TEDGlobal 2012
Margaret Heffernan: Dare to disagree
Margaret Heffernan: Sich trauen zu widersprechen
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Viele Menschen vermeiden Konflikte instinktiv, aber wie uns Margaret Heffernan zeigt, ist eine konstruktive Meinungsverschiedenheit für Fortschritt wesentlich. Sie zeigt auf (manchmal der Intuition entgegenlaufend), dass die besten Partner nicht diejenigen mit der gleichen Meinung sind – und wie herausragende Forschungsteams, Beziehungen und Unternehmen Menschen erlauben, grundlegend Widerspruch zu üben.
Margaret Heffernan - Management thinker
The former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray. Full bio
The former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray. Full bio
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00:16
In Oxford in the 1950s,
0
424
1862
In den 50ern in Oxford,
00:18
there was a fantastic doctor, who was very unusual,
1
2286
3768
gab es diese fantastische Ärztin,
die sehr ungewöhnlich war,
die sehr ungewöhnlich war,
00:21
named Alice Stewart.
2
6054
2032
namens Alice Stewart.
00:23
And Alice was unusual partly because, of course,
3
8086
3143
Und zum Teil war Alice
ungewöhnlich, weil sie
ungewöhnlich, weil sie
00:27
she was a woman, which was pretty rare in the 1950s.
4
11229
3480
eine Frau war, was für die
1950er ziemlich selten war.
1950er ziemlich selten war.
00:30
And she was brilliant, she was one of the,
5
14709
2111
Und sie war brilliant,
sie war eine von den,
sie war eine von den,
00:32
at the time, the youngest Fellow to be elected to the Royal College of Physicians.
6
16820
4816
zu jener Zeit, das jüngste Mitglied, das in die
königliche Akademie der Ärzte gewählt wurde.
königliche Akademie der Ärzte gewählt wurde.
00:37
She was unusual too because she continued to work after she got married,
7
21636
3757
SIe war auch ungewöhnlich, da sie weiter
arbeitete, nachdem sie geheiratet hatte,
arbeitete, nachdem sie geheiratet hatte,
00:41
after she had kids,
8
25393
2095
nachdem sie Kinder hatte,
00:43
and even after she got divorced and was a single parent,
9
27488
3008
und selbst nach ihrer Scheidung
als alleinerziehende Mutter,
als alleinerziehende Mutter,
00:46
she continued her medical work.
10
30496
2283
fuhr sie fort als Medizinerin tätig zu sein.
00:48
And she was unusual because she was really interested in a new science,
11
32779
4120
Und sie war ungewöhnlich, weil sie wirklich an wissenschaftlicher Forschung interessiert war,
00:52
the emerging field of epidemiology,
12
36899
2624
dem aufstrebenden Bereich
der Epidemiologie,
der Epidemiologie,
00:55
the study of patterns in disease.
13
39523
3488
der Untersuchung
von Krankheitsmustern.
von Krankheitsmustern.
00:58
But like every scientist, she appreciated
14
43011
2168
Aber wie jeder Wissenschaftler
wusste sie, dass sie,
wusste sie, dass sie,
01:01
that to make her mark, what she needed to do
15
45179
2256
um sich einen Namen zu
machen, ein schwieriges
machen, ein schwieriges
01:03
was find a hard problem and solve it.
16
47435
4518
Problem finden und lösen musste.
01:07
The hard problem that Alice chose
17
51953
2544
Das schwierige Problem,
das Alice wählte,
das Alice wählte,
01:10
was the rising incidence of childhood cancers.
18
54497
3398
war das zunehmende Auftreten
von Krebs bei Kindern.
von Krebs bei Kindern.
01:13
Most disease is correlated with poverty,
19
57895
2190
Die meisten Krankheiten
korrelieren mit Armut,
korrelieren mit Armut,
01:15
but in the case of childhood cancers,
20
60085
2269
aber im Fall von Krebs bei Kindern
01:18
the children who were dying seemed mostly to come
21
62354
2604
schienen die Kinder, die an
Krebs starben, meistens aus
Krebs starben, meistens aus
01:20
from affluent families.
22
64958
2445
wohlhabenden Familien zu kommen.
01:23
So, what, she wanted to know,
23
67403
1743
Sie wollte also wissen, wie sich
01:25
could explain this anomaly?
