TED2016
Travis Kalanick: Uber's plan to get more people into fewer cars
Travis Kalanick: El plan de Uber para mover más gente en menos coches
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Uber no comenzó con grandes ambiciones de reducir la congestión y la contaminación. Pero al despegar la empresa, su cofundador, Travis Kalanick, se preguntó si había una manera de que la gente usara Uber a lo largo de las mismas rutas para compartir viajes, reduciendo los costos y la huella de carbono en el camino. El resultado: uberPOOL, un servicio de coches compartidos de la empresa, que en sus primeros ocho meses tuvo 12,7 millones de kilómetros fuera de las carreteras y 1400 toneladas métricas de dióxido de carbono del aire en Los Ángeles. Ahora, Kalanick dice que los coches compartidos podrían trabajar también para los que viven en los suburbios. "Hoy, con la tecnología en nuestros bolsillos y un poco de regulación inteligente", dice, "podemos convertir cada coche en un coche compartido, y podemos recuperar nuestras ciudades a partir de hoy".
Travis Kalanick - Entrepreneur
As Uber's co-founder and former CEO, Travis Kalanick is disrupting an entrenched industry and reinventing urban transportation. Full bio
As Uber's co-founder and former CEO, Travis Kalanick is disrupting an entrenched industry and reinventing urban transportation. Full bio
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00:12
Today I wanted to --
well, this morning --
well, this morning --
0
680
3224
Hoy quisiera --bueno, esta mañana--
00:15
I want to talk about the future
of human-driven transportation;
of human-driven transportation;
1
3929
4991
quiero hablar sobre el futuro
del transporte conducido por el hombre;
del transporte conducido por el hombre;
00:21
about how we can cut congestion,
pollution and parking
pollution and parking
2
9560
5320
de cómo podemos reducir la congestión,
contaminación y aparcamiento
contaminación y aparcamiento
00:27
by getting more people into fewer cars;
3
15640
3320
moviendo a más gente en menos coches;
00:31
and how we can do it
with the technology that's in our pockets.
with the technology that's in our pockets.
4
19840
5320
y cómo podemos hacerlo con la tecnología
que está en nuestros bolsillos.
que está en nuestros bolsillos.
00:37
And yes, I'm talking about smartphones ...
5
25840
2856
Y sí, estoy hablando
de los teléfonos inteligentes...
de los teléfonos inteligentes...
00:40
not self-driving cars.
6
28720
1400
no coches auto-conducidos.
00:43
But to get started we've got
to go back over 100 years.
to go back over 100 years.
7
31120
5080
Pero para empezar tenemos
que regresar a más de 100 años.
que regresar a más de 100 años.
00:48
Because it turns out
there was an Uber way before Uber.
there was an Uber way before Uber.
8
36800
5480
Porque resulta que había
una manera de Uber, antes de Uber.
una manera de Uber, antes de Uber.
00:55
And if it had survived,
9
43480
1856
Y si hubiera sobrevivido,
00:57
the future of transportation
would probably already be here.
would probably already be here.
10
45360
4160
el futuro del transporte
probablemente ya estaría aquí.
probablemente ya estaría aquí.
01:03
So let me introduce you to the jitney.
11
51480
2920
Así que les presentaré
los "jitney" [colectivos].
los "jitney" [colectivos].
01:06
In 1914 it was created or invented
by a guy named LP Draper.
by a guy named LP Draper.
12
54960
5480
En 1914 fue creado o inventado
por un tipo llamado LP Draper.
por un tipo llamado LP Draper.
01:12
He was a car salesman from LA,
and he had an idea.
and he had an idea.
13
60880
3255
Era un vendedor de coches
de Los Ángeles y tuvo una idea.
de Los Ángeles y tuvo una idea.
01:16
Well, he was cruising around
downtown Los Angeles,
downtown Los Angeles,
14
64160
2496
Se desplazaba
por el centro de Los Ángeles,
por el centro de Los Ángeles,
01:18
my hometown,
15
66680
1376
mi ciudad natal,
01:20
and he saw trolleys
16
68080
1336
y vio los troles
01:21
with long lines of people trying
to get to where they wanted to go.
to get to where they wanted to go.
17
69440
3640
con largas colas de personas que tratan
de llegar a donde querían ir.
de llegar a donde querían ir.
01:26
He said, well, why don't
I just put a sign on my car
I just put a sign on my car
18
74400
3296
Penso, además, ¿por qué no pongo
un letrero en mi coche
un letrero en mi coche
01:29
that takes people wherever
they want to go for a jitney --
they want to go for a jitney --
19
77720
2936
que lleve a la gente a donde
quieran ir en un "jitney"
quieran ir en un "jitney"
01:32
that was slang for a nickel.
20
80680
1360
que era en argot 5 centavos.
01:34
And so people jumped on board,
21
82880
1800
Y para que la gente subiera a bordo,
01:37
and not just in Los Angeles
but across the country.
but across the country.
22
85280
2960
y no solo en Los Ángeles
sino en todo el país.
sino en todo el país.
01:40
And within one year,
23
88680
1216
Y en un año,
01:41
by 1915,
24
89920
1680
para 1915,
01:44
there were 50,000
rides per day in Seattle,
rides per day in Seattle,
25
92200
2840
había 50 000 viajes diarios en Seattle,
01:47
45,000 rides per day in Kansas
26
95520
3456
45 000 viajes diarios en Kansas
01:51
and 150,000 rides per day in Los Angeles.
27
99000
3696
y 150 000 viajes diarios en Los Ángeles.
01:54
To give you some perspective,
28
102720
1760
Para darles un poco de perspectiva,
01:57
Uber in Los Angeles
29
105360
1720
Uber en Los Ángeles
01:59
is doing 157,000 rides per day, today ...
30
107760
4920
está haciendo
157 000 viajes diarios, hoy...
157 000 viajes diarios, hoy...
02:05
100 years later.
31
113280
1280
100 años más tarde.
02:09
And so these are the trolley guys,
32
117560
1720
Estos son los chicos de los troles,
02:11
the existing transportation
monopoly at the time.
monopoly at the time.
33
119680
2736
el monopolio de transporte
existente en ese momento.
existente en ese momento.
02:14
They were clearly not happy
about the jitney juggernaut.
about the jitney juggernaut.
34
122440
3976
Claramente no estaban contentos
con el monstruo colectivo.
con el monstruo colectivo.
02:18
And so they got to work
35
126440
2015
Por lo que se pusieron a trabajar
02:20
and they went to cities across the country
36
128479
2617
y fueron a las ciudades de todo el país
02:23
and got regulations put in place
to slow down the growth of the jitney.
to slow down the growth of the jitney.
37
131120
4800
y consiguieron regulaciones para frenar
el crecimiento del colectivo.
el crecimiento del colectivo.
02:28
And there were all kinds of regulations.
38
136520
2496
Había todo tipo de regulaciones.
02:31
There were licenses --
often they were pricey.
often they were pricey.
39
139040
2256
Había licencias, a menudo caras.
02:33
In some cities,
40
141320
1416
En algunas ciudades,
02:34
if you were a jitney driver,
41
142760
1376
si uno era conductor de colectivo,
02:36
you were required to be
in the jitney for 16 hours a day.
in the jitney for 16 hours a day.
