The human skills we need in an unpredictable world | Margaret Heffernan

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TED


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Translator: Soumya Singh Reviewer: Abhinav Garule
हाल ही में, एक अमरीकी सुपरमार्केट चेन की नेतृत्व टीम ने
निश्चय लिया कि उनके व्यापार को और कुशल होने की आवश्यकता है।
तो उन्होनें बहुत उत्साह के साथ डिजिटिकरण को अपनाया।
00:12
Recently, the leadership team of an American supermarket chain
0
12731
3606
मीट, सब्जियों, बेकरी की निरीक्षण टीमों को बाहर किया गया ,
00:16
decided that their business needed to get a lot more efficient.
1
16361
3456
00:19
So they embraced their digital transformation with zeal.
2
19841
3855
और एक अल्गोरिथ्मिक टास्क ऐलोकटोर को लाया गया।
00:24
Out went the teams supervising meat, veg, bakery,
3
24174
3948
अब, साथ मिल कर काम करने के बजाय,
हर कर्मचारी को एक अलग काम दिया जाता था, जिसके पूरा होने पर
00:28
and in came an algorithmic task allocator.
4
28146
4156
उन्हें और काम दिया जाता था।
00:32
Now, instead of people working together,
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32914
2103
यह प्रबंधन और कार्य आवंटन का
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each employee went, clocked in, got assigned a task, did it,
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35041
4241
एक उन्नत, वैज्ञानिक तरीका था
00:39
came back for more.
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39306
1578
यह बेहद कारगर था।
00:41
This was scientific management on steroids,
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41429
3727
लेकिन, पूरी तरह नहीं,
क्योंकि टास्क ऐलोकेटर अंदाज़ा नहीं लगा सकता था
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standardizing and allocating work.
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45180
2082
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It was super efficient.
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47580
2090
कि कोई ग्राहक कब अंडों का ट्रे गिरा देगा,
00:50
Well, not quite,
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50750
1366
या कब कोई शरारती बच्चा डिस्प्ले बोर्ड से टकरा जाएगा,
00:53
because the task allocator didn't know
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53351
2326
या कोई विद्यालय कब यह निश्चय कर लेगा
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when a customer was going to drop a box of eggs,
13
55701
2922
कि अगले दिन सबको नारियल लाना होगा।
00:58
couldn't predict when some crazy kid was going to knock over a display,
14
58647
3849
(हँसी)
दक्षता तब बहुत काम की होती है,
जब आपको पहले से अंदाज़ा हो आपको किसकी ज़रूरत पड़ेगी ।
01:02
or when the local high school decided
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62520
1916
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that everybody needed to bring in coconuts the next day.
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64460
2635
लेकिन जब कुछ नियमविरुद्ध या अप्रत्याशित सामने आता है --
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(Laughter)
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67119
1000
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Efficiency works really well
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68143
2137
बच्चे, ग्राहक, नारियल --
01:10
when you can predict exactly what you're going to need.
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70304
3039
तब, वह दक्षता आपके किसी काम नहीं आती है।
01:13
But when the anomalous or unexpected comes along --
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73815
3276
यह अब एक अहम मुद्दा बन चुका है,
01:17
kids, customers, coconuts --
21
77115
2332
आकस्मिक चीजों से निपटने की हमारी क्षमता,
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well, then efficiency is no longer your friend.
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79471
2873
क्योंकि अप्रत्याशित अब आम होता जा रहा हैं।
01:24
This has become a really crucial issue,
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84074
2117
इसीलिए, विशेषज्ञ और भविष्यवक्ता 400 दिन से आगे
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this ability to deal with the unexpected,
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86215
2618
01:29
because the unexpected is becoming the norm.
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89771
3457
का अंदाजा लगाने में रुचि नहीं रखते हैं।
क्यों?
01:33
It's why experts and forecasters are reluctant to predict anything
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93660
4077
क्योंकि पिछले बीस या तीस सालों में,
दुनिया का अधिकतर हिस्सा जटिल से
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more than 400 days out.
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97761
2572
जटिलतम होता जा रहा है --
01:41
Why?
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101054
1446
इसका मतलब है कि हाँ, प्रतिमान तो हैं,
01:42
Because over the last 20 or 30 years,
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102524
1924
01:44
much of the world has gone from being complicated
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104472
3810
लेकिन वे अपने आप को प्रायः दोहराते नहीं है।
इसका अर्थ है कि छोटे से बदलाव बड़े विषम प्रभाव पैदा कर सकते हैं।
01:48
to being complex --
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108306
1296
01:50
which means that yes, there are patterns,
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110431
2283
और इसका अर्थ है कि विशेषज्ञ हमेशा काफी नहीं रहेंगे,
01:52
but they don't repeat themselves regularly.
