vrea să priveşti astfel.
06:56
The solution is not over here. The solution is on the periphery.
148
404000
2000
Soluţia nu este în faţa ochilor. Soluţia este la periferie.
06:58
You want to be looking around.
149
406000
2000
Ai vrea să te uiţi împrejur.
07:00
That reward actually narrows our focus
150
408000
2000
Recompensa de fapt îngustează zona noastră de concentrare
07:02
and restricts our possibility.
151
410000
2000
şi restrânge posibilităţile noastre.
07:04
Let me tell you why this is so important.
152
412000
3000
Să vă spun de ce este asta aşa de important.
07:07
In western Europe,
153
415000
2000
În Europa de Vest,
07:09
in many parts of Asia,
154
417000
2000
în multe părţi din Asia,
07:11
in North America, in Australia,
155
419000
3000
America de Nord, în Australia,
07:14
white-collar workers are doing less of
156
422000
2000
muncitorii din birouri fac mai puţină
07:16
this kind of work,
157
424000
2000
muncă de acest tip,
07:18
and more of this kind of work.
158
426000
4000
şi mai multă muncă de acest tip.
07:22
That routine, rule-based, left-brain work --
159
430000
3000
Acea muncă de rutină, bazată pe reguli, pentru partea stângă a creierului,
07:25
certain kinds of accounting, certain kinds of financial analysis,
160
433000
2000
anumite tipuri de contabilităţi, de analize financiare,
07:27
certain kinds of computer programming --
161
435000
2000
anumite tipuri de programare a computerelor,
07:29
has become fairly easy to outsource,
162
437000
2000
au devenit foarte uşor de subcontractat,
07:31
fairly easy to automate.
163
439000
2000
foarte uşor de automatizat.
07:33
Software can do it faster.
164
441000
3000
Software-ul o poate face mai repede.
07:36
Low-cost providers around the world can do it cheaper.
165
444000
2000
Furnizorii cu costuri mici din întreaga lume o pot face mai ieftin.
07:38
So what really matters are the more right-brained
166
446000
4000
Deci ceea ce contează de fapt sunt abilităţile creative,
07:42
creative, conceptual kinds of abilities.
167
450000
3000
orientate pe partea dreaptă a creierului, abilităţi de tip conceptual.
07:45
Think about your own work.
168
453000
3000
Gândiţi-vă la propria muncă.
07:48
Think about your own work.
169
456000
3000
Gândiţi-vă la propria muncă.
07:51
Are the problems that you face, or even the problems
170
459000
2000
Problemele pe care le întâmpinaţi, sau chiar problemele
07:53
we've been talking about here,
171
461000
2000
de care am vorbit aici,
07:55
are those kinds of problems -- do they have a clear set of rules,
172
463000
2000
sunt ele acel tip de probleme -- au ele un set clar de reguli,
07:57
and a single solution? No.
173
465000
3000
şi o soluţie unică? Nu.
08:00
The rules are mystifying.
174
468000
2000
Regulile sunt de neînţeles.
08:02
The solution, if it exists at all,
175
470000
2000
Soluţia, dacă există de fapt,
08:04
is surprising and not obvious.
176
472000
3000
este surprinzătoare şi nu este evidentă.
08:07
Everybody in this room
177
475000
2000
Toţi din această sală
08:09
is dealing with their own version
178
477000
3000
se confruntă cu propria versiune
08:12
of the candle problem.
179
480000
2000
a problemei lumânării.
08:14
And for candle problems of any kind,
180
482000
3000
Iar pentru problemele lumânării de orice tip,
08:17
in any field,
181
485000
2000
în orice domeniu de activitate,
08:19
those if-then rewards,
182
487000
3000
acele recompense de tip dacă - atunci,
08:22
the things around which we've built so many of our businesses,
183
490000
4000
lucrurile pe care ne-am clădit aşa de multe din afacerile noastre,
08:26
don't work.
184
494000
2000
nu funcţionează.
