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

תרגום: Zeeva Livshitz עריכה: Allon Sasson

Recently, the leadership team of an American supermarket chain

לאחרונה, צוות ההנהלה של רשת מרכולים אמריקנית

decided that their business needed to get a lot more efficient.

החליט שהעסק שלהם חייב להיות יעיל בהרבה.

So they embraced their digital transformation with zeal.

אז הם אימצו את הטרנספורמציה הדיגיטלית שלהם בלהט.

Out went the teams supervising meat, veg, bakery,

הם ייתרו את הצוותים המפקחים על הבשר, הירקות והמאפיה,

and in came an algorithmic task allocator.

ובמקומם הכניסו כלי אלגוריתמיקה להקצאת משימות.

Now, instead of people working together,

ועכשיו, במקום שאנשים יעבדו יחד,

each employee went, clocked in, got assigned a task, did it,

כל עובד נכנס, מחתים כרטיס, מקבל משימה, מבצע אותה,

came back for more.

וחוזר לקבל עוד אחת.

This was scientific management on steroids,

זה היה ניהול מדעי על סטרואידים,

standardizing and allocating work.

תִּקְנוּן והקצאת עבודה.

It was super efficient.

זה היה סופר יעיל.

Well, not quite,

ובכן, לא ממש,

because the task allocator didn't know

מכיוון שמקצה המשימות לא ידע

when a customer was going to drop a box of eggs,

מתי לקוח עומד להפיל אריזת ביצים,

couldn't predict when some crazy kid was going to knock over a display,

לא יכול היה לחזות מתי איזה ילד פרוע יילך וימוטט תצוגה,

or when the local high school decided

או מתי בית הספר התיכון המקומי יחליט

that everybody needed to bring in coconuts the next day.

שעל כולם להביא למחרת אגוזי קוקוס .

(Laughter)

(צחוק)

Efficiency works really well

יעילות פועלת ממש טוב,

when you can predict exactly what you're going to need.

כשאתם יכולים לחזות בדיוק את מה שתצטרכו.

But when the anomalous or unexpected comes along --

אבל כאשר החריג או הבלתי צפוי מופיעים --

kids, customers, coconuts --

ילדים, לקוחות, אגוזי קוקוס --

well, then efficiency is no longer your friend.

היעילות כבר אינה חברה שלכם.

This has become a really crucial issue,

דבר זה הפך ממש לסוגיה מכרעת ביותר,

this ability to deal with the unexpected,

היכולת הזו להתמודד עם הבלתי צפוי,

because the unexpected is becoming the norm.

כי הבלתי צפוי הופך לנורמה.

It's why experts and forecasters are reluctant to predict anything

זו הסיבה שמומחים וחזאים מסרבים לחזות דבר כלשהו

more than 400 days out.

מעבר לתקופה של 400 יום.

Why?

מדוע?

Because over the last 20 or 30 years,

כי ב- 20 או 30 השנים האחרונות,

much of the world has gone from being complicated

רוב העולם הפך ממסובך

to being complex --

למורכב --

which means that yes, there are patterns,

מה שאומר שכן, יש דפוסים,

but they don't repeat themselves regularly.

אבל הם לא חוזרים על עצמם באופן קבוע.

It means that very small changes can make a disproportionate impact.

זה אומר ששינויים קטנים מאוד יכולים להשפיע באופן בלתי פרופורציונאלי.

And it means that expertise won't always suffice,

וזה אומר שמומחיות לא תמיד תספיק,

because the system just keeps changing too fast.

כי המערכת משתנה כל הזמן מהר מדי.

So what that means

וזה אומר

is that there's a huge amount in the world

שמידת השינוי בעולם היא כה עצומה

that kind of defies forecasting now.

שהיא מתריסה כיום נגד חיזוי.

It's why the Bank of England will say yes, there will be another crash,

זו הסיבה שהבנק המרכזי של בריטניה יכריז שתהיה עוד התרסקות,

but we don't know why or when.

אבל איננו יודעים מדוע ומתי.

