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David Lee: Why jobs of the future won't feel like work
David Lee: ¿Por qué los trabajos del futuro no parecerán trabajo?
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Todos hemos escuchado que los robots van a tomar nuestros trabajos, pero ¿qué podemos hacer al respecto? El experto en innovación David Lee dice que debemos empezar a diseñar trabajos que desaten nuestros talentos ocultos y nuestras pasiones, las cosas que hacemos durante los fines de semana, por ejemplo, para mantenernos relevantes en la era de la robótica. "Empieza a preguntar a las personas qué problemas están inspirados para resolver y qué talentos quieren llevar al trabajo", dice Lee. "Cuando invitas a las personas a ser más, pueden sorprendernos con lo mucho que pueden ser".
David Lee - Innovation leader
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
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00:12
So there's a lot of valid
concern these days
concern these days
0
874
2152
Hoy en día hay una preocupación válida
porque la tecnología
se está volviendo tan inteligente
se está volviendo tan inteligente
00:15
that our technology is getting so smart
1
3050
2205
00:17
that we've put ourselves
on the path to a jobless future.
on the path to a jobless future.
2
5279
2748
que estamos en la antesala
de un futuro sin empleo.
de un futuro sin empleo.
Y pienso que el ejemplo
de un auto sin conductor
de un auto sin conductor
00:21
And I think the example
of a self-driving car
of a self-driving car
3
9682
2152
00:23
is actually the easiest one to see.
4
11858
1674
es en realidad el más fácil de ver.
00:25
So these are going to be fantastic
for all kinds of different reasons.
for all kinds of different reasons.
5
13556
3328
Van a ser geniales por múltiples razones.
00:28
But did you know that "driver"
is actually the most common job
is actually the most common job
6
16908
3438
Pero ¿sabían que el empleo de
conductor es el empleo más frecuente
conductor es el empleo más frecuente
00:32
in 29 of the 50 US states?
7
20370
1789
en 29 de los 50 estados de EE.UU.?
00:35
What's going to happen to these jobs
when we're no longer driving our cars
when we're no longer driving our cars
8
23042
3478
¿Qué pasará con esos empleos
cuando ya no conduzcamos autos
cuando ya no conduzcamos autos
ni cocinemos nuestra comida
00:38
or cooking our food
9
26544
1165
00:39
or even diagnosing our own diseases?
10
27733
1959
o incluso cuando nos
autodiagnostiquemos las enfermedades?
autodiagnostiquemos las enfermedades?
00:42
Well, a recent study
from Forrester Research
from Forrester Research
11
30675
2377
Bueno, un estudio reciente
de Forrester Research
de Forrester Research
00:45
goes so far to predict
that 25 million jobs
that 25 million jobs
12
33076
3163
llega a predecir que podrían desaparecer
00:48
might disappear over the next 10 years.
13
36263
2162
25 millones de empleos
en los próximos 10 años.
en los próximos 10 años.
00:51
To put that in perspective,
14
39393
1489
Para poner eso en perspectiva,
00:52
that's three times as many jobs lost
in the aftermath of the financial crisis.
in the aftermath of the financial crisis.
15
40906
4146
eso es tres veces más empleos perdidos
que luego de la crisis financiera.
que luego de la crisis financiera.
00:58
And it's not just blue-collar jobs
that are at risk.
that are at risk.
16
46606
2472
Y no están en riesgo los obreros medios.
01:01
On Wall Street and across Silicon Valley,
we are seeing tremendous gains
we are seeing tremendous gains
17
49728
3427
En Wall Street, y en todo Silicon Valley,
vemos enormes ganancias
vemos enormes ganancias
01:05
in the quality of analysis
and decision-making
and decision-making
18
53179
2182
en la calidad del análisis
y la toma de decisiones
y la toma de decisiones
01:07
because of machine learning.
19
55385
1654
gracias al aprendizaje máquina.
01:09
So even the smartest, highest-paid people
will be affected by this change.
will be affected by this change.
20
57063
3524
Así que afectará también a los empleos
mejor pagados, y a los más inteligentes.
mejor pagados, y a los más inteligentes.
