Karen Eber: How your brain responds to stories -- and why they're crucial for leaders | TED

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TED


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Transcriber: Ivana Korom Reviewer: Joanna Pietrulewicz
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Traductor: Camila Lisanti Revisor: Sebastian Betti
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Maria walked into the elevator at work.
1
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3226
María subió al ascensor en el trabajo.
00:16
She went to press the button when her phone fell out of her hand.
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Cuando iba a presionar el botón, se le cayó el móvil de la mano.
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It bounced on the floor and --
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4434
Rebotó en el piso
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went straight down that little opening between the elevator and the floor.
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y cayó por la pequeña abertura entre el ascensor y el piso.
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And she realized it wasn't just her phone,
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2851
Y se dio cuenta de que no era solo su móvil,
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it was her phone wallet that had her driver's license,
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2524
era toda su billetera con su licencia de conducir,
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her credit card, her whole life.
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su tarjeta de crédito, su vida entera.
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She went to the front desk to talk to Ray, the security guard.
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3393
Fue a la recepción a hablarle a Ray, el guardia de seguridad.
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Ray was really happy to see her.
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Ray estaba muy feliz de verla.
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Maria is one of the few people
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Maria es una de las pocas personas
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that actually stops and says hello to him each day.
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que se detiene a saludarlo todos los días.
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In fact, she's one of these people that knows your birthday
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2851
Ella es una de esas personas que sabe cuándo es tu cumpleaños
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and your favorite food, and your last vacation,
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y tu comida favorita, y tus últimas vacaciones,
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not because she's weird,
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no porque sea rara,
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she just genuinely likes people and likes them to feel seen.
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4435
simplemente le gusta la gente y le gusta que se sientan comprendidos.
01:00
She tells Ray what happened,
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Le cuenta a Ray lo que pasó,
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and he said it's going to cost at least 500 dollars
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y él le dice que costará por lo menos USD 500
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to get her phone back
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recuperar su celular
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and he goes to get a quote while she goes back to her desk.
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y él se va a buscar un presupuesto mientras ella vuelve a su escritorio.
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Twenty minutes later, he calls her and he says, "Maria,
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Veinte minutos después, él la llama y le dice, “Maria,
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I was looking at the inspection certificate in the elevator.
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3601
estaba viendo el certificado de inspección en el ascensor.
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It's actually due for its annual inspection next month.
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3559
Está programado para su inspección anual el mes que viene.
01:22
I'm going to go ahead and call that in today
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Llamaré para que vengan y lo hagan hoy
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and we'll be able to get your phone back and it won't cost you anything."
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3476
y podremos recuperar tu celular sin que te cueste nada”.
01:27
The same day this happened,
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87917
2184
El mismo día que pasó esto,
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I read an article about the CEO of Charles Schwab, Walter Bettinger.
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90125
4726
leí un artículo sobre el CEO de Charles Schwab, Walter Bettinger.
01:34
He's describing his straight-A career at university
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3184
Describía su carrera universitaria con promedio de 10,
01:38
going in to his last exam expecting to ace it,
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3351
en su último examen, que esperaba aprobar sin problemas,
01:41
when the professor gives one question:
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3226
el profesor le hace una pregunta:
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"What is the name of the person that cleans this room?"
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2750
“¿Cómo se llama la persona que limpia esta habitación?”
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And he failed the exam.
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1685
Y desaprobó el examen.
01:50
He had seen her, but he had never met her before.
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3142
La había visto, pero nunca antes le había hablado.
01:53
Her name was Dottie and he made a vow that day
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3018
Su nombre era Dottie y, ese día, él prometió
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to always know the Dotties in his life
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116750
2476
siempre conocer a las Dotties de su vida
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because both Walter and Maria
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1601
porque tanto Walter como Maria
02:00
understand this power of helping people feel seen,
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2768
entienden el poder de ayudar a la gente a sentirse comprendida,
02:03
especially as a leader.
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1500
especialmente como líderes.