We know that climate change is real,

אנו יודעים ששינוי אקלים הוא אמיתי,

but we can't predict where forest fires will break out,

אבל איננו יכולים לחזות היכן יפרצו שריפות יער,

and we don't know which factories are going to flood.

ואיננו יודעים אילו מפעלים יוצפו עקב שיטפונות.

It's why companies are blindsided

זו הסיבה שחברות נדהמות ומזדעזעות

when plastic straws and bags and bottled water

כאשר קשיות פלסטיק ושקיות ומים בבקבוקים

go from staples to rejects overnight,

הופכים בין לילה ממוצרי בסיס חשובים לבלתי רצויים,

and baffled when a change in social mores

ומתמלאות מבוכה כשחל שינוי בנורמות חברתיות

turns stars into pariahs and colleagues into outcasts:

כשסלבריטאים הופכים לנחותים, ועמיתים לדחויים:

ineradicable uncertainty.

אי ודאות שלא ניתנת להסרה.

In an environment that defies so much forecasting,

בסביבה שמתריסה כל כך נגד חיזוי,

efficiency won't just not help us,

יעילות לא רק שלא עוזרת לנו,

it specifically undermines and erodes our capacity to adapt and respond.

היא באופן ספציפי מערערת ומוחקת את יכולתנו להסתגל ולהגיב.

So if efficiency is no longer our guiding principle,

אז אם היעילות אינה עוד העיקרון המנחה שלנו,

how should we address the future?

איך עלינו להתייחס לעתיד?

What kind of thinking is really going to help us?

איזה סוג של חשיבה יוכל באמת לעזור לנו?

What sort of talents must we be sure to defend?

על איזה סוג של כישרונות נהיה חייבים להגן?

I think that, where in the past we used to think a lot about just in time management,

לדעתי, במקום לחשוב הרבה על עמידה בלוח הזמנים, כפי שנהגנו לעשות בעבר

now we have to start thinking about just in case,

עלינו להתחיל לחשוב על איך "ליתר ביטחון כדאי שנתכונן ...,"

preparing for events that are generally certain

לאירועים שהם בדרך כלל בטוחים

but specifically remain ambiguous.

אך פרטנית נותרים רב-משמעיים.

One example of this is the Coalition for Epidemic Preparedness, CEPI.

דוגמה אחת לכך היא "הקואליציה למוכנות למגיפות", או ה-CEPI.

We know there will be more epidemics in future,

אנחנו יודעים שיהיו יותר מגפות בעתיד,

but we don't know where or when or what.

אבל אנחנו לא יודעים היכן ומתי או איזו.

So we can't plan.

אז אנחנו לא יכולים לתכנן.

But we can prepare.

אבל אנחנו יכולים להתכונן.

So CEPI's developing multiple vaccines for multiple diseases,

אז CEPI מפתחת מגוון גדול של חיסונים למחלות רבות ומגוונות,

knowing that they can't predict which vaccines are going to work

בידיעה שהם לא יכולים לחזות אילו חיסונים יתאימו.

or which diseases will break out.

או אילו מחלות יתפרצו.

So some of those vaccines will never be used.

אז בכמה מאותם חיסונים לעולם לא ישתמשו.

That's inefficient.

זה אינו יעיל.

But it's robust,

אבל יש בזה חוסן,

because it provides more options,

מכיוון שזה עונה על יותר אפשרויות,

and it means that we don't depend on a single technological solution.

וזה אומר שאיננו תלויים בפתרון טכנולוגי יחיד.

Epidemic responsiveness also depends hugely

תגובה למגיפה תלויה מאוד

on people who know and trust each other.

גם באנשים שמכירים וסומכים זה על זה.

But those relationships take time to develop,

אבל למערכות יחסים אלו לוקח זמן להתפתח,

time that is always in short supply when an epidemic breaks out.

זמן שתמיד חסר כשפורצת מגיפה.

So CEPI is developing relationships, friendships, alliances now

אז CEPI מפתחת עכשיו מערכות יחסים, חברויות, והתקשרויות,

knowing that some of those may never be used.

בידיעה שבחלק מאלו לעולם לא ישתמשו.

That's inefficient, a waste of time, perhaps,

זה אינו יעיל, בזבוז זמן, אולי

but it's robust.

