How to build a company where the best ideas win | Ray Dalio

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Diogo dos Santos Farias Revisor: Wanderley Jesus
00:12
Whether you like it or not,
0
12380
1336
Gostem ou não,
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radical transparency and algorithmic decision-making is coming at you fast,
1
13740
5376
transparência radical e tomada de decisão algorítmica estão chegando rapidamente
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and it's going to change your life.
2
19140
1976
e vão mudar sua vida.
00:21
That's because it's now easy to take algorithms
3
21140
2816
Isso porque, agora, é fácil pegar algoritmos
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and embed them into computers
4
23980
1896
embuti-los em computadores,
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and gather all that data that you're leaving on yourself
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25900
2936
compilar todos esses dados deixados por vocês
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all over the place,
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28860
1376
por todos os lugares,
00:30
and know what you're like,
7
30260
1696
saber como vocês são,
00:31
and then direct the computers to interact with you
8
31980
2936
e então direcionar os computadores para interagirem consigo
00:34
in ways that are better than most people can.
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34940
2120
melhor do que muita pessoas.
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Well, that might sound scary.
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37980
1616
Bom, isso pode soar assustador.
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I've been doing this for a long time and I have found it to be wonderful.
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39620
3640
Faço isso há muito tempo, e acho isso maravilhoso.
00:43
My objective has been to have meaningful work
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43979
2657
Meu objetivo tem sido fazer um trabalho relevante
00:46
and meaningful relationships with the people I work with,
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46660
2856
e ter relações significativas com as pessoas com que trabalho,
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and I've learned that I couldn't have that
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49540
2056
e aprendi que não poderia ter isso,
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unless I had that radical transparency and that algorithmic decision-making.
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51620
4280
sem ter essa transparência radical e essa tomada de decisão algorítmica.
00:56
I want to show you why that is,
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56500
2016
Quero mostrar-lhes o porquê disso,
00:58
I want to show you how it works.
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58540
1696
quero mostrar como isso funciona.
01:00
And I warn you that some of the things that I'm going to show you
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60260
3096
E aviso que algumas coisas que vou mostrar aqui,
talvez sejam um pouco chocantes.
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probably are a little bit shocking.
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63380
1667
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Since I was a kid, I've had a terrible rote memory.
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65580
3480
Desde a infância, tive péssima memória.
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And I didn't like following instructions,
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69940
2176
E eu não gostava de seguir regras,
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I was no good at following instructions.
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72140
2416
não era bom em seguir regras.
01:14
But I loved to figure out how things worked for myself.
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74580
3000
Mas eu amava saber como as coisas funcionavam para mim.
01:18
When I was 12,
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78500
1376
Quando tinha 12 anos, eu odiava a escola,
01:19
I hated school but I fell in love with trading the markets.
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79900
3280
mas me apaixonei por fazer negócios.
01:23
I caddied at the time,
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83740
1656
Eu carregava sacos de golfe
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earned about five dollars a bag.
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85420
1576
e ganhava US$ 5 por saco.
01:27
And I took my caddying money, and I put it in the stock market.
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87020
3200
Peguei meu dinheiro de carregador e pus no mercado de ações.
01:31
And that was just because the stock market was hot at the time.
29
91060
3376
Fiz isso só porque o mercado de ações estava no auge naquele tempo.
01:34
And the first company I bought
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94460
1456
E a primeira empresa que comprei foi a Northeast Airlines.
01:35
was a company by the name of Northeast Airlines.
31
95940
2600
01:39
Northeast Airlines was the only company I heard of
32
99180
2736
A Northeast Airlines era a única empresa que eu soube
01:41
that was selling for less than five dollars a share.
33
101940
2696
que estava vendendo ações a menos de US$ 5.
01:44
(Laughter)
34
104660
1976
(Risos)
01:46
And I figured I could buy more shares,
35
106660
1856
Notei que podia comprar mais ações,
01:48
and if it went up, I'd make more money.
36
108540
2096
e que, se subissem, eu ganharia mais dinheiro.
01:50
So, it was a dumb strategy, right?
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110660
2840
Então, foi uma estratégia boba, certo?
01:54
But I tripled my money,
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114180
1456
Mas tripliquei meu dinheiro
01:55
and I tripled my money because I got lucky.
39
115660
2120
e isso aconteceu porque fui sortudo.
01:58
The company was about to go bankrupt,
40
118340
1816
A empresa estava prestes a falir,
02:00
but some other company acquired it,
41
120180
2096
mas outras empresas a compraram
02:02
and I tripled my money.
