The puzzle of motivation | Dan Pink | TED

11,813,095 views ・ 2009-08-25

TED


Pro přehrání videa dvakrát klikněte na anglické titulky níže.

Překladatel: Jakub Holáň Korektor: Jiri Prokop
Hned na začátku se vám musím k něčemu přiznat.
00:13
I need to make a confession at the outset here.
0
13302
2516
00:15
A little over 20 years ago, I did something that I regret,
1
15842
4753
Před více než 20 lety
jsem udělal něco, čeho lituji,
00:21
something that I'm not particularly proud of.
2
21671
2671
něco, na co nejsem příliš pyšný
00:25
Something that, in many ways, I wish no one would ever know,
3
25041
3375
a něco, co bych si přál, aby se nikdo nikdy nedozvěděl,
00:28
but here I feel kind of obliged to reveal.
4
28440
3259
ale tady cítím povinnost, vám to říct.
00:31
(Laughter)
5
31723
1020
(Smích)
00:34
In the late 1980s,
6
34000
2024
Na konci 80. let,
00:36
in a moment of youthful indiscretion,
7
36048
3395
v době mladické nerozvážnosti
00:39
I went to law school.
8
39467
1501
jsem šel studovat právo.
00:40
(Laughter)
9
40992
1938
(Smích)
00:45
In America, law is a professional degree:
10
45666
2437
V Americe se právo studuje jako odborná nástavba.
00:48
after your university degree, you go on to law school.
11
48127
2705
Nejprve musíte získat titul a až potom jdete na práva.
00:50
When I got to law school,
12
50856
1440
A když už jsem se dostal na studium práva,
00:53
I didn't do very well.
13
53133
1297
příliš se mi nedařilo.
00:55
To put it mildly, I didn't do very well.
14
55743
1921
A to je velmi jemně řečeno.
00:57
I, in fact, graduated in the part of my law school class
15
57688
3007
Ve skutečnosti jsem dostudoval jako jeden z těch studentů,
01:00
that made the top 90% possible.
16
60719
3417
díky kterým mohli ostatní patřit mezi vrchních 90%.
01:04
(Laughter)
17
64160
2222
(Smích)
01:08
Thank you.
18
68160
1048
Děkuji.
01:10
I never practiced law a day in my life;
19
70985
3555
Právní praxi jsem nevykonával ani den.
01:14
I pretty much wasn't allowed to.
20
74564
1984
Měl jsem to v podstatě zakázané.
01:16
(Laughter)
21
76572
1597
(Smích)
01:19
But today, against my better judgment,
22
79310
3481
Ale dnes, proti svému přesvědčení,
01:22
against the advice of my own wife,
23
82815
2321
proti tomu, co mi radila moje vlastní manželka,
01:25
I want to try to dust off some of those legal skills --
24
85160
3976
se chci pokusit oprášit část mých právnických dovedností,
01:29
what's left of those legal skills.
25
89160
2359
aspoň to, co z nich zůstalo.
01:31
I don't want to tell you a story.
26
91543
1746
Nechci vám vyprávět příběh.
01:34
I want to make a case.
27
94160
2364
Chci vám předložit případ.
01:36
I want to make a hard-headed,
28
96548
2366
Chci předložit realistický, na faktech založený,
01:38
evidence-based,
29
98938
1198
01:40
dare I say lawyerly case,
30
100160
3174
řekl bych až právní případ,
01:43
for rethinking how we run our businesses.
31
103358
2749
abychom se zamysleli, jak vedeme naše firmy.
01:47
So, ladies and gentlemen of the jury,
32
107953
1985
Takže, vážené porotkyně, vážení porotci, podívejme se na toto.
01:49
take a look at this.
33
109962
1443
01:51
This is called the candle problem.
34
111429
2307
Tohle se nazývá "úloha se svíčkou".
01:53
Some of you might know it.
35
113760
1674
Možná to už někteří z vás viděli.
01:55
It's created in 1945
36
115458
1678
V roce 1945 ji vytvořil
01:57
by a psychologist named Karl Duncker.
37
117160
1976
psycholog Karl Duncker.
01:59
He created this experiment
38
119160
1976
Karl Duncker ja autorem tohoto experimentu,
02:01
that is used in many other experiments in behavioral science.
39
121160
3131
který se používá jako součást celé řady experimentů ve vědě o chování.
02:04
And here's how it works. Suppose I'm the experimenter.
40
124315
2821
A funguje to takto. Přestavme si, že já jsem experimentátor.
02:07
I bring you into a room.
41
127160
1620
Přivedu vás do místnosti. Dám vám svíčku,
02:08
I give you a candle, some thumbtacks and some matches.
42
128804
4224
nějaké připínáčky a zápalky.
02:13
And I say to you,
43
133052
1071
A řeknu vám: "Vaší úlohou
02:14
"Your job is to attach the candle to the wall
44
134147
2989
je připevnit svíčku na stěnu tak,
02:17
so the wax doesn't drip onto the table."
45
137160
3126
aby vosk nekapal na stůl". Co byste udělali vy?
02:20
Now what would you do?
46
140310
1535
02:21
Many people begin trying to thumbtack the candle to the wall.
47
141869
3595
Mnozí lidé začnou tím, že zkouší připíchnout svíčku na stěnu.
02:25
Doesn't work.
48
145488
1338
To nefunguje.
02:26
I saw somebody kind of make the motion over here --
49
146850
4730
Jiní, a tady sem taky někoho viděl
to pohybem naznačovat,
02:31
some people have a great idea where they light the match,
50
151604
3104
dostanou fantastický nápad, že
zapálí sirku, roztopí vosk na boku svíčky a snaží se jí přilepit na stěnu.