אבל יש בזה חוסן.

You can see robust thinking in financial services, too.

אתם יכולים לראות חשיבה עוצמתית גם בשירותים פיננסיים.

In the past, banks used to hold much less capital

בעבר נהגו הבנקים להחזיק בהרבה פחות הון

than they're required to today,

ממה שהם נדרשים היום,

because holding so little capital, being too efficient with it,

משום שהחזקת הון כה קטן ביעילות רבה מדי

is what made the banks so fragile in the first place.

גרם לבנקים להיות כל כך שבירים מלכתחילה.

Now, holding more capital looks and is inefficient.

כיום להחזיק ביותר הון, נראה והינו באמת לא יעיל.

But it's robust, because it protects the financial system against surprises.

אבל יש בזה חוסן, כי זה מגן על המערכת הפיננסית כנגד הפתעות.

Countries that are really serious about climate change

מדינות שמתייחסות ברצינות לנושא של שינויי אקלים

know that they have to adopt multiple solutions,

יודעות שעליהן לאמץ פתרונות מרובים,

multiple forms of renewable energy,

צורות מרובות של אנרגיה מתחדשת,

not just one.

לא רק אחת.

The countries that are most advanced have been working for years now,

המדינות המתקדמות ביותר עובדות כבר שנים רבות,

changing their water and food supply and healthcare systems,

על שינוי באספקת המים, המזון ומערכות הבריאות שלה,

because they recognize that by the time they have certain prediction,

כי הן מכירות בכך, שכשיהיה בידיהן חיזוי כלשהו,

that information may very well come too late.

המידע הזה עלול להגיע מאוחר מדי.

You can take the same approach to trade wars, and many countries do.

אפשר לנקוט באותה גישה לגבי מלחמות סחר, ומדינות רבות עושות זאת.

Instead of depending on a single huge trading partner,

במקום להיות תלויות בשותף עסקי יחיד וענק,

they try to be everybody's friends,

הן מנסות להיות חברות של כולם,

because they know they can't predict

כי הן יודעות שאינן יכולות לחזות

which markets might suddenly become unstable.

אילו שווקים הופכים פתאום לא יציבים.

It's time-consuming and expensive, negotiating all these deals,

משא ומתן בקשר לכל העסקאות האלה, הוא יקר, וגוזל זמן רב,

but it's robust

אבל זהו חוסן.

because it makes their whole economy better defended against shocks.

כי זה מגן על הכלכלה שלהן כולה מפני זעזועים.

It's particularly a strategy adopted by small countries

זו אסטרטגיה שאומצה בעיקר על ידי מדינות קטנות

that know they'll never have the market muscle to call the shots,

שיודעות שלעולם לא יהיה בכוחן לעשות את ההחלטות החשובות.

so it's just better to have too many friends.

אז עדיף שיהיו יותר מדי חברים.

But if you're stuck in one of these organizations

אבל אם אתם תקועים באחד הארגונים האלה

that's still kind of captured by the efficiency myth,

שעדיין שבויים במיתוס היעילות,

how do you start to change it?

איך מתחילים לשנות את זה?

Try some experiments.

נסו לערוך כמה ניסויים.

In the Netherlands,

בהולנד,

home care nursing used to be run pretty much like the supermarket:

סיעוד ביתי היה מנוהל בעבר באופן די דומה לסופרמרקט:

standardized and prescribed work

עבודה סטנדרטית וקבועה

to the minute:

על הדקה:

nine minutes on Monday, seven minutes on Wednesday,

תשע דקות ביום שני, שבע דקות ביום רביעי,

eight minutes on Friday.

שמונה דקות ביום שישי.

The nurses hated it.

האחיות שנאו את זה.

So one of them, Jos de Blok,

אז אחד מהם, יוס דה בלוק,

proposed an experiment.

הציע ניסוי.

Since every patient is different,

מכיוון שכל מטופל שונה,

and we don't quite know exactly what they'll need,

ואנחנו לא ממש יודעים במדויק מה הם יצטרכו,

why don't we just leave it to the nurses to decide?