24
69146
3082
diese Anomalie erklären ließ.
01:28
Now, Alice had trouble getting funding for her research.
25
72228
2783
Alice hatte Schwierigkeiten ihre
Forschung finanziert zu bekommen.
Forschung finanziert zu bekommen.
01:30
In the end, she got just 1,000 pounds
26
75011
1991
Am Ende bekam sie
lediglich 1000 Pfund
lediglich 1000 Pfund
01:32
from the Lady Tata Memorial prize.
27
77002
2255
von dem "Lady Tata Memorial"-Preis.
01:35
And that meant she knew she only had one shot
28
79257
2543
Und das hieß, sie wußte,
sie hatte nur einen Versuch
sie hatte nur einen Versuch
01:37
at collecting her data.
29
81800
2042
um ihre Daten zu sammeln.
01:39
Now, she had no idea what to look for.
30
83842
2477
Nun, sie hatte keine Vorstellung,
wonach sie suchen sollte.
wonach sie suchen sollte.
01:42
This really was a needle in a haystack sort of search,
31
86319
3116
Es war wirklich eine Suche
nach der Nadel im Heuhaufen,
nach der Nadel im Heuhaufen,
01:45
so she asked everything she could think of.
32
89435
2622
daher stellte sie jede Frage,
die ihr in den Sinn kam.
die ihr in den Sinn kam.
01:47
Had the children eaten boiled sweets?
33
92057
1833
Hatten die Kinder gekochte
Süßspeisen gegessen?
Süßspeisen gegessen?
01:49
Had they consumed colored drinks?
34
93890
2073
Hatten sie gefärbte Getränke
zu sich genommen?
zu sich genommen?
01:51
Did they eat fish and chips?
35
95963
1647
Hatten sie Fisch und Chips gegessen?
01:53
Did they have indoor or outdoor plumbing?
36
97610
2008
Waren die Hausleitungen
innen oder außen verlegt?
innen oder außen verlegt?
01:55
What time of life had they started school?
37
99618
3416
In welchem Alter hatten sie
mit der Schule begonnen?
mit der Schule begonnen?
01:58
And when her carbon copied questionnaire started to come back,
38
103034
3368
Und als die Kopien ihres
Fragebogens retour kamen,
Fragebogens retour kamen,
02:02
one thing and one thing only jumped out
39
106402
2920
trat genau ein Ding mit einer
statistischen Klarheit hervor,
statistischen Klarheit hervor,
02:05
with the statistical clarity of a kind that
40
109322
2536
von der die meisten
Wissenschaftler
Wissenschaftler
02:07
most scientists can only dream of.
41
111858
2840
nur träumen können.
02:10
By a rate of two to one,
42
114698
1920
Mit einem Verhältnis
von zwei zu eins,
von zwei zu eins,
02:12
the children who had died
43
116618
2081
hatten die Kinder, die
gestorben waren,
gestorben waren,
02:14
had had mothers who had been X-rayed when pregnant.
44
118699
6295
Mütter, die während der Schwangerschaft
geröntgt worden waren.
geröntgt worden waren.
02:20
Now that finding flew in the face of conventional wisdom.
45
124994
4505
Diese Entdeckung forderte die
vorherrschende Meinung heraus.
vorherrschende Meinung heraus.
02:25
Conventional wisdom held
46
129499
1907
Die vorherrschende
Meinung sagte,
Meinung sagte,
02:27
that everything was safe up to a point, a threshold.
47
131406
3997
dass alles bis zu einem Punkt,
einem Schwellenwert, sicher war.
einem Schwellenwert, sicher war.
02:31
It flew in the face of conventional wisdom,
48
135403
2327
Es forderte die vorherrschende
Meinung heraus,
Meinung heraus,
02:33
which was huge enthusiasm for the cool new technology
49
137730
3458
die ungeheuer enthusiastisch gegenüber
der neuen coolen Technologie
der neuen coolen Technologie
02:37
of that age, which was the X-ray machine.
50
141188
3646
dieser Zeit war,
dem Röntgenapparat.
dem Röntgenapparat.
02:40
And it flew in the face of doctors' idea of themselves,
51
144834
4224
Und es forderte das Bild der
Ärzte von sich selbst heraus,
Ärzte von sich selbst heraus,
02:44
which was as people who helped patients,
52
149058
3808
als Menschen, die
Patienten halfen,
Patienten halfen,
02:48
they didn't harm them.