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112738
2296
क्योंकि व्यवस्था तेज़ी से बदलती जा रही है।
01:55
It means that very small changes can make a disproportionate impact.
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115440
4288
तो इसका मतलब है
02:00
And it means that expertise won't always suffice,
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120244
2666
02:02
because the system just keeps changing too fast.
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122934
3634
कि दुनिया में अब भविष्यवाणियों को खारिज करने वालों
की बड़ी संख्या है।
02:08
So what that means
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128192
2632
इसीलिए बैंक ऑफ इंग्लैंड कहेगा कि हाँ, फिर से एक और पतन होगा,
02:10
is that there's a huge amount in the world
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130848
2887
लेकिन कब और क्यों - हमें नहीं पता।
02:13
that kind of defies forecasting now.
39
133759
2990
हम जानते हैं कि मौसम में बदलाव सत्य है,
02:16
It's why the Bank of England will say yes, there will be another crash,
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136773
3830
लेकिन हम जंगलों में लगने वाली आग का अंदाज़ा नहीं लगा सकते,
02:20
but we don't know why or when.
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140627
2430
और हम नहीं जानते कि कौनसे कारखाने बाढ़ग्रस्त होने वाले हैं।
02:23
We know that climate change is real,
42
143807
2616
इसीलिए कंपनियाँ अंधाधुंध हो जाती हैं,
02:26
but we can't predict where forest fires will break out,
43
146447
3076
जब प्लास्टिक स्ट्रॉ, बैग और पानी की बोतलों को
02:29
and we don't know which factories are going to flood.
44
149547
3250
रातों रात खारिज कर दिया जाता है,
02:33
It's why companies are blindsided
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2691
02:36
when plastic straws and bags and bottled water
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156028
4869
और चकरा जाती हैं जब सामाजिक मोर्चों में बदलाव
02:40
go from staples to rejects overnight,
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160921
3305
सितारों को मिट्टी में मिला देता है और साथियों को निकाल बाहर करता है :
02:45
and baffled when a change in social mores
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165488
3572
पक्की तबदीली।
02:49
turns stars into pariahs and colleagues into outcasts:
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169084
4540
ऐसा वातावरण जिसमें भविष्यवाणियों को इतना खारिज किया जाता है,
02:55
ineradicable uncertainty.
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175155
3054
वदक्षता हमारी कोई मदद नहीं कर सकेगी,
यह उसमें सेंध लगा कर हमारे अनुकूलन और प्रतिक्रिया को क्षति पहुँचाती है।
02:59
In an environment that defies so much forecasting,
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179319
4336
03:03
efficiency won't just not help us,
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183679
3204
03:06
it specifically undermines and erodes our capacity to adapt and respond.
53
186907
6954
तो यदि अब दक्षता हमारी मुख्य मार्गदर्शक नहीं रही,
तो हम भविष्य का सामना कैसे करें?
किस तरह की सोच वाकई हमारी मदद करेगी?
किस प्रकार की प्रतिभाओं को हमें बचाना चाहिए?
03:16
So if efficiency is no longer our guiding principle,
54
196055
3141
03:19
how should we address the future?
55
199220
1748
03:20
What kind of thinking is really going to help us?
56
200992
2452
मेरे ख्याल से, पहले जहाँ हम समय प्रबंधन के बारे में बहुत सोचा करते थे,
03:23
What sort of talents must we be sure to defend?
57
203468
5147
अब हमें उन घटनाओं के बारे में सोचना शुरू करना है ,
03:29
I think that, where in the past we used to think a lot about just in time management,
58
209601
4885
जो निश्चित तो हैं
लेकिन ख़ासकर अस्पष्ट रहते हैं।
03:34
now we have to start thinking about just in case,
59
214510
3884
इसका एक उदहारण है सी-ई-पी-आई - महामारियों के लिए तैयार रहने वाला संघटन।
03:38
preparing for events that are generally certain
60
218418
3397
03:41
but specifically remain ambiguous.
61
221839
2543
हम जानते हैं की भविष्य में और भी महामारियाँ आयेंगी ,
03:45
One example of this is the Coalition for Epidemic Preparedness, CEPI.
