The puzzle of motivation | Dan Pink | TED

Dan Pink über die überraschende Wissenschaft der Motivation

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2009-08-25 ・ TED


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The puzzle of motivation | Dan Pink | TED

Dan Pink über die überraschende Wissenschaft der Motivation

11,873,475 views ・ 2009-08-25

TED


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Übersetzung: Sven Henckel Lektorat: Robert Grimm
Ich muss gleich zu Beginn ein Geständnis ablegen.
00:13
I need to make a confession at the outset here.
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2516
00:15
A little over 20 years ago, I did something that I regret,
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15842
4753
Vor etwas mehr als 20 Jahren
habe ich etwas getan, das ich bedauere,
00:21
something that I'm not particularly proud of.
2
21671
2671
etwas, auf das ich nicht besonders stolz bin,
00:25
Something that, in many ways, I wish no one would ever know,
3
25041
3375
etwas, von dem ich in vielerlei Hinsicht wünschte, dass es keiner wüsste.
00:28
but here I feel kind of obliged to reveal.
4
28440
3259
Aber hier fühle ich mich irgendwie verpflichtet, es zu offenbaren.
00:31
(Laughter)
5
31723
1020
(Gelächter)
00:34
In the late 1980s,
6
34000
2024
Spät in den 1980ern,
00:36
in a moment of youthful indiscretion,
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36048
3395
in einem Momemt jugendlicher Unbesonnenheit,
00:39
I went to law school.
8
39467
1501
bin ich zur Law School (juristische Fakultät) gegangen.
00:40
(Laughter)
9
40992
1938
(Gelächter)
00:45
In America, law is a professional degree:
10
45666
2437
In Amerika ist die Rechtswissenschaft ein beruflicher Abschluss.
00:48
after your university degree, you go on to law school.
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48127
2705
Man erhält seinen Universitätabschluss. Dann geht man weiter zur Law School.
00:50
When I got to law school,
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50856
1440
Und als ich zur Law School ging,
00:53
I didn't do very well.
13
53133
1297
schnitt ich nicht so gut ab.
00:55
To put it mildly, I didn't do very well.
14
55743
1921
Gelinde gesagt, ich schnitt nicht so gut ab.
00:57
I, in fact, graduated in the part of my law school class
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57688
3007
Tatsächlich schloss ich gemeinsam mit dem Teil meiner Klasse ab,
01:00
that made the top 90% possible.
16
60719
3417
der die Top 90 Prozent -- ermöglicht hatte.
01:04
(Laughter)
17
64160
2222
(Gelächter)
01:08
Thank you.
18
68160
1048
Vielen Dank.
01:10
I never practiced law a day in my life;
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70985
3555
Ich habe keinen einzigen Tag in meinem Leben als Anwalt praktiziert.
01:14
I pretty much wasn't allowed to.
20
74564
1984
Ich wurde nicht zugelassen.
01:16
(Laughter)
21
76572
1597
(Gelächter)
01:19
But today, against my better judgment,
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79310
3481
Heute jedoch, wider besseren Wissens,
01:22
against the advice of my own wife,
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82815
2321
gegen den Rat meiner eigenen Frau,
01:25
I want to try to dust off some of those legal skills --
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85160
3976
möchte ich versuchen, einige dieser juristischen Fähigkeiten zu entstauben --
01:29
what's left of those legal skills.
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89160
2359
das, was noch davon übrig ist.
01:31
I don't want to tell you a story.
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91543
1746
Ich möchte Ihnen keine Geschichte erzählen.
01:34
I want to make a case.
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94160
2364
Ich möchte Beweise vortragen.
01:36
I want to make a hard-headed,
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96548
2366
Ich möchte einen sachlichen, auf Beweisen beruhenden,
01:38
evidence-based,
29
98938
1198
01:40
dare I say lawyerly case,
30
100160
3174
ich möchte sagen anwaltlichen Fall über
01:43
for rethinking how we run our businesses.
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103358
2749
das Umdenken, wie wir unsere Geschäfte führen, vortragen.
01:47
So, ladies and gentlemen of the jury,
32
107953
1985
Also, meine Damen und Herren aus der Jury, schauen Sie sich das hier an.
01:49
take a look at this.
33
109962
1443
01:51
This is called the candle problem.
34
111429
2307
Dies ist das Kerzen-Problem.
01:53
Some of you might know it.
35
113760
1674
Einige von Ihnen haben das vielleicht schon mal gesehen.
01:55
It's created in 1945
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115458
1678
Es wurde 1945
01:57
by a psychologist named Karl Duncker.
37
117160
1976
von einem Psychologen namens Karl Duncker geschaffen.
01:59
He created this experiment
38
119160
1976
Karl Duncker erschuf dieses Experiment,
02:01
that is used in many other experiments in behavioral science.
39
121160
3131
welches als eines vieler Experimente in der Verhaltensforschung angewendet wird.
02:04
And here's how it works. Suppose I'm the experimenter.
40
124315
2821
Und so funktioniert es. Nehmen Sie an, ich bin der Experimentator.
02:07
I bring you into a room.
41
127160
1620
Ich bringe Sie in einen Raum. Ich gebe Ihnen eine Kerze,
02:08
I give you a candle, some thumbtacks and some matches.
42
128804
4224
einige Heftzwecken und ein paar Streichhölzer.
02:13
And I say to you,
43
133052
1071
Und ich sage Ihnen: "Ihre Aufgabe
02:14
"Your job is to attach the candle to the wall
44
134147
2989
ist es, die Kerze so an der Wand zu befestigen,
02:17
so the wax doesn't drip onto the table."
45
137160
3126
dass der Wachs nicht auf den Tisch tropft." Was würden Sie jetzt tun?
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
Viele Leute versuchen nun, die Kerze mit den Heftzwecken an der Wand zu befestigen.
02:25
Doesn't work.
48
145488
1338
Funktioniert nicht.
