ABOUT THE SPEAKER
Dan Pink - Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace.

Why you should listen

With a trio of influential bestsellers, Dan Pink has changed the way companies view the modern workplace. In the pivotal A Whole New Mind, Pink identifies a sea change in the global workforce -- the shift of an information-based corporate culture to a conceptual base, where creativity and big-picture design dominates the landscape.

His latest book, The Adventures of Johnny Bunko, is an evolutionary transformation of the familiar career guide. Replacing linear text with a manga-inspired comic, Pink outlines six career laws vastly differing from the ones you've been taught. Members of the Johnny Bunko online forum participated in an online contest to create the seventh law -- "stay hungry."

A contributing editor for Wired, Pink is working on a new book on the science and economics of motivation for release in late 2009.

More profile about the speaker
Dan Pink | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2009

Dan Pink: The puzzle of motivation

Dan Pink o překvapivých vědeckých poznatcích o motivaci

Filmed:
25,352,736 views

Kariérní analytik Dan Pink zkoumá záhady motivace, počínaje faktem, který badatelé společenských věd znají, ale většina manažerů ne: Tradiční odměňování není vždy tak účinné, jako si myslíme. Poslechněte si jeho poučné příběhy - a možná také návod, jak dál.
- Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
I need to make a confessionzpověď at the outsetpočátku here.
0
0
4000
Hned na začátku se vám musím k něčemu přiznat.
00:16
A little over 20 yearsroky agopřed
1
4000
3000
Před více než 20 lety
00:19
I did something that I regretlitovat,
2
7000
2000
jsem udělal něco, čeho lituji,
00:21
something that I'm not particularlyzejména proudhrdý of,
3
9000
4000
něco, na co nejsem příliš pyšný
00:25
something that, in manymnoho wayszpůsoby, I wishpřání no one would ever know,
4
13000
3000
a něco, co bych si přál, aby se nikdo nikdy nedozvěděl,
00:28
but here I feel kinddruh of obligedpovinnost to revealodhalit.
5
16000
4000
ale tady cítím povinnost, vám to říct.
00:32
(LaughterSmích)
6
20000
2000
(Smích)
00:34
In the latepozdě 1980s,
7
22000
2000
Na konci 80. let,
00:36
in a momentmoment of youthfulmladistvý indiscretionnerozvážnosti,
8
24000
3000
v době mladické nerozvážnosti
00:39
I wentšel to lawzákon schoolškola.
9
27000
2000
jsem šel studovat právo.
00:41
(LaughterSmích)
10
29000
4000
(Smích)
00:45
Now, in AmericaAmerika lawzákon is a professionalprofesionální degreestupeň:
11
33000
3000
V Americe se právo studuje jako odborná nástavba.
00:48
you get your universityuniverzita degreestupeň, then you go on to lawzákon schoolškola.
12
36000
2000
Nejprve musíte získat titul a až potom jdete na práva.
00:50
And when I got to lawzákon schoolškola,
13
38000
3000
A když už jsem se dostal na studium práva,
00:53
I didn't do very well.
14
41000
2000
příliš se mi nedařilo.
00:55
To put it mildlymírně, I didn't do very well.
15
43000
2000
A to je velmi jemně řečeno.
00:57
I, in factskutečnost, graduatedabsolvoval in the partčást of my lawzákon schoolškola classtřída
16
45000
3000
Ve skutečnosti jsem dostudoval jako jeden z těch studentů,
01:00
that madevyrobeno the tophorní 90 percentprocent possiblemožný.
17
48000
4000
díky kterým mohli ostatní patřit mezi vrchních 90%.
01:04
(LaughterSmích)
18
52000
4000
(Smích)
01:08
Thank you.
19
56000
3000
Děkuji.
01:11
I never practicedpraktikuje lawzákon a day in my life;
20
59000
3000
Právní praxi jsem nevykonával ani den.
01:14
I prettydosti much wasn'tnebyl allowedpovoleno to.
21
62000
2000
Měl jsem to v podstatě zakázané.
01:16
(LaughterSmích)
22
64000
3000
(Smích)
01:19
But todaydnes, againstproti my better judgmentrozsudek,
23
67000
3000
Ale dnes, proti svému přesvědčení,
01:22
againstproti the adviceRada of my ownvlastní wifemanželka,
24
70000
3000
proti tomu, co mi radila moje vlastní manželka,
01:25
I want to try to dustprach off some of those legalprávní skillsdovednosti --
25
73000
4000
se chci pokusit oprášit část mých právnických dovedností,
01:29
what's left of those legalprávní skillsdovednosti.
26
77000
2000
aspoň to, co z nich zůstalo.
01:31
I don't want to tell you a storypříběh.
27
79000
3000
Nechci vám vyprávět příběh.
01:34
I want to make a casepouzdro.
28
82000
2000
Chci vám předložit případ.
01:36
I want to make a hard-headedstřízlivým, evidence-basedzaložené na důkazech,
29
84000
4000
Chci předložit realistický, na faktech založený,
01:40
dareodváží se I say lawyerlylawyerly casepouzdro,
30
88000
3000
řekl bych až právní případ,
01:43
for rethinkingpřehodnocení how we runběh our businessespodniků.
31
91000
4000
abychom se zamysleli, jak vedeme naše firmy.
01:47
So, ladiesdámy and gentlemenPánové of the juryporota, take a look at this.
32
95000
4000
Takže, vážené porotkyně, vážení porotci, podívejme se na toto.
01:51
This is calledvolal the candlesvíčka problemproblém.
33
99000
2000
Tohle se nazývá "úloha se svíčkou".
01:53
Some of you mightmohl have seenviděno this before.
34
101000
2000
Možná to už někteří z vás viděli.
01:55
It's createdvytvořeno in 1945
35
103000
2000
V roce 1945 ji vytvořil
01:57
by a psychologistpsycholog namedpojmenovaný KarlKarel DunckerDuncker.
36
105000
2000
psycholog Karl Duncker.
01:59
KarlKarel DunckerDuncker createdvytvořeno this experimentexperiment
37
107000
2000
Karl Duncker ja autorem tohoto experimentu,
02:01
that is used in a wholeCelý varietyodrůda of experimentsexperimenty in behavioralbehaviorální scienceVěda.
38
109000
3000
který se používá jako součást celé řady experimentů ve vědě o chování.
02:04
And here'stady je how it workspráce. SupposePředpokládejme, že I'm the experimenterexperimentátor.
39
112000
3000
A funguje to takto. Přestavme si, že já jsem experimentátor.
02:07
I bringpřinést you into a roompokoj, místnost. I give you a candlesvíčka,
40
115000
4000
Přivedu vás do místnosti. Dám vám svíčku,
02:11
some thumbtackspřipínáčky and some matchesodpovídá.
41
119000
2000
nějaké připínáčky a zápalky.
02:13
And I say to you, "Your jobpráce
42
121000
2000
A řeknu vám: "Vaší úlohou
02:15
is to attachpřipojit the candlesvíčka to the wallstěna
43
123000
2000
je připevnit svíčku na stěnu tak,
02:17
so the waxvosk doesn't dripodkapávací misky ontona the tablestůl." Now what would you do?
44
125000
4000
aby vosk nekapal na stůl". Co byste udělali vy?
