Rainer Strack: The surprising workforce crisis of 2030 — and how to start solving it now

212,368 views

2014-12-03 ・ TED


New videos

Rainer Strack: The surprising workforce crisis of 2030 — and how to start solving it now

212,368 views ・ 2014-12-03

TED


Norėdami paleisti vaizdo įrašą, dukart spustelėkite žemiau esančius angliškus subtitrus.

Translator: Sigita Šimkutė-Macanko Reviewer: Monika Ciurlionyte
00:12
2014 is a very special year for me:
0
12973
3134
2014 metai man labai ypatingi:
00:16
20 years as a consultant,
1
16107
1927
20 metų esu konsultantas,
00:18
20 years of marriage,
2
18034
1672
20 metų santuokai
00:19
and I'm turning 50 in one month.
3
19706
3181
ir man sukanka 50 tą patį mėnesį.
00:22
That means I was born in 1964 in a small town in Germany.
4
22887
5550
Tai reiškia, kad gimiau 1964 m. mažame Vokietijos miestelyje.
00:28
It was a gray November day,
5
28437
1718
Tai buvo pilka lapkričio diena,
00:30
and I was overdue.
6
30155
1880
ir aš buvau pernešiotas.
00:32
The hospital's maternity ward was really stressed out
7
32035
3483
Ligoninės gimdymo skyriuje tvyrojo įtampa,
00:35
because a lot of babies were born on this gray November day.
8
35518
4505
nes tą pilką lapkričio dieną gimė labai daug kūdikių.
00:40
As a matter of fact,
9
40023
2122
Tiesą sakant,
1964 m. buvo pats didžiausias gimstamumas Vokietijoje:
00:42
1964 was the year with the highest birth rate ever in Germany:
10
42145
4426
00:46
more than 1.3 million.
11
46571
2020
daugiau nei 1,3 milijono.
00:48
Last year, we just hit over 600,000,
12
48591
3134
Praėjusiais metais vos viršijome 600 000,
00:51
so half of my number.
13
51725
1502
tai tik pusė mano skaičiaus.
00:53
What you can see here is the German age pyramid,
14
53490
3831
Čia jūs galite matyti vokiečių amžiaus piramidę,
00:57
and there, the small black point at the top, that's me.
15
57321
2809
ir štai čia, mažas juodas taškelis viršuje – tai aš.
01:00
(Laughter) (Applause)
16
60130
3994
(Juokas) (Plojimai)
01:06
In red, you can see the potential working-age population,
17
66307
4133
Raudonai pažymėta potenciali darbingo amžiaus populiacija,
01:10
so people over 15 and under 65,
18
70440
4249
žmonės nuo 15 iki 65,
01:14
and I'm actually only interested in this red area.
19
74689
3715
ir mane labiausiai domina ši raudona zona.
01:18
Now, let's do a simple simulation
20
78404
2043
Dabar padarykime paprastą simuliaciją,
01:20
of how this age structure will develop over the next couple of years.
21
80447
4528
kaip ši amžiaus struktūra pasikeis po kelerių metų.
01:24
As you can see,
22
84975
1439
Kaip matote,
01:26
the peak is moving to the right,
23
86414
2299
viršūnė juda į dešinę,
01:28
and I, with many other baby boomers, will retire in 2030.
24
88713
6525
ir aš, kartu su kitais bumo vaikais, išeisiu į pensiją 2030 m.
01:35
By the way, I don't need any forecasts
25
95238
2275
Beje, man nereikia jokių
01:37
of birth rates for predicting this red area.
26
97513
2869
gimstamumo prognozių, kad numatyčiau šią raudoną zoną.
01:40
The red area,
27
100406
1248
Raudona sritis,
01:41
so the potential working-age population in 2030,
28
101678
3612
potenciali darbingo amžiaus populiacija 2030 m.,
01:45
is already set in stone today,
29
105291
3298
šiandien kaip iškalta akmeny,
01:48
except for much higher migration rates.
30
108589
3552
išskyrus aukštesnius migracijos rodiklius.
01:52
And if you compare this red area in 2030 with the red area in 2014,
31
112141
6130
Jei palyginsite šią raudoną zoną 2030 m. su zona 2014 m.,
01:58
it is much, much smaller.
32
118271
3111
ji gerokai mažesnė.
02:01
So before I show you the rest of the world,
33
121382
2438
Prieš tai, kai parodysiu jums likusį pasaulį,
02:03
what does this mean for Germany?