02:26
I saw somebody kind of make the motion over here --
49
146850
4730
Einige Leute -- und ich habe jemanden hier im Publikum gesehen,
der diese Bewegung gemacht hat.
02:31
some people have a great idea where they light the match,
50
151604
3104
Einige Leute haben die großartige Idee,
das Streichholz anzuzünden, die Seite der Kerze damit zu schmelzen und sie an der Wand zu befestigen versuchen.
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
Das ist eine tolle Idee. Funktioniert nicht.
02:40
And eventually, after five or ten minutes,
53
160827
2309
Und schließlich, nach fünf oder zehn Minuten,
02:43
most people figure out the solution,
54
163160
1976
kommen die meisten Leute auf die Lösung,
02:45
which you can see here.
55
165160
1745
die Sie hier sehen können.
02:46
The key is to overcome what's called functional fixedness.
56
166929
3790
Der Schlüssel liegt darin, die so genannte funktionale Gebundenheit zu überwinden.
02:50
You look at that box and you see it only as a receptacle for the tacks.
57
170743
3964
Sie sehen die Schachtel und betrachten sie lediglich als einen Behälter für die Heftzwecken.
02:54
But it can also have this other function,
58
174731
2006
Sie kann aber auch eine andere Funktion haben --
02:56
as a platform for the candle.
59
176761
2262
als eine Standfläche für die Kerze. Das Kerzen-Problem.
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
Nun möchte ich Ihnen von einem Experiment erzählen,
das auf dem Kerzen-Problem aufbaut.
03:04
done by a scientist named Sam Glucksberg,
62
184155
2459
Es wurde von einem Wissenschaftler namens Sam Glucksberg durchgeführt,
03:06
who is now at Princeton University, US,
63
186638
2121
der nun an der Princeton-Universität in den USA ist.
03:08
This shows the power of incentives.
64
188783
3353
Es zeigt die Macht von Anreizen.
03:12
He gathered his participants and said:
65
192160
1976
Hier ist, was er getan hat. Er hat seine Teilnehmer versammelt
03:14
"I'm going to time you, how quickly you can solve this problem."
66
194160
3825
und sagte: "Ich werde Ihre Zeit messen, wie schnell Sie dieses Problem lösen können."
Einer Gruppe sagte er:
03:18
To one group he said,
67
198009
1476
03:19
"I'm going to time you to establish norms,
68
199509
2627
"Ich werde Ihre Zeit messen, um eine Norm zu ermitteln,
03:22
averages for how long it typically takes someone to solve this sort of problem."
69
202160
4541
wie lange es typischerweise dauert,
um diese Art von Problem zu lösen."
03:26
To the second group he offered rewards.
70
206725
2411
Der zweiten Gruppe bot er Belohnungen an.
03:29
He said, "If you're in the top 25% of the fastest times,
71
209160
4723
Er sagte: "Wenn Sie zu den 25 Prozent der Schnellsten gehören,
03:33
you get five dollars.
72
213907
1008
erhalten Sie fünf Dollar.
03:35
If you're the fastest of everyone we're testing here today,
73
215874
3753
Wenn Sie der Schnellste von allen heute sind,
03:39
you get 20 dollars."
74
219651
1485
erhalten Sie 20 Dollar."
03:41
Now this is several years ago, adjusted for inflation,
75
221160
2883
Das ist nun einige Jahre her, inflationsbereinigt.
03:44
it's a decent sum of money for a few minutes of work.
76
224067
2545
Es ist eine ordentliche Summe an Geld für wenige Minuten Arbeit.
03:46
It's a nice motivator.
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226636
1500
Es ist ein netter Motivator.
03:48
Question:
78
228160
1143
Frage: Wie viel schneller
03:49
How much faster did this group solve the problem?
79
229327
3317
löste diese Gruppe das Problem?
03:53
Answer:
80
233537
1246
Antwort: Sie brauchte durchschnittlich
03:54
It took them, on average, three and a half minutes longer.
81
234807
5642
3,5 Minuten länger.
04:00
3.5 min longer.
82
240473
1215
3,5 Minuten länger. Das ergibt keinen Sinn, oder?
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
Ich meine, ich bin Amerikaner. Ich glaube an freie Märkte.
04:06
That's not how it's supposed to work, right?
85
246685
2451
So sollte es nicht laufen, oder?
04:09
(Laughter)
86
249160
1184
(Gelächter)
04:10
If you want people to perform better, you reward them. Right?
87
250368
3915
Wenn Sie möchten, dass Menschen bessere Leistungen erbringen,
belohnen Sie diese. Richtig?
04:14
Bonuses, commissions, their own reality show.
88
254307
2829
Boni, Provisionen, ihre eigene Reality-Show.
04:17
Incentivize them.
89
257160
2018
Schaffen Sie ihnen Anreize. So funktioniert das Geschäft.
04:20
That's how business works.
90
260022
1383
04:21
But that's not happening here.
91
261429
2013
Aber das passiert hier nicht.
04:23
You've got an incentive designed
92
263466
1670
Man hat einen Anreiz geschaffen,
04:25
to sharpen thinking and accelerate creativity,
93
265160
3796
um das Denken zu schärfen und die Kreativität zu beschleunigen.
04:28
and it does just the opposite.
94
268980
2156
Und es passiert genau das Gegenteil.
04:31
It dulls thinking and blocks creativity.
95
271160
2976
Es beschränkt das Denken und blockiert die Kreativität.
04:34
What's interesting about this experiment
96
274160
1931
Und das Interessante an diesem Experiment ist, dass es kein Ausreißer ist.
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
Dies konnte immer wieder und wieder nachgestellt werden --
04:40
for nearly 40 years.
99
280818
3018
seit fast 40 Jahren.
04:43
These contingent motivators --
100
283860
2276
Diese bedingten Motivatoren --
04:46
if you do this, then you get that --
101
286160
2374
wenn Sie dies tun, dann erhalten Sie jenes --
04:48
work in some circumstances.
102
288558
1578
funktionieren unter gewissen Umständen.
