Why jobs of the future won't feel like work | David Lee

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TED


वीडियो चलाने के लिए कृपया नीचे दिए गए अंग्रेजी उपशीर्षक पर डबल-क्लिक करें।

Translator: Dr Prem P. Atreja Reviewer: Omprakash Bisen
00:12
So there's a lot of valid concern these days
0
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2152
तो इन दिनों चिंता बहुत वैध है
00:14
that our technology is getting so smart
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14870
2205
कि हमारी तकनीक इतनी चतुर हो रही है
00:17
that we've put ourselves on the path to a jobless future.
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17099
2748
कि हमने खुद को भविष्य में बेरोजगारी के पथ पर डाला है।
00:21
And I think the example of a self-driving car
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21502
2152
और मुझे एक स्वचालित कार उदाहरण की सोच आती है
00:23
is actually the easiest one to see.
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23678
1674
वास्तव में देखने में सबसे आसान है।
00:25
So these are going to be fantastic for all kinds of different reasons.
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25376
3328
तो सभी प्रकार के विभिन्न कारणों से ये शानदार होने जा रहे हैं।
00:28
But did you know that "driver" is actually the most common job
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28728
3438
लेकिन क्या आप जानते हैं कि "चालक" वास्तव में सबसे आम नौकरी है
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in 29 of the 50 US states?
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32190
1789
50 अमेरिकी राज्यों में से 29 में?
00:34
What's going to happen to these jobs when we're no longer driving our cars
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34862
3478
इन नौकरियों का क्या होगा? जब हम अपनी कारों को नहीं चला रहे हैं
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or cooking our food
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38364
1165
या अपना खाना नहीं पका रहे
00:39
or even diagnosing our own diseases?
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39553
1959
या अपनी बीमारियों का निदान नहीं कर रहे ?
00:42
Well, a recent study from Forrester Research
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42495
2377
अच्छा, फोरेस्टर रिसर्च से एक हाल ही का अध्ययन
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goes so far to predict that 25 million jobs
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44896
3163
यहां तक भविष्यवाणी करता है कि 25 लाख नौकरियां
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might disappear over the next 10 years.
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48083
2162
अगले 10 वर्षों में गायब हो सकती हैं।
00:51
To put that in perspective,
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51213
1489
इस परिप्रेक्ष्य में,
00:52
that's three times as many jobs lost in the aftermath of the financial crisis.
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4146
ये वित्तीय संकट के बाद में खोयी नौकरियों से तीन गुना ज्यादा है।
00:58
And it's not just blue-collar jobs that are at risk.
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58426
2472
और यह कायिक काम की ही नौकरी नहीं जो जोखिम में हैं।
01:01
On Wall Street and across Silicon Valley, we are seeing tremendous gains
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3427
वॉल स्ट्रीट पर और सिलिकॉन वैली में, हम भारी लाभ देख रहे हैं
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in the quality of analysis and decision-making
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2182
विश्लेषण की गुणवत्ता में और निर्णय लेने
01:07
because of machine learning.
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1654
मशीन सीखने की वजह से।
01:08
So even the smartest, highest-paid people will be affected by this change.
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68883
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तो सबसे चतुर, उच्चतम-भुगतान वाले लोग भी इस परिवर्तन से प्रभावित होंगे।
01:13
What's clear is that no matter what your job is,
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73534
2670
यह स्पष्ट है कि कोई फर्क नहीं कि तुम्हारा काम क्या है,
01:16
at least some, if not all of your work,
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76228
1972
यदि आपके सभी काम नहीं तो कम से कम कुछ,
01:18
is going to be done by a robot or software in the next few years.
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78224
3392
अगले कुछ वर्षों में एक रोबोट या सॉफ्टवेयर द्वारा किए जाने वाले हैं।
01:22
And that's exactly why people like Mark Zuckerberg and Bill Gates
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3071
और यही कारण है कि मार्क जकरबर्ग और बिल गेट्स जैसे लोग
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are talking about the need for government-funded minimum income levels.
