The puzzle of motivation | Dan Pink | TED

Dan Pink en la sorprendente ciencia de la motivación

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2009-08-25 ・ TED


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Dan Pink en la sorprendente ciencia de la motivación

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Traductor: carmen weitzel Revisor: Inma Barrios
Necesito hacer una confesión aquí, al comenzar.
00:13
I need to make a confession at the outset here.
0
13302
2516
00:15
A little over 20 years ago, I did something that I regret,
1
15842
4753
Hace poco más de 20 años,
hice algo que hoy me arrepiento,
00:21
something that I'm not particularly proud of.
2
21671
2671
algo de lo que no estoy particularmente orgulloso,
00:25
Something that, in many ways, I wish no one would ever know,
3
25041
3375
algo que, de muchas maneras, deseo que nadie sepa nunca,
00:28
but here I feel kind of obliged to reveal.
4
28440
3259
pero que acá me siento en la obligación de revelar.
00:31
(Laughter)
5
31723
1020
(Risas)
00:34
In the late 1980s,
6
34000
2024
A finales de los ochenta,
00:36
in a moment of youthful indiscretion,
7
36048
3395
en un momento de indiscreción juvenil,
00:39
I went to law school.
8
39467
1501
fui a la Escuela de Leyes.
00:40
(Laughter)
9
40992
1938
(Risas)
00:45
In America, law is a professional degree:
10
45666
2437
En EE.UU. Leyes es un grado profesional.
00:48
after your university degree, you go on to law school.
11
48127
2705
Te gradúas en la universidad. Luego continúas en la Escuela de Leyes.
00:50
When I got to law school,
12
50856
1440
Y cuando llegué a la Escuela de Leyes,
00:53
I didn't do very well.
13
53133
1297
no me fue muy bien.
00:55
To put it mildly, I didn't do very well.
14
55743
1921
Por no decir algo peor, no me fue muy bien.
00:57
I, in fact, graduated in the part of my law school class
15
57688
3007
De hecho, me gradué dentro del grupo de mi escuela
01:00
that made the top 90% possible.
16
60719
3417
que logró el 90 por ciento más alto posible.
01:04
(Laughter)
17
64160
2222
(Risas)
01:08
Thank you.
18
68160
1048
Gracias.
01:10
I never practiced law a day in my life;
19
70985
3555
Nunca he ejercido Leyes en mi vida.
01:14
I pretty much wasn't allowed to.
20
74564
1984
Casi no me lo permitieron.
01:16
(Laughter)
21
76572
1597
(Risas)
01:19
But today, against my better judgment,
22
79310
3481
Pero hoy, contra mis propios principios,
01:22
against the advice of my own wife,
23
82815
2321
contra los consejos de mi propia esposa,
01:25
I want to try to dust off some of those legal skills --
24
85160
3976
quiero desempolvar algo de esas habilidades legales,
01:29
what's left of those legal skills.
25
89160
2359
lo que queda de esas habilidades legales.
01:31
I don't want to tell you a story.
26
91543
1746
No quiero contarles una historia.
01:34
I want to make a case.
27
94160
2364
Quiero presentar un caso.
01:36
I want to make a hard-headed,
28
96548
2366
Quiero presentar un caso complicado, basado en evidencias,
01:38
evidence-based,
29
98938
1198
01:40
dare I say lawyerly case,
30
100160
3174
me atrevo a decir caso legal,
01:43
for rethinking how we run our businesses.
31
103358
2749
para replantear cómo manejamos nuestros negocios.
01:47
So, ladies and gentlemen of the jury,
32
107953
1985
Por lo tanto, señoras y señores del jurado, echen un vistazo a esto.
01:49
take a look at this.
33
109962
1443
01:51
This is called the candle problem.
34
111429
2307
Esto se llama el problema de la vela.
01:53
Some of you might know it.
35
113760
1674
Alguno de ustedes podrían haberlo visto antes.
01:55
It's created in 1945
36
115458
1678
Fue creado en 1945
01:57
by a psychologist named Karl Duncker.
37
117160
1976
por un psicólogo llamado Karl Duncker.
01:59
He created this experiment
38
119160
1976
Karl Duncker creó este experimento
02:01
that is used in many other experiments in behavioral science.
39
121160
3131
que se usa en una gran variedad de experimentos en la ciencia del comportamiento.
02:04
And here's how it works. Suppose I'm the experimenter.
40
124315
2821
Y así es como funciona. Supongan que yo soy el experimentador.
02:07
I bring you into a room.
41
127160
1620
Lo llevo a una sala. Le doy una vela,
02:08
I give you a candle, some thumbtacks and some matches.
42
128804
4224
algunas tachuelas y algunos fósforos.
02:13
And I say to you,
43
133052
1071
Y le digo, "Su trabajo
02:14
"Your job is to attach the candle to the wall
44
134147
2989
es fijar la vela a la pared
02:17
so the wax doesn't drip onto the table."
45
137160
3126
de forma que la cera no gotee en la mesa". ¿Qué haría usted?
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
Mucha gente empieza a clavar la vela a la pared con las tachuelas.
02:25
Doesn't work.
48
145488
1338
No funciona.
02:26
I saw somebody kind of make the motion over here --
49
146850
4730
Alguien, algunas personas, vi a alguien aquí
como haciendo el movimiento.
02:31
some people have a great idea where they light the match,
50
151604
3104
Algunas personas tienen la gran idea de
encender el fósforo, derretir el lado de la vela, tratar de adherirla a la pared.