01:13
What's clear is that no matter
what your job is,
what your job is,
21
61714
2670
Y está claro que sin importar
de qué trabajes,
de qué trabajes,
01:16
at least some, if not all of your work,
22
64408
1972
al menos algo, si no todo tu trabajo,
01:18
is going to be done by a robot
or software in the next few years.
or software in the next few years.
23
66404
3392
será hecho por un robot o un software
en los próximos años.
en los próximos años.
01:22
And that's exactly why people
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
24
70918
3071
Exactamente por eso personas
como Mark Zuckerberg y Bill Gates
como Mark Zuckerberg y Bill Gates
01:26
are talking about the need for
government-funded minimum income levels.
government-funded minimum income levels.
25
74013
3388
hablan de la necesidad de un ingreso
mínimo financiado por el gobierno.
mínimo financiado por el gobierno.
01:29
But if our politicians can't agree
on things like health care
on things like health care
26
77425
3342
Pero si nuestros políticos no pueden
ponerse de acuerdo en cuidar la salud
ponerse de acuerdo en cuidar la salud
01:32
or even school lunches,
27
80791
1279
o incluso en los almuerzos escolares,
01:34
I just don't see a path
where they'll find consensus
where they'll find consensus
28
82094
2430
no veo forma de que lleguen a un consenso
01:36
on something as big and as expensive
as universal basic life income.
as universal basic life income.
29
84548
3326
en algo tan grande y costoso
como un ingreso vital básico universal.
como un ingreso vital básico universal.
01:40
Instead, I think the response
needs to be led by us in industry.
needs to be led by us in industry.
30
88616
3645
En cambio, creo que desde la industria
debemos liderar la respuesta.
debemos liderar la respuesta.
01:44
We have to recognize
the change that's ahead of us
the change that's ahead of us
31
92285
2524
Debemos reconocer el cambio que viene
01:46
and start to design the new kinds of jobs
32
94833
1975
y empezar a diseñar los nuevos empleos
01:48
that will still be relevant
in the age of robotics.
in the age of robotics.
33
96832
2695
que seguirán siendo relevantes
en la era de la robótica.
en la era de la robótica.
Lo bueno es que ya hemos enfrentado
dos enormes extinciones de empleo
dos enormes extinciones de empleo
01:52
The good news is that we have
faced down and recovered
faced down and recovered
34
100899
2753
01:55
two mass extinctions of jobs before.
35
103676
2186
y nos hemos recuperado.
01:58
From 1870 to 1970,
36
106523
2210
De 1870 a 1970
02:00
the percent of American workers
based on farms fell by 90 percent,
based on farms fell by 90 percent,
37
108757
4408
el porcentaje de obreros estadounidenses
de las granjas cayó un 90 %,
de las granjas cayó un 90 %,
02:05
and then again from 1950 to 2010,
38
113189
2545
y luego otra vez de 1950 a 2010,
02:07
the percent of Americans
working in factories
working in factories
39
115758
2143
el porcentaje de obreros
estadounidenses de las fábricas
estadounidenses de las fábricas
02:09
fell by 75 percent.
40
117925
1676
cayó un 75 %.
02:12
The challenge we face this time,
however, is one of time.
however, is one of time.
41
120570
2954
El desafío que enfrentamos esta vez,
sin embargo, es el tiempo.
sin embargo, es el tiempo.
02:15
We had a hundred years
to move from farms to factories,
to move from farms to factories,
42
123548
3014
Tuvimos un siglo para pasar
de las granjas a las fábricas,
de las granjas a las fábricas,
02:18
and then 60 years to fully build out
a service economy.
a service economy.
43
126586
2575
y luego 60 años para construir a pleno
una economía de servicios.
una economía de servicios.
02:21
The rate of change today
44
129678
1325
La tasa de cambio hoy
sugiere que podríamos tener
solo de 10 a 15 años para afinar,
solo de 10 a 15 años para afinar,
02:23
suggests that we may only have
10 or 15 years to adjust,
10 or 15 years to adjust,
45
131027
2974
02:26
and if we don't react fast enough,
46
134025
1703
y si no reaccionamos rápidamente,
02:27
that means by the time
today's elementary-school students
today's elementary-school students
47
135752
2756
cuando los actuales
estudiantes de primaria
estudiantes de primaria
02:30
are college-aged,
48
138532
1885
lleguen a la universidad,
02:32
we could be living
in a world that's robotic,
in a world that's robotic,
49
140441
2141
podríamos estar viviendo
en un mundo robotizado,
en un mundo robotizado,
02:34
largely unemployed and stuck
in kind of un-great depression.
in kind of un-great depression.