02:06
I used that story back when I worked at General Electric.
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126667
3684
Usé esa historia cuando trabajé en General Electric.
02:10
I was responsible for shaping culture in a business of 90,000 employees
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4809
Trabajaba en la cultura organizacional de una empresa de 90 000 empleados
02:15
in 150 countries.
40
135208
2143
en 150 países.
02:17
And I found that stories were such a great way
41
137375
2434
Y me di cuenta de que las historias eran una gran forma
02:19
to connect with people
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1560
de conectar con la gente
02:21
and have them think,
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1726
y hacerlos pensar,
02:23
"What would I do in this situation?
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2476
“¿Qué haría yo en esta situación?
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Would I have known Dottie
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145667
1392
¿Le hubiera hablado a Dottie,
02:27
or who are the Dotties I need to know in my life?"
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147083
3310
o quiénes son las Dottie que debo conocer en mi vida?”
02:30
I found that no matter people's gender or their generation
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3017
Me di cuenta de que sin importar su género o su generación
02:33
or their geography in the world,
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2018
o su ubicación en el mundo,
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the stories resonated and worked.
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2851
sus historias resonaban y funcionaban.
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But in my work with leaders,
50
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1351
Pero trabajando con líderes,
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I've also found they tend to be allergic to telling stories.
51
159750
3393
también me di cuenta de que tienden a ser alérgicos a contar historias.
02:43
They're not sure where to find them,
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1767
No están seguros dónde encontrarlas,
02:44
or they're not sure how to tell them,
53
164958
2018
o cómo contarlas,
o piensan que deben presentar datos
02:47
or they think they have to present data
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167000
1976
y que simplemente no hay lugar para contar una historia.
02:49
and that there's just not room to tell a story.
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169000
3184
02:52
And that's where I want to focus today.
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2768
Y en eso quiero enfocarme hoy.
Porque la narración y los datos no son un esto-o-aquello.
02:55
Because storytelling and data is actually not this either-or.
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175000
3726
02:58
It's an "and," they actually create this power ballad
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2893
Son un “y”, crean una balada de poder
03:01
that connects you to information differently.
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2851
que te conecta con la información de forma diferente.
03:04
To understand how,
60
184542
1476
Para entender cómo,
03:06
we have to first understand what happens neurologically
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186042
2601
primero debemos entender qué pasa neurológicamente
03:08
when you're listening to a story and data.
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188667
3309
cuando escuchas una historia y datos.
Mientras estás en una clase o en una reunión,
03:12
So as you're in a lecture or you're in a meeting,
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192000
2809
03:14
two small parts of your brain are activated,
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194833
2435
se activan dos partes de tu cerebro,
03:17
Wernicke and Broca's area.
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197292
1934
el área de Wernicke y el área de Broca.
03:19
This is where you're processing information,
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199250
2268
Aquí es donde procesas la información,
03:21
and it's also why you tend to forget 50 percent of it
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201542
2851
y también es la razón por la que tiendes a olvidar el 50 %
03:24
right after you hear it.
68
204417
2434
justo después de escucharla.
03:26
When you listen to a story,
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206875
1934
Cuando escuchas una historia,
03:28
your entire brain starts to light up.
70
208833
3435
todo tu cerebro comienza a encenderse.
03:32
Each of your lobes will light up
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212292
2309
Cada lóbulo se encenderá
03:34
as your senses and your emotions are engaged.
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214625
2976
a medida que tus sentidos y tus emociones se involucran.
03:37
As I talk about a phone falling and hitting the ground with a thud
73
217625
3684
Mientras hablo sobre un celular que cae y choca con el suelo
03:41
your occipital and your temporal lobes are lighting up
74
221333
2935
tu lóbulo occipital y el temporal se encienden
03:44
as though you are actually seeing that falling phone
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224292
2851
como si realmente estuvieras viendo el celular que cae
03:47
and hearing it hit with a thud.
76
227167
2041
y escuchándolo resonar contra el piso.
