How to train employees to have difficult conversations | Tamekia MizLadi Smith

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TED


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

Tradutor: Maricene Crus Revisor: Carolina Aguirre
00:12
We live in a world where the collection of data
0
12968
2198
Vivemos num mundo no qual a coleta de dados
00:15
is happening 24 hours a day, seven days a week,
1
15190
2548
acontece 24 horas por dia, 7 dias por semana,
00:17
365 days a year.
2
17762
2293
365 dias por ano.
00:20
This data is usually collected by what we call a front-desk specialist now.
3
20730
4323
Esses dados são normalmente coletados agora pelos "especialistas em recepção".
00:25
These are the retail clerks at your favorite department stores,
4
25077
3120
São balconistas em suas lojas favoritas,
00:28
the cashiers at the grocery stores,
5
28221
2443
os caixas nos supermercados,
00:30
the registration specialists at the hospital
6
30688
2605
os especialistas em registro no hospital
00:33
and even the person that sold you your last movie ticket.
7
33317
3114
e até a pessoa que lhe vendeu seu último ingresso de cinema.
00:36
They ask discreet questions, like: "May I please have your zip code?"
8
36908
3875
Eles fazem perguntas discretas, como: "Pode, por favor, me passar seu CEP?"
00:40
Or, "Would you like to use your savings card today?"
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40807
3111
Ou: "Gostaria de usar seu cartão de descontos hoje?"
00:44
All of which gives us data.
10
44369
2309
Tudo isso nos fornece dados.
00:46
However, the conversation becomes a little bit more complex
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46702
4587
No entanto, a conversa torna-se um pouco mais complexa
00:51
when the more difficult questions need to be asked.
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51313
3318
quando perguntas mais difíceis precisam ser feitas.
00:54
Let me tell you a story, see.
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54655
1793
Deixem-me contar uma história.
00:56
Once upon a time, there was a woman named Miss Margaret.
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56750
3018
Era uma vez uma mulher chamada Srta. Margaret.
00:59
Miss Margaret had been a front-desk specialist
15
59792
2151
Ela tinha sido especialista em recepção
01:01
for almost 20 years.
16
61967
1460
por quase 20 anos.
01:03
And in all that time, she has never, and I do mean never,
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63451
3817
E em todo esse tempo ela nunca, e quero dizer "nunca",
01:07
had to ask a patient their gender, race or ethnicity.
18
67292
3520
precisou perguntar a um paciente o sexo, raça ou etnia dele.
01:10
Because, see, now Miss Margaret has the ability to just look at you.
19
70836
3223
Pois a Srta. Margaret pode simplesmente olhar pra você e dizer:
"Então tá!"
01:14
Uh-huh.
20
74083
1158
e pode dizer se você é menino ou menina,
01:15
And she can tell if you are a boy or a girl,
21
75265
2777
01:18
black or white, American or non-American.
22
78066
3237
preto ou branco, norte-americano ou não.
01:21
And in her mind, those were the only categories.
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81327
3238
E na cabeça dela, essas eram as únicas categorias.
01:24
So imagine that grave day,
24
84589
2016
Então, imaginem aquele dia sombrio,
01:26
when her sassy supervisor invited her to this "change everything" meeting
25
86629
4893
quando a supervisora petulante dela a convida pra uma reunião de "muda tudo",
01:31
and told her that would have to ask each and every last one of her patients
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91546
3634
e lhe diz que ela teria que pedir a cada um dos pacientes
01:35
to self-identify.
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95204
1405
que se identificassem.
01:36
She gave her six genders, eight races and over 100 ethnicities.
28
96633
4770
A supervisora deu a ela 6 sexos, 8 raças e mais de 100 etnias.
01:41
Well, now, Miss Margaret was appalled.
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2588
Claro que a Srta Margaret ficou chocada,
01:44
I mean, highly offended.
30
104039
1397
extremamente ofendida.
01:45
So much so that she marched down to that human-resource department
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105460
3331
Tanto que marchou para o departamento de recursos humanos
01:48
to see if she was eligible for an early retirement.
32
108815
2524
pra saber se tinha direito a uma aposentadoria antecipada.
01:51
And she ended her rant by saying
33
111363
1960
E terminou seu discurso dizendo
01:53
that her sassy supervisor invited her to this "change everything" meeting
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113347
4870
que a supervisora petulante a convidou pra uma reunião de "muda tudo"
01:58
and didn't, didn't, even, even
35
118241
2024
e ela nem sequer, nem sequer
02:00
bring, bring food, food, food, food.
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120289
3028
levou, levou comida, comida, comida...
