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

Tradutor: Gabriela Carius Ribas Revisora: Isabel Vaz Belchior

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

Hoje, na verdade, é um dia muito especial para mim,

because it is my birthday.

porque é o meu aniversário.

(Applause)

(Aplausos)

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

E por isso, agradeço-vos a todos por se juntarem à festa.

(Laughter)

(Risos)

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

Mas sempre que se dá uma festa, há alguém para a estragar, certo?

(Risos)

(Laughter)

And I'm a physicist,

Sou físico,

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

e desta vez trouxe outro físico comigo.

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

Chama-se Albert Einstein — também é Albert —

e foi ele que disse que uma pessoa que não tenha feito

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

contribuições importantes para a ciência até aos 30 anos,

by the age of 30

will never do so.

nunca o irá fazer.

(Risos)

(Laughter)

Ora, não é necessário ir à Wikipedia

Now, you don't need to check Wikipedia

para ver que tenho mais de 30 anos.

that I'm beyond 30.

(Risos)

(Laughter)

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

Por isso, efetivamente, o que ele está a dizer-me, a mim e a vocês,

is that when it comes to my science,

é que, no que toca à minha ciência,

I'm deadwood.

sou redundante.

Bem, felizmente, eu tive a minha parte de sorte na minha carreira.

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

Por volta dos 28 anos, fiquei muito interessado em redes,

Around age 28, I became very interested in networks,

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

e uns anos mais tarde, conseguimos publicar alguns artigos importantes

that reported the discovery of scale-free networks

que relatavam a descoberta de redes sem escala

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

o que originou uma nova disciplina a que hoje chamamos ciência de redes.

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

E se estiverem mesmo interessados, podem fazer um doutoramento

in Budapest, in Boston,

em Budapeste, em Boston

and you can study it all over the world.

e podem estudá-las em todo o mundo.

A few years later,

Uns anos mais tarde,

quando me mudei para Harvard primeiro como investigador em sabática,

when I moved to Harvard first as a sabbatical,

I became interested in another type of network:

interessei-me por outro tipo de redes:

desta vez, as redes dentro de nós,

that time, the networks within ourselves,

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

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

e como se relacionam com as doenças.

and how they connect to disease.

Esse interesse levou a uma grande explosão na medicina,

And that interest led to a major explosion within medicine,

including the Network Medicine Division at Harvard,

incluindo a Divisão de Medicina em Rede de Harvard,

that has more than 300 researchers who are using this perspective

que tem mais de 300 investigadores que usam esta perspetiva

to treat patients and develop new cures.

para tratar doentes e desenvolver novas curas.

E há alguns anos,

And a few years ago,

eu achei que levaria esta ideia de redes

I thought that I would take this idea of networks

and the expertise we had in networks

e a experiência que tínhamos em redes

in a different area,

para uma área diferente,

that is, to understand success.

ou seja, compreender o sucesso.

And why did we do that?

E porque o fizemos?

Well, we thought that, to some degree,

Bem, pensávamos que, até certo ponto,

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

o nosso sucesso era determinado pelas redes de que fazíamos parte,

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

para nos impulsionar, ou fazer-nos recuar.

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

E eu estava curioso saber se conseguiríamos usar o conhecimento

e o grande volume de dados e experiência com os quais desenvolvemos as redes

where we develop the networks

to really quantify how these things happen.

para quantificar como estas coisas acontecem.

This is a result from that.

E este é o resultado.

What you see here is a network of galleries in museums

O que veem aqui é uma rede de galerias em museus

that connect to each other.

ligadas umas às outras.

And through this map that we mapped out last year,

E através deste mapa que traçámos no ano passado,

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

conseguimos 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 me derem as primeiras cinco exposições que ele ou ela fez na sua carreira.

Bem, como tínhamos pensado,

Well, as we thought about success,

concluímos que o sucesso não se limita a redes;

we realized that success is not only about networks;

there are so many other dimensions to that.

existem muito mais dimensões.

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

E uma das coisas de que necessitamos para o sucesso é, obviamente,

is performance.

o desempenho.

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

Por isso, vamos definir a diferença entre desempenho e sucesso.

