How to train employees to have difficult conversations | Tamekia MizLadi Smith

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TED


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Übersetzung: Larissa Melzner Lektorat: Swenja Gawantka
00:12
We live in a world where the collection of data
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12968
2198
In unserer Welt werden Daten 24 Stunden am Tag,
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is happening 24 hours a day, seven days a week,
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15190
2548
7 Tage die Woche, 365 Tage im Jahr gesammelt.
00:17
365 days a year.
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17762
2293
00:20
This data is usually collected by what we call a front-desk specialist now.
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20730
4323
Diese Daten werden von sogenannten Empfangsspezialisten gesammelt.
Das sind Einzelhändler in Ihrem Lieblingskaufhaus,
00:25
These are the retail clerks at your favorite department stores,
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25077
3120
00:28
the cashiers at the grocery stores,
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28221
2443
die Kassierer im Supermarkt,
00:30
the registration specialists at the hospital
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30688
2605
die Aufnahme im Krankenhaus
00:33
and even the person that sold you your last movie ticket.
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33317
3114
und sogar die Person, die Ihnen Ihre Kinokarte verkauft.
00:36
They ask discreet questions, like: "May I please have your zip code?"
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36908
3875
Sie fragen diskret nach: "Darf ich Ihre Postleitzahl erfragen?"
00:40
Or, "Would you like to use your savings card today?"
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40807
3111
Oder: "Möchten Sie Ihre Kundenkarte benutzen?"
00:44
All of which gives us data.
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44369
2309
Das alles erzeugt Daten.
00:46
However, the conversation becomes a little bit more complex
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4587
Die Gespräche werden aber schwieriger,
00:51
when the more difficult questions need to be asked.
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51313
3318
wenn schwierigere Fragen gestellt werden müssen.
00:54
Let me tell you a story, see.
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54655
1793
Ich erzähle Ihnen eine Geschichte.
00:56
Once upon a time, there was a woman named Miss Margaret.
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56750
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Es war einmal eine Frau namens Miss Margaret.
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Miss Margaret had been a front-desk specialist
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59792
2151
Miss Margaret war 20 Jahre lang Empfangsdame gewesen.
01:01
for almost 20 years.
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61967
1460
01:03
And in all that time, she has never, and I do mean never,
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63451
3817
In all dieser Zeit hatte sie wirklich niemals
01:07
had to ask a patient their gender, race or ethnicity.
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67292
3520
einen Patienten nach Geschlecht, Rasse oder Ethnie fragen müssen.
01:10
Because, see, now Miss Margaret has the ability to just look at you.
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70836
3223
Denn Miss Margaret kann Sie einfach ansehen.
Oh ja.
01:14
Uh-huh.
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74083
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Und sie kann sehen, ob man Mädchen oder Junge,
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And she can tell if you are a boy or a girl,
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75265
2777
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black or white, American or non-American.
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schwarz oder weiß, Amerikaner oder Nicht-Amerikaner ist.
01:21
And in her mind, those were the only categories.
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81327
3238
Nach ihrer Auffassung waren das die einzigen Kategorien.
01:24
So imagine that grave day,
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84589
2016
Stellen Sie sich den Tag vor,
01:26
when her sassy supervisor invited her to this "change everything" meeting
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86629
4893
als ihre freche Chefin sie zum "Ändere alles"-Treffen bat
01:31
and told her that would have to ask each and every last one of her patients
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91546
3634
und ihr sagte, dass sie jeden einzelnen ihrer Patienten bitten müsse,
01:35
to self-identify.
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95204
1405
sich selbst zu identifizieren.
01:36
She gave her six genders, eight races and over 100 ethnicities.
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96633
4770
Sie gab ihr sechs Geschlechter, acht Rassen und über 100 Ethnien.
Miss Margaret war geschockt.
01:41
Well, now, Miss Margaret was appalled.