62
225110
5198
लेकिन हम नहीं जानते हैं कहाँ और कब और क्या।
तो हम योजना तो नहीं बना सकते हैं।
03:50
We know there will be more epidemics in future,
63
230332
4096
लेकिन तैयारी कर सकते हैं।
03:54
but we don't know where or when or what.
64
234452
3886
इसलिए सी-ई-पी-आई कई बीमारियों के लिए कई टीके बना रहा है ,
03:58
So we can't plan.
65
238362
1941
04:00
But we can prepare.
66
240942
1651
यह जानते हुए कि कौन से टीके काम करेंगे
04:03
So CEPI's developing multiple vaccines for multiple diseases,
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243257
5768
या कौन सी बीमारियाँ फैलेंगी।
तो उनमें से कुछ टीके कभी इस्तेमाल नहीं होंगे।
04:09
knowing that they can't predict which vaccines are going to work
68
249866
3547
यह अकुशल है।
लेकिन पुष्ट है,
04:13
or which diseases will break out.
69
253437
2020
क्योंकि यह और विकल्प देता है,
04:15
So some of those vaccines will never be used.
70
255481
2973
और इसका अर्थ है कि हम सिर्फ़ एक तकनीकी समाधान पर निर्भर न रहें।
04:18
That's inefficient.
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258478
1472
04:20
But it's robust,
72
260794
1911
04:22
because it provides more options,
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262729
1935
हमारी अनुक्रियाशीलता उन लोगों पर भी निर्भर करती है
04:24
and it means that we don't depend on a single technological solution.
74
264688
5010
जो एक दूसरे को अच्छी तरह से जानते हैं और भरोसा करते हैं।
लेकिन ऐसे रिश्ते बनने में समय लगता है ,
04:30
Epidemic responsiveness also depends hugely
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270566
3368
समय, जिसकी एक महामारी में हमेशा कमी होती है।
04:33
on people who know and trust each other.
76
273958
2917
इसलिए सी-ई-पी-आई भी रिश्ते, मित्रता और संधियाँ बना रहा है
04:36
But those relationships take time to develop,
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276899
2787
04:39
time that is always in short supply when an epidemic breaks out.
78
279710
4225
यह जानते हुए कि इनमें से कुछ कभी इस्तेमाल नहीं होंगे।
04:43
So CEPI is developing relationships, friendships, alliances now
79
283959
5088
यह अकुशल है, शायद समय की बर्बादी भी ,
लेकिन यह पुष्ट है।
04:50
knowing that some of those may never be used.
80
290197
3196
आप ऐसी सोच वित्तीय सेवाओं में भी देख सकते हैं।
04:53
That's inefficient, a waste of time, perhaps,
81
293949
3153
पहले, बैंक बहुत कम पैसा रखते थे
04:57
but it's robust.
82
297126
1294
आज जितना आवश्यक है, उससे बहुत कम,
04:59
You can see robust thinking in financial services, too.
83
299161
3805
क्योंकि बहुत कम पैसे रखकर, उसके साथ कार्य-कुशल होना,
05:02
In the past, banks used to hold much less capital
84
302990
3754
इसी ने बैंकों को इतना नाज़ुक बनाया।
05:06
than they're required to today,
85
306768
2223
अब ज़्यादा पैसा रखना अकुशल लगता है, और है भी।
05:09
because holding so little capital, being too efficient with it,
86
309015
3741
05:12
is what made the banks so fragile in the first place.
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312780
3150
लेकिन पुष्ट है क्योंकि यह वित्तीय व्यवस्था को अप्रत्याशित घटनाओं से बचाता है
05:16
Now, holding more capital looks and is inefficient.
88
316581
5489
जो देश मौसम में बदलाव को गंभीरता से समझते हैं
05:22
But it's robust, because it protects the financial system against surprises.
89
322094
6053
वे जानते हैं कि उन्हें कई समाधान अपनाने होंगे,
नवीकरणीय ऊर्जा के कई रूप,
05:29
Countries that are really serious about climate change
90
329078
2994
न कि सिर्फ़ एक।
सबसे प्रगतिशील देश कई सालों से
05:32
know that they have to adopt multiple solutions,
91
332096
3554
05:35
multiple forms of renewable energy,
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335674
3028
अपनी खाने-पीने और स्वास्थ्य की व्यवस्थाओं को बदल रहे हैं,
05:38
not just one.