Well, performance is what you do:

Bem, o desempenho é aquilo que se faz:

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

quão rápido se corre, que tipo de quadros se pinta,

what kind of papers you publish.

que tipo de artigos se publica.

No entanto, na nossa definição funcional,

However, in our working definition,

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

o sucesso relaciona-se com a perceção da comunidade daquilo que se fez,

from your performance:

do desempenho:

Como é que o reconhece, e como é que o recompensa?

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

In other terms,

Por outras palavras,

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

o desempenho de cada um depende de si, mas o seu sucesso depende de todos nós.

E esta foi uma mudança muito importante para nós,

And this was a very important shift for us,

because the moment we defined success as being a collective measure

porque o momento em que definimos o sucesso como uma medida coletiva

that the community provides to us,

que a comunidade nos proporciona,

it became measurable,

tornou-se mensurável,

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

porque se está na comunidade, existem múltiplos pontos de dados sobre isso.

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

Assim, vamos para a escola, fazemos exercício, praticamos,

porque acreditamos que o desempenho leva ao sucesso.

because we believe that performance leads to success.

But the way we actually started to explore,

Mas a maneira como começamos a explorar, faz com que percebamos

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

que desempenho e sucesso são animais muito, muito diferentes

when it comes to the mathematics of the problem.

no que se refere à matemática do problema. E permitam-me que o ilustre.

And let me illustrate that.

Então, o que vemos aqui é o homem mais rápido do mundo, Usain Bolt.

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

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

E, claro, ele ganha a maior parte das competições em que entra.

E nós sabemos que ele é o mais rápido do planeta porque temos um cronómetro

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

to measure his speed.

para medir a sua velocidade.

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

Bem, o que ele tem de interessante é que, quando ele ganha,

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

ele não o faz ultrapassando a concorrência de forma significativa.

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

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

Ele não só corre apenas 1% mais rápido do que o segundo classificado,

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

como não corre dez vezes mais rápido do que eu,

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

e eu não sou um bom atleta, acreditem.

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

(Laughter)

(Risos)

And every time we are able to measure performance,

De cada vez que conseguimos medir o desempenho,

we notice something very interesting;

verificamos algo muito interessante;

isto é, o desempenho é limitado.

that is, performance is bounded.

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

O que isto significa é que não existem grandes variações

no desempenho humano.

It varies only in a narrow range,

Ele varia apenas num intervalo limitado,

and we do need the chronometer to measure the differences.

e precisamos mesmo do cronómetro para medir as diferenças.

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

Isto não quer dizer que não consigamos distinguir o bom dos melhores,

but the best ones are very hard to distinguish.

mas os melhores são muito difíceis de distinguir.

E o problema é que a maioria de nós trabalha em áreas

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

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

nas quais não temos um cronómetro para medir o nosso desempenho.

Bom, o desempenho é limitado,

Alright, performance is bounded,

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

não existem grandes diferenças entre nós no que toca ao nosso desempenho.

How about success?

E quanto ao sucesso?

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

Bem, mudemos para um tópico diferente, como os livros.

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

O sucesso de um autor é medido através do número dos seus leitores.

And so when my previous book came out in 2009,

Desta forma, quando o meu livro anterior foi publicado em 2009,

eu estava na Europa a falar com o meu editor,

I was in Europe talking with my editor,

e queria saber: "Quem é a concorrência?"

and I was interested: Who is the competition?

E havia alguma concorrência fabulosa.

And I had some fabulous ones.

Nessa semana...

That week --

(Risos)

(Laughter)

saiu o "Símbolo Perdido" de Dan Brown,

Dan Brown came out with "The Lost Symbol,"

e também "A Melodia do Adeus", de Nicholas Sparks.

and "The Last Song" also came out,

Nicholas Sparks.

E quando se olha para a lista,

And when you just look at the list,

percebe-se que, em termos de desempenho,

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

não há nenhuma diferença entre esses livros e o meu.

between these books or mine.

Right?

Certo?

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

Por isso, se a equipa do Nicholas Sparks trabalhar um pouco mais,

he could easily be number one,

ele pode facilmente ser o número um,

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

porque é quase por acidente chegar ao topo de vendas.

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

Vamos olhar para os números. Eu sou uma pessoa dos dados, certo?