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101427
2588
Ich meine richtiggehend beleidigt.
01:44
I mean, highly offended.
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104039
1397
01:45
So much so that she marched down to that human-resource department
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105460
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So sehr, dass sie zur Personalabteilung ging,
01:48
to see if she was eligible for an early retirement.
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108815
2524
um herauszufinden, ob sie in Frührente gehen könne.
01:51
And she ended her rant by saying
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111363
1960
Sie beendete ihre Wutrede mit den Worten,
01:53
that her sassy supervisor invited her to this "change everything" meeting
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4870
dass ihre schlaue Chefin sie zu diesem "Ändere alles"-Treffen eingeladen habe
01:58
and didn't, didn't, even, even
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118241
2024
und nicht einmal, ja nicht einmal etwas zu Essen mitgebracht habe.
02:00
bring, bring food, food, food, food.
36
120289
3028
(Lachen)
02:03
(Laughter)
37
123341
1154
02:04
(Applause) (Cheers)
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124519
5067
(Applaus) (Jubel)
02:10
You know you've got to bring food to these meetings.
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2434
Man bringt doch Essen zu so einem Meeting mit.
02:13
(Laughter)
40
133139
2343
(Lachen)
02:15
Anyway.
41
135506
1159
Jedenfalls ...
02:16
(Laughter)
42
136689
1508
(Lachen)
02:18
Now, that was an example of a healthcare setting,
43
138221
2769
Das war ein Beispiel aus der Gesundheitsbranche,
aber natürlich sammeln alle Unternehmen in der ein oder anderen Form Daten.
02:21
but of course, all businesses collect some form of data.
44
141014
3333
02:24
True story: I was going to wire some money.
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144371
3142
Wahre Geschichte: Ich wollte Geld überweisen.
Die Kundenberaterin fragte mich,
02:28
And the customer service representative asked me
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148165
2555
02:30
if I was born in the United States.
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150744
2334
ob ich in den USA geboren sei.
02:33
Now, I hesitated to answer her question,
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2381
Ich zögerte, ihre Frage zu beantworten,
02:35
and before she even realized why I hesitated,
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155824
3130
und bevor sie wusste, warum ich zögerte,
02:38
she began to throw the company she worked for under the bus.
50
158978
3015
fing sie an, das Unternehmen, für das sie arbeitete, schlecht zu machen.
02:42
She said, "Girl, I know it's stupid, but they makin' us ask this question."
51
162017
5072
Sie sagte: "Ich weiß, es ist dumm, aber wir müssen diese Fragen stellen."
02:47
(Laughter)
52
167113
1151
(Lachen)
02:48
Because of the way she presented it to me,
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168288
2073
Wegen der Art, wie sie es mir vortrug, dachte ich: "Warum?
02:50
I was like, "Girl, why?
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170385
1600
02:52
Why they makin' you ask this question?
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172561
2230
Warum müsst ihr diese Fragen stellen?
02:54
Is they deportin' people?"
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174815
1802
Deportieren sie Leute?"
02:56
(Laughter)
57
176641
2142
(Lachen)
02:58
But then I had to turn on the other side of me,
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178807
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Aber ich wandte mich an mein anderes Ich,
03:01
the more professional speaker-poet side of me.
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181053
2568
das professionellere Sprecher-Ich.
03:04
The one that understood that there were little Miss Margarets all over the place.
60
184164
4150
Das, das versteht, dass es Miss Margarets überall gibt.
03:08
People who were good people, maybe even good employees,
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188871
2968
Gutherzige Menschen, sogar gute Angestellte,
03:11
but lacked the ability to ask their questions properly
62
191863
2552
aber ohne die Fähigkeit, ihre Fragen richtig zu stellen,
03:14
and unfortunately, that made her look bad,
63
194439
2535
und das ließ sie schlecht dastehen, und noch schlimmer,
03:16
but the worst, that made the business look even worse
64
196998
3246
das ließ das Unternehmen noch schlechter dastehen als sie selbst.