42
122300
1456
e tripliquei meu dinheiro.
02:03
And I was hooked.
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123780
1200
Fiquei viciado.
02:05
And I thought, "This game is easy."
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125540
2280
E pensei: "Esse jogo é fácil".
02:09
With time,
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129020
1216
Com o tempo,
02:10
I learned this game is anything but easy.
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130260
1960
aprendi que esse jogo é tudo menos fácil.
02:12
In order to be an effective investor,
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132700
2136
Para ser um investidor eficaz,
02:14
one has to bet against the consensus
48
134860
2896
é preciso ir contra o consenso,
02:17
and be right.
49
137780
1256
e acertar.
02:19
And it's not easy to bet against the consensus and be right.
50
139060
2856
Não é fácil apostar contra o consenso e acertar.
02:21
One has to bet against the consensus and be right
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141940
2336
É preciso ir contra o consenso e acertar,
02:24
because the consensus is built into the price.
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144300
2640
porque o consenso está incorporado ao preço.
02:27
And in order to be an entrepreneur,
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147940
2456
E para ser um empreendedor de sucesso,
02:30
a successful entrepreneur,
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150420
1616
02:32
one has to bet against the consensus and be right.
55
152060
3480
é necessário apostar contra o consenso e acertar.
02:37
I had to be an entrepreneur and an investor --
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157220
2936
Tive que ser um empreendedor e um investidor,
02:40
and what goes along with that is making a lot of painful mistakes.
57
160180
4200
e isso inclui cometer vários erros.
02:45
So I made a lot of painful mistakes,
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165260
2816
Então cometi vários erros,
02:48
and with time,
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168100
1256
e, com o tempo,
02:49
my attitude about those mistakes began to change.
60
169380
2960
minha atitude em relação a esses erros começou a mudar.
02:52
I began to think of them as puzzles.
61
172980
2096
Comecei a tratá-los como quebra-cabeças.
02:55
That if I could solve the puzzles,
62
175100
1936
Se eu montasse os quebra-cabeças,
02:57
they would give me gems.
63
177060
1440
ganharia prêmios.
02:58
And the puzzles were:
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178980
1656
E os quebra-cabeças eram:
03:00
What would I do differently in the future so I wouldn't make that painful mistake?
65
180660
3880
o que eu poderia fazer diferente no futuro,
a fim de não cometer os mesmos erros?
03:05
And the gems were principles
66
185100
2576
E os prêmios eram os princípios
03:07
that I would then write down so I would remember them
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187700
3136
que eu escrevia e me lembraria,
03:10
that would help me in the future.
68
190860
1572
e que me ajudariam no futuro.
03:12
And because I wrote them down so clearly,
69
192820
2696
E por eu os ter escrito tão bem,
03:15
I could then --
70
195540
1336
pude por fim descobrir
03:16
eventually discovered --
71
196900
1576
03:18
I could then embed them into algorithms.
72
198500
3760
que poderia incorporá-los nos algoritmos.
03:23
And those algorithms would be embedded in computers,
73
203220
3456
E esses algoritmos seriam integrados nos computadores,
03:26
and the computers would make decisions along with me;
74
206700
3336
e os computadores decidiriam comigo;
03:30
and so in parallel, we would make these decisions.
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210060
3136
e tomaríamos essas decisões em paralelo.
03:33
And I could see how those decisions then compared with my own decisions,
76
213220
3976
Eu podia ver essas decisões e compará-las com as minhas,
03:37
and I could see that those decisions were a lot better.
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217220
3096
e podia ver que tais decisões eram muito melhores.
03:40
And that was because the computer could make decisions much faster,
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220340
4736
Isso porque o computador pode tomar decisões muito mais rápido,
03:45
it could process a lot more information
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225100
2256
pode processar muito mais informação,
03:47
and it can process decisions much more --
80
227380
3400
e pode processar as decisões
03:51
less emotionally.
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231700
1200
sem envolvimento emocional.
03:54
So it radically improved my decision-making.
82
234580
3920
Isso melhorou radicalmente as minhas tomadas de decisão.
04:00
Eight years after I started Bridgewater,
83
240260
4896
Oito anos após ter criado a Bridgewater,
04:05
I had my greatest failure,
84
245180
1536
tive o meu maior fracasso,
04:06
my greatest mistake.
85
246740
1200
meu maior erro.
