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

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Pedro Garcia Revisora: Isabel Vaz Belchior
00:12
We live in a world where the collection of data
0
12968
2198
Vivemos num mundo onde a pesquisa de informações
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.
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17762
2293
365 dias por ano.
00:20
This data is usually collected by what we call a front-desk specialist now.
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20730
4323
Esta informação é normalmente pesquisada pelo chamado especialista de balcão.
00:25
These are the retail clerks at your favorite department stores,
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25077
3120
Estes são os balconistas do retalho nas vossas lojas de armazém preferidas,
00:28
the cashiers at the grocery stores,
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28221
2443
os caixas nas mercearias,
00:30
the registration specialists at the hospital
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30688
2605
os especialistas de registo no hospital
00:33
and even the person that sold you your last movie ticket.
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33317
3114
e até mesmo a pessoa que vos vendeu o último bilhete de cinema.
00:36
They ask discreet questions, like: "May I please have your zip code?"
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36908
3875
Eles fazem perguntas discretas, como: "Por favor, diz-me o seu código postal?"
00:40
Or, "Would you like to use your savings card today?"
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40807
3111
Ou: "Você gostaria de usar o seu cartão de poupança hoje?"
Tudo isso nos dá informações.
00:44
All of which gives us data.
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44369
2309
00:46
However, the conversation becomes a little bit more complex
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46702
4587
Porém, a conversa torna-se um pouco mais complicada
00:51
when the more difficult questions need to be asked.
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51313
3318
quando é preciso fazer as perguntas mais difíceis.
00:54
Let me tell you a story, see.
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54655
1793
Deixem-me contar-vos uma história.
00:56
Once upon a time, there was a woman named Miss Margaret.
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56750
3018
Era uma vez, havia uma mulher chamada Miss Margaret.
00:59
Miss Margaret had been a front-desk specialist
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59792
2151
A Miss Margaret tinha sido especialista de receção
01:01
for almost 20 years.
16
61967
1460
durante 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 naquele tempo todo, ela nunca, e eu quero dizer nunca,
01:07
had to ask a patient their gender, race or ethnicity.
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67292
3520
nunca precisou de perguntar a um paciente o seu género, raça ou etnia.
01:10
Because, see, now Miss Margaret has the ability to just look at you.
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70836
3223
Porque a Miss Margaret tem a capacidade de, só com o olhar,
Hum, hum.
01:14
Uh-huh.
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74083
1158
consegue dizer se alguém é um rapaz ou rapariga,
01:15
And she can tell if you are a boy or a girl,
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75265
2777
01:18
black or white, American or non-American.
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3237
negro ou branco, norte-americano ou estrangeiro.
01:21
And in her mind, those were the only categories.
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81327
3238
Na cabeça dela, estas eram as únicas categorias.
01:24
So imagine that grave day,
24
84589
2016
Então, imaginem aquele dia difícil,
01:26
when her sassy supervisor invited her to this "change everything" meeting
25
86629
4893
quando a sua supervisora atrevida a convida para a reunião
do "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 terá que pedir a cada um dos seus pacientes
01:35
to self-identify.
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95204
1405
para se identificarem.
01:36
She gave her six genders, eight races and over 100 ethnicities.
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96633
4770
Ela dá-lhe seis géneros, oito raças e mais de cem etnias.
01:41
Well, now, Miss Margaret was appalled.
29
101427
2588
Bem, agora, a Miss Margaret ficou chocada.
Quero dizer, muito ofendida.
01:44
I mean, highly offended.
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104039
1397
01:45
So much so that she marched down to that human-resource department
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105460
3331
Tanto é assim, que ela marchou para o departamento de recursos humanos
01:48
to see if she was eligible for an early retirement.
32
108815
2524
para ver se podia pedir a aposentação antecipada.
01:51
And she ended her rant by saying
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111363
1960
E terminou o seu discurso dizendo
01:53
that her sassy supervisor invited her to this "change everything" meeting
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113347
4870
que a sua supervisora atrevida a convidara para a reunião do "muda tudo"
01:58
and didn't, didn't, even, even
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118241
2024
e nem sequer mesmo, mesmo
02:00
bring, bring food, food, food, food.
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120289
3028
trouxe, trouxe comida, comida, comida, comida.