08:28
Now, I mean it makes me crazy.
185
496000
2000
Acum, vreau să spun că acest lucru mă înnebuneşte.
08:30
And this is not -- here's the thing.
186
498000
2000
Iar asta nu este -- iată problema.
08:32
This is not a feeling.
187
500000
3000
Aceasta nu este o impresie.
08:35
Okay? I'm a lawyer; I don't believe in feelings.
188
503000
3000
În regulă? Eu sunt avocat. Nu cred în impresii.
08:38
This is not a philosophy.
189
506000
4000
Aceasta nu este o fiozofie.
08:42
I'm an American; I don't believe in philosophy.
190
510000
2000
Eu sunt american. Eu nu cred în filozofie.
08:44
(Laughter)
191
512000
3000
(Râsete)
08:47
This is a fact --
192
515000
3000
Acesta este un fapt.
08:50
or, as we say in my hometown of Washington, D.C.,
193
518000
2000
Sau cum se spune în oraşul meu natal Washington D.C.,
08:52
a true fact.
194
520000
2000
un fapt adevărat.
08:54
(Laughter)
195
522000
2000
(Râsete)
08:56
(Applause)
196
524000
4000
(Aplauze)
09:00
Let me give you an example of what I mean.
197
528000
2000
Să vă dau un exemplu ce înţeleg prin asta.
09:02
Let me marshal the evidence here,
198
530000
2000
Lăsaţi-mă să prezint aici în mod solemn dovezile.
09:04
because I'm not telling you a story, I'm making a case.
199
532000
2000
Findcă eu nu vă spun o poveste. Eu susţin un caz juridic.
09:06
Ladies and gentlemen of the jury, some evidence:
200
534000
2000
Doamnelor şi domnilor juraţi, iată dovezile:
09:08
Dan Ariely, one of the great economists of our time,
201
536000
3000
Dan Ariely, unul din marii economişti ai zilelor noastre,
09:11
he and three colleagues, did a study of some MIT students.
202
539000
4000
el şi trei colegi au făcut un studiu al unor studenţi de la MIT.
09:15
They gave these MIT students a bunch of games,
203
543000
3000
Ei au dat acestor studenţi MIT o grămadă de jocuri.
09:18
games that involved creativity,
204
546000
2000
Jocuri care implică creativitate
09:20
and motor skills, and concentration.
205
548000
2000
şi abilităţi motrice şi concentrare.
09:22
And the offered them, for performance,
206
550000
2000
Şi le-au oferit pentru performanţă
09:24
three levels of rewards:
207
552000
2000
trei niveluri de recompense.
09:26
small reward, medium reward, large reward.
208
554000
5000
Recompensă mică, medie şi mare.
09:31
Okay? If you do really well you get the large reward, on down.
209
559000
4000
În regulă? Dacă faci foarte bine primeşti recompensa mare, ş.a.m.d.
09:35
What happened? As long as the task involved only mechanical skill
210
563000
4000
Ce s-a întâmplat? Cât timp sarcina a implicat doar abilităţi mecanice
09:39
bonuses worked as they would be expected:
211
567000
2000
bonusurile au funcţionat aşa cum era de aşteptat:
09:41
the higher the pay, the better the performance.
212
569000
4000
bonusul mai mare a dus la performanţă mai bună.
09:45
Okay? But one the task called for
213
573000
2000
În regulă? Dar odată ce sarcina a necesitat
09:47
even rudimentary cognitive skill,
214
575000
4000
chiar şi cele mai rudimentare abilităţi cognitive,
09:51
a larger reward led to poorer performance.
215
579000
5000
o recompensă mai mare a condus la performanţă mai slabă.
09:56
Then they said,
216
584000
2000
Apoi au zis,
09:58
"Okay let's see if there's any cultural bias here.
217
586000
2000
"Bine, să vedem dacă există vreo predeterminare culturală aici.
10:00
Lets go to Madurai, India and test this."
