What really motivates people to be honest in business | Alexander Wagner

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TED


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

Tradutor: Raissa Mendes Revisor: Leonardo Silva
00:12
How many companies have you interacted with today?
0
12580
3440
Com quantas empresas vocês interagiram hoje?
00:17
Well, you got up in the morning,
1
17060
1656
Bem, vocês se levantaram de manhã,
00:18
took a shower,
2
18740
1215
tomaram banho,
00:19
washed your hair,
3
19980
1256
lavaram o cabelo,
00:21
used a hair dryer,
4
21260
1536
usaram um secador,
00:22
ate breakfast --
5
22820
1216
tomaram café...
00:24
ate cereals, fruit, yogurt, whatever --
6
24060
1858
comeram sucrilhos, frutas, iogurte, essas coisas,
00:25
had coffee --
7
25942
1214
tomaram café...
00:27
tea.
8
27180
1376
chá.
00:28
You took public transport to come here,
9
28580
1976
Usaram o transporte público para chegar aqui,
00:30
or maybe used your private car.
10
30580
1840
ou talvez tenham vindo de carro.
00:33
You interacted with the company that you work for or that you own.
11
33340
3560
Interagiram com a empresa para a qual trabalham ou a sua própria.
00:37
You interacted with your clients,
12
37980
1960
Interagiram com seus clientes,
00:40
your customers,
13
40580
1200
seus consumidores,
00:42
and so on and so forth.
14
42460
1256
e assim por diante.
00:43
I'm pretty sure there are at least seven companies
15
43740
3616
Tenho certeza de que interagiram com pelo menos sete empresas hoje.
00:47
you've interacted with today.
16
47380
1760
00:49
Let me tell you a stunning statistic.
17
49780
2000
Eis aqui uma estatística impressionante.
00:52
One out of seven large, public corporations
18
52660
4376
Uma entre sete grandes empresas de capital aberto
00:57
commit fraud every year.
19
57060
2240
comete fraude todo ano.
01:00
This is a US academic study that looks at US companies --
20
60220
3416
Esse é um estudo acadêmico dos EUA sobre empresas norte-americanas,
01:03
I have no reason to believe that it's different in Europe.
21
63660
3200
e não tenho razões para acreditar que seja diferente na Europa.
01:07
This is a study that looks at both detected and undetected fraud
22
67300
4216
Esse estudo se refere tanto a fraudes detectadas quanto a não detectadas
01:11
using statistical methods.
23
71540
1736
e usa métodos estatísticos.
01:13
This is not petty fraud.
24
73300
1720
Não se trata de fraudezinhas.
01:15
These frauds cost the shareholders of these companies,
25
75940
2856
Essas fraudes têm um custo para os acionistas dessas empresas,
01:18
and therefore society,
26
78820
1256
e consequentemente para a sociedade, na ordem dos US$ 380 bilhões por ano.
01:20
on the order of 380 billion dollars per year.
27
80100
3600
01:24
We can all think of some examples, right?
28
84780
2216
Todos conhecem alguns exemplos, não é?
01:27
The car industry's secrets aren't quite so secret anymore.
29
87020
3800
Os segredos da indústria automobilística não são mais tão secretos assim.
01:31
Fraud has become a feature,
30
91620
3296
A fraude se tornou um recurso,
01:34
not a bug,
31
94940
1216
e não uma falha,
01:36
of the financial services industry.
32
96180
1936
da indústria de serviços financeiros.
01:38
That's not me who's claiming that,
33
98140
2216
E não sou eu quem está dizendo.
01:40
that's the president of the American Finance Association
34
100380
3256
Foi o presidente da American Finance Association
01:43
who stated that in his presidential address.
35
103660
2936
quem afirmou isso em seu discurso de posse.
01:46
That's a huge problem if you think about, especially,
36
106620
2736
Se pensarmos bem, é um problemão,
especialmente numa economia como a Suíça,
01:49
an economy like Switzerland,
37
109380
1696
01:51
which relies so much on the trust put into its financial industry.
38
111100
4200
que depende tanto da credibilidade da sua indústria financeira.
01:56
On the other hand,
39
116780
1216
Por outro lado,
seis entre sete empresas permanecem honestas,
01:58
there are six out of seven companies who actually remain honest
40
118020
3536
02:01
despite all temptations to start engaging in fraud.