50
142606
3683
estancado, con enorme desempleo, y en
una especie de no tan gran depresión.
una especie de no tan gran depresión.
02:39
But I don't think it has to be this way.
51
147797
1939
Pero no creo que tenga que ser así.
02:41
You see, I work in innovation,
52
149760
1700
Verán, trabajo en innovación,
02:43
and part of my job is to shape how
large companies apply new technologies.
large companies apply new technologies.
53
151484
4154
y en la forma en que las empresas
aplican las nuevas tecnologías.
aplican las nuevas tecnologías.
Ciertamente, algunas de estas tecnologías
02:48
Certainly some of these technologies
54
156265
1795
02:50
are even specifically designed
to replace human workers.
to replace human workers.
55
158084
2904
se diseñaron para reemplazar
a trabajadores humanos.
a trabajadores humanos.
02:53
But I believe that if we start
taking steps right now
taking steps right now
56
161615
2926
Pero creo que si empezamos
a dar pasos ahora mismo
a dar pasos ahora mismo
para cambiar la naturaleza del trabajo,
02:56
to change the nature of work,
57
164565
1821
02:58
we can not only create environments
where people love coming to work
where people love coming to work
58
166410
3886
no solo podemos crear entornos en los
que a las personas les encante trabajar
que a las personas les encante trabajar
sino también generar
la innovación necesaria
la innovación necesaria
03:02
but also generate
the innovation that we need
the innovation that we need
59
170320
2118
03:04
to replace the millions of jobs
that will be lost to technology.
that will be lost to technology.
60
172462
3173
para reemplazar los millones de empleos
que se perderán por la tecnología.
que se perderán por la tecnología.
03:08
I believe that the key
to preventing our jobless future
to preventing our jobless future
61
176532
3799
Creo que la clave para evitar
un futuro sin empleos
un futuro sin empleos
03:12
is to rediscover what makes us human,
62
180355
2346
es redescubrir qué nos hace humanos,
03:14
and to create a new generation
of human-centered jobs
of human-centered jobs
63
182725
2958
y crear una nueva generación
de empleos centrados en la persona
de empleos centrados en la persona
03:17
that allow us to unlock
the hidden talents and passions
the hidden talents and passions
64
185707
2606
que nos permita desatar
los talentos ocultos y las pasiones
los talentos ocultos y las pasiones
03:20
that we carry with us every day.
65
188337
1653
que llevamos con nosotros día a día.
Pero primero, pienso que
es importante reconocer
es importante reconocer
03:24
But first, I think
it's important to recognize
it's important to recognize
66
192151
2143
03:26
that we brought this problem on ourselves.
67
194318
2152
que nosotros hemos creado este problema.
03:28
And it's not just because, you know,
we are the one building the robots.
we are the one building the robots.
68
196494
3457
Y no se debe a que seamos
los que construyen los robots.
los que construyen los robots.
Aunque hubo una gran pérdida de empleos
en las fábricas hace décadas,
en las fábricas hace décadas,
03:32
But even though most jobs
left the factory decades ago,
left the factory decades ago,
69
200507
3184
03:35
we still hold on to this factory mindset
70
203715
1937
seguimos con esta mentalidad fabril
03:37
of standardization and de-skilling.
71
205676
1959
de estandarización y división de tareas.
Aún definimos los empleos
en torno a tareas procedurales
en torno a tareas procedurales
03:40
We still define jobs
around procedural tasks
around procedural tasks
72
208525
2351
y pagamos a las personas por la cantidad
de horas que pasan haciendo esas tareas.
de horas que pasan haciendo esas tareas.
03:42
and then pay people for the number
of hours that they perform these tasks.
of hours that they perform these tasks.
73
210900
3488
03:46
We've created narrow job definitions
74
214412
1756
Hemos creado definiciones
de empleo acotadas
de empleo acotadas
03:48
like cashier, loan processor
or taxi driver
or taxi driver
75
216192
3240
como cajero, procesador
de préstamos o taxista
de préstamos o taxista
03:51
and then asked people
to form entire careers
to form entire careers
76
219456
2483
y le pedimos a las personas
que hagan una carrera
que hagan una carrera
03:53
around these singular tasks.