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338726
1329
05:40
The countries that are most advanced have been working for years now,
94
340079
4860
क्योंकि वे जानते हैं कि जब तक उनके पास कोई निश्चित भविष्यवाणी होगी,
05:44
changing their water and food supply and healthcare systems,
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344963
3666
बहुत देर हो चुकी होगी।
05:48
because they recognize that by the time they have certain prediction,
96
348653
4612
व्यापार में भी यही दृष्टिकोण अपनाया जा सकता है, और कई देश करते हैं।
05:53
that information may very well come too late.
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353289
3311
एक बड़े भागीदार पर निर्भर होने की बजाय
05:57
You can take the same approach to trade wars, and many countries do.
98
357458
4456
वे सबसे दोस्ती करते हैं,
क्योंकि वे जानते हैं कि वे पहले से नहीं बता सकते
06:01
Instead of depending on a single huge trading partner,
99
361938
3823
कौन से बाज़ार अचानक हिल जाएँ।
06:05
they try to be everybody's friends,
100
365785
2104
ऐसे सौदे करना महँगा होता है और समय लेता है,
06:07
because they know they can't predict
101
367913
2338
लेकिन पुष्ट होता है
06:10
which markets might suddenly become unstable.
102
370275
3754
क्योंकि यह पूरी अर्थव्यवस्था को झटकों से बचाता है।
06:14
It's time-consuming and expensive, negotiating all these deals,
103
374053
4237
यह रणनीति ख़ासकर छोटे देशों द्वारा अपनाई जाती है
06:18
but it's robust
104
378314
1158
06:19
because it makes their whole economy better defended against shocks.
105
379496
5411
जो जानते हैं कि उनमें बाज़ार के निर्णय लेने की क्षमता नहीं होगी ,
06:24
It's particularly a strategy adopted by small countries
106
384931
3679
तो बेहतर है कि उनके कई सारे दोस्त हों।
06:28
that know they'll never have the market muscle to call the shots,
107
388634
4086
लेकिन अगर आप किसी ऐसे संघठन में फँसे हुए हैं
जो अभी भी कुशलता में मानता है,
06:32
so it's just better to have too many friends.
108
392744
3154
आप उसे बदलना कैसे शुरू करेंगे ?
06:37
But if you're stuck in one of these organizations
109
397922
2407
कुछ परीक्षण करें।
06:40
that's still kind of captured by the efficiency myth,
110
400353
4895
नीदरलैंड्स में
घर में नर्सिंग कुछ सुपरमार्केट जैसे ही काम करती थी :
06:45
how do you start to change it?
111
405272
1762
06:48
Try some experiments.
112
408011
1556
मानकीकृत और नियत कार्य
06:50
In the Netherlands,
113
410421
1366
एक-एक क्षण के हिसाब से:
06:51
home care nursing used to be run pretty much like the supermarket:
114
411811
4714
सोमवार को नौ मिनट, बुधवार को सात मिनट,
06:56
standardized and prescribed work
115
416549
2778
शुक्रवार को आठ मिनट।
नर्सों को यह बिलकुल पसंद नहीं था।
06:59
to the minute:
116
419351
1768
तोह उनमें से एक , जोस दे ब्लोक ने,
07:01
nine minutes on Monday, seven minutes on Wednesday,
117
421143
3656
एक परीक्षण किया।
07:04
eight minutes on Friday.
118
424823
1714
क्योंकि हर मरीज़ अलग होता है,
07:06
The nurses hated it.
119
426561
2382
और हम नहीं जानते हैं कि उन्हें क्या चाहिए होगा,
07:08
So one of them, Jos de Blok,
120
428967
2372
हम इसका निर्णय नर्सों पर क्यों नहीं छोड़ देते ?
07:11
proposed an experiment.
121
431363
1581
क्या यह लापरवाही होगी ?
07:13
Since every patient is different,
122
433564
1632
(हँसी)
07:15
and we don't quite know exactly what they'll need,
123
435220
2414
(तालियाँ)
07:17
why don't we just leave it to the nurses to decide?
124
437658
2687
इस पपरीक्षण में, जोस ने देखा कि मरीज़ों की हालत आधे समय में
07:21
Sound reckless?
125
441267
1370
सुधर गई,
07:22
(Laughter)
126
442661
1395
07:24
(Applause)
127
444080
2120
और खर्चे तीस प्रतिशत कम हो गए।
07:26
In his experiment, Jos found the patients got better
128
446224
4134
जब मैंने जोस से पूछा कि उन्हें इस प्रयोग में क्या हैरान किया,
07:30
in half the time,
129
450382
2529
07:32
and costs fell by 30 percent.