53
152866
2696
nicht ihnen schadeten.
02:51
Nevertheless, Alice Stewart rushed to publish
54
155562
3688
Dennoch beeilte sich Alice
Stewart ihre vorläufigen
Stewart ihre vorläufigen
02:55
her preliminary findings in The Lancet in 1956.
55
159250
3584
Ergebnisse 1956 im Lancet
zu veröffentlichen.
zu veröffentlichen.
02:58
People got very excited, there was talk of the Nobel Prize,
56
162834
4008
Die Leute wurden sehr aufgeregt,
es war vom Nobelpreis die Rede,
es war vom Nobelpreis die Rede,
03:02
and Alice really was in a big hurry
57
166842
2120
und Alice hatte es wirklich eilig
03:04
to try to study all the cases of childhood cancer she could find
58
168962
3791
zu versuchen alle Fälle von Krebs bei
Kindern, die sie finden konnte, zu studieren,
Kindern, die sie finden konnte, zu studieren,
03:08
before they disappeared.
59
172753
2153
bevor sie verschwanden.
03:10
In fact, she need not have hurried.
60
174906
4344
In Wirklichkeit hätte sie
sich nicht beeilen müssen.
sich nicht beeilen müssen.
03:15
It was fully 25 years before the British and medical --
61
179250
4191
Es dauerte ganze 25 Jahre,
bevor das medizinische
bevor das medizinische
03:19
British and American medical establishments
62
183441
2872
Establishment in England und Amerika
03:22
abandoned the practice of X-raying pregnant women.
63
186313
6104
die Praxis, schwangere
Frauen zu röntgen, aufgab.
Frauen zu röntgen, aufgab.
03:28
The data was out there, it was open, it was freely available,
64
192417
5481
Die Daten waren da draußen,
offen, frei zugänglich,
offen, frei zugänglich,
03:33
but nobody wanted to know.
65
197898
4224
aber niemand wollte davon wissen.
03:38
A child a week was dying,
66
202122
2684
Pro Woche starb ein Kind,
03:40
but nothing changed.
67
204806
2733
aber nichts änderte sich.
03:43
Openness alone can't drive change.
68
207539
6255
Offenheit alleine bewirkt
keine Veränderung.
keine Veränderung.
03:49
So for 25 years Alice Stewart had a very big fight on her hands.
69
213794
5617
So hatte Alice Stewart 25 Jahre lang
einen sehr großen Kampf am Laufen.
einen sehr großen Kampf am Laufen.
03:55
So, how did she know that she was right?
70
219411
3247
Wie konnte sie wissen,
dass sie richtig lag?
dass sie richtig lag?
03:58
Well, she had a fantastic model for thinking.
71
222658
3663
Nun, sie hatte ein
fantastisches Denkmodell.
fantastisches Denkmodell.
04:02
She worked with a statistician named George Kneale,
72
226321
2245
Sie arbeitete mit einem Statistiker
namens George Kneale,
namens George Kneale,
04:04
and George was pretty much everything that Alice wasn't.
73
228566
2384
und George war so ziemlich
das Gegenteil von Alice.
das Gegenteil von Alice.
04:06
So, Alice was very outgoing and sociable,
74
230950
3069
Alice war sehr nach außen
gewandt und kontaktfreudig
gewandt und kontaktfreudig
04:09
and George was a recluse.
75
234019
2458
und George war ein Einsiedler.
04:12
Alice was very warm, very empathetic with her patients.
76
236477
4014
Alice war sehr freundlich, sehr
einfühlsam zu ihren Patienten.
einfühlsam zu ihren Patienten.
04:16
George frankly preferred numbers to people.
77
240491
4039
George zog, kurz gesagt,
Zahlen Menschen vor.
Zahlen Menschen vor.
04:20
But he said this fantastic thing about their working relationship.
78
244530
3978
Aber er machte diese fantastische
Bemerkung über ihre Zusammenarbeit.
Bemerkung über ihre Zusammenarbeit.
04:24
He said, "My job is to prove Dr. Stewart wrong."
79
248508
6336
Er sagte: "Meine Aufgabe ist es,
Dr. Stewart zu widerlegen."