42
144160
4200
tenía la obligación de estar en
el colectivo durante 16 horas diarias.
el colectivo durante 16 horas diarias.
02:40
In other cities,
43
148880
1376
En otras ciudades,
02:42
they required two jitney
drivers for one jitney.
drivers for one jitney.
44
150280
2800
se requieren dos conductores
por un colectivo.
por un colectivo.
02:45
But there was a really
interesting regulation
interesting regulation
45
153760
2256
Pero había una regulación muy interesante
02:48
which was they had to
put a backseat light --
put a backseat light --
46
156040
2880
que era que tenían que poner
una luz en el asiento trasero
una luz en el asiento trasero
02:51
install it in every Jitney --
47
159920
1896
--instalarla en todos los jitney--
02:53
to stop a new pernicious innovation
which they called spooning.
which they called spooning.
48
161840
3936
para detener una nueva innovación
perniciosa que llamaron cucharita.
perniciosa que llamaron cucharita.
02:57
(Laughter)
49
165800
1216
(Risas)
02:59
All right. So what happened?
50
167040
2176
Bien. Entonces, ¿qué pasó?
03:01
Well, within a year
this thing had taken off.
this thing had taken off.
51
169240
3096
Bueno, en un año esto se había acabado.
03:04
But the jitney, by 1919, was regulated
completely out of existence.
completely out of existence.
52
172360
5840
Pero el jitney, en 1919, fue regulado
por completo fuera de existencia.
por completo fuera de existencia.
03:10
That's unfortunate ...
53
178880
1200
Eso es lamentable...
03:13
because, well, when you can't share a car,
then you have to own one.
then you have to own one.
54
181200
4496
porque, cuando no se puede compartir
el coche, entonces se tiene que tener uno.
el coche, entonces se tiene que tener uno.
03:17
And car ownership skyrocketed
55
185720
2016
Y la propiedad de coches se disparó
03:19
and it's no wonder that by 2007,
56
187760
3536
y no es de extrañar que para el 2007,
03:23
there was a car for every man,
woman and child in the United States.
woman and child in the United States.
57
191320
3560
había un coche para cada hombre,
mujer y niño en los EE. UU.
mujer y niño en los EE. UU.
03:27
And that phenomenon had gone global.
58
195480
2160
Y ese fenómeno se hizo global.
03:30
In China by 2011,
59
198280
2480
En China en 2011,
03:33
there were more car sales
happening in China than in the US.
happening in China than in the US.
60
201480
3440
hubo más ventas de coches
en China que en EE. UU.
en China que en EE. UU.
03:37
Now, all this private ownership
of course had a public cost.
of course had a public cost.
61
205400
3856
Ahora, toda esta propiedad privada,
por supuesto, tuvo un costo público.
por supuesto, tuvo un costo público.
03:41
In the US, we spend
7 billion hours a year,
7 billion hours a year,
62
209280
4856
En los EE. UU., pasamos
7 mil millones de horas al año,
7 mil millones de horas al año,
03:46
wasted, sitting in traffic.
63
214160
1960
desperdiciadas, sentados en el tráfico.
03:48
160 billion dollars in lost productivity,
64
216760
2960
160 mil millones de dólares
en pérdidas de productividad,
en pérdidas de productividad,
claro, también sentados en el tráfico,
03:52
of course also sitting in traffic,
65
220240
1736
03:54
and one-fifth of all
of our carbon footprint
of our carbon footprint
66
222000
3936
y una quinta parte de todas
las emisiones de carbono
las emisiones de carbono
03:57
is spewed out in the air
by those cars that we're sitting in.
by those cars that we're sitting in.
67
225960
3160
son echadas al aire por esos coches
en lo que estamos sentados.
en lo que estamos sentados.
04:02
Now, that's only four percent
of our problem though.
of our problem though.
68
230240
2976
Sin embargo, ahora eso es solo
un 4 % de nuestros problemas.
un 4 % de nuestros problemas.
04:05
Because if you have to own a car
69
233240
2216
Porque si tienen que poseer un coche
04:07
then that means 96 percent of the time
your car is sitting idle.
your car is sitting idle.
70
235480
3440
entonces eso significa que el 96 %
de las veces su coche está inactivo.
de las veces su coche está inactivo.
04:11
And so, up to 30 percent
of our land and our space
of our land and our space
71
239360
4216
Y así, hasta un 30 % de
nuestra suelo y nuestro espacio
nuestra suelo y nuestro espacio
04:15
is used storing these hunks of steel.
72
243600
3296
se utiliza para el almacenamiento
de estos trozos de acero.
de estos trozos de acero.
04:18
We even have skyscrapers built for cars.
73
246920
4936
Incluso tenemos rascacielos
construidos para los coches.
construidos para los coches.
04:23
That's the world we live in today.
74
251880
1920
Ese es el mundo en que vivimos hoy.
04:27
Now, cities have been dealing
with this problem for decades.
with this problem for decades.
75
255720
3080
Las ciudades se han ocupado
de este problema desde hace décadas.
de este problema desde hace décadas.
04:31
It's called mass transit.
76
259399
1656
Se llama el transporte masivo.
04:33
And even in a city like New York City,
77
261079
2537
E incluso en una ciudad como Nueva York,
04:35
one of the most densely
populated in the world
populated in the world
78
263640
2216
una de las más densamente
pobladas del mundo
pobladas del mundo
04:37
and one of the most sophisticated
mass transit systems in the world,
mass transit systems in the world,
79
265880
3656
y uno de los sistemas de transporte
masivo más sofisticados del mundo,
masivo más sofisticados del mundo,
04:41
there are still 2.5 million cars
that go over those bridges every day.
that go over those bridges every day.
80
269560
6360
todavía hay 2,5 millones de coches
que pasan esos puentes todos los días.
que pasan esos puentes todos los días.
04:48
Why is that?
81
276480
1200
¿Por qué es eso?
04:50
Well, it's because mass transit
hasn't yet figured out
hasn't yet figured out
82
278440
4040
Bueno, es porque
el transporte público aún no sabe
el transporte público aún no sabe
04:55
how to get to everybody's doorstep.
83
283320
2640
cómo llegar a las puertas
de todo el mundo.
de todo el mundo.
04:58
And so back in San Francisco,
where I live,
where I live,
84
286920
2576
Y de vuelta en San Francisco, donde vivo,
05:01
the situation's much worse,
85
289520
1336
la situación es mucho peor,
05:02
in fact, much worse around the world.
86
290880
2600
de hecho, mucho peor en todo el mundo.
05:06
And so the beginning
of Uber in 2010 was --
of Uber in 2010 was --
87
294000
3456
Y así el inicio de Uber en 2010 fue...
bueno, solo queríamos
apretar un botón y tener transporte.
apretar un botón y tener transporte.
05:09
well, we just wanted
to push a button and get a ride.
to push a button and get a ride.
88
297480
2496
05:12
We didn't have any grand ambitions.
89
300000
2296
No teníamos ninguna gran ambición.
