How to build a company where the best ideas win | Ray Dalio

1,391,881 views ・ 2017-09-06

TED


Haga doble clic en los subtítulos en inglés para reproducir el vídeo.

Traductor: Lidia Cámara de la Fuente Revisor: Sebastian Betti
00:12
Whether you like it or not,
0
12380
1336
Les guste o no,
00:13
radical transparency and algorithmic decision-making is coming at you fast,
1
13740
5376
la transparencia radical y la toma algorítmica de decisiones llegarán rápido
00:19
and it's going to change your life.
2
19140
1976
y cambiarán su vida.
00:21
That's because it's now easy to take algorithms
3
21140
2816
Esto se debe a que ahora es fácil tomar algoritmos,
00:23
and embed them into computers
4
23980
1896
incorporarlos en computadoras
00:25
and gather all that data that you're leaving on yourself
5
25900
2936
y juntar todos los datos que dejan sobre Uds.
00:28
all over the place,
6
28860
1376
por todas partes.
00:30
and know what you're like,
7
30260
1696
Y al saber cómo son Uds.,
00:31
and then direct the computers to interact with you
8
31980
2936
luego se instruye a las computadoras para que interactúen con Uds.
00:34
in ways that are better than most people can.
9
34940
2120
mucho mejor de lo que lo haría la mayoría de las personas.
00:37
Well, that might sound scary.
10
37980
1616
Bueno, eso puede sonar aterrador.
00:39
I've been doing this for a long time and I have found it to be wonderful.
11
39620
3640
He estado haciendo esto por mucho tiempo y me di cuenta de que me encanta.
00:43
My objective has been to have meaningful work
12
43979
2657
Mi objetivo ha sido tener un trabajo significativo
00:46
and meaningful relationships with the people I work with,
13
46660
2856
y relaciones significativas con mis compañeros de trabajo,
00:49
and I've learned that I couldn't have that
14
49540
2056
y aprendí que no podría tener eso
00:51
unless I had that radical transparency and that algorithmic decision-making.
15
51620
4280
sin tener transparencia radical y una toma de decisiones algorítmica.
00:56
I want to show you why that is,
16
56500
2016
Y les quiero mostrar por qué es eso,
00:58
I want to show you how it works.
17
58540
1696
les quiero mostrar cómo funciona.
01:00
And I warn you that some of the things that I'm going to show you
18
60260
3096
Y les advierto que las cosas que les mostraré
posiblemente sean un poco chocantes.
01:03
probably are a little bit shocking.
19
63380
1667
01:05
Since I was a kid, I've had a terrible rote memory.
20
65580
3480
Desde que era un niño, he tenido una memoria terrible,
01:09
And I didn't like following instructions,
21
69940
2176
y no me gustaba seguir las instrucciones,
01:12
I was no good at following instructions.
22
72140
2416
no era bueno siguiendo instrucciones,
01:14
But I loved to figure out how things worked for myself.
23
74580
3000
pero me encantaba averiguar cómo funcionaban las cosas.
01:18
When I was 12,
24
78500
1376
Cuando tenía 12 años,
01:19
I hated school but I fell in love with trading the markets.
25
79900
3280
odiaba ir a la escuela, pero me enamoré del comercio de mercados.
01:23
I caddied at the time,
26
83740
1656
Era caddie en ese entonces,
01:25
earned about five dollars a bag.
27
85420
1576
ganaba cinco dólares por bolsa.
01:27
And I took my caddying money, and I put it in the stock market.
28
87020
3200
Y tomé mi dinero de caddie, y lo puse en el mercado de valores.
01:31
And that was just because the stock market was hot at the time.
29
91060
3376
Y eso solo porque la bolsa de valores estaba agitada en ese momento.
01:34
And the first company I bought
30
94460
1456
La primera empresa que compré
01:35
was a company by the name of Northeast Airlines.
31
95940
2600
era una empresa llamada Northeast Airlines.
01:39
Northeast Airlines was the only company I heard of
32
99180
2736
Northeast Airlines era la única empresa de la que supe
01:41
that was selling for less than five dollars a share.
33
101940
2696
que se vendía por menos de cinco dólares por acción.
01:44
(Laughter)
34
104660
1976
(Risas)
01:46
And I figured I could buy more shares,
35
106660
1856
Y pensé que podría comprar más acciones
01:48
and if it went up, I'd make more money.
36
108540
2096
y si subían, ganaría más dinero.
01:50
So, it was a dumb strategy, right?
37
110660
2840
Así que, era una estrategia tonta, ¿no?
01:54
But I tripled my money,
38
114180
1456
Pero tripliqué mi dinero,
01:55
and I tripled my money because I got lucky.