02:34
melt the side of the candle, try to adhere it to the wall.
51
154732
2929
02:37
It's an awesome idea. Doesn't work.
52
157685
2095
To je senzační nápad. Jen nefunguje.
02:40
And eventually, after five or ten minutes,
53
160827
2309
No a nakonec, po 5 až 10 minutách,
02:43
most people figure out the solution,
54
163160
1976
většina lidí přijde na správné řešení,
02:45
which you can see here.
55
165160
1745
které vidíte tady.
02:46
The key is to overcome what's called functional fixedness.
56
166929
3790
Klíčem k řešení je překonat tzv. funkční fixaci.
02:50
You look at that box and you see it only as a receptacle for the tacks.
57
170743
3964
Díváte se na tu krabičku a vnímáte ji pouze jako podnos na připínáčky.
02:54
But it can also have this other function,
58
174731
2006
Ale ona může mít i jinou funkci,
02:56
as a platform for the candle.
59
176761
2262
jako podložka pod svíčku. Tolik úloha se svíčkou.
02:59
The candle problem.
60
179047
1089
03:00
I want to tell you about an experiment using the candle problem,
61
180160
3971
Teď bych vám rád řekl o experimentu
založeném na úloze se svíčkou,
03:04
done by a scientist named Sam Glucksberg,
62
184155
2459
který vykonal vědec Sam Glucksberg
03:06
who is now at Princeton University, US,
63
186638
2121
působící v současnosti na univerzitě v Princetonu v USA.
03:08
This shows the power of incentives.
64
188783
3353
Ukazuje nám to sílu motivačních stimulů.
03:12
He gathered his participants and said:
65
192160
1976
Udělal následovné. Shromáždil účastníky experimentu,
03:14
"I'm going to time you, how quickly you can solve this problem."
66
194160
3825
a řekl: "Budu vám stopovat, jak rychle dokážete vyřešit tuto úlohu".
Jedné skupině řekl,
03:18
To one group he said,
67
198009
1476
03:19
"I'm going to time you to establish norms,
68
199509
2627
budu vám měřit čas, abychom mohli stanovit normy,
03:22
averages for how long it typically takes someone to solve this sort of problem."
69
202160
4541
průměry, jak dlouho lidem obyčejně trvá
vyřešit takový typ úlohy.
03:26
To the second group he offered rewards.
70
206725
2411
Druhé skupině nabídl odměny.
03:29
He said, "If you're in the top 25% of the fastest times,
71
209160
4723
Řekl: "Pokud budete jedním z 25% nejrychlejších
03:33
you get five dollars.
72
213907
1008
dostanete pět dolarů.
03:35
If you're the fastest of everyone we're testing here today,
73
215874
3753
Když budete nejrychlejší ze všech dnešních testovaných,
03:39
you get 20 dollars."
74
219651
1485
dostanete 20 dolarů."
03:41
Now this is several years ago, adjusted for inflation,
75
221160
2883
Bylo to už před několika lety, takže k tomu připočtěme inflaci.
03:44
it's a decent sum of money for a few minutes of work.
76
224067
2545
Je to slušná suma peněz za pár minut práce.
03:46
It's a nice motivator.
77
226636
1500
Je to přijemná motivace.
03:48
Question:
78
228160
1143
Otázka: O kolik rychleji
03:49
How much faster did this group solve the problem?
79
229327
3317
vyřešila tato skupina danou úlohu?
03:53
Answer:
80
233537
1246
Odpověď: Trvalo jim to průměrně
03:54
It took them, on average, three and a half minutes longer.
81
234807
5642
o tři a půl minuty déle.
04:00
3.5 min longer.
82
240473
1215
Tři a půl minuty déle. To ale nedává žádný smysl, že?
04:01
This makes no sense, right?
83
241712
1822
04:03
I mean, I'm an American. I believe in free markets.
84
243558
3103
Chci říct, já jsem Američan. Je věřím ve volný trh.
04:06
That's not how it's supposed to work, right?
85
246685
2451
Takže by to tak přece nemělo být, že?
04:09
(Laughter)
86
249160
1184
(Smích)
04:10
If you want people to perform better, you reward them. Right?
87
250368
3915
Pokud chcete, aby lidé měli větší výkonnost,
dáte jim odměnu. Ne?
04:14
Bonuses, commissions, their own reality show.
88
254307
2829
Prémie, provize, jejich vlastní reality show.
04:17
Incentivize them.
89
257160
2018
Stimulujete je. Tak to v obchodě funguje.
04:20
That's how business works.
90
260022
1383
04:21
But that's not happening here.
91
261429
2013
Ale tady se to nefunguje.
04:23
You've got an incentive designed
92
263466
1670
Máte tady stimul, jeho účelem je
04:25
to sharpen thinking and accelerate creativity,
93
265160
3796
zbystřit mysl a podnítit kreativitu.
04:28
and it does just the opposite.
94
268980
2156
Ale výsledkem je pravý opak.
04:31
It dulls thinking and blocks creativity.
95
271160
2976
Otupí myšlení a zablokuje kreativitu.
04:34
What's interesting about this experiment
96
274160
1931
Zajímavé je, že v tomto experimentu nejde o nějakou systematickou chybu.
04:36
is that it's not an aberration.
97
276115
1570
04:37
This has been replicated over and over again
98
277709
3085
Tento pokus se opakuje se stejným výsledkem
04:40
for nearly 40 years.
99
280818
3018
znovu a znovu už skoro 40 let.
04:43
These contingent motivators --
100
283860
2276
Tyto podmíněné motivační stimuly,
04:46
if you do this, then you get that --
101
286160
2374
pokud uděláte toto, dostanete tamto,
04:48
work in some circumstances.