04:50
But for a lot of tasks, they actually either don't work
103
290160
3812
Für viele Aufgaben jedoch funktionieren sie entweder nicht
04:53
or, often, they do harm.
104
293996
1896
oder richten oftmals Schaden an.
04:56
This is one of the most robust findings in social science,
105
296848
4889
Dies ist eines der stabilsten Forschungsergebnisse
in der Sozialwissenschaft.
05:02
and also one of the most ignored.
106
302945
2349
Und ebenfalls eines der am meisten ignorierten.
05:05
I spent the last couple of years
107
305318
1590
Ich habe die letzten Jahre damit verbracht, die Wissenschaft
05:06
looking at the science of human motivation,
108
306932
2071
menschlicher Motivation zu untersuchen.
05:09
particularly the dynamics of extrinsic motivators
109
309027
2362
Insbesondere das Kräftespiel von extrinsischen Motivatoren
05:11
and intrinsic motivators.
110
311413
1723
und intrinsischen Motivatoren.
05:13
And I'm telling you, it's not even close.
111
313160
2412
Und ich kann Ihnen sagen, dass es nicht einmal ansatzweise so ist.
05:15
If you look at the science, there is a mismatch
112
315596
2338
Wenn Sie sich die Wissenschaft ansehen, gibt es ein Ungleichgewicht
05:17
between what science knows
113
317958
1853
zwischen dem, was die Wissenschaft weiß und was die Geschäftswelt tut.
05:19
and what business does.
114
319835
1411
05:21
What's alarming here is that our business operating system --
115
321270
3246
Und es ist besorgniserregend, dass unser Geschäftsbetrieb --
05:24
think of the set of assumptions and protocols beneath our businesses,
116
324540
3308
denken Sie an die Reihe von Annahmen und Protokollen in unseren Betrieben,
05:27
how we motivate people, how we apply our human resources--
117
327872
3709
wie wir Menschen motivieren, wie wir unser Personal einsetzen --
05:32
it's built entirely around these extrinsic motivators,
118
332630
3230
gänzlich auf extrinsischen Motivatoren beruht,
05:35
around carrots and sticks.
119
335884
1571
auf Zuckerbrot und Peitsche.
05:37
That's actually fine for many kinds of 20th century tasks.
120
337479
4189
Das ist in der Tat gut für viele Arten von Aufgaben des 20. Jahrhunderts.
05:41
But for 21st century tasks,
121
341692
2111
Für Aufgaben des 21. Jahrhunderts jedoch
05:43
that mechanistic, reward-and-punishment approach
122
343827
3531
funktioniert dieser mechanistische, Belohnung-und-Strafe-Ansatz
05:47
doesn't work,
123
347382
1668
nicht -- funktioniert oftmals nicht und richtet häufig Schaden an.
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
Lassen Sie mich Ihnen zeigen, was ich meine.
05:52
Glucksberg did another similar experiment,
127
352982
3077
Glucksberg hat also ein weiteres, ähnliches Experiment durchgeführt,
05:56
he presented the problem in a slightly different way,
128
356083
2613
bei dem er das Problem in einer etwas anderen Weise dargestellt hat,
05:58
like this up here.
129
358720
1020
wie hier oben zu sehen ist. Okay?
06:00
Attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table.
130
360662
3277
Bringen Sie die Kerze an der Wand an, so dass der Wachs nicht auf den Tisch tropft.
06:03
Same deal. You: we're timing for norms.
131
363963
2476
Gleiche Abmachung. Eure Zeit wird gestoppt für Normen.
06:06
You: we're incentivizing.
132
366463
2442
Euch wird ein Anreiz geboten.
06:08
What happened this time?
133
368929
1451
Was passierte dieses Mal?
06:11
This time, the incentivized group kicked the other group's butt.
134
371360
6204
Dieses Mal besiegte die Gruppe mit den Anreizen
die andere Gruppe deutlich.
06:17
Why?
135
377588
1015
Warum? Wenn die Heftzwecken nicht in der Schachtel sind,
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
ist es ziemlich einfach, oder?
06:25
(Laughter)
138
385421
2450
(Gelächter)
06:27
If-then rewards work really well for those sorts of tasks,
139
387895
4978
Wenn-dann-Belohungen funktionieren wirklich gut
für die Arten von Aufgaben,
06:32
where there is a simple set of rules
140
392897
1716
bei denen es ein einfaches Regelwerk und ein klares Ziel
06:34
and a clear destination to go to.
141
394637
2499
gibt.
06:37
Rewards, by their very nature,
142
397160
1976
Belohnungen begrenzen naturgemäß
06:39
narrow our focus, concentrate the mind;
143
399160
1976
unser Blickfeld, konzentrieren unsere Gedanken.
06:41
that's why they work in so many cases.
144
401160
2335
Deshalb funktionieren sie in so vielen Fällen.
06:43
So, for tasks like this,
145
403519
2079
Für Aufgaben wie diese also
06:45
a narrow focus, where you just see the goal right there,
146
405622
3353
funktioniert ein begrenztes Blickfeld, bei dem man nur das Ziel vor Augen hat
06:48
zoom straight ahead to it,
147
408999
1380
und es geradewegs fokussiert,
06:50
they work really well.
148
410403
1629
wirklich gut.
06:52
But for the real candle problem,
149
412056
2720
Für das echte Kerzen-Problem jedoch
06:54
you don't want to be looking like this.
150
414800
1992
sollte man nicht auf diese Art schauen.
06:56
The solution is on the periphery. You want to be looking around.
151
416816
3130
Die Lösung liegt nicht auf der Hand. Die Lösung ist im Umfeld.
Man sollte sich umsehen.
06:59
That reward actually narrows our focus
152
419970
2627
Diese Belohnung begrenzt tatsächlich unser Blickfeld
07:02
and restricts our possibility.
153
422621
1515
und beschränkt unsere Möglichkeiten.
07:04
Let me tell you why this is so important.
154
424160
1970
Lassen Sie mich Ihnen erklären, warum das so wichtig ist.