34
123820
3297
ką tai reiškia Vokietijai?
02:07
So what we know from this picture is that the labor supply,
35
127117
4087
Iš šio grafiko žinome, kad darbo jėgos pasiūla,
02:11
so people who provide labor,
36
131204
1927
t.y. žmonės, kurie dirba,
02:13
will go down in Germany, and will go down significantly.
37
133131
3669
Vokietijoje smuks žemyn ir smuks ženkliai.
02:16
Now, what about labor demand?
38
136800
2600
O kaip su darbuotojų paklausa?
02:19
That's where it gets tricky.
39
139400
1811
Štai čia ir keblumas.
02:22
As you might know, the consultant's favorite answer to any question is,
40
142163
4807
Kaip žinote, konsultanto mėgiamiausias atsakymas į bet kurį klausimą:
02:26
"It depends."
41
146970
1741
„Tai priklauso“.
02:28
So I would say it depends.
42
148711
2368
Taigi aš atsakyčiau, tai priklauso.
02:31
We didn't want to forecast the future.
43
151079
2369
Mes nenorėjome numatyti ateities.
02:33
Highly speculative.
44
153448
1509
Labai hipotetiška.
02:34
We did something else.
45
154957
1556
Mes padarėme kai ką kita.
02:36
We looked at the GDP and productivity growth of Germany
46
156513
3390
Mes apžvelgėme BVP ir produktyvumo augimą Vokietijoje
02:39
over the last 20 years,
47
159903
1695
per pastaruosius 20 metų
02:41
and calculated the following scenario:
48
161598
2484
ir apskaičiavome tokį scenarijų:
02:44
if Germany wants to continue this GDP and productivity growth,
49
164082
4481
jei Vokietija nori išlaikyti tokį pat BVP ir produktyvumo augimą,
02:48
we could directly calculate
50
168563
2113
mes galime tiesiogiai apskaičiuoti,
02:50
how many people Germany would need to support this growth.
51
170676
3971
kiek žmonių Vokietijai reikia, kad būtų užtikrintas šis augimas.
02:54
And this is the green line: labor demand.
52
174647
2972
Žalia linija rodo darbo jėgos paklausą.
02:57
So Germany will run into a major talent shortage very quickly.
53
177619
5712
Taigi Vokietija greitai pajus didelį talentų stygių.
03:03
Eight million people are missing,
54
183331
1834
Trūksta aštuonių milijonų žmonių,
03:05
which is more than 20 percent of our current workforce,
55
185165
2763
tai yra daugiau nei 20 procentų dabartinės darbo jėgos,
03:07
so big numbers, really big numbers.
56
187928
2670
tai dideli, išties dideli skaičiai.
03:10
And we calculated several scenarios,
57
190598
2113
Mes apskaičiavome kelis scenarijus
03:12
and the picture always looked like this.
58
192711
2462
ir paveiksliukas visada atrodė šitaip.
03:16
Now, to close the gap,
59
196565
1881
Kad sumažintų atotrūkį,
03:18
Germany has to significantly increase migration,
60
198446
4063
Vokietija turi ženkliai padidinti migraciją,
03:22
get many more women in the workforce,
61
202509
2206
įdarbinti daugiau moterų,
03:24
increase retirement age —
62
204715
1765
padidinti pensijinį amžių –
03:26
by the way, we just lowered it this year —
63
206480
2415
beje, šiemet mes jį pamažinome –
03:28
and all these measures at once.
64
208895
2763
ir imtis visų šių priemonių iškart.
03:31
If Germany fails here, Germany will stagnate.
65
211658
4063
Jei Vokietijai nepavyks, šalis pateks į sąstingį.
03:35
We won't grow anymore. Why?
66
215721
2322
Mes daugiau nebeaugsime. Kodėl?
03:38
Because the workers are not there who can generate this growth.
67
218043
3413
Nes nebus darbininkų, kurie gali užtikrinti augimą.
03:41
And companies will look for talents somewhere else.
68
221456
4457
Ir kompanijos ieškos talentų kur nors kitur.
03:45
But where?
69
225913
1376
Bet kur?
03:48
Now, we simulated labor supply and labor demand
70
228730
4046
Mes modeliavome darbo jėgos pasiūlą ir darbo jėgos paklausą
03:52
for the largest 15 economies in the world,
71
232776
3169
15 didžiausių pasaulio ekonomikų,
03:55
representing more than 70 percent of world GDP,
72
235945
3692
atstovaujančių daugiau nei 70 procentų pasaulio BVP,
03:59
and the overall picture looks like this by 2020.