02:03
(Laughter)
37
123341
1154
(Risos)
02:04
(Applause) (Cheers)
38
124519
5067
(Aplausos)
02:10
You know you've got to bring food to these meetings.
39
130681
2434
Vocês sabem que se tem de trazer comida para essas reuniões.
02:13
(Laughter)
40
133139
2343
(Risos)
02:15
Anyway.
41
135506
1159
Enfim.
02:16
(Laughter)
42
136689
1508
(Risos)
02:18
Now, that was an example of a healthcare setting,
43
138221
2769
Agora, aquele foi um exemplo de um ambiente de saúde,
mas claro, todos os negócios recolhem algum tipo de informação.
02:21
but of course, all businesses collect some form of data.
44
141014
3333
02:24
True story: I was going to wire some money.
45
144371
3142
História verdadeira: eu ia transferir algum dinheiro.
E a representante da Alfândega perguntou-me
02:28
And the customer service representative asked me
46
148165
2555
02:30
if I was born in the United States.
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150744
2334
se nasci nos EUA.
Hesitei em responder à pergunta dela,
02:33
Now, I hesitated to answer her question,
48
153419
2381
02:35
and before she even realized why I hesitated,
49
155824
3130
e antes mesmo de ela perceber porque é que eu tinha hesitado,
02:38
she began to throw the company she worked for under the bus.
50
158978
3015
ela começou a criticar severamente a empresa em que trabalha.
Disse: "Miúda, sei que é estúpido, mas eles fazem-nos perguntar isto."
02:42
She said, "Girl, I know it's stupid, but they makin' us ask this question."
51
162017
5072
(Risos)
02:47
(Laughter)
52
167113
1151
Por causa da forma como ela me apresentou isso,
02:48
Because of the way she presented it to me,
53
168288
2073
02:50
I was like, "Girl, why?
54
170385
1600
Eu fiquei, tipo; "Miúda, porquê?
"Porque é que vos fazem perguntar isso?
02:52
Why they makin' you ask this question?
55
172561
2230
02:54
Is they deportin' people?"
56
174815
1802
"Eles estão a deportar 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 o meu outro lado,
03:01
the more professional speaker-poet side of me.
59
181053
2568
o meu lado locutor-poeta mais profissional,
aquele que entendia que havia pequenas Miss Margarets por todo o lado.
03:04
The one that understood that there were little Miss Margarets all over the place.
60
184164
4150
03:08
People who were good people, maybe even good employees,
61
188871
2968
Pessoas que eram boas, talvez até mesmo bons funcionários,
03:11
but lacked the ability to ask their questions properly
62
191863
2552
mas não sabiam como fazer perguntas adequadamente.
03:14
and unfortunately, that made her look bad,
63
194439
2535
Infelizmente, aquilo deixava-a ficar mal,
03:16
but the worst, that made the business look even worse
64
196998
3246
mas o pior é que aquilo deixava a empresa ainda pior do que ela.
03:20
than how she was looking.
65
200268
1666
Porque ela não sabia quem eu era.
03:22
Because she had no idea who I was.
66
202236
1767
03:24
I mean, I literally could have been a woman who was scheduled to do a TED Talk
67
204027
3685
Eu podia ser alguém prestes a dar uma palestra na TED
03:27
and would use her as an example.
68
207736
1778
e usá-la como exemplo.
03:29
Imagine that.
69
209538
1300
Imaginem só.
03:30
(Applause)
70
210862
4262
(Aplausos)
Infelizmente,
03:35
And unfortunately,
71
215148
1183
o que acontece é que pessoas evitariam responder
03:36
what happens is people would decline to answer the questions,
72
216355
2895
por temerem que as informações fossem usadas
03:39
because they feel like you would use the information
73
219274
2509
para os discriminar,
03:41
to discriminate against them,
74
221807
1425
tudo por causa de como a informação foi apresentada.
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
Assim, nós conseguimos maus dados.
03:47
And everybody knows what bad data does.
77
227473
2111
E todos sabem o que maus dados causam.
03:49
Bad data costs you time, it costs you money
78
229608
2793
Maus dados custam tempo, custam dinheiro
03:52
and it costs you resources.
79
232425
1946
e custam recursos.