07:07
In western Europe,
155
427336
3103
In Westeuropa,
in vielen Teilen Asiens,
07:10
in many parts of Asia,
156
430463
1085
07:11
in North America, in Australia,
157
431572
2775
in Nordamerika, in Australien
07:14
white-collar workers are doing less of this kind of work,
158
434371
3566
verrichten Büroangestellte weniger von
dieser Art von Arbeit
07:17
and more of this kind of work.
159
437961
2380
und mehr von dieser Art von Arbeit.
07:22
That routine, rule-based, left-brain work --
160
442025
2971
Diese routinemäßige, regelbasierte Arbeit der linken Gehirnhälfte --
07:25
certain kinds of accounting, financial analysis,
161
445020
2716
bestimmte Arten der Buchführung, der Finanzanalyse,
07:27
computer programming --
162
447760
1695
der Computerprogrammierung --
07:29
has become fairly easy to outsource,
163
449479
2195
lässt sich inzwischen sehr leicht outsourcen,
07:31
fairly easy to automate.
164
451698
2031
sehr leicht automatisieren.
07:33
Software can do it faster.
165
453753
2176
Software kann es schneller erledigen.
07:35
Low-cost providers can do it cheaper.
166
455953
2325
Billiganbieter auf der ganzen Welt können es günstiger erledigen.
07:38
So what really matters
167
458302
2968
Worauf es wirklich ankommt, sind die Fähigkeiten der rechten Gehirnhälfte,
07:41
are the more right-brained creative, conceptual kinds of abilities.
168
461294
4628
die eher kreativer und konzeptioneller Natur sind.
07:45
Think about your own work.
169
465946
2381
Denken Sie an Ihre eigene Arbeit.
07:48
Think about your own work.
170
468351
1745
Denken Sie an Ihre eigene Arbeit.
07:51
Are the problems that you face,
171
471033
1582
Sind die Probleme, denen Sie begegnen, oder sogar die Probleme,
07:52
or even the problems we've been talking about here,
172
472639
2497
über die wir hier reden,
07:55
do they have a clear set of rules,
173
475160
2888
diese Art von Problemen -- haben sie ein klares Regelwerk
und eine einzige Lösung? Nein.
07:58
and a single solution?
174
478072
1587
07:59
No. The rules are mystifying.
175
479683
2453
Die Regeln sind verwirrend.
08:02
The solution, if it exists at all,
176
482160
2246
Die Lösung, wenn es überhaupt eine gibt,
08:04
is surprising and not obvious.
177
484430
2706
ist überraschend und nicht offensichtlich.
08:07
Everybody in this room
178
487160
2754
Jeder in diesem Raum
08:09
is dealing with their own version of the candle problem.
179
489938
4198
hat mit seiner eigenen Version
des Kerzen-Problems zu tun.
08:14
And for candle problems of any kind,
180
494160
3137
Und für Kerzen-Probleme jeglicher Art,
08:17
in any field,
181
497321
1670
in jedem Bereich,
08:19
those if-then rewards,
182
499015
2993
funktionieren diese Wenn-dann-Belohnungen,
08:22
the things around which we've built so many of our businesses,
183
502032
4242
um die wir so viele unserer Geschäfte aufgebaut haben,
08:26
don't work!
184
506298
1833
nicht.
08:28
It makes me crazy.
185
508155
2456
Ich meine, das macht mich wahnsinnig.
08:30
And here's the thing.
186
510635
1936
Und es ist nicht -- jetzt kommt's.
08:32
This is not a feeling.
187
512595
2056
Dies ist kein Gefühl.
08:35
Okay? I'm a lawyer; I don't believe in feelings.
188
515856
3094
Okay? Ich bin Anwalt. Ich glaube nicht an Gefühle.
08:38
This is not a philosophy.
189
518974
3643
Dies ist keine Philosophie.
08:42
I'm an American; I don't believe in philosophy.
190
522641
2262
Ich bin Amerikaner. Ich glaube nicht an Philosophie.
08:44
(Laughter)
191
524927
1687
(Gelächter)
08:47
This is a fact --
192
527525
2968
Dies ist eine Tatsache.
08:50
or, as we say in my hometown of Washington, D.C.,
193
530517
2444
Oder wie wir in meiner Heimatstadt in Washington D.C. sagen,
08:52
a true fact.
194
532985
1590
eine wahre Tatsache.
08:54
(Laughter)
195
534599
2444
(Gelächter)
(Applaus)
08:57
(Applause)
196
537067
3794
09:00
Let me give you an example.
197
540885
1642
Lassen Sie mich Ihnen einen Beispiel geben.
09:02
Let me marshal the evidence here.
198
542551
1585
Lassen Sie mich die Beweise sammeln.
09:04
I'm not telling a story, I'm making a case.
199
544160
2113
Ich erzähle Ihnen keine Geschichte. Ich möchte Beweise vortragen.
09:06
Ladies and gentlemen of the jury, some evidence:
200
546297
2271
Meine Damen und Herren der Jury, einige Beweise:
09:08
Dan Ariely, one of the great economists of our time,
201
548592
3375
Dan Ariely, einer der großartigen Ökonomen unserer Zeit --
09:11
he and three colleagues did a study of some MIT students.
202
551991
3471
er und drei Kollegen haben eine Studie an MIT-Studenten durchgeführt.
09:15
They gave these MIT students a bunch of games,
203
555486
2650
Sie haben diesen MIT-Studenten einen Haufen Spiele gegeben.
09:18
games that involved creativity,
204
558160
1976
Spiele, die Kreativität beinhalteten,
09:20
and motor skills, and concentration.
205
560160
2278
genauso wie motorische Fähigkeiten und Konzentration.
09:22
And the offered them, for performance,
206
562462
2081
Und gegen Leistung haben sie ihnen
09:24
three levels of rewards:
207
564567
2014
drei Stufen von Belohungen angeboten.
09:26
small reward, medium reward, large reward.
208
566605
4246
Kleine Belohnung, mittlere Belohnung, große Belohnung.