מדוע שלא נשאיר את זה להחלטת האחיות?

Sound reckless?

נשמע חסר זהירות?

(Laughter)

(צחוק)

(Applause)

(מחיאות כפיים)

In his experiment, Jos found the patients got better

הניסוי של יוס הראה שהחולים השתפרו

in half the time,

במחצית מהזמן,

and costs fell by 30 percent.

והעלויות פחתו ב- 30%.

When I asked Jos what had surprised him about his experiment,

כששאלתי את יוס מה הפתיע אותו בניסוי שלו,

he just kind of laughed and he said,

הוא פשוט צחק ואמר,

"Well, I had no idea it could be so easy

"טוב, לא היה לי מושג שיהיה כל כך קל

to find such a huge improvement,

למצוא דרך לשיפור כה ענק,

because this isn't the kind of thing you can know or predict

כי זה לא מסוג הדברים שניתן לדעת או לחזות

sitting at a desk or staring at a computer screen."

כשיושבים ליד שולחן העבודה, או בוהים במסך המחשב."

So now this form of nursing has proliferated across the Netherlands

אז עכשיו צורת סיעוד זו התפשטה ברחבי הולנד

and around the world.

ובעולם כולו.

But in every new country it still starts with experiments,

אבל בכל מדינה חדשה זה עדיין מתחיל בניסויים,

because each place is slightly and unpredictably different.

כי כל מקום שונה מעט ובאופן בלתי צפוי.

Of course, not all experiments work.

כמובן שלא כל הניסויים עובדים.

Jos tried a similar approach to the fire service

יוס ניסה לפעול בגישה דומה עם שירותי הכבאות

and found it didn't work because the service is just too centralized.

וגילה שזה לא עובד כי השירות פשוט יותר מדי ריכוזי.

Failed experiments look inefficient,

נראה שניסויים כושלים אינם יעילים,

but they're often the only way you can figure out

אבל הם בדרך כלל הדרך היחידה בה ניתן להבין

how the real world works.

איך העולם האמיתי עובד.

So now he's trying teachers.

אז עכשיו הוא מנסה עם המורים.

Experiments like that require creativity

ניסויים כאלה מחייבים יצירתיות

and not a little bravery.

ולא מעט אומץ.

In England --

באנגליה --

I was about to say in the UK, but in England --

עמדתי לומר בבריטניה, אבל באנגליה --

(Laughter)

(צחוק)

(Applause)

(מחיאות כפיים)

In England, the leading rugby team, or one of the leading rugby teams,

קבוצת הרוגבי המובילה, או אחת מהמובילות,

is Saracens.

היא סרסנס.

The manager and the coach there realized that all the physical training they do

המנהל והמאמן שלה הבינו שכל האימונים הגופניים שהם עושים

and the data-driven conditioning that they do

וההתניה מונחית-הנתונים שהם עושים

has become generic;

הפכו לגנריים;

really, all the teams do exactly the same thing.

כל הקבוצות עושות בדיוק את אותו הדבר .

So they risked an experiment.

אז הם הסתכנו בניסוי.

They took the whole team away, even in match season,

הם לקחו את כל הקבוצה, אפילו בעונת המשחקים,

on ski trips

לטיולי סקי

and to look at social projects in Chicago.

ולראות פרויקטים חברתיים בשיקגו.

This was expensive,

זה היה יקר,

it was time-consuming,

זה גזל זמן,

and it could be a little risky

ויכול היה להיות קצת מסוכן

putting a whole bunch of rugby players on a ski slope, right?

להכניס חבורה שלמה של שחקני רוגבי למדרון סקי, נכון?

(Laughter)

(צחוק)

But what they found was that the players came back

אבל הם מצאו שהשחקנים חזרו

with renewed bonds of loyalty and solidarity.

עם קשרים מחודשים של נאמנות וסולידריות.

And now when they're on the pitch under incredible pressure,

ועכשיו כשהם על המגרש תחת לחץ מדהים,

they manifest what the manager calls "poise" --

הם מפגינים את מה שהמנהל מכנה "נינוחות" -

an unflinching, unwavering dedication

מסירות יציבה ובלתי מעורערת

to each other.