03:20
than how she was looking.
65
200268
1666
03:22
Because she had no idea who I was.
66
202236
1767
Denn sie hatte keine Ahnung, wer ich war.
03:24
I mean, I literally could have been a woman who was scheduled to do a TED Talk
67
204027
3685
Ich hätte eine Frau sein können,
die einen TED-Talk halten und sie als Beispiel benutzen würde.
03:27
and would use her as an example.
68
207736
1778
03:29
Imagine that.
69
209538
1300
Stellen Sie sich das vor.
03:30
(Applause)
70
210862
4262
(Applaus)
03:35
And unfortunately,
71
215148
1183
Und leider passiert es, dass Leute die Fragen nicht beantworten,
03:36
what happens is people would decline to answer the questions,
72
216355
2895
weil sie denken,
03:39
because they feel like you would use the information
73
219274
2509
die Informationen würden benutzt, um sie zu diskriminieren,
03:41
to discriminate against them,
74
221807
1425
und zwar nur wegen der Art, wie die Information präsentiert wurde.
03:43
all because of how you presented the information.
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223256
2391
03:45
And at that point, we get bad data.
76
225671
1778
Und hier bekommen wir schlechte Daten.
03:47
And everybody knows what bad data does.
77
227473
2111
Jeder weiß, was schlechte Daten bewirken.
03:49
Bad data costs you time, it costs you money
78
229608
2793
Schlechte Daten kosten Zeit, sie kosten Geld
03:52
and it costs you resources.
79
232425
1946
und sie kosten Ressourcen.
03:54
Unfortunately, when you have bad data,
80
234395
2563
Leider, wenn man schlechte Daten erhält,
03:56
it also costs you a lot more,
81
236982
3079
kostet Sie das sogar noch mehr,
04:00
because we have health disparities,
82
240085
2395
denn wir haben ungleiche Gesundheitsversorgung,
04:02
and we have social determinants of health,
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242504
2214
wir haben soziale Determinanten bezüglich Gesundheit
04:04
and we have the infant mortality,
84
244742
1658
und wir haben Säuglingssterblichkeit.
04:06
all of which depends on the data that we collect,
85
246424
2643
All das hängt von unseren Daten ab,
04:09
and if we have bad data, than we have those issues still.
86
249091
3248
und wenn wir schlechte Daten haben, bleiben diese Probleme.
04:12
And we have underprivileged populations
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252363
1899
Wir haben unterprivilegierte Menschen, die unterprivilegiert bleiben,
04:14
that remain unfortunate and underprivileged,
88
254286
2791
04:17
because the data that we're using is either outdated,
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257101
3926
denn die Daten, die wir nutzen, sind entweder veraltet
04:21
or is not good at all or we don't have anything at all.
90
261051
3293
oder nicht gut, oder wir haben gar keine.
04:24
Now, wouldn't it be amazing if people like Miss Margaret
91
264987
2636
Wäre es nicht fantastisch, wenn es Leute wie Miss Margaret
04:27
and the customer-service representative at the wiring place
92
267647
3150
und die Kundenberaterin in der Bank selig machen würde,
04:30
were graced to collect data with compassionate care?
93
270821
4374
Daten mit Mitgefühl zu erfragen?
04:35
Can I explain to you what I mean by "graced?"
94
275562
2317
Ich erkläre, was ich mit "selig" meine.
04:38
I wrote an acrostic poem.
95
278324
1666
Ich habe ein Akrostichon geschrieben.