Dr. Stewart zu widerlegen."
04:30
He actively sought disconfirmation.
80
254844
3557
Er suchte tatkräftig nach Widerlegung.
04:34
Different ways of looking at her models,
81
258401
2337
Verschiedene Arten ihre
Modelle zu betrachten,
Modelle zu betrachten,
04:36
at her statistics, different ways of crunching the data
82
260738
3257
ihre Statistiken, verschiedene
Arten Daten zu zerpflücken,
Arten Daten zu zerpflücken,
04:39
in order to disprove her.
83
263995
3063
um sie zu widerlegen.
04:42
He saw his job as creating conflict around her theories.
84
267058
5624
Er sah es als seine Aufgabe, ihre
Theorien Widerspruch auszusetzen.
Theorien Widerspruch auszusetzen.
04:48
Because it was only by not being able to prove
85
272682
3096
Weil nur wenn es unmöglich war,
04:51
that she was wrong,
86
275778
2368
sie zu widerlegen,
04:54
that George could give Alice the confidence she needed
87
278146
3121
konnte Charles Alice die Zuversicht
geben, die sie brauchte,
geben, die sie brauchte,
04:57
to know that she was right.
88
281267
2982
um zu wissen, dass sie richtig lag.
05:00
It's a fantastic model of collaboration --
89
284249
4675
Es ist eine fantastische
Form der Zusammenarbeit
Form der Zusammenarbeit
05:04
thinking partners who aren't echo chambers.
90
288924
5007
– denkende Partner, die
einander nicht nachplappern.
einander nicht nachplappern.
05:09
I wonder how many of us have,
91
293931
2352
Ich frage mich, wie
viele von uns solche
viele von uns solche
05:12
or dare to have, such collaborators.
92
296283
6919
Partner haben oder
sich trauen, sie zu haben.
sich trauen, sie zu haben.
05:19
Alice and George were very good at conflict.
93
303202
3777
Alice und George waren
sehr gut im Widerstreit.
sehr gut im Widerstreit.
05:22
They saw it as thinking.
94
306979
3136
Sie betrachteten es als Denken.
05:26
So what does that kind of constructive conflict require?
95
310115
4273
Was ist also für diese Art
konstruktiven Widerstreits nötig?
konstruktiven Widerstreits nötig?
05:30
Well, first of all, it requires that we find people
96
314388
3375
Nun, zuerst ist es notwendig,
dass wir Menschen finden,
dass wir Menschen finden,
05:33
who are very different from ourselves.
97
317763
2648
die sehr anders sind als wir selbst.
05:36
That means we have to resist the neurobiological drive,
98
320411
4336
Das bedeutet, wir müssen dem
neurobiologischen Drang widerstehen,
neurobiologischen Drang widerstehen,
05:40
which means that we really prefer people mostly like ourselves,
99
324747
4504
weil in Wirklichkeit bevorzugen
wir Leute, die hauptsächlich wie wir sind,
wir Leute, die hauptsächlich wie wir sind,
05:45
and it means we have to seek out people
100
329251
2224
und es bedeutet, wir müssen
Menschen suchen
Menschen suchen
05:47
with different backgrounds, different disciplines,
101
331475
2472
mit einem anderem Hintergrund,
anderen Fachgebieten,
anderen Fachgebieten,
05:49
different ways of thinking and different experience,
102
333947
4151
mit anderen Denkweisen
und anderen Erfahrungen,
und anderen Erfahrungen,
05:53
and find ways to engage with them.
103
338098
3865
und Wege finden sich mit
ihnen auseinanderzusetzen.
ihnen auseinanderzusetzen.
05:57
That requires a lot of patience and a lot of energy.
104
341963
4644
Das benötigt viel Geduld
und viel Energie.
und viel Energie.
06:02
And the more I've thought about this,
105
346607
1811
Und je mehr ich darüber
nachgedacht habe,
nachgedacht habe,
06:04
the more I think, really, that that's a kind of love.
106
348418
5161
desto mehr denke ich, dass das
wirklich eine Art von Liebe ist.
wirklich eine Art von Liebe ist.
06:09
Because you simply won't commit that kind of energy
107
353579
3069
Weil man einfach nicht
diese Art von Energie und Zeit
diese Art von Energie und Zeit
06:12
and time if you don't really care.