39
115660
2120
y tripliqué mi dinero porque tuve suerte.
01:58
The company was about to go bankrupt,
40
118340
1816
La compañía estaba a punto de quebrar,
02:00
but some other company acquired it,
41
120180
2096
pero otra compañía la adquirió,
02:02
and I tripled my money.
42
122300
1456
y tripliqué mi dinero.
02:03
And I was hooked.
43
123780
1200
Y estaba enganchado.
02:05
And I thought, "This game is easy."
44
125540
2280
Y pensé "Este juego es fácil".
02:09
With time,
45
129020
1216
Con el tiempo,
02:10
I learned this game is anything but easy.
46
130260
1960
aprendí que este juego es todo menos fácil.
02:12
In order to be an effective investor,
47
132700
2136
Para ser un inversor eficaz,
02:14
one has to bet against the consensus
48
134860
2896
uno tiene que apostar contra el consenso
02:17
and be right.
49
137780
1256
y tener razón.
02:19
And it's not easy to bet against the consensus and be right.
50
139060
2856
Y no es fácil apostar contra el consenso y tener razón.
02:21
One has to bet against the consensus and be right
51
141940
2336
Uno tiene que apostar en contra y tener razón,
02:24
because the consensus is built into the price.
52
144300
2640
porque el consenso está basado en el precio.
02:27
And in order to be an entrepreneur,
53
147940
2456
Y para ser un emprendedor,
02:30
a successful entrepreneur,
54
150420
1616
un emprendedor exitoso,
02:32
one has to bet against the consensus and be right.
55
152060
3480
uno tiene que apostar contra el consenso y tener razón.
02:37
I had to be an entrepreneur and an investor --
56
157220
2936
Tenía que ser emprendedor e inversor
02:40
and what goes along with that is making a lot of painful mistakes.
57
160180
4200
y lo que va unido a eso es cometer un montón de errores dolorosos.
02:45
So I made a lot of painful mistakes,
58
165260
2816
Así que cometí muchos errores dolorosos
02:48
and with time,
59
168100
1256
y, con el tiempo,
02:49
my attitude about those mistakes began to change.
60
169380
2960
mi actitud sobre esos errores empezó a cambiar.
02:52
I began to think of them as puzzles.
61
172980
2096
Empecé a mirarlos como rompecabezas
02:55
That if I could solve the puzzles,
62
175100
1936
y, si podía resolver el rompecabezas,
02:57
they would give me gems.
63
177060
1440
me darían tesoros.
02:58
And the puzzles were:
64
178980
1656
Y los rompecabezas eran:
03:00
What would I do differently in the future so I wouldn't make that painful mistake?
65
180660
3880
¿Qué haría diferente en el futuro para no cometer ese doloroso error?
03:05
And the gems were principles
66
185100
2576
Y los tesoros eran principios
03:07
that I would then write down so I would remember them
67
187700
3136
que luego escribiría para recordarlos
03:10
that would help me in the future.
68
190860
1572
y ayudarme en el futuro.
03:12
And because I wrote them down so clearly,
69
192820
2696
Y debido a que los escribí muy claramente.
03:15
I could then --
70
195540
1336
Podría entonces...
03:16
eventually discovered --
71
196900
1576
--finalmente descubrí--
03:18
I could then embed them into algorithms.
72
198500
3760
ponerlos en algoritmos.
03:23
And those algorithms would be embedded in computers,
73
203220
3456
Y esos algoritmos serían incorporados en las computadoras,
03:26
and the computers would make decisions along with me;
74
206700
3336
y las computadoras tomarían decisiones conmigo;
03:30
and so in parallel, we would make these decisions.
75
210060
3136
y así en paralelo, tomaríamos estas decisiones.
03:33
And I could see how those decisions then compared with my own decisions,
76
213220
3976
Y podría ver cómo esas decisiones se comparan con mis propias decisiones,
03:37
and I could see that those decisions were a lot better.
77
217220
3096
y podría ver que esas decisiones son mucho mejores.
03:40
And that was because the computer could make decisions much faster,
78
220340
4736
Y eso es porque la computadora podría tomar decisiones mucho más rápido.
03:45
it could process a lot more information
79
225100
2256
Podría procesar mucha más información
03:47
and it can process decisions much more --
80
227380
3400
y tomar decisiones mucho menos,
03:51
less emotionally.
81
231700
1200
menos emocionales.
03:54
So it radically improved my decision-making.
82
234580
3920
Así que mejoró radicalmente mi toma de decisiones.
04:00
Eight years after I started Bridgewater,
83
240260
4896
Ocho años después empecé Bridgewater.