77
221963
1630
en torno a estas tareas particulares.
03:56
These choices have left us with
actually two dangerous side effects.
actually two dangerous side effects.
78
224251
3533
Estas elecciones dieron como resultado
dos efectos colaterales dañinos.
dos efectos colaterales dañinos.
03:59
The first is that these
narrowly defined jobs
narrowly defined jobs
79
227808
2750
El primero, es que estos
empleos tan específicos
empleos tan específicos
04:02
will be the first
to be displaced by robots,
to be displaced by robots,
80
230582
2423
serán reemplazados en primer término
por los robots, porque
por los robots, porque
04:05
because single-task robots
are just the easiest kinds to build.
are just the easiest kinds to build.
81
233029
2985
los robots que hacen una sola tarea
son los más fáciles de construir.
son los más fáciles de construir.
04:08
But second, we have accidentally made it
82
236781
2393
El segundo, es que lo hemos hecho
04:11
so that millions of workers
around the world
around the world
83
239198
2128
de manera tal que millones
de trabajadores en todo el mundo
de trabajadores en todo el mundo
04:13
have unbelievably boring working lives.
84
241350
2310
tienen vidas realmente aburridas.
04:16
(Laughter)
85
244057
1871
(Risas)
Tomemos por ejemplo el caso
de un agente de centro de llamadas.
de un agente de centro de llamadas.
04:18
Let's take the example
of a call center agent.
of a call center agent.
86
246427
2402
En las últimas décadas, nos jactamos
de los menores costos de operación
de los menores costos de operación
04:20
Over the last few decades,
we brag about lower operating costs
we brag about lower operating costs
87
248853
3003
04:23
because we've taken most
of the need for brainpower
of the need for brainpower
88
251880
2427
porque transferimos la mayoría
del poder de decisión
del poder de decisión
04:26
out of the person
and put it into the system.
and put it into the system.
89
254331
2144
de las personas a los sistemas.
04:28
For most of their day,
they click on screens,
they click on screens,
90
256499
2521
La mayor parte del día,
cliquean en pantallas,
cliquean en pantallas,
y leen guiones.
04:31
they read scripts.
91
259044
1201
04:33
They act more like machines than humans.
92
261487
2653
Actúan más como máquinas que como humanos.
04:37
And unfortunately,
over the next few years,
over the next few years,
93
265278
2116
Y, desafortunadamente,
en los próximos años,
en los próximos años,
04:39
as our technology gets more advanced,
94
267418
1859
conforme avance nuestra tecnología,
04:41
they, along with people
like clerks and bookkeepers,
like clerks and bookkeepers,
95
269301
2584
estas personas, y los empleados
y los contables,
y los contables,
04:43
will see the vast majority
of their work disappear.
of their work disappear.
96
271909
2412
verán desaparecer la mayor parte
de sus fuentes laborales.
de sus fuentes laborales.
Para contrarrestar esto, tenemos
que empezar a crear nuevos empleos
que empezar a crear nuevos empleos
04:47
To counteract this,
we have to start creating new jobs
we have to start creating new jobs
97
275495
2704
04:50
that are less centered
on the tasks that a person does
on the tasks that a person does
98
278223
2539
menos centrados en las tareas
que hace una persona
que hace una persona
04:52
and more focused on the skills
that a person brings to work.
that a person brings to work.
99
280786
2866
y más centrados en las habilidades
que puede aportar la persona al trabajo.
que puede aportar la persona al trabajo.
04:56
For example, robots are great
at repetitive and constrained work,
at repetitive and constrained work,
100
284389
3387
Por ejemplo, los robots son geniales
para tareas repetitivas y acotadas,
para tareas repetitivas y acotadas,
04:59
but human beings have an amazing ability
101
287800
1949
pero los humanos tenemos
una capacidad asombrosa
una capacidad asombrosa
05:01
to bring together
capability with creativity
capability with creativity
102
289773
2279
para mezclar capacidad y creatividad
05:04
when faced with problems
that we've never seen before.
that we've never seen before.
103
292076
2700
al enfrentar problemas
que no hemos visto antes.
que no hemos visto antes.