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

Então, vamos ver quais foram as vendas do Nicholas Sparks.

E acontece que naquela primeira semana,

And it turns out that that opening weekend,

o Nicholas Sparks vendeu mais de cem mil cópias,

Nicholas Sparks sold more than a hundred thousand copies,

o que é um número espetacular.

which is an amazing number.

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

De facto, é possível chegar ao topo dos best-sellers da lista do "New York Times"

by selling 10,000 copies a week,

com 10 000 cópias por semana.

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

por isso, ele multiplicou por dez o que necessitava para ser o número um.

Yet he wasn't number one.

No entanto, ele não foi o número um. Porquê?

Why?

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

Porque havia o Dan Brown, que vendeu 1,2 milhões de cópias nesse fim de semana.

(Laughter)

E a razão pela qual eu gosto deste número é porque mostra que, na verdade,

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

when it comes to success, it's unbounded,

no que toca ao sucesso, é ilimitado,

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

e o melhor não consegue apenas ligeiramente mais do que o segundo melhor

but gets orders of magnitude more,

mas consegue resultados de maior amplitude,

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.

Damos aos outros, em vez de conquistar através do nosso desempenho.

Assim, uma das coisas de que nos apercebemos

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

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

but success, which is collective, is unbounded,

mas o sucesso que é coletivo, é ilimitado.

which makes you wonder:

O que nos faz questionar:

How do you get these huge differences in success

como conseguimos estas diferenças enormes no 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, publiquei um livro dedicado, precisamente, a esta questão.

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

E eles não me deram tempo suficiente para analisar tudo.

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

Então, vou voltar à questão:

alright, you have success; when should that appear?

"Ok, você tem sucesso: quando isso deve aparecer?"

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

Então vamos voltar a quem estraga a festa e perguntar:

Why did Einstein make this ridiculous statement,

"Porque é que Einstein fez aquela declaração ridícula,

that only before 30 you could actually be creative?

"de que 'só antes dos 30 se pode ser realmente criativo'?"

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

Porque ele olhou à sua volta e viu todos aqueles incríveis cientistas

that created quantum mechanics and modern physics,

que criaram a mecânica "quantum" e a física moderna,

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

e eles tinham entre 20 e 30 anos quando o fizeram.

And it's not only him.

E ele não foi o único.

It's not only observational bias,

Não é só um a observação preconceituosa,

because there's actually a whole field of genius research

porque existe mesmo um campo de pesquisa sobre génios

that has documented the fact that,

que documentou o facto

if we look at the people we admire from the past

de que, se olharmos para as pessoas que admiramos do passado

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

e virmos as idades em que fizeram as suas maiores contribuições

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

— seja na música, seja na ciência ou na engenharia —

whether that's engineering,

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

na sua maior parte, estavam entre os 20, 30 e início dos 40, se tanto.

But there's a problem with this genius research.

Mas há um problema nesta pesquisa sobre génios.

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

Bem, primeiro, criou em nós a impressão

that creativity equals youth,

de que a criatividade é igual à juventude,

which is painful, right?

o que é doloroso, certo?

(Laughter)

(Risos)

And it also has an observational bias,

E também há um preconceito na observação,

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

porque apenas considera os génios e não os cientistas normais

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

e não nos considera a todos nós e questiona:

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,

Então, foi isso que tentámos fazer,

and this is important for that to actually have references.

e isto é importante para termos verdadeiras referências.

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

Então vamos ver um cientista normal, como eu,

and let's look at my career.

e vamos ver a minha carreira.

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

O que vemos aqui são todos os artigos que eu publiquei

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

desde o primeiro, em 1989 — ainda estava na Roménia quando o fiz —

till kind of this year.

até este ano.

And vertically, you see the impact of the paper,

E, verticalmente, vocês veem o impacto desse artigo,

that is, how many citations,

o que é, quantas citações,

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

quantos outros artigos citaram o meu trabalho.

And when you look at that,

E quando vocês olham para ali,

you see that my career has roughly three different stages.

veem que a minha carreira teve três etapas diferentes.

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

Os primeiros 10 anos quando eu tive de trabalhar muito

and I don't achieve much.

sem reconhecimento.