02:21
Now manymnoho people beginzačít tryingzkoušet to thumbtackpřipínáček the candlesvíčka to the wallstěna.
45
129000
4000
Mnozí lidé začnou tím, že zkouší připíchnout svíčku na stěnu.
02:25
Doesn't work.
46
133000
2000
To nefunguje.
02:27
SomebodyNěkdo, some people -- and I saw somebodyněkdo
47
135000
2000
Jiní, a tady sem taky někoho viděl
02:29
kinddruh of make the motionpohyb over here --
48
137000
2000
to pohybem naznačovat,
02:31
some people have a great ideaidea where they
49
139000
2000
dostanou fantastický nápad, že
02:33
lightsvětlo the matchzápas, melttaveniny the sideboční of the candlesvíčka, try to adhereDodržujte it to the wallstěna.
50
141000
4000
zapálí sirku, roztopí vosk na boku svíčky a snaží se jí přilepit na stěnu.
02:37
It's an awesomeskvělý ideaidea. Doesn't work.
51
145000
3000
To je senzační nápad. Jen nefunguje.
02:40
And eventuallynakonec, after fivePět or 10 minutesminut,
52
148000
3000
No a nakonec, po 5 až 10 minutách,
02:43
mostvětšina people figurepostava out the solutionřešení,
53
151000
2000
většina lidí přijde na správné řešení,
02:45
whichkterý you can see here.
54
153000
2000
které vidíte tady.
02:47
The keyklíč is to overcomepřekonat what's calledvolal functionalfunkční fixednesspevnost.
55
155000
3000
Klíčem k řešení je překonat tzv. funkční fixaci.
02:50
You look at that boxbox and you see it only as a receptaclezásuvka for the tackspříchytky.
56
158000
4000
Díváte se na tu krabičku a vnímáte ji pouze jako podnos na připínáčky.
02:54
But it can alsotaké have this other functionfunkce,
57
162000
2000
Ale ona může mít i jinou funkci,
02:56
as a platformplošina for the candlesvíčka. The candlesvíčka problemproblém.
58
164000
4000
jako podložka pod svíčku. Tolik úloha se svíčkou.
03:00
Now I want to tell you about an experimentexperiment
59
168000
2000
Teď bych vám rád řekl o experimentu
03:02
usingpoužitím the candlesvíčka problemproblém,
60
170000
2000
založeném na úloze se svíčkou,
03:04
doneHotovo by a scientistvědec namedpojmenovaný SamSam GlucksbergGlucksberg,
61
172000
2000
který vykonal vědec Sam Glucksberg
03:06
who is now at PrincetonPRINCETON UniversityUniverzita in the U.S.
62
174000
2000
působící v současnosti na univerzitě v Princetonu v USA.
03:08
This showsukazuje the powerNapájení of incentivespobídky.
63
176000
4000
Ukazuje nám to sílu motivačních stimulů.
03:12
Here'sTady je what he did. He gatheredshromáždili his participantsúčastníků.
64
180000
2000
Udělal následovné. Shromáždil účastníky experimentu,
03:14
And he said, "I'm going to time you. How quicklyrychle you can solveřešit this problemproblém?"
65
182000
3000
a řekl: "Budu vám stopovat, jak rychle dokážete vyřešit tuto úlohu".
03:17
To one groupskupina he said,
66
185000
2000
Jedné skupině řekl,
03:19
"I'm going to time you to establishvytvořit normsnorem,
67
187000
3000
budu vám měřit čas, abychom mohli stanovit normy,
03:22
averagesprůměry for how long it typicallytypicky takes
68
190000
2000
průměry, jak dlouho lidem obyčejně trvá
03:24
someoneněkdo to solveřešit this sorttřídění of problemproblém."
69
192000
2000
vyřešit takový typ úlohy.
03:26
To the seconddruhý groupskupina he offerednabízeny rewardsodměny.
70
194000
3000
Druhé skupině nabídl odměny.
03:29
He said, "If you're in the tophorní 25 percentprocent of the fastestnejrychlejší timesčasy,
71
197000
4000
Řekl: "Pokud budete jedním z 25% nejrychlejších
03:33
you get fivePět dollarsdolarů.
72
201000
3000
dostanete pět dolarů.
03:36
If you're the fastestnejrychlejší of everyonekaždý we're testingtestování here todaydnes,
73
204000
3000
Když budete nejrychlejší ze všech dnešních testovaných,
03:39
you get 20 dollarsdolarů."
74
207000
2000
dostanete 20 dolarů."
03:41
Now this is severalněkolik yearsroky agopřed. AdjustedUpraveno for inflationinflace,
75
209000
3000
Bylo to už před několika lety, takže k tomu připočtěme inflaci.
03:44
it's a decentslušné sumsoučet of moneypeníze for a fewpár minutesminut of work.
76
212000
2000
Je to slušná suma peněz za pár minut práce.
03:46
It's a nicepěkný motivatormotivátor.
77
214000
2000
Je to přijemná motivace.
03:48
QuestionOtázka: How much fasterrychleji
78
216000
3000
Otázka: O kolik rychleji
03:51
did this groupskupina solveřešit the problemproblém?
79
219000
2000
vyřešila tato skupina danou úlohu?
03:53
AnswerOdpověď: It tookvzal them, on averageprůměrný,
80
221000
3000
Odpověď: Trvalo jim to průměrně
03:56
threetři and a halfpolovina minutesminut longerdelší.
81
224000
4000
o tři a půl minuty déle.
04:00
ThreeTři and a halfpolovina minutesminut longerdelší. Now this makesdělá no sensesmysl right?
82
228000
3000
Tři a půl minuty déle. To ale nedává žádný smysl, že?
04:03
I mean, I'm an AmericanAmerická. I believe in freevolný, uvolnit marketstrzích.
83
231000
3000
Chci říct, já jsem Američan. Je věřím ve volný trh.
04:06
That's not how it's supposedpředpokládané to work. Right?
84
234000
3000
Takže by to tak přece nemělo být, že?
04:09
(LaughterSmích)
85
237000
1000
(Smích)
04:10
If you want people to performprovést better,
86
238000
2000
Pokud chcete, aby lidé měli větší výkonnost,
04:12
you rewardodměna them. Right?
87
240000
2000
dáte jim odměnu. Ne?
04:14
BonusesBonusy, commissionsprovize, theirjejich ownvlastní realityrealita showshow.
88
242000
3000
Prémie, provize, jejich vlastní reality show.
04:17
IncentivizeMotivovat them. That's how businesspodnikání workspráce.
89
245000
4000
Stimulujete je. Tak to v obchodě funguje.
04:21
But that's not happeninghappening here.
90
249000
2000
Ale tady se to nefunguje.
04:23
You've got an incentivepobídka designednavrženo to
91
251000
2000
Máte tady stimul, jeho účelem je
04:25
sharpenzaostřit thinkingmyslící and accelerateurychlit creativitytvořivost,
92
253000
4000
zbystřit mysl a podnítit kreativitu.
04:29
and it does just the oppositenaproti.
93
257000
2000
Ale výsledkem je pravý opak.
04:31
It dullsotupuje thinkingmyslící and blocksbloků creativitytvořivost.
94
259000
3000
Otupí myšlení a zablokuje kreativitu.
04:34
And what's interestingzajímavý about this experimentexperiment is that it's not an aberrationaberace.
95
262000
3000
Zajímavé je, že v tomto experimentu nejde o nějakou systematickou chybu.
04:37
This has been replicatedreplikované over and over
96
265000
3000
Tento pokus se opakuje se stejným výsledkem
04:40
and over again, for nearlytéměř 40 yearsroky.