05:14
But it just turned out
90
302320
1336
Sin embargo, resultó
05:15
that lots of people wanted
to push a button and get a ride,
to push a button and get a ride,
91
303680
2896
que mucha gente quería
apretar un botón y tener transporte.
apretar un botón y tener transporte.
05:18
and ultimately what we started to see
was a lot of duplicate rides.
was a lot of duplicate rides.
92
306600
4560
y en última instancia lo que empezamos
a ver fue un montón de paseos duplicados.
a ver fue un montón de paseos duplicados.
05:24
We saw a lot of people
93
312360
1776
Vimos a mucha gente
05:26
pushing the same button at the same time
94
314160
3016
presionando el mismo botón al mismo tiempo
05:29
going essentially to the same place.
95
317200
2456
yendo esencialmente al mismo lugar.
05:31
And so we started thinking about,
96
319680
1576
Así que empezamos a pensar,
05:33
well, how do we make those two trips
and turn them into one.
and turn them into one.
97
321280
3680
¿cómo podemos hacer que estos
dos viajes y se conviertan en uno.
dos viajes y se conviertan en uno.
05:37
Because if we did,
that ride would be a lot cheaper --
that ride would be a lot cheaper --
98
325840
3336
Porque si lo hacíamos,
ese viaje sería mucho más barato
ese viaje sería mucho más barato
05:41
up to 50 percent cheaper --
99
329200
1480
--hasta un 50 % más barato--
05:43
and of course for the city
100
331160
1256
y claro para la ciudad
05:44
you've got a lot more people
and a lot fewer cars.
and a lot fewer cars.
101
332440
3056
tendríamos mucha más gente
y muchos menos coches.
y muchos menos coches.
05:47
And so the big question for us was:
102
335520
2376
Y así, la gran pregunta para nosotros fue:
05:49
would it work?
103
337920
1296
¿funcionaría?
05:51
Could you have a cheaper ride
104
339240
3376
¿Se podría tener un viaje más barato,
05:54
cheap enough that people
would be willing to share it?
would be willing to share it?
105
342640
2840
tan barato que la gente
estuviera dispuesta a compartirlo?
estuviera dispuesta a compartirlo?
05:58
And the answer, fortunately,
is a resounding yes.
is a resounding yes.
106
346360
3240
Y la respuesta, afortunadamente,
es un sí rotundo.
es un sí rotundo.
06:02
In San Francisco,
107
350080
1696
En San Francisco,
06:03
before uberPOOL, we had --
108
351800
2656
antes de uberPOOL, tuvimos...
06:06
well, everybody would take their car
wherever the heck they wanted.
wherever the heck they wanted.
109
354480
3376
bueno, todo el mundo tendría
su coche donde diablos quisiera.
su coche donde diablos quisiera.
06:09
And the bright colors
is where we have the most cars.
is where we have the most cars.
110
357880
2520
Los colores brillantes
es donde tenemos más coches.
es donde tenemos más coches.
06:12
And once we introduced uberPOOL,
111
360880
2136
Una vez que introducimos uberPOOL,
06:15
well, you see there's not
as many bright colors.
as many bright colors.
112
363040
2280
se ve que no hay
tantos colores brillantes.
tantos colores brillantes.
06:18
More people getting around
the city in fewer cars,
the city in fewer cars,
113
366400
3936
Más gente moviéndose
por la ciudad en menos coches,
por la ciudad en menos coches,
06:22
taking cars off the road.
114
370360
2056
sacando coches de las calles.
06:24
It looks like uberPOOL is working.
115
372440
1920
Parece que uberPOOL está trabajando.
06:27
And so we rolled it out in Los Angeles
116
375240
2440
Y así lo pusimos en marcha en Los Ángeles
06:30
eight months ago.
117
378640
1400
hace ocho meses.
06:32
And since then, we've taken
7.9 million miles off the roads
7.9 million miles off the roads
118
380560
5040
Y desde entonces, hemos tomado
12,7 millones de km de las calles
12,7 millones de km de las calles
06:38
and we've taken 1.4 thousand
metric tons of CO2 out of the air.
metric tons of CO2 out of the air.
119
386120
6360
y 1,4 miles de toneladas métricas
de CO2 del aire.
de CO2 del aire.
06:45
But the part that I'm really --
120
393400
1816
Pero la parte de la que estoy realmente...
06:47
(Applause)
121
395240
2600
(Aplausos)
06:51
But my favorite statistic --
122
399520
2456
Pero mi estadística favorita...
recuerden soy de Los Ángeles,
06:54
remember, I'm from LA,
123
402000
1256
06:55
I spent years of my life
124
403280
1256
pasé años de mi vida
06:56
sitting behind the wheel,
going, "How do we fix this?" --
going, "How do we fix this?" --
125
404560
3336
sentado al volante pensando,
"¿Cómo podemos solucionar esto?",
"¿Cómo podemos solucionar esto?",
06:59
my favorite part
is that eight months later,
is that eight months later,
126
407920
3736
mi parte favorita es
que 8 meses después,
que 8 meses después,
07:03
we have added 100,000 new people
that are carpooling every week.
that are carpooling every week.
127
411680
6040
añadimos 100 000 nuevas personas al uso
del coche compartido todas las semanas.
del coche compartido todas las semanas.
07:10
Now, in China everything is supersized,
128
418200
2840
Ahora, en China todo es tamaño súper,
07:13
and so we're doing 15 million
uberPOOL trips per month,
uberPOOL trips per month,
129
421720
4376
y por lo que estamos haciendo
15 millones de viajes uberPOOL al mes,
15 millones de viajes uberPOOL al mes,
07:18
that's 500,000 per day.
130
426120
2056
eso es de 500 000 por día.
07:20
And of course we're seeing
that exponential growth happen.
that exponential growth happen.
131
428200
2976
Claro que estamos viendo que
se da un crecimiento exponencial.
se da un crecimiento exponencial.
07:23
In fact, we're seeing it in LA, too.
132
431200
2096
De hecho, lo vemos
en Los Ángeles, también.
en Los Ángeles, también.
07:25
And when I talk to my team,
we don't talk about,
we don't talk about,
133
433320
2376
Cuando hablo con mi equipo,
no hablamos de,
no hablamos de,
07:27
"Hey, well, 100,000 people
carpooling every week and we're done."
carpooling every week and we're done."
134
435720
6360
"Bueno, 100 000 personas comparten
el coche todas las semanas y listo".
el coche todas las semanas y listo".
07:34
How do we get that to a million?
135
442400
1680
¿Cómo podemos llegar al millón?
07:36
And in China, well,
that could be several million.
that could be several million.
136
444680
2360
Y en China, que podría ser
de varios millones.
de varios millones.
07:39
And so uberPOOL is a very great
solution for urban carpooling.
solution for urban carpooling.
137
447800
6136
Y así uberPOOL es una gran solución
para compartir el coche urbano.
para compartir el coche urbano.
07:45
But what about the suburbs?
138
453960
1936
Pero ¿qué pasa con los suburbios?