05:07
It's when every day
brings a little bit of a surprise
brings a little bit of a surprise
104
295122
2980
Los humanos estamos diseñados
05:10
that we have designed work for humans
105
298126
2004
para jornadas que tengan
un poco de sorpresa,
un poco de sorpresa,
05:12
and not for robots.
106
300154
1269
no así los robots.
05:14
Our entrepreneurs and engineers
already live in this world,
already live in this world,
107
302130
2898
Los emprendedores y los ingenieros
ya habitan ese mundo,
ya habitan ese mundo,
05:17
but so do our nurses and our plumbers
108
305052
2592
así como los enfermeros y los plomeros
05:19
and our therapists.
109
307668
1463
y los terapeutas.
05:21
You know, it's the nature
of too many companies and organizations
of too many companies and organizations
110
309749
3057
Ya saben, está en la naturaleza
de las empresas y organizaciones
de las empresas y organizaciones
05:24
to just ask people to come to work
and do your job.
and do your job.
111
312830
3690
pedirle a la gente que en su trabajo
haga una tarea específica.
haga una tarea específica.
05:28
But if you work is better done by a robot,
112
316544
2186
Pero si un robot hace mejor tu trabajo,
05:30
or your decisions better made by an AI,
113
318754
2797
o una IA toma mejores decisiones que tú,
05:33
what are you supposed to be doing?
114
321575
1712
¿qué se supone que deberías hacer?
05:36
Well, I think for the manager,
115
324013
2484
Bueno, creo que para la gerencia,
05:38
we need to realistically think about
the tasks that will be disappearing
the tasks that will be disappearing
116
326521
3397
debemos pensar en forma realista
las tareas que desaparecerán
las tareas que desaparecerán
05:41
over the next few years
117
329942
1151
en los próximos años
05:43
and start planning for more meaningful,
more valuable work that should replace it.
more valuable work that should replace it.
118
331117
3872
y empezar a planificar empleos de
reemplazo más significativos y valiosos.
reemplazo más significativos y valiosos.
05:47
We need to create environments
119
335013
1429
Debemos crear entornos
05:48
where both human beings and robots thrive.
120
336466
2239
donde destaquemos tanto los humanos
como los robots.
como los robots.
05:50
I say, let's give more work to the robots,
121
338729
2536
Digo, démosles más trabajo a los robots,
05:53
and let's start with the work
that we absolutely hate doing.
that we absolutely hate doing.
122
341289
2903
y empecemos con los trabajos
que aborrecemos hacer.
que aborrecemos hacer.
05:57
Here, robot,
123
345428
1164
Aquí, el robot,
05:58
process this painfully idiotic report.
124
346616
1851
procesa este informe tedioso.
06:00
(Laughter)
125
348491
1423
(Risas)
06:01
And move this box. Thank you.
126
349938
1425
Y mueve esta caja. Gracias.
06:03
(Laughter)
127
351387
1699
(Risas)
06:05
And for the human beings,
128
353110
1529
Y para los humanos,
06:06
we should follow the advice from Harry
Davis at the University of Chicago.
Davis at the University of Chicago.
129
354663
3554
deberíamos seguir el consejo de Harry
Davis de la Universidad de Chicago.
Davis de la Universidad de Chicago.
06:10
He says we have to make it so that people
don't leave too much of themselves
don't leave too much of themselves
130
358241
3649
Dice que debemos hacerlo de forma que
la gente no deje gran parte de sí
la gente no deje gran parte de sí
06:13
in the trunk of their car.
131
361914
1331
en el maletero de su auto.
06:15
I mean, human beings
are amazing on weekends.
are amazing on weekends.
132
363269
2889
Digo, los humanos somos geniales
los fines de semana.
los fines de semana.
06:18
Think about the people that you know
and what they do on Saturdays.
and what they do on Saturdays.
133
366182
3144
Piensen en la gente que conocen
y en qué hacen los sábados.
y en qué hacen los sábados.
06:21
They're artists, carpenters,
chefs and athletes.
chefs and athletes.
134
369350
2976
Son artistas, carpinteros,
cocineros y atletas.
cocineros y atletas.
06:25
But on Monday, they're back
to being Junior HR Specialist
to being Junior HR Specialist
135
373086
3896
Pero el lunes, vuelven a ser
Especialista Jr. de RR.HH.
Especialista Jr. de RR.HH.
