The real relationship between your age and your chance of success | Albert-László Barabási

Tradutor: Maurício Kakuei Tanaka Revisor: Leonardo Silva

Today, actually, is a very special day for me,

Hoje é um dia muito especial para mim,

because it is my birthday.

porque é meu aniversário.

(Applause)

(Aplausos)

And so, thanks to all of you for joining the party.

Obrigado a todos vocês por participarem da festa.

(Laughter)

(Risos)

But every time you throw a party, there's someone there to spoil it. Right?

Mas toda vez que damos uma festa, tem alguém lá para estragar tudo, não é?

(Laughter)

(Risos)

And I'm a physicist,

Sou físico.

and this time I brought another physicist along to do so.

Desta vez, trouxe outro físico para fazer isso.

His name is Albert Einstein -- also Albert -- and he's the one who said

O nome dele é Albert Einstein, meu xará,

e foi ele quem disse

that the person who has not made his great contributions to science

que uma pessoa que não fez contribuições importantes à ciência

by the age of 30

até os 30 anos de idade

will never do so.

nunca fará.

(Laughter)

(Risos)

Now, you don't need to check Wikipedia

Vocês não precisam consultar a Wikipédia

that I'm beyond 30.

para saber que tenho mais de 30.

(Laughter)

(Risos)

So, effectively, what he is telling me, and us,

Na realidade, ele está nos dizendo

is that when it comes to my science,

que, quando se trata de minha ciência,

I'm deadwood.

sou inútil.

Well, luckily, I had my share of luck within my career.

Felizmente, tive minha quota de sorte na carreira.

Around age 28, I became very interested in networks,

Por volta dos 28 anos, fiquei muito interessado por redes

and a few years later, we managed to publish a few key papers

e, alguns anos depois, conseguimos publicar alguns artigos importantes

that reported the discovery of scale-free networks

que informaram a descoberta de redes sem escala

and really gave birth to a new discipline that we call network science today.

e deram origem a uma nova disciplina que chamamos hoje de ciência das redes.

And if you really care about it, you can get a PhD now in network science

Se vocês se importarem com isso, poderão obter um PhD em ciência das redes

in Budapest, in Boston,

em Budapeste, em Boston,

and you can study it all over the world.

e estudar no mundo todo.

A few years later,

Alguns anos mais tarde,

when I moved to Harvard first as a sabbatical,

quando me mudei para Harvard primeiro como um ano sabático,

I became interested in another type of network:

eu me interessei por outro tipo de rede:

that time, the networks within ourselves,

naquela época, as redes dentro de nós mesmos,

how the genes and the proteins and the metabolites link to each other

como os genes, as proteínas e os metabólitos se ligam uns aos outros

and how they connect to disease.

e como se conectam a doenças.

And that interest led to a major explosion within medicine,

Esse interesse levou a um crescimento importante dentro da medicina,

including the Network Medicine Division at Harvard,

que inclui a Network Medicine Division de Harvard,

that has more than 300 researchers who are using this perspective

com mais de 300 pesquisadores que usam essa perspectiva

to treat patients and develop new cures.

para tratar pacientes e desenvolver novas curas.

And a few years ago,

Alguns anos atrás,

I thought that I would take this idea of networks

pensei em aproveitar essa ideia de redes

and the expertise we had in networks

e nosso conhecimento em redes

in a different area,

em uma área diferente,

that is, to understand success.

isto é, para entender o sucesso.

And why did we do that?

Por que fizemos isso?

Well, we thought that, to some degree,

Pensamos que, até certo ponto,

our success is determined by the networks we're part of --

nosso sucesso é determinado pelas redes das quais fazemos parte,

that our networks can push us forward, they can pull us back.

que nossas redes podem nos impulsionar ou nos deter.

And I was curious if we could use the knowledge and big data and expertise

Eu estava curioso

se poderíamos usar o conhecimento, o "big data" e a competência

where we develop the networks

do desenvolvimento das redes

to really quantify how these things happen.

para quantificar como essas coisas acontecem.

This is a result from that.

Este é um resultado disso.

What you see here is a network of galleries in museums

Vemos aqui uma rede de galerias em museus

that connect to each other.

que se conectam entre si.

And through this map that we mapped out last year,

Por meio deste mapa, elaborado no ano passado,

we are able to predict very accurately the success of an artist

podemos prever com muita precisão o sucesso de um artista

if you give me the first five exhibits that he or she had in their career.

se tivermos as primeiras cinco exposições de sua carreira.