218
588000
2000
Să mergem în Madurai, India şi să testăm asta."
10:02
Standard of living is lower.
219
590000
2000
Standardul de viaţă este mai redus.
10:04
In Madurai, a reward that is modest in North American standards,
220
592000
3000
La Madurai o recompensă care este modestă după standardul Nord American,
10:07
is more meaningful there.
221
595000
3000
este mai semnificativă acolo.
10:10
Same deal. A bunch of games, three levels of rewards.
222
598000
3000
Acelaşi rezultat. O grămadă de jocuri, trei nivele de recompensă.
10:13
What happens?
223
601000
2000
Ce se întâmplă?
10:15
People offered the medium level of rewards
224
603000
3000
Oamenii cărora a fost oferită recompensa medie
10:18
did no better than people offered the small rewards.
225
606000
3000
nu au reuşit mai bine decât cei cărora le-a fost oferită recompensa mică.
10:21
But this time, people offered the highest rewards,
226
609000
4000
Dar de această dată, oamenii cărora a fost oferită recompensa cea mai mare,
10:25
they did the worst of all.
227
613000
4000
au avut cele mai proaste rezultate.
10:29
In eight of the nine tasks we examined across three experiments,
228
617000
3000
În opt din cele nouă sarcini pe care le-am examinat în cele trei experimente,
10:32
higher incentives led to worse performance.
229
620000
5000
stimulentele mai mari au condus la performanţa cea mai scăzută.
10:37
Is this some kind of touchy-feely
230
625000
3000
Are cumva loc aici un fel de
10:40
socialist conspiracy going on here?
231
628000
3000
conspiraţie socialistă, lacrimogenă?
10:43
No. These are economists from MIT,
232
631000
3000
Nu. Aceştia sunt economişti de la MIT,
10:46
from Carnegie Mellon, from the University of Chicago.
233
634000
3000
de la Carnegie Mellon, de la Universitatea din Chicago.
10:49
And do you know who sponsored this research?
234
637000
2000
Şi ştiţi cine a sponzorizat această cercetare?
10:51
The Federal Reserve Bank of the United States.
235
639000
4000
Banca Federală a Rezervelor a S.U.A.
10:55
That's the American experience.
236
643000
2000
Aceasta este experienţa americană.
10:57
Let's go across the pond to the London School of Economics --
237
645000
3000
Să mergem peste baltă la Şcoala de Economie din Londra.
11:00
LSE, London School of Economics,
238
648000
3000
LSE, London School of Economics.
11:03
alma mater of 11 Nobel Laureates in economics.
239
651000
3000
Alma mater-ul a 11 laureaţi Nobel în economie.
11:06
Training ground for great economic thinkers
240
654000
3000
Teren de încercare pentru mari gânditori în economie
11:09
like George Soros, and Friedrich Hayek,
241
657000
3000
ca George Soros şi Friedrich Hayek,
11:12
and Mick Jagger. (Laughter)
242
660000
2000
şi Mick Jagger. (Râsete)
11:14
Last month, just last month,
243
662000
4000
În ultima lună, doar în ultima lună,
11:18
economists at LSE looked at 51 studies
244
666000
3000
economiştii de la LSE au analizat 51 de studii
11:21
of pay-for-performance plans, inside of companies.
245
669000
3000
privind plata după performanţă, în interiorul companiilor.
11:24
Here's what the economists there said: "We find that financial incentives
246
672000
3000
Iată ce spun economiştii: "Am găsit că stimulentele financiare
11:27
can result in a negative impact on overall performance."
247
675000
6000
pot duce la un impact negativ asupra performaţei totale."
11:33
There is a mismatch between what science knows
248
681000
3000
Este o diferenţă între ce ştie ştiinţa
11:36
and what business does.
249
684000
2000
şi ce se întâmplă în afaceri.
