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

200,489 views ・ 2019-09-10

TED


Dubbelklik op de Engelse ondertitels hieronder om de video af te spelen.

Vertaald door: Ruth Compernol
00:12
Recently, the leadership team of an American supermarket chain
0
12731
3606
Onlangs besloten de leiders van een Amerikaanse supermarktketen
00:16
decided that their business needed to get a lot more efficient.
1
16361
3456
dat hun bedrijf een pak efficiënter moest worden.
00:19
So they embraced their digital transformation with zeal.
2
19841
3855
Dus wierpen ze zich volledig op hun digitale transformatie.
00:24
Out went the teams supervising meat, veg, bakery,
3
24174
3948
De teams die toezicht hielden op vlees, groente en brood werden ontslaan
00:28
and in came an algorithmic task allocator.
4
28146
4156
en vervangen door een algoritmische taakverdeler.
00:32
Now, instead of people working together,
5
32914
2103
In plaats van mensen die samenwerken,
00:35
each employee went, clocked in, got assigned a task, did it,
6
35041
4241
kwamen werknemers nu aan, klokten in, kregen een taak toegewezen, deden dit
00:39
came back for more.
7
39306
1578
en begonnen van voor af aan.
00:41
This was scientific management on steroids,
8
41429
3727
Het was wetenschappelijk management op steroïden,
00:45
standardizing and allocating work.
9
45180
2082
het standaardiseren en toewijzen van werk.
00:47
It was super efficient.
10
47580
2090
Het was super efficiënt.
00:50
Well, not quite,
11
50750
1366
Nou... niet helemaal,
00:53
because the task allocator didn't know
12
53351
2326
want de taakverdeler wist niet
00:55
when a customer was going to drop a box of eggs,
13
55701
2922
wanneer een klant een doos eieren zou laten vallen,
00:58
couldn't predict when some crazy kid was going to knock over a display,
14
58647
3849
kon niet voorspellen wanneer een kind een display zou omverwerpen,
01:02
or when the local high school decided
15
62520
1916
of wanneer de lokale school haar leerlingen zou vragen
01:04
that everybody needed to bring in coconuts the next day.
16
64460
2635
de volgende dag een kokosnoot mee te brengen.
01:07
(Laughter)
17
67119
1000
(Gelach)
01:08
Efficiency works really well
18
68143
2137
Efficiëntie werkt echt goed
01:10
when you can predict exactly what you're going to need.
19
70304
3039
als je precies kunt voorspellen wat je nodig zal hebben.
01:13
But when the anomalous or unexpected comes along --
20
73815
3276
Maar bij een afwijkende of onverwachte situatie,
01:17
kids, customers, coconuts --
21
77115
2332
kinderen, klanten, kokosnoten...
01:19
well, then efficiency is no longer your friend.
22
79471
2873
Dan is efficiëntie niet langer een hulp.
01:24
This has become a really crucial issue,
23
84074
2117
Dit is echt een cruciale kwestie geworden,
01:26
this ability to deal with the unexpected,
24
86215
2618
dit vermogen om met het onverwachte om te gaan,
01:29
because the unexpected is becoming the norm.
25
89771
3457
want het onverwachte is de norm aan het worden.
01:33
It's why experts and forecasters are reluctant to predict anything
26
93660
4077
Daarom aarzelen experts en voorspellers om iets te voorspellen
01:37
more than 400 days out.
27
97761
2572
meer dan 400 dagen op voorhand.
01:41
Why?
28
101054
1446
Waarom?
01:42
Because over the last 20 or 30 years,
29
102524
1924
Omdat in de afgelopen 20 of 30 jaar
01:44
much of the world has gone from being complicated
30
104472
3810
een groot deel van de wereld verschoven is van ingewikkeld naar complex.
01:48
to being complex --
31
108306
1296
01:50
which means that yes, there are patterns,
32
110431
2283
Dat betekent dat er inderdaad patronen zijn
01:52
but they don't repeat themselves regularly.