108
356648
4691
aufbringt, wenn es einen
nicht wirklich kümmert.
nicht wirklich kümmert.
06:17
And it also means that we have to be prepared to change our minds.
109
361339
4460
Und es bedeutet auch, dass wir bereit sein
müssen unsere Einstellungen zu ändern.
müssen unsere Einstellungen zu ändern.
06:21
Alice's daughter told me
110
365799
2364
Alice' Tochter erzählte mir,
06:24
that every time Alice went head-to-head with a fellow scientist,
111
368163
3112
dass jedes Mal, wenn Alice sich im direkten
Vergleich mit einem anderen Wissenschaftler
Vergleich mit einem anderen Wissenschaftler
06:27
they made her think and think and think again.
112
371275
4184
maß, sie sie dazu brachten
zu denken und zu überdenken.
zu denken und zu überdenken.
06:31
"My mother," she said, "My mother didn't enjoy a fight,
113
375459
4018
"Meine Mutter", sagte sie, "meine
Mutter hat Kämpfe nicht gemocht,
Mutter hat Kämpfe nicht gemocht,
06:35
but she was really good at them."
114
379477
5142
aber sie war richtig gut darin."
06:40
So it's one thing to do that in a one-to-one relationship.
115
384619
4170
Es ist eine Sache, dies in einer Beziehung
zu einer einzelnen Person zu tun.
zu einer einzelnen Person zu tun.
06:44
But it strikes me that the biggest problems we face,
116
388789
3287
Aber es fällt mir auf, dass
unsere größten Probleme,
unsere größten Probleme,
06:47
many of the biggest disasters that we've experienced,
117
392076
2874
viele der größten Katastrophen,
die wir erlebt haben,
die wir erlebt haben,
06:50
mostly haven't come from individuals,
118
394950
1951
größtenteils nicht von
Einzelnen verursacht
Einzelnen verursacht
06:52
they've come from organizations,
119
396901
1888
wurden, sondern von Organisationen,
06:54
some of them bigger than countries,
120
398789
2008
manche größer als ganze Länder,
06:56
many of them capable of affecting hundreds,
121
400797
2260
viele fähig die Leben
von Hunderten, Tausenden,
von Hunderten, Tausenden,
06:58
thousands, even millions of lives.
122
403057
4003
sogar von Millionen
zu beeinflussen.
zu beeinflussen.
07:02
So how do organizations think?
123
407060
4438
Wie also denken Organisationen?
07:07
Well, for the most part, they don't.
124
411498
4026
Nun, die meiste Zeit denken sie nicht.
07:11
And that isn't because they don't want to,
125
415524
2993
Nicht deshalb, weil sie nicht wollen,
07:14
it's really because they can't.
126
418517
2405
in Wirklichkeit können sie nicht.
07:16
And they can't because the people inside of them
127
420922
3347
Und sie können deshalb nicht,
weil die Menschen in ihnen
weil die Menschen in ihnen
07:20
are too afraid of conflict.
128
424269
4208
zu viel Angst vor Konflikt haben.
07:24
In surveys of European and American executives,
129
428477
2864
In Befragungen europäischer und
amerikanischer Führungskräfte,
amerikanischer Führungskräfte,
07:27
fully 85 percent of them acknowledged
130
431341
2970
haben ganze 85 Prozent zugegeben,
07:30
that they had issues or concerns at work
131
434311
3517
dass es Fragen oder Bedenken
bei der Arbeit gab,
bei der Arbeit gab,
07:33
that they were afraid to raise.
132
437828
3633
die sie fürchteten anzusprechen.
07:37
Afraid of the conflict that that would provoke,
133
441461
3159
Aus Angst vor dem Konflikt, der
dadurch provoziert würde,
dadurch provoziert würde,
07:40
afraid to get embroiled in arguments
134
444620
2368
aus Angst in Streitigkeiten
verwickelt zu werden,
verwickelt zu werden,
07:42
that they did not know how to manage,
135
446988
2031
mit denen sie nicht umzugehen wussten,
07:44
and felt that they were bound to lose.
136
449019
4577
und wo sie das Gefühl hatten
verlieren zu müssen.
verlieren zu müssen.
07:49
Eighty-five percent is a really big number.