73
239637
3947
ir galutinis vaizdas atrodo šitaip 2020 m.
04:03
Blue indicates a labor surplus,
74
243584
2693
Mėlyna žymi darbuotojų perteklių,
04:06
red indicates a labor shortfall,
75
246277
2485
raudona - darbuotojų trūkumą,
04:08
and gray are those countries which are borderline.
76
248762
3692
ir pilka - tai šalys, kurios yra ribinės.
04:12
So by 2020, we still see a labor surplus in some countries,
77
252454
6106
2020 m. matysime darbuotojų perteklių kai kuriose šalyse,
04:18
like Italy, France, the U.S.,
78
258560
2183
kaip Italija, Prancūzija ir JAV,
04:20
but this picture will change dramatically by 2030.
79
260743
4597
bet šis vaizdas dramatiškai pasikeis 2030 m.
04:25
By 2030, we will face a global workforce crisis
80
265340
4621
2030 m. mes susidursime su pasauline darbo jėgos krize
04:29
in most of our largest economies,
81
269961
2995
daugelyje didžiausių ekonomikų,
04:32
including three out of the four BRIC countries.
82
272956
2415
įskaitant tris iš keturių BRIK valstybių.
04:35
China, with its former one-child policy, will be hit,
83
275371
3158
Kinija su ankstesne vieno vaiko politika nukentės,
04:38
as well as Brazil and Russia.
84
278529
3924
kaip ir Brazilija bei Rusija.
04:42
Now, to tell the truth,
85
282453
3715
Tiesą sakant,
04:46
in reality, the situation will be even more challenging.
86
286168
4806
realybėje situacija bus sudėtingesnė.
04:50
What you can see here are average numbers.
87
290974
3343
Čia matote vidutinius skaičius.
04:54
We de-averaged them
88
294317
1696
Mes juos diferencijavome
04:56
and broke them down into different skill levels,
89
296013
2620
ir paskirstėme pagal skirtingų įgūdžių lygius,
04:58
and what we found
90
298633
1317
ir, ką nustatėme,
04:59
were even higher shortfalls for high-skilled people
91
299950
3934
buvo žymiai didesnis aukštos kvalifikacijos žmonių trūkumas
05:03
and a partial surplus for low-skilled workers.
92
303884
4179
ir dalinis žemos kvalifikacijos darbuotojų perteklius.
05:08
So on top of an overall labor shortage,
93
308063
3158
Taigi prie visiško darbų trūkumo
05:11
we will face a big skill mismatch in the future,
94
311221
4232
mes susidursime su dideliu įgūdžių neatitikimu ateityje,
05:15
and this means huge challenges
95
315477
1699
ir tai reiškia didelius iššūkius
05:17
in terms of education, qualification,
96
317200
2065
išsilavinimo, kvalifikacijos ir jos kėlimo
05:19
upskilling for governments and companies.
97
319289
3025
atžvilgiu vyriausybėms ir įmonėms.
05:24
Now, the next thing we looked into was robots, automation, technology.
98
324397
5978
Kitas dalykas, kuo domėjomės, tai robotai, automatizavimas, technologijos.
05:30
Will technology change this picture and boost productivity?
99
330375
4014
Ar technologijos pakeis šį vaizdą ir padidins produktyvumą?
05:35
Now, the short answer would be
100
335728
2070
Trumpas atsakymas būtų toks,
05:37
that our numbers already include a significant growth in productivity
101
337798
4561
mūsų skaičiai jau apima ženklų produktyvumo augimą,
05:42
driven by technology.
102
342359
1583
paskatintą technologijų.
05:45
A long answer would go like this.
103
345093
3535
Ilgesnis atsakymas skambėtų taip.
05:48
Let's take Germany again.
104
348628
2485
Paimkime vėl Vokietiją.
05:51
The Germans have a certain reputation in the world
105
351113
2554
Vokiečiai turi tam tikrą reputaciją pasaulyje,
05:53
when it comes to productivity.
106
353667
2577
kai kalbame apie produktyvumą.
05:56
In the '90s, I worked in our Boston office for almost two years,
107
356244
4597
90-aisiais dirbau mūsų biure Bostone beveik dvejus metus
06:00
and when I left, an old senior partner told me, literally,
108
360841
4157
ir kai išvykau, senas viršesnis partneris man pasakė, pažodžiui:
06:04
"Send me more of these Germans, they work like machines."
109
364998
3482
„Atsiųskite man daugiau tų vokiečių, jie dirba kaip mašinos“.