33
112738
2296
maar dat ze zich niet regelmatig herhalen;
01:55
It means that very small changes can make a disproportionate impact.
34
115440
4288
dat zeer kleine veranderingen een onevenredig grote impact kunnen hebben;
02:00
And it means that expertise won't always suffice,
35
120244
2666
en dat expertise niet altijd zal volstaan,
02:02
because the system just keeps changing too fast.
36
122934
3634
omdat het systeem gewoon te snel blijft veranderen.
02:08
So what that means
37
128192
2632
Dus wat dat betekent,
02:10
is that there's a huge amount in the world
38
130848
2887
is dat enorm veel zaken ter wereld
02:13
that kind of defies forecasting now.
39
133759
2990
zich vandaag niet meer lenen tot voorspellingen.
02:16
It's why the Bank of England will say yes, there will be another crash,
40
136773
3830
Daarom zegt de Bank of England: ja, er komt een nieuwe crash,
02:20
but we don't know why or when.
41
140627
2430
maar we weten niet waarom of wanneer.
02:23
We know that climate change is real,
42
143807
2616
We weten dat klimaatverandering een feit is,
02:26
but we can't predict where forest fires will break out,
43
146447
3076
maar we kunnen niet voorspellen waar bosbranden zullen uitbreken,
02:29
and we don't know which factories are going to flood.
44
149547
3250
en welke fabrieken zullen overstromen.
02:33
It's why companies are blindsided
45
153313
2691
Daarom begrijpen bedrijven niet wat er gebeurt
02:36
when plastic straws and bags and bottled water
46
156028
4869
wanneer plastic rietjes, zakken en waterflessen
02:40
go from staples to rejects overnight,
47
160921
3305
plots veranderen van standaardproduct naar iets dat wordt afgekeurd.
02:45
and baffled when a change in social mores
48
165488
3572
En daarom zijn ze verbijsterd als veranderende sociale waarden
02:49
turns stars into pariahs and colleagues into outcasts:
49
169084
4540
sterren in paria's verandert en collega's in outcasts:
02:55
ineradicable uncertainty.
50
175155
3054
onuitroeibare onzekerheid.
02:59
In an environment that defies so much forecasting,
51
179319
4336
In een omgeving waarin voorspellen zo moeilijk is geworden,
03:03
efficiency won't just not help us,
52
183679
3204
zal efficiëntie ons niet alleen niet helpen,
03:06
it specifically undermines and erodes our capacity to adapt and respond.
53
186907
6954
het ondermijnt en erodeert ons vermogen om ons aan te passen en te reageren.
03:16
So if efficiency is no longer our guiding principle,
54
196055
3141
Dus als efficiëntie niet langer onze leidraad is,
hoe moeten we de toekomst dan aanpakken?
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
Welke manier van denken zal ons echt helpen?
03:23
What sort of talents must we be sure to defend?
57
203468
5147
Welke talenten moeten we absoluut verdedigen?
03:29
I think that, where in the past we used to think a lot about just in time management,
58
209601
4885
Waar we in het verleden vooral bezig waren met 'just in time management',
03:34
now we have to start thinking about just in case,
59
214510
3884
moeten we ons nu richten op 'just in case management'
03:38
preparing for events that are generally certain
60
218418
3397
en ons voorbereiden op situaties die over het algemeen zeker zijn,
03:41
but specifically remain ambiguous.
61
221839
2543
maar specifiek gezien ambigu zijn.
03:45
One example of this is the Coalition for Epidemic Preparedness, CEPI.
62
225110
5198
Een voorbeeld hiervan is de Coalitie voor Epidemische Paraatheid, CEPI.
03:50
We know there will be more epidemics in future,
63
230332
4096
We weten dat er in de toekomst meer epidemieën zullen zijn,
03:54
but we don't know where or when or what.