06:29
and Systems Analyst 3.
136
377006
2099
Y Analista de Sistemas 3.
06:31
(Laughter)
137
379129
3781
(Risas)
06:34
You know, these narrow job titles
not only sound boring,
not only sound boring,
138
382934
3318
Esas descripciones de empleo
no solo suenan aburridas,
no solo suenan aburridas,
06:38
but they're actually
a subtle encouragement
a subtle encouragement
139
386276
2096
sino que son una invitación sutil
a que la gente haga contribuciones
acotadas y aburridas en el trabajo.
acotadas y aburridas en el trabajo.
06:40
for people to make narrow
and boring job contributions.
and boring job contributions.
140
388396
3040
06:43
But I've seen firsthand
that when you invite people to be more,
that when you invite people to be more,
141
391460
3116
Pero he visto de primera mano que
si invitas a las personas a ser más,
si invitas a las personas a ser más,
06:46
they can amaze us
with how much more they can be.
with how much more they can be.
142
394600
2390
pueden asombrarnos
con cuánto más pueden ser.
con cuánto más pueden ser.
Hace unos años, estaba trabajando
en un banco grande
en un banco grande
06:50
A few years ago,
I was working at a large bank
I was working at a large bank
143
398327
2233
06:52
that was trying to bring more innovation
into its company culture.
into its company culture.
144
400584
3096
que trataba de llevar más innovación
a la cultura corporativa.
a la cultura corporativa.
06:55
So my team and I designed
a prototyping contest
a prototyping contest
145
403704
2341
Entonces, con mi equipo diseñamos
un concurso de prototipos
un concurso de prototipos
06:58
that invited anyone to build
anything that they wanted.
anything that they wanted.
146
406069
2970
que invitaba a todos a construir
cualquier cosa que quisieran.
cualquier cosa que quisieran.
07:01
We were actually trying to figure out
147
409704
1833
Tratábamos de averiguar
07:03
whether or not
the primary limiter to innovation
the primary limiter to innovation
148
411561
2268
si la barrera principal a la innovación
07:05
was a lack of ideas or a lack of talent,
149
413853
2490
era la falta de ideas
o la falta de talento,
o la falta de talento,
07:08
and it turns out it was neither one.
150
416367
1861
y resultó que no era ninguna de las dos.
07:10
It was an empowerment problem.
151
418252
1755
Era una cuestión de empoderamiento.
07:12
And the results
of the program were amazing.
of the program were amazing.
152
420698
2242
Y los resultados del programa
fueron asombrosos.
fueron asombrosos.
07:16
We started by inviting
people to reenvision
people to reenvision
153
424378
2377
Empezamos invitando a las personas
a que imaginaran
a que imaginaran
07:18
what it is they could bring to a team.
154
426779
2115
qué podrían aportar al equipo.
07:20
This contest was not only a chance
to build anything that you wanted
to build anything that you wanted
155
428918
3738
Este concurso no solo daba la oportunidad
de construir algo que uno quisiera
de construir algo que uno quisiera
07:24
but also be anything that you wanted.
156
432680
2336
sino también de ser quien uno quisiera.
07:27
And when people were no longer
limited by their day-to-day job titles,
limited by their day-to-day job titles,
157
435040
3286
Y cuando las personas no se vieron
limitadas por sus títulos cotidianos,
limitadas por sus títulos cotidianos,
07:30
they felt free to bring all kinds
of different skills and talents
of different skills and talents
158
438350
3147
se sintieron libres para aportar
todo tipo de habilidades y talentos
todo tipo de habilidades y talentos
07:33
to the problems
that they were trying to solve.
that they were trying to solve.
159
441521
2486
a los problemas que trataban de resolver.
07:36
We saw technology people being designers,
marketing people being architects,
marketing people being architects,
160
444031
3910
Vimos a personas de tecnología diseñando,
y a gente de marketing como arquitectos,
y a gente de marketing como arquitectos,
07:39
and even finance people showing off
their ability to write jokes.
their ability to write jokes.
161
447965
3365
e incluso a gente de finanzas alardeando
de sus habilidades para escribir chistes.
de sus habilidades para escribir chistes.