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
Es una estupenda idea. No funciona.
02:40
And eventually, after five or ten minutes,
53
160827
2309
Y finalmente, después de 5 o 10 minutos,
02:43
most people figure out the solution,
54
163160
1976
la mayoría de las personas llegan a la solución,
02:45
which you can see here.
55
165160
1745
que pueden ver aquí.
02:46
The key is to overcome what's called functional fixedness.
56
166929
3790
La clave es sobreponerse a lo que se llama fijación funcional.
02:50
You look at that box and you see it only as a receptacle for the tacks.
57
170743
3964
Miras esa caja y la ves sólo como un receptáculo para las tachuelas.
02:54
But it can also have this other function,
58
174731
2006
Pero puede tener también esta otra función,
02:56
as a platform for the candle.
59
176761
2262
como plataforma para la vela. El problema de la vela.
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
Ahora quiero contarles un experimento
usando el problema de la vela,
03:04
done by a scientist named Sam Glucksberg,
62
184155
2459
hecho por un científico llamado Sam Gluckberg,
03:06
who is now at Princeton University, US,
63
186638
2121
quien está ahora en la Universidad de Princeton en los EE.UU.
03:08
This shows the power of incentives.
64
188783
3353
Demuestra el poder de los incentivos.
03:12
He gathered his participants and said:
65
192160
1976
Esto es lo que hizo. Reunió a sus participantes.
03:14
"I'm going to time you, how quickly you can solve this problem."
66
194160
3825
Y dijo: "Les voy a cronometrar. ¿Con qué rapidez pueden resolver este problema?"
Le dijo a un grupo,
03:18
To one group he said,
67
198009
1476
03:19
"I'm going to time you to establish norms,
68
199509
2627
"les voy a cronometrar para establecer normas,
03:22
averages for how long it typically takes someone to solve this sort of problem."
69
202160
4541
promedios de cuanto tiempo tardan normalmente
en resolver esta clase de problema".
03:26
To the second group he offered rewards.
70
206725
2411
Al segundo grupo le ofreció incentivos.
03:29
He said, "If you're in the top 25% of the fastest times,
71
209160
4723
Les dijo: "Si están dentro del 25 por ciento de los más rápidos
03:33
you get five dollars.
72
213907
1008
obtienen cinco dólares.
03:35
If you're the fastest of everyone we're testing here today,
73
215874
3753
Si están entre los más rápidos de los que están participando hoy aquí
03:39
you get 20 dollars."
74
219651
1485
obtienen 20 dólares"
03:41
Now this is several years ago, adjusted for inflation,
75
221160
2883
Esto, hace varios años, ajustado por la inflación,
03:44
it's a decent sum of money for a few minutes of work.
76
224067
2545
es una buena suma de dinero para unos pocos minutos de trabajo.
03:46
It's a nice motivator.
77
226636
1500
Es un buen motivador.
03:48
Question:
78
228160
1143
Pregunta: ¿Con qué rapidez
03:49
How much faster did this group solve the problem?
79
229327
3317
este grupo resolvió el problema?
03:53
Answer:
80
233537
1246
Respuesta: Tardaron, en promedio,
03:54
It took them, on average, three and a half minutes longer.
81
234807
5642
tres minutos y medio más.
04:00
3.5 min longer.
82
240473
1215
Tres minutos y medio más. No tiene sentido, ¿ verdad?
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
Quiero decir, soy estadounidense, creo en el libre mercado.
04:06
That's not how it's supposed to work, right?
85
246685
2451
Así no es como debe funcionar ¿verdad?
04:09
(Laughter)
86
249160
1184
(Risas)
04:10
If you want people to perform better, you reward them. Right?
87
250368
3915
Si quiere que la gente rinda mejor,
los recompensa, ¿verdad?
04:14
Bonuses, commissions, their own reality show.
88
254307
2829
Bonos, comisiones, su propio reality show.
04:17
Incentivize them.
89
257160
2018
Incentívelos. Así es como los negocios funcionan.
04:20
That's how business works.
90
260022
1383
04:21
But that's not happening here.
91
261429
2013
Pero eso no sucedió en este caso.
04:23
You've got an incentive designed
92
263466
1670
Usted tiene un incentivo designado a
04:25
to sharpen thinking and accelerate creativity,
93
265160
3796
agudizar el pensamiento y acelerar la creatividad.
04:28
and it does just the opposite.
94
268980
2156
Y hace justo lo contrario,
04:31
It dulls thinking and blocks creativity.
95
271160
2976
entorpece el pensamiento y bloquea la creatividad.
04:34
What's interesting about this experiment
96
274160
1931
Y lo que es interesante en este experimento es que no es una aberración.
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
Ha sido reproducido repetidas veces
04:40
for nearly 40 years.
99
280818
3018
y vuelto a repetir, durante casi 40 años.
04:43
These contingent motivators --
100
283860
2276
Estos motivadores condicionantes,
04:46
if you do this, then you get that --
101
286160
2374
si hace esto, entonces consigue esto otro,
04:48
work in some circumstances.
102
288558
1578
funcionan en algunas circunstancias.
04:50
But for a lot of tasks, they actually either don't work
103
290160
3812
Pero para un grupo de tareas, no funcionan
04:53
or, often, they do harm.
104
293996
1896
o, a menudo, perjudican.