09:30
If you do really well you get the large reward, on down.
209
570875
4137
Okay? Wenn man wirklich gut abschneidet, erhält man die große Belohnung und so weiter.
09:35
What happened?
210
575036
1334
Was passierte? Solange die Aufgabe nur routinemäßige Fähigkeiten beinhaltete,
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
funktionierten die Boni wie erwartet:
09:41
the higher the pay, the better the performance.
213
581160
3697
je höher die Bezahlung, desto besser die Leistung.
09:44
Okay?
214
584881
1151
Okay? Aber sobald die Aufgabe
09:46
But once the task called for even rudimentary cognitive skill,
215
586056
5080
auch nur ansatzweise kognitive Fähigkeiten verlangte,
09:51
a larger reward led to poorer performance.
216
591160
6072
führte eine größere Belohnung zu schlechterer Leistung.
Anschließend sagten sie:
09:57
Then they said,
217
597256
1150
09:58
"Let's see if there's any cultural bias here.
218
598430
2135
"Okay, lassen Sie uns sehen, ob es hier irgendeine kulturelle Befangenheit gibt.
10:00
Let's go to Madurai, India and test it."
219
600589
1953
Lassen Sie uns nach Madurai in Indien gehen und es ausprobieren."
10:02
Standard of living is lower.
220
602566
1570
Der Lebensstandard ist geringer.
10:04
In Madurai, a reward that is modest in North American standards,
221
604160
3477
In Madurai ist eine in Nordamerika mäßige Belohnung
10:07
is more meaningful there.
222
607661
1341
bedeutungsvoller.
10:09
Same deal. A bunch of games, three levels of rewards.
223
609859
3402
Gleiche Abmachung. Ein Haufen Spiele, drei Stufen an Belohnungen.
10:13
What happens?
224
613285
1089
Was passiert?
10:15
People offered the medium level of rewards
225
615301
3000
Die Leute, denen die mittlere Belohnung angeboten wurde,
10:18
did no better than people offered the small rewards.
226
618325
2580
haben nicht besser abgeschitten als die Leute mit kleinen Belohnungen.
10:20
But this time, people offered the highest rewards,
227
620929
4479
Dieses Mal haben jedoch die Leute mit den höchsten Belohnungen
10:25
they did the worst of all.
228
625432
1496
am schlechtesten von allen abgeschnitten.
10:28
In eight of the nine tasks we examined across three experiments,
229
628977
3373
Bei acht von neun Aufgaben, die wir in drei Experimenten untersucht haben,
10:32
higher incentives led to worse performance.
230
632374
3469
führten höhere Anreize zu schlechterer Leistung.
10:37
Is this some kind of touchy-feely socialist conspiracy going on here?
231
637634
5976
Ist dies eine Art gefühlsduseliger,
sozialistischer Verschwörung?
10:43
No, these are economists from MIT,
232
643634
2776
Nein. Dies sind Ökonomen vom MIT,
10:46
from Carnegie Mellon, from the University of Chicago.
233
646434
2702
von der Carnegie Mellon, von der Universität von Chicago.
10:49
Do you know who sponsored this research?
234
649160
2621
Und wissen Sie, wer diese Untersuchung gefördert hat?
10:51
The Federal Reserve Bank of the United States.
235
651805
4120
Die Notenbank der Vereinigten Staaten.
10:55
That's the American experience.
236
655949
1820
Das ist die amerikanische Erfahrung.
10:57
Let's go across the pond to the London School of Economics,
237
657793
2775
Lassen Sie uns über den Teich zur London School of Economics gehen.
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
Die Universität mit 11 Nobelpreisträgern in Ökonomie.
11:06
Training ground for great economic thinkers
240
666628
2508
Das Trainingsgelände großer ökonomischen Vordenker
11:09
like George Soros, and Friedrich Hayek,
241
669160
2976
wie George Soros, Friedrich von Hayek
11:12
and Mick Jagger.
242
672160
1287
und Mick Jagger. (Gelächter)
11:13
(Laughter)
243
673471
1299
11:14
Last month,
244
674794
1770
Letzten Monat, erst letzten Monat
11:16
just last month,
245
676588
1499
11:18
economists at LSE looked at 51 studies
246
678111
3025
haben Ökonomen der LSE 51 Studien
11:21
of pay-for-performance plans, inside of companies.
247
681160
2976
über Betriebsstätten mit leistungsabhäniger Bezahlung innerhalb von Unternehmen untersucht.
11:24
Here's what they said:
248
684160
1451
Hier ist, was die Ökonomen herausfanden: "Wir stellen fest, dass finanzielle Anreize
11:25
"We find that financial incentives
249
685635
1796
11:27
can result in a negative impact on overall performance."
250
687455
4053
einen negativen Einfluss auf die Gesamtleistung haben können."
11:32
There is a mismatch between what science knows
251
692936
3699
Es gibt ein Ungleichgewicht zwischen dem, was die Wissenschaft weiß,
11:36
and what business does.
252
696659
1477
und dem, was die Geschäftswelt tut.
11:38
And what worries me, as we stand here in the rubble
253
698160
3277
Und was mich am meisten besorgt, während ich hier im Schutt
11:41
of the economic collapse,
254
701461
1675
des wirtschaftlichen Kollaps stehe, ist,
11:43
is that too many organizations are making their decisions,
255
703160
3976
dass zu viele Organisationen
ihre Entscheidungen treffen,
11:47
their policies about talent and people,
256
707160
2372
ihre Grundsätze über Talent und Menschen aufstellen,
11:49
based on assumptions that are outdated,
257
709556
4127
basierend auf überholten und ungeprüften Annahmen,
11:53
unexamined,
258
713707
1190
11:54
and rooted more in folklore than in science.
259
714921
2762
die mehr im Volkstum als in der Wissenschaft begründet sind.