02:03
(Laughter)
37
123341
1154
(Risos)
02:04
(Applause) (Cheers)
38
124519
5067
(Aplausos) (Vivas)
02:10
You know you've got to bring food to these meetings.
39
130681
2434
Qualquer um sabe que tem que levar comida para essas reuniões.
02:13
(Laughter)
40
133139
2343
(Risos)
02:15
Anyway.
41
135506
1159
Pois é...
02:16
(Laughter)
42
136689
1508
(Risos)
02:18
Now, that was an example of a healthcare setting,
43
138221
2769
Agora, esse foi um exemplo no ambiente da saúde,
02:21
but of course, all businesses collect some form of data.
44
141014
3333
mas é claro, todas as empresas coletam algum tipo de dado.
02:24
True story: I was going to wire some money.
45
144371
3142
História verdadeira: eu ia transferir um dinheiro.
02:28
And the customer service representative asked me
46
148165
2555
E a representante do atendimento ao cliente me perguntou
02:30
if I was born in the United States.
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150744
2334
se eu tinha nascido nos Estados Unidos.
02:33
Now, I hesitated to answer her question,
48
153419
2381
Hesitei em responder à pergunta dela,
02:35
and before she even realized why I hesitated,
49
155824
3130
e antes mesmo de ela perceber por que hesitei,
02:38
she began to throw the company she worked for under the bus.
50
158978
3015
ela começou a detonar a empresa pra qual ela trabalhava.
02:42
She said, "Girl, I know it's stupid, but they makin' us ask this question."
51
162017
5072
Ela disse: "Garota, sei que é idiotice, mas estão nos fazendo perguntar isso".
02:47
(Laughter)
52
167113
1151
(Risos)
02:48
Because of the way she presented it to me,
53
168288
2073
Pelo modo como ela falou comigo,
02:50
I was like, "Girl, why?
54
170385
1600
eu disse: "Garota, por quê?
02:52
Why they makin' you ask this question?
55
172561
2230
Por que estão fazendo você perguntar isso?
02:54
Is they deportin' people?"
56
174815
1802
Eles estão deportando pessoas?"
02:56
(Laughter)
57
176641
2142
(Risos)
02:58
But then I had to turn on the other side of me,
58
178807
2222
Mas então, tive que ligar meu outro lado,
03:01
the more professional speaker-poet side of me.
59
181053
2568
o meu lado mais poeta profissional.
03:04
The one that understood that there were little Miss Margarets all over the place.
60
184164
4150
Aquele que entendia que havia senhoritas Margaret por todo canto.
03:08
People who were good people, maybe even good employees,
61
188871
2968
Pessoas que eram gente boa, talvez até bons funcionários,
03:11
but lacked the ability to ask their questions properly
62
191863
2552
mas faltava a elas a habilidade de fazer perguntas corretamente
03:14
and unfortunately, that made her look bad,
63
194439
2535
e, infelizmente, isso passou uma má impressão dela,
03:16
but the worst, that made the business look even worse
64
196998
3246
mas o pior, passou uma impressão ainda mais negativa do negócio
03:20
than how she was looking.
65
200268
1666
do que a impressão dela mesma,
03:22
Because she had no idea who I was.
66
202236
1767
pois ela não tinha ideia de quem eu era.
03:24
I mean, I literally could have been a woman who was scheduled to do a TED Talk
67
204027
3685
Eu literalmente poderia ter sido uma mulher que daria uma palestra no TED
03:27
and would use her as an example.
68
207736
1778
e a usaria como um exemplo.
03:29
Imagine that.
69
209538
1300
Imaginem só!
03:30
(Applause)
70
210862
4262
(Aplausos) (Risos)
03:35
And unfortunately,
71
215148
1183
E infelizmente, as pessoas recusariam responder às perguntas,
03:36
what happens is people would decline to answer the questions,
72
216355
2895
pois sentiriam que você usaria a informação para discriminá-las,
03:39
because they feel like you would use the information
73
219274
2509
03:41
to discriminate against them,
74
221807
1425
tudo por causa do modo como você apresentou a informação.
03:43
all because of how you presented the information.
75
223256
2391
03:45
And at that point, we get bad data.
76
225671
1778
E é assim que conseguimos dados ruins.
03:47
And everybody knows what bad data does.
77
227473
2111
E todos sabem o que dados ruins fazem.
03:49
Bad data costs you time, it costs you money
78
229608
2793
Eles custam seu tempo, dinheiro e recursos.
03:52
and it costs you resources.