04:09
It was late 1970s,
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249500
2136
Foi no final dos anos 70,
04:11
I was 34 years old,
87
251660
1976
eu tinha 34 anos,
04:13
and I had calculated that American banks
88
253660
3656
e havia calculado que os bancos americanos
04:17
had lent much more money to emerging countries
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257340
2856
haviam emprestado muito mais dinheiro para países emergentes
04:20
than those countries were going to be able to pay back
90
260220
2816
do que esses países seriam capazes de pagar
04:23
and that we would have the greatest debt crisis
91
263060
2696
e teríamos a maior crise de dívidas
04:25
since the Great Depression.
92
265780
1360
desde a Grande Depressão.
04:28
And with it, an economic crisis
93
268020
2216
E com isso, uma crise econômica
04:30
and a big bear market in stocks.
94
270260
2040
e um mercado com ações em baixas.
04:33
It was a controversial view at the time.
95
273500
2000
Era uma opinião controversa naquele tempo.
04:35
People thought it was kind of a crazy point of view.
96
275980
2440
As pessoas achavam que era um ponto de vista louco.
04:39
But in August 1982,
97
279300
2216
Mas em agosto de 1982,
04:41
Mexico defaulted on its debt,
98
281540
1960
o México não pagou suas dívidas,
04:44
and a number of other countries followed.
99
284340
2256
bem como outros países.
04:46
And we had the greatest debt crisis since the Great Depression.
100
286620
3400
E tivemos a maior crise de dívidas desde a Grande Depressão.
04:50
And because I had anticipated that,
101
290900
2776
E por eu ter antecipado isso,
04:53
I was asked to testify to Congress and appear on "Wall Street Week,"
102
293700
4336
me chamaram a depor no Congresso e aparecer na "Wall Street Week",
04:58
which was the show of the time.
103
298060
1976
que era o show da época.
05:00
Just to give you a flavor of that, I've got a clip here,
104
300060
2936
Só para vocês terem ideia, estou com um vídeo aqui,
05:03
and you'll see me in there.
105
303020
1920
estou nele.
05:06
(Video) Mr. Chairman, Mr. Mitchell,
106
306300
1696
(Vídeo) Sr. Presidente, Sr. Mitchell,
05:08
it's a great pleasure and a great honor to be able to appear before you
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308020
3376
é um grande prazer e uma grande honra estar aqui em vossa presença,
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in examination with what is going wrong with our economy.
108
311420
3480
em análise sobre o que há de errado com nossa economia.
05:15
The economy is now flat --
109
315460
1936
A economia está estancada agora,
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teetering on the brink of failure.
110
317420
2136
equilibrando-se à beira da falência.
05:19
Martin Zweig: You were recently quoted in an article.
111
319580
2496
Martin Zweig: Você foi citado em um artigo.
05:22
You said, "I can say this with absolute certainty
112
322100
2336
Você disse: "Posso dizer com certeza,
05:24
because I know how markets work."
113
324460
1616
pois sei como o mercado opera".
05:26
Ray Dalio: I can say with absolute certainty
114
326100
2096
Ray Dalio: "Eu posso dizer com certeza que, se você olhar para a base de liquidez
05:28
that if you look at the liquidity base
115
328220
1856
05:30
in the corporations and the world as a whole,
116
330100
3376
nas empresas e no mundo como um todo,
05:33
that there's such reduced level of liquidity
117
333500
2096
o nível de liquidez está tão reduzido
05:35
that you can't return to an era of stagflation."
118
335620
3216
que não se pode voltar a uma era de estagflação".
05:38
I look at that now, I think, "What an arrogant jerk!"
119
338860
3096
Assisto isso agora e penso: "Que arrogante!".
05:41
(Laughter)
120
341980
2000
(Risos)
05:45
I was so arrogant, and I was so wrong.
121
345580
2456
Eu era tão arrogante e estava tão errado.
05:48
I mean, while the debt crisis happened,
122
348060
2576
Enquanto a crise de dívidas acontecia,
05:50
the stock market and the economy went up rather than going down,
123
350660
3976
o mercado de ações e a economia subiram mais do que caíram,
05:54
and I lost so much money for myself and for my clients
124
354660
5016
e perdi tanto dinheiro meu e dos meus clientes,
05:59
that I had to shut down my operation pretty much,
125
359700
3416
que tive de encerrar minhas atividades,
06:03
I had to let almost everybody go.
126
363140
1880
tive de deixar quase todo mundo sair.
06:05
And these were like extended family,
127
365460
1736
Eles eram como parte da família,
06:07
I was heartbroken.