03:50
There's this term, neural coupling,
77
230125
2184
Hay un término, acoplamiento neuronal,
03:52
which says, as the listener,
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232333
2101
que dice que, como oyente,
03:54
your brain will light up exactly as mine
79
234458
3685
tu cerebro se encenderá igual que el mío,
03:58
as the storyteller.
80
238167
1851
como narradora.
04:00
It mirrors this activity
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240042
1809
Reproduce esta actividad
04:01
as though you are actually experiencing these things.
82
241875
4143
como si estuvieras experimentando estas cosas de verdad.
04:06
Storytelling gives you this artificial reality.
83
246042
3142
Contar historias te da una realidad artificial.
04:09
If I talked to you about, like, walking through the snow
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249208
2976
Si te hablara sobre estar caminando por la nieve
04:12
and with each step,
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252208
1310
y, con cada paso,
04:13
the snow is crunching under my shoes,
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253542
2726
la nieve cruje bajo mis zapatos,
04:16
and big, wet flakes are falling on my cheeks,
87
256292
4142
y hay copos grandes y mojados que caen sobre mis mejillas,
04:20
your brains are now lighting up
88
260458
1477
ahora sus cerebros se encienden
04:21
as though you are walking through the snow and experiencing these things.
89
261959
4017
como si estuvieran caminando por la nieve y experimentando estas cosas.
Por eso pueden mirar una película de acción
04:26
It's why you can sit in an action movie
90
266000
2143
04:28
and not be moving,
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268167
1267
sin moverse,
04:29
but your heart is racing as though you're the star on-screen
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269458
3226
pero su corazón se acelera como si fueran la estrella de la pantalla
04:32
because this neural coupling has your brain lighting up
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272708
2768
porque el acoplamiento neuronal enciende a su cerebro
04:35
as though you are having that activity.
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275500
2625
como si estuvieran haciendo esa actividad.
04:39
As you listen to stories,
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279167
1892
Cuando escuchan una historia,
04:41
you automatically gain empathy for the storyteller.
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281083
3851
automáticamente sienten empatía por el narrador.
04:44
The more empathy you experience,
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284958
2268
Mientras más empatía sienten,
04:47
the more oxytocin is released in your brain.
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287250
3101
más oxitocina se libera en sus cerebros.
04:50
Oxytocin is the feel-good chemical
99
290375
2518
Esta es la sustancia química que nos hace sentir bien
04:52
and the more oxytocin you have,
100
292917
2351
y mientras más oxitocina tengas,
04:55
the more trustworthy you actually view the speaker.
101
295292
3517
más confianza le tienes al hablante.
04:58
This is why storytelling is such a critical skill for a leader
102
298833
3268
Por eso contar historias es una habilidad tan crucial para un líder
05:02
because the very act of telling a story
103
302125
2684
porque el mero acto de contar una historia
05:04
makes people trust you more.
104
304833
2560
hace que la gente tenga más confianza en ti.
05:07
As you begin to listen to data, some different things happen.
105
307417
3517
A medida que empiezas a escuchar datos, varias cosas pasan.
05:10
There are some misconceptions to understand.
106
310958
2851
Hay algunas ideas equivocadas que entender.
05:13
And the first is that data doesn't change our behavior,
107
313833
3435
Y la primera es que los datos no cambian nuestro comportamiento,
05:17
emotions do.
108
317292
1333
las emociones sí.
Si los datos cambiaran nuestro comportamiento,
05:19
If data changed our behavior,
109
319500
1518
05:21
we would all sleep eight hours and exercise and floss daily
110
321042
3476
todos dormiríamos ocho horas, nos ejercitaríamos,
usaríamos hilo dental y tomaríamos ocho vasos de agua.
05:24
and drink eight glasses of water.
111
324542
1976
05:26
But that's not how we actually decide.
112
326542
3351
Pero así no es cómo tomamos decisiones.
05:29
Neuroscientists have studied decision-making,
113
329917
2601
Los neurólogos han estudiado nuestra toma de decisiones
05:32
and it starts in our amygdala.