07:43
(Laughter)
162
451607
1150
(Risas)
07:44
We ran this program twice,
163
452781
1405
Hicimos este programa dos veces,
07:46
and each time more than 400 people
brought their unexpected talents to work
brought their unexpected talents to work
164
454210
3796
y cada vez más de 400 personas
llevaron sus talentos al trabajo
llevaron sus talentos al trabajo
07:50
and solved problems that they had been
wanting to solve for years.
wanting to solve for years.
165
458030
3139
y resolvieron problemas que habían
tratado de resolver durante años.
tratado de resolver durante años.
07:53
Collectively, they created
millions of dollars of value,
millions of dollars of value,
166
461490
3019
En conjunto, crearon millones
de dólares en valor,
de dólares en valor,
07:56
building things like a better
touch-tone system for call centers,
touch-tone system for call centers,
167
464533
4565
creando cosas como un mejor sistema
preatendedor para centros de llamada,
preatendedor para centros de llamada,
herramientas de escritorio más fáciles
para las sucursales
para las sucursales
08:01
easier desktop tools for branches
168
469122
1668
08:02
and even a thank you card system
169
470814
1525
e incluso un sistema de
tarjetas de agradecimiento
tarjetas de agradecimiento
08:04
that has become a cornerstone
of the employee working experience.
of the employee working experience.
170
472363
3314
que se volvió un pilar de la
experiencia laboral del empleado.
experiencia laboral del empleado.
08:07
Over the course of the eight weeks,
171
475701
1803
En el transcurso de las 8 semanas,
08:09
people flexed muscles that they never
dreamed of using at work.
dreamed of using at work.
172
477528
3533
las personas ejercitaron músculos
que nunca soñaron usar en el trabajo.
que nunca soñaron usar en el trabajo.
08:14
People learned new skills,
173
482353
1577
Aprendieron nuevas habilidades,
08:15
they met new people,
174
483954
2368
conocieron nueva gente
08:18
and at the end, somebody
pulled me aside and said,
pulled me aside and said,
175
486346
2793
y, al final, alguien
me llamó a un lado y dijo:
me llamó a un lado y dijo:
08:21
"I have to tell you,
176
489163
1569
"Tengo que contarte,
08:22
the last few weeks has been
one of the most intense,
one of the most intense,
177
490756
2776
las últimas semanas
han sido las más intensas,
han sido las más intensas,
08:25
hardest working experiences
of my entire life,
of my entire life,
178
493556
3279
las de trabajo más arduo
en toda mi carrera,
en toda mi carrera,
08:28
but not one second of it felt like work."
179
496859
2041
pero en ningún momento
sentí que fuera trabajo".
sentí que fuera trabajo".
08:32
And that's the key.
180
500080
1298
Y esa es la clave.
08:33
For those few weeks, people
got to be creators and innovators.
got to be creators and innovators.
181
501402
3710
Durante esas semanas, las personas
fueron creadores e innovadores.
fueron creadores e innovadores.
08:38
They had been dreaming of solutions
182
506811
1667
Soñaron soluciones
08:40
to problems that had been
bugging them for years,
bugging them for years,
183
508502
2484
a problemas que los habían
molestado durante años,
molestado durante años,
08:43
and this was a chance to turn
those dreams into a reality.
those dreams into a reality.
184
511010
2854
y esta fue una oportunidad para
hacer todos esos sueños realidad.
hacer todos esos sueños realidad.
08:46
And that dreaming is an important part
of what separates us from machines.
of what separates us from machines.
185
514669
4442
Y esos sueños son una parte importante
de lo que nos separa de las máquinas.
de lo que nos separa de las máquinas.
08:51
For now, our machines
do not get frustrated,
do not get frustrated,
186
519135
3018
Por ahora, las máquinas no se frustran,
08:54
they do not get annoyed,
187
522177
1407
no se enojan,
y claramente no imaginan.
08:55
and they certainly don't imagine.
188
523608
2260
08:57
But we, as human beings --
189
525892
1699
Pero nosotros, como humanos...
08:59
we feel pain,
190
527615
1207
sentimos dolor,
09:00
we get frustrated.
191
528846
1400
nos frustramos.
09:02
And it's when we're most annoyed
and most curious
and most curious
192
530270
3116
Y es cuando más nos enojamos,
y somos curiosos
y somos curiosos
09:05
that we're motivated to dig
into a problem and create change.
into a problem and create change.