41
121580
3840
apesar de todas as tentações para participarem de fraudes.
02:06
There are whistle-blowers like Michael Woodford,
42
126060
2296
Existem delatores, como Michael Woodford,
02:08
who blew the whistle on Olympus.
43
128380
2336
que denunciou a Olympus.
02:10
These whistle-blowers risk their careers,
44
130740
2696
Esses delatores arriscam sua carreira e as amizades
02:13
their friendships,
45
133460
1216
02:14
to bring out the truth about their companies.
46
134700
2136
para revelar a verdade sobre suas empresas.
02:16
There are journalists like Anna Politkovskaya
47
136860
2616
Existem jornalistas, como Anna Politkovskaya,
02:19
who risk even their lives to report human rights violations.
48
139500
3856
que arriscam a própria vida para denunciar violações de direitos humanos.
02:23
She got killed --
49
143380
1216
Ela foi morta.
02:24
every year,
50
144620
1216
E todo ano cerca de 100 jornalistas são mortos
02:25
around 100 journalists get killed
51
145860
1656
02:27
because of their conviction to bring out the truth.
52
147540
2720
por causa de sua obstinação em trazer a verdade à tona.
02:31
So in my talk today,
53
151860
1256
Então, nesta palestra hoje,
02:33
I want to share with you some insights I've obtained and learned
54
153140
3496
quero dividir com vocês o que aprendi e alguns insights que tive
02:36
in the last 10 years of conducting research in this.
55
156660
3296
nos últimos dez anos de pesquisa na área.
02:39
I'm a researcher, a scientist working with economists,
56
159980
3496
Sou um pesquisador, um cientista que trabalha com economistas,
02:43
financial economists,
57
163500
1336
economistas financeiros,
02:44
ethicists, neuroscientists,
58
164860
2056
eticistas, neurocientistas,
02:46
lawyers and others
59
166940
1336
advogados e outros,
02:48
trying to understand what makes humans tick,
60
168300
2096
tentando entender o que move os seres humanos
02:50
and how can we address this issue of fraud in corporations
61
170420
4776
e como abordar a questão da fraude no mundo corporativo,
02:55
and therefore contribute to the improvement of the world.
62
175220
3160
contribuindo, dessa forma, para um mundo melhor.
02:59
I want to start by sharing with you two very distinct visions
63
179100
3536
Gostaria de começar compartilhando duas visões distintas
03:02
of how people behave.
64
182660
1816
de como as pessoas se comportam.
03:04
First, meet Adam Smith,
65
184500
1840
Primeiro, apresento-lhes Adam Smith,
03:07
founding father of modern economics.
66
187020
1960
o fundador da economia moderna.
03:10
His basic idea was that if everybody behaves in their own self-interests,
67
190100
4296
Basicamente, ele dizia que, se todos agissem no interesse próprio,
03:14
that's good for everybody in the end.
68
194420
2520
isso, no final, seria bom para todos.
03:17
Self-interest isn't a narrowly defined concept
69
197900
3056
O interesse próprio não é um mero conceito restrito a uma necessidade imediata.
03:20
just for your immediate utility.
70
200980
1936
03:22
It has a long-run implication.
71
202940
1936
Ele tem uma implicação de longo prazo.
03:24
Let's think about that.
72
204900
1480
Vamos refletir sobre isso.
03:26
Think about this dog here.
73
206900
2016
Pensem neste cachorro aqui.
03:28
That might be us.
74
208940
1200
É como se ele fosse a gente.
03:31
There's this temptation --
75
211260
1256
Há uma tentação...
03:32
I apologize to all vegetarians, but --
76
212540
2376
peço desculpas aos vegetarianos,
03:34
(Laughter)
77
214940
1016
03:35
Dogs do like the bratwurst.
78
215980
1696
(Risos)
mas cães gostam de salsicha.
03:37
(Laughter)
79
217700
2376
(Risos)
03:40
Now, the straight-up, self-interested move here
80
220100
3096
Bem, a direção do sincero interesse próprio nesse caso
03:43
is to go for that.
81
223220
1576
é pegar a salsicha.
03:44
So my friend Adam here might jump up,
82
224820
2936
Assim, meu amigo Adam aqui deve saltar,
03:47
get the sausage and thereby ruin all this beautiful tableware.
83
227780
3360
pegar a salsicha e, assim, destruir essa louça maravilhosa.