11:38
And what worries me, as we stand here in the rubble
250
686000
3000
Iar ceea ce mă ingrijorează, în timp ce stăm în molozul
11:41
of the economic collapse,
251
689000
2000
colapsului economic,
11:43
is that too many organizations
252
691000
2000
este că prea multe organizaţii
11:45
are making their decisions,
253
693000
2000
iau deciziile lor,
11:47
their policies about talent and people,
254
695000
2000
politicile lor despre talente şi oameni,
11:49
based on assumptions that are outdated, unexamined,
255
697000
6000
bazându-se pe presupuneri depăşite, ne-examinate,
11:55
and rooted more in folklore than in science.
256
703000
3000
care sunt înrădăcinate mai mult în folclor decât în ştiinţă.
11:58
And if we really want to get out of this economic mess,
257
706000
3000
Şi dacă vrem într-adevăr să ieşim din această încurcătură economică,
12:01
and if we really want high performance on those
258
709000
2000
şi dacă vrem într-adevăr performanţă înaltă în acele
12:03
definitional tasks of the 21st century,
259
711000
2000
sarcini emblematice ale secolului 21,
12:05
the solution is not to do more of the wrong things,
260
713000
6000
soluţia nu este să insistăm în greşeli.
12:11
to entice people with a sweeter carrot,
261
719000
3000
De a stimula oamenii cu o recompensă mai dulce,
12:14
or threaten them with a sharper stick.
262
722000
2000
sau de a-i ameninţa cu o pedeapsă mai aspră.
12:16
We need a whole new approach.
263
724000
2000
Avem nevoie de o abordare complet nouă.
12:18
And the good news about all of this is that the scientists
264
726000
2000
Iar vestea bună este că oamenii de ştiinţă
12:20
who've been studying motivation have given us this new approach.
265
728000
3000
care au studiat factorii motivaţionali ne-au dat această abordare nouă.
12:23
It's an approach built much more around intrinsic motivation.
266
731000
3000
Este o abordare clădită mai mult pe motivarea internă.
12:26
Around the desire to do things because they matter,
267
734000
2000
În jurul nevoii de a face lucrurile pentru că ele contează,
12:28
because we like it, because they're interesting,
268
736000
2000
fiindcă ne place, fiindcă sunt interesante,
12:30
because they are part of something important.
269
738000
2000
fiindcă ele sunt părţi ale unui ceva important.
12:32
And to my mind, that new operating system for our businesses
270
740000
4000
Şi pentru mintea mea, noul sistem de operare pentru afacerea noastră
12:36
revolves around three elements:
271
744000
2000
se învârte în jurul a trei elemente:
12:38
autonomy, mastery and purpose.
272
746000
3000
autonomie, măiestrie şi scop.
12:41
Autonomy: the urge to direct our own lives.
273
749000
3000
Autonomie, impulsul de a ne conduce vieţile proprii.
12:44
Mastery: the desire to get better and better at something that matters.
274
752000
4000
Măiestria, dorinţa de a deveni tot mai bun la ceva ce contează.
12:48
Purpose: the yearning to do what we do
275
756000
3000
Scopul, dorinţa arzătoare de a face ceea ce facem
12:51
in the service of something larger than ourselves.
276
759000
3000
în serviciul a ceva mai larg decât noi înşine.
12:54
These are the building blocks of an entirely new operating system
277
762000
3000
Acestea sunt blocurile constructive ale unui sistem de operare
12:57
for our businesses.
278
765000
2000
complet nou pentru afacerile noastre.
12:59
I want to talk today only about autonomy.
279
767000
4000
Vreau să vorbesc azi doar despre autonomie.
13:03
In the 20th century, we came up with this idea of management.
280
771000
3000
Secolul 20 a inventat această idee de management.
13:06
Management did not emanate from nature.
281
774000
2000
Managementul nu a emanat din natură.
13:08
Management is like -- it's not a tree,
282
776000
2000
Managementul este -- nu este ca un copac.
13:10
it's a television set.
283
778000
2000
Este ca un televizor.