193
533410
3263
que nos motivamos a hurgar
en un problema y crear un cambio.
en un problema y crear un cambio.
09:09
Our imaginations are the birthplace
of new products, new services,
of new products, new services,
194
537546
3910
En nuestra imaginación nacen
nuevos productos, nuevos servicios,
nuevos productos, nuevos servicios,
09:13
and even new industries.
195
541480
1233
e incluso nuevas industrias.
09:15
I believe that the jobs of the future
196
543476
1802
Creo que los empleos del futuro
09:17
will come from the minds of people
197
545302
1713
surgirán de la mente de las personas
09:19
who today we call
analysts and specialists,
analysts and specialists,
198
547039
2716
que hoy llamamos
analistas y especialistas,
analistas y especialistas,
09:21
but only if we give them the freedom
and protection that they need to grow
and protection that they need to grow
199
549779
3478
pero solo si les damos la libertad
y la protección que necesitan para crecer
y la protección que necesitan para crecer
09:25
into becoming explorers and inventors.
200
553281
2469
y ser exploradores e inventores.
Si realmente deseamos blindar
a nuestros empleos contra robots,
a nuestros empleos contra robots,
09:28
If we really want to robot-proof our jobs,
201
556714
2143
nosotros, como líderes,
debemos abandonar la mentalidad
debemos abandonar la mentalidad
09:30
we, as leaders, need
to get out of the mindset
to get out of the mindset
202
558881
2235
09:33
of telling people what to do
203
561140
1830
de decirle a las personas qué hacer
09:34
and instead start asking them
what problems they're inspired to solve
what problems they're inspired to solve
204
562994
3821
y en cambio empezar a preguntarles qué
problemas resolverán con su imaginación
problemas resolverán con su imaginación
09:38
and what talents
they want to bring to work.
they want to bring to work.
205
566839
2365
y qué talentos quieren
aportar a su trabajo.
aportar a su trabajo.
09:41
Because when you can bring
your Saturday self to work on Wednesdays,
your Saturday self to work on Wednesdays,
206
569681
3443
Porque si uno puede llevar al trabajo
un miércoles el yo del sábado,
un miércoles el yo del sábado,
09:45
you'll look forward to Mondays more,
207
573148
1994
esperará con ansiedad que llegue el lunes,
09:47
and those feelings
that we have about Mondays
that we have about Mondays
208
575166
2682
y esos sentimientos que tenemos
respecto de los lunes
respecto de los lunes
09:49
are part of what makes us human.
209
577872
1758
son parte de lo que nos hace humanos.
Conforme rediseñamos el trabajo
para una era de máquinas inteligentes,
para una era de máquinas inteligentes,
09:52
And as we redesign work
for an era of intelligent machines,
for an era of intelligent machines,
210
580467
3008
09:55
I invite you all to work alongside me
211
583499
2216
los invito a que trabajen conmigo
09:57
to bring more humanity
to our working lives.
to our working lives.
212
585739
2642
para llevar más humanidad
a nuestras vidas laborales.
a nuestras vidas laborales.
10:00
Thank you.
213
588405
1151
Gracias.
10:01
(Applause)
214
589580
3401
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
David Lee - Innovation leaderUPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions.
Why you should listen
David Lee is the Vice President of Innovation and the Strategic Enterprise Fund for UPS. In that role, he develops programs that make it easier for smart, creative people to get together and explore ideas. It's clear that great ideas can come from anywhere. His responsibility to help people turn their ideas into tangible, pragmatic solutions. His team coordinates communities, programs, and contests that give people permission to chase down problems that they are personally inspired to address. He is constantly amazed at what happens when thoughtful, passionate people are given room to run.
Lee's career has been filled with interesting opportunities to break down new barriers for large corporations. He has been involved in the launch of dozens of new products, services and businesses within the framework of corporate processes and expectations. Some of those efforts flourished while others failed. Because of those lessons, he looks to create pathways which result in rapid impact and "good failures" whenever possible.
Prior to joining UPS, he led innovation at SunTrust Bank. Lee started his career at Bank of America, where he worked in advanced technology and asset management. There he helped to launch retirement services and a strategic venture capital group. He studied economics at the University of Virginia and went to business school at the University of Chicago.
David Lee | Speaker | TED.com