11:58
And if we really want to get out of this economic mess,
260
718564
2572
Und wenn wir wirklich diesem ökonomischen Durcheinander entfliehen wollen,
12:01
if we really want high performance
261
721160
2093
und wenn wir wirklich hohe Leistung bei diesen
12:03
on those definitional tasks of the 21st century,
262
723277
2447
definitorischen Aufgaben des 21. Jahrhunderts möchten,
12:05
the solution is not to do more of the wrong things,
263
725748
5940
ist es keine Lösung, noch mehr Falsches zu tun --
12:11
to entice people with a sweeter carrot,
264
731712
2323
die Menschen mit einem süßeren Zuckerbrot zu locken
12:14
or threaten them with a sharper stick.
265
734059
2399
oder ihnen mit einer schärferen Peitsche zu drohen.
12:16
We need a whole new approach.
266
736482
1654
Wir benötigen einen völlig neuen Denkansatz.
12:18
The good news is that the scientists
267
738160
1976
Und die gute Nachricht über all das ist, dass die Wissenschaftler,
12:20
who've been studying motivation have given us this new approach.
268
740160
3188
die die Motivation erforschen, uns einen neuen Denkansatz gegeben haben.
12:23
It's built much more around intrinsic motivation.
269
743372
3095
Es ist ein Denkansatz, der viel mehr von der intrinsischen Motivation Gebrauch macht --
12:26
Around the desire to do things because they matter,
270
746491
2455
Gebrauch vom Wunsch danach, Dinge zu tun, weil sie von Bedeutung sind,
12:28
because we like it, they're interesting, or part of something important.
271
748970
3563
weil wir sie mögen, weil sie interessant sind,
weil sie Teil von etwas Wichtigem sind.
12:32
And to my mind, that new operating system for our businesses
272
752557
3579
Und meiner Meinung nach dreht sich dieses neue Betriebssystem für unsere Geschäfte
12:36
revolves around three elements:
273
756160
1701
um drei Elemente:
12:37
autonomy, mastery and purpose.
274
757885
3251
Autonomie, Überlegenheit und Bestimmung.
12:41
Autonomy: the urge to direct our own lives.
275
761160
2976
Autonomie: der Drang, unser Leben eigenständig zu lenken.
12:44
Mastery: the desire to get better and better at something that matters.
276
764160
4245
Überlegenheit: der Wunsch, besser und besser bei etwas Bedeutungsvollem zu werden.
12:48
Purpose: the yearning to do what we do
277
768429
2707
Bestimmung: die Sehnsucht zu tun, was wir
12:51
in the service of something larger than ourselves.
278
771160
3193
im Dienste von etwas Größerem als wir selbst tun.
12:54
These are the building blocks of an entirely new operating system
279
774377
3294
Dies sind die Bausteine eines völlig neuen Betriebssystems
12:57
for our businesses.
280
777695
1441
für unsere Geschäfte.
12:59
I want to talk today only about autonomy.
281
779160
2561
Ich möchte heute nur über Autonomie sprechen.
13:03
In the 20th century, we came up with this idea of management.
282
783160
2976
Im 20. Jahrhundert erfanden wir das Management.
13:06
Management did not emanate from nature.
283
786160
2294
Management ging nicht aus der Natur hervor.
13:08
Management is not a tree, it's a television set.
284
788478
3658
Management ist wie -- es ist kein Baum,
es ist ein Fernseher.
13:12
Somebody invented it.
285
792160
2224
Okay? Jemand hat es erfunden.
13:14
It doesn't mean it's going to work forever.
286
794408
2000
Und es heißt nicht, dass es für immer funktionieren wird.
13:16
Management is great.
287
796432
2007
Management ist großartig.
13:18
Traditional notions of management are great
288
798463
2054
Traditionelle Vorstellungen von Management sind großartig,
13:20
if you want compliance.
289
800541
1595
wenn man Befolgung wünscht.
13:22
But if you want engagement, self-direction works better.
290
802160
3183
Wenn man jedoch Engagement wünscht, funktioniert Eigenregie besser.
13:25
Some examples of some kind of radical notions of self-direction.
291
805367
4040
Lassen Sie mich Ihnen einige Beispiele von drastischen
Vorstellungen von Eigenregie geben.
13:29
You don't see a lot of it,
292
809431
2936
Was das bedeutet -- man sieht nicht viel davon,
13:32
but you see the first stirrings of something really interesting going on,
293
812391
3476
aber man sieht die ersten Anzeichen von etwas wirklich Interessantem.
13:35
what it means is paying people adequately and fairly, absolutely --
294
815891
3643
Was es bedeutet, ist, die Menschen durchaus angemessen
und gerecht zu bezahlen,
13:39
getting the issue of money off the table,
295
819558
2285
die Geldfrage vom Tisch zu bekommen
13:41
and then giving people lots of autonomy.
296
821867
1975
und den Menschen dann viel Autonomie zu geben.
13:43
Some examples.
297
823866
1270
Lassen Sie mich Ihnen einige Beispiele geben.
13:45
How many of you have heard of the company Atlassian?
298
825160
2945
Wie viele von Ihnen haben von der Firma Atlassian gehört?
13:49
It looks like less than half.
299
829628
1508
Das sieht nach weniger als der Hälfte aus.
13:51
(Laughter)
300
831160
1405
(Gelächter)
13:52
Atlassian is an Australian software company.
301
832589
4547
Atlassian ist ein australisches Software-Unternehmen.
13:57
And they do something incredibly cool.
302
837160
1971
Und sie machen etwas unglaublich Cooles.
13:59
A few times a year they tell their engineers,
303
839155
2744
Ein paar Mal im Jahr sagen sie ihren Entwicklern:
14:01
"Go for the next 24 hours and work on anything you want,
304
841923
4006
"Arbeitet die nächsten 24 Stunden an was auch immer ihr möchtet,
14:05
as long as it's not part of your regular job.
305
845953
2110
solange es nicht Teil eurer täglichen Arbeit ist.
Arbeitet an was auch immer ihr möchtet."
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
Die Entwickler verwenden diese Zeit also, um sich
einen coolen Code-Patch oder einen eleganten Hack auszudenken.