64
234452
3886
maar weten niet waar of wanneer of wat.
03:58
So we can't plan.
65
238362
1941
Dus kunnen we niet plannen.
04:00
But we can prepare.
66
240942
1651
Maar we kunnen ons wel voorbereiden.
04:03
So CEPI's developing multiple vaccines for multiple diseases,
67
243257
5768
Dus ontwikkelt CEPI meerdere vaccins voor meerdere ziekten,
04:09
knowing that they can't predict which vaccines are going to work
68
249866
3547
wetende dat ze niet kunnen voorspellen welke vaccins zullen werken
04:13
or which diseases will break out.
69
253437
2020
of welke ziekten zullen uitbreken.
04:15
So some of those vaccines will never be used.
70
255481
2973
Dus sommige van die vaccins zullen nooit worden gebruikt.
04:18
That's inefficient.
71
258478
1472
Dat is inefficiënt.
04:20
But it's robust,
72
260794
1911
Maar het is robuust omdat het meer mogelijkheden biedt
04:22
because it provides more options,
73
262729
1935
04:24
and it means that we don't depend on a single technological solution.
74
264688
5010
en betekent dat we niet afhangen van één technologische oplossing.
04:30
Epidemic responsiveness also depends hugely
75
270566
3368
Ons reactievermogen ten aanzien van een epidemie hangt ook sterk af
04:33
on people who know and trust each other.
76
273958
2917
van mensen die elkaar kennen en vertrouwen.
04:36
But those relationships take time to develop,
77
276899
2787
Maar die relaties hebben tijd nodig om zich te ontwikkelen,
04:39
time that is always in short supply when an epidemic breaks out.
78
279710
4225
tijd die we altijd tekortkomen als er een epidemie uitbreekt.
04:43
So CEPI is developing relationships, friendships, alliances now
79
283959
5088
Dus ontwikkelt CEPI nu al relaties, vriendschappen en allianties,
04:50
knowing that some of those may never be used.
80
290197
3196
wetende dat sommige ervan misschien nooit zullen worden gebruikt.
04:53
That's inefficient, a waste of time, perhaps,
81
293949
3153
Dat is inefficiënt, tijdverspilling misschien,
04:57
but it's robust.
82
297126
1294
maar het is robuust.
04:59
You can see robust thinking in financial services, too.
83
299161
3805
Dat robuuste denken zie je ook in de financiële sector.
05:02
In the past, banks used to hold much less capital
84
302990
3754
Vroeger hielden banken veel minder kapitaal aan
05:06
than they're required to today,
85
306768
2223
dan ze vandaag moeten,
05:09
because holding so little capital, being too efficient with it,
86
309015
3741
want te weinig kapitaal aanhouden en er te efficiënt mee omgaan,
05:12
is what made the banks so fragile in the first place.
87
312780
3150
is precies wat banken zo fragiel maakte.
05:16
Now, holding more capital looks and is inefficient.
88
316581
5489
Meer kapitaal aanhouden lijkt en is inefficiënt.
05:22
But it's robust, because it protects the financial system against surprises.
89
322094
6053
Maar het is robuust, want het beschermt het financiële systeem tegen verrassingen.
05:29
Countries that are really serious about climate change
90
329078
2994
Landen die klimaatverandering echt serieus nemen
05:32
know that they have to adopt multiple solutions,
91
332096
3554
weten dat ze meerdere oplossingen moeten hebben,
05:35
multiple forms of renewable energy,
92
335674
3028
meerdere vormen van hernieuwbare energie,
05:38
not just one.
93
338726
1329
niet slechts één.
05:40
The countries that are most advanced have been working for years now,
94
340079
4860
De landen die op dit vlak het verst staan, zijn al jaren bezig
05:44
changing their water and food supply and healthcare systems,
95
344963
3666
hun water- en voedselvoorziening en gezondheidszorg aan te passen,
05:48
because they recognize that by the time they have certain prediction,
96
348653
4612
want ze weten dat, tegen de tijd dat ze zeker zijn van hun voorspelling,
05:53
that information may very well come too late.