Well, as we thought about success,

Quando pensamos em sucesso,

we realized that success is not only about networks;

percebemos que o sucesso não se trata apenas de redes;

there are so many other dimensions to that.

há muitas outras dimensões envolvidas.

And one of the things we need for success, obviously,

Uma das coisas que precisamos para o sucesso, obviamente,

is performance.

é o desempenho.

So let's define what's the difference between performance and success.

Vamos definir qual é a diferença entre desempenho e sucesso.

Well, performance is what you do:

Desempenho é o que você faz:

how fast you run, what kind of paintings you paint,

a velocidade a que você corre, o tipo de quadros que você pinta,

what kind of papers you publish.

o tipo de artigos que você publica.

However, in our working definition,

Contudo, em nossa definição de trabalho,

success is about what the community notices from what you did,

o sucesso se trata do que a comunidade percebe a partir do que você fez,

from your performance:

do seu desempenho:

How does it acknowledge it, and how does it reward you for it?

como ela reconhece e recompensa você por isso.

In other terms,

Em outros termos,

your performance is about you, but your success is about all of us.

seu desempenho trata-se de você, mas seu sucesso trata-se de todos nós.

And this was a very important shift for us,

Essa foi uma mudança muito importante para nós,

because the moment we defined success as being a collective measure

porque, quando definimos o sucesso

como uma medida coletiva que a comunidade nos fornece,

that the community provides to us,

it became measurable,

ele se tornou mensurável,

because if it's in the community, there are multiple data points about that.

porque, se estiver na comunidade, haverá vários pontos de dados a respeito.

So we go to school, we exercise, we practice,

Então, vamos à escola, fazemos exercícios, praticamos,

because we believe that performance leads to success.

porque acreditamos que o desempenho leva ao sucesso.

But the way we actually started to explore,

Mas, da maneira que começamos a explorar,

we realized that performance and success are very, very different animals

percebemos que desempenho e sucesso são coisas muito diferentes

when it comes to the mathematics of the problem.

quando se trata da matemática do problema.

And let me illustrate that.

Darei um exemplo.

So what you see here is the fastest man on earth, Usain Bolt.

Vemos aqui o homem mais rápido do mundo, Usain Bolt.

And of course, he wins most of the competitions that he enters.

É claro que ele vence a maioria das competições das quais participa.

And we know he's the fastest on earth because we have a chronometer

Sabemos que ele é o mais rápido

porque temos um cronômetro para medir a velocidade.

to measure his speed.

Well, what is interesting about him is that when he wins,

O interessante sobre ele é que, quando vence,

he doesn't do so by really significantly outrunning his competition.

ele não vence superando os adversários de modo significativo.

He's running at most a percent faster than the one who loses the race.

Ele corre, no máximo, 1% mais rápido do que quem perde a corrida.

And not only does he run only one percent faster than the second one,

Não só corre 1% mais rápido do que o segundo lugar,

but he doesn't run 10 times faster than I do --

como também não corre dez vezes mais rápido do que eu.

and I'm not a good runner, trust me on that.

E não sou bom corredor, acreditem.

(Laughter)

(Risos)

And every time we are able to measure performance,

Sempre que conseguimos medir o desempenho,

we notice something very interesting;

notamos algo muito interessante:

that is, performance is bounded.

o desempenho é limitado.

What it means is that there are no huge variations in human performance.

Isso significa que não há grandes variações no desempenho humano.

It varies only in a narrow range,

Varia apenas em um intervalo estreito,

and we do need the chronometer to measure the differences.

e precisamos do cronômetro para medir as diferenças.

This is not to say that we cannot see the good from the best ones,

Não significa que não conseguimos diferenciar os bons dos melhores,

but the best ones are very hard to distinguish.

mas é muito difícil distinguir os melhores.

And the problem with that is that most of us work in areas

O problema é que a maioria de nós

trabalha em áreas sem cronômetro para medir nosso desempenho.

where we do not have a chronometer to gauge our performance.

Alright, performance is bounded,

Tudo bem, o desempenho é limitado.

there are no huge differences between us when it comes to our performance.

Não há grandes diferenças entre nós quando se trata de nosso desempenho.

How about success?

E quanto ao sucesso?

Well, let's switch to a different topic, like books.

Vamos mudar para um assunto diferente, como livros.

One measure of success for writers is how many people read your work.