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85833
3388
सरकार द्वारा वित्त पोषित न्यूनतम आय स्तर की ज़रूरत बारे बात कर रहे हैं।
01:29
But if our politicians can't agree on things like health care
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89245
3342
पर अगर हमारे राजनेता स्वास्थ्य देखभाल जैसी चीजों से सहमत नहीं हो सकते
01:32
or even school lunches,
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92611
1279
या यहां स्कूल लंच पर,
01:33
I just don't see a path where they'll find consensus
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93914
2430
मुझे नहीं सूझता कि उनकी सर्वसम्मति होगी
01:36
on something as big and as expensive as universal basic life income.
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96368
3326
कुछ इतने बड़ी और महंगी सार्वभौमिक बुनियादी जीवन आय पर।
01:40
Instead, I think the response needs to be led by us in industry.
30
100436
3645
इसके बजाय, मुझे लगता है कि प्रतिक्रिया नेतृत्व हमसे उद्योग में होना चाहिए।
01:44
We have to recognize the change that's ahead of us
31
104105
2524
हमें हमारे आगे के बदलाव को पहचानना होगा।
01:46
and start to design the new kinds of jobs
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106653
1975
व नई नौकरियों को डिजाइन करना शुरू करना है
01:48
that will still be relevant in the age of robotics.
33
108652
2695
जो रोबोटिक्स युग में भी प्रासंगिक होगा।
01:52
The good news is that we have faced down and recovered
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2753
अच्छी खबर यह है कि हमने सामना किया और ठीक हुए
01:55
two mass extinctions of jobs before.
35
115496
2186
दो बार पहले नौकरियों की बड़ी विलुप्ति पर।
01:58
From 1870 to 1970,
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118343
2210
1870 से 1 9 70 तक,
02:00
the percent of American workers based on farms fell by 90 percent,
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120577
4408
खेतों पर आधारित अमेरिकन श्रमिकों की 90 प्रतिशत गिरावट आई,
02:05
and then again from 1950 to 2010,
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125009
2545
और फिर 1 950 से 2010 तक,
02:07
the percent of Americans working in factories
39
127578
2143
कारखानों में काम करते अमेरिकियों का प्रतिशत
02:09
fell by 75 percent.
40
129745
1676
75% तक गिर गया।
02:12
The challenge we face this time, however, is one of time.
41
132390
2954
हालांकि इस बार चुनौती समय की है।
02:15
We had a hundred years to move from farms to factories,
42
135368
3014
खेतों से कारखानों तक जाने के लिए हमारे पास सौ साल थे,
02:18
and then 60 years to fully build out a service economy.
43
138406
2575
और फिर 60 साल पूरी तरह सेवाअर्थव्यवस्था बनाने में।
02:21
The rate of change today
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1325
आज परिवर्तन की दर
02:22
suggests that we may only have 10 or 15 years to adjust,
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142847
2974
का संकेत है कि शायद हमारे पास केवल संवारने के लिए 10 या 15 वर्ष हों,
02:25
and if we don't react fast enough,
46
145845
1703
व अगर हम शीघ्र कुछ नहीं करते हैं,
02:27
that means by the time today's elementary-school students
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147572
2756
इसका अर्थ है आज के प्राथमिक विद्यालय के छात्र
02:30
are college-aged,
48
150352
1885
महा विद्यालय-जाने योग्य होंगे,
02:32
we could be living in a world that's robotic,
49
152261
2141
हम रोबोटों की दुनिया में रह रहे हो सकते हैं,
02:34
largely unemployed and stuck in kind of un-great depression.
50
154426
3683
बड़े पैमाने पर बेरोजगार और गैर-महान अवसाद प्रकार में फंसे हुए।
02:39
But I don't think it has to be this way.