03:51
But that's not what Adam Smith meant.
84
231820
1816
Mas não foi isso o que Adam Smith quis dizer.
03:53
He didn't mean disregard all consequences --
85
233660
2656
Ele não disse para desconsiderarmos as consequências; pelo contrário.
03:56
to the contrary.
86
236340
1216
03:57
He would have thought,
87
237580
1256
Ele diria:
03:58
well, there may be negative consequences,
88
238860
2016
veja, pode haver consequências negativas,
04:00
for example,
89
240900
1216
como, por exemplo, o dono ficar com raiva do cachorro,
04:02
the owner might be angry with the dog
90
242140
3096
04:05
and the dog, anticipating that, might not behave in this way.
91
245260
3600
e este, antecipando essa reação, talvez se controle.
04:09
That might be us,
92
249660
1256
Mas isso somos nós
04:10
weighing the benefits and costs of our actions.
93
250940
3056
pesando os custos e os benefícios de nossos atos.
04:14
How does that play out?
94
254020
1240
Como isso se dá?
04:15
Well, many of you, I'm sure,
95
255780
1976
Bem, tenho certeza de que muitos aqui têm em sua empresa,
04:17
have in your companies,
96
257780
1536
04:19
especially if it's a large company,
97
259340
1816
especialmente se ela for grande, um código de conduta.
04:21
a code of conduct.
98
261180
1656
04:22
And then if you behave according to that code of conduct,
99
262860
3416
Assim, quem se comporta segundo esse código de conduta
04:26
that improves your chances of getting a bonus payment.
100
266300
3176
melhora as chances de receber um bônus no pagamento.
04:29
And on the other hand, if you disregard it,
101
269500
2135
Por outro lado, quem não o segue
04:31
then there are higher chances of not getting your bonus
102
271659
2737
tem chances maiores de não conseguir esse bônus
04:34
or its being diminished.
103
274420
1536
ou de ter um bônus menor.
04:35
In other words,
104
275980
1256
Em outras palavras,
04:37
this is a very economic motivation
105
277260
1816
essa é uma motivação econômica demais
04:39
of trying to get people to be more honest,
106
279100
2776
para tentar fazer com que as pessoas sejam honestas
04:41
or more aligned with the corporation's principles.
107
281900
3360
ou mais alinhadas com os princípios da empresa.
04:46
Similarly, reputation is a very powerful economic force, right?
108
286060
5256
De forma análoga, a reputação é uma força econômica muito poderosa, certo?
04:51
We try to build a reputation,
109
291340
1536
Tentamos construir uma reputação porque, sendo honestos,
04:52
maybe for being honest,
110
292900
1416
04:54
because then people trust us more in the future.
111
294340
2400
pode ser que as pessoas, no futuro, confiem em nós.
04:57
Right?
112
297780
1216
Certo?
Adam Smith fala sobre o padeiro
04:59
Adam Smith talked about the baker
113
299020
2096
05:01
who's not producing good bread out of his benevolence
114
301140
3776
que não produz um bom pão por causa de sua benevolência
05:04
for those people who consume the bread,
115
304940
3016
para com as pessoas que consumem seu produto,
05:07
but because he wants to sell more future bread.
116
307980
3040
mas porque ele quer continuar a vender pão no futuro.
05:11
In my research, we find, for example,
117
311980
2216
Em minha pesquisa na Universidade de Zurique, descobrimos,
05:14
at the University of Zurich,
118
314220
1376
05:15
that Swiss banks who get caught up in media,
119
315620
4200
por exemplo, que bancos suíços flagrados pela mídia
05:20
and in the context, for example,
120
320540
1776
num contexto, suponhamos, de evasão ou de fraude fiscal,
05:22
of tax evasion, of tax fraud,
121
322340
1536
05:23
have bad media coverage.
122
323900
1736
recebem uma cobertura ruim na mídia.
05:25
They lose net new money in the future
123
325660
2736
Eles perdem dinheiro líquido no futuro,
05:28
and therefore make lower profits.
124
328420
1616
diminuindo, assim, seus lucros.
05:30
That's a very powerful reputational force.
125
330060
2360
É uma força reputacional muito forte.
05:34
Benefits and costs.
126
334020
1600
Custos e benefícios.
05:36
Here's another viewpoint of the world.
127
336940
2576
Vejamos agora outro ponto de vista.