97
268000
3000
znovu a znovu už skoro 40 let.
04:43
These contingentkontingent motivatorsstimuly --
98
271000
3000
Tyto podmíněné motivační stimuly,
04:46
if you do this, then you get that --
99
274000
2000
pokud uděláte toto, dostanete tamto,
04:48
work in some circumstancesokolnosti.
100
276000
2000
v určitých podmínkách fungují.
04:50
But for a lot of tasksúkoly, they actuallyvlastně eitherbuď don't work
101
278000
3000
Ale v mnohých případech buď nefungují,
04:53
or, oftenčasto, they do harmpoškodit.
102
281000
3000
nebo, často i uškodí.
04:56
This is one of the mostvětšina robustrobustní findingszjištění
103
284000
4000
Toto je jedno z nejzajímavějších zjištění
05:00
in socialsociální scienceVěda,
104
288000
3000
v oblasti společenských věd.
05:03
and alsotaké one of the mostvětšina ignoredignorováno.
105
291000
2000
A také jedno z nejignorovanějších.
05:05
I spentstrávil the last couplepár of yearsroky looking at the scienceVěda of
106
293000
2000
Posledních několik let jsem se zabýval vědou
05:07
humančlověk motivationmotivace,
107
295000
2000
o lidské motivaci.
05:09
particularlyzejména the dynamicsdynamika of extrinsicvnější motivatorsstimuly
108
297000
2000
Obzvlášť mě zajímala dynamika vnějších
05:11
and intrinsicvnitřní motivatorsstimuly.
109
299000
2000
a vnitřních motivačních faktorů.
05:13
And I'm tellingvyprávění you, it's not even closezavřít.
110
301000
2000
Říkám vám, je tam obrovský rozdíl.
05:15
If you look at the scienceVěda, there is a mismatchNeshoda
111
303000
2000
Když se podíváme na vědecké poznatky, je tu rozpor
05:17
betweenmezi what scienceVěda knows and what businesspodnikání does.
112
305000
4000
mezi tím, co zná věda a co dělá podnikatelský svět.
05:21
And what's alarmingalarmující here is that our businesspodnikání operatingprovozní systemSystém --
113
309000
3000
Alarmující je, že operační systém naší obchodní činnosti -
05:24
think of the setsoubor of assumptionspředpoklady and protocolsprotokoly beneathpod our businessespodniků,
114
312000
3000
t.j. soubor předpokladů a protokolů, na kterých stojí naše firmy,
05:27
how we motivatemotivovat people, how we applyaplikovat our humančlověk resourceszdroje --
115
315000
5000
to jak motivujeme lidi, jakým způsobem využíváme lidské zdroje -
05:32
it's builtpostavený entirelyzcela around these extrinsicvnější motivatorsstimuly,
116
320000
3000
je založený výhradně na těchto vnějších motivačních faktorech,
05:35
around carrotsmrkev and stickstyčinky.
117
323000
2000
na cukru a biči.
05:37
That's actuallyvlastně fine for manymnoho kindsdruhy of 20thth centurystoletí tasksúkoly.
118
325000
4000
To je vlastně v pořádku pro mnohé úlohy z 20. století.
05:41
But for 21stSvatý centurystoletí tasksúkoly,
119
329000
2000
Ale pro úlohy 21. století,
05:43
that mechanisticmechanistické, reward-and-punishmentodměna a trest approachpřístup
120
331000
4000
takový mechanistický přístup typu "odměna a trest"
05:47
doesn't work, oftenčasto doesn't work, and oftenčasto does harmpoškodit.
121
335000
4000
často nefunguje a často je dokonce škodlivý.
05:51
Let me showshow you what I mean.
122
339000
2000
Ukážu vám, co mám na mysli.
05:53
So GlucksbergGlucksberg did anotherdalší experimentexperiment similarpodobný to this
123
341000
3000
Takže Glucksberg udělal další podobný experiment,
05:56
where he presentedprezentovány the problemproblém in a slightlymírně differentodlišný way,
124
344000
2000
kde zadal úlohu trochu odlišným způsobem,
05:58
like this up here. Okay?
125
346000
3000
jako tady nahoře. OK?
06:01
AttachPřipojit the candlesvíčka to the wallstěna so the waxvosk doesn't dripodkapávací misky ontona the tablestůl.
126
349000
2000
Připevnit svíčku ke stěně tak, aby vosk nekapal na stůl.
06:03
SameStejné dealobchod. You: we're timingnačasování for normsnorem.
127
351000
3000
Stejně jako předtím. Jedni: měříme čas kvůli stanovení norem.
06:06
You: we're incentivizingmotivace.
128
354000
3000
Druzí: dostanete odměnu.
06:09
What happenedStalo this time?
129
357000
2000
Co se stalo tentokrát?
06:11
This time, the incentivizedmotivováni groupskupina
130
359000
2000
Tentokrát to odměňovaná skupina
06:13
kickedkopl the other group'sskupiny buttpažba.
131
361000
4000
druhé skupině natřela.
06:17
Why? Because when the tackspříchytky are out of the boxbox,
132
365000
4000
Proč? Protože když jsou připínáčky mimo škatulku,
06:21
it's prettydosti easysnadný isn't it?
133
369000
4000
je to dost lehké, že?
06:25
(LaughterSmích)
134
373000
2000
(Smích)
06:27
If-thenIf-then rewardsodměny work really well
135
375000
3000
Odměna typu "pokud-tak" funguje velmi dobře
06:30
for those sortstřídění of tasksúkoly,
136
378000
3000
při takových úlohách,
06:33
where there is a simplejednoduchý setsoubor of rulespravidel and a clearPrůhledná destinationdestinace
137
381000
2000
kde je jednoduchý soubor pravidel
06:35
to go to.
138
383000
2000
a jasný cíl.
06:37
RewardsOdměny, by theirjejich very naturePříroda,
139
385000
2000
Už z podstaty odměn vyplývá,
06:39
narrowúzký our focussoustředit se, concentratesoustřeď se the mindmysl;
140
387000
2000
že zužují naší pozornost, soustředí naší mysl.
06:41
that's why they work in so manymnoho casespřípadů.
141
389000
2000
Právě proto v takových případech fungují.
06:43
And so, for tasksúkoly like this,
142
391000
2000
A tedy, při úlohách podobného charakteru,
06:45
a narrowúzký focussoustředit se, where you just see the goalfotbalová branka right there,
143
393000
3000
při úzkém zaměření, když přímo před sebou vidíte cíl,
06:48
zoomzoom straightrovný aheadvpřed to it,
144
396000
2000
když se na něj můžete upřít,
06:50
they work really well.
145
398000
2000
odměny fungují velmi dobře.
06:52
But for the realnemovitý candlesvíčka problemproblém,
146
400000
2000
Ale při skutečné úloze se svíčkou,
06:54
you don't want to be looking like this.
147
402000
2000
se na to takhle nechcete dívat.
06:56
The solutionřešení is not over here. The solutionřešení is on the peripheryperiferie.
148
404000
2000
Řešení tu není. Je někde na okraji.
06:58
You want to be looking around.
149
406000
2000
Je potřeba, abyste se rozhlédli.
07:00
That rewardodměna actuallyvlastně narrowszužuje our focussoustředit se
150
408000
2000
Odměna totiž zužuje naše vnímání
07:02
and restrictsomezuje our possibilitymožnost.
151
410000
2000
a omezuje naše možnosti.
07:04
Let me tell you why this is so importantdůležité.