13:12
Okay? Somebody invented it.
284
780000
2000
În regulă? Cineva l-a inventat.
13:14
And it doesn't mean it's going to work forever.
285
782000
2000
Şi nu înseamnă că va funcţiona pururi.
13:16
Management is great.
286
784000
2000
Managementul este grozav.
13:18
Traditional notions of management are great
287
786000
2000
Noţiunile tradiţionale ale managementului sunt grozave
13:20
if you want compliance.
288
788000
2000
dacă vreţi ascultare, comformitate.
13:22
But if you want engagement, self-direction works better.
289
790000
3000
Dar dacă doriţi angajament, auto-conducerea funcţionează mai bine.
13:25
Let me give you some examples of some kind of radical
290
793000
2000
Să vă dau câteva exemple de noţiuni
13:27
notions of self-direction.
291
795000
2000
radicale despre auto-conducere.
13:29
What this means -- you don't see a lot of it,
292
797000
3000
Ce înseamnă asta -- nu vedeţi prea mult din ea,
13:32
but you see the first stirrings of something really interesting going on,
293
800000
3000
dar vedeţi primele semne stimulante că ceva într-adevăr interesant se petrece.
13:35
because what it means is paying people adequately
294
803000
2000
Fiindcă ceea ce înseamnă este să plăteşti oamenii
13:37
and fairly, absolutely --
295
805000
2000
în mod adecvat şi drept, desigur.
13:39
getting the issue of money off the table,
296
807000
2000
Eliminând problema banilor.
13:41
and then giving people lots of autonomy.
297
809000
2000
Dând apoi oamenilor multă autonomie.
13:43
Let me give you some examples.
298
811000
2000
Să vă dau câteva exemple.
13:45
How many of you have heard of the company Atlassian?
299
813000
4000
Câţi dintre voi aţi auzit de compania Atlassian?
13:49
It looks like less than half.
300
817000
2000
Se pare că mai puţin de jumătate.
13:51
(Laughter)
301
819000
2000
(Râsete)
13:53
Atlassian is an Australian software company.
302
821000
4000
Atlassian este o companie de software din Australia.
13:57
And they do something incredibly cool.
303
825000
2000
Şi ei fac ceva incredibil de grozav.
13:59
A few times a year they tell their engineers,
304
827000
2000
De câteva ori pe an spun inginerilor lor,
14:01
"Go for the next 24 hours and work on anything you want,
305
829000
4000
"Mergeţi şi lucraţi în următoarele 24 de ore la orice doriţi,
14:05
as long as it's not part of your regular job.
306
833000
2000
cât timp acel ceva nu face parte din sarcinile voastre de servici.
14:07
Work on anything you want."
307
835000
2000
Lucraţi la orice doriţi."
14:09
So that engineers use this time to come up with
308
837000
2000
Aşa că inginerii folosesc acest timp pentru a veni cu
14:11
a cool patch for code, come up with an elegant hack.
309
839000
3000
o amestecătură interesantă de linii de program, cu o soluţie elegantă nonconformistă.
14:14
Then they present all of the stuff that they've developed
310
842000
3000
Apoi ei prezintă toate lucrurile dezvoltate
14:17
to their teammates, to the rest of the company,
311
845000
3000
colegilor şi restului companiei,
14:20
in this wild and wooly all-hands meeting
312
848000
2000
în această întâlnire sălbatică şi confuză
14:22
at the end of the day.
313
850000
2000
de la sfârşitul zilei, la care participă cu toţii.
14:24
And then, being Australians, everybody has a beer.
314
852000
2000
Şi apoi, fiind australieni, fiecare serveşte o bere.
14:26
They call them FedEx Days.
315
854000
3000
Ei numesc asta zilele FedEx (un serviciu global de curierat rapid).
14:29
Why? Because you have to deliver something overnight.
316
857000
6000
De ce? Fiindcă trebuie să livrezi ceva peste noapte.