07:47
This is the street
where I grew up in Los Angeles,
where I grew up in Los Angeles,
139
455920
2376
Esta es la calle donde
crecí en Los Ángeles,
crecí en Los Ángeles,
07:50
it's actually a suburb
called Northridge, California,
called Northridge, California,
140
458320
2516
es un suburbio llamado
Northridge, California,
Northridge, California,
07:52
and, well --
141
460850
1286
y bueno...
07:54
look, those mailboxes,
they kind of just go on forever.
they kind of just go on forever.
142
462160
3600
miren, esos buzones, del tipo
de que están para siempre.
de que están para siempre.
07:58
And every morning at about the same time,
143
466600
2400
Y todas las mañanas
más o menos al mismo tiempo,
más o menos al mismo tiempo,
08:01
cars roll of out their driveway,
144
469840
1896
coches salen de las casas,
08:03
most of them, one person in the car,
145
471760
2760
la mayoría de ellos,
una persona en el coche,
una persona en el coche,
08:07
and they go to work,
they go to their place of work.
they go to their place of work.
146
475960
3616
y van a trabajar,
van a su lugar de trabajo.
van a su lugar de trabajo.
08:11
So the question for us is:
147
479600
1256
Nuestra pregunta es:
08:12
well, how do we turn
148
480880
1240
bien, ¿cómo convertirmos
08:15
all of these commuter cars --
149
483320
1816
a todos estos coches de los suburbios
08:17
and literally there's
tens of millions of them --
tens of millions of them --
150
485160
3280
--y literalmente hay
decenas de millones de ellos--
decenas de millones de ellos--
08:21
how do we turn all these
commuter cars into shared cars?
commuter cars into shared cars?
151
489080
3080
¿cómo los convertimos a todos
en coches compartidos?
en coches compartidos?
08:25
Well, we have something for this that we
recently launched called uberCOMMUTE.
recently launched called uberCOMMUTE.
152
493040
4240
Tenemos algo para esto lanzado
recientemente llamado uberCOMMUTE.
recientemente llamado uberCOMMUTE.
08:29
You get up in the morning,
get ready for work, get your coffee,
get ready for work, get your coffee,
153
497640
2953
Se levantan en la mañana, se preparan
para el trabajo, su café,
para el trabajo, su café,
08:32
go to your car
154
500617
1279
van a su coche,
08:33
and you light up the Uber app,
155
501920
2016
encienden la aplicación de Uber,
08:35
and all of a sudden,
156
503960
1496
y, de repente,
08:37
you become an Uber driver.
157
505480
1720
se convierten en un conductor de Uber.
08:40
And we'll match you up
with one of your neighbors
with one of your neighbors
158
508360
2376
Y van a coincidir
con uno de sus vecinos
con uno de sus vecinos
08:42
on your way to work
159
510760
1200
en su camino al trabajo
08:44
and it's a really great thing.
160
512679
1681
y es una cosa realmente grande.
08:47
There's just one hitch ...
161
515000
2280
Solo hay un obstáculo...
08:50
it's called regulation.
162
518080
1920
se llama regulación.
08:52
So 54 cents a mile, what is that?
163
520440
2215
Así que 54 centavos por milla,
¿qué es eso?
¿qué es eso?
08:54
Well, that is what the US government
164
522679
2057
Bueno, eso es lo que
el gobierno de EE. UU.
el gobierno de EE. UU.
08:56
has determined that the cost
of owning a car is per mile.
of owning a car is per mile.
165
524760
4160
ha determinado que es el costo
de poseer un coche por milla.
de poseer un coche por milla.
09:01
You can pick up anybody
in the United States
in the United States
166
529720
2976
Puedes recoger a quien sea en EE. UU.
09:04
and take them wherever they want to go
at a moment's notice,
at a moment's notice,
167
532720
3576
y llevarlo a donde quiera ir
en cualquier momento,
en cualquier momento,
09:08
for 54 cents a mile or less.
168
536320
2496
por 54 centavos por milla o menos.
09:10
But if you charge 60 cents a mile,
you're a criminal.
you're a criminal.
169
538840
3320
Pero si cobras 60 centavos por milla,
eres un criminal.
eres un criminal.
09:14
But what if for 60 cents a mile
170
542960
2096
Pero ¿qué tal si por 60 centavos por milla
09:17
we could get half a million more people
carpooling in Los Angeles?
carpooling in Los Angeles?
171
545080
4576
pudiéramos conseguir medio millón más
de personas en coche compartido en L.A.?
de personas en coche compartido en L.A.?
09:21
And what if at 60 cents a mile
172
549680
2536
¿Y si con 60 centavos por milla
09:24
we could get 50 million people
carpooling in the United States?
carpooling in the United States?
173
552240
4160
pudiéramos obtener que 50 millones de
personas compartieran el coche en EE. UU.?
personas compartieran el coche en EE. UU.?
09:28
If we could,
174
556960
1256
Si pudiéramos,
09:30
it's obviously something we should do.
175
558240
1920
obviamente es algo que debemos hacer.
09:33
And so it goes back
to the lesson of the jitney.
to the lesson of the jitney.
176
561120
2480
Y así volvamos a la lección del jitney.
09:36
If by 1915 this thing was taking off,
177
564320
3736
Si en el año 1915
esta cosa hubiera despegado,
esta cosa hubiera despegado,
09:40
imagine without
the regulations that happened,
the regulations that happened,
178
568080
3496
imaginen sin las regulaciones
que se dieron,
que se dieron,
09:43
if that thing could just keep going.
179
571600
1720
si solo hubiera podido seguir.
09:46
How would our cities be different today?
180
574160
2856
¿Cómo serían nuestras ciudades
de diferentes hoy?
de diferentes hoy?
09:49
Would we have parks
in the place of parking lots?
in the place of parking lots?
181
577040
3696
¿Tendríamos parques
en lugar de estacionamiento?
en lugar de estacionamiento?
09:52
Well, we lost that chance.
182
580760
1896
Pues bien,
perdimos esa oportunidad.
perdimos esa oportunidad.
09:54
But technology has given us
another opportunity.
another opportunity.
183
582680
3056
Pero la tecnología
nos ha dado otra oportunidad.
nos ha dado otra oportunidad.
09:57
Now, I'm as excited as anybody else
about self-driving cars
about self-driving cars
184
585760
4200
Estoy tan emocionado como cualquiera
sobre los coches auto-conducidos,
sobre los coches auto-conducidos,
10:02
but do we have to really wait
five, 10 or even 20 years
five, 10 or even 20 years
185
590960
4416
pero ¿tenemos que esperar
realmente 5, 10 o incluso 20 años
realmente 5, 10 o incluso 20 años
10:07
to make our new cities a reality?
186
595400
3320
para que nuestras nuevas
ciudades sean una realidad?
ciudades sean una realidad?
10:11
With the technology in our pockets today,
187
599400
2976
Con la tecnología de hoy
en nuestros bolsillos,
en nuestros bolsillos,
10:14
and a little smart regulation,
188
602400
1800
y un poco de regulación inteligente,
10:16
we can turn every car into a shared car,
189
604920
3480
podemos convertir
cada coche en un coche compartido,
cada coche en un coche compartido,
10:21
and we can reclaim our cities
starting today.
starting today.