137
453596
6177
85 Prozent ist eine große Zahl.
07:55
It means that organizations mostly can't do
138
459773
2815
Es bedeutet, dass Organisationen
meistens nicht tun können,
meistens nicht tun können,
07:58
what George and Alice so triumphantly did.
139
462588
2328
was Georg und Alice so
erfolgreich getan haben.
erfolgreich getan haben.
08:00
They can't think together.
140
464916
4399
Sie können nicht zusammen denken.
08:05
And it means that people like many of us,
141
469315
2241
Und es bedeutet, dass Menschen,
wie viele von uns,
wie viele von uns,
08:07
who have run organizations,
142
471556
2184
die Organisationen geführt haben,
08:09
and gone out of our way to try to find the very best people we can,
143
473740
3567
und keine Mühen scheuten die möglichst
besten Menschen zu finden,
besten Menschen zu finden,
08:13
mostly fail to get the best out of them.
144
477307
6273
meistens dabei scheitern, das
Beste aus ihnen hervorzuholen.
Beste aus ihnen hervorzuholen.
08:19
So how do we develop the skills that we need?
145
483580
3336
Wie also entwickeln wir die
Fähigkeiten, die wir brauchen.
Fähigkeiten, die wir brauchen.
08:22
Because it does take skill and practice, too.
146
486916
4083
Weil es braucht auch
Geschick und Praxis.
Geschick und Praxis.
08:26
If we aren't going to be afraid of conflict,
147
490999
3414
Wenn wir Konflikte
nicht fürchten sollen,
nicht fürchten sollen,
08:30
we have to see it as thinking,
148
494413
2159
müssen wir sie als Denken ansehen,
08:32
and then we have to get really good at it.
149
496572
4336
und dann müssen wir
richtig gut darin werden.
richtig gut darin werden.
08:36
So, recently, I worked with an executive named Joe,
150
500908
4264
Kürzlich arbeitete ich mit einem
leitenden Angestellten namens Joe
leitenden Angestellten namens Joe
08:41
and Joe worked for a medical device company.
151
505172
3472
und Joe arbeitet für eine Firma
im Bereich medizinischer Geräte.
im Bereich medizinischer Geräte.
08:44
And Joe was very worried about the device that he was working on.
152
508644
2975
Joe machte sich große Sorgen über
ein Gerät, an dem er arbeitete.
ein Gerät, an dem er arbeitete.
08:47
He thought that it was too complicated
153
511619
3025
Er hielt es für zu kompliziert
08:50
and he thought that its complexity
154
514644
1864
und er dachte, dass seine Komplexität
08:52
created margins of error that could really hurt people.
155
516508
4267
Fehlerraten verursachen würde, wo Menschen
wirklich verletzt werden könnten.
wirklich verletzt werden könnten.
08:56
He was afraid of doing damage to the patients he was trying to help.
156
520775
4140
Er hatte Angst, den Patienten, denen er
zu helfen suchte, Schaden zuzufügen.
zu helfen suchte, Schaden zuzufügen.
09:00
But when he looked around his organization,
157
524915
2305
Aber wenn er sich in seiner
Organisation umsah,
Organisation umsah,
09:03
nobody else seemed to be at all worried.
158
527220
4461
schien niemand sonst im
Geringsten beunruhigt.
Geringsten beunruhigt.
09:07
So, he didn't really want to say anything.
159
531681
2555
Deshalb wollte er nicht
wirklich etwas sagen.
wirklich etwas sagen.
09:10
After all, maybe they knew something he didn't.
160
534236
2184
Vielleicht wussten sie schließlich
etwas, das er nicht wusste.
etwas, das er nicht wusste.
09:12
Maybe he'd look stupid.
161
536420
2584
Vielleicht würde er
sich lächerlich machen.
sich lächerlich machen.
09:14
But he kept worrying about it,
162
539004
2206
Aber er machte sich
weiterhin Sorgen
weiterhin Sorgen
09:17
and he worried about it so much that he got to the point
163
541210
3046
und zwar so stark, dass
er an den Punkt kam,
er an den Punkt kam,
09:20
where he thought the only thing he could do
164
544256
2159
an dem er dachte, die
einzige Möglichkeit wäre,
einzige Möglichkeit wäre,
09:22
was leave a job he loved.
165
546415
4130
eine Arbeit, die er
liebte, aufzugeben.
liebte, aufzugeben.