79
232425
1946
03:54
Unfortunately, when you have bad data,
80
234395
2563
Infelizmente, quando temos dados ruins,
03:56
it also costs you a lot more,
81
236982
3079
isso também custa muito mais,
04:00
because we have health disparities,
82
240085
2395
pois temos disparidades na saúde,
04:02
and we have social determinants of health,
83
242504
2214
temos determinantes sociais da saúde,
04:04
and we have the infant mortality,
84
244742
1658
e temos a mortalidade infantil,
04:06
all of which depends on the data that we collect,
85
246424
2643
e tudo depende dos dados que coletamos,
04:09
and if we have bad data, than we have those issues still.
86
249091
3248
e se tivermos dados ruins, ainda temos esses problemas.
04:12
And we have underprivileged populations
87
252363
1899
E temos populações desprivilegiadas
04:14
that remain unfortunate and underprivileged,
88
254286
2791
que permanecem infelizes e desprivilegiadas,
04:17
because the data that we're using is either outdated,
89
257101
3926
porque os dados que usamos estão desatualizados,
04:21
or is not good at all or we don't have anything at all.
90
261051
3293
não são nada bons ou não temos nada.
04:24
Now, wouldn't it be amazing if people like Miss Margaret
91
264987
2636
Não seria incrível se pessoas como a Srta. Margaret
04:27
and the customer-service representative at the wiring place
92
267647
3150
e o representante do atendimento ao cliente no local de remessa de dinheiro
04:30
were graced to collect data with compassionate care?
93
270821
4374
fossem agraciados por coletar dados com cuidado compassivo?
04:35
Can I explain to you what I mean by "graced?"
94
275562
2317
Posso lhes explicar o que quero dizer com "agraciados"?
04:38
I wrote an acrostic poem.
95
278324
1666
Escrevi um poema acróstico.
04:40
G: Getting the front desk specialist involved and letting them know
96
280300
4773
G: Garantir que o especialista em recepção esteja envolvido e ciente da
04:45
R: the Relevance of their role as they become
97
285097
3953
R: Relevância de seu papel quando ele se torna
04:49
A: Accountable for the accuracy of data while implementing
98
289074
3531
A: Agente responsável pela precisão dos dados durante a implementação do
04:52
C: Compassionate care within all encounters by becoming
99
292629
4044
C: Cuidado compassivo dentro de todos os conflitos, tornando-se
04:56
E: Equipped with the education needed to inform people
100
296697
3301
E: Equipado com a educação necessária para informar as pessoas sobre por que
05:00
of why data collection is so important.
101
300022
3293
D: Dados coletados são tão importantes.
05:04
(Applause)
102
304315
2949
(Aplausos)
05:07
Now, I'm an artist.
103
307288
2096
Eu sou artista.
05:09
And so what happens with me
104
309408
1674
Então quando crio algo artisticamente, o treinador em mim também se desperta.
05:11
is that when I create something artistically,
105
311106
2174
05:13
the trainer in me is awakened as well.
106
313304
1923
05:15
So what I did was, I began to develop that acrostic poem into a full training
107
315251
4072
Comecei a desenvolver esse poema acróstico em um treinamento completo
05:19
entitled "I'm G.R.A.C.E.D."
108
319347
1548
intitulado "Eu sou G.R.A.C.E.D."
05:20
Because I remember, being the front-desk specialist,
109
320919
2841
Porque me lembro de quando era especialista em recepção,
05:23
and when I went to the office of equity to start working,
110
323784
2674
e fui ao escritório de equidade para começar a trabalhar,
05:26
I was like, "Is that why they asked us to ask that question?"
111
326482
3555
e disse: "É por isso que nos pediram pra perguntar isso?"
05:30
It all became a bright light to me,
112
330061
1768
Tudo ficou totalmente claro pra mim
05:31
and I realized that I asked people and I told people about --
113
331853
3637
e percebi que perguntava às pessoas e falava com elas...
05:35
I called them by the wrong gender, I called them by the wrong race,
114
335514
3284
eu as chamava pelo sexo errado, pela raça errada,
05:38
I called them by the wrong ethnicity,
115
338822
1803
e pela etnia errada,
05:40
and the environment became hostile,
116
340649
2007
e o ambiente se tornava hostil,
05:42
people was offended and I was frustrated because I was not graced.
117
342680
4284
as pessoas se ofendiam e eu me frustrava porque não era agraciada.
05:46
I remember my computerized training,
118
346988
2587
E me lembro do meu treinamento computadorizado
05:49
and unfortunately, that training did not prepare me to deescalate a situation.
119
349599
5626
e, infelizmente, esse treinamento não me preparou pra aliviar uma situação.
05:55
It did not prepare me to have teachable moments when I had questions
120
355249
3376
Não me preparou pra ter momentos de ensinamento ​​quando tinha perguntas
05:58
about asking the questions.
121
358649
1658
sobre como fazer perguntas.