190
609360
3680
y podemos recuperar
nuestras ciudades a partir de hoy.
nuestras ciudades a partir de hoy.
10:25
Thank you.
191
613560
1216
Gracias.
10:26
(Applause)
192
614800
3080
(Aplausos)
10:35
Chris Anderson: Travis, thank you.
193
623916
1620
Chris Anderson: Travis, gracias.
10:37
Travis Kalanick: Thank you.
194
625560
1286
Travis Kalanick: Gracias.
10:38
CA: You know -- I mean the company
you've built is absolutely astounding.
you've built is absolutely astounding.
195
626870
4546
CA: Quiero decir... la empresa que crearon
es absolutamente sorprendente.
es absolutamente sorprendente.
10:43
You only just talked
about a small part of it here --
about a small part of it here --
196
631440
2856
Solo hablaste de una pequeña
parte de ella aquí
parte de ella aquí
10:46
a powerful part --
197
634320
1216
--una parte poderosa--
10:47
the idea of turning cars
into public transport like that,
into public transport like that,
198
635560
2696
la idea de convertir los coches
en transporte público así,
en transporte público así,
10:50
it's cool.
199
638280
1216
es genial.
10:51
But I've got a couple other questions
200
639520
1816
Pero tengo un par de otras preguntas
10:53
because I know they're
out there on people's minds.
out there on people's minds.
201
641360
2416
porque sé que están en
la mente de las personas.
la mente de las personas.
10:55
So first of all, last week I think it was,
202
643800
2336
En primer lugar, la semana pasada,
creo que fue,
creo que fue,
10:58
I switched on my phone
and tried to book an Uber
and tried to book an Uber
203
646160
2816
encendí mi teléfono
y traté de reservar un Uber
y traté de reservar un Uber
11:01
and I couldn't find the app.
204
649000
2056
y no pude encontrar la aplicación.
11:03
You had this very radical,
very bold, brave redesign.
very bold, brave redesign.
205
651080
4416
Sacaron este nuevo diseño
muy audaz valiente muy radical.
muy audaz valiente muy radical.
11:07
TK: Sure.
206
655520
1416
TK: Seguro.
11:08
CA: How did it go?
207
656960
1216
CA: ¿Cómo te fue?
11:10
Did you notice other people
not finding the app that day?
not finding the app that day?
208
658200
2696
¿Vieron que otros no encontrar
la aplicación ese día?
la aplicación ese día?
11:12
Are you going to win people over
for this redesign?
for this redesign?
209
660920
2696
¿Van a ganar gente
por este nuevo diseño?
por este nuevo diseño?
11:15
TK: Well, first I should
probably just say,
probably just say,
210
663640
2056
TK: Primero debo probablemente solo decir,
11:17
well, what we were trying to accomplish.
211
665720
2176
lo que estábamos tratando de lograr.
11:19
And I think if you know
a little bit about our history,
a little bit about our history,
212
667920
2896
Creo que si sabes un poco
de nuestra historia,
de nuestra historia,
11:22
it makes a lot more sense.
213
670840
1936
tiene mucho más sentido.
11:24
Which is, when we first got started,
214
672800
2216
Es que, cuando arrancamos al inicio,
11:27
it was just black cars.
215
675040
1376
era solo coches negros.
11:28
It was literally you push a button
and get an S-Class.
and get an S-Class.
216
676440
2656
Literalmente era presionar
un botón y tener un S-Class.
un botón y tener un S-Class.
11:31
And so what we did
217
679120
1616
Y así lo hicimos
11:32
was almost what I would call
an immature version of a luxury brand
an immature version of a luxury brand
218
680760
5336
Era lo que yo llamaría una versión
inmadura de una marca de lujo
inmadura de una marca de lujo
11:38
that looked like a badge on a luxury car.
219
686120
2856
que parecía la tarjeta de identificación
de un coche de lujo.
de un coche de lujo.
11:41
And as we've gone worldwide
220
689000
1816
Y a medida que vamos a todo el mundo
11:42
and gone from S-Classes
to auto rickshaws in India,
to auto rickshaws in India,
221
690840
4336
y pasamos de S-Clases
a mototaxis en la India,
a mototaxis en la India,
se convirtió en algo
importante para nosotros
importante para nosotros
11:47
it became something
that was important for us
that was important for us
222
695200
2136
11:49
to be more accessible,
223
697360
2376
ser más accesibles,
11:51
to be more hyperlocal,
224
699760
1536
ser más "hiperlocales",
11:53
to be about the cities we were in
225
701320
2336
serlo en las ciudades en que estábamos
11:55
and that's what you see
with the patterns and colors.
with the patterns and colors.
226
703680
2496
y eso es lo que se ve
con los patrones y colores.
con los patrones y colores.
11:58
And to be more iconic,
227
706200
1256
Y para ser más icónicos,
11:59
because a U doesn't mean
anything in Sanskrit,
anything in Sanskrit,
228
707480
2616
porque una U no quiere
decir nada en sánscrito,
decir nada en sánscrito,
12:02
and a U doesn't mean anything in Mandarin.
229
710120
2456
y una U no significa
nada en mandarín.
nada en mandarín.
12:04
And so that was
a little bit what it was about.
a little bit what it was about.
230
712600
2216
Y así que fue un poco
de lo qué se trataba.
de lo qué se trataba.
12:06
Now, when you first
roll out something like that,
roll out something like that,
231
714840
2896
Ahora, la primera vez que
despliegas algo por el estilo,
despliegas algo por el estilo,
12:09
I mean, your hands are sweating,
232
717760
1536
es decir, tus manos están sudando,
12:11
you've got --
233
719320
1216
tienes...
12:12
you know, you're a little worried.
234
720560
1656
sabes, estás un poco preocupado.
12:14
What we saw is a lot of people --
235
722240
1616
Lo que vimos es que mucha gente
en realidad, al principio, vimos mucha
más gente abriendo la aplicación
más gente abriendo la aplicación
12:15
actually, at the beginning,
we saw a lot more people opening the app
we saw a lot more people opening the app
236
723880
3296
12:19
because they were curious
what they would find when they opened it.
what they would find when they opened it.
237
727200
3143
porque curiosidad de lo que
encontrarían cuando la abrieran.
encontrarían cuando la abrieran.
12:23
And our numbers were slightly up
from what we expected.
from what we expected.
238
731600
3640
Y nuestros números fueron ligeramente
arriba de lo que esperábamos.
arriba de lo que esperábamos.
12:28
CA: OK, that's cool.
239
736440
1256
CA: Bien, genial.
12:29
Now, so you, yourself,
are something of an enigma, I would say.
are something of an enigma, I would say.
240
737720
4816
Ahora, tú, tú mismo,
eres una especie de enigma, diría.
eres una especie de enigma, diría.