128
367220
1616
fiquei com o coração partido.
06:08
And I had lost so much money
129
368860
1816
E perdi tanto dinheiro,
06:10
that I had to borrow 4,000 dollars from my dad
130
370700
3336
que tive de pedir emprestado US$ 4 mil ao meu pai,
06:14
to help to pay my family bills.
131
374060
1920
para pagar minhas contas em casa.
06:16
It was one of the most painful experiences of my life ...
132
376660
3160
Foi uma das experiências mais doloridas da minha vida.
06:21
but it turned out to be one of the greatest experiences of my life
133
381060
3776
Mas acabou por ser uma das maiores experiências da minha vida,
06:24
because it changed my attitude about decision-making.
134
384860
2680
porque mudou minha atitude sobre tomada de decisão.
06:28
Rather than thinking, "I'm right,"
135
388180
3056
Em vez de pensar: "Eu estou certo",
06:31
I started to ask myself,
136
391260
1576
comecei a me perguntar:
06:32
"How do I know I'm right?"
137
392860
1800
"Como eu sei se estou certo?"
06:36
I gained a humility that I needed
138
396300
1936
Eu ganhei a humildade que precisava
06:38
in order to balance my audacity.
139
398260
2560
para equilibrar a minha audácia.
06:41
I wanted to find the smartest people who would disagree with me
140
401700
4216
Eu queria encontrar as pessoas mais inteligentes que discordariam de mim
06:45
to try to understand their perspective
141
405940
1896
para entender sua perspectiva,
06:47
or to have them stress test my perspective.
142
407860
2600
ou para que eles pudessem analisar a minha.
06:51
I wanted to make an idea meritocracy.
143
411220
2776
Eu queria uma "meritocracia de ideias".
06:54
In other words,
144
414020
1216
Em outras palavras,
06:55
not an autocracy in which I would lead and others would follow
145
415260
3816
não uma autocracia, na qual eu lideraria e os outros seguiriam,
06:59
and not a democracy in which everybody's points of view were equally valued,
146
419100
3616
não uma democracia, na qual todas a opiniões são válidas,
07:02
but I wanted to have an idea meritocracy in which the best ideas would win out.
147
422740
5096
mas eu queria uma meritocracia em que as melhores ideias venceriam.
07:07
And in order to do that,
148
427860
1256
E para fazer isso,
07:09
I realized that we would need radical truthfulness
149
429140
3576
percebi que precisaríamos de autenticidade
07:12
and radical transparency.
150
432740
1616
e transparência radicais.
07:14
What I mean by radical truthfulness and radical transparency
151
434380
3856
O que quero dizer com autenticidade e transparência radicais,
07:18
is people needed to say what they really believed
152
438260
2656
é que as pessoas precisam dizer o que elas pensam
07:20
and to see everything.
153
440940
2000
e ver tudo.
07:23
And we literally tape almost all conversations
154
443300
3936
E nós literalmente gravamos quase todas as discussões
07:27
and let everybody see everything,
155
447260
1616
e deixamos todos verem tudo,
07:28
because if we didn't do that,
156
448900
1416
pois se não fizéssemos isso,
07:30
we couldn't really have an idea meritocracy.
157
450340
3080
não poderíamos ter uma meritocracia de ideias legítima.
07:34
In order to have an idea meritocracy,
158
454580
3696
Para se ter uma meritocracia de ideias,
07:38
we have let people speak and say what they want.
159
458300
2376
temos deixado as pessoas dizerem o que querem.
07:40
Just to give you an example,
160
460700
1376
Só para dar um exemplo,
07:42
this is an email from Jim Haskel --
161
462100
2696
este é um e-mail de Jim Haskel,
07:44
somebody who works for me --
162
464820
1376
que trabalha para mim,
07:46
and this was available to everybody in the company.
163
466220
3376
e isto estava disponível para todos na empresa:
07:49
"Ray, you deserve a 'D-'
164
469620
2536
"Ray, você merece um 'D -'
07:52
for your performance today in the meeting ...
165
472180
2256
pela seu desempenho na reunião de hoje,
07:54
you did not prepare at all well
166
474460
1696
você não se preparou bem,
07:56
because there is no way you could have been that disorganized."
167
476180
3560
pois você nunca foi tão desorganizado".
08:01
Isn't that great?
168
481340
1216
Isso não é maravilhoso?
08:02
(Laughter)
169
482580
1216
(Risos)
08:03
That's great.
170
483820
1216
Isso é maravilhoso.