102
288558
1578
v určitých podmínkách fungují.
04:50
But for a lot of tasks, they actually either don't work
103
290160
3812
Ale v mnohých případech buď nefungují,
04:53
or, often, they do harm.
104
293996
1896
nebo, často i uškodí.
04:56
This is one of the most robust findings in social science,
105
296848
4889
Toto je jedno z nejzajímavějších zjištění
v oblasti společenských věd.
05:02
and also one of the most ignored.
106
302945
2349
A také jedno z nejignorovanějších.
05:05
I spent the last couple of years
107
305318
1590
Posledních několik let jsem se zabýval vědou
05:06
looking at the science of human motivation,
108
306932
2071
o lidské motivaci.
05:09
particularly the dynamics of extrinsic motivators
109
309027
2362
Obzvlášť mě zajímala dynamika vnějších
05:11
and intrinsic motivators.
110
311413
1723
a vnitřních motivačních faktorů.
05:13
And I'm telling you, it's not even close.
111
313160
2412
Říkám vám, je tam obrovský rozdíl.
05:15
If you look at the science, there is a mismatch
112
315596
2338
Když se podíváme na vědecké poznatky, je tu rozpor
05:17
between what science knows
113
317958
1853
mezi tím, co zná věda a co dělá podnikatelský svět.
05:19
and what business does.
114
319835
1411
05:21
What's alarming here is that our business operating system --
115
321270
3246
Alarmující je, že operační systém naší obchodní činnosti -
05:24
think of the set of assumptions and protocols beneath our businesses,
116
324540
3308
t.j. soubor předpokladů a protokolů, na kterých stojí naše firmy,
05:27
how we motivate people, how we apply our human resources--
117
327872
3709
to jak motivujeme lidi, jakým způsobem využíváme lidské zdroje -
05:32
it's built entirely around these extrinsic motivators,
118
332630
3230
je založený výhradně na těchto vnějších motivačních faktorech,
05:35
around carrots and sticks.
119
335884
1571
na cukru a biči.
05:37
That's actually fine for many kinds of 20th century tasks.
120
337479
4189
To je vlastně v pořádku pro mnohé úlohy z 20. století.
05:41
But for 21st century tasks,
121
341692
2111
Ale pro úlohy 21. století,
05:43
that mechanistic, reward-and-punishment approach
122
343827
3531
takový mechanistický přístup typu "odměna a trest"
05:47
doesn't work,
123
347382
1668
často nefunguje a často je dokonce škodlivý.
05:49
often doesn't work,
124
349074
1482
05:50
and often does harm.
125
350580
1171
05:51
Let me show you.
126
351775
1183
Ukážu vám, co mám na mysli.
05:52
Glucksberg did another similar experiment,
127
352982
3077
Takže Glucksberg udělal další podobný experiment,
05:56
he presented the problem in a slightly different way,
128
356083
2613
kde zadal úlohu trochu odlišným způsobem,
05:58
like this up here.
129
358720
1020
jako tady nahoře. OK?
06:00
Attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table.
130
360662
3277
Připevnit svíčku ke stěně tak, aby vosk nekapal na stůl.
06:03
Same deal. You: we're timing for norms.
131
363963
2476
Stejně jako předtím. Jedni: měříme čas kvůli stanovení norem.
06:06
You: we're incentivizing.
132
366463
2442
Druzí: dostanete odměnu.
06:08
What happened this time?
133
368929
1451
Co se stalo tentokrát?
06:11
This time, the incentivized group kicked the other group's butt.
134
371360
6204
Tentokrát to odměňovaná skupina
druhé skupině natřela.
06:17
Why?
135
377588
1015
Proč? Protože když jsou připínáčky mimo škatulku,
06:19
Because when the tacks are out of the box,
136
379414
2507
06:21
it's pretty easy isn't it?
137
381945
1632
je to dost lehké, že?
06:25
(Laughter)
138
385421
2450
(Smích)
06:27
If-then rewards work really well for those sorts of tasks,
139
387895
4978
Odměna typu "pokud-tak" funguje velmi dobře
při takových úlohách,
06:32
where there is a simple set of rules
140
392897
1716
kde je jednoduchý soubor pravidel
06:34
and a clear destination to go to.
141
394637
2499
a jasný cíl.
06:37
Rewards, by their very nature,
142
397160
1976
Už z podstaty odměn vyplývá,
06:39
narrow our focus, concentrate the mind;
143
399160
1976
že zužují naší pozornost, soustředí naší mysl.
06:41
that's why they work in so many cases.
144
401160
2335
Právě proto v takových případech fungují.
06:43
So, for tasks like this,
145
403519
2079
A tedy, při úlohách podobného charakteru,
06:45
a narrow focus, where you just see the goal right there,
146
405622
3353
při úzkém zaměření, když přímo před sebou vidíte cíl,
06:48
zoom straight ahead to it,
147
408999
1380
když se na něj můžete upřít,
06:50
they work really well.
148
410403
1629
odměny fungují velmi dobře.
06:52
But for the real candle problem,
149
412056
2720
Ale při skutečné úloze se svíčkou,
06:54
you don't want to be looking like this.
150
414800
1992
se na to takhle nechcete dívat.
06:56
The solution is on the periphery. You want to be looking around.
151
416816
3130
Řešení tu není. Je někde na okraji.
Je potřeba, abyste se rozhlédli.
06:59
That reward actually narrows our focus
152
419970
2627
Odměna totiž zužuje naše vnímání
07:02
and restricts our possibility.
153
422621
1515
a omezuje naše možnosti.
07:04
Let me tell you why this is so important.
154
424160
1970
Řeknu vám, proč je to tak důležité.