14:35
It's pretty. It's not bad. It's a huge trademark violation,
317
863000
2000
Este drăguţ. Nu este rău. Este o imensă violare a mărcii FedEx.
14:37
but it's pretty clever.
318
865000
2000
Dar este foarte inteligent.
14:39
(Laughter)
319
867000
1000
(Râsete)
14:40
That one day of intense autonomy
320
868000
2000
Acea singură zi de autonomie intensă
14:42
has produced a whole array of software fixes
321
870000
2000
a produs o întreagă gamă de soluţii software
14:44
that might never have existed.
322
872000
2000
care altfel nu ar fi existat.
14:46
And it's worked so well that Atlassian has taken it to the next level
323
874000
2000
Şi a funcţionat aşa de bine că Atlassian l-a dus la nivelul
14:48
with 20 Percent Time --
324
876000
2000
următor cu 20% din Timp.
14:50
done, famously, at Google --
325
878000
2000
Realizat la Google, unde a devenit faimos.
14:52
where engineers can work, spend 20 percent of their time
326
880000
2000
Unde inginerii pot lucra, petrece 20% din timpul lor
14:54
working on anything they want.
327
882000
2000
lucrând la orice vor ei.
14:56
They have autonomy over their time,
328
884000
2000
Au autonomie asupra timpului lor,
14:58
their task, their team, their technique.
329
886000
2000
sarcinilor lor, echipei lor, tehnicilor utilizate.
15:00
Okay? Radical amounts of autonomy.
330
888000
2000
În regulă? Cantităţi radicale de autonomie,
15:02
And at Google, as many of you know,
331
890000
4000
iar la Google, după cum mulţi ştiţi,
15:06
about half of the new products in a typical year
332
894000
2000
aproape jumătate din produsele noi dintr-un an tipic
15:08
are birthed during that 20 Percent Time:
333
896000
3000
se nasc în acea perioadă de 20% din timp.
15:11
things like Gmail, Orkut, Google News.
334
899000
3000
Lucruri ca Gmail, Orkut, Google News.
15:14
Let me give you an even more radical example of it:
335
902000
3000
Să vă dau un exemplu şi mai radical.
15:17
something called the Results Only Work Environment,
336
905000
2000
Ceva numit Mediul de Lucru Numai Rezultate.
15:19
the ROWE,
337
907000
2000
Prescurtat ROWE.
15:21
created by two American consultants, in place
338
909000
2000
Creat de doi consultanţi americani,
15:23
in place at about a dozen companies around North America.
339
911000
2000
implementat la cam o duzină de companii din America de Nord.
15:25
In a ROWE people don't have schedules.
340
913000
4000
Într-un asemenea mediu de lucru ROWE oamenii nu au program fix.
15:29
They show up when they want.
341
917000
2000
Ei apar când doresc.
15:31
They don't have to be in the office at a certain time,
342
919000
2000
Eu nu trebuie să fie în birou la anumite ore,
15:33
or any time.
343
921000
2000
sau la orice oră.
15:35
They just have to get their work done.
344
923000
2000
Ei trebuie doar să-şi termine propriile sarcini.
15:37
How they do it, when they do it,
345
925000
2000
Cum o fac, când o fac,
15:39
where they do it, is totally up to them.
346
927000
3000
unde o fac, depinde complet doar de ei.
15:42
Meetings in these kinds of environments are optional.
347
930000
4000
Întâlnirile de lucru în aceste medii sunt opţionale.
15:46
What happens?
348
934000
2000
Ce se întâmplă?
15:48
Almost across the board, productivity goes up,
349
936000
3000
Aproape în toate domeniile productivitatea creşte,
15:51
worker engagement goes up,
350
939000
3000
implicarea angajatului creşte,
15:54
worker satisfaction goes up, turnover goes down.
351
942000
3000
satisfacţia angajatului creşte, fluctuaţia de personal scade.