97
353289
3311
die informatie waarschijnlijk te laat zal komen.
05:57
You can take the same approach to trade wars, and many countries do.
98
357458
4456
Je kan dezelfde aanpak gebruiken voor handelsoorlogen
en veel landen doen dat ook.
06:01
Instead of depending on a single huge trading partner,
99
361938
3823
In plaats van af te hangen van één enkele grote handelspartner,
06:05
they try to be everybody's friends,
100
365785
2104
proberen ze ieders vriend te zijn,
06:07
because they know they can't predict
101
367913
2338
want ze weten dat ze niet kunnen voorspellen
06:10
which markets might suddenly become unstable.
102
370275
3754
welke markten plots onstabiel kunnen worden.
06:14
It's time-consuming and expensive, negotiating all these deals,
103
374053
4237
Het is tijdrovend en duur om over al deze deals te onderhandelen,
06:18
but it's robust
104
378314
1158
maar het is robuust
06:19
because it makes their whole economy better defended against shocks.
105
379496
5411
omdat het hun hele economie helpt om zich tegen schokken te verdedigen.
06:24
It's particularly a strategy adopted by small countries
106
384931
3679
Deze strategie wordt vooral gevolgd door kleine landen
06:28
that know they'll never have the market muscle to call the shots,
107
388634
4086
die weten dat ze nooit de slagkracht zullen hebben om de lakens uit te delen,
06:32
so it's just better to have too many friends.
108
392744
3154
dus het is beter om te veel vrienden te hebben.
06:37
But if you're stuck in one of these organizations
109
397922
2407
Maar als je vastzit in een van die organisaties
06:40
that's still kind of captured by the efficiency myth,
110
400353
4895
die nog steeds gevangen zitten in de mythe rond efficiëntie,
06:45
how do you start to change it?
111
405272
1762
hoe begin je dan aan verandering?
06:48
Try some experiments.
112
408011
1556
Probeer wat te experimenteren.
06:50
In the Netherlands,
113
410421
1366
In Nederland
06:51
home care nursing used to be run pretty much like the supermarket:
114
411811
4714
werd thuisverpleging vroeger gerund zoals de supermarkt:
06:56
standardized and prescribed work
115
416549
2778
gestandaardiseerde en voorgeschreven taken tot op de minuut:
06:59
to the minute:
116
419351
1768
07:01
nine minutes on Monday, seven minutes on Wednesday,
117
421143
3656
negen minuten op maandag, zeven minuten op woensdag,
07:04
eight minutes on Friday.
118
424823
1714
acht minuten op vrijdag.
07:06
The nurses hated it.
119
426561
2382
De verplegers hadden er een hekel aan.
07:08
So one of them, Jos de Blok,
120
428967
2372
Dus een van hen, Jos de Blok, stelde een experiment voor.
07:11
proposed an experiment.
121
431363
1581
07:13
Since every patient is different,
122
433564
1632
Aangezien elke patiënt anders is
07:15
and we don't quite know exactly what they'll need,
123
435220
2414
en we op voorhand niet weten wat ze nodig hebben,
07:17
why don't we just leave it to the nurses to decide?
124
437658
2687
waarom laten we de verplegers niet gewoon zelf beslissen?
07:21
Sound reckless?
125
441267
1370
Klinkt dat roekeloos?
07:22
(Laughter)
126
442661
1395
(Gelach)
07:24
(Applause)
127
444080
2120
(Applaus)
07:26
In his experiment, Jos found the patients got better
128
446224
4134
In zijn experiment ondervond Jos dat de patiënten beter werden
07:30
in half the time,
129
450382
2529
in de helft van de tijd,
07:32
and costs fell by 30 percent.
130
452935
3679
en de kosten daalden met 30 procent.