אחד לשני.

Their opponents are in awe of this,

היריבים שלהם פוחדים מזה,

but still too in thrall to efficiency to try it.

אבל עדיין משועבדים מדי ליעילות מכדי לנסות את זה.

At a London tech company, Verve,

בחברת טכנולוגיה בלונדון, בשם Verve,

the CEO measures just about everything that moves,

המנכ"לית מודדת כמעט כל מה שזז,

but she couldn't find anything that made any difference

אבל היא לא הצליחה למצוא שום דבר ששינה משהו

to the company's productivity.

בפריון החברה.

So she devised an experiment that she calls "Love Week":

אז היא יזמה ניסוי שהיא מכנה "שבוע אהבה":

a whole week where each employee has to look for really clever,

שבוע שלם בו כל עובד צריך לחפש, דברים ממש חכמים,

helpful, imaginative things

מועילים ויצירתיים

that a counterpart does,

שעמיתיהם עושים,

call it out and celebrate it.

לציין אותם ולהלל אותם.

It takes a huge amount of time and effort;

זה מצריך כמות עצומה של זמן ומאמץ;

lots of people would call it distracting.

הרבה אנשים היו קוראים לזה הסחת דעת.

But it really energizes the business

אבל זה באמת ממריץ את העסק

and makes the whole company more productive.

ומייעל את החברה כולה.

Preparedness, coalition-building,

מוכנות, בניית קואליציה,

imagination, experiments,

דמיון, ניסויים,

bravery --

אומץ --

in an unpredictable age,

בעידן בלתי צפוי,

these are tremendous sources of resilience and strength.

אלה מקורות אדירים של חוסן נפשי, וכוח.

They aren't efficient,

הם לא יעילים,

but they give us limitless capacity

אבל הם נותנים לנו יכולת בלתי מוגבלת

for adaptation, variation and invention.

לסתגלנות, שונות והמצאה.

And the less we know about the future,

וככל שאנו יודעים פחות על העתיד,

the more we're going to need these tremendous sources

יותר נזדקק למקורות האדירים האלה

of human, messy, unpredictable skills.

של מיומנויות אנושיות מבולגנות ובלתי צפויות.

But in our growing dependence on technology,

אבל עקב התלות הגוברת שלנו בטכנולוגיה,

we're asset-stripping those skills.

אנחנו מצמצמים את היכולות האלו.

Every time we use technology

בכל פעם שאנחנו משתמשים בטכנולוגיה

to nudge us through a decision or a choice

על מנת להניע אותנו להחלטה או בחירה

or to interpret how somebody's feeling

או לפרש איך מישהו מרגיש

or to guide us through a conversation,

או להדריך אותנו בשיחה,

we outsource to a machine what we could, can do ourselves,

אנו פונים לשרות מיקור חוץ של מכונה, עבור מה שיכולנו, ויכולים לעשות בעצמנו,

and it's an expensive trade-off.

וזה טרייד-אוף יקר.

The more we let machines think for us,

ככל שניתן למכונות לחשוב עבורנו,

the less we can think for ourselves.

נוכל פחות לחשוב בעצמנו.

The more --

ככל --

(Applause)

(מחיאות כפיים)

The more time doctors spend staring at digital medical records,

ככל שרופאים בוהים יותר זמן ברישומים רפואיים דיגיטליים,

the less time they spend looking at their patients.

פחות זמן הם מסתכלים על המטופלים שלהם.

The more we use parenting apps,

ככל שאנו משתמשים יותר באפליקציות להורות,

the less we know our kids.

פחות אנו מכירים את ילדינו.

The more time we spend with people that we're predicted and programmed to like,

ככל שאנו מבלים יותר עם אנשים שיועדנו ותוכנתנו לאהוב,

the less we can connect with people who are different from ourselves.

פחות נוכל להתחבר לאנשים שונים מאיתנו.

And the less compassion we need, the less compassion we have.

וככל שאנו זקוקים פחות לחמלה, פחות חמלה יש בנו.