09:26
In the end, Joe and I found a way
166
550545
4000
Letztlich fanden Joe
und ich einen Weg
und ich einen Weg
09:30
for him to raise his concerns.
167
554545
1855
seine Bedenken anzusprechen.
09:32
And what happened then is what almost always
168
556400
2871
Und was geschah,
geschieht fast immer
geschieht fast immer
09:35
happens in this situation.
169
559271
1594
in einer solchen Situation.
09:36
It turned out everybody had exactly the same
170
560865
3221
Es stellte sich heraus, dass
alle genau die gleichen
alle genau die gleichen
09:39
questions and doubts.
171
564086
1746
Fragen und Zweifel hatten.
09:41
So now Joe had allies. They could think together.
172
565832
4032
Nun hatte Joe Verbündete. Sie
konnten zusammen nachdenken.
konnten zusammen nachdenken.
09:45
And yes, there was a lot of conflict and debate
173
569864
3264
Und ja, es gab eine Menge
Konflikte, Debatten
Konflikte, Debatten
09:49
and argument, but that allowed everyone around the table
174
573128
4304
und Streitigkeiten, aber das
erlaubte allen in der Runde
erlaubte allen in der Runde
09:53
to be creative, to solve the problem,
175
577432
4080
kreativ zu sein, das Problem zu lösen
09:57
and to change the device.
176
581512
4328
und das Gerät zu ändern.
10:01
Joe was what a lot of people might think of
177
585840
3376
Joe war das, was viele
Leute als Whistle-Blower
Leute als Whistle-Blower
10:05
as a whistle-blower,
178
589216
2272
ansehen könnten,
10:07
except that like almost all whistle-blowers,
179
591488
2715
außer, dass, wie es sonst bei fast allen
Whistle-Blowern der Fall ist,
Whistle-Blowern der Fall ist,
10:10
he wasn't a crank at all,
180
594203
2373
er überhaupt kein Sonderling war,
10:12
he was passionately devoted to the organization
181
596576
3448
er war der Organisation und den Zielen,
10:15
and the higher purposes that that organization served.
182
600024
3448
für die sie stand, leidenschaftlich verbunden.
10:19
But he had been so afraid of conflict,
183
603472
3816
Aber er hatte soviel Angst
vor Konflikt gehabt,
vor Konflikt gehabt,
10:23
until finally he became more afraid of the silence.
184
607288
5080
bis er schließlich mehr Angst
vor dem Schweigen bekam.
vor dem Schweigen bekam.
10:28
And when he dared to speak,
185
612368
1859
Und als er sich zu sprechen traute,
10:30
he discovered much more inside himself
186
614227
3398
entdeckte er in sich selbst viel mehr
10:33
and much more give in the system than he had ever imagined.
187
617625
5242
und viel mehr Flexibilität im System,
als er sich jemals hätte träumen lassen.
als er sich jemals hätte träumen lassen.
10:38
And his colleagues don't think of him as a crank.
188
622867
3331
Und seine Kollegen sehen
ihn nicht als Sonderling.
ihn nicht als Sonderling.
10:42
They think of him as a leader.
189
626198
5128
Sie sehen ihn als Anführer.
10:47
So, how do we have these conversations more easily
190
631326
4368
Wie können wir also diese
Auseinandersetzungen leichter
Auseinandersetzungen leichter
10:51
and more often?
191
635694
1913
und öfter führen?
10:53
Well, the University of Delft
192
637607
1986
Nun, die Universität von Delft
10:55
requires that its PhD students
193
639593
2397
verlangt von ihren Doktoranden,
10:57
have to submit five statements that they're prepared to defend.
194
641990
3913
dass sie 5 Thesen einreichen,
die sie zu verteidigen bereit sind.
die sie zu verteidigen bereit sind.
11:01
It doesn't really matter what the statements are about,
195
645903
3384
Die Themen der Thesen
spielen keine besondere Rolle,
spielen keine besondere Rolle,
11:05
what matters is that the candidates are willing and able
196
649287
3792
worauf es ankommt ist, dass die
Kandidaten fähig und willens sind
Kandidaten fähig und willens sind
11:08
to stand up to authority.
197
653079
2603
sich einer Autorität
gegenüber zu behaupten.
gegenüber zu behaupten.