07:37
When I asked Jos what had surprised him about his experiment,
131
457920
4212
Toen ik Jos vroeg wat hem had verrast aan zijn experiment,
07:42
he just kind of laughed and he said,
132
462156
1793
lachte hij en zei:
07:43
"Well, I had no idea it could be so easy
133
463973
3192
"Ik had geen idee dat het zo makkelijk kon zijn
07:47
to find such a huge improvement,
134
467189
2590
om zo'n enorme verbetering te creëren,
07:49
because this isn't the kind of thing you can know or predict
135
469803
3623
want dit soort dingen kan je niet weten of voorspellen
07:53
sitting at a desk or staring at a computer screen."
136
473450
2830
door aan een bureau naar een computerscherm te staren."
07:56
So now this form of nursing has proliferated across the Netherlands
137
476734
3774
Dus nu heeft deze vorm van verpleging zich verspreid over heel Nederland
08:00
and around the world.
138
480532
1734
en over de hele wereld.
08:02
But in every new country it still starts with experiments,
139
482290
3220
Maar in elk nieuw land begint het nog steeds met experimenten,
08:05
because each place is slightly and unpredictably different.
140
485534
4858
omdat elke plaats een beetje, en onvoorspelbaar, anders is.
08:11
Of course, not all experiments work.
141
491246
3950
Natuurlijk werken niet alle experimenten.
08:15
Jos tried a similar approach to the fire service
142
495220
3056
Jos probeerde een soortgelijke aanpak bij de brandweer
08:18
and found it didn't work because the service is just too centralized.
143
498300
3537
en ondervond dat het niet werkte, omdat de dienst te gecentraliseerd is.
08:21
Failed experiments look inefficient,
144
501861
2563
Mislukte experimenten zien er inefficiënt uit,
08:24
but they're often the only way you can figure out
145
504448
3183
maar vaak is dit de enige manier om erachter te komen
08:27
how the real world works.
146
507655
2274
hoe de echte wereld werkt.
08:30
So now he's trying teachers.
147
510280
3033
Dus nu probeert hij het bij leraren.
08:34
Experiments like that require creativity
148
514746
3747
Dit soort experimenten vereisen creativiteit en een goede dosis lef.
08:38
and not a little bravery.
149
518517
2307
08:41
In England --
150
521613
1563
In Engeland...
08:43
I was about to say in the UK, but in England --
151
523978
2905
ik wou zeggen in het Verenigd Koninkrijk,
maar in Engeland...
08:46
(Laughter)
152
526907
1742
(Gelach)
08:48
(Applause)
153
528673
4314
(Applaus)
08:53
In England, the leading rugby team, or one of the leading rugby teams,
154
533363
4086
In Engeland is het leidende rugbyteam, of toch een ervan, Saracens.
08:57
is Saracens.
155
537473
1360
08:59
The manager and the coach there realized that all the physical training they do
156
539299
5065
De manager en de coach realiseerden zich dat alle fysieke training die ze doen
09:04
and the data-driven conditioning that they do
157
544388
2714
en de datagedreven conditionering generiek zijn geworden.
09:07
has become generic;
158
547126
1154
09:08
really, all the teams do exactly the same thing.
159
548304
2790
Alle teams doen precies hetzelfde.
09:11
So they risked an experiment.
160
551683
2332
Dus ze namen het risico van een experiment.
09:14
They took the whole team away, even in match season,
161
554039
4245
Ze namen het hele team mee, zelfs in het wedstrijdseizoen, op skireis
09:18
on ski trips
162
558308
1415
09:19
and to look at social projects in Chicago.
163
559747
3294
en om sociale projecten in Chicago te bezoeken.
09:23
This was expensive,
164
563065
1526
Dit was duur, tijdrovend, en het is een beetje riskant
09:24
it was time-consuming,
165
564615
1952
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
om een groep rugbyspelers op een skipiste te zetten, toch?