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

Ninguém se importava com o que eu fazia, pois não? (Risos)

There's hardly any impact.

Não tinha quase nenhum impacto.

(Laughter)

That time, I was doing material science,

Nessa altura, eu estava a estudar a ciência dos materiais

and then I kind of discovered for myself networks

e descobri por mim mesmo as redes

and then started publishing in networks.

e comecei a publicar nas redes.

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

Isso levou-me de um artigo de grande impacto a outro.

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

Eu sentia-me muito bem. Aquela foi uma etapa da minha carreira.

(Laughter)

(Risos)

So the question is, what happens right now?

A questão é: "O que acontece agora?"

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

Nós não sabemos, porque ainda não passou tempo suficiente

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

para descobrir o impacto desses artigos,

it takes time to acquire.

isso leva tempo.

Well, when you look at the data,

Bem, quando olhamos para os dados,

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

parece que Einstein, o investigador genial, está certo,

and I'm at that stage of my career.

estou na tal etapa da minha carreira.

(Laughter)

(Risos)

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

Então, dissemos: "Ok, vamos descobrir como é que isso realmente acontece,

first in science.

"primeiro na ciência."

And in order not to have the selection bias,

De forma a não ter preconceito na seleção,

to look only at geniuses,

considerando apenas os génios,

we ended up reconstructing the career of every single scientist

nós acabámos por reconstruir a carreira de todos os cientistas

from 1900 till today

de 1900 até hoje,

and finding for all scientists what was their personal best,

e encontrar em cada cientista o que foi o seu melhor,

whether they got the Nobel Prize or they never did,

tivesse ou não ganhado o prémio Nobel,

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

ou se ninguém conhecer o que fez, mesmo o seu melhor.

And that's what you see in this slide.

E é isso o que vocês veem aqui.

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 quando se tem um ponto azul em cima da carreira,

it says that was their personal best.

significa que foi o seu melhor.

And the question is,

E a pergunta é:

when did they actually make their biggest discovery?

"Quando é que eles tiveram a sua grande descoberta?"

To quantify that,

Para quantificar isso,

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

vemos a probabilidade de se fazer a maior descoberta,

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

digamos — com um, dois, três ou dez anos de carreira.

We're not looking at real age.

Não estamos a olhar para a idade.

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

Estamos a olhar para a "idade académica".

Your academic age starts when you publish your first papers.

A vossa idade académica começa ao publicarem o vosso primeiro artigo.

I know some of you are still babies.

Sei que alguns aqui são ainda bebés.

(Laughter)

(Risos)

So let's look at the probability

Vamos ver as probabilidades

that you publish your highest-impact paper.

de publicarem o vosso artigo de maior impacto.

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

O que vocês veem é que o investigador génio está certo.

Most scientists tend to publish their highest-impact paper

A maior parte dos cientistas publicam o 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 cai depois disso.

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

Caem tão rápido, que estou há 30 anos na carreira,

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

e a hipótese de eu publicar um artigo de maior impacto

than anything that I did before

do que qualquer coisa que eu fiz antes,

is less than one percent.

é menos de 1%.

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

Estou nessa etapa da minha carreira, de acordo com esses dados.

But there's a problem with that.

Mas tenho um problema com isso.

We're not doing controls properly.

Não estamos a fazer corretamente o controlo.

So the control would be,

Então o controlo deveria ser:

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

"Como parece um cientista com contribuições ao acaso à ciência?"

Or what is the productivity of the scientist?

Ou: "Qual é a produtividade do cientista?"

When do they write papers?

"Quando é que ele escreve os artigos?"

So we measured the productivity,

Então calculámos a produtividade,

and amazingly, the productivity,

e incrivelmente, a produtividade,

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

a probabilidade de ele escrever um artigo no primeiro ano,

no 10.º ou no 20.º ano de carreira

is indistinguishable from the likelihood of having the impact

é indistinguível da probabilidade do seu impacto

in that part of your career.

na sua carreira.

And to make a long story short,

E, resumindo,

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

depois de vários testes de estatística,

há apenas uma explicação para isso:

that really, the way we scientists work

a forma como nós, cientistas, trabalhamos,

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

é que cada artigo que escrevemos, cada projeto que fazemos,

has exactly the same chance of being our personal best.

tem a mesma hipótese de ser o nosso melhor trabalho.