Uma medida de sucesso para os escritores é a quantidade de leitores de sua obra.

And so when my previous book came out in 2009,

Quando meu livro anterior foi lançado, em 2009,

I was in Europe talking with my editor,

eu estava na Europa falando com o editor

and I was interested: Who is the competition?

e fiquei interessado: "Quem eram meus concorrentes?"

And I had some fabulous ones.

Havia alguns incríveis.

That week --

Naquela semana...

(Laughter)

(Risos)

Dan Brown came out with "The Lost Symbol,"

Dan Brown lançou "O Símbolo Perdido",

and "The Last Song" also came out,

e "A Última Música" também foi lançado,

Nicholas Sparks.

de Nicholas Sparks.

And when you just look at the list,

Quando analisamos a lista,

you realize, you know, performance-wise, there's hardly any difference

percebemos que, em termos de desempenho,

quase não há diferença entre esses livros ou os meus.

between these books or mine.

Right?

Certo?

So maybe if Nicholas Sparks's team works a little harder,

Talvez se a equipe de Nicholas Sparks trabalhasse um pouco mais,

he could easily be number one,

ele poderia facilmente ficar em primeiro,

because it's almost by accident who ended up at the top.

porque é quase por acidente acabar no topo da lista.

So I said, let's look at the numbers -- I'm a data person, right?

Eu disse: "Vamos analisar os números", pois sou uma pessoa de dados.

So let's see what were the sales for Nicholas Sparks.

Vejamos quais foram as vendas para Nicholas Sparks.

And it turns out that that opening weekend,

Acontece que, no fim de semana inicial,

Nicholas Sparks sold more than a hundred thousand copies,

Nicholas Sparks vendeu mais de 100 mil cópias,

which is an amazing number.

o que é um número incrível.

You can actually get to the top of the "New York Times" best-seller list

É possível chegar ao topo da lista dos mais vendidos do "New York Times"

by selling 10,000 copies a week,

com a venda de 10 mil cópias por semana.

so he tenfold overcame what he needed to be number one.

Ele superou em dez vezes o necessário para ficar em primeiro.

Yet he wasn't number one.

Mas ele não ficou em primeiro.

Why?

Por quê?

Because there was Dan Brown, who sold 1.2 million copies that weekend.

Porque Dan Brown tinha vendido 1,2 milhão de cópias naquele final de semana.

(Laughter)

(Risos)

And the reason I like this number is because it shows that, really,

Gosto dessas quantidades porque mostram que, realmente,

when it comes to success, it's unbounded,

quando se trata de sucesso, ele é ilimitado,

that the best doesn't only get slightly more than the second best

que o melhor não é apenas um pouco maior do que o segundo melhor,

but gets orders of magnitude more,

mas recebe mais ordens de grandeza,

because success is a collective measure.

porque o sucesso é uma medida coletiva.

We give it to them, rather than we earn it through our performance.

Nós o atribuímos a elas, em vez de merecê-lo por nosso desempenho.

So one of things we realized is that performance, what we do, is bounded,

Percebemos que desempenho, que é o que fazemos, é limitado,

but success, which is collective, is unbounded,

mas sucesso, que é coletivo, é ilimitado,

which makes you wonder:

o que nos faz pensar:

How do you get these huge differences in success

"Como obtemos essas enormes diferenças de sucesso

when you have such tiny differences in performance?

quando temos diferenças tão pequenas no desempenho?"

And recently, I published a book that I devoted to that very question.

Recentemente lancei um livro dedicado a essa mesma pergunta.

And they didn't give me enough time to go over all of that,

Eles não me deram tempo suficiente para examinar tudo isso.

so I'm going to go back to the question of,

Voltarei à pergunta:

alright, you have success; when should that appear?

certo, você tem sucesso; quando isso deveria aparecer?

So let's go back to the party spoiler and ask ourselves:

Vamos voltar ao "spoiler" do grupo e nos perguntar:

Why did Einstein make this ridiculous statement,

"Por que Einstein fez essa declaração ridícula,

that only before 30 you could actually be creative?

de que, somente antes dos 30 anos, poderíamos ser criativos?"

Well, because he looked around himself and he saw all these fabulous physicists

Porque ele se viu rodeado de todos esses físicos incríveis

that created quantum mechanics and modern physics,

que criaram a mecânica quântica e a física moderna,

and they were all in their 20s and early 30s when they did so.

e estavam todos na faixa dos 20 e início dos 30 anos quando fizeram isso.