04:56
This is one of the most robust findings in social science,
105
296848
4889
Esto es uno de los más contundentes hallazgos
en ciencias sociales.
05:02
and also one of the most ignored.
106
302945
2349
Y también uno de los más ignorados.
05:05
I spent the last couple of years
107
305318
1590
Pasé el último par de años examinando la ciencia de
05:06
looking at the science of human motivation,
108
306932
2071
la motivación humana.
05:09
particularly the dynamics of extrinsic motivators
109
309027
2362
Particularmente la dinámica de motivadores extrínsecos
05:11
and intrinsic motivators.
110
311413
1723
y motivadores intrínsecos.
05:13
And I'm telling you, it's not even close.
111
313160
2412
Y les digo, no está ni siquiera cerca.
05:15
If you look at the science, there is a mismatch
112
315596
2338
Si examinan la ciencia, hay una discordancia
05:17
between what science knows
113
317958
1853
entre lo que la ciencia dice y lo que las empresas hacen.
05:19
and what business does.
114
319835
1411
05:21
What's alarming here is that our business operating system --
115
321270
3246
Y lo que es alarmante aquí, es que el sistema operativo de nuestras empresas
05:24
think of the set of assumptions and protocols beneath our businesses,
116
324540
3308
consideran el grupo de presunciones y protocolos bajo los negocios,
05:27
how we motivate people, how we apply our human resources--
117
327872
3709
como motivamos a la gente, como aplicamos nuestros recursos humanos
05:32
it's built entirely around these extrinsic motivators,
118
332630
3230
está construido enteramente alrededor de estos motivadores extrínsecos,
05:35
around carrots and sticks.
119
335884
1571
alrededor de recompensas y castigos.
05:37
That's actually fine for many kinds of 20th century tasks.
120
337479
4189
Eso, la verdad, está bien para muchas clases de tareas del siglo XX.
05:41
But for 21st century tasks,
121
341692
2111
Pero para las tareas del siglo XXI,
05:43
that mechanistic, reward-and-punishment approach
122
343827
3531
ese enfoque mecanicista de recompensa-y-castigo
05:47
doesn't work,
123
347382
1668
no funciona, a menudo no funciona, y muchas veces perjudica.
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
Déjenme mostrarles lo que quiero decir.
05:52
Glucksberg did another similar experiment,
127
352982
3077
Entonces, GLucksberg hizo otro experimento similar a éste
05:56
he presented the problem in a slightly different way,
128
356083
2613
en el que presentaba el problema en una forma ligeramente diferente,
05:58
like this up here.
129
358720
1020
como éste aquí. ¿De acuerdo?
06:00
Attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table.
130
360662
3277
Fije la vela a la pared de tal forma que la cera no gotee sobre la mesa.
06:03
Same deal. You: we're timing for norms.
131
363963
2476
Lo mismo. Ustedes: Cronometraremos las normas.
06:06
You: we're incentivizing.
132
366463
2442
Ustedes: Nosotros incentivaremos.
06:08
What happened this time?
133
368929
1451
¿Qué pasó esta vez?
06:11
This time, the incentivized group kicked the other group's butt.
134
371360
6204
Esta vez, el grupo incentivado
le ganó de lejos al otro grupo.
06:17
Why?
135
377588
1015
¿Por qué? Porque cuando las tachuelas están fuera de la caja
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
es más fácil ¿cierto?
06:25
(Laughter)
138
385421
2450
(Risas)
06:27
If-then rewards work really well for those sorts of tasks,
139
387895
4978
Las recompensas condicionadas funcionan muy bien
para ese tipo de tareas,
06:32
where there is a simple set of rules
140
392897
1716
donde hay reglas sencillas y un claro objetivo
06:34
and a clear destination to go to.
141
394637
2499
que cumplir.
06:37
Rewards, by their very nature,
142
397160
1976
Las recompensas, por su propia naturaleza,
06:39
narrow our focus, concentrate the mind;
143
399160
1976
estrechan nuestro punto focal, concentran la mente.
06:41
that's why they work in so many cases.
144
401160
2335
Es por eso que funcionan en muchos casos.
06:43
So, for tasks like this,
145
403519
2079
Y por lo tanto, para tareas como éstas,
06:45
a narrow focus, where you just see the goal right there,
146
405622
3353
un estrecho punto focal, donde sólo se ve el objetivo justo ahí,
06:48
zoom straight ahead to it,
147
408999
1380
lo acerca directamente a él,
06:50
they work really well.
148
410403
1629
funcionan realmente bien.
06:52
But for the real candle problem,
149
412056
2720
Respecto al verdadero problema de la vela,
06:54
you don't want to be looking like this.
150
414800
1992
usted no quiere verlo así.
06:56
The solution is on the periphery. You want to be looking around.
151
416816
3130
La solución no está aquí. La solución está en la periferia.
Quiere mirar alrededor.
06:59
That reward actually narrows our focus
152
419970
2627
Esa recompensa estrecha nuestro punto focal
07:02
and restricts our possibility.
153
422621
1515
y restringe nuestra posibilidad.
07:04
Let me tell you why this is so important.
154
424160
1970
Déjenme decirles porqué esto es tan importante.
07:07
In western Europe,
155
427336
3103
En Europa Occidental,
en muchas partes de Asia,
07:10
in many parts of Asia,
156
430463
1085
07:11
in North America, in Australia,
157
431572
2775
en Norteamérica, en Australia,
07:14
white-collar workers are doing less of this kind of work,
158
434371
3566
los empleados de oficinas están haciendo menos de
esta clase de trabajo,
07:17
and more of this kind of work.