09:32
(Laughter)
168
572094
1047
(Gelach)
09:33
But what they found was that the players came back
169
573165
3344
Maar wat ze ontdekten was dat de spelers terugkwamen
09:36
with renewed bonds of loyalty and solidarity.
170
576533
5266
met hernieuwde relaties van loyaliteit en solidariteit.
09:41
And now when they're on the pitch under incredible pressure,
171
581823
3409
En als ze nu op het veld staan onder ongelooflijke druk,
09:45
they manifest what the manager calls "poise" --
172
585256
4426
vertonen ze wat de manager rustige zelfverzekerdheid noemt:
09:50
an unflinching, unwavering dedication
173
590515
4159
een niet-aflatende, onwrikbare toewijding aan elkaar.
09:54
to each other.
174
594698
1475
09:56
Their opponents are in awe of this,
175
596824
3753
Hun tegenstanders zijn vol ontzag
10:00
but still too in thrall to efficiency to try it.
176
600601
4152
maar zijn nog te veel in de ban van efficiëntie om het zelf uit te proberen.
10:05
At a London tech company, Verve,
177
605783
2032
Bij een Londens technologiebedrijf, Verve,
10:07
the CEO measures just about everything that moves,
178
607839
3343
meet de CEO zo ongeveer alles wat beweegt,
10:11
but she couldn't find anything that made any difference
179
611206
3024
maar ze kon niets vinden dat een verschil maakte
10:14
to the company's productivity.
180
614254
2127
in de productiviteit van het bedrijf.
10:16
So she devised an experiment that she calls "Love Week":
181
616405
3755
Dus bedacht ze een experiment dat ze 'Love Week' noemt:
10:20
a whole week where each employee has to look for really clever,
182
620184
4537
een hele week waarin alle werknemers op zoek gaan
naar slimme, hulpvaardige, fantasierijke dingen die hun collega's doen
10:24
helpful, imaginative things
183
624745
2279
10:27
that a counterpart does,
184
627048
1800
10:28
call it out and celebrate it.
185
628872
2464
en dat in de bloemetjes zetten.
10:31
It takes a huge amount of time and effort;
186
631360
2117
Het kost enorm veel tijd en moeite,
10:33
lots of people would call it distracting.
187
633501
3037
velen zouden het afleiding noemen,
10:36
But it really energizes the business
188
636562
2232
maar het geeft hen echt energie en maakt het hele bedrijf productiever.
10:38
and makes the whole company more productive.
189
638818
3638
10:44
Preparedness, coalition-building,
190
644048
3306
Bereidheid, coalitievorming,
10:47
imagination, experiments,
191
647378
3582
verbeelding, experimenten, moed.
10:50
bravery --
192
650984
1167
In een onvoorspelbare tijd
10:53
in an unpredictable age,
193
653028
1597
10:54
these are tremendous sources of resilience and strength.
194
654649
5668
zijn dit enorme bronnen van veerkracht en sterkte.
11:00
They aren't efficient,
195
660673
2568
Dit is niet efficiënt,
11:04
but they give us limitless capacity
196
664278
2669
maar ze geven ons een grenzeloze capaciteit
11:06
for adaptation, variation and invention.
197
666971
4495
voor aanpassing, variatie en inventiviteit.
11:12
And the less we know about the future,
198
672284
2422
En hoe minder we over de toekomst weten,
11:14
the more we're going to need these tremendous sources
199
674730
5402
hoe meer we deze geweldige hulpbronnen zullen nodig hebben
11:20
of human, messy, unpredictable skills.
200
680156
5621
van menselijke, rommelige, onvoorspelbare vaardigheden.
11:27
But in our growing dependence on technology,
201
687336
4060
Maar in onze groeiende afhankelijkheid van technologie,
11:32
we're asset-stripping those skills.
202
692318
3350
zijn we die vaardigheden aan het ontmantelen.