04:40
G: Getting the front desk specialist involved and letting them know
96
280300
4773
S: Sorge tragen, dass die Empfangsperson einbezogen wird,
E: erkennt, wie wichtig ihre Rolle ist,
04:45
R: the Relevance of their role as they become
97
285097
3953
04:49
A: Accountable for the accuracy of data while implementing
98
289074
3531
L: lernt, die Richtigkeit der Daten zu gewährleisten,
04:52
C: Compassionate care within all encounters by becoming
99
292629
4044
I: imstande ist, den Menschen mit Mitgefühl zu begegnen,
04:56
E: Equipped with the education needed to inform people
100
296697
3301
G: die Gabe besitzt, Menschen angemessen darüber zu informieren,
05:00
of why data collection is so important.
101
300022
3293
warum Datenerhebung so wichtig ist.
05:04
(Applause)
102
304315
2949
(Applaus)
05:07
Now, I'm an artist.
103
307288
2096
Ich bin Künstlerin.
05:09
And so what happens with me
104
309408
1674
Was mir passiert:
Wenn ich etwas Künstlerisches schaffe,
05:11
is that when I create something artistically,
105
311106
2174
05:13
the trainer in me is awakened as well.
106
313304
1923
erwacht die Lehrerin in mir.
05:15
So what I did was, I began to develop that acrostic poem into a full training
107
315251
4072
Ich wandelte das Akrostichon also in eine Schulung
mit dem Titel "Ich bin S.E.L.I.G." um.
05:19
entitled "I'm G.R.A.C.E.D."
108
319347
1548
05:20
Because I remember, being the front-desk specialist,
109
320919
2841
Denn ich erinnere mich, als ich am Empfang war,
05:23
and when I went to the office of equity to start working,
110
323784
2674
und als ich zur Bank ging, um dort zu arbeiten, dachte ich:
05:26
I was like, "Is that why they asked us to ask that question?"
111
326482
3555
"Sollen wir deswegen diese Fragen stellen?"
05:30
It all became a bright light to me,
112
330061
1768
Es leuchtete mir plötzlich ein und mir wurde klar,
05:31
and I realized that I asked people and I told people about --
113
331853
3637
dass ich Menschen mit dem falschen Geschlecht,
05:35
I called them by the wrong gender, I called them by the wrong race,
114
335514
3284
mit der falschen Rasse, der falschen Ethnie angesprochen hatte,
05:38
I called them by the wrong ethnicity,
115
338822
1803
05:40
and the environment became hostile,
116
340649
2007
und es wurde unangenehm.
05:42
people was offended and I was frustrated because I was not graced.
117
342680
4284
Die Leute waren beleidigt
und ich war frustriert, weil ich nicht "selig" war.
05:46
I remember my computerized training,
118
346988
2587
Ich erinnere mich an mein computerbasiertes Training,
05:49
and unfortunately, that training did not prepare me to deescalate a situation.
119
349599
5626
das mich leider nicht darauf vorbereitet hatte,
solche Situationen zu deeskalieren.
05:55
It did not prepare me to have teachable moments when I had questions
120
355249
3376
Es zeigte mir keine Lehr-Momente auf, wenn ich Fragen dazu hatte,
05:58
about asking the questions.
121
358649
1658
wie man die Fragen stellt.
06:00
I would look at the computer and say, "So, what do I do when this happens?"
122
360331
3564
Ich sah den PC an und fragte: "Was mache ich, wenn das passiert?"
06:03
And the computer would say ...
123
363919
1858
Und der PC sagte....
06:05
nothing, because a computer cannot talk back to you.
124
365801
3268
Nichts, denn ein Computer spricht nicht Ihnen.
(Lachen)
06:09
(Laughter)
125
369093
3207
06:12
So that's the importance of having someone there
126
372324
2571
Deshalb ist es wichtig, jemanden vor sich zu haben,
06:14
who was trained to teach you and tell you what you do
127
374919
2777
der gelernt hat, einem beizubringen, was man in solchen Situationen zu tun hat.
06:17
in situations like that.