15:57
Autonomy, mastery and purpose,
352
945000
2000
Autonomie, măiestrie şi scop.
15:59
These are the building blocks of a new way of doing things.
353
947000
2000
Acestea sunt elementele constructive ale unui nou mod de a face lucrurile.
16:01
Now some of you might look at this and say,
354
949000
3000
Acum unii din voi priviţi la asta şi spuneţi,
16:04
"Hmm, that sounds nice, but it's Utopian."
355
952000
3000
"Hmm, asta sună bine. Dar este o Utopie."
16:07
And I say, "Nope. I have proof."
356
955000
5000
Iar eu spun, "Ba nu. Am dovada."
16:12
The mid-1990s, Microsoft started
357
960000
2000
În mijlocul anilor 1990 Microsoft a pornit
16:14
an encyclopedia called Encarta.
358
962000
2000
o enciclopedie numită Encarta.
16:16
They had deployed all the right incentives,
359
964000
2000
Ei au folosit toate stimulentele potrivite.
16:18
all the right incentives. They paid professionals to
360
966000
3000
Toate stimulentele potrivite. Ei au plătit profesionişti
16:21
write and edit thousands of articles.
361
969000
2000
pentru a scrie şi edita mii de articole.
16:23
Well-compensated managers oversaw the whole thing
362
971000
2000
Manageri bine retribuiţi au supravegheat întreaga afacere
16:25
to make sure it came in on budget and on time.
363
973000
5000
pentru a fi siguri că va ieşi în buget şi la timp.
16:30
A few years later another encyclopedia got started.
364
978000
2000
Peste câţiva ani o altă enciclopedie a pornit.
16:32
Different model, right?
365
980000
3000
Un model diferit, aşa-i?
16:35
Do it for fun. No one gets paid a cent, or a Euro or a Yen.
366
983000
4000
Fă-o din plăcere. Nimeni nu este plătit un cent, un euro sau un yen.
16:39
Do it because you like to do it.
367
987000
3000
Fă-o fiindcă îţi place să o faci.
16:42
Now if you had, just 10 years ago,
368
990000
3000
Dacă aţi fi mers acum 10 ani
16:45
if you had gone to an economist, anywhere,
369
993000
2000
aţi fi mers la un economist, oriunde, şi aţi fi spus
16:47
and said, "Hey, I've got these two different models for creating an encyclopedia.
370
995000
4000
"Uite, am aceste două modele diferite pentru a crea o enciclopedie.
16:51
If they went head to head, who would win?"
371
999000
3000
Dacă ar fi mers împreună la concurs, care ar câştiga?"
16:54
10 years ago you could not have found a single sober economist anywhere
372
1002000
4000
Cu 10 ani în urmă nu aţi fi găsit un singur economist
16:58
on planet Earth
373
1006000
2000
treaz pe planeta Pământ,
17:00
who would have predicted the Wikipedia model.
374
1008000
2000
care ar fi prezis modelul Wikipedia.
17:02
This is the titanic battle between these two approaches.
375
1010000
3000
Aceasta este bătălia titanică între aceste două abordări.
17:05
This is the Ali-Frazier of motivation. Right?
376
1013000
3000
Aceasta este meciul Muhammad Ali - Joe Frazier al factorilor de motivare. Aşa este?
17:08
This is the Thrilla' in Manila.
377
1016000
2000
Acesta este al 3-lea -- şi final -- meci dintre cei doi, din Manila, Filipine, 1975.
17:10
Alright? Intrinsic motivators versus extrinsic motivators.
378
1018000
3000
În regulă? Factorii de motivare interni împotriva celor externi.
17:13
Autonomy, mastery and purpose,
379
1021000
2000
Autonomie, măiestrie şi scop,
17:15
versus carrot and sticks. And who wins?
380
1023000
2000
împotiva recompensei şi pedepsei. Şi cine câştigă?