12:34
Your supporters and investors,
who have been with you the whole way,
who have been with you the whole way,
241
742560
4776
Tus inversores y seguidores
que han estado contigo todo este tiempo
que han estado contigo todo este tiempo
12:39
believe that the only chance
242
747360
1376
creen que la única oportunidad
12:40
of sort of taking on
the powerful, entrenched interests
the powerful, entrenched interests
243
748760
3216
del tipo de enfrentarse a
los poderosos intereses arraigados,
los poderosos intereses arraigados,
12:44
of taxi industry and so forth,
244
752000
2096
de industria del taxi y así sucesivamente,
12:46
is to have someone who is
a fierce, relentless competitor,
a fierce, relentless competitor,
245
754120
3656
es tener a alguien que es
un competidor feroz, implacable,
un competidor feroz, implacable,
12:49
which you've certainly proved to be.
246
757800
1720
como sin duda has demostrado ser.
12:52
Some people feel you've almost
taken that culture too far,
taken that culture too far,
247
760040
3336
Algunos sienten que han llevado
esta cultura demasiado lejos,
esta cultura demasiado lejos,
12:55
and you know --
like a year or two ago
like a year or two ago
248
763400
1976
y sabes... al igual que hace un año o dos
12:57
there was a huge controversy
where a lot of women got upset.
where a lot of women got upset.
249
765400
3816
hubo una gran controversia en
la que muchas mujeres fueron molestadas.
la que muchas mujeres fueron molestadas.
13:01
How did it feel like
inside the company during that period?
inside the company during that period?
250
769240
4936
¿Cómo se sintieron al interior
de la empresa durante ese período?
de la empresa durante ese período?
13:06
Did you notice a loss of business?
251
774200
2176
¿Se dieron cuenta de
una pérdida de negocio?
una pérdida de negocio?
13:08
Did you learn anything from that?
252
776400
2536
¿Aprendiste algo de eso?
13:10
TK: Well, look, I think --
253
778960
1256
TK: Bueno, mira, creo...
13:12
I've been an entrepreneur
since I've been in high school
since I've been in high school
254
780240
2616
He sido empresario desde
la escuela secundaria
la escuela secundaria
13:14
and you have --
255
782880
2816
y tienes...
13:17
In various different ways
an entrepreneur will see hard times
an entrepreneur will see hard times
256
785720
3496
de varias formas diferentes
un empresario verá tiempos difíciles
un empresario verá tiempos difíciles
13:21
and for us,
257
789240
1256
y para nosotros,
13:22
it was about a year and a half ago,
258
790520
2056
fue hace un año y medio,
y para nosotros fueron
tiempos difíciles también.
tiempos difíciles también.
13:24
and for us it was hard times, too.
259
792600
1720
13:27
Now, inside, we felt like --
260
795000
2080
Ahora, en el interior,
nos sentimos como...
nos sentimos como...
13:30
I guess at the end of the day
261
798120
1416
creo que al final del día sentimos
13:31
we felt like we were
good people doing good work,
good people doing good work,
262
799560
4256
que éramos buenas personas
que hacen un buen trabajo,
que hacen un buen trabajo,
13:35
but on the outside that wasn't evident.
263
803840
2000
pero en el exterior eso no era evidente.
13:38
And so there was a lot that we had to do
264
806520
2616
Y así que había muchas cosas
que teníamos que hacer
que teníamos que hacer
13:41
to sort of --
265
809160
1856
una especie de...
13:43
We'd gone from a very small company --
266
811040
1856
pasamos de una empresa muy pequeña...
13:44
I mean if you go literally
two and a half years ago,
two and a half years ago,
267
812920
3096
me refiero si vas, literalmente,
dos y medio años atrás,
dos y medio años atrás,
nuestra empresa era de 400 personas,
13:48
our company was 400 people,
268
816040
2136
13:50
and today it's 6,500.
269
818200
2080
y en la actualidad es de 6500.
13:52
And so when you go through that growth,
270
820880
1896
Y así, cuando tienes ese crecimiento,
13:54
you have to sort of cement
your cultural values
your cultural values
271
822800
3016
tienes como que cimentar
tus valores culturales
tus valores culturales
13:57
and talk about them all of the time.
272
825840
1800
y hablar de ellos todo el tiempo.
14:00
And make sure that people
are constantly checking
are constantly checking
273
828200
3176
Y asegurarte de que la gente
constantemente se pregunte,
constantemente se pregunte,
14:03
to say, "Are we good people
doing good work?"
doing good work?"
274
831400
2496
"¿Somos buenas personas
que hacen un buen trabajo?".
que hacen un buen trabajo?".
14:05
And if you check those boxes,
275
833920
1656
Y si compruebas bien eso,
14:07
the next part of that
is making sure you're telling your story.
is making sure you're telling your story.
276
835600
3000
la siguiente parte es asegurarte
de que están contando tu historia.
de que están contando tu historia.
14:11
And I think we learned a lot of lessons
277
839360
1936
Creo que aprendimos
mucho de la experiencia
mucho de la experiencia
14:13
but I think at the end of it
we came out stronger.
we came out stronger.
278
841320
3176
pero creo que al final
salimos más fuertes.
salimos más fuertes.
14:16
But it was certainly a difficult period.
279
844520
2520
Pero sin duda fue un período difícil.
14:20
CA: It seems to me, everywhere you turn,
280
848151
1905
CA: Me parece, a donde vas,
14:22
you're facing people
who occasionally give you a hard time.
who occasionally give you a hard time.
281
850080
3736
estás frente a personas que
de vez en cuando te dan un mal rato.
de vez en cuando te dan un mal rato.
14:25
Some Uber drivers
in New York and elsewhere
in New York and elsewhere
282
853840
2776
Algunos conductores Uber
en Nueva York y en otros lugares
en Nueva York y en otros lugares
14:28
are mad as hell now
because you changed the fees
because you changed the fees
283
856640
2256
están furiosos porque
has cambiado las cuotas
has cambiado las cuotas
14:30
and they can barely -- they claim --
barely afford the deal anymore.
barely afford the deal anymore.
284
858920
3880
y apenas pueden --afirman--
permitirse repartir más.
permitirse repartir más.
14:35
How --
285
863800
1416
Cómo...
14:37
You know, you said
that you started this originally --
that you started this originally --
286
865240
3296
has dicho que Uds.
han iniciado esto originalmente...
han iniciado esto originalmente...
14:40
just the coolness of pressing a button
and summoning a ride.
and summoning a ride.
287
868560
3256
solo por la maravilla de presionar
un botón y tener transporte.
un botón y tener transporte.
14:43
This thing's taken off,
288
871840
1256
Esto ha tenido éxito,
afectas toda la economía mundial,
básicamente, en este punto.
básicamente, en este punto.
14:45
you're affecting the whole global
economy, basically, at this point.
economy, basically, at this point.
289
873120
3216
14:48
You're being forced to be,
whether you want it or not,
whether you want it or not,
290
876360
3296
Estás siendo forzado a ser,
quiéraslo o no,
quiéraslo o no,
una especie de visionario mundial
que está cambiando el mundo.
que está cambiando el mundo.
14:51
a kind of global visionary
who's changing the world.
who's changing the world.
291
879680
2456
14:54
I mean -- who are you?
292
882160
1656
Quiero decir... ¿quién eres?
14:55
Do you want that?
293
883840
1216
¿Quieres eso?
14:57
Are you ready to go with that
and be what that takes?
and be what that takes?
294
885080
3776
¿Estás listo para esto
y ser lo que se necesita?
y ser lo que se necesita?