11:36
Every time we use technology
203
696642
3565
Telkens als we technologie gebruiken
11:40
to nudge us through a decision or a choice
204
700231
4192
om een beslissing of keuze te maken,
11:44
or to interpret how somebody's feeling
205
704447
2314
of te interpreteren hoe iemand zich voelt,
11:46
or to guide us through a conversation,
206
706785
2177
of ons door een gesprek te loodsen,
11:48
we outsource to a machine what we could, can do ourselves,
207
708986
5114
besteden we aan een machine uit wat we zelf kunnen doen,
11:54
and it's an expensive trade-off.
208
714124
2524
en dat is een dure ruil.
11:57
The more we let machines think for us,
209
717847
2902
Hoe meer we machines voor ons laten denken,
12:01
the less we can think for ourselves.
210
721780
2869
hoe minder we voor onszelf kunnen denken.
12:05
The more --
211
725661
1153
Hoe meer...
12:06
(Applause)
212
726838
4570
(Applaus)
12:11
The more time doctors spend staring at digital medical records,
213
731432
4721
Hoe meer tijd dokters besteden aan het lezen van digitale dossiers,
12:16
the less time they spend looking at their patients.
214
736177
3386
hoe minder tijd ze over hebben om naar hun patiënten te kijken.
12:20
The more we use parenting apps,
215
740325
2788
Hoe meer we gebruik maken van opvoedingsapps,
12:23
the less we know our kids.
216
743137
2157
hoe minder we onze kinderen kennen.
12:26
The more time we spend with people that we're predicted and programmed to like,
217
746310
5086
Hoe meer tijd we doorbrengen met mensen die automatisch zijn voorgesorteerd,
12:31
the less we can connect with people who are different from ourselves.
218
751420
3710
hoe minder we kunnen omgaan met mensen die anders zijn dan wij.
12:35
And the less compassion we need, the less compassion we have.
219
755154
5027
En hoe minder medeleven we nodig hebben, hoe minder medeleven we hebben.
12:41
What all of these technologies attempt to do
220
761825
3534
Wat al deze technologieën proberen te doen
12:45
is to force-fit a standardized model of a predictable reality
221
765383
6797
is een gestandaardiseerd model forceren van een voorspelbare werkelijkheid
12:52
onto a world that is infinitely surprising.
222
772204
3368
op een wereld die oneindig verrassend is.
12:56
What gets left out?
223
776926
1352
Wat wordt geëlimineerd?
12:58
Anything that can't be measured --
224
778965
2603
Alles wat we niet kunnen meten,
13:02
which is just about everything that counts.
225
782451
2359
dus ongeveer alles wat echt de moeite waard is.
13:05
(Applause)
226
785810
6965
(Applaus)
13:14
Our growing dependence on technology
227
794854
4087
Door onze groeiende afhankelijkheid van technologie
13:18
risks us becoming less skilled,
228
798965
3773
riskeren we minder bekwaam te worden, kwetsbaarder
13:22
more vulnerable
229
802762
1595
13:24
to the deep and growing complexity
230
804381
2951
voor de diepe en groeiende complexiteit van de echte wereld.
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
Terwijl ik nadacht over de extreme stress en turbulentie
13:35
that we know we will have to confront,
233
815359
2656
die we onvermijdelijk het hoofd zullen moeten bieden,
13:39
I went and I talked to a number of chief executives
234
819412
2952
ging ik met een aantal CEO's praten
13:42
whose own businesses had gone through existential crises,
235
822388
4168
van bedrijven die een existentiële crisis hadden doorgemaakt,
13:46
when they teetered on the brink of collapse.
236
826580
2888
toen ze op de rand van de afgrond stonden.
13:50
These were frank, gut-wrenching conversations.
237
830594
4808
Dit waren openhartige, moeilijke gesprekken.
13:56
Many men wept just remembering.
238
836302
3277
Velen hadden tranen in de ogen toen ze eraan terugdachten.