05:39
Meet Immanuel Kant,
128
339540
1536
Apresento-lhes Immanuel Kant,
05:41
18th-century German philosopher superstar.
129
341100
2760
o filósofo alemão "superstar" do século 18.
05:44
He developed this notion
130
344740
1616
Ele desenvolveu a noção de que, independentemente das consequências,
05:46
that independent of the consequences,
131
346380
3136
05:49
some actions are just right
132
349540
2976
algumas ações simplesmente são certas,
05:52
and some are just wrong.
133
352540
1696
e outras são erradas.
05:54
It's just wrong to lie, for example.
134
354260
3216
Por exemplo, mentir é errado.
05:57
So, meet my friend Immanuel here.
135
357500
3136
Então, conheçam meu amigo Immanuel.
06:00
He knows that the sausage is very tasty,
136
360660
2816
Ele sabe que a salsicha é deliciosa,
06:03
but he's going to turn away because he's a good dog.
137
363500
2456
mas vai dar meia-volta, pois é um cachorro bonzinho.
06:05
He knows it's wrong to jump up
138
365980
2696
Ele sabe que é errado saltar
06:08
and risk ruining all this beautiful tableware.
139
368700
2800
e correr o risco de estragar toda essa louça linda.
06:12
If you believe that people are motivated like that,
140
372340
2416
Se vocês acham que as pessoas se motivam dessa forma,
06:14
then all the stuff about incentives,
141
374780
2176
então toda essa conversa de incentivos,
06:16
all the stuff about code of conduct and bonus systems and so on,
142
376980
3776
de código de conduta, sistemas de bônus, essas coisas,
06:20
doesn't make a whole lot of sense.
143
380780
2176
não faz nenhum sentido.
06:22
People are motivated by different values perhaps.
144
382980
4176
Talvez as pessoas sejam motivadas por outro tipo de valor.
06:27
So, what are people actually motivated by?
145
387180
3376
Então, o que realmente motiva as pessoas?
06:30
These two gentlemen here have perfect hairdos,
146
390580
2176
Esses dois senhores aqui possuem penteados iguais,
06:32
but they give us very different views of the world.
147
392780
4480
mas eles nos dão visões muito diferentes do mundo.
06:37
What do we do with this?
148
397660
1256
06:38
Well, I'm an economist
149
398940
1656
Como juntar tudo isso?
Bem, sou economista
06:40
and we conduct so-called experiments to address this issue.
150
400620
4176
e conduzimos experimentos para abordar essa questão.
06:44
We strip away facts which are confusing in reality.
151
404820
3296
Afastamos fatos que são confusos na realidade.
06:48
Reality is so rich, there is so much going on,
152
408140
2736
A realidade é tão rica, tem tanta coisa acontecendo,
06:50
it's almost impossible to know what drives people's behavior really.
153
410900
3960
que é quase impossível saber o que de fato move o comportamento das pessoas.
06:55
So let's do a little experiment together.
154
415340
2720
Então, vamos fazer juntos um pequeno experimento.
06:58
Imagine the following situation.
155
418500
2600
Imaginem a seguinte situação.
07:02
You're in a room alone,
156
422220
2416
Você está numa sala sozinho,
07:04
not like here.
157
424660
1536
bem diferente desta aqui.
07:06
There's a five-franc coin like the one I'm holding up right now
158
426220
3440
Há uma moeda de cinco francos, como esta que estou segurando,
07:10
in front of you.
159
430380
1576
na sua frente.
07:11
Here are your instructions:
160
431980
1576
E estas são as instruções:
07:13
toss the coin four times,
161
433580
2480
jogue a moeda quatro vezes
07:17
and then on a computer terminal in front of you,
162
437620
2416
e, depois, num terminal de computador à sua frente,
07:20
enter the number of times tails came up.
163
440060
3656
insira o número de vezes que saiu coroa.
07:23
This is the situation.
164
443740
1280
Essa é a situação.
07:25
Here's the rub.
165
445540
1216
Eis a questão.
07:26
For every time that you announce that you had a tails throw,
166
446780
3376
Para cada vez que você disser que tirou coroa,
07:30
you get paid five francs.
167
450180
1496
recebe cinco francos.
07:31
So if you say I had two tails throws,
168
451700
2536
Assim, se disser que tirou coroa duas vezes,
07:34
you get paid 10 francs.