04:05
I had my greatest failure,
84
245180
1536
Tuve mi mayor fracaso,
04:06
my greatest mistake.
85
246740
1200
mi mayor error.
04:09
It was late 1970s,
86
249500
2136
Fue a finales de 1970,
04:11
I was 34 years old,
87
251660
1976
tenía 34 años,
04:13
and I had calculated that American banks
88
253660
3656
y había calculado que los bancos estadounidenses
04:17
had lent much more money to emerging countries
89
257340
2856
habían prestado mucho más dinero a países emergentes
04:20
than those countries were going to be able to pay back
90
260220
2816
y esos países no serían capaces de devolvérselos
04:23
and that we would have the greatest debt crisis
91
263060
2696
y que tendríamos la mayor crisis de deuda
04:25
since the Great Depression.
92
265780
1360
desde la Gran Depresión.
04:28
And with it, an economic crisis
93
268020
2216
Y, con ello, una crisis económica
04:30
and a big bear market in stocks.
94
270260
2040
y un gran mercado con acciones bajas.
04:33
It was a controversial view at the time.
95
273500
2000
Fue un raro punto de vista en ese momento.
04:35
People thought it was kind of a crazy point of view.
96
275980
2440
La gente pensó que era un punto de vista alocado.
04:39
But in August 1982,
97
279300
2216
Pero en agosto de 1982,
04:41
Mexico defaulted on its debt,
98
281540
1960
México incumplió su deuda,
04:44
and a number of other countries followed.
99
284340
2256
y muchos otros países lo siguieron.
04:46
And we had the greatest debt crisis since the Great Depression.
100
286620
3400
Y así tuvimos la mayor crisis de deuda desde la Gran Depresión.
04:50
And because I had anticipated that,
101
290900
2776
Y como yo había anticipado eso,
04:53
I was asked to testify to Congress and appear on "Wall Street Week,"
102
293700
4336
me solicitaron que testificara ante el Congreso y la revista de Wall Street
04:58
which was the show of the time.
103
298060
1976
qué es lo que pasaba en ese momento.
05:00
Just to give you a flavor of that, I've got a clip here,
104
300060
2936
Para que vean de lo que hablo, tengo aquí un video
05:03
and you'll see me in there.
105
303020
1920
y me verán allí.
05:06
(Video) Mr. Chairman, Mr. Mitchell,
106
306300
1696
(Video) Sr. Presidente, Sr. Mitchell,
05:08
it's a great pleasure and a great honor to be able to appear before you
107
308020
3376
es un gran placer y un honor estar ante Uds.
05:11
in examination with what is going wrong with our economy.
108
311420
3480
para analizar qué va mal en nuestra economía.
05:15
The economy is now flat --
109
315460
1936
La economía ahora es plan...
05:17
teetering on the brink of failure.
110
317420
2136
se balancea al borde del fracaso.
05:19
Martin Zweig: You were recently quoted in an article.
111
319580
2496
Martin Zweig: Fue hace poco citado en un artículo.
05:22
You said, "I can say this with absolute certainty
112
322100
2336
Dijo: "Puedo decir esto con absoluta certeza
05:24
because I know how markets work."
113
324460
1616
porque así funciona el mercado".
05:26
Ray Dalio: I can say with absolute certainty
114
326100
2096
Ray Dalio: Puedo decir con absoluta certeza
05:28
that if you look at the liquidity base
115
328220
1856
que si miran la base de liquidez
05:30
in the corporations and the world as a whole,
116
330100
3376
en las corporaciones y el mundo en su conjunto,
05:33
that there's such reduced level of liquidity
117
333500
2096
verán un nivel tan reducido de liquidez
05:35
that you can't return to an era of stagflation."
118
335620
3216
que no podrían volver a una era de "estanflación".
05:38
I look at that now, I think, "What an arrogant jerk!"
119
338860
3096
Miro eso ahora, y pienso: "¡Pero qué estúpido arrogante!"
05:41
(Laughter)
120
341980
2000
(Risas)
05:45
I was so arrogant, and I was so wrong.
121
345580
2456
Era arrogante y estaba muy equivocado.
05:48
I mean, while the debt crisis happened,
122
348060
2576
Es decir, mientras la crisis de la deuda ocurría,
05:50
the stock market and the economy went up rather than going down,
123
350660
3976
la bolsa de valores y la economía subieron en lugar de bajar,
05:54
and I lost so much money for myself and for my clients
124
354660
5016
y perdí tanto dinero mío y de mis clientes
05:59
that I had to shut down my operation pretty much,
125
359700
3416
que tuve que dar de baja mis operaciones,
06:03
I had to let almost everybody go.
126
363140
1880
tuve que dejar ir a casi todos.