51
159617
1939
पर मुझे नहीं लगता कि इसे ऐसे होना है।
02:41
You see, I work in innovation,
52
161580
1700
देखो, मैं नवाचार में काम करता हूं,
02:43
and part of my job is to shape how large companies apply new technologies.
53
163304
4154
और मेरी नौकरी बड़ी कंपनियां को नई प्रौद्योगिकियों लागु करने हेतु बताना है
02:48
Certainly some of these technologies
54
168085
1795
निश्चित रूप से इनमें से कुछ तकनीकें
02:49
are even specifically designed to replace human workers.
55
169904
2904
विशेष रूप से मानव श्रमिकों की जगह लेने के इरादे से हैं।
02:53
But I believe that if we start taking steps right now
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173435
2926
पर मुझे विश्वास है कि अगर हम अभी से कदम उठाना शुरू करते हैं।
02:56
to change the nature of work,
57
176385
1821
काम की प्रकृति को बदलने के लिए,
02:58
we can not only create environments where people love coming to work
58
178230
3886
हम न केवल वातावरण बना सकते हैं जहां लोग काम पर आने से प्यार करते हैं
03:02
but also generate the innovation that we need
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182140
2118
पर वे आवश्यक नवाचार उत्पन्न भी करते हैं।
03:04
to replace the millions of jobs that will be lost to technology.
60
184282
3173
प्रौद्योगिकी के कारण खोई लाखों नौकरियों को बदलने हेतु।
03:08
I believe that the key to preventing our jobless future
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188352
3799
मुझे विश्वास है कि हमारे बेरोजगार भविष्य को रोकने की कुंजी
03:12
is to rediscover what makes us human,
62
192175
2346
यह खोजना है कि हमें मानव क्या बनाता है,
03:14
and to create a new generation of human-centered jobs
63
194545
2958
और मानव केंद्रित नौकरियों की एक नई पीढ़ी बनाने के लिए
03:17
that allow us to unlock the hidden talents and passions
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197527
2606
जो हमारी छिपी प्रतिभा और जुनून को उजागर करे
03:20
that we carry with us every day.
65
200157
1653
जो कि हर दिन हमारे साथ होती है।
03:23
But first, I think it's important to recognize
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203971
2143
पर पहले, मुझे लगता है यह पहचानना महत्वपूर्ण है
03:26
that we brought this problem on ourselves.
67
206138
2152
कि हम स्वयं इस समस्या को लाए।
03:28
And it's not just because, you know, we are the one building the robots.
68
208314
3457
और आप जानते हैं यह सिर्फ इसलिए नहीं है कि हम रोबोट का निर्माण कर रहे हैं।
03:32
But even though most jobs left the factory decades ago,
69
212327
3184
लेकिन भले ही अधिकांश नौकरियां दशकों पहले कारखाने छोड़ गईं,
03:35
we still hold on to this factory mindset
70
215535
1937
हम अभी भी इस कारखाना सोच को पकड़े हुए हैं
03:37
of standardization and de-skilling.
71
217496
1959
मानकीकरण और कौशल हटाने की।
03:40
We still define jobs around procedural tasks
72
220345
2351
अभी हमारी सेवाएँ प्रक्रियात्मक कार्यों से परिभाषित हैं
03:42
and then pay people for the number of hours that they perform these tasks.
73
222720
3488
व फिर लोगों को इन कार्यों को करने हेतु घंटों के हिसाब से भुगतान करते हैं।
03:46
We've created narrow job definitions
74
226232
1756
हमने संकीर्ण नौकरी परिभाषाएं घड़ी हैं
03:48
like cashier, loan processor or taxi driver
75
228012
3240
जैसे कि ख़ज़ाँची, ऋण प्रक्रमक या टैक्सी चालक
03:51
and then asked people to form entire careers
76
231276
2483
और फिर लोगों से पूरी आजीविका का निर्माण करने को कहा
03:53
around these singular tasks.
77
233783
1630
इन्हीं प्रकार के कार्यों के आसपास।
03:56
These choices have left us with actually two dangerous side effects.