159
437961
2380
y más de esta clase de trabajo.
07:22
That routine, rule-based, left-brain work --
160
442025
2971
Esa rutina, basada en reglas, de trabajo analítico,
07:25
certain kinds of accounting, financial analysis,
161
445020
2716
ciertos tipos de contabilidad, ciertos tipos de análisis financiero,
07:27
computer programming --
162
447760
1695
ciertos tipos de programación de computadores,
07:29
has become fairly easy to outsource,
163
449479
2195
han llegado a ser muy fácil subcontratarlos,
07:31
fairly easy to automate.
164
451698
2031
y muy fácil automatizarlos.
07:33
Software can do it faster.
165
453753
2176
El software puede hacerlo más rápido.
07:35
Low-cost providers can do it cheaper.
166
455953
2325
Los proveedores a bajo costo de todo el mundo pueden hacerlo más barato.
07:38
So what really matters
167
458302
2968
Entonces, lo que realmente importa son
07:41
are the more right-brained creative, conceptual kinds of abilities.
168
461294
4628
las habilidades conceptuales, creativas e intuitivas.
07:45
Think about your own work.
169
465946
2381
Piensen en su propio trabajo.
07:48
Think about your own work.
170
468351
1745
Piensen en su propio trabajo.
07:51
Are the problems that you face,
171
471033
1582
¿Son los problemas que usted enfrenta, o aun los problemas
07:52
or even the problems we've been talking about here,
172
472639
2497
que hemos estado hablando aquí?,
07:55
do they have a clear set of rules,
173
475160
2888
¿son esas clases de problemas?¿tienen un conjunto claro de reglas,
y una única solución? No.
07:58
and a single solution?
174
478072
1587
07:59
No. The rules are mystifying.
175
479683
2453
Las reglas son confusas.
08:02
The solution, if it exists at all,
176
482160
2246
La solución, si es que existe,
08:04
is surprising and not obvious.
177
484430
2706
es sorprendente y no obvia.
08:07
Everybody in this room
178
487160
2754
Todos en esta sala
08:09
is dealing with their own version of the candle problem.
179
489938
4198
están lidiando con su propia versión
del problema de la vela.
08:14
And for candle problems of any kind,
180
494160
3137
En cuanto a los problemas de velas de cualquier índole,
08:17
in any field,
181
497321
1670
en cualquier campo,
08:19
those if-then rewards,
182
499015
2993
esas recompensas condicionadas,
08:22
the things around which we've built so many of our businesses,
183
502032
4242
las cosas alrededor de las cuales hemos construido muchos de nuestros negocios,
08:26
don't work!
184
506298
1833
no funcionan.
08:28
It makes me crazy.
185
508155
2456
Quiero decir que me vuelve loco.
08:30
And here's the thing.
186
510635
1936
Y esto no es ... la cuestión es ésta.
08:32
This is not a feeling.
187
512595
2056
Esto no es un sentimiento.
08:35
Okay? I'm a lawyer; I don't believe in feelings.
188
515856
3094
¿De acuerdo? Soy abogado. No creo en sentimientos.
08:38
This is not a philosophy.
189
518974
3643
Esto no es una filosofía.
08:42
I'm an American; I don't believe in philosophy.
190
522641
2262
Soy norteamericano. No creo en la Filosofía.
08:44
(Laughter)
191
524927
1687
(Risas)
08:47
This is a fact --
192
527525
2968
Es un hecho.
08:50
or, as we say in my hometown of Washington, D.C.,
193
530517
2444
O, como decimos en mi tierra natal de Washington D.C.,
08:52
a true fact.
194
532985
1590
un hecho verdadero.
08:54
(Laughter)
195
534599
2444
(Risas)
(Aplausos)
08:57
(Applause)
196
537067
3794
09:00
Let me give you an example.
197
540885
1642
Déjenme darles un ejemplo de lo que quiero decir.
09:02
Let me marshal the evidence here.
198
542551
1585
Déjenme ordenar las evidencias aquí.
09:04
I'm not telling a story, I'm making a case.
199
544160
2113
Porque no estoy contándoles un historia. Estoy presentando un caso.
09:06
Ladies and gentlemen of the jury, some evidence:
200
546297
2271
Señoras y señores del jurado, una evidencia:
09:08
Dan Ariely, one of the great economists of our time,
201
548592
3375
Dan Ariely, uno de los grandes economistas de nuestro tiempo,
09:11
he and three colleagues did a study of some MIT students.
202
551991
3471
él y tres colegas, hicieron un estudio de algunos estudiantes del MIT.
09:15
They gave these MIT students a bunch of games,
203
555486
2650
Les dieron a estos estudiantes del MIT un grupo de juegos.
09:18
games that involved creativity,
204
558160
1976
Juegos que involucraban creatividad,
09:20
and motor skills, and concentration.
205
560160
2278
destrezas motoras, y concentración.
09:22
And the offered them, for performance,
206
562462
2081
Y les ofrecieron, por desempeño,
09:24
three levels of rewards:
207
564567
2014
tres niveles de recompensas.
09:26
small reward, medium reward, large reward.
208
566605
4246
Pequeña recompensa, mediana recompensa, gran recompensa.
09:30
If you do really well you get the large reward, on down.
209
570875
4137
¿De acuerdo? Si lo hace muy bien obtiene la mayor recompensa, mínimo.