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
Dann präsentieren sie alles, was sie entwickelt haben,
14:17
to their teammates, to the rest of the company,
310
857744
2720
ihren Teamkollegen und dem Rest der Firma
14:20
in this wild and woolly all-hands meeting at the end of the day.
311
860488
3952
in diesem ausgelassenen und wirren Treffen mit allen Mitarbeitern
am Ende des Tages.
14:24
Being Australians, everybody has a beer.
312
864464
2195
Und danach, sie sind schließlich Australier, gehen sie alle ein Bier trinken.
14:26
They call them FedEx Days.
313
866683
2020
Sie nennen es FedEx Days.
14:29
Why?
314
869612
1029
Warum? Weil man etwas über Nacht abliefern muss.
14:31
Because you have to deliver something overnight.
315
871675
2388
14:34
It's pretty; not bad.
316
874977
1567
Es ist schön. Es ist nicht schlecht. Es ist eine riesige Markenrechtsverletzung.
14:36
It's a huge trademark violation, but it's pretty clever.
317
876568
2668
Aber es ist ziemlich raffiniert.
14:39
(Laughter)
318
879260
1337
(Gelächter)
14:40
That one day of intense autonomy
319
880621
1678
Dieser eine Tag intensiver Autonomie
14:42
has produced a whole array of software fixes
320
882323
2052
hat zu einer ganzen Reihe an Software-Fehlerbehebungen geführt,
14:44
that might never have existed.
321
884399
1737
die es vielleicht niemals gegeben hätte.
14:46
It's worked so well that Atlassian has taken it to the next level
322
886160
3068
Und es hat so gut funktioniert, dass es Atlassian auf die nächste Ebene
mit 20 Prozent Zeit geführt hat.
14:49
with 20% time --
323
889252
1058
14:50
done, famously, at Google --
324
890334
2168
Genauso wie bekannterweise bei Google --
14:52
where engineers can spend 20% of their time
325
892526
2062
wo Entwickler 20 Prozent ihrer Zeit
14:54
working on anything they want.
326
894612
1945
an allem arbeiten können, was sie möchten.
14:56
They have autonomy over their time,
327
896581
1667
Sie haben Autonomie über ihre Zeit,
14:58
their task, their team, their technique.
328
898272
2213
ihre Aufgaben, ihr Team, ihre Technik.
15:00
Radical amounts of autonomy.
329
900509
1954
Okay? Drastische Mengen an Autonomie.
15:02
And at Google, as many of you know,
330
902487
3926
Und bei Google, wie viele von Ihnen wissen,
15:06
about half of the new products in a typical year
331
906437
2333
wird ungefähr die Hälfte aller neuen Produkte innerhalb eines Jahres
15:08
are birthed during that 20% time:
332
908794
2476
während dieser 20 Prozent Zeit geboren.
15:11
things like Gmail, Orkut, Google News.
333
911294
2842
Dinge wie Gmail, Orkut, Google News.
15:14
Let me give you an even more radical example of it:
334
914160
2920
Lassen Sie mich Ihnen ein sogar noch drastischeres Beispiel geben.
15:17
something called the Results Only Work Environment (the ROWE),
335
917104
3873
Das so genannte 'Results-Only Work Environment' --
das ROWE.
15:21
created by two American consultants,
336
921001
2066
Erschaffen von zwei amerikanischen Beratern und
15:23
in place at a dozen companies around North America.
337
923091
2679
im Einsatz bei etwa einem Dutzend Unternehmen in Nordamerika.
15:25
In a ROWE people don't have schedules.
338
925794
2605
In einem ROWE haben die Menschen keine Zeitpläne.
15:29
They show up when they want.
339
929728
1647
Sie erscheinen, wann sie möchten.
15:31
They don't have to be in the office at a certain time, or any time.
340
931399
4054
Sie müssen nicht zu einer bestimmten Zeit im Büro sein
oder zu irgendeiner Zeit.
15:35
They just have to get their work done.
341
935477
1945
Sie müssen einfach ihre Arbeit erledigen.
15:37
How they do it, when they do it, where they do it, is totally up to them.
342
937446
4159
Wie sie es tun, wann sie es tun,
wo sie es tun, bleibt allein ihnen überlassen.
15:42
Meetings in these kinds of environments are optional.
343
942644
3331
Besprechungen in dieser Art von Umgebungen sind optional.
Was passiert?
15:47
What happens?
344
947039
1461
15:48
Almost across the board,
345
948524
1711
Fast durchgängig erhöht sich die Produktivität,
15:50
productivity goes up, worker engagement goes up,
346
950259
3210
das Engagement der Mitarbeiter erhöht sich,
15:53
worker satisfaction goes up, turnover goes down.
347
953493
3643
die Zufriedenheit der Mitarbeiter erhöht sich, die Fluktuation nimmt ab.
15:57
Autonomy, mastery and purpose,
348
957160
1976
Autonomie, Überlegenheit und Bestimmung.
15:59
the building blocks of a new way of doing things.
349
959160
2612
Dies sind die Bausteine einer neuen Art, Dinge zu tun.
16:01
Some of you might look at this and say,
350
961796
2340
Einige von Ihnen sagen nun vielleicht:
16:04
"Hmm, that sounds nice, but it's Utopian."
351
964160
2460
"Hmm, das klingt gut. Aber es ist utopisch."
16:07
And I say, "Nope.
352
967518
1480
Und ich sage: "Nein, ich habe Beweise."
16:10
I have proof."
353
970525
1568
16:12
The mid-1990s, Microsoft started an encyclopedia called Encarta.
354
972638
3498
Mitte der 1990er startete Microsoft
eine Enzyklopädie names Encarta.
16:16
They had deployed all the right incentives,
355
976160
3317
Sie hatten die richtigen Anreize eingesetzt.
Die richtigen Anreize. Sie haben Fachleute bezahlt, um
16:19
They paid professionals to write and edit thousands of articles.