114
332542
2684
y comienza en la amígdala.
05:35
This is our emotional epicenter
115
335250
1809
Este es nuestro epicentro emocional
05:37
where we have the ability to experience emotions
116
337083
2893
donde podemos experimentar emociones
y es aquí donde, subconscientemente, tomamos decisiones.
05:40
and it's here at a subconscious level where we begin to decide.
117
340000
4851
05:44
We make choices to pursue pleasure
118
344875
2309
Elegimos cosas que nos dan placer
05:47
or to avoid risk,
119
347208
1643
o para evitar riesgos,
05:48
all before we become aware of it.
120
348875
2976
todo sin darnos cuenta.
05:51
At the point we become aware,
121
351875
2684
Cuando sí nos damos cuenta,
05:54
where it comes to the conscious level,
122
354583
1810
cuando pasa al nivel consciente,
05:56
we start to apply rationalization and logic,
123
356417
2851
empezamos a aplicar el razonamiento y la lógica,
05:59
which is why we think we're making these rationally-based decisions,
124
359292
3517
por lo que pensamos que estamos decidiendo racionalmente,
06:02
not realizing that they were already decided in our subconscious.
125
362833
4042
sin darnos cuenta de que ya habíamos tomado una decisión subconscientemente.
06:07
Antonio Damasio is a neuroscientist
126
367958
2310
Antonio Damasio es un neurólogo
06:10
that started to study patients that had damage to their amygdala.
127
370292
4601
que comenzó a estudiar pacientes que tenían daños en la amígdala.
06:14
Fully functioning in every way,
128
374917
1809
Completamente funcionales,
06:16
except they could not experience emotions.
129
376750
3393
excepto que no podían experimentar emociones.
06:20
And as a result, they could not make decisions.
130
380167
3642
Como consecuencia, no podían tomar decisiones.
06:23
Something as simple as "do I go this way or this way"
131
383833
4101
Algo tan simple como “¿voy hacia este lado o el otro?”
06:27
they were incapable of doing,
132
387958
1476
no podían hacerlo,
06:29
because they could not experience emotions.
133
389458
3101
porque no podían experimentar emociones.
06:32
These were people that were wildly successful
134
392583
2518
Estas eran personas extremadamente exitosas
06:35
before they had the damage to their amygdala
135
395125
2268
antes de sufrir daños en la amígdala
06:37
and now they couldn't complete any of their projects
136
397417
2642
y ahora no podían completar ninguno de sus proyectos
06:40
and their careers took big hits,
137
400083
1726
y sus trabajos se vieron afectados,
06:41
all because they couldn't experience emotions where we decide.
138
401833
3875
todo porque no podían experimentar emociones al decidir.
06:47
Another data misconception.
139
407250
3018
Otra idea equivocada sobre los datos.
06:50
Data never speaks for itself.
140
410292
3726
Los datos nunca hablan por sí mismos.
06:54
Our brains love to anticipate
141
414042
1976
A nuestros cerebros les encanta anticipar
06:56
and as we anticipate,
142
416042
1267
y cuando lo hacemos,
06:57
we fill in the gaps on what we're seeing or hearing
143
417333
2560
rellenamos los vacíos en lo que vemos o escuchamos
06:59
with our own knowledge and experience
144
419917
2101
con nuestro conocimiento y experiencia
07:02
and our own bias.
145
422042
1892
y nuestros propios prejuicios.
07:03
Which means my understanding of data is going to differ from yours,
146
423958
3143
Esto significa que lo que yo entiendo no es lo que tú entiendes,
07:07
and it's going to differ from yours,
147
427125
1893
y no es tú entiendes,
07:09
because we're all going to have our own interpretation
148
429042
2934
porque todos tenemos nuestra propia interpretación
si no hay nada para orientarnos.
07:12
if there isn't a way to guide us through.
149
432000
3351
07:15
Now I'm not suggesting that data is bad and story is good.