78
236071
3533
इन विकल्पों ने हमें वास्तव में दो खतरनाक दुष्प्रभाव के साथ छोड़ दिया है।
03:59
The first is that these narrowly defined jobs
79
239628
2750
पहला यह है कि ये बारीकी से परिभाषित रोजगार
04:02
will be the first to be displaced by robots,
80
242402
2423
रोबोटों द्वारा विस्थापित होने वाले पहले पहल होंगे
04:04
because single-task robots are just the easiest kinds to build.
81
244849
2985
क्योंकि एकल-कार्य रोबोट का निर्माण सबसे आसान है।
04:08
But second, we have accidentally made it
82
248601
2393
लेकिन दूसरा, इसे हमने गलती से बनाया है
04:11
so that millions of workers around the world
83
251018
2128
ताकि दुनिया भर में लाखों श्रमिकों का
04:13
have unbelievably boring working lives.
84
253170
2310
अविश्वसनीय उबाऊ कामकाजी जीवन हो।
04:15
(Laughter)
85
255877
1871
(हँसी)
04:18
Let's take the example of a call center agent.
86
258247
2402
हम कॉल सेंटर एजेंट का उदाहरण लेते हैं
04:20
Over the last few decades, we brag about lower operating costs
87
260673
3003
हम पिछले कुछ दशकों से कम परिचालन लागत बारे शेखी बघारते हैं
04:23
because we've taken most of the need for brainpower
88
263700
2427
क्योंकि हमने दिमागी शक्ति की सबसे अधिक ज़रूरत को
04:26
out of the person and put it into the system.
89
266151
2144
व्यक्ति से बाहर कर सिस्टम में डाल दिया है।
04:28
For most of their day, they click on screens,
90
268319
2521
अपने दिन में अधिकतर , वे स्क्रीन पर क्लिक करते हैं,
04:30
they read scripts.
91
270864
1201
वे लिपि पढ़ते हैं।
04:33
They act more like machines than humans.
92
273307
2653
वे मनुष्यों की बजाय मशीनों की तरह काम करते हैं।
04:37
And unfortunately, over the next few years,
93
277098
2116
और दुर्भाग्य वश अगले कुछ वर्षों में,
04:39
as our technology gets more advanced,
94
279238
1859
जैसे ही हमारी तकनीक अधिक उन्नत होती है,
04:41
they, along with people like clerks and bookkeepers,
95
281121
2584
वे, लिपिकों व बहीखातालेखकों जैसे लोगों के साथ,
04:43
will see the vast majority of their work disappear.
96
283729
2412
विशाल बहुतायत उनके काम को लुप्त होते पाएंगे।
04:47
To counteract this, we have to start creating new jobs
97
287315
2704
इसे प्रभावहीन बनाने हेतु हमें नई सेवाएँ शुरू करनी है
04:50
that are less centered on the tasks that a person does
98
290043
2539
जो कम केन्द्रित हैं उन कार्यों पर जो व्यक्ति करता है
04:52
and more focused on the skills that a person brings to work.
99
292606
2866
और अधिक कौशल पर केंद्रित है कि एक व्यक्ति काम पर लाता है।
04:56
For example, robots are great at repetitive and constrained work,
100
296209
3387
उदाहरण के लिए, रोबोट महान हैं दोहराव और विवश काम पर,
04:59
but human beings have an amazing ability
101
299620
1949
लेकिन मनुष्य के पास अद्भुत क्षमता है
05:01
to bring together capability with creativity
102
301593
2279
क्षमता को रचनात्मकता के साथ इकट्ठा लाने के लिए
05:03
when faced with problems that we've never seen before.
103
303896
2700
जब पहले कभी न देखी समस्याओँ का सामना करने पड़े।
05:06
It's when every day brings a little bit of a surprise
104
306942
2980
यह तब होता है जब हर दिन एक छोटा सा आश्चर्य लाता है
05:09
that we have designed work for humans
105
309946
2004
कि हमने मनुष्यों हेतु काम डिज़ाइन किया है
05:11
and not for robots.