152
412000
3000
Řeknu vám, proč je to tak důležité.
07:07
In westernzápadní EuropeEvropa,
153
415000
2000
V západní Evropě,
07:09
in manymnoho partsčásti of AsiaAsie,
154
417000
2000
v mnohých částech Asie,
07:11
in NorthSever AmericaAmerika, in AustraliaAustrálie,
155
419000
3000
v Severní Americe, v Austrálii,
07:14
white-collarúřednický workerspracovníků are doing lessméně of
156
422000
2000
duševně pracující dělají méně práce
07:16
this kinddruh of work,
157
424000
2000
tohoto druhu,
07:18
and more of this kinddruh of work.
158
426000
4000
a více práce tohoto druhu.
07:22
That routinerutinní, rule-basedna základě pravidel, left-brainlevo work --
159
430000
3000
Tato rutinní, levo-mozková práce s jasnými pravidly,
07:25
certainurčitý kindsdruhy of accountingúčetnictví, certainurčitý kindsdruhy of financialfinanční analysisanalýza,
160
433000
2000
některé typy účetnictví, finančních analýz,
07:27
certainurčitý kindsdruhy of computerpočítač programmingprogramování --
161
435000
2000
počítačového programování
07:29
has becomestát fairlyspravedlivě easysnadný to outsourceoutsourcing,
162
437000
2000
se dnes dají docela snadno outsourcovat,
07:31
fairlyspravedlivě easysnadný to automateautomatizovat.
163
439000
2000
nebo automatizovat.
07:33
SoftwareSoftware can do it fasterrychleji.
164
441000
3000
Software to dokáže udělat rychleji.
07:36
Low-costLow-cost providersZprostředkovatelé around the worldsvět can do it cheaperlevnější.
165
444000
2000
Levné pracovní síly ve světě dokáží pracovat levněji.
07:38
So what really matterszáležitosti are the more right-braineddoprava mozkem
166
446000
4000
Na čem ale opravdu záleží jsou spíše pravo-mozkové,
07:42
creativetvořivý, conceptualpojmový kindsdruhy of abilitiesschopnosti.
167
450000
3000
kreativní, koncepční schopnosti.
07:45
Think about your ownvlastní work.
168
453000
3000
Zamyslete se nad vaší vlastní prací.
07:48
Think about your ownvlastní work.
169
456000
3000
Zamyslete se nad vaší vlastní prací.
07:51
Are the problemsproblémy that you facetvář, or even the problemsproblémy
170
459000
2000
Mají problémy, které řešíte, nebo i takové,
07:53
we'vejsme been talkingmluvící about here,
171
461000
2000
o kterých jsme tu mluvili,
07:55
are those kindsdruhy of problemsproblémy -- do they have a clearPrůhledná setsoubor of rulespravidel,
172
463000
2000
jasně stanovená pravidla
07:57
and a singlesingl solutionřešení? No.
173
465000
3000
a jediné řešení? Ne.
08:00
The rulespravidel are mystifyingmystifikační.
174
468000
2000
Pravidla jsou záhadou.
08:02
The solutionřešení, if it existsexistuje at all,
175
470000
2000
Řešení, pokud vůbec nějaké existuje,
08:04
is surprisingpřekvapující and not obviouszřejmé.
176
472000
3000
je překvapující a vůbec ne očividné.
08:07
EverybodyVšichni in this roompokoj, místnost
177
475000
2000
Každý v tomto sále
08:09
is dealingjednání with theirjejich ownvlastní versionverze
178
477000
3000
řeší svoji vlastní verzi
08:12
of the candlesvíčka problemproblém.
179
480000
2000
"úlohy se svíčkou".
08:14
And for candlesvíčka problemsproblémy of any kinddruh,
180
482000
3000
A pro podobné problémy jakéhokoli charakteru,
08:17
in any fieldpole,
181
485000
2000
v každé oblasti,
08:19
those if-thenif-then rewardsodměny,
182
487000
3000
tyto odměny typu "pokud-tak",
08:22
the things around whichkterý we'vejsme builtpostavený so manymnoho of our businessespodniků,
183
490000
4000
na kterých jsme vybudovali tolik našich společností,
08:26
don't work.
184
494000
2000
nefungují.
08:28
Now, I mean it makesdělá me crazyšílený.
185
496000
2000
Z toho úplně šílím.
08:30
And this is not -- here'stady je the thing.
186
498000
2000
A to, o čem tu mluvíme,
08:32
This is not a feelingpocit.
187
500000
3000
to není jen pocit.
08:35
Okay? I'm a lawyerprávník; I don't believe in feelingspocity.
188
503000
3000
Jasné? Já jsem právník. Já nevěřím na pocity.
08:38
This is not a philosophyfilozofie.
189
506000
4000
Tohle není filozofie.
08:42
I'm an AmericanAmerická; I don't believe in philosophyfilozofie.
190
510000
2000
Já jsem Američan. Nevěřím na filozofii.
08:44
(LaughterSmích)
191
512000
3000
(Smích)
08:47
This is a factskutečnost --
192
515000
3000
To je fakt.
08:50
or, as we say in my hometownrodné město of WashingtonWashington, D.C.,
193
518000
2000
Nebo, jak říkáme u nás ve Washingtonu D.C.,
08:52
a trueskutečný factskutečnost.
194
520000
2000
opravdový fakt.
08:54
(LaughterSmích)
195
522000
2000
(Smích)
08:56
(ApplausePotlesk)
196
524000
4000
(Potlesk)
09:00
Let me give you an examplepříklad of what I mean.
197
528000
2000
Dovolte mi uvést příklad, co mám na mysli.
09:02
Let me marshalmaršál the evidencedůkaz here,
198
530000
2000
Dovolte mi tu předložit důkazy.
09:04
because I'm not tellingvyprávění you a storypříběh, I'm makingtvorba a casepouzdro.
199
532000
2000
Nevyprávím vám příběh, ale předkládám soudní případ.
09:06
LadiesLadies and gentlemenPánové of the juryporota, some evidencedůkaz:
200
534000
2000
Vážení členové poroty, tady jsou důkazy:
09:08
DanDan ArielyAriely, one of the great economistsekonomů of our time,
201
536000
3000
Dan Ariely, jeden z významných současných ekonomů,
09:11
he and threetři colleagueskolegy, did a studystudie of some MITMIT studentsstudentů.
202
539000
4000
spolu s jeho třemi kolegy, udělal studii se studenty MIT.
09:15
They gavedal these MITMIT studentsstudentů a bunchchomáč of gameshry,
203
543000
3000
Těmto studentům MIT dali hrát několik her.
09:18
gameshry that involvedzapojeno creativitytvořivost,
204
546000
2000
Hry, které vyžadovaly kreativitu,
09:20
and motormotor skillsdovednosti, and concentrationkoncentrace.
205
548000
2000
motorické dovednosti a koncentraci.
09:22
And the offerednabízeny them, for performancepředstavení,
206
550000
2000
A za dosáhnuté výsledky jim nabídli
09:24
threetři levelsúrovně of rewardsodměny:
207
552000
2000
tři úrovně odměn.
09:26
smallmalý rewardodměna, mediumstřední rewardodměna, largevelký rewardodměna.
208
554000
5000
Malou odměnu, střední odměnu, vysokou odměnu.
09:31
Okay? If you do really well you get the largevelký rewardodměna, on down.
209
559000
4000
Dobře? Pokud se vám bude velmi dobře dařit, dostanete vysokou odměnu, atd.
09:35
What happenedStalo? As long as the taskúkol involvedzapojeno only mechanicalmechanické skilldovednost
210
563000
4000
Co se stalo? Dokud úloha vyžadovala jenom mechanické dovednosti
09:39