14:00
So I asked them:
239
840214
1514
Dus vroeg ik hen:
14:02
"What kept you going through this?"
240
842603
2065
"Wat hielp je er doorheen?"
14:05
And they all had exactly the same answer.
241
845328
2654
En ze zeiden allemaal precies hetzelfde.
14:08
"It wasn't data or technology," they said.
242
848006
3110
"Het was geen data of technologie,
14:11
"It was my friends and my colleagues
243
851926
3385
het waren mijn vrienden en collega's die me op de been hielden."
14:15
who kept me going."
244
855335
1336
14:17
One added, "It was pretty much the opposite of the gig economy."
245
857173
5315
Een van hen voegde eraan toe: "Het was het tegenovergestelde van de gig economy."
14:24
But then I went and I talked to a group of young, rising executives,
246
864056
3734
Maar toen ging ik praten met een groep jonge, opkomende kaderleden,
14:27
and I asked them,
247
867814
1807
en vroeg hen: "Welke collega's zijn vrienden?"
14:29
"Who are your friends at work?"
248
869645
1542
14:31
And they just looked blank.
249
871211
1778
en ze staarden ze me niet-begrijpend aan.
14:33
"There's no time."
250
873765
1850
"Er is geen tijd."
14:35
"They're too busy."
251
875639
1809
"Ze hebben het te druk."
14:37
"It's not efficient."
252
877472
1438
"Het is niet efficiënt."
14:39
Who, I wondered, is going to give them
253
879906
3572
Wie, vroeg ik me af, zal hen verbeeldingskracht, stamina en moed geven
14:43
imagination and stamina and bravery
254
883502
4539
14:48
when the storms come?
255
888065
1516
als de storm komt?
14:51
Anyone who tries to tell you that they know the future
256
891694
3643
Iedereen die je vertelt dat hij de toekomst kent,
14:55
is just trying to own it,
257
895361
2198
probeert gewoon die toekomst te bezitten,
14:57
a spurious kind of manifest destiny.
258
897583
3308
een vals gevoel van voorbestemming.
15:01
The harder, deeper truth is
259
901794
2321
De hardere, diepere waarheid is
15:05
that the future is uncharted,
260
905126
2409
dat de toekomst niet in kaart kan worden gebracht,
15:07
that we can't map it till we get there.
261
907559
2244
dat we hem niet kennen tot we er zijn aanbeland.
15:10
But that's OK,
262
910734
2063
Maar dat is oké, omdat we zoveel fantasie hebben...
15:12
because we have so much imagination --
263
912821
3017
15:15
if we use it.
264
915862
1447
als we hem gebruiken.
15:17
We have deep talents of inventiveness and exploration --
265
917333
5477
We hebben een diep talent voor inventiviteit en exploratie
15:22
if we apply them.
266
922834
1777
als we ze toepassen.
15:24
We are brave enough to invent things we've never seen before.
267
924635
5517
We hebben de moed om dingen uit te vinden die we nog nooit hebben gezien.
15:31
Lose those skills,
268
931175
1615
Verlies die vaardigheden,
15:33
and we are adrift.
269
933810
1722
en we zijn verloren.
15:36
But hone and develop them,
270
936384
2725
Maar verfijn en ontwikkel ze,
15:40
we can make any future we choose.
271
940498
2458
en we kunnen elke toekomst creëren die we willen.
15:44
Thank you.
272
944382
1174
Bedankt.
15:45
(Applause)
273
945580
6086
(Applaus)
Over deze website

Deze site laat u kennismaken met YouTube-video's die nuttig zijn om Engels te leren. U ziet Engelse lessen gegeven door topdocenten uit de hele wereld. Dubbelklik op de Engelse ondertitels op elke videopagina om de video af te spelen. De ondertitels scrollen synchroon met het afspelen van de video. Heeft u opmerkingen of verzoeken, neem dan contact met ons op via dit contactformulier.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7