And it's not only him.

E não é apenas ele.

It's not only observational bias,

Não é só um viés de observação,

because there's actually a whole field of genius research

porque há uma área completa de pesquisa sobre gênios

that has documented the fact that,

que documentou o fato

if we look at the people we admire from the past

de que, se analisarmos as pessoas que admiramos no passado,

and then look at what age they made their biggest contribution,

e depois examinarmos a idade em que fizeram sua maior contribuição,

whether that's music, whether that's science,

seja na música, na ciência

whether that's engineering,

ou na engenharia,

most of them tend to do so in their 20s, 30s, early 40s at most.

a maioria delas estava na faixa dos 20, 30, início dos 40 anos, no máximo.

But there's a problem with this genius research.

Mas há um problema com essa pesquisa sobre gênios.

Well, first of all, it created the impression to us

Em primeiro lugar, ela nos deu a impressão

that creativity equals youth,

de que criatividade é igual a juventude,

which is painful, right?

o que é doloroso, não é mesmo?

(Laughter)

(Risos)

And it also has an observational bias,

Também tem um viés de observação,

because it only looks at geniuses and doesn't look at ordinary scientists

porque só analisa gênios e não cientistas comuns

and doesn't look at all of us and ask,

e não analisa todos nós e pergunta:

is it really true that creativity vanishes as we age?

"É verdade que a criatividade desaparece à medida que envelhecemos?"

So that's exactly what we tried to do,

É exatamente o que tentamos fazer,

and this is important for that to actually have references.

e é importante ter referências.

So let's look at an ordinary scientist like myself,

Vamos analisar um cientista comum, como eu,

and let's look at my career.

e minha carreira.

So what you see here is all the papers that I've published

Vemos aqui todos os artigos que publiquei

from my very first paper, in 1989; I was still in Romania when I did so,

desde meu primeiro, em 1989, quando eu ainda estava na Romênia,

till kind of this year.

até este ano.

And vertically, you see the impact of the paper,

Verticalmente, vemos o impacto do artigo,

that is, how many citations,

ou seja, quantas citações,

how many other papers have been written that cited that work.

quantos outros artigos escritos citaram esse trabalho.

And when you look at that,

Nessa análise, vemos que minha carreira tem cerca de três fases diferentes.

you see that my career has roughly three different stages.

I had the first 10 years where I had to work a lot

Nos primeiros dez anos, tive que trabalhar muito

e não consegui muito.

and I don't achieve much.

Ninguém parece se importar com o que faço.

No one seems to care about what I do, right?

There's hardly any impact.

Quase não há impacto.

(Laughter)

(Risos)

That time, I was doing material science,

Naquela época, eu estava fazendo ciência dos materiais,

and then I kind of discovered for myself networks

e então descobri redes por mim mesmo

and then started publishing in networks.

e comecei a publicar em redes.

And that led from one high-impact paper to the other one.

Isso levou de um artigo de alto impacto para outro.

And it really felt good. That was that stage of my career.

Eu me senti bem nessa fase de minha carreira.

(Laughter)

(Risos)

So the question is, what happens right now?

A pergunta é: "E agora?"

And we don't know, because there hasn't been enough time passed yet

Não sabemos, porque ainda não houve tempo suficiente

to actually figure out how much impact those papers will get;

para descobrir o impacto desses artigos.

Leva tempo para saber.

it takes time to acquire.

Quando analisamos os dados,

Well, when you look at the data,

it seems to be that Einstein, the genius research, is right,

parece que Einstein e a pesquisa sobre gênios estavam certos,

and I'm at that stage of my career.

e estou nessa fase de minha carreira.

(Laughter)

(Risos)

So we said, OK, let's figure out how does this really happen,

Dissemos: "Tudo bem, vamos descobrir como isso realmente acontece,

first in science.

primeiro na ciência".

And in order not to have the selection bias,

Para não ter o viés de seleção,

to look only at geniuses,

analisar apenas gênios,

we ended up reconstructing the career of every single scientist

acabamos reconstruindo a carreira de cada cientista

from 1900 till today

de 1900 até hoje

and finding for all scientists what was their personal best,

e descobrindo para todos eles sua melhor conquista,

whether they got the Nobel Prize or they never did,

se ganharam o Prêmio Nobel ou não,

or no one knows what they did, even their personal best.

ou ninguém sabe o que fizeram, nem mesmo sua melhor conquista.

And that's what you see in this slide.