130
452935
3679
वे सिर्फ़ हँसके बोले,
“मुझे बिलकुल भी अंदाज़ा नहीं था कि यह इतना बड़ा सुधार करना
07:37
When I asked Jos what had surprised him about his experiment,
131
457920
4212
इतना आसान हो सकता है,
क्योंकि यह ऐसी कोई चीज़ नहीं है जिसकी कम्प्यूटर के सामने कुर्सी पर बैठकर
07:42
he just kind of laughed and he said,
132
462156
1793
07:43
"Well, I had no idea it could be so easy
133
463973
3192
भविष्याणि की जा सके। ”
07:47
to find such a huge improvement,
134
467189
2590
तो अब नर्सिंग का यह तरीका नीदरलैंड्स और दुनिया भर में
07:49
because this isn't the kind of thing you can know or predict
135
469803
3623
प्रचलित है।
07:53
sitting at a desk or staring at a computer screen."
136
473450
2830
लेकिन हर नए देश में यह अभी भी परीक्षण से शुरू होता है,
07:56
So now this form of nursing has proliferated across the Netherlands
137
476734
3774
क्योंकि हर जगह अप्रत्याशित रूप से थोड़ी अलग है।
08:00
and around the world.
138
480532
1734
08:02
But in every new country it still starts with experiments,
139
482290
3220
हाँ, सारे परीक्षण काम नहीं करते हैं।
08:05
because each place is slightly and unpredictably different.
140
485534
4858
जोस ने यही परीक्षण अग्निशमन सेवा में भी किया
और देखा कि वह काम नहीं किया क्योंकि यह सेवा बहुत केंद्रीकृत हैं।
08:11
Of course, not all experiments work.
141
491246
3950
असफल परीक्षण अकुशल लगते हैं,
08:15
Jos tried a similar approach to the fire service
142
495220
3056
लेकिन दुनिया कैसे काम करती है, यह जानने का वे
08:18
and found it didn't work because the service is just too centralized.
143
498300
3537
अक्सर इकलौता तरीका होते हैं।
08:21
Failed experiments look inefficient,
144
501861
2563
तो अब वे शिक्षकों पर यह परीक्षण कर रहे हैं।
08:24
but they're often the only way you can figure out
145
504448
3183
ऐसे परीक्षणों में रचनात्मकता की ज़रुरत होती है
08:27
how the real world works.
146
507655
2274
08:30
So now he's trying teachers.
147
510280
3033
न कि साहस की।
इंग्लैंड में --
08:34
Experiments like that require creativity
148
514746
3747
मैं यूनाइटेड किंगडम कहने वाली थी, लेकिन इंग्लैंड में --
08:38
and not a little bravery.
149
518517
2307
(हँसी)
(तालियाँ)
08:41
In England --
150
521613
1563
08:43
I was about to say in the UK, but in England --
151
523978
2905
इंग्लैंड की सबसे प्रमुख, या सबसे प्रमुख में से एक रगबी टीम
08:46
(Laughter)
152
526907
1742
08:48
(Applause)
153
528673
4314
है सरासेंज़।
उनके मैनेजर और कोच को एहसास हुआ कि वह सारा शारीरिक प्रशिक्षण और
08:53
In England, the leading rugby team, or one of the leading rugby teams,
154
533363
4086
डेटा पर आधारित अनुकूलन करते हैं
08:57
is Saracens.
155
537473
1360
वह आम हो गया है;
08:59
The manager and the coach there realized that all the physical training they do
156
539299
5065
सही में, सारी टीमें बिलकुल वही करती हैं।
तो उन्होंने जोखिम उठाकर एक परीक्षण किया।
09:04
and the data-driven conditioning that they do
157
544388
2714
वे पूरी टीम को, मैचों के दौरान भी,
09:07
has become generic;
158
547126
1154
09:08
really, all the teams do exactly the same thing.
159
548304
2790
स्की ट्रिप पर
09:11
So they risked an experiment.
160
551683
2332
और शिकागो में सामजिक काम देखने ले गए।
09:14
They took the whole team away, even in match season,
161
554039
4245
यह महँगा था,
समय लेता था,
09:18
on ski trips
162
558308
1415
और इसमें जोखिम था
09:19
and to look at social projects in Chicago.