150
435375
3851
Ahora, no digo que los datos son malos y la historia es buena.
07:19
They both play a key role.
151
439250
2268
Ambos tienen un rol importante.
07:21
And to understand how,
152
441542
1267
Y para entender cómo,
07:22
you have to see what makes a great story.
153
442833
2685
debes ver qué hace a una buena historia.
07:25
It's going to answer three questions.
154
445542
2601
Responderá a tres preguntas.
07:28
The first is:
155
448167
1684
La primera es:
07:29
What is the context?
156
449875
1934
¿Cuál es el contexto?
07:31
Meaning, what's the setting, who is involved,
157
451833
2601
O sea, ¿dónde está ambientada, quién forma parte,
07:34
why should I even care?
158
454458
2476
por qué me tendría que importar?
07:36
What is the conflict,
159
456958
1976
¿Cuál es el conflicto,
07:38
where is that moment where everything changes?
160
458958
3060
cuál es el momento donde todo cambia?
07:42
And what is the outcome?
161
462042
1666
¿Y cuál es la resolución?
07:44
Where is it different, what is the takeaway?
162
464542
3392
¿Dónde difiere, cuál es la moraleja?
07:47
A good story also has three attributes,
163
467958
3018
Una buena historia también tiene tres atributos,
el primero es que creará y desatará tensión.
07:51
the first being it is going to build and release tension.
164
471000
3809
07:54
So because our brains love to anticipate,
165
474833
2435
Entonces, porque nuestros cerebros aman anticipar,
07:57
a great story builds tension by making you wonder:
166
477292
3517
una buena historia crea tensión al hacerte pensar:
08:00
"Where is she going with this?"
167
480833
2560
“¿A dónde va con esto?”
08:03
"What's happening next," right?
168
483417
2059
“¿Qué pasará después?“, ¿verdad?
08:05
A good story keeps you, keeps your attention going.
169
485500
3559
Una buena historia te atrapa, mantiene tu atención.
08:09
And it releases it by sharing something unexpected
170
489083
2893
Y desata la tensión al contar algo inesperado
y hace esto una y otra vez a lo largo de la historia.
08:12
and it does this over and over throughout the story.
171
492000
3726
08:15
A great story also builds an idea.
172
495750
2893
Una buena historia también crea una idea.
08:18
It helps you see something that you can no longer unsee,
173
498667
3934
Te ayuda a ver algo que ya no puedes dejar de ver,
08:22
leaving you changed,
174
502625
1268
te cambia,
08:23
because stories actually do leave you changed.
175
503917
3392
porque las historias realmente te cambian.
08:27
And a great story communicates value.
176
507333
2851
Y una buena historia transmite valores.
08:30
Stanford has done research on one of the best ways
177
510208
2560
Stanford investigó sobre una de las mejores formas
08:32
to shape organizational culture,
178
512792
1976
de encarar la cultura organizacional.
08:34
and it is storytelling,
179
514792
1267
Y es con la narración,
08:36
because it's going to demonstrate what you value and encourage
180
516083
3518
porque demuestra qué valoras y fomentas
08:39
or what you don't value and what you discourage.
181
519625
3000
o lo que no valoras y lo que desalientas.
08:43
As you start to write your power ballad,
182
523917
2892
A medida que escribes tu balada de poder,
08:46
most people want to start with the data.
183
526833
2393
la mayoría empieza por los datos.
08:49
They want to dig in,
184
529250
1268
Quieren investigar,
08:50
because we often have piles of data.
185
530542
2517
porque a menudo tenemos montones de datos.
08:53
But there's a common mistake we make when we do that.
186
533083
3209
Pero cometemos un error común cuando hacemos eso.
08:57
I was working with a CEO.
187
537292
2142
Yo trabajaba con una CEO.
08:59
She came to me to prepare for her annual company-wide meeting
188
539458
3476
Acudió a mí para prepararse para la reunión anual de su empresa
09:02
and she had 45 slides of data
189
542958
2518
y tenía 45 diapositivas llenas de datos
09:05
for a 45-minute presentation.