É o que vemos neste slide.

Each line is a career,

Cada linha é uma carreira,

and when you have a light blue dot on the top of that career,

e um ponto azul claro no topo da carreira indica a melhor conquista.

it says that was their personal best.

And the question is,

A pergunta é:

when did they actually make their biggest discovery?

"Quando eles, na verdade, fizeram sua maior descoberta?"

To quantify that,

Para quantificar,

we look at what's the probability that you make your biggest discovery,

analisamos a probabilidade de fazermos nossa maior descoberta

let's say, one, two, three or 10 years into your career?

em, digamos, um, dois, três ou dez anos em nossa carreira?

We're not looking at real age.

Não estamos analisando a idade real, mas o que chamamos de "idade acadêmica".

We're looking at what we call "academic age."

Your academic age starts when you publish your first papers.

Nossa idade acadêmica começa ao publicarmos nossos primeiros artigos.

I know some of you are still babies.

Sei que alguns de vocês ainda são bebês.

(Laughter)

(Risos)

So let's look at the probability

Vamos analisar a probabilidade

that you publish your highest-impact paper.

de publicarmos nosso artigo de maior impacto.

And what you see is, indeed, the genius research is right.

Vemos que, de fato, a pesquisa sobre gênios está certa.

Most scientists tend to publish their highest-impact paper

A maioria dos cientistas tende a publicar seu artigo de maior impacto

in the first 10, 15 years in their career,

nos primeiros 10, 15 anos de carreira,

and it tanks after that.

e há um declínio após esse período.

It tanks so fast that I'm about -- I'm exactly 30 years into my career,

É tão rápido que estou prestes... tenho exatamente 30 anos de carreira,

and the chance that I will publish a paper that would have a higher impact

e a chance de eu publicar um artigo

que tenha um impacto maior do que qualquer coisa que fiz antes

than anything that I did before

is less than one percent.

é de menos de 1%.

I am in that stage of my career, according to this data.

Estou nessa fase de minha carreira, segundo esses dados.

But there's a problem with that.

Mas há um problema.

We're not doing controls properly.

Não estamos controlando adequadamente.

So the control would be,

O controle seria:

what would a scientist look like who makes random contribution to science?

"Como seria um cientista que faz contribuições aleatórias para a ciência?"

Or what is the productivity of the scientist?

"Ou qual é a produtividade do cientista?"

When do they write papers?

"Quando eles escrevem artigos?"

So we measured the productivity,

Assim medimos a produtividade

and amazingly, the productivity,

e, surpreendentemente, a produtividade,

your likelihood of writing a paper in year one, 10 or 20 in your career,

a probabilidade de escrever um artigo

no primeiro, décimo ou vigésimo ano de carreira

is indistinguishable from the likelihood of having the impact

é indistinguível da probabilidade de ter o impacto

in that part of your career.

naquela parte de nossa carreira.

And to make a long story short,

Para encurtar a história,

after lots of statistical tests, there's only one explanation for that,

depois de muitos testes estatísticos, só há uma explicação para isso:

that really, the way we scientists work

nós, cientistas, trabalhamos

is that every single paper we write, every project we do,

de modo que cada artigo que escrevemos, cada projeto que fazemos,

has exactly the same chance of being our personal best.

tenha exatamente a mesma chance de ser nossa melhor conquista.

That is, discovery is like a lottery ticket.

Ou seja, a descoberta é como um bilhete de loteria.

And the more lottery tickets we buy,

Quanto mais bilhetes de loteria compramos, maiores são nossas chances,

the higher our chances.

And it happens to be so

tanto que a maioria dos cientistas compra a maioria dos bilhetes de loteria

that most scientists buy most of their lottery tickets

nos primeiros 10, 15 anos de carreira.

in the first 10, 15 years of their career,

and after that, their productivity decreases.

Depois disso, sua produtividade diminui.

They're not buying any more lottery tickets.

Eles deixam de comprar bilhetes de loteria

So it looks as if they would not be creative.

e parece que não são criativos.

In reality, they stopped trying.

Na realidade, eles pararam de tentar.

So when we actually put the data together, the conclusion is very simple:

Quando reunimos os dados, a conclusão é muito simples:

success can come at any time.

"O sucesso pode vir a qualquer momento".

It could be your very first or very last paper of your career.

Pode ser o primeiro ou o último artigo de sua carreira.

It's totally random in the space of the projects.

É totalmente aleatório no espaço dos projetos.