08:05
It's great because, first of all, I needed feedback like that.
171
485060
2936
Isso é maravilhoso, porque eu precisava de uma opinião assim.
08:08
I need feedback like that.
172
488020
1616
Preciso de comentários assim.
08:09
And it's great because if I don't let Jim, and people like Jim,
173
489660
3456
E é maravilhoso porque, se eu não deixar Jim e pessoas como ele
08:13
to express their points of view,
174
493140
1576
expressarem suas opiniões,
08:14
our relationship wouldn't be the same.
175
494740
2056
nosso relacionamento não será o mesmo.
08:16
And if I didn't make that public for everybody to see,
176
496820
3056
E se eu não tornasse isso público para que todos vissem,
08:19
we wouldn't have an idea meritocracy.
177
499900
1960
não teríamos uma meritocracia de ideias.
08:23
So for that last 25 years that's how we've been operating.
178
503580
3280
Então, é assim que temos operado nos últimos 25 anos.
08:27
We've been operating with this radical transparency
179
507460
3056
Temos operado com essa transparência radical
08:30
and then collecting these principles,
180
510540
2296
e coletado esses princípios,
08:32
largely from making mistakes,
181
512860
2056
em grande parte por cometer erros,
08:34
and then embedding those principles into algorithms.
182
514940
4416
e então embutido esses princípios em algoritmos.
08:39
And then those algorithms provide --
183
519380
2696
E assim esses algoritmos fornecem...
08:42
we're following the algorithms
184
522100
2016
nós seguimos os algoritmos
08:44
in parallel with our thinking.
185
524140
1440
em paralelo com nossa lógica.
08:47
That has been how we've run the investment business,
186
527100
3176
Assim, temos operado no negócio de investimentos,
08:50
and it's how we also deal with the people management.
187
530300
2736
e é assim também que lidamos com a gestão de pessoas.
08:53
In order to give you a glimmer into what this looks like,
188
533060
3736
Para que vocês tenham ideia de como isso acontece,
08:56
I'd like to take you into a meeting
189
536820
2336
gostaria de levá-los a uma reunião
08:59
and introduce you to a tool of ours called the "Dot Collector"
190
539180
3136
e mostrar-lhes uma ferramenta que se chama "Coletor de Pontos",
09:02
that helps us do this.
191
542340
1280
que nos ajuda com isso.
09:07
A week after the US election,
192
547460
2176
Uma semana depois das eleições dos EUA,
09:09
our research team held a meeting
193
549660
2096
nosso time de pesquisa fez uma reunião
09:11
to discuss what a Trump presidency would mean for the US economy.
194
551780
3320
e debateu o que a presidência de Trump traria para a economia dos EUA.
09:15
Naturally, people had different opinions on the matter
195
555820
2856
Claro, as pessoas tiveram opiniões diferentes sobre o assunto
09:18
and how we were approaching the discussion.
196
558700
2040
e sobre como abordávamos a discussão.
09:21
The "Dot Collector" collects these views.
197
561660
2776
O "Coletor de Pontos" coleta essas opiniões.
09:24
It has a list of a few dozen attributes,
198
564460
2296
Ele tem uma lista de atributos,
09:26
so whenever somebody thinks something about another person's thinking,
199
566780
4016
então, quando alguém pensa algo sobre o que o outro pensa,
09:30
it's easy for them to convey their assessment;
200
570820
2936
é fácil transmitir sua avaliação;
09:33
they simply note the attribute and provide a rating from one to 10.
201
573780
4520
eles simplesmente avaliam o atributo e dão uma nota de um a dez.
09:39
For example, as the meeting began,
202
579340
2256
Por exemplo, no início da reunião,
09:41
a researcher named Jen rated me a three --
203
581620
3120
uma pesquisadora chamada Jen me deu três.
09:45
in other words, badly --
204
585460
2016
Em outras palavras, mal,
09:47
(Laughter)
205
587500
1376
(Risos)
09:48
for not showing a good balance of open-mindedness and assertiveness.
206
588900
4160
por não mostrar equilíbrio entre mente aberta e assertividade.
09:53
As the meeting transpired,
207
593900
1456
Durante a reunião,
09:55
Jen's assessments of people added up like this.
208
595380
3240
as análises de Jen foram estas.
09:59
Others in the room have different opinions.
209
599740
2176
Outros na sala têm visões diferentes.
10:01
That's normal.
210
601940
1216
Isso é normal.
10:03
Different people are always going to have different opinions.
211
603180
2920
Pessoas diferentes sempre terão opiniões diferentes.