190
545500
2976
para una presentación de 45 minutos.
09:08
A recipe for a boring, unmemorable talk.
191
548500
3268
La receta para una charla aburrida y poco memorable.
09:11
And this is what most people do,
192
551792
2059
Y esto es lo que hace la mayoría,
09:13
they come armed with all of this data
193
553875
2018
vienen armados con todos estos datos
09:15
and they try to sort their way through
194
555917
2059
e intentan llevar la charla a cabo
sin ver el panorama completo
09:18
without a big picture
195
558000
1893
09:19
and then they lose their way.
196
559917
2601
y se terminan perdiendo.
09:22
We actually put the data aside and I asked her,
197
562542
2601
Dejamos los datos a un lado y le pregunté,
09:25
"What's the problem you're trying to solve?
198
565167
2642
“¿Cuál es el problema que estás intentando solucionar?
09:27
What do you want people to think and feel different
199
567833
2435
¿Qué quieres que la gente piense y sienta diferente,
09:30
and what do you want people to do different at the end of this?"
200
570292
3142
y qué quieres que la gente haga diferente al final de esto?”
09:33
That is where you start with data and storytelling.
201
573458
2393
Ahí se empieza con los datos y las narraciones.
09:35
You come up with this framework to guide the way through
202
575875
3309
Haces un borrador para guiarte
09:39
both the story and the data.
203
579208
2351
a través de la historia y los datos.
09:41
In her case,
204
581583
1268
En su caso,
09:42
she wants her company to be able to break into new markets,
205
582875
2809
ella quiere que su empresa se inserte en mercados nuevos,
09:45
to remain competitive.
206
585708
1685
para mantenerse en la competencia.
09:47
She ended up telling a story about her daughter,
207
587417
2351
Terminó contando una historia sobre su hija,
09:49
who's a gymnast who's competing for a scholarship,
208
589792
2934
que es gimnasta y compite por una beca,
09:52
and she had to learn new routines with increasing difficulty
209
592750
2851
y tuvo que aprender rutinas nuevas con más dificultad
09:55
to be competitive.
210
595625
2018
para seguir en la competencia.
09:57
This is one of your choices.
211
597667
2101
Esta es una de tus elecciones.
09:59
Do you tell a story about the data itself
212
599792
2767
¿Cuentas una historia sobre los datos en sí,
10:02
or do you tell a parallel story,
213
602583
1643
o cuentas una historia paralela,
10:04
where you pull out points from the story to reinforce the data?
214
604250
3708
de la cual tomas ideas para reforzar los datos?
10:09
As you begin this ballad,
215
609250
1976
Al empezar la balada,
10:11
this melody and harmony of data and storytelling come together
216
611250
4101
la melodía y armonía de los datos y la narración se combinan
10:15
in a way that will stay with you long after.
217
615375
2792
de forma que se quedarán contigo por mucho tiempo después.
10:19
Briana was a college adviser.
218
619958
4143
Briana era una consejera universitaria.
10:24
And she was asked to present to her university leadership
219
624125
3018
Y le habían pedido que presente a la dirección de su universidad
10:27
when she realized that a large population of their students with autism
220
627167
3809
cuando se dio cuenta que muchos de sus estudiantes con autismo
no iban a graduarse.
10:31
were not graduating.
221
631000
2018
10:33
She came to me because her leaders kept saying,
222
633042
2351
Acudió a mi porque sus líderes siempre le decían,
10:35
"Present the data, focus on the data,"
223
635417
2184
“Presenta los datos, enfócate en los datos”,
10:37
but she felt like university officials already had the data.
224
637625
3893
pero sentía que los funcionarios de la universidad ya tenían los datos.
10:41
She was trying to figure out how to help them connect with it.
225
641542
3142
Intentaba averiguar cómo ayudarlos a que se conecten con ellos.