03:54
Unfortunately, when you have bad data,
80
234395
2563
Infelizmente, quando temos maus dados,
03:56
it also costs you a lot more,
81
236982
3079
também nos custa muito mais,
porque temos diferenças na saúde,
04:00
because we have health disparities,
82
240085
2395
04:02
and we have social determinants of health,
83
242504
2214
determinantes sociais de saúde,
04:04
and we have the infant mortality,
84
244742
1658
e na mortalidade infantil,
04:06
all of which depends on the data that we collect,
85
246424
2643
tudo dependente dos dados que recolhemos.
E se tivermos informação errada, continuamos a ter estes problemas.
04:09
and if we have bad data, than we have those issues still.
86
249091
3248
04:12
And we have underprivileged populations
87
252363
1899
Temos populações com muitos problemas sociais
04:14
that remain unfortunate and underprivileged,
88
254286
2791
que permanecem desfavorecidas e com muitos problemas sociais
04:17
because the data that we're using is either outdated,
89
257101
3926
porque a informação que usamos
ou é desatualizada
ou está errada,
04:21
or is not good at all or we don't have anything at all.
90
261051
3293
e por isso, na verdade, não temos informação nenhuma.
04:24
Now, wouldn't it be amazing if people like Miss Margaret
91
264987
2636
Não seria fantástico se pessoas como a Miss Margaret
04:27
and the customer-service representative at the wiring place
92
267647
3150
e o representante do atendimento ao cliente do "Call-Center"
04:30
were graced to collect data with compassionate care?
93
270821
4374
fossem agraciados para recolherem dados com cuidado e compaixão?
04:35
Can I explain to you what I mean by "graced?"
94
275562
2317
Posso explicar-lhes 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: Conseguir envolver os especialistas da receção e informá-los da...
R: relevância do seu papel ao tornarem-se...
04:45
R: the Relevance of their role as they become
97
285097
3953
A: responsáveis pela exatidão da informação ao implementarem...
04:49
A: Accountable for the accuracy of data while implementing
98
289074
3531
04:52
C: Compassionate care within all encounters by becoming
99
292629
4044
C: cuidados compassivos em todos os encontros, tornando-se...
04:56
E: Equipped with the education needed to inform people
100
296697
3301
E: equipados com a educação necessária para informar a população...
05:00
of why data collection is so important.
101
300022
3293
D: porque é que a recolha de dados é tão necessária.
(Aplausos)
05:04
(Applause)
102
304315
2949
05:07
Now, I'm an artist.
103
307288
2096
Sou uma artista.
05:09
And so what happens with me
104
309408
1674
Então o que me acontece
05:11
is that when I create something artistically,
105
311106
2174
é que, ao criar algo artisticamente,
05:13
the trainer in me is awakened as well.
106
313304
1923
o treinador em mim, também é despertado.
05:15
So what I did was, I began to develop that acrostic poem into a full training
107
315251
4072
Então, comecei a desenvolver aquele poema acróstico
no treino intensivo com o título "Sou G.R.A.C.E.D."
05:19
entitled "I'm G.R.A.C.E.D."
108
319347
1548
05:20
Because I remember, being the front-desk specialist,
109
320919
2841
Porque me lembro de ser uma especialista de receção,
05:23
and when I went to the office of equity to start working,
110
323784
2674
e quando fui para o escritório de equidade trabalhar, pensei:
05:26
I was like, "Is that why they asked us to ask that question?"
111
326482
3555
"É por isso que nos pedem para fazer esta pergunta?"
Tudo se se fez luz para mim,
05:30
It all became a bright light to me,
112
330061
1768
05:31
and I realized that I asked people and I told people about --
113
331853
3637
e percebi que perguntei às pessoas e eu falei com as pessoas...
05:35
I called them by the wrong gender, I called them by the wrong race,
114
335514
3284
chamando-as pelo género errado, pela raça errada,
05:38
I called them by the wrong ethnicity,
115
338822
1803
pela etnia errada,
05:40
and the environment became hostile,
116
340649
2007
e o ambiente tornou-se tenso,
05:42
people was offended and I was frustrated because I was not graced.
117
342680
4284
as pessoas ofenderam-se e fiquei frustrada porque não fui agraciada.
05:46
I remember my computerized training,
118
346988
2587
Lembro-me da minha formação informática,
05:49
and unfortunately, that training did not prepare me to deescalate a situation.