07:07
In western Europe,
155
427336
3103
V západní Evropě,
v mnohých částech Asie,
07:10
in many parts of Asia,
156
430463
1085
07:11
in North America, in Australia,
157
431572
2775
v Severní Americe, v Austrálii,
07:14
white-collar workers are doing less of this kind of work,
158
434371
3566
duševně pracující dělají méně práce
tohoto druhu,
07:17
and more of this kind of work.
159
437961
2380
a více práce tohoto druhu.
07:22
That routine, rule-based, left-brain work --
160
442025
2971
Tato rutinní, levo-mozková práce s jasnými pravidly,
07:25
certain kinds of accounting, financial analysis,
161
445020
2716
některé typy účetnictví, finančních analýz,
07:27
computer programming --
162
447760
1695
počítačového programování
07:29
has become fairly easy to outsource,
163
449479
2195
se dnes dají docela snadno outsourcovat,
07:31
fairly easy to automate.
164
451698
2031
nebo automatizovat.
07:33
Software can do it faster.
165
453753
2176
Software to dokáže udělat rychleji.
07:35
Low-cost providers can do it cheaper.
166
455953
2325
Levné pracovní síly ve světě dokáží pracovat levněji.
07:38
So what really matters
167
458302
2968
Na čem ale opravdu záleží jsou spíše pravo-mozkové,
07:41
are the more right-brained creative, conceptual kinds of abilities.
168
461294
4628
kreativní, koncepční schopnosti.
07:45
Think about your own work.
169
465946
2381
Zamyslete se nad vaší vlastní prací.
07:48
Think about your own work.
170
468351
1745
Zamyslete se nad vaší vlastní prací.
07:51
Are the problems that you face,
171
471033
1582
Mají problémy, které řešíte, nebo i takové,
07:52
or even the problems we've been talking about here,
172
472639
2497
o kterých jsme tu mluvili,
07:55
do they have a clear set of rules,
173
475160
2888
jasně stanovená pravidla
a jediné řešení? Ne.
07:58
and a single solution?
174
478072
1587
07:59
No. The rules are mystifying.
175
479683
2453
Pravidla jsou záhadou.
08:02
The solution, if it exists at all,
176
482160
2246
Řešení, pokud vůbec nějaké existuje,
08:04
is surprising and not obvious.
177
484430
2706
je překvapující a vůbec ne očividné.
08:07
Everybody in this room
178
487160
2754
Každý v tomto sále
08:09
is dealing with their own version of the candle problem.
179
489938
4198
řeší svoji vlastní verzi
"úlohy se svíčkou".
08:14
And for candle problems of any kind,
180
494160
3137
A pro podobné problémy jakéhokoli charakteru,
08:17
in any field,
181
497321
1670
v každé oblasti,
08:19
those if-then rewards,
182
499015
2993
tyto odměny typu "pokud-tak",
08:22
the things around which we've built so many of our businesses,
183
502032
4242
na kterých jsme vybudovali tolik našich společností,
08:26
don't work!
184
506298
1833
nefungují.
08:28
It makes me crazy.
185
508155
2456
Z toho úplně šílím.
08:30
And here's the thing.
186
510635
1936
A to, o čem tu mluvíme,
08:32
This is not a feeling.
187
512595
2056
to není jen pocit.
08:35
Okay? I'm a lawyer; I don't believe in feelings.
188
515856
3094
Jasné? Já jsem právník. Já nevěřím na pocity.
08:38
This is not a philosophy.
189
518974
3643
Tohle není filozofie.
08:42
I'm an American; I don't believe in philosophy.
190
522641
2262
Já jsem Američan. Nevěřím na filozofii.
08:44
(Laughter)
191
524927
1687
(Smích)
08:47
This is a fact --
192
527525
2968
To je fakt.
08:50
or, as we say in my hometown of Washington, D.C.,
193
530517
2444
Nebo, jak říkáme u nás ve Washingtonu D.C.,
08:52
a true fact.
194
532985
1590
opravdový fakt.
08:54
(Laughter)
195
534599
2444
(Smích)
(Potlesk)
08:57
(Applause)
196
537067
3794
09:00
Let me give you an example.
197
540885
1642
Dovolte mi uvést příklad, co mám na mysli.
09:02
Let me marshal the evidence here.
198
542551
1585
Dovolte mi tu předložit důkazy.
09:04
I'm not telling a story, I'm making a case.
199
544160
2113
Nevyprávím vám příběh, ale předkládám soudní případ.
09:06
Ladies and gentlemen of the jury, some evidence:
200
546297
2271
Vážení členové poroty, tady jsou důkazy:
09:08
Dan Ariely, one of the great economists of our time,
201
548592
3375
Dan Ariely, jeden z významných současných ekonomů,
09:11
he and three colleagues did a study of some MIT students.
202
551991
3471
spolu s jeho třemi kolegy, udělal studii se studenty MIT.
09:15
They gave these MIT students a bunch of games,
203
555486
2650
Těmto studentům MIT dali hrát několik her.
09:18
games that involved creativity,
204
558160
1976
Hry, které vyžadovaly kreativitu,
09:20
and motor skills, and concentration.
205
560160
2278
motorické dovednosti a koncentraci.
09:22
And the offered them, for performance,
206
562462
2081
A za dosáhnuté výsledky jim nabídli
09:24
three levels of rewards:
207
564567
2014
tři úrovně odměn.
09:26
small reward, medium reward, large reward.
208
566605
4246
Malou odměnu, střední odměnu, vysokou odměnu.
09:30
If you do really well you get the large reward, on down.
209
570875
4137
Dobře? Pokud se vám bude velmi dobře dařit, dostanete vysokou odměnu, atd.
09:35
What happened?