09:35
What happened?
210
575036
1334
¿Que pasó? Mientras la tarea involucró solamente destreza mecánica
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
los bonos funcionaron como se esperaba:
09:41
the higher the pay, the better the performance.
213
581160
3697
cuanto mayor es el pago, mejor desempeño.
09:44
Okay?
214
584881
1151
¿De acuerdo? Pero una de la tareas requirió
09:46
But once the task called for even rudimentary cognitive skill,
215
586056
5080
incluso mínima destreza mental,
09:51
a larger reward led to poorer performance.
216
591160
6072
una recompensa mayor llevó a un desempeño peor.
Entonces dijeron,
09:57
Then they said,
217
597256
1150
09:58
"Let's see if there's any cultural bias here.
218
598430
2135
"De acuerdo, veamos si hay algún prejuicio cultural aquí.
10:00
Let's go to Madurai, India and test it."
219
600589
1953
Vamos a Madurai, India y probemos ésto."
10:02
Standard of living is lower.
220
602566
1570
El estándar de vida es más bajo.
10:04
In Madurai, a reward that is modest in North American standards,
221
604160
3477
En Madurai, una recompensa que es modesta en Norteamérica,
10:07
is more meaningful there.
222
607661
1341
es más significativa allí.
10:09
Same deal. A bunch of games, three levels of rewards.
223
609859
3402
Lo mismo. Un grupo de juegos , tres niveles de recompensas.
10:13
What happens?
224
613285
1089
¿Qué pasó?
10:15
People offered the medium level of rewards
225
615301
3000
Las personas a las que le ofrecieron el nivel medio de recompensa
10:18
did no better than people offered the small rewards.
226
618325
2580
no lo hizo mejor que las que le ofrecieron la recompensa más baja.
10:20
But this time, people offered the highest rewards,
227
620929
4479
Pero, esta vez, las personas con más altas recompensas
10:25
they did the worst of all.
228
625432
1496
lo hicieron peor que todas.
10:28
In eight of the nine tasks we examined across three experiments,
229
628977
3373
En ocho de las nueve tareas que examinamos a través de tres experimentos,
10:32
higher incentives led to worse performance.
230
632374
3469
los más altos incentivos llevaron al peor desempeño.
10:37
Is this some kind of touchy-feely socialist conspiracy going on here?
231
637634
5976
¿Es esto alguna forma de manipulada
conspiración socialista que está sucediendo aquí?
10:43
No, these are economists from MIT,
232
643634
2776
No. Estos son economistas del MIT,
10:46
from Carnegie Mellon, from the University of Chicago.
233
646434
2702
de Carnegie Mellon, de la Universidad de Chicago.
10:49
Do you know who sponsored this research?
234
649160
2621
¿Y saben quién auspició esta investigación?
10:51
The Federal Reserve Bank of the United States.
235
651805
4120
El Banco de la Reserva Federal de los Estados Unidos.
10:55
That's the American experience.
236
655949
1820
Eso es la experiencia americana.
10:57
Let's go across the pond to the London School of Economics,
237
657793
2775
Vamos al otro lado del océano al London School of Economics.
11:00
LSE, London School of Economics,
238
660592
2544
LSE, London School of Economics.
11:03
alma mater of eleven Nobel Laureates in economics.
239
663160
3444
Alma mater de 11 Premios Nobel en Economía.
11:06
Training ground for great economic thinkers
240
666628
2508
Centro de formación de grandes pensadores de la economía
11:09
like George Soros, and Friedrich Hayek,
241
669160
2976
como George Soros y Friedrick Hayek,
11:12
and Mick Jagger.
242
672160
1287
y Mick Jagger. (Risas)
11:13
(Laughter)
243
673471
1299
11:14
Last month,
244
674794
1770
El mes pasado, tan sólo el mes pasado,
11:16
just last month,
245
676588
1499
11:18
economists at LSE looked at 51 studies
246
678111
3025
los economistas de LSE analizaron 51 estudios
11:21
of pay-for-performance plans, inside of companies.
247
681160
2976
de programas que pagaban bonos por desempeño dentro de las compañías.
11:24
Here's what they said:
248
684160
1451
Los economistas dijeron, "Consideramos que los incentivos económicos
11:25
"We find that financial incentives
249
685635
1796
11:27
can result in a negative impact on overall performance."
250
687455
4053
pueden resultar en un impacto negativo sobre el desempeño general".
11:32
There is a mismatch between what science knows
251
692936
3699
Hay una discordancia entre lo que la ciencia dice
11:36
and what business does.
252
696659
1477
y lo que las empresas hacen.
11:38
And what worries me, as we stand here in the rubble
253
698160
3277
Y lo que me preocupa, mientras estamos junto a los escombros
11:41
of the economic collapse,
254
701461
1675
del colapso de la economía,
11:43
is that too many organizations are making their decisions,
255
703160
3976
es que muchas organizaciones
están tomando sus decisiones,
11:47
their policies about talent and people,
256
707160
2372
sus políticas acerca del talento y la gente,
11:49
based on assumptions that are outdated,
257
709556
4127
basadas en presunciones que están obsoletas, sin analizar,
11:53
unexamined,
258
713707
1190
11:54
and rooted more in folklore than in science.
259
714921
2762
y enraizadas más en el folklore que en la ciencia.