163
559747
3294
रगबी के खिलाडियों के एक पूरे समूह को बर्फ़ीली ढलान पर खड़ा करना, हैना ?
09:23
This was expensive,
164
563065
1526
(हँसी)
09:24
it was time-consuming,
165
564615
1952
लेकिन उन्होंने देखा कि खिलाड़ी
09:26
and it could be a little risky
166
566591
1681
09:28
putting a whole bunch of rugby players on a ski slope, right?
167
568296
3774
वफ़ादारी और एकता के नए बंधनों के साथ वापस आए।
09:32
(Laughter)
168
572094
1047
09:33
But what they found was that the players came back
169
573165
3344
और अब जब उनपर मैदान में बहुत दबाव होता था,
09:36
with renewed bonds of loyalty and solidarity.
170
576533
5266
उनमें एक “संतुलन” दिखाई देता था --
09:41
And now when they're on the pitch under incredible pressure,
171
581823
3409
एक दूसरे के प्रति
09:45
they manifest what the manager calls "poise" --
172
585256
4426
एक अटल, अटूट निष्ठा।
उनके प्रतिद्वंदी देखते रह गए,
09:50
an unflinching, unwavering dedication
173
590515
4159
लेकिन खुद कुशलता से अपनाने के लिए अभी भी रोमांचित।
09:54
to each other.
174
594698
1475
09:56
Their opponents are in awe of this,
175
596824
3753
लंदन की एक टेक कंपनी वर्व में
उनकी सी-ई-ओ (मुखिया) लगभग हर चीज़ मापती हैं,
10:00
but still too in thrall to efficiency to try it.
176
600601
4152
लेकिन उन्हें ऐसा कुछ नहीं मिला जिससे कंपनी की उत्पादकता में
10:05
At a London tech company, Verve,
177
605783
2032
कोई बदलाव आए।
10:07
the CEO measures just about everything that moves,
178
607839
3343
तो उन्होंने एक परीक्षण शुरू किया जिसे वे “लव वीक” बुलाती हैं:
10:11
but she couldn't find anything that made any difference
179
611206
3024
एक पूरा हफ़्ता जिसमें हर कर्मचारी को
10:14
to the company's productivity.
180
614254
2127
10:16
So she devised an experiment that she calls "Love Week":
181
616405
3755
दूसरे कर्मचारियों की किसी
चतुर, मददगार चीज़ को ढूँढना होगा,
10:20
a whole week where each employee has to look for really clever,
182
620184
4537
बताना होगा और मनाना होगा।
इसमें बहुत समय और म्हणत लगते हैं;
10:24
helpful, imaginative things
183
624745
2279
कुछ लोग इसे ध्यान हटाने वाला कहेंगे।
10:27
that a counterpart does,
184
627048
1800
10:28
call it out and celebrate it.
185
628872
2464
लेकिन वह व्यापार को वाकई सक्रिय बनाता है
और पूरी कंपनी को ज़्यादा उत्पादक बनाता है।
10:31
It takes a huge amount of time and effort;
186
631360
2117
10:33
lots of people would call it distracting.
187
633501
3037
तैयारी, संघठन बनाना,
10:36
But it really energizes the business
188
636562
2232
10:38
and makes the whole company more productive.
189
638818
3638
कल्पना, परीक्षण,
साहस --
10:44
Preparedness, coalition-building,
190
644048
3306
एक अप्रत्याशित युग में,
ढृढ़ता और साहस के अद्भुत स्रोत हैं।
10:47
imagination, experiments,
191
647378
3582
10:50
bravery --
192
650984
1167
वे कार्य-कुशल नहीं हैं,
10:53
in an unpredictable age,
193
653028
1597
10:54
these are tremendous sources of resilience and strength.
194
654649
5668
लेकिन वे हमें अनुकूलता, बदलाव और आविष्कार
की असीमित क्षमता देते हैं।
11:00
They aren't efficient,
195
660673
2568
और हम भविष्य के बारे में जितना काम जानते हैं
11:04
but they give us limitless capacity
196
664278
2669
11:06
for adaptation, variation and invention.
197
666971
4495
हमें मानवीय, अव्यवस्थित, अप्रत्याशित कौशल के
इन अद्भुत स्रोतों की उतनी ही ज़रुरत होगी।
11:12
And the less we know about the future,
198
672284
2422
11:14
the more we're going to need these tremendous sources
199
674730
5402
लेकिन टेक्नोलोजी पर बढ़ती हमारी निर्भरता में
11:20
of human, messy, unpredictable skills.