10:44
So we worked together to help her tell the story about Michelle.
226
644708
4435
Entonces trabajamos juntas para ayudarla a contar la historia de Michelle.
10:49
Michelle was a straight-A student in high school
227
649167
2309
Michelle tenía un promedio de 10 en la secundaria
10:51
who had these dreams of going to university.
228
651500
3309
y soñaba con ir a la universidad.
10:54
Michelle was also a student with autism
229
654833
2268
Michelle también era una estudiante con autismo
10:57
who was terrified about how she would be able to navigate
230
657125
3226
que tenía miedo de cómo podría navegar
11:00
the changes of university.
231
660375
2434
los cambios de la universidad.
11:02
Her worst fears came true on her first phone call
232
662833
2393
Sus miedos se hicieron realidad en su primer llamada
11:05
with her adviser,
233
665250
1309
con su consejero,
11:06
when he asked her questions like,
234
666583
2435
cuando le preguntó cosas como,
11:09
"Where do you see yourself in five years?"
235
669042
2059
“¿Cómo te ves en cinco años?”
11:11
and "What are your career aspirations?"
236
671125
3684
y “¿Cuáles son tus aspiraciones profesionales?”
11:14
Questions that are hard for anybody.
237
674833
3226
Preguntas difíciles para cualquiera.
11:18
But for a person with autism
238
678083
2518
Pero, que alguien con autismo
11:20
to have to respond to verbally?
239
680625
2434
tenga que responderlas verbalmente.
11:23
Paralyzing.
240
683083
1250
Paralizante.
11:25
She got off the phone, was ready to drop out,
241
685083
2268
Terminó la llamada y estaba lista para abandonar,
11:27
until her parents sat down with her
242
687375
1934
hasta que se sentó con sus padres
11:29
and helped her write an email to her adviser.
243
689333
2893
y la ayudaron a escribirle un correo a su consejero.
11:32
She told him that she was a student with autism,
244
692250
2851
Le dijo que era una estudiante con autismo,
11:35
which was really hard for her to share
245
695125
2559
lo cual era muy difícil de compartir,
11:37
because she felt like there was a stigma associated just by sharing that.
246
697708
4435
porque sentía que había un estigma con tan solo compartirlo.
11:42
She told him that she preferred to communicate in writing,
247
702167
2767
Le dijo que prefería comunicarse por escrito,
11:44
if he could send her questions in advance,
248
704958
2726
si él podía enviarle las preguntas de antemano,
11:47
she would be able to send replies back to him
249
707708
2143
ella podría mandarle sus respuestas
11:49
before they got on the phone to have a different conversation.
250
709875
3643
antes de que hicieran una llamada para tener otra conversación.
11:53
He followed her lead
251
713542
1601
Él le hizo caso
11:55
and within a few weeks,
252
715167
1267
y pocas semanas después,
11:56
they found all of these things they have in common,
253
716458
2435
se dieron cuenta de todo lo que tenían en común,
11:58
like a love for Japanese anime.
254
718917
1916
como el amor por anime japonés.
12:01
After three semesters,
255
721750
1518
Después de tres semestres,
12:03
Michelle is a straight-A student thriving in the university.
256
723292
3958
Michelle tiene un promedio de 10 en la universidad.
12:08
At this point, Briana starts to share some of the data
257
728333
2810
En este momento, Briana empieza a compartir algunos datos,
12:11
that less than 20 percent of the students with autism
258
731167
3351
que menos del 20 % de los estudiantes con autismo
12:14
are graduating.
259
734542
1601
se gradúan.
12:16
And it's not because they can't handle the coursework.
260
736167
3017
Y no es porque no pueden con las tareas.
12:19
It's because they can't figure out
261
739208
1643
Es porque no pueden averiguar
12:20
how to navigate the university,
262
740875
1809
cómo manejarse en la universidad,
12:22
the very thing an adviser is supposed to be able to help you do.
263
742708
3375
precisamente lo que un consejero debe ayudarte a hacer.