106
311974
1269
और न कि रोबोटों के लिए।
05:13
Our entrepreneurs and engineers already live in this world,
107
313950
2898
हमारे उद्यमी और इंजीनियर पहले से ही इस दुनिया में रहते हैं,
05:16
but so do our nurses and our plumbers
108
316872
2592
लेकिन हमारी नर्सें और हमारे प्लंबर भी ऐसा करते हैं
05:19
and our therapists.
109
319488
1463
और हमारे चिकित्सक भी।
05:21
You know, it's the nature of too many companies and organizations
110
321569
3057
तुम्हें पता है, यह बहुत सारी कंपनियों और संगठनों की प्रकृति है
05:24
to just ask people to come to work and do your job.
111
324650
3690
सिर्फ लोगों को काम पर आने व उनका काम करने के लिए पूछना।
05:28
But if you work is better done by a robot,
112
328364
2186
पर यदि आपका काम रोबोट द्वारा बेहतर होता है,
05:30
or your decisions better made by an AI,
113
330574
2797
या आपके निर्णय कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा बेहतर होते हैं,
05:33
what are you supposed to be doing?
114
333395
1712
तो आप क्या करेंगे?
05:35
Well, I think for the manager,
115
335833
2484
खैर, मैं प्रबंधक के लिए सोचता हूं,
05:38
we need to realistically think about the tasks that will be disappearing
116
338341
3397
हमें वास्तव में लुप्त होने वाले कार्य बारे सोचने की ज़रूरत है
05:41
over the next few years
117
341762
1151
अगले कुछ वर्षों में
05:42
and start planning for more meaningful, more valuable work that should replace it.
118
342937
3872
व अधिक सार्थक और मूल्यवान काम, जो इसका स्थान ले, की योजना शुरू करने की ज़रूरत है।
05:46
We need to create environments
119
346833
1429
हमें माहौल बनाने की ज़रूरत है
05:48
where both human beings and robots thrive.
120
348286
2239
जहां दोनों मनुष्य और रोबोट पनपे।
05:50
I say, let's give more work to the robots,
121
350549
2536
मेरा कहना है हम रोबोटों को ज्यादा काम दें,
05:53
and let's start with the work that we absolutely hate doing.
122
353109
2903
व हम ऐसे काम से शुरू करें जिसे करते हम पूरी तरह नफरत करते हैं।
05:57
Here, robot,
123
357248
1164
यहां, रोबोट,
05:58
process this painfully idiotic report.
124
358436
1851
ऐसी दर्दनाक जड़ रिपोर्ट बनाएं।
06:00
(Laughter)
125
360311
1423
(हँसी)
06:01
And move this box. Thank you.
126
361758
1425
व इस बक्से को हटाएं। धन्यवाद।
06:03
(Laughter)
127
363207
1699
(हँसी)
06:04
And for the human beings,
128
364930
1529
और मनुष्यों के लिए,
06:06
we should follow the advice from Harry Davis at the University of Chicago.
129
366483
3554
हमें शिकागो विश्वविद्यालय के हैरी डेविस की सलाह का पालन करना चाहिए।
06:10
He says we have to make it so that people don't leave too much of themselves
130
370061
3649
उनका कहना है कि हमें इसे ऐसा बनाना है ताकि लोग खुद को बहुत ज्यादा मत छोड़े
06:13
in the trunk of their car.
131
373734
1331
अपनी कार के ट्रंक में।
06:15
I mean, human beings are amazing on weekends.
132
375089
2889
मेरा मतलब है, मनुष्य सप्ताहांत पर अद्भुत हैं।
06:18
Think about the people that you know and what they do on Saturdays.
133
378002
3144
उन लोगों बारे सोचो जिन्हें आप जानते हैं और वे शनिवार क्या करते हैं।
06:21
They're artists, carpenters, chefs and athletes.