06:08
(Laughter)
110
368480
4487
(Juokas)
06:12
That was 1998.
111
372967
3292
Tai buvo 1998 m.
06:16
Sixteen years later, you'd probably say the opposite.
112
376259
3483
Po šešiolikos metų ko gero pasakytumėte atvirkščiai:
06:19
"Send me more of these machines. They work like Germans."
113
379742
3668
„Atsiųskite daugiau šitų mašinų. Jos dirba kaip vokiečiai".
06:23
(Laughter) (Applause)
114
383410
4156
(Juokas) (Plojimai)
06:30
Technology will replace a lot of jobs, regular jobs.
115
390108
4703
Technologijos pakeis daug įprastų darbų.
06:34
Not only in the production industry,
116
394811
1997
Ne tik gamybos srityje,
06:36
but even office workers are in jeopardy
117
396808
1858
netgi biuro darbuotojai yra pavojuje
06:38
and might be replaced by robots,
118
398690
2831
ir gali būti pakeisti robotų,
06:41
artificial intelligence, big data, or automation.
119
401521
2515
dirbtinio intelekto, didelių duomenų, automatizavimo.
06:45
So the key question is not if technology replaces some of these jobs,
120
405120
4922
Pagrindinis klausimas, ne ar technologija pakeis dalį darbų,
06:50
but when, how fast, and to what extent?
121
410042
3646
bet kada, kaip greitai ir kokiu mastu?
06:53
Or in other words,
122
413688
1695
Arba kitaip tariant,
06:55
will technology help us to solve this global workforce crisis?
123
415383
4676
ar technologijos padės išspręsti pasaulinę darbo jėgos krizę?
07:01
Yes and no.
124
421334
1920
Taip ir ne.
07:03
This is a more sophisticated version of "it depends."
125
423254
2902
Tai sudėtingesnė „tai priklauso“ versija.
07:06
(Laughter)
126
426156
1047
(Juokas)
07:07
Let's take the automotive industry as an example,
127
427227
5083
Kaip pavyzdį paimkime automobilių pramonę,
07:12
because there, more than 40 percent of industrial robots are already working
128
432310
4504
nes čia jau dirba daugiau nei 40 procentų pramoninių robotų
07:16
and automation has already taken place.
129
436814
2732
ir automatizavimas pirmauja.
07:21
In 1980, less than 10 percent of the production cost of a car
130
441332
5327
1980 m. mažiau nei 10 procentų mašinos gamybos kainos
07:26
was caused by electronic parts.
131
446659
2670
priklausė nuo elektroninių dalių.
07:29
Today, this number is more than 30 percent
132
449329
3251
Šiandien šis skaičius yra 30 procentų
07:32
and it will grow to more than 50 percent by 2030.
133
452580
4823
ir jis kils iki daugiau nei 50 procentų 2030 m.
07:37
And these new electronic parts and applications
134
457427
4181
Šios naujos elektroninės dalys ir programėlės
07:41
require new skills and have created a lot of new jobs,
135
461632
4020
reikalauja naujų įgūdžių ir sukūrė daug naujų darbų,
07:45
like the cognitive systems engineer
136
465652
2547
kaip kognityvinių sistemų inžinierius,
07:48
who optimizes the interaction between driver and electronic system.
137
468223
4465
kuris optimizuoja sąveiką tarp vairuotojo ir elektroninės sistemos.
07:54
In 1980, no one had the slightest clue that such a job would ever exist.
138
474081
6587
1980 m. nė vienas nenumanė, kad toks darbas kada egzistuos.
08:01
As a matter of fact,
139
481534
1493
Iš tikrųjų,
08:03
the overall number of people involved in the production of a car
140
483051
4195
bendras žmonių skaičius, įtrauktų į automobilio gamybą,
08:07
has only changed slightly in the last decades,
141
487246
3413
paskutiniais dešimtmečiais pasikeitė neženkliai,
08:10
in spite of robots and automation.
142
490659
3018
nepaisant robotų ir automatizavimo.
08:13
So what does this mean?
143
493677
1766
Taigi ką tai reiškia?
08:15
Yes, technology will replace a lot of jobs,
144
495443
2413
taip, technologijos pakeis daug darbų,
08:17
but we will also see a lot of new jobs and new skills on the horizon,
145
497880
5827
bet mes pamatysime ir naujus darbus bei naujus įgūdžius horizonte,
08:23
and that means technology will worsen our overall skill mismatch.