356
979501
3849
tausende von Artikeln zu schreiben und aufzubereiten.
16:23
Well-compensated managers oversaw the whole thing
357
983374
2589
Gut bezahlte Manager haben die ganze Sache beaufsichtigt,
16:25
to make sure it came in on budget and on time.
358
985987
2258
um sicherzustellen, dass es rechtzeitig mit vorhandenem Budget fertig wurde.
16:30
A few years later, another encyclopedia got started.
359
990160
2504
Wenige Jahre später startete eine weitere Enzyklopädie.
16:32
Different model, right?
360
992688
1397
Anderes Modell, nicht wahr?
16:35
Do it for fun.
361
995506
1660
Mach es zum Spaß. Keiner bekommt einen Cent, einen Euro oder Yen.
16:37
No one gets paid a cent, or a euro or a yen.
362
997190
2567
Mach es, weil du es gerne machst.
16:41
Do it because you like to do it.
363
1001256
1924
Wenn man vor zehn Jahren
16:43
Just 10 years ago,
364
1003204
1932
16:45
if you had gone to an economist, anywhere,
365
1005160
2249
irgendwo zu einem Ökonomen gegangen wäre
16:47
"Hey, I've got these two different models for creating an encyclopedia.
366
1007433
3575
und gesagt hätte: "Hey, ich habe diese zwei verschiedenen Modelle, um eine Enzyklopädie zu erstellen.
16:51
If they went head to head, who would win?"
367
1011032
2921
Wenn sie gegeneinander antreten würden, wer würde gewinnen?"
16:53
10 years ago you could not have found a single sober economist
368
1013977
3566
Vor zehn Jahren hätten Sie nicht einen einzigen, ernsthaften Ökonomen irgendwo
16:57
anywhere on planet Earth
369
1017567
2220
auf der Welt gefunden,
16:59
who would have predicted the Wikipedia model.
370
1019811
2872
der auf das Wikipedia-Modell gesetzt hätte.
17:02
This is the titanic battle between these two approaches.
371
1022707
2699
Dies ist der titanische Kampf zwischen diesen beiden Ansätzen.
17:05
This is the Ali-Frazier of motivation, right?
372
1025430
3068
Dies ist der Ali-Frazier-Kampf der Motivation, nicht wahr?
17:08
This is the Thrilla in Manila.
373
1028522
1839
Dies ist der Thrilla in Manila.
17:10
Intrinsic motivators versus extrinsic motivators.
374
1030385
3169
Okay? Intrinsische Motivatoren gegen extrinsische Motivatoren.
17:13
Autonomy, mastery and purpose,
375
1033578
1558
Autonomie, Überlegenheit und Bestimmung
17:15
versus carrot and sticks, and who wins?
376
1035160
2557
gegen Zuckerbrot und Peitsche. Und wer gewinnt?
17:17
Intrinsic motivation, autonomy, mastery and purpose, in a knockout.
377
1037741
3530
Intrinsische Motivation, Autonomie, Überlegenheit und Bestimmung
durch K.O. Lassen Sie mich zusammenfassen.
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
Es gibt ein Ungleichgewicht zwischen dem, was die Wissenschaft weiß und was die Geschäftswelt tut.
Hier ist, was die Wissenschaft weiß.
17:28
Here is what science knows.
380
1048010
1587
17:29
One: Those 20th century rewards,
381
1049621
1683
Erstens: Diese Belohnungen aus dem 20. Jahrhundert,
17:31
those motivators we think are a natural part of business,
382
1051328
2980
diese Motivatoren, von denen wir glauben, sie seien ein natürlicher Teil unserer Geschäftswelt
17:34
do work, but only in a surprisingly narrow band of circumstances.
383
1054332
3701
funktionieren, allerdings nur unter überraschend wenigen Umständen.
17:38
Two: Those if-then rewards often destroy creativity.
384
1058057
4793
Zweitens: Diese Wenn-dann-Belohnungen zerstören oftmals die Kreativität.
17:42
Three: The secret to high performance isn't rewards and punishments,
385
1062874
3800
Drittens: Das Geheimnis hoher Leistung
liegt nicht in Belohnungen und Bestrafungen,
17:46
but that unseen intrinsic drive--
386
1066698
1610
sondern im unsichtbaren intrinsischen Antrieb.
17:48
the drive to do things for their own sake.
387
1068332
2804
Der Antrieb, Dinge um einer Sache willen zu tun.
17:51
The drive to do things cause they matter.
388
1071160
1976
Der Antrieb, um Dinge zu tun, weil sie von Bedeutung sind.
17:53
And here's the best part.
389
1073160
1976
Und hier kommt das Beste. Hier kommt das Beste.
17:55
We already know this.
390
1075160
1220
Wir wissen das bereits. Die Wissenschaft bestätigt, was wir bereits in unseren Herzen wissen.
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
Wenn wir also dieses Ungleichgewicht
zwischen dem, was die Wissenschaft weiß und die Geschäftswelt tut, ausbessern,
18:03
if we bring our motivation, notions of motivation
393
1083832
2933
wenn wir unsere Motivation, unsere Vorstellungen von Motivation
18:06
into the 21st century,
394
1086789
1727
ins 21. Jahrhundert tragen,
18:08
if we get past this lazy, dangerous, ideology
395
1088540
4014
wenn wir diese träge, gefährliche Ideologie
18:12
of carrots and sticks,
396
1092578
2032
von Zuckerbrot und Peitsche überwinden,
18:14
we can strengthen our businesses,
397
1094634
2729
können wir unsere Unternehmen stärken,
18:17
we can solve a lot of those candle problems,
398
1097387
2582
können wir viele dieser Kerzen-Probleme lösen,
18:19
and maybe, maybe --
399
1099993
2732
und vielleicht, vielleicht, vielleicht
18:24
we can change the world.
400
1104160
1753
können wir die Welt ändern.
18:25
I rest my case.
401
1105937
1305
Ich schließe mein Plädoyer ab.
18:27
(Applause)
402
1107266
3000
(Applaus)
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