134
381170
2976
वे कलाकार, बढ़ई, शाहकार और खिलाड़ी हैं।
06:24
But on Monday, they're back to being Junior HR Specialist
135
384906
3896
लेकिन सोमवार को वे फिर से वापिस हैं कनिष्ठ मानव संसाधन विशेषज्ञ होने के लिए
06:28
and Systems Analyst 3.
136
388826
2099
और प्रणाली विश्लेषक 3
06:30
(Laughter)
137
390949
3781
(हँसी)
06:34
You know, these narrow job titles not only sound boring,
138
394754
3318
तुम्हें पता है, ये संकीर्ण नौकरी खिताब न केवल ध्वनि उबाऊ,
06:38
but they're actually a subtle encouragement
139
398096
2096
पर वे वास्तव में हो एक सूक्ष्म प्रोत्साहन
06:40
for people to make narrow and boring job contributions.
140
400216
3040
लोगों को संकीर्ण बनाने के लिए और उबाऊ नौकरी का योगदान
06:43
But I've seen firsthand that when you invite people to be more,
141
403280
3116
पर मैंने यह देखा है जब आप लोगों को अधिक होने को आमंत्रित करते हैं,
06:46
they can amaze us with how much more they can be.
142
406420
2390
वे हमें विस्मित करते हैं वे कितने अधिक हो सकते हैं
06:50
A few years ago, I was working at a large bank
143
410147
2233
कुछ साल पहले, मैं बड़े बैंक में काम कर रहा था
06:52
that was trying to bring more innovation into its company culture.
144
412404
3096
जो अपनी कंपनी संस्कृति में अधिक नवाचार लाने हेतु कोशिश कर रहा था।
06:55
So my team and I designed a prototyping contest
145
415524
2341
तो मेरी टीम व मैंने आदर्श प्रतियोगिता डिज़ाइन की
06:57
that invited anyone to build anything that they wanted.
146
417889
2970
कि किसी को भी बनाने के लिए आमंत्रित किया कुछ भी जो वे चाहते थे।
07:01
We were actually trying to figure out
147
421524
1833
हम सच पता लगाने की कोशिश कर रहे थे
07:03
whether or not the primary limiter to innovation
148
423381
2268
कि नवाचार के लिए प्राथमिक सीमक
07:05
was a lack of ideas or a lack of talent,
149
425673
2490
विचारों या प्रतिभा की कमी है कि नहीं ,
07:08
and it turns out it was neither one.
150
428187
1861
और यह पता चला कि इनमें से कुछ नहीं था।
07:10
It was an empowerment problem.
151
430072
1755
यह सशक्तीकरण समस्या है।
07:12
And the results of the program were amazing.
152
432518
2242
और कार्यक्रम के परिणाम अद्भुत थे।
07:16
We started by inviting people to reenvision
153
436198
2377
हम ने लोगों को पुन: कल्पना हेतु आमंत्रित किया
07:18
what it is they could bring to a team.
154
438599
2115
कि ऐसा क्या था जो वे टीम में ला सकते थे।
07:20
This contest was not only a chance to build anything that you wanted
155
440738
3738
यह प्रतियोगिता न केवल मौका था कुछ भी जो आप चाहते हैं बनाने के लिए
07:24
but also be anything that you wanted.
156
444500
2336
लेकिन वह कुछ भी हो जिसे आप चाहते थे।
07:26
And when people were no longer limited by their day-to-day job titles,
157
446860
3286
और जब लोग अब अपने दिन-प्रतिदिन नौकरी शीर्षक से सीमित नहीं थे,
07:30
they felt free to bring all kinds of different skills and talents
158
450170
3147
उन्होंने हर तरह के विभिन्न कौशल व प्रतिभाएं लाते स्वतंत्र महसूस किया
07:33
to the problems that they were trying to solve.