It is the productivity that changes.

É a produtividade que muda.

Let me illustrate that.

Darei um exemplo.

Here is Frank Wilczek, who got the Nobel Prize in Physics

Este é Frank Wilczek, que recebeu o Prêmio Nobel de Física

for the very first paper he ever wrote in his career as a graduate student.

pelo primeiro artigo que escreveu na carreira como aluno de pós-graduação.

(Laughter)

(Risos)

More interesting is John Fenn,

Mais interessante é John Fenn,

who, at age 70, was forcefully retired by Yale University.

que, aos 70 anos, foi aposentado à força pela Universidade Yale.

They shut his lab down,

Fecharam o laboratório dele

and at that moment, he moved to Virginia Commonwealth University,

e, naquele momento, ele se mudou para a Virginia Commonwealth University,

opened another lab,

abriu outro laboratório,

and it is there, at age 72, that he published a paper

e foi lá, aos 72 anos, que publicou um artigo

for which, 15 years later, he got the Nobel Prize for Chemistry.

pelo qual, 15 anos depois, recebeu o Prêmio Nobel de Química.

And you think, OK, well, science is special,

Pensamos: "Tudo bem, a ciência é especial,

but what about other areas where we need to be creative?

mas e quanto a outras áreas em que precisamos ser criativos?"

So let me take another typical example: entrepreneurship.

Darei outro exemplo típico:

empreendedorismo.

Silicon Valley,

Vale do Silício,

the land of the youth, right?

a terra da juventude, não é mesmo?

And indeed, when you look at it,

De fato, ao analisarmos,

you realize that the biggest awards, the TechCrunch Awards and other awards,

percebemos que os maiores prêmios, como o TechCrunch Awards, e outros,

are all going to people

estão todos destinados a pessoas

com idade média no final dos 20 e bem no início dos 30 anos.

whose average age is late 20s, very early 30s.

You look at who the VCs give the money to, some of the biggest VC firms --

Analisamos a quem os capitalistas de risco dão o dinheiro,

algumas das maiores empresas de capital de risco,

all people in their early 30s.

todas as pessoas com pouco mais de 30 anos.

Which, of course, we know;

Sabemos, é claro,

there is this ethos in Silicon Valley that youth equals success.

que há uma crença no Vale do Silício de que juventude é igual a sucesso.

Not when you look at the data,

Isso não ocorre quando analisamos os dados,

because it's not only about forming a company --

porque não se trata apenas de formar uma empresa,

forming a company is like productivity, trying, trying, trying --

que é semelhante à produtividade: tentar, tentar, tentar,

when you look at which of these individuals actually put out

quando analisamos quais desses indivíduos

criam uma empresa e uma saída de sucesso.

a successful company, a successful exit.

And recently, some of our colleagues looked at exactly that question.

Recentemente, alguns de nossos colegas analisaram exatamente essa questão.

And it turns out that yes, those in the 20s and 30s

Acontece que pessoas na faixa dos 20 e 30 anos

put out a huge number of companies, form lots of companies,

criam um número enorme de empresas,

but most of them go bust.

mas a maioria delas quebra.

And when you look at the successful exits, what you see in this particular plot,

Quando analisamos as saídas bem-sucedidas, vemos, nesse enredo em particular,

the older you are, the more likely that you will actually hit the stock market

que, quanto maior a idade, maior a chance de conquistar o mercado de ações

or the sell the company successfully.

ou a venda da empresa com sucesso.

This is so strong, actually, that if you are in the 50s,

Isso é tão forte que, se você estiver na faixa dos 50 anos,

you are twice as likely to actually have a successful exit

terá duas vezes mais chances de ter uma saída bem-sucedida

than if you are in your 30s.

do que se estiver na faixa dos 30 anos.

(Applause)

(Aplausos)

So in the end, what is it that we see, actually?

Finalmente, o que vemos na verdade?

What we see is that creativity has no age.

Vemos que criatividade não tem idade.

Productivity does, right?

Produtividade sim, certo?

Which is telling me that at the end of the day,

Isso me diz que, no final,

if you keep trying --

se continuarmos tentando,

(Laughter)

(Risos)

you could still succeed and succeed over and over.

ainda podemos ter cada vez mais sucesso.

So my conclusion is very simple:

Minha conclusão é muito simples:

I am off the stage, back in my lab.

saio do palco, de volta ao meu laboratório.

Thank you.

Obrigado.

(Applause)

(Aplausos)