06:00
I would look at the computer and say, "So, what do I do when this happens?"
122
360331
3564
Eu olhava pro computador e dizia: "E aí, o que faço quando isso acontece?"
06:03
And the computer would say ...
123
363919
1858
E o computador dizia...
06:05
nothing, because a computer cannot talk back to you.
124
365801
3268
nada, porque um computador não consegue falar contigo.
06:09
(Laughter)
125
369093
3207
(Risos)
06:12
So that's the importance of having someone there
126
372324
2571
Então, essa é a importância de ter alguém lá
06:14
who was trained to teach you and tell you what you do
127
374919
2777
que foi treinado pra te ensinar e dizer o que você faz
06:17
in situations like that.
128
377720
1690
em situações assim.
06:20
So, when I created the "I'm G.R.A.C.E.D" training,
129
380030
2626
Então, quando criei o treinamento "Eu sou G.R.A.C.E.D.",
06:22
I created it with that experience that I had in mind,
130
382680
2994
foi com a experiência que eu tinha em mente,
06:25
but also that conviction that I had in mind.
131
385698
2516
mas também uma convicção que eu tinha em mente.
06:28
Because I wanted the instructional design of it
132
388238
2253
Porque eu queria que o design instrucional dele
06:30
to be a safe space for open dialogue for people.
133
390515
2778
fosse um espaço seguro pro diálogo aberto para as pessoas.
06:33
I wanted to talk about biases,
134
393317
1895
Eu queria falar sobre preconceitos,
06:35
the unconscious ones and the conscious ones,
135
395236
2397
os inconscientes e os conscientes,
06:37
and what we do.
136
397657
1166
e o que fazemos.
06:38
Because now I know that when you engage people in the why,
137
398847
3944
Pois agora sei que quando você envolve as pessoas no porquê,
06:42
it challenges their perspective, and it changes their attitudes.
138
402815
3476
isso desafia a perspectiva e muda as atitudes delas.
06:46
Now I know that data that we have at the front desk
139
406315
3159
Agora sei que os dados que temos na recepção
06:49
translates into research that eliminates disparities and finds cures.
140
409498
4813
se traduzem em pesquisa que eliminam disparidades e encontram curas.
06:54
Now I know that teaching people transitional change
141
414335
3706
Agora sei que ensinar às pessoas a mudança transitória
06:58
instead of shocking them into change
142
418065
2846
em vez de forçá-las a mudar
07:00
is always a better way of implementing change.
143
420935
3255
é sempre um modo melhor de implementar a mudança.
07:04
See, now I know people are more likely to share information
144
424214
3046
Agora sei que é mais provável que as pessoas compartilhem informações
07:07
when they are treated with respect by knowledgeable staff members.
145
427284
3859
quando são tratadas com respeito por funcionários experientes.
07:11
Now I know that you don't have to be a statistician
146
431167
3021
Agora sei que não é preciso ser estatístico
07:14
to understand the power and the purpose of data,
147
434212
3001
pra entender o poder e o propósito dos dados,
07:17
but you do have to treat people with respect and have compassionate care.
148
437237
4364
mas precisa tratar as pessoas com respeito e demonstrar cuidado compassivo.
07:21
Now I know that when you've been graced,
149
441625
2825
Agora sei que quando você foi agraciado,
07:24
it is your responsibility to empower somebody else.
150
444474
3376
passou a ser responsabilidade sua capacitar outra pessoa.
07:27
But most importantly, now I know
151
447874
2425
Mas o mais importante é que agora sei
07:30
that when teaching human beings
152
450323
2413
que ao ensinar seres humanos
07:32
to communicate with other human beings,
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452760
3079
a se comunicarem com outros seres humanos,
07:35
it should be delivered by a human being.
154
455863
3785
isso deve ser feito por um ser humano.
07:40
(Applause)
155
460117
6792
(Aplausos)
07:46
So when y'all go to work
156
466933
1849
Então, quando forem trabalhar
07:48
and y'all schedule that "change everything" meeting --
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3335
e tiverem que participar daquela reunião de "mudar tudo",
07:52
(Laughter)
158
472165
1650
(Risos)
07:53
remember Miss Margaret.
159
473839
1515
lembrem-se da Srta. Margaret.
07:55
And don't forget the food, the food, the food, the food.
160
475792
3819
E não se esqueçam da comida, comida, comida, comida...
08:00
Thank you.
161
480103
1151
Obrigada.
08:01
(Applause) (Cheers)
162
481278
5475
(Aplausos) (Vivas)
08:06
Thank you.
163
486777
1175
Obrigada.
08:07
(Applause)
164
487976
1595
(Aplausos)
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