11:58
And if we really want to get out of this economic mess,
260
718564
2572
Y si realmente queremos salir de este desorden económico,
12:01
if we really want high performance
261
721160
2093
y si realmente queremos alto desempeño en esas
12:03
on those definitional tasks of the 21st century,
262
723277
2447
tareas esenciales del siglo XXI,
12:05
the solution is not to do more of the wrong things,
263
725748
5940
la solución no es más de las cosas equivocadas.
12:11
to entice people with a sweeter carrot,
264
731712
2323
Atraer a las personas con una zanahoria más dulce,
12:14
or threaten them with a sharper stick.
265
734059
2399
o amenazarlas con un palo afilado.
12:16
We need a whole new approach.
266
736482
1654
Necesitamos una perspectiva completamente nueva.
12:18
The good news is that the scientists
267
738160
1976
Y las buenas noticias acerca de todo esto es que los científicos
12:20
who've been studying motivation have given us this new approach.
268
740160
3188
que han estudiado la motivación, nos la han ofrecido.
12:23
It's built much more around intrinsic motivation.
269
743372
3095
Es una perspectiva construida sobre todo en la motivación intrínseca,
12:26
Around the desire to do things because they matter,
270
746491
2455
alrededor del deseo de hacer cosas porque importan,
12:28
because we like it, they're interesting, or part of something important.
271
748970
3563
porque nos gustan, porque son interesantes,
porque son parte de algo importante.
12:32
And to my mind, that new operating system for our businesses
272
752557
3579
Y en mi opinión, ese nuevo sistema operativo de nuestros negocios
12:36
revolves around three elements:
273
756160
1701
gira en torno a tres elementos:
12:37
autonomy, mastery and purpose.
274
757885
3251
autonomía, maestría y propósito.
12:41
Autonomy: the urge to direct our own lives.
275
761160
2976
Autonomía, el impulso que dirige nuestras propias vidas.
12:44
Mastery: the desire to get better and better at something that matters.
276
764160
4245
Maestría, el deseo de ser mejor y mejor en algo que importa.
12:48
Purpose: the yearning to do what we do
277
768429
2707
Propósito, la intención de hacer lo que hacemos
12:51
in the service of something larger than ourselves.
278
771160
3193
al servicio de algo más grande que nosotros mismos.
12:54
These are the building blocks of an entirely new operating system
279
774377
3294
Estos son los ladrillos de un sistema operativo completamente nuevo
12:57
for our businesses.
280
777695
1441
para nuestros negocios.
12:59
I want to talk today only about autonomy.
281
779160
2561
Hoy quiero hablar solamente de la autonomía.
13:03
In the 20th century, we came up with this idea of management.
282
783160
2976
El siglo XX trajo esta idea de gerencia.
13:06
Management did not emanate from nature.
283
786160
2294
La gerencia no emanó de la naturaleza.
13:08
Management is not a tree, it's a television set.
284
788478
3658
La gerencia es como... no es un árbol.
Es un televisor.
13:12
Somebody invented it.
285
792160
2224
¿De acuerdo? alguien la inventó.
13:14
It doesn't mean it's going to work forever.
286
794408
2000
Y no significa que va a funcionar para siempre.
13:16
Management is great.
287
796432
2007
La gerencia es excelente.
13:18
Traditional notions of management are great
288
798463
2054
Las nociones tradicionales de administración son excelentes
13:20
if you want compliance.
289
800541
1595
si usted quiere conformidad.
13:22
But if you want engagement, self-direction works better.
290
802160
3183
Pero si usted quiere compromiso, la iniciativa funciona mejor.
13:25
Some examples of some kind of radical notions of self-direction.
291
805367
4040
Déjenme darles algunos ejemplos de algunas nociones
fundamentales de iniciativa.
13:29
You don't see a lot of it,
292
809431
2936
Lo que significa... no ve mucho,
13:32
but you see the first stirrings of something really interesting going on,
293
812391
3476
pero ve los primeros movimientos de que algo realmente interesante está sucediendo.
13:35
what it means is paying people adequately and fairly, absolutely --
294
815891
3643
Pues lo que significa es pagar a la gente de forma adecuada
y justa, por supuesto.
13:39
getting the issue of money off the table,
295
819558
2285
Dejar a un lado el tema del dinero.
13:41
and then giving people lots of autonomy.
296
821867
1975
Y luego dar a la gente mucha autonomía.
13:43
Some examples.
297
823866
1270
Déjenme darles algunos ejemplos.
13:45
How many of you have heard of the company Atlassian?
298
825160
2945
¿Cuantos de ustedes han oido hablar de la compañía Atlassian?
13:49
It looks like less than half.
299
829628
1508
Se ve que menos de la mitad.
13:51
(Laughter)
300
831160
1405
(Risas)
13:52
Atlassian is an Australian software company.
301
832589
4547
Atlassian es una compañía de software de Australia.
13:57
And they do something incredibly cool.
302
837160
1971
Y hacen algo increiblemente innovador.
13:59
A few times a year they tell their engineers,
303
839155
2744
Unas cuantas veces al año les dicen a sus ingenieros,
14:01
"Go for the next 24 hours and work on anything you want,
304
841923
4006
"Durante las próximas 24 horas van a trabajar en lo que quieran,
14:05
as long as it's not part of your regular job.
305
845953
2110
con tal que no sea parte de su trabajo regular.
Trabajen en lo que quieran".
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
Entonces los ingenieros usan ese tiempo y desarrollan
un moderno código de parche, desarrollan una modificación elegante.