06:05
And these were like extended family,
127
365460
1736
Y eran como una familia extendida,
06:07
I was heartbroken.
128
367220
1616
estaba con el corazón partido.
06:08
And I had lost so much money
129
368860
1816
Y había perdido mucho dinero.
06:10
that I had to borrow 4,000 dollars from my dad
130
370700
3336
y tenía que pedir prestado USD 4000 de mi papá
06:14
to help to pay my family bills.
131
374060
1920
para ayudar con las facturas familiares.
06:16
It was one of the most painful experiences of my life ...
132
376660
3160
Fue una de las experiencias más dolorosas de mi vida...
06:21
but it turned out to be one of the greatest experiences of my life
133
381060
3776
pero resultó ser una de las más grandes experiencias de mi vida
06:24
because it changed my attitude about decision-making.
134
384860
2680
porque cambió la manera en la que tomo decisiones.
06:28
Rather than thinking, "I'm right,"
135
388180
3056
En lugar de pensar "tengo razón",
06:31
I started to ask myself,
136
391260
1576
empecé a preguntarme:
06:32
"How do I know I'm right?"
137
392860
1800
"¿Cómo sé que tengo razón?"
06:36
I gained a humility that I needed
138
396300
1936
Conseguí la humildad que necesitaba
06:38
in order to balance my audacity.
139
398260
2560
para equilibrarla con mi audacia.
06:41
I wanted to find the smartest people who would disagree with me
140
401700
4216
Quería llegar a las personas más capaces que estuviesen en desacuerdo conmigo
06:45
to try to understand their perspective
141
405940
1896
para intentar entender sus perspectivas
06:47
or to have them stress test my perspective.
142
407860
2600
o dejar que ellos probaran mi perspectiva.
06:51
I wanted to make an idea meritocracy.
143
411220
2776
Quería hacer una idea meritocrática.
06:54
In other words,
144
414020
1216
En otras palabras,
06:55
not an autocracy in which I would lead and others would follow
145
415260
3816
no una autocracia en donde yo lideraría y otros me seguirían
06:59
and not a democracy in which everybody's points of view were equally valued,
146
419100
3616
y no una democracia donde los puntos de vista de todos son evaluados,
07:02
but I wanted to have an idea meritocracy in which the best ideas would win out.
147
422740
5096
quería tener una idea meritocrática en donde las mejores ideas saldrían ganando.
07:07
And in order to do that,
148
427860
1256
Y para hacer esto
07:09
I realized that we would need radical truthfulness
149
429140
3576
me di cuenta de que necesitaríamos una veracidad radical
07:12
and radical transparency.
150
432740
1616
y una transparencia radical.
07:14
What I mean by radical truthfulness and radical transparency
151
434380
3856
Lo que quiero decir con estos términos
07:18
is people needed to say what they really believed
152
438260
2656
es que la gente necesita decir lo que en realidad piensa
07:20
and to see everything.
153
440940
2000
y ver todo.
07:23
And we literally tape almost all conversations
154
443300
3936
Y, literalmente, grabamos casi todas nuestras conversaciones
07:27
and let everybody see everything,
155
447260
1616
y dejamos a todos ver todo.
07:28
because if we didn't do that,
156
448900
1416
porque si no hacíamos eso,
07:30
we couldn't really have an idea meritocracy.
157
450340
3080
no podíamos tener una verdadera idea meritocrática.
07:34
In order to have an idea meritocracy,
158
454580
3696
Para llegar a esto,
07:38
we have let people speak and say what they want.
159
458300
2376
dejamos a las personas decir y opinar lo que quieren.
07:40
Just to give you an example,
160
460700
1376
Para darles un ejemplo,
07:42
this is an email from Jim Haskel --
161
462100
2696
este es un email de Jim Haskel,
07:44
somebody who works for me --
162
464820
1376
alguien que trabaja para mí,
07:46
and this was available to everybody in the company.
163
466220
3376
y esto se le permite a todos en mi empresa:
07:49
"Ray, you deserve a 'D-'
164
469620
2536
"Ray, te mereces una mala nota
07:52
for your performance today in the meeting ...
165
472180
2256
por tu rendimiento hoy en la reunión...
07:54
you did not prepare at all well
166
474460
1696
no te preparaste para nada bien
07:56
because there is no way you could have been that disorganized."
167
476180
3560
porque no hay razón para que estuvieras así de desorganizado.
08:01
Isn't that great?
168
481340
1216
¿No es genial?
08:02
(Laughter)
169
482580
1216
(Risas)
08:03
That's great.
170
483820
1216
Es genial.
08:05
It's great because, first of all, I needed feedback like that.