159
453341
2486
उन समस्याओं हेतु जिन्हें वे हल करने की कोशिश में थे।
07:35
We saw technology people being designers, marketing people being architects,
160
455851
3910
हमने देखा कि प्रौद्योगिकी वाले लोग डिजाइनर हैं, विपणन लोग आर्किटेक्ट हैं,
07:39
and even finance people showing off their ability to write jokes.
161
459785
3365
व यहां तक ​​कि वित्तपोषित लोग मज़ाक लिखने की क्षमता दिखा रहे थे।
07:43
(Laughter)
162
463427
1150
(हँसी)
07:44
We ran this program twice,
163
464601
1405
हमने कार्यक्रम दो बार चलाया।
07:46
and each time more than 400 people brought their unexpected talents to work
164
466030
3796
और हर बार 400 से ज्यादा लोग काम करने की अपनी अनपेक्षित प्रतिभा लाए
07:49
and solved problems that they had been wanting to solve for years.
165
469850
3139
व उन समस्याओं का समाधान किया जिनका कई वर्षों से हल चाहते थे
07:53
Collectively, they created millions of dollars of value,
166
473310
3019
सामूहिक रुप से उन्होंने लाखों डॉलर मूल्य का कार्य किया,
07:56
building things like a better touch-tone system for call centers,
167
476353
4565
जैसे कॉल सेंटर के लिए बेहतर टच-टोन प्रणाली जैसी चीजें बनाना,
08:00
easier desktop tools for branches
168
480942
1668
शाखाओं के लिए आसान डेस्कटॉप उपकरण
08:02
and even a thank you card system
169
482634
1525
व धन्यवाद कार्ड प्रणाली भी
08:04
that has become a cornerstone of the employee working experience.
170
484183
3314
यह कर्मचारी के कार्य अनुभव की एक आधारशिला बन गया है
08:07
Over the course of the eight weeks,
171
487521
1803
आठ सप्ताह के दौरान,
08:09
people flexed muscles that they never dreamed of using at work.
172
489348
3533
लोगों ने माँसपेशियाँ दिखाई जिन्हें काम पर उपयोग करने का सपना कभी न देखा था
08:14
People learned new skills,
173
494173
1577
लोग नए कौशल सीख गए,
08:15
they met new people,
174
495774
2368
वे नए लोगों से मिले,
08:18
and at the end, somebody pulled me aside and said,
175
498166
2793
और अंत में, किसी ने मुझे एक तरफ खींच लिया और कहा,
08:20
"I have to tell you,
176
500983
1569
"मुझे आपसे कुछ कहना है,
08:22
the last few weeks has been one of the most intense,
177
502576
2776
पिछले कुछ हफ़्ते सबसे अत्यधिक में से एक रहा,
08:25
hardest working experiences of my entire life,
178
505376
3279
मेरे पूरे जीवन के कठिनतर कार्य अनुभव का,
08:28
but not one second of it felt like work."
179
508679
2041
परन्तु एक पल भी यह काम जैसा नहीं लगा। "
08:31
And that's the key.
180
511900
1298
और यही कुंजी है
08:33
For those few weeks, people got to be creators and innovators.
181
513222
3710
उन कुछ हफ्तों के लिए लोग रचनाकार और नवीन आविष्कारक बन गए।
08:38
They had been dreaming of solutions
182
518631
1667
वे समाधानों का सपना देख रहे थे
08:40
to problems that had been bugging them for years,
183
520322
2484
उन समस्याओं हेतु जो वर्षों से उन्हें खाये जा रही थीं,
08:42
and this was a chance to turn those dreams into a reality.
184
522830
2854
और यह उन सपनों को सच्चाई में बदलने का मौका था।
08:46
And that dreaming is an important part of what separates us from machines.