11:11
I think it's a fantastic system,
198
655682
2364
Ich halte das für ein
fantastisches System,
fantastisches System,
11:13
but I think leaving it to PhD candidates
199
658046
2513
aber ich denke, es auf
Doktoranden zu beschränken,
Doktoranden zu beschränken,
11:16
is far too few people, and way too late in life.
200
660559
4305
ist ein viel zu kleiner Personenkreis,
und es kommt viel zu spät im Leben.
und es kommt viel zu spät im Leben.
11:20
I think we need to be teaching these skills
201
664864
3166
Ich denke, wir müssen
diese Fähigkeiten Kindern
diese Fähigkeiten Kindern
11:23
to kids and adults at every stage of their development,
202
668030
4080
und Erwachsenen in jeder Phase
ihrer Entwicklung vermitteln,
ihrer Entwicklung vermitteln,
11:28
if we want to have thinking organizations
203
672110
2449
wenn wir denkende
Organisationen haben wollen
Organisationen haben wollen
11:30
and a thinking society.
204
674559
3647
und eine denkende Gesellschaft.
11:34
The fact is that most of the biggest catastrophes that we've witnessed
205
678206
5618
Tatsache ist, dass die meisten der
größten Katastrophen, die wir erlebten,
größten Katastrophen, die wir erlebten,
11:39
rarely come from information that is secret or hidden.
206
683824
6391
selten durch geheime oder verborgene
Informationen verursacht wurden.
Informationen verursacht wurden.
11:46
It comes from information that is freely available and out there,
207
690215
4304
Die Information ist frei verfügbar
und offen zugänglich,
und offen zugänglich,
11:50
but that we are willfully blind to,
208
694519
2384
aber wir verschließen
bewusst unsere Augen davor,
bewusst unsere Augen davor,
11:52
because we can't handle, don't want to handle,
209
696903
3128
weil wir unfähig,
unwillens sind
unwillens sind
11:55
the conflict that it provokes.
210
700031
4407
mit dem dadurch hervorgerufenen
Konflikt umzugehen.
Konflikt umzugehen.
12:00
But when we dare to break that silence,
211
704438
2929
Aber wenn wir uns trauen
diese Stille zu brechen,
diese Stille zu brechen,
12:03
or when we dare to see,
212
707367
2657
oder uns trauen hinzusehen,
12:05
and we create conflict,
213
710024
2255
und wir einen Konflikt hervorrufen,
12:08
we enable ourselves and the people around us
214
712279
2625
befähigen wir uns und
die Menschen um uns,
die Menschen um uns,
12:10
to do our very best thinking.
215
714904
4246
unser bestes Denken anzuwenden.
12:15
Open information is fantastic,
216
719150
3376
Frei zugängliche Information
ist fantastisch,
ist fantastisch,
12:18
open networks are essential.
217
722526
3184
offene Netzwerke sind grundlegend.
12:21
But the truth won't set us free
218
725710
1977
Aber die Wahrheit wird
uns nicht freimachen,
uns nicht freimachen,
12:23
until we develop the skills and the habit and the talent
219
727687
3764
solange wir nicht die Fähigkeiten entwickeln,
und die Gewohnheit und das Talent
und die Gewohnheit und das Talent
12:27
and the moral courage to use it.
220
731451
4137
und den moralischen Mut,
sie zu verwenden.
sie zu verwenden.
12:31
Openness isn't the end.
221
735588
3760
Offenheit ist nicht das Ende.
12:35
It's the beginning.
222
739348
2642
Sie ist der Beginn.
12:37
(Applause)
223
741990
11479
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Margaret Heffernan - Management thinkerThe former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray.
Why you should listen
How do organizations think? In her book Willful Blindness, Margaret Heffernan examines why businesses and the people who run them often ignore the obvious -- with consequences as dire as the global financial crisis and Fukushima Daiichi nuclear disaster.
Heffernan began her career in television production, building a track record at the BBC before going on to run the film and television producer trade association IPPA. In the US, Heffernan became a serial entrepreneur and CEO in the wild early days of web business. She now blogs for the Huffington Post and BNET.com. Her latest book, Beyond Measure, a TED Books original, explores the small steps companies can make that lead to big changes in their culture.
Margaret Heffernan | Speaker | TED.com