171
485060
2936
Lo es porque, antes que nada, necesitaba una opinión como esa.
08:08
I need feedback like that.
172
488020
1616
La necesito.
08:09
And it's great because if I don't let Jim, and people like Jim,
173
489660
3456
Y es genial porque si no dejo a Jim, y a otros como Jim,
08:13
to express their points of view,
174
493140
1576
expresar sus puntos de vista,
08:14
our relationship wouldn't be the same.
175
494740
2056
nuestra relación no sería la misma.
08:16
And if I didn't make that public for everybody to see,
176
496820
3056
Y si no dejo que todos los demás lo vean,
08:19
we wouldn't have an idea meritocracy.
177
499900
1960
no tendríamos una idea de meritocracia.
08:23
So for that last 25 years that's how we've been operating.
178
503580
3280
Así que durante los últimos 25 años así fue como operamos.
08:27
We've been operating with this radical transparency
179
507460
3056
Trabajamos con esta transparencia radical
08:30
and then collecting these principles,
180
510540
2296
y luego, recolectando estos principios
08:32
largely from making mistakes,
181
512860
2056
la mayoría sobre cometer errores,
08:34
and then embedding those principles into algorithms.
182
514940
4416
y luego colocando esos principios en algoritmos.
08:39
And then those algorithms provide --
183
519380
2696
Y luego esos algoritmos proveen...
08:42
we're following the algorithms
184
522100
2016
nosotros estamos siguiendo los algoritmos
08:44
in parallel with our thinking.
185
524140
1440
en paralelo con nuestras ideas.
08:47
That has been how we've run the investment business,
186
527100
3176
Así fue como manejamos el negocio de inversiones
08:50
and it's how we also deal with the people management.
187
530300
2736
y así es como lidiamos con la gestión de las personas.
08:53
In order to give you a glimmer into what this looks like,
188
533060
3736
Para darles un pantallazo sobre como se ve esto,
08:56
I'd like to take you into a meeting
189
536820
2336
me gustaría llevarlos a una reunión
08:59
and introduce you to a tool of ours called the "Dot Collector"
190
539180
3136
y presentarles una herramienta nuestra llamada "colector de puntos"
09:02
that helps us do this.
191
542340
1280
que nos ayuda con esto.
09:07
A week after the US election,
192
547460
2176
Una semana tras las elecciones de EE.UU.,
09:09
our research team held a meeting
193
549660
2096
nuestro equipo de investigación se reunió
09:11
to discuss what a Trump presidency would mean for the US economy.
194
551780
3320
para hablar sobre la presidencia de Trump y la economía estadounidense.
09:15
Naturally, people had different opinions on the matter
195
555820
2856
Naturalmente, la gente tenía diferentes opiniones al respecto
09:18
and how we were approaching the discussion.
196
558700
2040
y sobre cómo abordaríamos la discusión.
09:21
The "Dot Collector" collects these views.
197
561660
2776
El "colector de puntos" recolectó estos puntos de vista.
09:24
It has a list of a few dozen attributes,
198
564460
2296
Tiene una lista de varias decenas de atributos
09:26
so whenever somebody thinks something about another person's thinking,
199
566780
4016
así que cada vez que alguien piensa algo sobre las ideas de otra persona,
09:30
it's easy for them to convey their assessment;
200
570820
2936
es fácil para ellos transmitir su evaluación
09:33
they simply note the attribute and provide a rating from one to 10.
201
573780
4520
simplemente seleccionan el atributo y lo califican del 1 al 10.
09:39
For example, as the meeting began,
202
579340
2256
Por ejemplo, cuando comenzó la reunión
09:41
a researcher named Jen rated me a three --
203
581620
3120
una investigadora llamada Jen me calificó con un 3
09:45
in other words, badly --
204
585460
2016
-- en otras palabras, mal --
09:47
(Laughter)
205
587500
1376
(Risas)
09:48
for not showing a good balance of open-mindedness and assertiveness.
206
588900
4160
por no mostrar un buen equilibrio de mente abierta y asertividad.
09:53
As the meeting transpired,
207
593900
1456
A medida que transcurrió la reunión,
09:55
Jen's assessments of people added up like this.
208
595380
3240
las evaluaciones de Jen sobre las personas ocurrieron de esta manera.
09:59
Others in the room have different opinions.
209
599740
2176
Otros allí, tuvieron diferentes opiniones.
10:01
That's normal.
210
601940
1216
Es normal.
10:03
Different people are always going to have different opinions.
211
603180
2920
Diferentes personas siempre van a tener diferentes opiniones.
10:06
And who knows who's right?
212
606620
1400
¿Y quién sabe quién tiene razón?
10:09
Let's look at just what people thought about how I was doing.