17:17
Intrinsic motivation, autonomy, mastery and purpose,
381
1025000
3000
Factorii de motivare interni, autonomie, măiestrie şi scop,
17:20
in a knockout. Let me wrap up.
382
1028000
4000
printr-un knockout. Să recapitulez.
17:24
There is a mismatch between what science knows and what business does.
383
1032000
3000
Este o nepotrivire între ceea ce ştie ştiinţa si ceea ce face businessul.
17:27
And here is what science knows.
384
1035000
2000
Iată ce ştie ştiinţa.
17:29
One: Those 20th century rewards,
385
1037000
2000
Unu: acele recompense din secolul 20,
17:31
those motivators we think are a natural part of business,
386
1039000
3000
acei factori de motivare pe care le credem parte naturală a afacerii,
17:34
do work, but only in a surprisingly narrow band of circumstances.
387
1042000
4000
funcţionează, dar numai într-o gamă foarte îngustă de circumstanţe.
17:38
Two: Those if-then rewards often destroy creativity.
388
1046000
4000
Doi: Acele recompense de tip dacă - atunci distrug deseori creativitatea.
17:42
Three: The secret to high performance
389
1050000
2000
Trei: Secretul performanţei ridicate
17:44
isn't rewards and punishments,
390
1052000
2000
nu sunt recompensele şi pedepsele,
17:46
but that unseen intrinsic drive --
391
1054000
2000
ci motivaţia internă nevăzută.
17:48
the drive to do things for their own sake.
392
1056000
3000
Motivaţia de a face lucrurile de dragul lor.
17:51
The drive to do things cause they matter.
393
1059000
2000
Motivaţia de a face lucrurile fiindcă sunt importante.
17:53
And here's the best part. Here's the best part.
394
1061000
2000
Şi aici este partea cea mai bună. Aici este partea cea mai bună.
17:55
We already know this. The science confirms what we know in our hearts.
395
1063000
3000
Ştim deja asta. Ştiinţa confirmă ceea ce ştim în inimile noastre.
17:58
So, if we repair this mismatch
396
1066000
3000
Deci dacă reparăm această nepotrivire
18:01
between what science knows and what business does,
397
1069000
2000
dintre ceea ce ştie ştiinţa şi ceea ce face businessul,
18:03
if we bring our motivation, notions of motivation
398
1071000
3000
dacă aducem motivaţia noastră, noţiunile de motivare
18:06
into the 21st century,
399
1074000
2000
în secolul 21,
18:08
if we get past this lazy, dangerous, ideology
400
1076000
4000
dacă depăşim această ideologie leneşă şi periculoasă
18:12
of carrots and sticks,
401
1080000
2000
a recompensei şi pedepsei,
18:14
we can strengthen our businesses,
402
1082000
3000
putem să ne întărim afacerile,
18:17
we can solve a lot of those candle problems,
403
1085000
3000
putem rezolva o mulţime de probleme ale lumânării,
18:20
and maybe, maybe, maybe
404
1088000
4000
şi poate, poate, poate
18:24
we can change the world.
405
1092000
2000
putem schimba lumea.
18:26
I rest my case.
406
1094000
2000
Aici se încheie pledoaria mea.
18:28
(Applause)
407
1096000
3000
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Dan Pink - Career analystBidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace.
Why you should listen
With a trio of influential bestsellers, Dan Pink has changed the way companies view the modern workplace. In the pivotal A Whole New Mind, Pink identifies a sea change in the global workforce -- the shift of an information-based corporate culture to a conceptual base, where creativity and big-picture design dominates the landscape.
His latest book, The Adventures of Johnny Bunko, is an evolutionary transformation of the familiar career guide. Replacing linear text with a manga-inspired comic, Pink outlines six career laws vastly differing from the ones you've been taught. Members of the Johnny Bunko online forum participated in an online contest to create the seventh law -- "stay hungry."
A contributing editor for Wired, Pink is working on a new book on the science and economics of motivation for release in late 2009.
Dan Pink | Speaker | TED.com