210
575036
1334
Co se stalo? Dokud úloha vyžadovala jenom mechanické dovednosti
09:36
As long as the task involved only mechanical skill
211
576394
2742
09:39
bonuses worked as they would be expected:
212
579160
1976
prémie fungovaly podle očekávání:
09:41
the higher the pay, the better the performance.
213
581160
3697
čím vyšší odměna, tím vyšší byla výkonnost.
09:44
Okay?
214
584881
1151
Dobře? Ale v případě úloh, které vyžadovaly
09:46
But once the task called for even rudimentary cognitive skill,
215
586056
5080
třeba jen základní kognitivní dovednosti,
09:51
a larger reward led to poorer performance.
216
591160
6072
vyšší odměna vedla k horší výkonnosti.
Potom si řekli,
09:57
Then they said,
217
597256
1150
09:58
"Let's see if there's any cultural bias here.
218
598430
2135
"Přezkoumejme, jestli to není vlivem kultury.
10:00
Let's go to Madurai, India and test it."
219
600589
1953
Pojďme to vyzkoušet do Madurai v Indii."
10:02
Standard of living is lower.
220
602566
1570
Životní úroveň je tam nižší.
10:04
In Madurai, a reward that is modest in North American standards,
221
604160
3477
To, co je v Severní Americe malá odměna, bude mít v Madurai
10:07
is more meaningful there.
222
607661
1341
větší smysl.
10:09
Same deal. A bunch of games, three levels of rewards.
223
609859
3402
Stejně jako předtím: Několik her, odměny ve třech výškách.
10:13
What happens?
224
613285
1089
Jak to dopadlo?
10:15
People offered the medium level of rewards
225
615301
3000
Lidem, kterým byla nabídnuta střední výška odměny
10:18
did no better than people offered the small rewards.
226
618325
2580
neměli výsledky o nic lepší než ti, kterým byla nabídnuta malá odměna.
10:20
But this time, people offered the highest rewards,
227
620929
4479
Ale tentokrát ti, kterým byla slíbena nejvyšší odměna,
10:25
they did the worst of all.
228
625432
1496
měli nejhorší výsledky ze všech.
10:28
In eight of the nine tasks we examined across three experiments,
229
628977
3373
V osmi z devíti úloh, které byly předmětem experimentu,
10:32
higher incentives led to worse performance.
230
632374
3469
vedly vyšší odměny k horší výkonnosti.
10:37
Is this some kind of touchy-feely socialist conspiracy going on here?
231
637634
5976
Jde tu o nějakou pocitovou, ničím nepodloženou
socialistickou konspiraci?
10:43
No, these are economists from MIT,
232
643634
2776
Ne. Jsou to ekonomové z MIT,
10:46
from Carnegie Mellon, from the University of Chicago.
233
646434
2702
z Carnegie Mellon, z Chicagské univerzity.
10:49
Do you know who sponsored this research?
234
649160
2621
A víte, kdo sponzoroval tento výzkum?
10:51
The Federal Reserve Bank of the United States.
235
651805
4120
Federální ústřední banka USA.
10:55
That's the American experience.
236
655949
1820
Toto jsou zjištění Američanů.
10:57
Let's go across the pond to the London School of Economics,
237
657793
2775
Pojďme na druhou stranu rybníka do Londýnské školy ekonomie.
11:00
LSE, London School of Economics,
238
660592
2544
LSE, London School of Economics.
11:03
alma mater of eleven Nobel Laureates in economics.
239
663160
3444
Alma mater 11 laureátů na Nobelovu cenu za ekonomii.
11:06
Training ground for great economic thinkers
240
666628
2508
Cvičiště velkých ekonomických myslitelů
11:09
like George Soros, and Friedrich Hayek,
241
669160
2976
jako George Soros a Friedrich Hayek
11:12
and Mick Jagger.
242
672160
1287
a Mick Jagger. (Smích)
11:13
(Laughter)
243
673471
1299
11:14
Last month,
244
674794
1770
Za minulý měsíc, jenom za minulý měsíc,
11:16
just last month,
245
676588
1499
11:18
economists at LSE looked at 51 studies
246
678111
3025
ekonomové z LSE prozkoumali 51 studií
11:21
of pay-for-performance plans, inside of companies.
247
681160
2976
různých systémů odměňování za výkonnost, používaných ve firmách.
11:24
Here's what they said:
248
684160
1451
Tady je vyjádření těchto ekonomů: "Zjistili jsme, že finanční stimuly
11:25
"We find that financial incentives
249
685635
1796
11:27
can result in a negative impact on overall performance."
250
687455
4053
můžou mít negativní dopad na celkovou výkonnost."
11:32
There is a mismatch between what science knows
251
692936
3699
Je tu rozpor mezi poznatky vědy
11:36
and what business does.
252
696659
1477
a tím, co dělají firmy.
11:38
And what worries me, as we stand here in the rubble
253
698160
3277
A co mě znepokojuje, zatímco tady stojíme na troskách
11:41
of the economic collapse,
254
701461
1675
ekonomického kolapsu,
11:43
is that too many organizations are making their decisions,
255
703160
3976
je, že příliš mnoho organizací
vychází při svých rozhodnutích
11:47
their policies about talent and people,
256
707160
2372
a volbě přístupu k talentu a lidem,
11:49
based on assumptions that are outdated,
257
709556
4127
z domněnek, které jsou zastaralé, nepodložené
11:53
unexamined,
258
713707
1190
11:54
and rooted more in folklore than in science.
259
714921
2762
a nepramení z vědeckých poznatků, ale spíš z folklóru.