185
526489
4442
और वह सपना देखना एक महत्वपूर्ण हिस्सा है जो मशीनों से हमें अलग करता है।
08:50
For now, our machines do not get frustrated,
186
530955
3018
अभी के लिए, हमारी मशीनें निराश नहीं होतीं,
08:53
they do not get annoyed,
187
533997
1407
वे नाराज़ नहीं होतीं,
08:55
and they certainly don't imagine.
188
535428
2260
और वे निश्चित रूप से कल्पना नहीं करतीं।
08:57
But we, as human beings --
189
537712
1699
लेकिन हम मनुष्य रूप में -
08:59
we feel pain,
190
539435
1207
हम दर्द महसूस करते हैं,
09:00
we get frustrated.
191
540666
1400
हम निराश हो जाते हैं।
09:02
And it's when we're most annoyed and most curious
192
542090
3116
और जब हम सबसे अधिक नाराज़ हैं और अधिक जिज्ञासु
09:05
that we're motivated to dig into a problem and create change.
193
545230
3263
कि हम समस्या की जड़ तक पहुंचने व बदलाव लाने हेतु प्रेरित होते हैं।
09:09
Our imaginations are the birthplace of new products, new services,
194
549366
3910
हमारी कल्पनायें नए उत्पादों, नई सेवाओं के जन्मस्थान हैं,
09:13
and even new industries.
195
553300
1233
और नए उद्योगों के भी।
09:15
I believe that the jobs of the future
196
555296
1802
मुझे विश्वास है कि भविष्य की नौकरियां
09:17
will come from the minds of people
197
557122
1713
उन लोगों की बुद्धि से आएंगी
09:18
who today we call analysts and specialists,
198
558859
2716
जिन्हें आज हम विश्लेषक और विशेषज्ञ कहते हैं,
09:21
but only if we give them the freedom and protection that they need to grow
199
561599
3478
पर सिर्फ अगर हम उन्हें आज़ादी व संरक्षण देते हैं कि उन्हें बढ़ना चाहिए
09:25
into becoming explorers and inventors.
200
565101
2469
खोजकर्ता और अन्वेषक बनने में।
09:28
If we really want to robot-proof our jobs,
201
568534
2143
अगर हम सच में अपनी नौकरी रोबोट-प्रूफ चाहते हैं,
09:30
we, as leaders, need to get out of the mindset
202
570701
2235
हम नेताओं को मानसिकता छोड़नी होगी
09:32
of telling people what to do
203
572960
1830
कि लोगों को क्या करना है यह बताना
09:34
and instead start asking them what problems they're inspired to solve
204
574814
3821
व इसके बजाय उन्हें पूछना शुरू करें कि वे किन समस्याओं को हल करने हेतु प्रेरित हैं
09:38
and what talents they want to bring to work.
205
578659
2365
और कौनसी प्रतिभाएं वे काम पर लाना चाहते हैं।
09:41
Because when you can bring your Saturday self to work on Wednesdays,
206
581501
3443
क्योंकि जब आप अपने शनिवार व्यक्तित्व को बुधवार काम करने हेतु ला सकते हैं,
09:44
you'll look forward to Mondays more,
207
584968
1994
आप सोमवार की और अधिक इंतजार करेंगे,
09:46
and those feelings that we have about Mondays
208
586986
2682
और उन भावनाओं को कि हमारे पास सोमवार के बारे में है
09:49
are part of what makes us human.
209
589692
1758
हमें मानव बनाने का हिस्सा हैं।
09:52
And as we redesign work for an era of intelligent machines,
210
592287
3008
व जैसे हम बुद्धिमान मशीनी युग हेतु काम फिर से डिज़ाइन करते हैं,
09:55
I invite you all to work alongside me
211
595319
2216
मैं आप सब को मेरे साथ काम हेतु आमंत्रित करता हूं
09:57
to bring more humanity to our working lives.
212
597559
2642
हमारे कामकाजी जीवन में अधिक मानवता लाने के लिए।
10:00
Thank you.
213
600225
1151
धन्यवाद।
10:01
(Applause)
214
601400
3401
(तालियां)
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