That is, discovery is like a lottery ticket.

Isto é, a descoberta é como um bilhete de lotaria.

And the more lottery tickets we buy,

E quanto mais bilhetes de lotaria comprarmos,

the higher our chances.

maiores serão as nossas hipóteses.

And it happens to be so

E acontece

that most scientists buy most of their lottery tickets

que a maioria dos cientistas compra os bilhetes

in the first 10, 15 years of their career,

nos primeiros 10, 15 anos de carreira,

and after that, their productivity decreases.

e depois disso, a sua produtividade cai.

They're not buying any more lottery tickets.

Eles não compram mais bilhetes.

So it looks as if they would not be creative.

Parece então que eles já não conseguem ser 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 juntamos todos os dados, a conclusão é muito simples:

success can come at any time.

o sucesso pode surgir a qualquer momento.

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

Pode ser o primeiro ou último artigo da 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.

Deixem-me ilustrar.

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

Aqui está Franck Wilczek, que recebeu o prémio Nobel de Física

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

pelo primeiro artigo que escreveu na sua carreira com aluno de licenciatura.

(Laughter)

(Risos)

More interesting is John Fenn,

Mais interessante é John Fenn, que, aos 70 anos,

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

foi forçado a sair da Universidade de Yale.

They shut his lab down,

Eles fecharam o seu laboratório.

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

Nesse momento, ele mudou-se para a Universidade de Virgínia,

opened another lab,

abriu outro laboratório,

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

e, aos 72 anos, publicou um artigo

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

pelo qual, 15 anos depois, recebeu o Nobel da Química.

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

E vocês pensam: "Ok, a ciência é especial,

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

"mas e as outras áreas em que precisamos de ser criativos?"

So let me take another typical example: entrepreneurship.

Então, vamos a outro exemplo: o empreendedorismo.

Silicon Valley,

O Vale do Silício,

the land of the youth, right?

terra da juventude, certo?

And indeed, when you look at it,

Quando vocês olham para isso,

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

descobrem que os grandes prémios, o TechCrunch Awards e outros,

are all going to people

foram para pessoas

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

entre os seus 20 e 30 anos.

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

Vejam a quem é que as empresas de capital de risco dão dinheiro

all people in their early 30s.

— só a pessoas de 30 e poucos anos.

Which, of course, we know;

Claro que nós sabemos

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

que há no Vale do Silício o hábito de associar a juventude ao sucesso.

Not when you look at the data,

Não quando olhamos para 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 --

— formar uma empresa é produtividade, tentar, tentar, tentar —

when you look at which of these individuals actually put out

quando vemos qual desses indivíduos

a successful company, a successful exit.

monta uma empresa de sucesso, uma venda de sucesso.

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

Recentemente, um dos nossos colegas examinou precisamente essa questão.

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

E verificou que sim, os indivíduos com 20 e 30 anos

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

montaram um grande número de empresas, formaram muitas,

but most of them go bust.

mas a maioria delas faliu.

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

E quando vemos as vendas de sucesso,

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

constatamos que, quanto mais velhos, mais hipóteses têm de entrar na Bolsa

or the sell the company successfully.

ou de venderem a empresa com sucesso.

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

Isso é forte, se vocês tiverem 50 anos,

you are twice as likely to actually have a successful exit

vocês têm duas vezes mais hipóteses de terem verdadeiro sucesso

than if you are in your 30s.

do que se tiverem 30 anos.

(Applause)

(Aplausos)

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

Então, afinal, o que é que nós vemos?

What we see is that creativity has no age.

Vemos que a criatividade não tem idade.

Productivity does, right?

A produtividade tem.

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

O que me diz é que, no final das contas,

if you keep trying --

se vocês continuarem a tentar...

(Laughter)

(Risos)

you could still succeed and succeed over and over.

podem acabar por ter sucesso atrás de sucesso.

So my conclusion is very simple:

Então, a minha conclusão é simples:

Estou fora do palco, volto para o meu laboratório.

I am off the stage, back in my lab.

Thank you.

Obrigado.

(Applause)

(Aplausos)