15:00
TK: Well, there's a few things
packed in that question, so --
packed in that question, so --
295
888880
3336
TK: Bueno, hay varias cosas juntas
en esa pregunta, así que...
en esa pregunta, así que...
15:04
(Laughter)
296
892240
1776
(Risas)
15:06
First is on the pricing side --
297
894040
3496
En primer lugar está
lo de fijación de precios...
lo de fijación de precios...
15:09
I mean, keep in mind, right?
298
897560
1616
Es decir, recordermos, ¿no?
15:11
UberX, when we first started,
299
899200
1896
UberX, cuando empezamos,
15:13
was literally 10 or 15 percent cheaper
than our black car product.
than our black car product.
300
901120
3800
era, literalmente, 10 o 15 % más barato
que nuestro producto coche negro.
que nuestro producto coche negro.
15:17
It's now
301
905400
1240
Ahora,
15:19
in many cities, half the price of a taxi.
302
907520
3080
en muchas ciudades,
es la mitad del precio de un taxi.
es la mitad del precio de un taxi.
15:23
And we have all the data to show
303
911320
2136
Y tenemos todos los datos que muestran
15:25
that the divers are making more per hour
than they would as taxi drivers.
than they would as taxi drivers.
304
913480
4176
que los conductores están haciendo más
por hora que lo que harían como taxistas.
por hora que lo que harían como taxistas.
15:29
What happens is when the price goes down,
305
917680
3016
Lo que pasa es que cuando el precio baja,
las personas son más
propensas a tomar Uber
propensas a tomar Uber
15:32
people are more likely to take Uber
306
920720
2536
15:35
at different times of the day
than they otherwise would have,
than they otherwise would have,
307
923280
2858
en diferentes momentos del día
que de otra manera harían,
que de otra manera harían,
15:38
and they're more likely to use it
in places they wouldn't have before.
in places they wouldn't have before.
308
926162
3294
y en sitios que los que
no lo hubiera hecho antes.
no lo hubiera hecho antes.
15:41
And what that means for a driver
is wherever he or she drops somebody off,
is wherever he or she drops somebody off,
309
929480
4136
Es decir, para un conductor,
donde sea que deje a alguien
donde sea que deje a alguien
15:45
they're much more likely
to get a pickup and get back in.
to get a pickup and get back in.
310
933640
3256
tendrá más posiblidad de
recoger a alguien y seguir andando.
recoger a alguien y seguir andando.
15:48
And so what that means
is more trips per hour,
is more trips per hour,
311
936920
2536
Y eso significa más viajes por hora,
15:51
more minutes of the hour
where they're productive
where they're productive
312
939480
2416
más minutos de la hora que son productivos
15:53
and actually, earnings come up.
313
941920
1896
y, de hecho, las ganancias suben.
15:55
And we have cities where we've done
literally five or six price cuts
literally five or six price cuts
314
943840
4056
Tenemos ciudades en las que hemos hecho,
literalmente, 5 o 6 recortes de precios
literalmente, 5 o 6 recortes de precios
15:59
and have seen those price cuts
go up over time.
go up over time.
315
947920
2776
y hemos visto que los recortes
aumentan con el tiempo.
aumentan con el tiempo.
16:02
So even in New York --
316
950720
1536
Así que incluso en Nueva York,
16:04
We have a blog post
we call "4 Septembers" --
we call "4 Septembers" --
317
952280
2976
tenemos una entrada en el blog
que llamamos "4 septiembres",
que llamamos "4 septiembres",
16:07
compare the earnings
318
955280
1216
que compara los resultados
16:08
September after September after September.
319
956520
2136
septiembre tras septiembre
tras septiembre.
tras septiembre.
16:10
Same month every year.
320
958680
1240
Mismo mes cada año.
16:12
And we see the earnings going up over time
321
960760
2736
Y vemos las ganancias
subiendo con el tiempo
subiendo con el tiempo
16:15
as the price comes down.
322
963520
2696
conforme baja el precio.
16:18
And there's a perfect price point --
you can't go down forever.
you can't go down forever.
323
966240
3296
Hay un punto de precio perfecto,
no se puede bajar para siempre.
no se puede bajar para siempre.
16:21
And in those places
where we bring the price down
where we bring the price down
324
969560
2336
Y en aquellos lugares
en los que bajas el precio
en los que bajas el precio
16:23
but we don't see those earnings pop,
325
971920
1736
pero no vemos que los resultados suban,
16:25
we bring the prices back up.
326
973680
1376
subimos los precios.
16:27
So that addresses that first part.
327
975080
2136
Esto para la primera parte.
16:29
And then the enigma and all of this --
328
977240
3656
Y ahora el enigma y todo esto...
16:32
I mean, the kind of entrepreneur I am
329
980920
2616
Es decir, el tipo de empresario que soy
16:35
is one that gets really excited
about solving hard problems.
about solving hard problems.
330
983560
3560
es uno que se pone muy entusiasmo
en la solución de problemas difíciles.
en la solución de problemas difíciles.
16:39
And the way I like to describe it
is it's kind of like a math professor.
is it's kind of like a math professor.
331
987600
3840
Me gusta de describirlo como algo
así como un profesor de matemáticas.
así como un profesor de matemáticas.
16:44
You know? If a math professor
doesn't have hard problems to solve,
doesn't have hard problems to solve,
332
992080
3456
¿Sabes? Si un profesor de matemáticas
no tiene problemas difíciles de resolver,
no tiene problemas difíciles de resolver,
16:47
that's a really sad math professor.
333
995560
2040
ese es un profesor
de matemáticas muy triste.
de matemáticas muy triste.
16:50
And so at Uber we like the hard problems
334
998600
4176
Así en Uber nos gustan
los problemas difíciles
los problemas difíciles
16:54
and we like getting excited
about those and solving them.
about those and solving them.
335
1002800
4216
y nos gusta estar entusiasmados
en ellos y resolverlos.
en ellos y resolverlos.
16:59
But we don't want just any math problem,
336
1007040
1936
Pero no cualquier
problema de matemáticas,
problema de matemáticas,
17:01
we want the hardest ones
that we can possibly find,
that we can possibly find,
337
1009000
2416
sino los más difíciles
que podamos encontrar,
que podamos encontrar,
17:03
and we want the one that if you solve it,
338
1011440
1976
y queremos que si lo resuelves,
17:05
there's a little bit of a wow factor.
339
1013440
1800
hay un poco de un factor sorpresa.
17:08
CA: In a couple years' time --
340
1016040
1456
CA: En un par de años,
17:09
say five years' time, I don't know when --
341
1017520
2000
digamos 5 años, no sé cuando,
17:11
you roll out your incredible
self-driving cars,
self-driving cars,
342
1019544
3192
sacarán los increíbles
coches auto-conducidos,
coches auto-conducidos,
17:14
at probably a lower cost
than you currently pay for an Uber ride.
than you currently pay for an Uber ride.
343
1022760
4496
probablemente a un menor costo
al que se paga hoy por un viaje de Uber.
al que se paga hoy por un viaje de Uber.
17:19
What do you say to your army
of a million drivers plus at that time?
of a million drivers plus at that time?