What all of these technologies attempt to do

מה שכל הטכנולוגיות האלו מנסות לעשות

is to force-fit a standardized model of a predictable reality

הוא לכפות מודל מתוקנן של מציאות צפויה

onto a world that is infinitely surprising.

על עולם שהוא מפתיע עד אין קץ.

What gets left out?

מה נשאר בחוץ?

Anything that can't be measured --

כל מה שלא ניתן למדידה --

which is just about everything that counts.

שזה בערך כמעט כל מה שחשוב.

(Applause)

(מחיאות כפיים)

Our growing dependence on technology

התלות הגוברת שלנו בטכנולוגיה

risks us becoming less skilled,

מסכנת אותנו להפוך לפחות מיומנים,

more vulnerable

יותר פגיעים

to the deep and growing complexity

לנוכח המורכבות העמוקה והגוברת

of the real world.

של העולם האמיתי.

Now, as I was thinking about the extremes of stress and turbulence

כשחשבתי על מידות קיצוניות של מתח וזעזוע

that we know we will have to confront,

שאנחנו יודעים שנצטרך להתעמת איתם,

I went and I talked to a number of chief executives

הלכתי ודיברתי עם מספר מנהלים

whose own businesses had gone through existential crises,

שהעסקים שלהם עברו משברים קיומיים,

when they teetered on the brink of collapse.

כשהם היטלטלו על סף קריסה.

These were frank, gut-wrenching conversations.

שיחות אלו היו גלויות לב וכואבות.

Many men wept just remembering.

גברים רבים בכו רק כשנזכרו.

So I asked them:

אז שאלתי אותם:

"What kept you going through this?"

"מה עזר לכם להחזיק מעמד בכל זה?"

And they all had exactly the same answer.

ולכולם הייתה בדיוק אותה תשובה.

"It wasn't data or technology," they said.

"אלה לא היו הנתונים או הטכנולוגיה,"

"It was my friends and my colleagues

"החברים והעמיתים שלי היו אלה

who kept me going."

שעודדו אותי להמשיך."

One added, "It was pretty much the opposite of the gig economy."

אחד הוסיף, "זה היה הפוך מאוד מכלכלת גיג (חלטורה)."

But then I went and I talked to a group of young, rising executives,

אבל אז דיברתי עם קבוצת מנהלים צעירים בתהליך צמיחה,

and I asked them,

ושאלתי אותם,

"Who are your friends at work?"

מי החברים שלכם בעבודה?"

And they just looked blank.

והם פשוט נראו חסרי הבעה.

"There's no time."

"אין זמן."

"They're too busy."

"הם עסוקים מדי."

"It's not efficient."

"זה לא יעיל."

Who, I wondered, is going to give them

תהיתי, מי יעניק להם

imagination and stamina and bravery

דמיון וסיבולת ואומץ לב

when the storms come?

כשהסערות יגיעו?

Anyone who tries to tell you that they know the future

כל מי שמנסה לומר לכם שהוא יודע מה יהיה בעתיד

is just trying to own it,

רק מנסה להיאחז בזה,

a spurious kind of manifest destiny.

בסוג מזויף של גורל נגלה.

The harder, deeper truth is

האמת העמוקה והקשה יותר היא

that the future is uncharted,

שהעתיד אינו ממופה,

that we can't map it till we get there.

שאיננו יכולים למפות אותו עד שנגיע לשם.

But that's OK,

אבל זה בסדר,

because we have so much imagination --

כי יש לנו כל כך הרבה דמיון --

if we use it.

אם אנחנו משתמשים בזה.

We have deep talents of inventiveness and exploration --

יש לנו כישרונות רבים של חדשנות ומחקר -

if we apply them.

אם רק ניישם אותם.

We are brave enough to invent things we've never seen before.

אנחנו מספיק אמיצים כדי להמציא דברים שמעולם לא ראינו בעבר.

Lose those skills,

אם נאבד את הכישורים האלה,

and we are adrift.

ניסחף בזרם.

But hone and develop them,

אבל אם נחדד ונפתח אותם,

we can make any future we choose.

נוכל לייצר כל עתיד שנבחר.

Thank you.

תודה.

(Applause)

(מחיאות כפיים)