200
680156
5621
हम उन कौशलों को कम कर रहे हैं।
11:27
But in our growing dependence on technology,
201
687336
4060
हम जब - जब टेक्नोलोजी का प्रयोग करते हैं
कोई निर्णय लेने के लिए
11:32
we're asset-stripping those skills.
202
692318
3350
या यह समझने के लिए कि कोई क्या महसूस कर रहा है
11:36
Every time we use technology
203
696642
3565
या किसी बातचीत में मार्गदर्शन करने के लिए
11:40
to nudge us through a decision or a choice
204
700231
4192
हम जो खुद कर सकते हैं, वह एक मशीन पर छोड़ देते हैं,
11:44
or to interpret how somebody's feeling
205
704447
2314
और यह महँगा साबित हो सकता है।
11:46
or to guide us through a conversation,
206
706785
2177
11:48
we outsource to a machine what we could, can do ourselves,
207
708986
5114
हम मशीन को जितना ज़्यादा हमारे लिए सोचने देंगे
हम खुद के लिए उतना ही कम सोच पाएँगे।
11:54
and it's an expensive trade-off.
208
714124
2524
11:57
The more we let machines think for us,
209
717847
2902
जितना ज़्यादा --
(तालियाँ)
12:01
the less we can think for ourselves.
210
721780
2869
डॉक्टर जितना ज़्यादा समय डिजिटल मेडिकल रिकॉर्ड देखने में लगाएँगे,
12:05
The more --
211
725661
1153
12:06
(Applause)
212
726838
4570
वे उतना ही कम समय मरीज़ों को देखने में लगाएँगे।
12:11
The more time doctors spend staring at digital medical records,
213
731432
4721
हम जितने ज़्यादा पैरेंटिंग ऐप्स का इस्तेमाल करेंगे,
हम अपने बच्चों को उतना ही काम जानेंगे।
12:16
the less time they spend looking at their patients.
214
736177
3386
हम जितना समय अपने जैसे लोगों के साथ ही बिताएँगे
12:20
The more we use parenting apps,
215
740325
2788
हम उतना ही कम उनसे जुड़ेंगे जो हमसे अलग हैं।
12:23
the less we know our kids.
216
743137
2157
12:26
The more time we spend with people that we're predicted and programmed to like,
217
746310
5086
हमें जितनी काम करुणा की ज़रुरत होगी, हममें उतनी ही कम करुणा होगी।
12:31
the less we can connect with people who are different from ourselves.
218
751420
3710
ये सारी टेक्नोलोजियाँ
12:35
And the less compassion we need, the less compassion we have.
219
755154
5027
हमें प्रत्याशित सत्य के एक जैसे साँचे में बैठाने की कोशिश करती हैं
12:41
What all of these technologies attempt to do
220
761825
3534
एक ऐसी दुनिया में जो असीमित और आश्चर्यजनक है।
12:45
is to force-fit a standardized model of a predictable reality
221
765383
6797
पीछे क्या रह जाता है ?
कुछ भी जिसको मापा न जा सके --
12:52
onto a world that is infinitely surprising.
222
772204
3368
जो कि लगभग हमारा सब कुछ है।
12:56
What gets left out?
223
776926
1352
(तालियाँ)
12:58
Anything that can't be measured --
224
778965
2603
13:02
which is just about everything that counts.
225
782451
2359
13:05
(Applause)
226
785810
6965
टेक्नोलॉजी पर बढ़ती हमारी निर्भरता
हमारे कम कुशल बनने का,
13:14
Our growing dependence on technology
227
794854
4087
और इस “असली” दुनिया
की बढ़ती जटिलता की चपेट में आने का
13:18
risks us becoming less skilled,
228
798965
3773
ख़तरा बढ़ाती है।
अब, मैं जब निश्चित रूप से आने वाले खतरों और अशांति
13:22
more vulnerable
229
802762
1595
13:24
to the deep and growing complexity
230
804381
2951
के बारे में सोच रही थी ,
13:27
of the real world.