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
Luego presentan todas las cosas que han desarrollado
14:17
to their teammates, to the rest of the company,
310
857744
2720
a sus compañeros, y al resto de la compañía,
14:20
in this wild and woolly all-hands meeting at the end of the day.
311
860488
3952
en esta distendida e informal reunión
al final del día.
14:24
Being Australians, everybody has a beer.
312
864464
2195
Y entonces, como son australianos, se toman una cerveza.
14:26
They call them FedEx Days.
313
866683
2020
Ellos les llaman los dias FedEx.
14:29
Why?
314
869612
1029
¿Por qué? Porque tienes que entregar algo al día siguiente.
14:31
Because you have to deliver something overnight.
315
871675
2388
14:34
It's pretty; not bad.
316
874977
1567
Es bonito. No es malo. Es una tremenda infracción a la marca.
14:36
It's a huge trademark violation, but it's pretty clever.
317
876568
2668
Pero es muy inteligente.
14:39
(Laughter)
318
879260
1337
(Risas)
14:40
That one day of intense autonomy
319
880621
1678
Ese dia sólo de intensa autonomía
14:42
has produced a whole array of software fixes
320
882323
2052
ha producido un perfeccionamiento del software muy amplio
14:44
that might never have existed.
321
884399
1737
que nunca podrían haber existido.
14:46
It's worked so well that Atlassian has taken it to the next level
322
886160
3068
Y ha resultado tan bién que Atlassian lo ha llevado al próximo nivel
con 20 Por ciento de su Tiempo.
14:49
with 20% time --
323
889252
1058
14:50
done, famously, at Google --
324
890334
2168
Hecho, famosamente, en Google.
14:52
where engineers can spend 20% of their time
325
892526
2062
Donde los ingenieros pueden trabajar, pasar el 20 por ciento de su tiempo
14:54
working on anything they want.
326
894612
1945
trabajando en algo que quieran.
14:56
They have autonomy over their time,
327
896581
1667
Tienen autonomía sobre su tiempo,
14:58
their task, their team, their technique.
328
898272
2213
su tarea, su equipo, su técnica.
15:00
Radical amounts of autonomy.
329
900509
1954
¿De acuerdo? Cantidades extremas de autonomía,
15:02
And at Google, as many of you know,
330
902487
3926
Y en Google, como muchos de ustedes saben,
15:06
about half of the new products in a typical year
331
906437
2333
cerca de la mitad de los nuevos productos en un año normal
15:08
are birthed during that 20% time:
332
908794
2476
han nacido durante ese 20 por ciento de su Tiempo.
15:11
things like Gmail, Orkut, Google News.
333
911294
2842
Productos como Gmail, Orkut, Google News.
15:14
Let me give you an even more radical example of it:
334
914160
2920
Déjenme darles un ejemplo más extremo aún.
15:17
something called the Results Only Work Environment (the ROWE),
335
917104
3873
Algo llamado "Resultados en el Ámbito del Trabajo Exclusivamente ".
El ROWE.
15:21
created by two American consultants,
336
921001
2066
Creado por dos consultores norteamericanos, vigente
15:23
in place at a dozen companies around North America.
337
923091
2679
vigente en cerca de una docena de compañías en Norteamérica.
15:25
In a ROWE people don't have schedules.
338
925794
2605
En un ROWE la gente no tiene horario.
15:29
They show up when they want.
339
929728
1647
Se presentan cuando quieren.
15:31
They don't have to be in the office at a certain time, or any time.
340
931399
4054
No tienen que estar en la oficina en un cierto momento,
o a cierta hora.
15:35
They just have to get their work done.
341
935477
1945
Sólo tienen que hacer su trabajo.
15:37
How they do it, when they do it, where they do it, is totally up to them.
342
937446
4159
¿Cómo lo hacen?, ¿cuándo lo hacen?
¿dónde lo hacen?, depende totalmente de ellos.
15:42
Meetings in these kinds of environments are optional.
343
942644
3331
Las reuniones en estas clases de ambientes son opcionales.
¿Qué es lo que pasa?
15:47
What happens?
344
947039
1461
15:48
Almost across the board,
345
948524
1711
Casi en todas las categorías, la productividad sube,
15:50
productivity goes up, worker engagement goes up,
346
950259
3210
el compromiso de los trabajadores sube,
15:53
worker satisfaction goes up, turnover goes down.
347
953493
3643
la satisfacción del trabajador sube, y la rotación baja.
15:57
Autonomy, mastery and purpose,
348
957160
1976
Autonomía, Maestría y Propósito.
15:59
the building blocks of a new way of doing things.
349
959160
2612
Estos son los ladrillos de una nueva forma de hacer las cosas.
16:01
Some of you might look at this and say,
350
961796
2340
Ahora algunos de ustedes podría mirar esto y decir,
16:04
"Hmm, that sounds nice, but it's Utopian."
351
964160
2460
"Mmm, eso suena bonito. Pero es una utopía"
16:07
And I say, "Nope.
352
967518
1480
Y yo digo, "No. Tengo pruebas"
16:10
I have proof."
353
970525
1568
16:12
The mid-1990s, Microsoft started an encyclopedia called Encarta.
354
972638
3498
A mediados de los Noventa, Microsoft empezó
una enciclopedia llamada Encarta.
16:16
They had deployed all the right incentives,
355
976160
3317
Habian implantado todos los incentivos correctos.
Todos los incentivos correctos. Pagaron a profesionales
16:19
They paid professionals to write and edit thousands of articles.