128
377720
1690
Als ich "Ich bin S.E.L.I.G." erschuf,
06:20
So, when I created the "I'm G.R.A.C.E.D" training,
129
380030
2626
06:22
I created it with that experience that I had in mind,
130
382680
2994
entwickelte ich es mit Erfahrung,
06:25
but also that conviction that I had in mind.
131
385698
2516
aber auch mit Überzeugung.
06:28
Because I wanted the instructional design of it
132
388238
2253
Ich wollte die Schulung so aufbauen,
06:30
to be a safe space for open dialogue for people.
133
390515
2778
dass sie einen sicheren und offenen Dialog ermöglicht.
06:33
I wanted to talk about biases,
134
393317
1895
Ich wollte über Vorurteile sprechen, die unbewussten und die bewussten,
06:35
the unconscious ones and the conscious ones,
135
395236
2397
06:37
and what we do.
136
397657
1166
und was wir tun.
06:38
Because now I know that when you engage people in the why,
137
398847
3944
Denn ich weiß, dass sich, wenn man Leuten die Gründe erklärt,
06:42
it challenges their perspective, and it changes their attitudes.
138
402815
3476
ihre Perspektive und ihre Haltung ändern.
06:46
Now I know that data that we have at the front desk
139
406315
3159
Ich weiß, dass mit den Daten, die wir am Empfang erheben,
06:49
translates into research that eliminates disparities and finds cures.
140
409498
4813
in der Forschung Ungleichheiten bekämpft und Heilungen gefunden werden.
06:54
Now I know that teaching people transitional change
141
414335
3706
Ich weiß, dass es ein besserer Weg ist, Menschen Änderung zu lehren,
06:58
instead of shocking them into change
142
418065
2846
als sie damit zu überrumpeln,
07:00
is always a better way of implementing change.
143
420935
3255
um eine wahre Änderung hervorzurufen.
07:04
See, now I know people are more likely to share information
144
424214
3046
Ich weiß, dass die Menschen eher Informationen teilen,
07:07
when they are treated with respect by knowledgeable staff members.
145
427284
3859
wenn sie von kompetentem Personal mit Respekt behandelt werden.
07:11
Now I know that you don't have to be a statistician
146
431167
3021
Ich weiß, man muss kein Statistiker sein,
07:14
to understand the power and the purpose of data,
147
434212
3001
um Macht und Zweck der Daten zu verstehen,
07:17
but you do have to treat people with respect and have compassionate care.
148
437237
4364
aber man muss Menschen mit Respekt und Mitgefühl begegnen.
07:21
Now I know that when you've been graced,
149
441625
2825
Ich weiß, wenn man "selig" ist,
07:24
it is your responsibility to empower somebody else.
150
444474
3376
liegt es in der eigenen Verantwortung, auch jemand anderen zu befähigen.
07:27
But most importantly, now I know
151
447874
2425
Aber vor allem weiß ich jetzt:
07:30
that when teaching human beings
152
450323
2413
Wenn man Menschen beibringt,
07:32
to communicate with other human beings,
153
452760
3079
mit anderen Menschen zu kommunizieren,
07:35
it should be delivered by a human being.
154
455863
3785
sollte das durch einen Menschen geschehen.
(Applaus)
07:40
(Applause)
155
460117
6792
07:46
So when y'all go to work
156
466933
1849
Wenn Sie also alle zur Arbeit gehen
07:48
and y'all schedule that "change everything" meeting --
157
468806
3335
und ein "Ändere alles"-Meeting vereinbaren, --
07:52
(Laughter)
158
472165
1650
(Lachen)
07:53
remember Miss Margaret.
159
473839
1515
denken Sie an Miss Margaret.
07:55
And don't forget the food, the food, the food, the food.
160
475792
3819
Und vergessen Sie das Essen nicht.
08:00
Thank you.
161
480103
1151
Vielen Dank.
08:01
(Applause) (Cheers)
162
481278
5475
(Applaus)
08:06
Thank you.
163
486777
1175
08:07
(Applause)
164
487976
1595
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