213
609060
3440
Veamos lo que la gente pensaba acerca de cómo estaba.
10:13
Some people thought I did well,
214
613420
2216
Algunas personas pensaron que lo hice bien,
10:15
others, poorly.
215
615660
1200
otros no.
10:17
With each of these views,
216
617900
1336
Con todas estas opiniones,
10:19
we can explore the thinking behind the numbers.
217
619260
2320
podemos explorar el pensamiento que hay detrás de los números.
10:22
Here's what Jen and Larry said.
218
622340
2160
Aquí está lo que dieron Jen y Larry.
10:25
Note that everyone gets to express their thinking,
219
625580
2616
Tengan en cuenta que todos expresan sus pensamientos
10:28
including their critical thinking,
220
628220
1656
incluyendo su pensamiento crítico,
10:29
regardless of their position in the company.
221
629900
2120
independientemente de su posición en la compañía.
10:32
Jen, who's 24 years old and right out of college,
222
632940
3096
Jen, que tiene 24 años y acaba de salir de la universidad,
10:36
can tell me, the CEO, that I'm approaching things terribly.
223
636060
2840
puede decirme, al CEO, que tengo un enfoque terrible.
10:40
This tool helps people both express their opinions
224
640300
3776
Esta herramienta le ayuda a las personas a expresar sus opiniones
10:44
and then separate themselves from their opinions
225
644100
3096
y luego separarlas de sus opiniones
10:47
to see things from a higher level.
226
647220
2040
para ver las cosas de un nivel más alto.
10:50
When Jen and others shift their attentions from inputting their own opinions
227
650460
4896
Cuando Jen y otros cambian sus atención de introducir sus propias opiniones
10:55
to looking down on the whole screen,
228
655380
2576
a ver toda la pantalla,
10:57
their perspective changes.
229
657980
1720
sus perspectivas cambian.
11:00
They see their own opinions as just one of many
230
660500
3136
Ven sus propias opiniones como solo una de muchas
11:03
and naturally start asking themselves,
231
663660
2536
y naturalmente, empiezan a preguntarse:
11:06
"How do I know my opinion is right?"
232
666220
2000
"¿Cómo sé si mi opinión es acertada?"
11:09
That shift in perspective is like going from seeing in one dimension
233
669300
4056
Ese cambio en la perspectiva es como pasar de mirar en una dimensión
11:13
to seeing in multiple dimensions.
234
673380
2256
a mirar en múltiples dimensiones.
11:15
And it shifts the conversation from arguing over our opinions
235
675660
4096
Y cambia la conversación desde argumentar nuestras opiniones
11:19
to figuring out objective criteria for determining which opinions are best.
236
679780
4400
a encontrar criterios objetivos para determinar qué opiniones son las mejores.
11:24
Behind the "Dot Collector" is a computer that is watching.
237
684740
3600
Detrás del "recolector de puntos" hay una computadora que observa.
11:28
It watches what all these people are thinking
238
688940
2176
Observa todo lo que estas personas piensan
11:31
and it correlates that with how they think.
239
691140
2576
y relaciona esto con cómo lo piensan.
11:33
And it communicates advice back to each of them based on that.
240
693740
3520
Y ofrece consejos a cada uno basado en ello.
11:38
Then it draws the data from all the meetings
241
698340
3416
Luego, dibuja los datos de todas las reuniones
11:41
to create a pointilist painting of what people are like
242
701780
3216
para crear una imagen de puntos de cómo son las personas
11:45
and how they think.
243
705020
1240
y cómo piensan.
11:46
And it does that guided by algorithms.
244
706980
2720
Y hace esto guiado por algoritmos.
11:50
Knowing what people are like helps to match them better with their jobs.
245
710620
3760
Saber cómo son las personas les ayuda a coincidir mejor con sus trabajos.
11:54
For example,
246
714940
1216
Por ejemplo, un pensador creativo que es irresponsable
11:56
a creative thinker who is unreliable
247
716180
1736
11:57
might be matched up with someone who's reliable but not creative.
248
717940
3080
puede ser puesto con alguien responsable pero no creativo.
12:02
Knowing what people are like also allows us to decide
249
722100
3336
Saber cómo son las personas también nos permite decidir
12:05
what responsibilities to give them
250
725460
2256
qué responsabilidades darles
12:07
and to weigh our decisions based on people's merits.
251
727740
3480
y medir nuestras decisiones basándonos en el mérito de las personas.
12:11
We call it their believability.
252
731860
1600
Lo llamamos credibilidad.
12:14
Here's an example of a vote that we took
253
734380
1976
Aquí hay un ejemplo de un voto que tomamos
12:16
where the majority of people felt one way ...