12:27
That over the course of a lifetime
264
747167
1851
Que durante toda una vida
12:29
the earning potential of someone with a college degree
265
749042
3684
el potencial de ganancia de alguien con un título universitario
12:32
over a high school degree
266
752750
1268
por sobre un título secundario
es de un millón de dólares.
12:34
is a million dollars.
267
754042
1601
12:35
Which is a big amount.
268
755667
1642
Lo cual es muchísimo.
12:37
But for a person with autism
269
757333
1393
Pero a alguien con autismo
12:38
that wants to be able to live independent from their family
270
758750
2893
que quiere poder vivir independiente de su familia
12:41
it's life changing.
271
761667
1625
le cambia la vida.
12:44
She closed with,
272
764125
1518
Terminó diciendo
12:45
"We say our whole passion and purpose
273
765667
3059
“Decimos que toda nuestra pasión y objetivo
12:48
is to help people be their best,
274
768750
1851
es ayudar a las personas a ser su mejor versión,
12:50
to help them be successful.
275
770625
1768
ayudarlas a tener éxito.
12:52
But we're hardly giving our best service
276
772417
2059
Pero no estamos prestando nuestro mejor servicio
12:54
by applying this one-size-fits-all approach
277
774500
2143
si aplicamos el mismo enfoque para todos
12:56
and just letting people fall through the cracks.
278
776667
2476
y dejamos a las personas sin ningún tipo de ayuda.
12:59
We can and we should do better.
279
779167
1809
Podemos y tenemos que ser mejores.
Hay más Michelles por ahí,
13:01
There are more Michelles out there,
280
781000
1768
13:02
and I know because Michelle is my daughter."
281
782792
2291
y lo sé porque Michelle es mi hija”.
13:06
And in that moment, the jaws in the room went --
282
786583
3726
Y, en ese momento, las bocas de la audiencia hicieron...
13:10
And someone even wiped away tears,
283
790333
1685
Alguien incluso se secó las lágrimas,
13:12
because she had done it,
284
792042
1267
porque lo había logrado,
13:13
she had connected them to information differently,
285
793333
2893
los había conectado a la información de forma distinta,
13:16
she helped them see something they couldn't unsee.
286
796250
2934
los ayudó a ver algo que no podían dejar de ver.
13:19
Could she have done that with data alone?
287
799208
3351
¿Podría haberlo logrado solo con los datos?
13:22
Maybe, but the things is, they already had the data.
288
802583
2768
Quizás, pero el punto es que ellos ya tenían los datos.
13:25
They didn't have a reason not to overlook the data this time.
289
805375
3833
Esta vez no tenían excusa para ignorar los datos.
13:30
That is the power of storytelling and data.
290
810208
3935
Ese es el poder de la narración y los datos.
13:34
That together, they come together in this way
291
814167
2684
Que, juntos, se combinan
13:36
to help build ideas,
292
816875
1268
para ayudar a crear ideas,
13:38
to help you see things you can't unsee.
293
818167
2601
para ayudarte a ver cosas que no puedes dejar de ver.
13:40
To help communicate what's valued
294
820792
2142
Para ayudar a comunicar lo que se valora
13:42
and to help tap into that emotional way that we all decide.
295
822958
3976
y para acceder a la manera emocional en la que tomamos decisiones.
13:46
As you all move forward,
296
826958
1518
A medida que avanzan
13:48
shaping the passion and purpose of others as leaders,
297
828500
3434
y forjan la pasión y el objetivo de los demás como líderes,
13:51
don't just use data.
298
831958
1518
no solo usen los datos.
13:53
Use stories.
299
833500
1559
Usen historias.
13:55
And don't wait for the perfect story.
300
835083
1935
Y no esperen a la historia perfecta.
13:57
Take your story and make it perfect.
301
837042
2476
Tomen su historia y háganla perfecta.
13:59
Thank you.
302
839542
1267
Gracias.
14:00
(Applause)
303
840833
1625
(Aplausos)
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