10:06
And who knows who's right?
212
606620
1400
E quem sabe quem está certo?
10:09
Let's look at just what people thought about how I was doing.
213
609060
3440
Vamos ver o que pensaram sobre meu desempenho.
10:13
Some people thought I did well,
214
613420
2216
Algumas pessoas acharam que eu fui bem,
10:15
others, poorly.
215
615660
1200
outras, mal.
10:17
With each of these views,
216
617900
1336
Com todas essas opiniões,
10:19
we can explore the thinking behind the numbers.
217
619260
2320
podemos explorar a lógica por trás dos números.
10:22
Here's what Jen and Larry said.
218
622340
2160
Aqui está o que Jen e Larry disseram.
10:25
Note that everyone gets to express their thinking,
219
625580
2616
Notem que todos expressam o que pensam,
10:28
including their critical thinking,
220
628220
1656
até suas críticas,
10:29
regardless of their position in the company.
221
629900
2120
independente de sua posição na empresa.
10:32
Jen, who's 24 years old and right out of college,
222
632940
3096
Jen, que tem 24 anos e acabou de sair da faculdade,
10:36
can tell me, the CEO, that I'm approaching things terribly.
223
636060
2840
pode dizer a mim, o CEO, que estou abordando mal os assuntos.
10:40
This tool helps people both express their opinions
224
640300
3776
Esta ferramenta ajuda as pessoas a expressarem suas opiniões
10:44
and then separate themselves from their opinions
225
644100
3096
e também a separar-se de suas opiniões
10:47
to see things from a higher level.
226
647220
2040
para enxergar as coisas de um nível maior.
10:50
When Jen and others shift their attentions from inputting their own opinions
227
650460
4896
Quando Jen e outros alternam sua atenção de dar suas opiniões
10:55
to looking down on the whole screen,
228
655380
2576
para analisar o quadro todo,
10:57
their perspective changes.
229
657980
1720
sua perspectiva muda.
11:00
They see their own opinions as just one of many
230
660500
3136
Eles veem suas próprias opiniões como uma entre várias
11:03
and naturally start asking themselves,
231
663660
2536
e naturalmente começam a se perguntar:
11:06
"How do I know my opinion is right?"
232
666220
2000
"Como saber se minha opinião está certa?".
11:09
That shift in perspective is like going from seeing in one dimension
233
669300
4056
Essa mudança de perspectiva é como deixar de ver em uma dimensão
11:13
to seeing in multiple dimensions.
234
673380
2256
e passar a ver em várias dimensões.
11:15
And it shifts the conversation from arguing over our opinions
235
675660
4096
E isso muda a discussão de argumentar sobre nossas opiniões
11:19
to figuring out objective criteria for determining which opinions are best.
236
679780
4400
para perceber os critérios objetivos para determinar as melhores opiniões.
11:24
Behind the "Dot Collector" is a computer that is watching.
237
684740
3600
Por trás do "Coletor de Pontos" há um computador que observa.
11:28
It watches what all these people are thinking
238
688940
2176
Observa o que todas estas pessoas pensam
11:31
and it correlates that with how they think.
239
691140
2576
e correlaciona isso com como elas pensam.
11:33
And it communicates advice back to each of them based on that.
240
693740
3520
E dá conselhos a cada um baseados nisso.
11:38
Then it draws the data from all the meetings
241
698340
3416
Então obtém os dados de todas as reuniões
11:41
to create a pointilist painting of what people are like
242
701780
3216
para criar uma pintura pontilhista de como as pessoas são
11:45
and how they think.
243
705020
1240
e como elas pensam.
11:46
And it does that guided by algorithms.
244
706980
2720
E ele faz isso conduzido por algoritmos.
11:50
Knowing what people are like helps to match them better with their jobs.
245
710620
3760
Saber como as pessoas são ajuda a agrupá-las melhor para suas tarefas.
11:54
For example,
246
714940
1216
Por exemplo, um pensador criativo que não é confiável
11:56
a creative thinker who is unreliable
247
716180
1736
11:57
might be matched up with someone who's reliable but not creative.
248
717940
3080
pode ser colocado com alguém que é confiável, mas não é criativo.
12:02
Knowing what people are like also allows us to decide
249
722100
3336
Sabendo como as pessoas são também permite decidir
12:05
what responsibilities to give them
250
725460
2256
quais responsabilidades dar a elas
12:07
and to weigh our decisions based on people's merits.