bonusesbonusy workedpracoval as they would be expectedočekávaný:
211
567000
2000
prémie fungovaly podle očekávání:
09:41
the highervyšší the payplatit, the better the performancepředstavení.
212
569000
4000
čím vyšší odměna, tím vyšší byla výkonnost.
09:45
Okay? But one the taskúkol calledvolal for
213
573000
2000
Dobře? Ale v případě úloh, které vyžadovaly
09:47
even rudimentaryzákladní cognitivepoznávací skilldovednost,
214
575000
4000
třeba jen základní kognitivní dovednosti,
09:51
a largervětší rewardodměna led to poorerchudší performancepředstavení.
215
579000
5000
vyšší odměna vedla k horší výkonnosti.
09:56
Then they said,
216
584000
2000
Potom si řekli,
09:58
"Okay let's see if there's any culturalkulturní biaspředpojatost here.
217
586000
2000
"Přezkoumejme, jestli to není vlivem kultury.
10:00
LetsUmožňuje go to MaduraiMadurai, IndiaIndie and testtest this."
218
588000
2000
Pojďme to vyzkoušet do Madurai v Indii."
10:02
StandardStandardní of livingživobytí is lowerdolní.
219
590000
2000
Životní úroveň je tam nižší.
10:04
In MaduraiMadurai, a rewardodměna that is modestskromný in NorthSever AmericanAmerická standardsstandardy,
220
592000
3000
To, co je v Severní Americe malá odměna, bude mít v Madurai
10:07
is more meaningfulsmysluplné there.
221
595000
3000
větší smysl.
10:10
SameStejné dealobchod. A bunchchomáč of gameshry, threetři levelsúrovně of rewardsodměny.
222
598000
3000
Stejně jako předtím: Několik her, odměny ve třech výškách.
10:13
What happensse děje?
223
601000
2000
Jak to dopadlo?
10:15
People offerednabízeny the mediumstřední levelúroveň of rewardsodměny
224
603000
3000
Lidem, kterým byla nabídnuta střední výška odměny
10:18
did no better than people offerednabízeny the smallmalý rewardsodměny.
225
606000
3000
neměli výsledky o nic lepší než ti, kterým byla nabídnuta malá odměna.
10:21
But this time, people offerednabízeny the highestnejvyšší rewardsodměny,
226
609000
4000
Ale tentokrát ti, kterým byla slíbena nejvyšší odměna,
10:25
they did the worstnejhorší of all.
227
613000
4000
měli nejhorší výsledky ze všech.
10:29
In eightosm of the ninedevět tasksúkoly we examinedzkoumána acrosspřes threetři experimentsexperimenty,
228
617000
3000
V osmi z devíti úloh, které byly předmětem experimentu,
10:32
highervyšší incentivespobídky led to worsehorší performancepředstavení.
229
620000
5000
vedly vyšší odměny k horší výkonnosti.
10:37
Is this some kinddruh of touchy-feelynedůtklivý feely
230
625000
3000
Jde tu o nějakou pocitovou, ničím nepodloženou
10:40
socialistSocialistická conspiracyspiknutí going on here?
231
628000
3000
socialistickou konspiraci?
10:43
No. These are economistsekonomů from MITMIT,
232
631000
3000
Ne. Jsou to ekonomové z MIT,
10:46
from CarnegieCarnegie MellonMellon, from the UniversityUniverzita of ChicagoChicago.
233
634000
3000
z Carnegie Mellon, z Chicagské univerzity.
10:49
And do you know who sponsoredsponzorované this researchvýzkum?
234
637000
2000
A víte, kdo sponzoroval tento výzkum?
10:51
The FederalFederální ReserveRezervy BankBanka of the UnitedVelká StatesStáty.
235
639000
4000
Federální ústřední banka USA.
10:55
That's the AmericanAmerická experienceZkusenosti.
236
643000
2000
Toto jsou zjištění Američanů.
10:57
Let's go acrosspřes the pondrybník to the LondonLondýn SchoolŠkola of EconomicsEkonomie --
237
645000
3000
Pojďme na druhou stranu rybníka do Londýnské školy ekonomie.
11:00
LSELSE, LondonLondýn SchoolŠkola of EconomicsEkonomie,
238
648000
3000
LSE, London School of Economics.
11:03
almaAlma matermater of 11 NobelNobelovy ceny LaureatesLaureáti in economicsekonomika.
239
651000
3000
Alma mater 11 laureátů na Nobelovu cenu za ekonomii.
11:06
TrainingŠkolení groundpřízemní for great economichospodářský thinkersmyslitelé
240
654000
3000
Cvičiště velkých ekonomických myslitelů
11:09
like GeorgeGeorge SorosSoros, and FriedrichFriedrich HayekHayek,
241
657000
3000
jako George Soros a Friedrich Hayek
11:12
and MickMick JaggerJagger. (LaughterSmích)
242
660000
2000
a Mick Jagger. (Smích)
11:14
Last monthMěsíc, just last monthMěsíc,
243
662000
4000
Za minulý měsíc, jenom za minulý měsíc,
11:18
economistsekonomů at LSELSE lookedpodíval se at 51 studiesstudie
244
666000
3000
ekonomové z LSE prozkoumali 51 studií
11:21
of pay-for-performancePay-for výkon plansplány, insideuvnitř of companiesspolečnosti.
245
669000
3000
různých systémů odměňování za výkonnost, používaných ve firmách.
11:24
Here'sTady je what the economistsekonomů there said: "We find that financialfinanční incentivespobídky
246
672000
3000
Tady je vyjádření těchto ekonomů: "Zjistili jsme, že finanční stimuly
11:27
can resultvýsledek in a negativenegativní impactdopad on overallcelkově performancepředstavení."
247
675000
6000
můžou mít negativní dopad na celkovou výkonnost."
11:33
There is a mismatchNeshoda betweenmezi what scienceVěda knows
248
681000
3000
Je tu rozpor mezi poznatky vědy
11:36
and what businesspodnikání does.
249
684000
2000
a tím, co dělají firmy.
11:38
And what worriesstarosti me, as we standvydržet here in the rubblesuť
250
686000
3000
A co mě znepokojuje, zatímco tady stojíme na troskách
11:41
of the economichospodářský collapsekolaps,
251
689000
2000
ekonomického kolapsu,
11:43
is that too manymnoho organizationsorganizací
252
691000
2000
je, že příliš mnoho organizací
11:45
are makingtvorba theirjejich decisionsrozhodnutí,
253
693000
2000
vychází při svých rozhodnutích
11:47
theirjejich policiespolitiky about talenttalent and people,
254
695000
2000
a volbě přístupu k talentu a lidem,
11:49
basedna základě on assumptionspředpoklady that are outdatedzastaralé, unexaminedneprobádaného,
255
697000
6000
z domněnek, které jsou zastaralé, nepodložené
11:55
and rootedzakořeněné more in folkloreFolklór than in scienceVěda.
256
703000
3000
a nepramení z vědeckých poznatků, ale spíš z folklóru.
11:58
And if we really want to get out of this economichospodářský messnepořádek,
257
706000
3000
A pokud se opravdu chceme vyhrabat z tohoto ekonomického zmatku,
12:01
and if we really want highvysoký performancepředstavení on those
258
709000
2000
a pokud opravdu chceme dosáhnout vysoké vykonnosti
12:03
definitionaldefiničních tasksúkoly of the 21stSvatý centurystoletí,
259
711000
2000
v charakteristických úlohách 21. století,
12:05
the solutionřešení is not to do more of the wrongšpatně things,
260
713000
6000
řešením je nepokračovat v dělání špatných věcí.