169
454260
2216
recebe dez francos.
07:36
If you say you had zero, you get paid zero francs.
170
456500
2936
Se você disser que não tirou nenhuma vez, não recebe nada.
07:39
If you say, "I had four tails throws,"
171
459460
2456
Se disser: "Tirei coroa quatro vezes",
07:41
then you get paid 20 francs.
172
461940
2016
você recebe 20 francos.
07:43
It's anonymous,
173
463980
1256
É anônimo,
07:45
nobody's watching what you're doing,
174
465260
1896
ninguém está vendo o que está fazendo,
07:47
and you get paid that money anonymously.
175
467180
2336
e você recebe 20 francos anonimamente.
07:49
I've got two questions for you.
176
469540
1477
Tenho duas perguntas.
07:51
(Laughter)
177
471580
1616
(Risos)
07:53
You know what's coming now, right?
178
473220
1640
Já sabem o que vai acontecer, né?
07:55
First, how would you behave in that situation?
179
475820
3480
Primeira, como você se comportaria nessa situação?
08:00
The second, look to your left and look to your right --
180
480060
2936
A segunda, dê uma olhada para a esquerda e para a direita
08:03
(Laughter)
181
483020
1016
(Risos)
08:04
and think about how the person sitting next to you
182
484060
2376
e pense como a pessoa sentada a seu lado se comportaria nessa situação.
08:06
might behave in that situation.
183
486460
1656
08:08
We did this experiment for real.
184
488140
2136
Fizemos esse experimento de verdade.
08:10
We did it at the Manifesta art exhibition
185
490300
2696
Foi na mostra de arte Manifesta
08:13
that took place here in Zurich recently,
186
493020
2456
realizada recentemente aqui em Zurique,
08:15
not with students in the lab at the university
187
495500
2856
e não foi com alunos no laboratório da universidade,
08:18
but with the real population,
188
498380
1776
mas com uma população real, gente como vocês.
08:20
like you guys.
189
500180
1200
08:21
First, a quick reminder of stats.
190
501900
2136
Primeiro, um lembrete estatístico:
08:24
If I throw the coin four times and it's a fair coin,
191
504060
3576
se eu jogar a moeda quatro vezes, e for uma moeda honesta,
08:27
then the probability that it comes up four times tails
192
507660
4096
então a probabilidade de sair coroa quatro vezes
08:31
is 6.25 percent.
193
511780
2400
é de 6,25%.
08:34
And I hope you can intuitively see
194
514900
1656
Espero que percebam intuitivamente que a probabilidade
08:36
that the probability that all four of them are tails is much lower
195
516580
3376
de sair coroa nas quatro vezes é muito menor
08:39
than if two of them are tails, right?
196
519980
2120
do que em duas das vezes, certo?
08:42
Here are the specific numbers.
197
522580
1440
Eis aqui os números exatos.
08:45
Here's what happened.
198
525859
1496
Vejam o que aconteceu.
08:47
People did this experiment for real.
199
527379
2201
As pessoas fizeram o experimento.
08:50
Around 30 to 35 percent of people said,
200
530619
3336
Cerca de 30 a 35% das pessoas disseram:
08:53
"Well, I had four tails throws."
201
533979
2401
"Tirei coroa quatro vezes".
08:57
That's extremely unlikely.
202
537460
1816
O que é tremendamente improvável.
08:59
(Laughter)
203
539300
1936
(Risos)
09:01
But the really amazing thing here,
204
541260
3136
Mas o mais impressionante aqui, talvez para um economista,
09:04
perhaps to an economist,
205
544420
1296
09:05
is there are around 65 percent of people who did not say I had four tails throws,
206
545740
6536
é que cerca de 65% das pessoas
não disseram ter tirado coroa quatro vezes,
09:12
even though in that situation,
207
552300
2176
mesmo numa situação dessas,
09:14
nobody's watching you,
208
554500
2096
sem ninguém vigiando,
09:16
the only consequence that's in place
209
556620
1936
e a única consequência em jogo
09:18
is you get more money if you say four than less.
210
558580
3336
era a pessoa ganhar mais dinheiro ao dizer "quatro".
09:21
You leave 20 francs on the table by announcing zero.
211
561940
3280
A pessoa deixava na mesa 20 francos ao dizer "zero".