11:58
And if we really want to get out of this economic mess,
260
718564
2572
A pokud se opravdu chceme vyhrabat z tohoto ekonomického zmatku,
12:01
if we really want high performance
261
721160
2093
a pokud opravdu chceme dosáhnout vysoké vykonnosti
12:03
on those definitional tasks of the 21st century,
262
723277
2447
v charakteristických úlohách 21. století,
12:05
the solution is not to do more of the wrong things,
263
725748
5940
řešením je nepokračovat v dělání špatných věcí.
12:11
to entice people with a sweeter carrot,
264
731712
2323
Vábit lidi na ještě sladší cukr,
12:14
or threaten them with a sharper stick.
265
734059
2399
nebo vyhrožovat jim ještě tvrdším bičem.
12:16
We need a whole new approach.
266
736482
1654
Potřebujeme úplně nový přístup.
12:18
The good news is that the scientists
267
738160
1976
Dobrou zprávou je, že vědci
12:20
who've been studying motivation have given us this new approach.
268
740160
3188
kteří zkoumali motivaci, nám představili tento nový přístup.
12:23
It's built much more around intrinsic motivation.
269
743372
3095
Je to přístup v mnohem větší míře založený na vnitřní motivaci.
12:26
Around the desire to do things because they matter,
270
746491
2455
Na touze dělat věci proto, že na nich záleží,
12:28
because we like it, they're interesting, or part of something important.
271
748970
3563
nebo je máme rádi, nebo jsou zajímavé,
nebo jsou součástí něčeho důležitého.
12:32
And to my mind, that new operating system for our businesses
272
752557
3579
A podle mého názoru, takový nový operační systém pro naše firmy
12:36
revolves around three elements:
273
756160
1701
se točí okolo tří prvků:
12:37
autonomy, mastery and purpose.
274
757885
3251
autonomie, mistrovství a smysl.
12:41
Autonomy: the urge to direct our own lives.
275
761160
2976
Autonomie - touha určovat směřování vlastního života.
12:44
Mastery: the desire to get better and better at something that matters.
276
764160
4245
Mistrovství - touha neustále se zlepšovat v něčem, na čem záleží.
12:48
Purpose: the yearning to do what we do
277
768429
2707
Smysl - touha dělat to, co děláme
12:51
in the service of something larger than ourselves.
278
771160
3193
jako službu nějakému vyššímu cíli.
12:54
These are the building blocks of an entirely new operating system
279
774377
3294
Toto jsou stavební kameny úplně nového operačního systému
12:57
for our businesses.
280
777695
1441
pro naše firmy.
12:59
I want to talk today only about autonomy.
281
779160
2561
Dnes chci mluvit pouze o autonomii.
13:03
In the 20th century, we came up with this idea of management.
282
783160
2976
Management jako takový vznikl až ve 20. století.
13:06
Management did not emanate from nature.
283
786160
2294
Management není dílem přírody.
13:08
Management is not a tree, it's a television set.
284
788478
3658
Management není jako strom.
Je jako televizor.
13:12
Somebody invented it.
285
792160
2224
Jasné? Někdo ho vymyslel.
13:14
It doesn't mean it's going to work forever.
286
794408
2000
To znamená, že nebude fungovat věčně.
13:16
Management is great.
287
796432
2007
Management je vynikající věc.
13:18
Traditional notions of management are great
288
798463
2054
Tradiční způsoby managementu jsou vynikající,
13:20
if you want compliance.
289
800541
1595
když chcete dosáhnout plnění úloh.
13:22
But if you want engagement, self-direction works better.
290
802160
3183
Pokud však chcete angažovanost, "samořízení" funguje lépe.
13:25
Some examples of some kind of radical notions of self-direction.
291
805367
4040
Dovolte mi uvést pár příkladů určitých
radikálních představ o "samořízení".
13:29
You don't see a lot of it,
292
809431
2936
Zatím se s tím často nesetkáváme,
13:32
but you see the first stirrings of something really interesting going on,
293
812391
3476
ale už jsou vidět první náznaky něčeho velmi zajímavého.
13:35
what it means is paying people adequately and fairly, absolutely --
294
815891
3643
Znamená to, že lidé musí mít řádně
zaplaceno, to bez pochyby.
13:39
getting the issue of money off the table,
295
819558
2285
Otázku peněz třeba vyřešit a uklidit z cesty.
13:41
and then giving people lots of autonomy.
296
821867
1975
A potom dát lidem hodně samostatnosti.
13:43
Some examples.
297
823866
1270
Dovolte mi uvést nějaké příklady.
13:45
How many of you have heard of the company Atlassian?
298
825160
2945
Kdo z vás slyšel o společnosti Atlassian?
13:49
It looks like less than half.
299
829628
1508
Vypadá to, že míň jak polovina.
13:51
(Laughter)
300
831160
1405
(Smích)
13:52
Atlassian is an Australian software company.
301
832589
4547
Atlassian je australská softwarová společnost.
13:57
And they do something incredibly cool.
302
837160
1971
Tato firma dělá něco neuvěřitelně zajímavého.
13:59
A few times a year they tell their engineers,
303
839155
2744
Několikrát ročně řekne svým inženýrům:
14:01
"Go for the next 24 hours and work on anything you want,
304
841923
4006
"Následujících 24 hodin pracujte na čem chcete,
14:05
as long as it's not part of your regular job.
305
845953
2110
jen ne na vašich běžných úlohách.
Pracujte na čemkoliv chcete."
14:08
Work on anything you want."
306
848087
1390
14:09
Engineers use this time to come up with a cool patch for code,
307
849501
3763
A tak inženýři využijí čas na vytvoření nějaké
šikovné záplaty programu, či elegantního hacku.
14:13
come up with an elegant hack.