119
349599
5626
e infelizmente, aquela formação não me preparou para acalmar uma situação.
05:55
It did not prepare me to have teachable moments when I had questions
120
355249
3376
Não me preparou para ter momentos de ensino quando tinha dúvidas
05:58
about asking the questions.
121
358649
1658
sobre como fazer as perguntas.
06:00
I would look at the computer and say, "So, what do I do when this happens?"
122
360331
3564
Olharia para o computador e diria: "Então, o que fazer nessa situação?"
06:03
And the computer would say ...
123
363919
1858
E o computador diria...
06:05
nothing, because a computer cannot talk back to you.
124
365801
3268
nada, porque um computador não nos pode responder.
(Risos)
06:09
(Laughter)
125
369093
3207
06:12
So that's the importance of having someone there
126
372324
2571
Então essa é a importância de ter alguém ali
06:14
who was trained to teach you and tell you what you do
127
374919
2777
treinado para ensiná-lo e dizer-lhe o que fazer
06:17
in situations like that.
128
377720
1690
em situações como aquelas.
Então, ao criar a formação de "Sou G.R.A.C.E.D",
06:20
So, when I created the "I'm G.R.A.C.E.D" training,
129
380030
2626
06:22
I created it with that experience that I had in mind,
130
382680
2994
criei-o com aquela experiência em mente,
06:25
but also that conviction that I had in mind.
131
385698
2516
mas também com aquela convicção em mente.
06:28
Because I wanted the instructional design of it
132
388238
2253
Porque queria que o "design" de instruções
06:30
to be a safe space for open dialogue for people.
133
390515
2778
fosse um espaço seguro para diálogo aberto com as pessoas.
06:33
I wanted to talk about biases,
134
393317
1895
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 faríamos.
06:38
Because now I know that when you engage people in the why,
137
398847
3944
Porque agora sei que, quando envolvemos as pessoas nos motivos,
06:42
it challenges their perspective, and it changes their attitudes.
138
402815
3476
desafiamos as suas perspetivas, e mudamos as suas atitudes.
06:46
Now I know that data that we have at the front desk
139
406315
3159
Agora sei que os dados que recolhemos na receção
06:49
translates into research that eliminates disparities and finds cures.
140
409498
4813
traduzem-se em pesquisa que acaba com as disparidades e encontra curas.
06:54
Now I know that teaching people transitional change
141
414335
3706
Agora sei que ensinar às pessoas mudança de transacição,
em vez de chocá-las com a mudança,
06:58
instead of shocking them into change
142
418065
2846
07:00
is always a better way of implementing change.
143
420935
3255
é sempre uma forma melhor de implementarmos a mudança.
07:04
See, now I know people are more likely to share information
144
424214
3046
Agora sei que as pessoas se sentem mais dispostas a dar informações
07:07
when they are treated with respect by knowledgeable staff members.
145
427284
3859
quando se sentem respeitadas por funcionários experientes.
Agora sei que vocês não precisam de ser especialistas em estatísticas
07:11
Now I know that you don't have to be a statistician
146
431167
3021
07:14
to understand the power and the purpose of data,
147
434212
3001
para entenderem 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 devem respeitar as pessoas e ter cuidado compassivo.
07:21
Now I know that when you've been graced,
149
441625
2825
Agora sei que, ao serem agraciados,
07:24
it is your responsibility to empower somebody else.
150
444474
3376
a vossa responsabilidade é capacitar mais alguém.
07:27
But most importantly, now I know
151
447874
2425
Mas mais importante, agora sei
que, ensinar seres humanos
07:30
that when teaching human beings
152
450323
2413
07:32
to communicate with other human beings,
153
452760
3079
a comunicarem com outros seres humanos,
07:35
it should be delivered by a human being.
154
455863
3785
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 todos forem trabalhar
07:48
and y'all schedule that "change everything" meeting --
157
468806
3335
e forem convocados para aquela reunião "muda tudo"...
07:52
(Laughter)
158
472165
1650
(Risos)
07:53
remember Miss Margaret.
159
473839
1515
lembrem-se da Miss 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.
Obrigada.
08:00
Thank you.
161
480103
1151
(Aplausos) (Vivas)
08:01
(Applause) (Cheers)
162
481278
5475
08:06
Thank you.
163
486777
1175
08:07
(Applause)
164
487976
1595
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