231
807356
1373
13:29
Now, as I was thinking about the extremes of stress and turbulence
232
809951
5384
मैं कई कम्पनियों के मुखियों से मिली
जिनके खुद के व्यापार संकट से गुज़रे हैं,
13:35
that we know we will have to confront,
233
815359
2656
जब वे ठप होने की कगार पर थे।
13:39
I went and I talked to a number of chief executives
234
819412
2952
13:42
whose own businesses had gone through existential crises,
235
822388
4168
ये सब स्पष्ट, दिल दहलाने वाले वार्तालाप थे।
13:46
when they teetered on the brink of collapse.
236
826580
2888
उनमें से कई तो सिर्फ़ याद करके रोए।
13:50
These were frank, gut-wrenching conversations.
237
830594
4808
तो मैंने उनसे पूछा :
“इसे झेलने की ताकत आपको कहाँ से मिली?”
13:56
Many men wept just remembering.
238
836302
3277
और उन सब का एक ही जवाब था।
“डेटा या टेक्नोलॉजी नहीं”
14:00
So I asked them:
239
840214
1514
14:02
"What kept you going through this?"
240
842603
2065
“मेरे दोस्तों और सहकर्मियों ने मुझे
14:05
And they all had exactly the same answer.
241
845328
2654
आगे बढ़ने की हिम्मत दी।”
14:08
"It wasn't data or technology," they said.
242
848006
3110
एक ने कहा, “यह गिग इकॉनमी के बिलकुल विपरीत है।”
14:11
"It was my friends and my colleagues
243
851926
3385
14:15
who kept me going."
244
855335
1336
लेकिन फिर मैंने जवान, उभरते मुखियों से बात की
14:17
One added, "It was pretty much the opposite of the gig economy."
245
857173
5315
और उनसे पूछा ,
“काम पर आपके दोस्त कौन हैं?”
और वे सिर्फ़ देखते रह गए।
14:24
But then I went and I talked to a group of young, rising executives,
246
864056
3734
“बिलकुल समय नहीं है।”
14:27
and I asked them,
247
867814
1807
“वे बहुत व्यस्त हैं।”
यह कार्य-कुशल नहीं है।
14:29
"Who are your friends at work?"
248
869645
1542
14:31
And they just looked blank.
249
871211
1778
मैंने सोचा, कौन उन्हें
14:33
"There's no time."
250
873765
1850
14:35
"They're too busy."
251
875639
1809
कल्पना और ताकत और सहस देगा
14:37
"It's not efficient."
252
877472
1438
14:39
Who, I wondered, is going to give them
253
879906
3572
जब तूफ़ान आएँगे ?
14:43
imagination and stamina and bravery
254
883502
4539
कोई भी जो कहता हो कि वे भविष्य जानते हैं
सिर्फ़ उसपर अपना हक़ जमा रहा है,
14:48
when the storms come?
255
888065
1516
एक जाली घोषणापत्र।
14:51
Anyone who tries to tell you that they know the future
256
891694
3643
कठिन और गहरा सत्य यह है कि
14:55
is just trying to own it,
257
895361
2198
भविष्य किसी ने नहीं देखा है,
14:57
a spurious kind of manifest destiny.
258
897583
3308
हम वहाँ बिना पहुँचे रास्ता नहीं बना सकते।
15:01
The harder, deeper truth is
259
901794
2321
लेकिन कोई बात नहीं।
क्योंकि हमारे पास इतनी कल्पना है --
15:05
that the future is uncharted,
260
905126
2409
15:07
that we can't map it till we get there.
261
907559
2244
अगर हम उसका उपयोग करें।
हमारे पास अविष्कार और अन्वेषण के हुनर हैं --
15:10
But that's OK,
262
910734
2063
15:12
because we have so much imagination --
263
912821
3017
अगर हम उनका उपयोग करें।
15:15
if we use it.
264
915862
1447
हम पहले कभी न देखी जाने वाली चीज़ों का अविष्कार करने का साहस रखते हैं।
15:17
We have deep talents of inventiveness and exploration --
265
917333
5477
15:22
if we apply them.
266
922834
1777
उन गुणों को खो देंगे,
15:24
We are brave enough to invent things we've never seen before.
267
924635
5517
तो भटक जाएँगे।
लेकिन उन्हें बढ़ावा देंगे,
15:31
Lose those skills,
268
931175
1615
तो जो भविष्य चुनेंगे, बना सकेंगे।
15:33
and we are adrift.
269
933810
1722
धन्यवाद।
15:36
But hone and develop them,
270
936384
2725
(तालियाँ)
15:40
we can make any future we choose.
271
940498
2458
15:44
Thank you.
272
944382
1174
15:45
(Applause)
273
945580
6086
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