254
736380
2840
donde la mayoría de la gente se sentía de una manera...
12:20
but when we weighed the views based on people's merits,
255
740740
2936
pero si medimos las opiniones basadas en los méritos
12:23
the answer was completely different.
256
743700
1840
la respuesta es muy diferente.
12:26
This process allows us to make decisions not based on democracy,
257
746740
4576
Este proceso nos permite tomar decisiones no basadas en la democracia
12:31
not based on autocracy,
258
751340
2136
ni basadas en la autocracia,
12:33
but based on algorithms that take people's believability into consideration.
259
753500
5240
sino en algoritmos que consideran la credibilidad de las personas.
12:41
Yup, we really do this.
260
761340
1696
Sí, en serio hacemos esto.
12:43
(Laughter)
261
763060
3296
(Risas)
12:46
We do it because it eliminates
262
766380
2856
Lo hacemos porque elimina
12:49
what I believe to be one of the greatest tragedies of mankind,
263
769260
4456
lo que creo es una de las mayores tragedias de la humanidad,
12:53
and that is people arrogantly,
264
773740
2160
y eso es gente arrogante
12:56
naïvely holding opinions in their minds that are wrong,
265
776580
4456
e ingenua que sostienen opiniones equivocadas,
13:01
and acting on them,
266
781060
1256
y actuar sobre ellas,
13:02
and not putting them out there to stress test them.
267
782340
2760
y no poniéndolos sobre la mesa y poniéndolos a prueba.
13:05
And that's a tragedy.
268
785820
1336
Y eso es una tragedia.
13:07
And we do it because it elevates ourselves above our own opinions
269
787180
5416
Y lo hacemos porque nos eleva en nuestras propias opiniones.
13:12
so that we start to see things through everybody's eyes,
270
792620
2896
Para que podamos ver las cosas a través de los ojos de todos,
13:15
and we see things collectively.
271
795540
1920
para ver las cosas colectivamente.
13:18
Collective decision-making is so much better than individual decision-making
272
798180
4336
La toma de decisiones colectiva es mejor que la toma de decisiones individual
13:22
if it's done well.
273
802540
1200
si se hace bien.
13:24
It's been the secret sauce behind our success.
274
804180
2616
Ha sido el ingrediente secreto de nuestro éxito.
13:26
It's why we've made more money for our clients
275
806820
2176
Así hicimos más dinero para los clientes
que cualquier otro fondo de cobertura existente
13:29
than any other hedge fund in existence
276
809020
1936
13:30
and made money 23 out of the last 26 years.
277
810980
2720
ganando dinero 23 años de los últimos 26 años.
13:35
So what's the problem with being radically truthful
278
815700
4536
Entonces, ¿cuál es el problema con ser radicalmente honestos
13:40
and radically transparent with each other?
279
820260
2240
y radicalmente transparentes entre sí?
13:45
People say it's emotionally difficult.
280
825220
2080
La gente dice que es emocionalmente difícil.
13:48
Critics say it's a formula for a brutal work environment.
281
828060
4240
Los críticos dicen que es la fórmula para un ambiente de trabajo bestial.
Los neurocientíficos dicen que así está cableado el cerebro.
13:53
Neuroscientists tell me it has to do with how are brains are prewired.
282
833220
4856
13:58
There's a part of our brain that would like to know our mistakes
283
838100
3216
A una parte del cerebro le gustaría saber nuestros errores
14:01
and like to look at our weaknesses so we could do better.
284
841340
3960
y le gustaría ver nuestras debilidades para así mejorar.
14:05
I'm told that that's the prefrontal cortex.
285
845940
2440
Me dijeron que ese es el córtex prefrontal.
14:08
And then there's a part of our brain which views all of this as attacks.
286
848860
4856
Y también hay una parte del cerebro que ve todo esto como un ataque.
14:13
I'm told that that's the amygdala.
287
853740
1960
Me dijeron que esa es la amígdala.
14:16
In other words, there are two you's inside you:
288
856260
3056
En otras palabras, hay dos "yo" dentro de cada uno:
14:19
there's an emotional you
289
859340
1416
hay un "yo" emocional
14:20
and there's an intellectual you,
290
860780
1776
y hay un "yo" intelectual
14:22
and often they're at odds,
291
862580
1776
y a veces están en desacuerdo,
14:24
and often they work against you.
292
864380
1920
y a veces están en contra.
14:26
It's been our experience that we can win this battle.
293
866980
3736
Sabemos por experiencia que podemos ganar esta batalla.
14:30
We win it as a group.
294
870740
1320
La ganamos como grupo.