12:11
to enticelákat people with a sweetersladší carrotmrkev,
261
719000
3000
Vábit lidi na ještě sladší cukr,
12:14
or threatenohrožují them with a sharperostřejší sticklepit.
262
722000
2000
nebo vyhrožovat jim ještě tvrdším bičem.
12:16
We need a wholeCelý newNový approachpřístup.
263
724000
2000
Potřebujeme úplně nový přístup.
12:18
And the good newszprávy about all of this is that the scientistsvědců
264
726000
2000
Dobrou zprávou je, že vědci
12:20
who'vekdo má been studyingstudovat motivationmotivace have givendané us this newNový approachpřístup.
265
728000
3000
kteří zkoumali motivaci, nám představili tento nový přístup.
12:23
It's an approachpřístup builtpostavený much more around intrinsicvnitřní motivationmotivace.
266
731000
3000
Je to přístup v mnohem větší míře založený na vnitřní motivaci.
12:26
Around the desiretouha to do things because they matterhmota,
267
734000
2000
Na touze dělat věci proto, že na nich záleží,
12:28
because we like it, because they're interestingzajímavý,
268
736000
2000
nebo je máme rádi, nebo jsou zajímavé,
12:30
because they are partčást of something importantdůležité.
269
738000
2000
nebo jsou součástí něčeho důležitého.
12:32
And to my mindmysl, that newNový operatingprovozní systemSystém for our businessespodniků
270
740000
4000
A podle mého názoru, takový nový operační systém pro naše firmy
12:36
revolvestočí se around threetři elementsPrvky:
271
744000
2000
se točí okolo tří prvků:
12:38
autonomyautonomie, masteryzvládnutí and purposeúčel.
272
746000
3000
autonomie, mistrovství a smysl.
12:41
AutonomyAutonomie: the urgenaléhat to directPřímo our ownvlastní livesživoty.
273
749000
3000
Autonomie - touha určovat směřování vlastního života.
12:44
MasteryZvládnutí: the desiretouha to get better and better at something that matterszáležitosti.
274
752000
4000
Mistrovství - touha neustále se zlepšovat v něčem, na čem záleží.
12:48
PurposeÚčel: the yearningtouha to do what we do
275
756000
3000
Smysl - touha dělat to, co děláme
12:51
in the serviceservis of something largervětší than ourselvessebe.
276
759000
3000
jako službu nějakému vyššímu cíli.
12:54
These are the buildingbudova blocksbloků of an entirelyzcela newNový operatingprovozní systemSystém
277
762000
3000
Toto jsou stavební kameny úplně nového operačního systému
12:57
for our businessespodniků.
278
765000
2000
pro naše firmy.
12:59
I want to talk todaydnes only about autonomyautonomie.
279
767000
4000
Dnes chci mluvit pouze o autonomii.
13:03
In the 20thth centurystoletí, we camepřišel up with this ideaidea of managementřízení.
280
771000
3000
Management jako takový vznikl až ve 20. století.
13:06
ManagementVedení did not emanatevycházejí from naturePříroda.
281
774000
2000
Management není dílem přírody.
13:08
ManagementVedení is like -- it's not a treestrom,
282
776000
2000
Management není jako strom.
13:10
it's a televisiontelevize setsoubor.
283
778000
2000
Je jako televizor.
13:12
Okay? SomebodyNěkdo inventedvymyslel it.
284
780000
2000
Jasné? Někdo ho vymyslel.
13:14
And it doesn't mean it's going to work forevernavždy.
285
782000
2000
To znamená, že nebude fungovat věčně.
13:16
ManagementVedení is great.
286
784000
2000
Management je vynikající věc.
13:18
TraditionalTradiční notionspojetí of managementřízení are great
287
786000
2000
Tradiční způsoby managementu jsou vynikající,
13:20
if you want compliancedodržování předpisů.
288
788000
2000
když chcete dosáhnout plnění úloh.
13:22
But if you want engagementzapojení, self-directionsamořízení workspráce better.
289
790000
3000
Pokud však chcete angažovanost, "samořízení" funguje lépe.
13:25
Let me give you some examplespříklady of some kinddruh of radicalradikální
290
793000
2000
Dovolte mi uvést pár příkladů určitých
13:27
notionspojetí of self-directionsamořízení.
291
795000
2000
radikálních představ o "samořízení".
13:29
What this meansprostředek -- you don't see a lot of it,
292
797000
3000
Zatím se s tím často nesetkáváme,
13:32
but you see the first stirringspohybům of something really interestingzajímavý going on,
293
800000
3000
ale už jsou vidět první náznaky něčeho velmi zajímavého.
13:35
because what it meansprostředek is payingplacení people adequatelyodpovídajícím způsobem
294
803000
2000
Znamená to, že lidé musí mít řádně
13:37
and fairlyspravedlivě, absolutelyabsolutně --
295
805000
2000
zaplaceno, to bez pochyby.
13:39
gettingdostat the issueproblém of moneypeníze off the tablestůl,
296
807000
2000
Otázku peněz třeba vyřešit a uklidit z cesty.
13:41
and then givingposkytující people lots of autonomyautonomie.
297
809000
2000
A potom dát lidem hodně samostatnosti.
13:43
Let me give you some examplespříklady.
298
811000
2000
Dovolte mi uvést nějaké příklady.
13:45
How manymnoho of you have heardslyšel of the companyspolečnost AtlassianAtlassian?
299
813000
4000
Kdo z vás slyšel o společnosti Atlassian?
13:49
It looksvzhled like lessméně than halfpolovina.
300
817000
2000
Vypadá to, že míň jak polovina.
13:51
(LaughterSmích)
301
819000
2000
(Smích)
13:53
AtlassianAtlassian is an AustralianAustralská softwaresoftware companyspolečnost.
302
821000
4000
Atlassian je australská softwarová společnost.
13:57
And they do something incrediblyneuvěřitelně coolchladný.
303
825000
2000
Tato firma dělá něco neuvěřitelně zajímavého.
13:59
A fewpár timesčasy a yearrok they tell theirjejich engineerstechniků,
304
827000
2000
Několikrát ročně řekne svým inženýrům:
14:01
"Go for the nextdalší 24 hourshodin and work on anything you want,
305
829000
4000
"Následujících 24 hodin pracujte na čem chcete,
14:05
as long as it's not partčást of your regularpravidelný jobpráce.
306
833000
2000
jen ne na vašich běžných úlohách.
14:07
Work on anything you want."
307
835000
2000
Pracujte na čemkoliv chcete."
14:09
So that engineerstechniků use this time to come up with
308
837000
2000
A tak inženýři využijí čas na vytvoření nějaké
14:11
a coolchladný patchnáplast for codekód, come up with an elegantelegantní hackzaseknout.
309
839000
3000
šikovné záplaty programu, či elegantního hacku.
14:14
Then they presentsoučasnost, dárek all of the stuffvěci that they'veoni mají developedrozvinutý
310
842000
3000
Všechny tyto věci, které vyvinuli, pak prezentují
14:17
to theirjejich teammatesspoluhráči, to the restodpočinek of the companyspolečnost,
311
845000
3000
svým kolegům a zbytku společnosti
14:20