09:25
I don't know whether the other people all were honest
212
565860
2576
Não sei se todas as outras pessoas foram honestas
09:28
or whether they also said a little bit higher or lower than what they did
213
568460
3456
ou se falaram um valor um pouco mais alto ou mais baixo do verdadeiro,
09:31
because it's anonymous.
214
571940
1216
pois era anônimo.
09:33
We only observed the distribution.
215
573180
1656
Apenas observamos a distribuição.
09:34
But what I can tell you -- and here's another coin toss.
216
574860
2656
E aqui vai outra moeda.
09:37
There you go, it's tails.
217
577540
1496
Lá vai: deu coroa.
(Risos)
09:39
(Laughter)
218
579060
1496
09:40
Don't check, OK?
219
580580
1456
Não confiram, tá?
09:42
(Laughter)
220
582060
2816
(Risos)
09:44
What I can tell you
221
584900
1296
Mas o que posso afirmar
09:46
is that not everybody behaved like Adam Smith would have predicted.
222
586220
4440
é que nem todo mundo se comportou como Adam Smith previu.
09:52
So what does that leave us with?
223
592660
1576
Então, o que se pode concluir daí?
09:54
Well, it seems people are motivated by certain intrinsic values
224
594260
4496
Bem, parece que algumas pessoas são motivadas por certos valores intrínsecos
09:58
and in our research, we look at this.
225
598780
1800
e, em nossa pesquisa, estudamos isso.
10:01
We look at the idea that people have so-called protected values.
226
601260
4480
Estudamos a ideia de que certas pessoas possuem os chamados "valores protegidos".
10:06
A protected value isn't just any value.
227
606580
2816
Um valor protegido não é qualquer valor.
10:09
A protected value is a value where you're willing to pay a price
228
609420
5816
É um valor pelo qual a pessoa está disposta a pagar um preço
10:15
to uphold that value.
229
615260
1256
para sustentar esse valor.
10:16
You're willing to pay a price to withstand the temptation to give in.
230
616540
4440
Ela está disposta a pagar um preço para enfrentar a tentação de ceder.
10:22
And the consequence is you feel better
231
622020
2656
E a consequência é que ela se sente melhor
10:24
if you earn money in a way that's consistent with your values.
232
624700
4296
se ganhar dinheiro de um jeito que seja consistente com os valores dela.
10:29
Let me show you this again in the metaphor of our beloved dog here.
233
629020
4280
Deixem-me mostrar isso na metáfora com nosso prezado cão aqui.
10:34
If we succeed in getting the sausage without violating our values,
234
634420
4056
Se conseguirmos ter a salsicha sem violar nossos valores,
10:38
then the sausage tastes better.
235
638500
1976
então a salsicha vai ter um sabor melhor.
10:40
That's what our research shows.
236
640500
1480
É isso que nossa pesquisa mostra.
10:42
If, on the other hand,
237
642540
1256
Se, por outro lado,
10:43
we do so --
238
643820
1256
10:45
if we get the sausage
239
645100
1416
pegarmos a salsicha
10:46
and in doing so we actually violate values,
240
646540
3456
e, ao fazê-lo, violarmos valores,
10:50
we value the sausage less.
241
650020
2976
vamos valorizar menos a salsicha.
10:53
Quantitatively, that's quite powerful.
242
653020
2456
Quantativamente, isso é muito poderoso.
10:55
We can measure these protected values,
243
655500
2456
Podemos medir esses valores protegidos,
10:57
for example,
244
657980
1216
por exemplo, com uma pesquisa.
10:59
by a survey measure.
245
659220
1920
11:02
Simple, nine-item survey that's quite predictive in these experiments.
246
662180
5976
Pesquisa simples, de nove itens, que é bem preditiva nesses experimentos.
11:08
If you think about the average of the population
247
668180
2336
Se pensarmos na média da população
11:10
and then there's a distribution around it --
248
670540
2096
-- e há uma distribuição aí,
11:12
people are different, we all are different.
249
672660
2040
pois as pessoas são diferentes, somos todos diferentes --,
11:15
People who have a set of protected values
250
675300
2976
as pessoas que possuem uma série de valores protegidos
11:18
that's one standard deviation above the average,
251
678300
4176
ou seja, um desvio-padrão acima da média,
11:22
they discount money they receive by lying by about 25 percent.