14:32
It takes about 18 months typically
295
872820
2336
Típicamente lleva unos 18 meses
14:35
to find that most people prefer operating this way,
296
875180
3056
ver que la mayoría de la gente prefiere operar de esta manera,
14:38
with this radical transparency
297
878260
2016
con una transparencia radical
14:40
than to be operating in a more opaque environment.
298
880300
3336
que operar en un ambiente más opaco.
14:43
There's not politics, there's not the brutality of --
299
883660
4296
No hay política, no existe la brutalidad de...
14:47
you know, all of that hidden, behind-the-scenes --
300
887980
2376
me entienden, todo lo típico entre bastidores,
14:50
there's an idea meritocracy where people can speak up.
301
890380
2936
hay una idea meritocrática donde las personas tienen voz.
14:53
And that's been great.
302
893340
1256
Y eso ha sido genial.
14:54
It's given us more effective work,
303
894620
1656
Nos dio un trabajo más efectivo,
14:56
and it's given us more effective relationships.
304
896300
2400
y también nos dio relaciones más efectivas.
14:59
But it's not for everybody.
305
899220
1320
Pero no es para todos.
15:01
We found something like 25 or 30 percent of the population
306
901500
2936
Encontramos que cerca del 25 o 30 % de la población
15:04
it's just not for.
307
904460
1736
simplemente no puede hacerlo.
15:06
And by the way,
308
906220
1216
Y, por cierto,
15:07
when I say radical transparency,
309
907460
1816
cuando digo transparencia radical,
15:09
I'm not saying transparency about everything.
310
909300
2336
no estoy hablando de la transparencia sobre todo.
15:11
I mean, you don't have to tell somebody that their bald spot is growing
311
911660
3816
Sino de no tener que decirle a alguien que cada vez está más calvo
15:15
or their baby's ugly.
312
915500
1616
o que su bebé es feo.
15:17
So, I'm just talking about --
313
917140
2096
Solo estoy hablando de...
15:19
(Laughter)
314
919260
1216
(Risas)
15:20
talking about the important things.
315
920500
2176
hablando de las cosas importantes.
15:22
So --
316
922700
1216
Así que...
15:23
(Laughter)
317
923940
3200
(Risas)
15:28
So when you leave this room,
318
928420
1416
Así que cuando dejen la sala,
15:29
I'd like you to observe yourself in conversations with others.
319
929860
4440
me gustaría que se observen conversando con otros.
15:35
Imagine if you knew what they were really thinking,
320
935180
3680
Imaginen si supieran lo que en realidad estuvieron pensando,
15:39
and imagine if you knew what they were really like ...
321
939580
2600
e imaginen si supieran cómo son ellos en realidad...
15:43
and imagine if they knew what you were really thinking
322
943660
3976
e imaginen si ellos supieran lo que Uds. pensaron
15:47
and what were really like.
323
947660
1840
y cómo son en realidad.
15:49
It would certainly clear things up a lot
324
949980
2576
Seguramente, se les aclararán mucho las cosas
15:52
and make your operations together more effective.
325
952580
2856
y hagan sus operaciones juntos más efectivas.
15:55
I think it will improve your relationships.
326
955460
2240
Yo creo que mejorará su relación.
15:58
Now imagine that you can have algorithms
327
958420
3296
Ahora imagínense que tienen algoritmos
16:01
that will help you gather all of that information
328
961740
3816
que les ayudan a unir esa información,
16:05
and even help you make decisions in an idea-meritocratic way.
329
965580
4560
incluso les ayudan a tomar decisiones de una manera meritocrática.
16:12
This sort of radical transparency is coming at you
330
972460
4336
Este tipo de transparencia radical se acerca a Uds.
16:16
and it is going to affect your life.
331
976820
1960
y afectará sus vidas.
16:19
And in my opinion,
332
979420
2056
Y en mi opinión,
16:21
it's going to be wonderful.
333
981500
1336
va a ser maravilloso.
16:22
So I hope it is as wonderful for you
334
982860
2336
Así que espero que sea tan maravilloso para Uds.
16:25
as it is for me.
335
985220
1200
como lo es para mí.
16:26
Thank you very much.
336
986980
1256
Muchas gracias.
16:28
(Applause)
337
988260
4360
(Aplausos)
Acerca de este sitio web

Este sitio le presentará vídeos de YouTube útiles para aprender inglés. Verá lecciones de inglés impartidas por profesores de primera categoría de todo el mundo. Haz doble clic en los subtítulos en inglés que aparecen en cada página de vídeo para reproducir el vídeo desde allí. Los subtítulos se desplazan en sincronía con la reproducción del vídeo. Si tiene algún comentario o petición, póngase en contacto con nosotros mediante este formulario de contacto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7