251
727740
3480
e ponderar nossas decisões baseadas em méritos pessoais.
12:11
We call it their believability.
252
731860
1600
Essa é a credibilidade deles.
12:14
Here's an example of a vote that we took
253
734380
1976
Este é um exemplo de uma votação em que a maioria pensou de um jeito,
12:16
where the majority of people felt one way ...
254
736380
2840
12:20
but when we weighed the views based on people's merits,
255
740740
2936
mas quando ponderamos as opiniões baseadas em méritos,
12:23
the answer was completely different.
256
743700
1840
a resposta foi totalmente diferente.
12:26
This process allows us to make decisions not based on democracy,
257
746740
4576
O processo nos permite decidir não baseados na democracia,
12:31
not based on autocracy,
258
751340
2136
nem na autocracia,
12:33
but based on algorithms that take people's believability into consideration.
259
753500
5240
mas baseados em algoritmos que consideram a credibilidade das pessoas.
12:41
Yup, we really do this.
260
761340
1696
Sim, é assim que fazemos.
12:43
(Laughter)
261
763060
3296
(Risos)
12:46
We do it because it eliminates
262
766380
2856
Assim fazemos, porque elimina
12:49
what I believe to be one of the greatest tragedies of mankind,
263
769260
4456
o que acredito ser uma das maiores tragédias do homem,
12:53
and that is people arrogantly,
264
773740
2160
que é, de forma arrogante e ingênua,
12:56
naïvely holding opinions in their minds that are wrong,
265
776580
4456
manter opiniões erradas em suas mentes,
13:01
and acting on them,
266
781060
1256
e agir através delas,
13:02
and not putting them out there to stress test them.
267
782340
2760
não as expondo para serem analisadas.
13:05
And that's a tragedy.
268
785820
1336
E isso é uma tragédia.
13:07
And we do it because it elevates ourselves above our own opinions
269
787180
5416
E fazemos isso porque nos eleva em relação às nossas opiniões,
13:12
so that we start to see things through everybody's eyes,
270
792620
2896
o que nos faz enxergar através da visão de todos
13:15
and we see things collectively.
271
795540
1920
e ver as coisas coletivamente.
13:18
Collective decision-making is so much better than individual decision-making
272
798180
4336
A tomada de decisão coletiva é muito melhor do que a individual,
13:22
if it's done well.
273
802540
1200
se for bem feita.
13:24
It's been the secret sauce behind our success.
274
804180
2616
Esse tem sido o ingrediente secreto do nosso sucesso.
13:26
It's why we've made more money for our clients
275
806820
2176
Por isso temos captado mais dinheiro
13:29
than any other hedge fund in existence
276
809020
1936
do que qualquer outro fundo de cobertura
13:30
and made money 23 out of the last 26 years.
277
810980
2720
e captado dinheiro por 23 dos últimos 26 anos.
13:35
So what's the problem with being radically truthful
278
815700
4536
Então, qual o problema de ser radicalmente verdadeiro
13:40
and radically transparent with each other?
279
820260
2240
e transparente com os outros?
13:45
People say it's emotionally difficult.
280
825220
2080
Dizem que isso é emocionalmente difícil.
13:48
Critics say it's a formula for a brutal work environment.
281
828060
4240
Os críticos dizem que é uma fórmula para um ambiente de trabalho feroz.
13:53
Neuroscientists tell me it has to do with how are brains are prewired.
282
833220
4856
Neurocientistas dizem que isso tem relação com como os cérebros são predeterminados.
13:58
There's a part of our brain that would like to know our mistakes
283
838100
3216
Há uma parte do nosso cérebro que gostaria de conhecer nossos erros
14:01
and like to look at our weaknesses so we could do better.
284
841340
3960
e olhar para nossas fraquezas para que pudéssemos melhorar.
14:05
I'm told that that's the prefrontal cortex.
285
845940
2440
Soube que é o córtex pré-frontal.
14:08
And then there's a part of our brain which views all of this as attacks.
286
848860
4856
E existe uma parte de nosso cérebro que vê tudo isso como ataque.
14:13
I'm told that that's the amygdala.
287
853740
1960
Soube que é a amígdala.
14:16
In other words, there are two you's inside you:
288
856260
3056
Em outras palavras, existem dois "vocês" em vocês:
14:19
there's an emotional you
289
859340
1416
há um você emotivo
14:20
and there's an intellectual you,
290
860780
1776
e um intelectual,
14:22
and often they're at odds,
291
862580
1776
que estão em constante conflito,
14:24
and often they work against you.