344
1027280
5096
¿Qué le dices a tu ejército de más de
un millón de conductores en ese momento?
un millón de conductores en ese momento?
17:24
TK: Explain that again --
at which time?
at which time?
345
1032400
1896
TK: Otra vez, ¿en qué momento?
17:26
CA: At the time when
self-driving cars are coming --
self-driving cars are coming --
346
1034319
2457
CA: Cuando salgan
los coches auto-conduccidos
los coches auto-conduccidos
17:28
TK: Sure, sure, sure.
Sorry, I missed that.
Sorry, I missed that.
347
1036800
2456
TK: Claro, claro, claro.
Lo siento, me perdí.
Lo siento, me perdí.
17:31
CA: What do you say to a driver?
348
1039280
1655
CA: ¿Qué le dices a un conductor?
17:32
TK: Well, look, I think
the first part is it's going to take --
the first part is it's going to take --
349
1040960
2975
TK: Bueno, mira, creo que
la primera parte es que va a tomar...
la primera parte es que va a tomar...
17:35
it's likely going to take a lot longer
350
1043960
1856
que probablemente tome mucho más tiempo
17:37
than I think some of the hype
or media might expect.
or media might expect.
351
1045839
3297
de lo que creo que algunos medios
de comunicación esperan.
de comunicación esperan.
17:41
That's part one.
352
1049160
1216
Esa es la primera parte.
17:42
Part two is it's going to also take --
353
1050400
2216
Lo segundo es que
también va a tomar tiempo,
también va a tomar tiempo,
17:44
there's going to be a long transition.
354
1052640
1856
que va a ser una transición larga.
17:46
These cars will work
in certain places and not in others.
in certain places and not in others.
355
1054520
4216
Estos coches funcionarán
en ciertos lugares y en otros no.
en ciertos lugares y en otros no.
17:50
For us it's an interesting
challenge, right?
challenge, right?
356
1058760
3176
Para nosotros es
un reto interesante, ¿verdad?
un reto interesante, ¿verdad?
17:53
Because, well --
357
1061960
1680
Porque, bueno...
17:56
Google's been investing
in this since 2007,
in this since 2007,
358
1064280
3216
Google ha estado invirtiendo
en eso desde el año 2007,
en eso desde el año 2007,
17:59
Tesla's going to be doing it,
Apple's going to be doing it,
Apple's going to be doing it,
359
1067520
2816
Tesla va a estar haciéndolo,
Apple va a estar haciéndolo,
Apple va a estar haciéndolo,
18:02
the manufacturers
are going to be doing it.
are going to be doing it.
360
1070360
2056
los fabricantes van a hacerlo.
18:04
This is a world that's going to exist,
and for good reason.
and for good reason.
361
1072440
3160
Ese es un mundo que va a existir
y por buenas razones.
y por buenas razones.
18:08
A million people die a year in cars.
362
1076040
2896
Un millón de personas
mueren al año en los coches.
mueren al año en los coches.
18:10
And we already looked at the billions
or even trillions of hours worldwide
or even trillions of hours worldwide
363
1078960
3536
Ya recuperamos miles de millones, incluso
billones de horas en todo el mundo
billones de horas en todo el mundo
18:14
that people are spending sitting in them,
driving frustrated, anxious.
driving frustrated, anxious.
364
1082520
4256
que la gente gasta sentada en ellos,
conduciendo frustrada, ansiosa.
conduciendo frustrada, ansiosa.
18:18
And think about the quality
of life that improves
of life that improves
365
1086800
3936
Y pensar en la calidad de vida que mejora
18:22
when you give people their time back
366
1090760
2936
cuando le devuelves tiempo a la gente
18:25
and it's not so anxiety-ridden.
367
1093720
1576
y les quitas ansiedad.
18:27
So I think there's a lot of good.
368
1095320
2416
Así que creo que hay mucho bien.
18:29
And so the way we think about it
is that it's a challenge,
is that it's a challenge,
369
1097760
2856
Y así, la manera en que pensamos
sobre esto es que es un reto,
sobre esto es que es un reto,
18:32
but one for optimistic leadership,
370
1100640
2456
pero uno para el liderazgo optimista,
18:35
Where instead of resisting --
371
1103120
2816
Donde en vez de resistirse,
18:37
resisting technology,
372
1105960
1216
resistirse a la tecnología,
18:39
maybe like the taxi industry,
or the trolley industry --
or the trolley industry --
373
1107200
2800
tal vez como la industria del taxi,
o en la industria del trole,
o en la industria del trole,
18:43
we have to embrace it
or be a part of the future.
or be a part of the future.
374
1111640
3616
tenemos que aceptarla
o ser parte del futuro.
o ser parte del futuro.
Pero ¿cómo liderar
con optimismo a través de él?
con optimismo a través de él?
18:47
But how do we optimistically
lead through it?
lead through it?
375
1115280
2136
18:49
Are there ways to partner with cities?
376
1117440
1936
¿Hay forma de asociarse
con las ciudades?
con las ciudades?
18:51
Are there ways to have education systems,
vocational training, etc.,
vocational training, etc.,
377
1119400
3736
¿Hay formas de tener los sistemas
de educación, formación profesional, etc.,
de educación, formación profesional, etc.,
para ese período de transición?
18:55
for that transition period.
378
1123160
1416
Llevará más tiempo de lo que
creo que todos esperamos,
creo que todos esperamos,
18:56
It will take a lot longer
than I think we all expect,
than I think we all expect,
379
1124600
2496
18:59
especially that transition period.
380
1127120
1656
sobre todo ese período de transición.
19:00
But it is a world that's going to exist,
381
1128800
2416
Pero es un mundo que va a existir
19:03
and it is going to be a better world.
382
1131240
2000
y que va a ser un mundo mejor.
19:06
CA: Travis, what you're building
is absolutely incredible
is absolutely incredible
383
1134000
2776
CA: Travis, lo que construyes
es absolutamente increíble
es absolutamente increíble
19:08
and I'm hugely grateful to you
for coming to TED and sharing so openly.
for coming to TED and sharing so openly.
384
1136800
3336
y estoy muy agradecido de que
hayas venido a TED de manera tan abierta.
hayas venido a TED de manera tan abierta.
19:12
Thank you so much.
TK: Thank you very much.
TK: Thank you very much.
385
1140160
2056
Muchas gracias.
TK: Muchas gracias.
TK: Muchas gracias.
19:14
(Applause)
386
1142240
3480
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Travis Kalanick - EntrepreneurAs Uber's co-founder and former CEO, Travis Kalanick is disrupting an entrenched industry and reinventing urban transportation.
Why you should listen
In 2010, entrepreneur and angel investor Travis Kalanick, with his co-founder Garrett Camp, took a niche product -- Uber -- and turned it into a global platform that has transformed the way we move around the world.
In 68 countries and 360 cities, riders can push a button and get a ride, and drivers have a flexible, independent way to make money. With big investments in China, India, carpooling, self-driving cars and logistics, Uber's future promises to be as headline-grabbing as its past, continuing to reinvent urban transportation as we know it.
Travis Kalanick | Speaker | TED.com