146
503731
6037
tai reiškia, technologijos pablogins mūsų įgūdžių neatitikimą.
08:29
And this kind of de-averaging
147
509768
1742
Ir šitoks diferencijavimas
08:31
reveals the crucial challenge for governments and businesses.
148
511510
3601
atskleidžia lemiamą iššūkį vyriausybėms ir verslui.
08:37
So people, high-skilled people,
149
517175
3831
Taigi aukštos kvalifikacijos žmonės,
08:41
talents, will be the big thing in the next decade.
150
521006
4040
talentai bus itin vertinami artimiausią dešimtmetį.
08:45
If they are the scarce resource, we have to understand them much better.
151
525046
5642
Jei jie yra ribotas resursas, turime juos geriau suprasti.
08:50
Are they actually willing to work abroad?
152
530688
2949
Ar jie tikrai nori dirbti užsienyje?
08:53
What are their job preferences?
153
533637
1765
Kokie jų pageidavimai darbui?
08:56
To find out, this year we conducted a global survey
154
536552
5041
Kad tai sužinotume, šiemet atlikome globalią apklausą
09:01
among more than 200,000 job seekers from 189 countries.
155
541617
5253
tarp daugiau nei 200 000 ieškančių darbo iš 189 šalių.
09:08
Migration is certainly one key measure to close a gap,
156
548021
5428
Migracija yra viena iš pagrindinių priemonių užpildyti spragą,
09:13
at least in the short term,
157
553469
1544
bent jau greičiausiu laiku,
09:15
so we asked about mobility.
158
555013
2600
taigi mes klausėme apie mobilumą.
09:17
More than 60 percent of these 200,000 job seekers
159
557613
4621
Daugiau nei 60 procentų iš 200 000 ieškančių darbo
09:22
are willing to work abroad.
160
562234
2600
norėtų dirbti užsienyje.
09:24
For me, a surprisingly high number.
161
564834
2160
Man tai stulbinančiai didelis skaičius.
09:26
If you look at the employees aged 21 to 30,
162
566994
3413
Jei pažiūrėsite į darbuotojus nuo 21 iki 30 metų,
09:30
this number is even higher.
163
570407
2299
šis skaičius netgi didesnis.
09:32
If you split this number up by country,
164
572706
3320
Jei padalinsite šį skaičių pagal šalis,
09:36
yes, the world is mobile, but only partly.
165
576026
5201
taip, pasaulis mobilus, bet tik iš dalies.
09:41
The least mobile countries are Russia, Germany and the U.S.
166
581227
4052
Mažiausiai mobilios šalys yra Rusija, Vokietija ir JAV.
09:46
Now where would these people like to move?
167
586358
3274
Kur šie žmonės norėtų persikelti?
09:49
Number seven is Australia, where 28 percent could imagine moving.
168
589632
4830
Septintoje vietoje Australija, kur 28 procentai mano galėtų persikelti.
09:54
Then France, Switzerland, Germany, Canada, U.K.,
169
594462
4318
Prancūzija, Šveicarija, Vokietija, Kanada, JK
09:58
and the top choice worldwide is the U.S.
170
598804
3305
ir pagrindinis pasirinkimas pasaulyje yra JAV.
10:02
Now, what are the job preferences of these 200,000 people?
171
602744
3495
Kokie šių 200 000 žmonių pageidavimai darbui?
10:06
So, what are they looking for?
172
606263
1483
Ko jie ieško?
10:09
Out of a list of 26 topics, salary is only number eight.
173
609043
6432
Iš 26 punktų sąrašo atlyginimas yra aštuntas.
10:15
The top four topics are all around culture.
174
615475
4528
Pirmi keturi punktai yra apie kultūrą.
10:20
Number four,
175
620003
1555
Ketvirta,
10:21
having a great relationship with the boss;
176
621558
2996
turėti puikius santykius su bosu;
10:24
three, enjoying a great work-life balance;
177
624554
4017
trečia, puikus darbo ir gyvenimo balansas;
10:28
two, having a great relationship with colleagues;
178
628571
3761
antra, turėti puikius santykius su kolegomis;
10:32
and the top priority worldwide
179
632332
3395
ir top pageidavimas pasaulyje
10:35
is being appreciated for your work.
180
635751
3589
yra būti vertinamam už savo darbą.
10:40
So, do I get a thank you?
181
640321
2831
Taigi, ar man padėkojama?
10:43
Not only once a year with the annual bonus payment,
182
643152
3344
Ne tik kartą per metus su metine premija,
10:46
but every day.