in this wilddivoký and woolyWooly all-handsAll ruce meetingSetkání
312
848000
2000
na divokém večírku
14:22
at the endkonec of the day.
313
850000
2000
na konci dne.
14:24
And then, beingbytost AustraliansAustralané, everybodyvšichni has a beerpivo.
314
852000
2000
No a potom, protože jsou Australané, si všichni dají pivo.
14:26
They call them FedExFedEx DaysDny.
315
854000
3000
Nazývají to FedExové dny.
14:29
Why? Because you have to deliverdodat something overnightpřes noc.
316
857000
6000
Proč? Protože musíte doručit něco v průběhu jednoho dne.
14:35
It's prettydosti. It's not badšpatný. It's a hugeobrovský trademarkochranná známka violationporušení,
317
863000
2000
Dobrý nápad. Je to sice zneužití ochranné známky,
14:37
but it's prettydosti cleverchytrý.
318
865000
2000
ale je to celkem důvtipné.
14:39
(LaughterSmích)
319
867000
1000
(Smích)
14:40
That one day of intenseintenzivní autonomyautonomie
320
868000
2000
Tento jeden den intenzivní autonomie
14:42
has producedvyrobeno a wholeCelý arraypole of softwaresoftware fixesopravy
321
870000
2000
měl za výsledek celou řadu softwarových oprav,
14:44
that mightmohl never have existedexistovala.
322
872000
2000
které by jinak nikdy nevznikly.
14:46
And it's workedpracoval so well that AtlassianAtlassian has takenpřijat it to the nextdalší levelúroveň
323
874000
2000
A osvědčilo se to natolik, že Atlassian šel ještě o krok dál
14:48
with 20 PercentProcenta Time --
324
876000
2000
a rozšířil to na 20% pracovní doby.
14:50
doneHotovo, famouslyskvěle, at GoogleGoogle --
325
878000
2000
To skvěle využil Google.
14:52
where engineerstechniků can work, spendstrávit 20 percentprocent of theirjejich time
326
880000
2000
Inženýři tam můžou až 20% pracovního času
14:54
workingpracovní on anything they want.
327
882000
2000
dělat na čemkoli, co uznají za vhodné.
14:56
They have autonomyautonomie over theirjejich time,
328
884000
2000
Mají autonomii, co se týká jejich času,
14:58
theirjejich taskúkol, theirjejich teamtým, theirjejich techniquetechnika.
329
886000
2000
úloh, týmu a použité techniky.
15:00
Okay? RadicalRadikální amountsmnožství of autonomyautonomie.
330
888000
2000
OK? Radikální míra autonomie.
15:02
And at GoogleGoogle, as manymnoho of you know,
331
890000
4000
A v Google, jak mnozí víte,
15:06
about halfpolovina of the newNový productsprodukty in a typicaltypický yearrok
332
894000
2000
se přibližně polovina nových produktů běžně
15:08
are birthednarodil se duringběhem that 20 PercentProcenta Time:
333
896000
3000
rodí právě v těchto 20 procentech času.
15:11
things like GmailGmail, OrkutOrkut, GoogleGoogle NewsNovinky.
334
899000
3000
Věci jako Gmail, Orkut, Google News.
15:14
Let me give you an even more radicalradikální examplepříklad of it:
335
902000
3000
Dovolte mi uvést ještě radikálnější příklad.
15:17
something calledvolal the ResultsVýsledky Only Work EnvironmentProstředí,
336
905000
2000
Takzvaný Results Only Work Environment.
15:19
the ROWEROWE,
337
907000
2000
ROWE - Pracovní prostředí zaměřené pouze na výsledky.
15:21
createdvytvořeno by two AmericanAmerická consultantskonzultantů, in placemísto
338
909000
2000
Systém vytvořený dvěma americkými konzultanty,
15:23
in placemísto at about a dozentucet companiesspolečnosti around NorthSever AmericaAmerika.
339
911000
2000
zavedený asi v desítce firem po celé Severní Americe.
15:25
In a ROWEROWE people don't have schedulesplány.
340
913000
4000
V ROWE lidé nemají harmonogramy.
15:29
They showshow up when they want.
341
917000
2000
Přichází do práce, kdy chtějí.
15:31
They don't have to be in the officekancelář at a certainurčitý time,
342
919000
2000
Nemusí být v kanceláři v určitý čas,
15:33
or any time.
343
921000
2000
nemusí tam být vůbec.
15:35
They just have to get theirjejich work doneHotovo.
344
923000
2000
Musí akorát udělat svoji práci.
15:37
How they do it, when they do it,
345
925000
2000
Jak ji udělají, kdy ji udělají,
15:39
where they do it, is totallynaprosto up to them.
346
927000
3000
kde ji udělají, to je úplně na nich.
15:42
MeetingsSetkání in these kindsdruhy of environmentsprostředí are optionalnepovinné.
347
930000
4000
Porady v takovém typu prostředí jsou dobrovolné.
15:46
What happensse děje?
348
934000
2000
Jaké jsou výsledky?
15:48
AlmostTéměř acrosspřes the boarddeska, productivityproduktivita goesjde up,
349
936000
3000
Téměř celoplošně stoupá produktivita,
15:51
workerpracovník engagementzapojení goesjde up,
350
939000
3000
stoupá angažovanost,
15:54
workerpracovník satisfactionspokojenost goesjde up, turnoverobrat goesjde down.
351
942000
3000
stoupá spokojenost pracovníků a klesá fluktuace.
15:57
AutonomyAutonomie, masteryzvládnutí and purposeúčel,
352
945000
2000
Autonomie, mistrovství a smysl.
15:59
These are the buildingbudova blocksbloků of a newNový way of doing things.
353
947000
2000
To jsou stavební kameny nového způsobu, jak dělat věci.
16:01
Now some of you mightmohl look at this and say,
354
949000
3000
No, někteří z vás se na to možná podívají a řeknou si:
16:04
"HmmHmm, that soundszvuky nicepěkný, but it's UtopianUtopické."
355
952000
3000
"Hmm, zní to dobře. Ale je to utopie."
16:07
And I say, "NopeNe. I have proofdůkaz."
356
955000
5000
Na to vám řeknu: "Ne. Mám důkaz."
16:12
The mid-střední-1990s, MicrosoftMicrosoft startedzačal
357
960000
2000
V polovině 90. let Microsoft začal pracovat
16:14
an encyclopediaencyklopedie calledvolal EncartaEncarta.
358
962000
2000
na encyklopedii s názvem Encarta.
16:16
They had deployednasazena all the right incentivespobídky,
359
964000
2000
Použili při tom všechny náležité motivační stimuly.
16:18
all the right incentivespobídky. They paidzaplaceno professionalsprofesionálů to
360
966000
3000
Všechny stimuly. Zaplatili odborníkům,
16:21
writenapsat and editUpravit thousandstisíce of articlesčlánky.
361
969000
2000
aby napsali a zredigovali tisíce článků.
16:23
Well-compensatedDobře kompenzované managersmanažerů oversawdohlížel na the wholeCelý thing
362
971000
2000
Dobře placení manažeři dohlédli
16:25
to make sure it camepřišel in on budgetrozpočet and on time.
363
973000
5000
na dodržování rozpočtu a časového plánu.
16:30
A fewpár yearsroky laterpozději anotherdalší encyclopediaencyklopedie got startedzačal.
364
978000
2000
O pár let později vznikla další encyklopedie.
16:32
DifferentRůzné modelmodel, right?
365
980000
3000
Odlišný model, je to tak?
16:35