308
853288
1442
14:14
Then they present all of the stuff that they've developed
309
854754
2966
Všechny tyto věci, které vyvinuli, pak prezentují
14:17
to their teammates, to the rest of the company,
310
857744
2720
svým kolegům a zbytku společnosti
14:20
in this wild and woolly all-hands meeting at the end of the day.
311
860488
3952
na divokém večírku
na konci dne.
14:24
Being Australians, everybody has a beer.
312
864464
2195
No a potom, protože jsou Australané, si všichni dají pivo.
14:26
They call them FedEx Days.
313
866683
2020
Nazývají to FedExové dny.
14:29
Why?
314
869612
1029
Proč? Protože musíte doručit něco v průběhu jednoho dne.
14:31
Because you have to deliver something overnight.
315
871675
2388
14:34
It's pretty; not bad.
316
874977
1567
Dobrý nápad. Je to sice zneužití ochranné známky,
14:36
It's a huge trademark violation, but it's pretty clever.
317
876568
2668
ale je to celkem důvtipné.
14:39
(Laughter)
318
879260
1337
(Smích)
14:40
That one day of intense autonomy
319
880621
1678
Tento jeden den intenzivní autonomie
14:42
has produced a whole array of software fixes
320
882323
2052
měl za výsledek celou řadu softwarových oprav,
14:44
that might never have existed.
321
884399
1737
které by jinak nikdy nevznikly.
14:46
It's worked so well that Atlassian has taken it to the next level
322
886160
3068
A osvědčilo se to natolik, že Atlassian šel ještě o krok dál
a rozšířil to na 20% pracovní doby.
14:49
with 20% time --
323
889252
1058
14:50
done, famously, at Google --
324
890334
2168
To skvěle využil Google.
14:52
where engineers can spend 20% of their time
325
892526
2062
Inženýři tam můžou až 20% pracovního času
14:54
working on anything they want.
326
894612
1945
dělat na čemkoli, co uznají za vhodné.
14:56
They have autonomy over their time,
327
896581
1667
Mají autonomii, co se týká jejich času,
14:58
their task, their team, their technique.
328
898272
2213
úloh, týmu a použité techniky.
15:00
Radical amounts of autonomy.
329
900509
1954
OK? Radikální míra autonomie.
15:02
And at Google, as many of you know,
330
902487
3926
A v Google, jak mnozí víte,
15:06
about half of the new products in a typical year
331
906437
2333
se přibližně polovina nových produktů běžně
15:08
are birthed during that 20% time:
332
908794
2476
rodí právě v těchto 20 procentech času.
15:11
things like Gmail, Orkut, Google News.
333
911294
2842
Věci jako Gmail, Orkut, Google News.
15:14
Let me give you an even more radical example of it:
334
914160
2920
Dovolte mi uvést ještě radikálnější příklad.
15:17
something called the Results Only Work Environment (the ROWE),
335
917104
3873
Takzvaný Results Only Work Environment.
ROWE - Pracovní prostředí zaměřené pouze na výsledky.
15:21
created by two American consultants,
336
921001
2066
Systém vytvořený dvěma americkými konzultanty,
15:23
in place at a dozen companies around North America.
337
923091
2679
zavedený asi v desítce firem po celé Severní Americe.
15:25
In a ROWE people don't have schedules.
338
925794
2605
V ROWE lidé nemají harmonogramy.
15:29
They show up when they want.
339
929728
1647
Přichází do práce, kdy chtějí.
15:31
They don't have to be in the office at a certain time, or any time.
340
931399
4054
Nemusí být v kanceláři v určitý čas,
nemusí tam být vůbec.
15:35
They just have to get their work done.
341
935477
1945
Musí akorát udělat svoji práci.
15:37
How they do it, when they do it, where they do it, is totally up to them.
342
937446
4159
Jak ji udělají, kdy ji udělají,
kde ji udělají, to je úplně na nich.
15:42
Meetings in these kinds of environments are optional.
343
942644
3331
Porady v takovém typu prostředí jsou dobrovolné.
Jaké jsou výsledky?
15:47
What happens?
344
947039
1461
15:48
Almost across the board,
345
948524
1711
Téměř celoplošně stoupá produktivita,
15:50
productivity goes up, worker engagement goes up,
346
950259
3210
stoupá angažovanost,
15:53
worker satisfaction goes up, turnover goes down.
347
953493
3643
stoupá spokojenost pracovníků a klesá fluktuace.
15:57
Autonomy, mastery and purpose,
348
957160
1976
Autonomie, mistrovství a smysl.
15:59
the building blocks of a new way of doing things.
349
959160
2612
To jsou stavební kameny nového způsobu, jak dělat věci.
16:01
Some of you might look at this and say,
350
961796
2340
No, někteří z vás se na to možná podívají a řeknou si:
16:04
"Hmm, that sounds nice, but it's Utopian."
351
964160
2460
"Hmm, zní to dobře. Ale je to utopie."
16:07
And I say, "Nope.
352
967518
1480
Na to vám řeknu: "Ne. Mám důkaz."
16:10
I have proof."
353
970525
1568
16:12
The mid-1990s, Microsoft started an encyclopedia called Encarta.
354
972638
3498
V polovině 90. let Microsoft začal pracovat
na encyklopedii s názvem Encarta.
16:16
They had deployed all the right incentives,
355
976160
3317
Použili při tom všechny náležité motivační stimuly.
Všechny stimuly. Zaplatili odborníkům,
16:19
They paid professionals to write and edit thousands of articles.
356
979501
3849
aby napsali a zredigovali tisíce článků.
16:23
Well-compensated managers oversaw the whole thing
357
983374
2589
Dobře placení manažeři dohlédli
16:25
to make sure it came in on budget and on time.
358
985987
2258
na dodržování rozpočtu a časového plánu.
16:30
A few years later, another encyclopedia got started.