183
646496
2205
bet kiekvieną dieną.
10:48
And now, our global workforce crisis becomes very personal.
184
648701
5225
Ir dabar mūsų pasaulinė darbo jėgos krizė tampa labai asmeniška.
10:53
People are looking for recognition.
185
653926
3041
Žmonės ieško pripažinimo.
10:56
Aren't we all looking for recognition in our jobs?
186
656967
3300
Ar ne mes visi ieškome pripažinimo savo darbe?
11:03
Now, let me connect the dots.
187
663302
3580
Leiskite man sujungti taškus.
11:06
We will face a global workforce crisis
188
666882
2368
Mes susidursime su darbo jėgos krize,
11:09
which consists of an overall labor shortage
189
669250
2972
kurią sudaro bendras darbo trūkumas
11:12
plus a huge skill mismatch,
190
672222
1951
plius didelis įgūdžių neatitikimas,
11:14
plus a big cultural challenge.
191
674173
3134
plius didelis kultūrinis iššūkis.
11:17
And this global workforce crisis is approaching very fast.
192
677307
3924
Ši pasaulinė darbo jėgos krizė artinasi labai greitai.
11:21
Right now, we are just at the turning point.
193
681231
2740
Dabar mes esame prie lūžio taško.
11:23
So what can we, what can governments, what can companies do?
194
683971
4388
Ką mes galime, ką gali vyriausybės, ar kompanijos padaryti?
11:28
Every company,
195
688359
1603
Kiekvienai kompanijai,
11:29
but also every country,
196
689962
1787
bet taip pat kiekvienai šaliai
11:31
needs a people strategy,
197
691749
1928
reikia žmonių strategijos
11:33
and to act on it immediately,
198
693677
2972
ir veikti nedelsiant,
11:36
and such a people strategy consists of four parts.
199
696649
3947
ir tokia žmonių strategija susideda iš keturių dalių.
11:40
Number one, a plan
200
700596
1811
Pirma, planas,
11:42
for how to forecast supply and demand for different jobs and different skills.
201
702407
6130
kaip prognozuoti skirtingų darbų ir įgūdžių paklausą bei pasiūlą.
11:48
Workforce planning will become more important than financial planning.
202
708537
4735
Darbo jėgos planavimas taps svarbesnis nei finansinis planavimas.
11:54
Two, a plan for how to attract great people:
203
714109
3623
Antra, planas, kaip pritraukti puikius žmones:
11:57
generation Y, women, but also retirees.
204
717732
3099
Y kartą, moteris, taip pat pensininkus.
12:01
Three, a plan for how to educate and upskill them.
205
721865
3989
Trečia, planas, kaip juos šviesti ir kelti įgūdžius.
12:05
There's a huge upskilling challenge ahead of us.
206
725878
2555
Tai mums didelis kvalifikacijos kėlimo iššūkis.
12:09
And four,
207
729666
1834
Ir ketvirta,
12:11
for how to retain the best people,
208
731500
2529
kaip išlaikyti geriausius žmones,
12:14
or in other words,
209
734053
1346
arba kitaip sakant,
12:15
how to realize an appreciation and relationship culture.
210
735423
4875
kaip realizuoti pripažinimą ir santykių kultūrą.
12:23
However, one crucial underlying factor is to change our attitudes.
211
743643
6032
Vis dėlto, vienas lemiamas veiksnys yra pakeisti mūsų požiūrį.
12:30
Employees are resources, are assets,
212
750424
4203
Darbuotojai yra resursas, turtas,
12:34
not costs, not head counts,
213
754627
2445
ne išlaidos, ne galvų skaičius,
12:37
not machines,
214
757096
1385
ne mašinos,
12:38
not even the Germans.
215
758505
1541
net ne vokiečiai.
12:40
Thank you.
216
760176
1102
Dėkoju.
12:41
(Applause)
217
761302
3887
(Plojimai)
Apie šią svetainę

Šioje svetainėje rasite "YouTube" vaizdo įrašų, naudingų mokantis anglų kalbos. Pamatysite anglų kalbos pamokas, kurias veda aukščiausio lygio mokytojai iš viso pasaulio. Dukart spustelėkite angliškus subtitrus, rodomus kiekvieno vaizdo įrašo puslapyje, kad iš ten paleistumėte vaizdo įrašą. Subtitrai slenka sinchroniškai su vaizdo įrašo atkūrimu. Jei turite pastabų ar pageidavimų, susisiekite su mumis naudodami šią kontaktinę formą.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7