Do it for funzábava. No one getsdostane paidzaplaceno a centcent, or a EuroEura or a YenJaponský jen.
366
983000
4000
Dělejte to pro zábavu. Nikdo nedostane ani cent nebo Euro nebo Jen.
16:39
Do it because you like to do it.
367
987000
3000
Dělejte to proto, že vás to baví.
16:42
Now if you had, just 10 yearsroky agopřed,
368
990000
3000
Kdyby ještě před 10 lety
16:45
if you had gonepryč to an economistekonom, anywherekdekoli,
369
993000
2000
zašli za kterýmkoliv ekonomem
16:47
and said, "Hey, I've got these two differentodlišný modelsmodely for creatingvytváření an encyclopediaencyklopedie.
370
995000
4000
a řekli: "Hej, mám tyto dva odlišné modely pro tvorbu encyklopedie.
16:51
If they wentšel headhlava to headhlava, who would winvyhrát?"
371
999000
3000
Kdyby navzájem soutěžili, který z nich by vyhrál?"
16:54
10 yearsroky agopřed you could not have foundnalezeno a singlesingl soberstřízlivý economistekonom anywherekdekoli
372
1002000
4000
Před 10 lety byste nenašli ani jediného střízlivého ekonoma
16:58
on planetplaneta EarthZemě
373
1006000
2000
na celé zeměkouli,
17:00
who would have predictedpředpokládané the WikipediaWikipedie modelmodel.
374
1008000
2000
který by předpověděl model Wikipedie.
17:02
This is the titanictitánský battlebitva betweenmezi these two approachespřístupy.
375
1010000
3000
Je to souboj titánů mezi těmito dvěma přistupy.
17:05
This is the Ali-FrazierAli-Frazier of motivationmotivace. Right?
376
1013000
3000
Je to zápas Ali vs Frazier ve světě motivace. Je to tak?
17:08
This is the Thrilla'Thrilla' in ManilaManila.
377
1016000
2000
Tohle je Manilský trhák.
17:10
AlrightV pořádku? IntrinsicVnitřní motivatorsstimuly versusproti extrinsicvnější motivatorsstimuly.
378
1018000
3000
Jasné? Vnitřní motivace versus vnější motivace.
17:13
AutonomyAutonomie, masteryzvládnutí and purposeúčel,
379
1021000
2000
Autonomie, mistrovství a smysl,
17:15
versusproti carrotmrkev and stickstyčinky. And who winsvyhraje?
380
1023000
2000
versus cukr a bič. A kdo vyhrál?
17:17
IntrinsicVnitřní motivationmotivace, autonomyautonomie, masteryzvládnutí and purposeúčel,
381
1025000
3000
Vnitřní motivace, autonomie, mistrovství a smysl
17:20
in a knockoutvyseknutí. Let me wrapzabalit up.
382
1028000
4000
uštědřením knokautu. Dovolte mi shrnutí.
17:24
There is a mismatchNeshoda betweenmezi what scienceVěda knows and what businesspodnikání does.
383
1032000
3000
Existuje nesoulad mezi poznatky vědy a praktikami firem.
17:27
And here is what scienceVěda knows.
384
1035000
2000
A poznatky vědy jsou:
17:29
One: Those 20thth centurystoletí rewardsodměny,
385
1037000
2000
Za prvé: Systém odměn vymyšlený ve 20. století,
17:31
those motivatorsstimuly we think are a naturalpřírodní partčást of businesspodnikání,
386
1039000
3000
motivační stimuly, které považujeme za přirozenou součást byznysu,
17:34
do work, but only in a surprisinglypřekvapivě narrowúzký bandkapela of circumstancesokolnosti.
387
1042000
4000
fungují, ale za okolností, které jsou až překvapivě omezené.
17:38
Two: Those if-thenif-then rewardsodměny oftenčasto destroyzničit creativitytvořivost.
388
1046000
4000
Za druhé: Odměny typu "pokud-tak" často ničí tvořivost.
17:42
ThreeTři: The secrettajný to highvysoký performancepředstavení
389
1050000
2000
Za třetí: Tajemství vysoké výkonnosti
17:44
isn't rewardsodměny and punishmentstresty,
390
1052000
2000
nespočívá v odměně a trestu,
17:46
but that unseenneviditelné intrinsicvnitřní driveřídit --
391
1054000
2000
ale v té neviditelné vnitřní hnací síle.
17:48
the driveřídit to do things for theirjejich ownvlastní sakesaké.
392
1056000
3000
V touze dělat věci z vlastních důvodů.
17:51
The driveřídit to do things causezpůsobit they matterhmota.
393
1059000
2000
V touze dělat věci proto, že na nich záleží.
17:53
And here'stady je the bestnejlepší partčást. Here'sTady je the bestnejlepší partčást.
394
1061000
2000
A teď přichází to nejlepší.
17:55
We alreadyjiž know this. The scienceVěda confirmspotvrzuje what we know in our heartssrdce.
395
1063000
3000
Věda jen potvrzuje to, co už dávno víme, co cítíme ve svém srdci.
17:58
So, if we repairopravit this mismatchNeshoda
396
1066000
3000
Takže, když napravíme nesoulad mezi poznatky
18:01
betweenmezi what scienceVěda knows and what businesspodnikání does,
397
1069000
2000
vědy a tím, co firmy dělají,
18:03
if we bringpřinést our motivationmotivace, notionspojetí of motivationmotivace
398
1071000
3000
když naše způsoby a chápání motivace dostaneme
18:06
into the 21stSvatý centurystoletí,
399
1074000
2000
na úroveň 21. století,
18:08
if we get pastminulost this lazylíný, dangerousnebezpečný, ideologyideologie
400
1076000
4000
když překonáme tuto lenivou, nebezpečnou ideologii
18:12
of carrotsmrkev and stickstyčinky,
401
1080000
2000
cukru a biče,
18:14
we can strengthenposílit our businessespodniků,
402
1082000
3000
můžeme posilnit naše firmy,
18:17
we can solveřešit a lot of those candlesvíčka problemsproblémy,
403
1085000
3000
dokážeme vyřešit mnohé takové "úlohy se svíčkou",
18:20
and maybe, maybe, maybe
404
1088000
4000
a možná, možná, možná
18:24
we can changezměna the worldsvět.
405
1092000
2000
dokážeme změnit svět.
18:26
I restodpočinek my casepouzdro.
406
1094000
2000
Tím končím svojí soudní při.
18:28
(ApplausePotlesk)
407
1096000
3000
(Potlesk)
Translated by Jakub Holáň
Reviewed by Jiri Prokop

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Dan Pink - Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace.

Why you should listen

With a trio of influential bestsellers, Dan Pink has changed the way companies view the modern workplace. In the pivotal A Whole New Mind, Pink identifies a sea change in the global workforce -- the shift of an information-based corporate culture to a conceptual base, where creativity and big-picture design dominates the landscape.

His latest book, The Adventures of Johnny Bunko, is an evolutionary transformation of the familiar career guide. Replacing linear text with a manga-inspired comic, Pink outlines six career laws vastly differing from the ones you've been taught. Members of the Johnny Bunko online forum participated in an online contest to create the seventh law -- "stay hungry."

A contributing editor for Wired, Pink is working on a new book on the science and economics of motivation for release in late 2009.

More profile about the speaker
Dan Pink | Speaker | TED.com