359
990160
2504
O pár let později vznikla další encyklopedie.
16:32
Different model, right?
360
992688
1397
Odlišný model, je to tak?
16:35
Do it for fun.
361
995506
1660
Dělejte to pro zábavu. Nikdo nedostane ani cent nebo Euro nebo Jen.
16:37
No one gets paid a cent, or a euro or a yen.
362
997190
2567
Dělejte to proto, že vás to baví.
16:41
Do it because you like to do it.
363
1001256
1924
Kdyby ještě před 10 lety
16:43
Just 10 years ago,
364
1003204
1932
16:45
if you had gone to an economist, anywhere,
365
1005160
2249
zašli za kterýmkoliv ekonomem
16:47
"Hey, I've got these two different models for creating an encyclopedia.
366
1007433
3575
a řekli: "Hej, mám tyto dva odlišné modely pro tvorbu encyklopedie.
16:51
If they went head to head, who would win?"
367
1011032
2921
Kdyby navzájem soutěžili, který z nich by vyhrál?"
16:53
10 years ago you could not have found a single sober economist
368
1013977
3566
Před 10 lety byste nenašli ani jediného střízlivého ekonoma
16:57
anywhere on planet Earth
369
1017567
2220
na celé zeměkouli,
16:59
who would have predicted the Wikipedia model.
370
1019811
2872
který by předpověděl model Wikipedie.
17:02
This is the titanic battle between these two approaches.
371
1022707
2699
Je to souboj titánů mezi těmito dvěma přistupy.
17:05
This is the Ali-Frazier of motivation, right?
372
1025430
3068
Je to zápas Ali vs Frazier ve světě motivace. Je to tak?
17:08
This is the Thrilla in Manila.
373
1028522
1839
Tohle je Manilský trhák.
17:10
Intrinsic motivators versus extrinsic motivators.
374
1030385
3169
Jasné? Vnitřní motivace versus vnější motivace.
17:13
Autonomy, mastery and purpose,
375
1033578
1558
Autonomie, mistrovství a smysl,
17:15
versus carrot and sticks, and who wins?
376
1035160
2557
versus cukr a bič. A kdo vyhrál?
17:17
Intrinsic motivation, autonomy, mastery and purpose, in a knockout.
377
1037741
3530
Vnitřní motivace, autonomie, mistrovství a smysl
uštědřením knokautu. Dovolte mi shrnutí.
17:21
Let me wrap up.
378
1041295
1000
17:24
There is a mismatch between what science knows and what business does.
379
1044683
3303
Existuje nesoulad mezi poznatky vědy a praktikami firem.
A poznatky vědy jsou:
17:28
Here is what science knows.
380
1048010
1587
17:29
One: Those 20th century rewards,
381
1049621
1683
Za prvé: Systém odměn vymyšlený ve 20. století,
17:31
those motivators we think are a natural part of business,
382
1051328
2980
motivační stimuly, které považujeme za přirozenou součást byznysu,
17:34
do work, but only in a surprisingly narrow band of circumstances.
383
1054332
3701
fungují, ale za okolností, které jsou až překvapivě omezené.
17:38
Two: Those if-then rewards often destroy creativity.
384
1058057
4793
Za druhé: Odměny typu "pokud-tak" často ničí tvořivost.
17:42
Three: The secret to high performance isn't rewards and punishments,
385
1062874
3800
Za třetí: Tajemství vysoké výkonnosti
nespočívá v odměně a trestu,
17:46
but that unseen intrinsic drive--
386
1066698
1610
ale v té neviditelné vnitřní hnací síle.
17:48
the drive to do things for their own sake.
387
1068332
2804
V touze dělat věci z vlastních důvodů.
17:51
The drive to do things cause they matter.
388
1071160
1976
V touze dělat věci proto, že na nich záleží.
17:53
And here's the best part.
389
1073160
1976
A teď přichází to nejlepší.
17:55
We already know this.
390
1075160
1220
Věda jen potvrzuje to, co už dávno víme, co cítíme ve svém srdci.
17:56
The science confirms what we know in our hearts.
391
1076404
2550
17:58
So, if we repair this mismatch between science and business,
392
1078978
4830
Takže, když napravíme nesoulad mezi poznatky
vědy a tím, co firmy dělají,
18:03
if we bring our motivation, notions of motivation
393
1083832
2933
když naše způsoby a chápání motivace dostaneme
18:06
into the 21st century,
394
1086789
1727
na úroveň 21. století,
18:08
if we get past this lazy, dangerous, ideology
395
1088540
4014
když překonáme tuto lenivou, nebezpečnou ideologii
18:12
of carrots and sticks,
396
1092578
2032
cukru a biče,
18:14
we can strengthen our businesses,
397
1094634
2729
můžeme posilnit naše firmy,
18:17
we can solve a lot of those candle problems,
398
1097387
2582
dokážeme vyřešit mnohé takové "úlohy se svíčkou",
18:19
and maybe, maybe --
399
1099993
2732
a možná, možná, možná
18:24
we can change the world.
400
1104160
1753
dokážeme změnit svět.
18:25
I rest my case.
401
1105937
1305
Tím končím svojí soudní při.
18:27
(Applause)
402
1107266
3000
(Potlesk)
O tomto webu

Tato stránka vám představí videa na YouTube, která jsou užitečná pro výuku angličtiny. Uvidíte lekce angličtiny vedené špičkovými učiteli z celého světa. Dvojklikem na anglické titulky zobrazené na každé stránce s videem si video přehrajete přímo odtud. Titulky se posouvají synchronizovaně s přehráváním videa. Pokud máte nějaké připomínky nebo požadavky, kontaktujte nás prosím pomocí tohoto kontaktního formuláře.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7