252
682500
5056
elas descontam, do valor recebido com mentiras, cerca de 25%.
11:27
That means a dollar received when lying
253
687580
3616
Isso significa que cada US$ 1 recebido com mentiras
11:31
is worth to them only 75 cents
254
691220
2136
vale para elas apenas US$ 0,75,
11:33
without any incentives you put in place for them to behave honestly.
255
693380
3696
e isso sem quaisquer incentivos para que se comportem honestamente;
11:37
It's their intrinsic motivation.
256
697100
1736
é a motivação intrínseca delas.
11:38
By the way, I'm not a moral authority.
257
698860
1856
Aliás, não sou nenhuma autoridade moral.
11:40
I'm not saying I have all these beautiful values, right?
258
700740
2920
Não estou dizendo que tenho todos esses belos valores, certo?
11:44
But I'm interested in how people behave
259
704260
1936
Mas estou interessado no comportamento das pessoas
11:46
and how we can leverage that richness in human nature
260
706220
3376
e como podemos estimular essa riqueza na natureza humana
11:49
to actually improve the workings of our organizations.
261
709620
3440
para melhorarmos de fato o funcionamento de nossas organizações.
11:54
So there are two very, very different visions here.
262
714220
3176
Assim, há duas visões muito, muito diferentes aqui.
11:57
On the one hand,
263
717420
1336
Por um lado, podemos apelar para custos e benefícios
11:58
you can appeal to benefits and costs
264
718780
3016
12:01
and try to get people to behave according to them.
265
721820
2656
e tentar fazer com que as pessoas se comportem de acordo com eles.
12:04
On the other hand,
266
724500
1616
Por outro lado,
12:06
you can select people who have the values
267
726140
4016
podemos selecionar pessoas que tenham os valores
12:10
and the desirable characteristics, of course --
268
730180
2216
e as características desejáveis, claro,
12:12
competencies that go in line with your organization.
269
732420
3576
competências alinhadas com sua organização.
12:16
I do not yet know where these protected values really come from.
270
736020
4216
Ainda não sei realmente de onde esses valores protegidos vêm.
12:20
Is it nurture or is it nature?
271
740260
3376
Eles são inatos ou adquiridos?
12:23
What I can tell you
272
743660
1376
O que posso lhes dizer
12:25
is that the distribution looks pretty similar for men and women.
273
745060
5096
é que a incidência parece bem semelhante em homens e mulheres.
12:30
It looks pretty similar for those who had studied economics
274
750180
3776
Parece bem semelhante em quem estudou economia
12:33
or those who had studied psychology.
275
753980
2360
ou em quem estudou psicologia.
12:37
It looks even pretty similar around different age categories
276
757820
3376
Parece mais semelhante ainda em diferentes faixas de idade em adultos.
12:41
among adults.
277
761220
1216
12:42
But I don't know yet how this develops over a lifetime.
278
762460
2656
Mas ainda não sei como isso se desenvolve ao longo da vida.
12:45
That will be the subject of future research.
279
765140
3440
Esse será o tema de uma futura pesquisa.
12:49
The idea I want to leave you with
280
769460
1656
A noção que gostaria de deixar para vocês
12:51
is it's all right to appeal to incentives.
281
771140
2776
é que tudo bem apelar para incentivos, afinal sou economista
12:53
I'm an economist;
282
773940
1216
12:55
I certainly believe in the fact that incentives work.
283
775180
2920
e certamente acredito no fato de que incentivos funcionam.
12:59
But do think about selecting the right people
284
779220
4016
Mas pensem em escolher as pessoas certas,
13:03
rather than having people and then putting incentives in place.
285
783260
3496
em vez de ter qualquer pessoa, para então oferecer incentivos.
13:06
Selecting the right people with the right values
286
786780
2256
Selecionar as pessoas certas com os valores certos
13:09
may go a long way to saving a lot of trouble
287
789060
3936
pode evitar, a longo prazo, muitos problemas
13:13
and a lot of money
288
793020
1376
e muito dinheiro em sua organização.
13:14
in your organizations.
289
794420
1736
13:16
In other words,
290
796180
1256
Em outras palavras,
13:17
it will pay off to put people first.
291
797460
3760
vale a pena colocar as pessoas em primeiro lugar.
13:21
Thank you.
292
801860
1216
Obrigado.
13:23
(Applause)
293
803100
3640
(Aplausos)
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