356
979501
3849
para escribir y editar miles de artículos.
16:23
Well-compensated managers oversaw the whole thing
357
983374
2589
Gerentes bien pagados lo supervisaron todo
16:25
to make sure it came in on budget and on time.
358
985987
2258
para asegurarse que saliera a tiempo y dentro del presupuesto.
16:30
A few years later, another encyclopedia got started.
359
990160
2504
Unos años mas tarde se empezó otra enciclopedia.
16:32
Different model, right?
360
992688
1397
¿Diferente modelo, cierto?
16:35
Do it for fun.
361
995506
1660
Hágalo por diversión. A nadie se le paga un céntimo, o un euro o un yen.
16:37
No one gets paid a cent, or a euro or a yen.
362
997190
2567
Hágalo porque a usted le gusta hacerlo.
16:41
Do it because you like to do it.
363
1001256
1924
Ahora si usted hubiera, hace 10 años,
16:43
Just 10 years ago,
364
1003204
1932
16:45
if you had gone to an economist, anywhere,
365
1005160
2249
si usted hubiera ido a un economista , a cualquier parte,
16:47
"Hey, I've got these two different models for creating an encyclopedia.
366
1007433
3575
y hubiera dicho,"Mira, tengo estos dos modelos para crear una enciclopedia.
16:51
If they went head to head, who would win?"
367
1011032
2921
Si ellos fueran cabeza con cabeza, ¿quién ganaría?"
16:53
10 years ago you could not have found a single sober economist
368
1013977
3566
Hace 10 años no hubiera encontrado un sólo economista serio en ninguna parte
16:57
anywhere on planet Earth
369
1017567
2220
en el planeta Tierra,
16:59
who would have predicted the Wikipedia model.
370
1019811
2872
que hubiese pronosticado el modelo Wikipedia.
17:02
This is the titanic battle between these two approaches.
371
1022707
2699
Ésta es la batalla titánica entre estas dos perspectivas.
17:05
This is the Ali-Frazier of motivation, right?
372
1025430
3068
Esto es el Ali-Frazier de la motivación. ¿Verdad?
17:08
This is the Thrilla in Manila.
373
1028522
1839
Esto es el Thrilla' en Manila.
17:10
Intrinsic motivators versus extrinsic motivators.
374
1030385
3169
¿Correcto? Motivadores intrínsecos versus motivadores extrínsecos.
17:13
Autonomy, mastery and purpose,
375
1033578
1558
Autonomía, Maestría y Propósito,
17:15
versus carrot and sticks, and who wins?
376
1035160
2557
versus recompensa y castigo. Y ¿quién gana?
17:17
Intrinsic motivation, autonomy, mastery and purpose, in a knockout.
377
1037741
3530
Motivación intrínseca, autonomía, maestría y propósito,
por noqueo. Déjenme concluir.
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
Hay una discordancia entre lo que la ciencia dice y lo que las empresas hacen.
Y esto es lo que la ciencia dice.
17:28
Here is what science knows.
380
1048010
1587
17:29
One: Those 20th century rewards,
381
1049621
1683
Uno: Esas recompensas del siglo XX,
17:31
those motivators we think are a natural part of business,
382
1051328
2980
esos motivadores que creemos son parte natural de los negocios,
17:34
do work, but only in a surprisingly narrow band of circumstances.
383
1054332
3701
funcionan pero sólo en una sorprendente y estrecha franja de circunstancias.
17:38
Two: Those if-then rewards often destroy creativity.
384
1058057
4793
Dos: Esas recompensas condicionadas a menudo destruyen la creatividad.
17:42
Three: The secret to high performance isn't rewards and punishments,
385
1062874
3800
Tres: El secreto del alto desempeño
no está en recompensas y castigos,
17:46
but that unseen intrinsic drive--
386
1066698
1610
sino en una fuerza intrínseca invisible.
17:48
the drive to do things for their own sake.
387
1068332
2804
La fuerza de hacer las cosas por su propio interés.
17:51
The drive to do things cause they matter.
388
1071160
1976
La fuerza para hacer cosas porque importan.
17:53
And here's the best part.
389
1073160
1976
Y aquí está la mejor parte . Aquí está la mejor parte.
17:55
We already know this.
390
1075160
1220
Nosotros ya lo sabemos. La ciencia confirma lo que ya sabemos.
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
Entonces, si reparamos esta discordancia
entre lo que la ciencia dice y lo que las empresas hacen,
18:03
if we bring our motivation, notions of motivation
393
1083832
2933
si traemos nuestra motivación , nociones de motivación
18:06
into the 21st century,
394
1086789
1727
al siglo XXI,
18:08
if we get past this lazy, dangerous, ideology
395
1088540
4014
si dejamos atrás esta ideología floja y peligrosa
18:12
of carrots and sticks,
396
1092578
2032
de recompensas y castigos,
18:14
we can strengthen our businesses,
397
1094634
2729
podemos fortalecer nuestros negocios,
18:17
we can solve a lot of those candle problems,
398
1097387
2582
podemos resolver muchos de esos problemas de la vela,
18:19
and maybe, maybe --
399
1099993
2732
y puede ser, puede ser, puede ser
18:24
we can change the world.
400
1104160
1753
que podamos cambiar el mundo.
18:25
I rest my case.
401
1105937
1305
Concluyo mi alegato.
18:27
(Applause)
402
1107266
3000
(Aplausos)
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