292
864380
1920
e geralmente trabalham contra você.
14:26
It's been our experience that we can win this battle.
293
866980
3736
A nossa experiência diz que podemos vencer esta batalha.
14:30
We win it as a group.
294
870740
1320
Nós a vencemos como equipe.
14:32
It takes about 18 months typically
295
872820
2336
Leva aproximadamente 18 meses
14:35
to find that most people prefer operating this way,
296
875180
3056
para ver que a maioria das pessoas prefere trabalhar assim,
14:38
with this radical transparency
297
878260
2016
com essa transparência radical
14:40
than to be operating in a more opaque environment.
298
880300
3336
do que trabalhar em um ambiente mais sombrio.
14:43
There's not politics, there's not the brutality of --
299
883660
4296
Não há políticas, não há brutalidade
14:47
you know, all of that hidden, behind-the-scenes --
300
887980
2376
de tudo aquilo escondido, nos bastidores,
14:50
there's an idea meritocracy where people can speak up.
301
890380
2936
há uma meritocracia de ideias na qual as pessoas podem falar.
14:53
And that's been great.
302
893340
1256
E tem sido maravilhoso.
14:54
It's given us more effective work,
303
894620
1656
Isso tem nos dado efetividade,
14:56
and it's given us more effective relationships.
304
896300
2400
tanto no trabalho, como nas nossas relações.
14:59
But it's not for everybody.
305
899220
1320
Mas isso não é para todos.
15:01
We found something like 25 or 30 percent of the population
306
901500
2936
Descobrimos que, para 25% ou 30% da população, isso não funciona.
15:04
it's just not for.
307
904460
1736
15:06
And by the way,
308
906220
1216
E a propósito, quando digo transparência radical,
15:07
when I say radical transparency,
309
907460
1816
15:09
I'm not saying transparency about everything.
310
909300
2336
não estou dizendo transparência em qualquer coisa.
15:11
I mean, you don't have to tell somebody that their bald spot is growing
311
911660
3816
Quer dizer, você não tem de dizer a alguém que sua calvície está crescendo
15:15
or their baby's ugly.
312
915500
1616
ou que seu bebê é feio.
15:17
So, I'm just talking about --
313
917140
2096
Estou falando apenas
15:19
(Laughter)
314
919260
1216
(Risos)
15:20
talking about the important things.
315
920500
2176
de coisas importantes.
15:22
So --
316
922700
1216
Então...
15:23
(Laughter)
317
923940
3200
(Risos)
15:28
So when you leave this room,
318
928420
1416
ao saírem daqui,
15:29
I'd like you to observe yourself in conversations with others.
319
929860
4440
gostaria que se observassem enquanto conversam com outros.
15:35
Imagine if you knew what they were really thinking,
320
935180
3680
Imaginem se vocês soubessem o que eles estão realmente pensando,
15:39
and imagine if you knew what they were really like ...
321
939580
2600
imaginem se vocês soubessem como eles realmente são,
15:43
and imagine if they knew what you were really thinking
322
943660
3976
imaginem se eles soubessem o que vocês estão pensando
15:47
and what were really like.
323
947660
1840
e como vocês são.
15:49
It would certainly clear things up a lot
324
949980
2576
Isso esclareceria muito as coisas
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and make your operations together more effective.
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952580
2856
e sua ação seria mais eficiente.
15:55
I think it will improve your relationships.
326
955460
2240
Acho que isso melhorará as suas relações.
15:58
Now imagine that you can have algorithms
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958420
3296
Agora imaginem que podem usar algoritmos
16:01
that will help you gather all of that information
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961740
3816
que lhes ajudarão a compilar toda essa informação
16:05
and even help you make decisions in an idea-meritocratic way.
329
965580
4560
e ajudará até a tomar decisões em um modelo de meritocracia de ideias.
16:12
This sort of radical transparency is coming at you
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972460
4336
Esse tipo de transparência radical está próximo de vocês
16:16
and it is going to affect your life.
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976820
1960
e vai influenciar suas vidas.
16:19
And in my opinion,
332
979420
2056
E na minha opinião,
16:21
it's going to be wonderful.
333
981500
1336
isso vai ser maravilhoso.
16:22
So I hope it is as wonderful for you
334
982860
2336
Assim, espero que seja tão bom para vocês
16:25
as it is for me.
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985220
1200
quanto o é para mim.
16:26
Thank you very much.
336
986980
1256
Muito obrigado!
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(Applause)
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4360
(Aplausos)
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