TED Salon Zebra Technologies
Roy Bahat and Bryn Freedman: What is the meaning of work?
Roy Bahat y Bryn Freedman: ¿Cuál es el significado del trabajo?
Filmed:
Readability: 3.4
2,033,283 views
Roy Bahat estaba preocupado. Su empresa invierte en nuevas tecnologías como IA para hacer que los negocios sean más eficientes pero, se preguntó, ¿qué estaba haciendo la IA con las personas cuyos trabajos podrían cambiar, desaparecer o volverse menos satisfactorios? La pregunta lo envió en una odisea de investigación de dos años para descubrir qué motiva a las personas y por qué trabajamos. En esta conversación con la curadora Bryn Freedman nos comparte lo que aprendió, incluidas algunas ideas sorprendentes que darán forma a la conversación sobre el futuro de nuestros trabajos.
Roy Bahat - Venture capitalist
Roy Bahat invests in the future of work, with a focus on automation, data, robotics, media, productivity tools and more. Full bioBryn Freedman - Editorial director and curator, TED Institute
Bryn Freedman helps those who want to give the "talk of their lives" in a clear, passionate and authentic way. Full bio
Roy Bahat invests in the future of work, with a focus on automation, data, robotics, media, productivity tools and more. Full bioBryn Freedman - Editorial director and curator, TED Institute
Bryn Freedman helps those who want to give the "talk of their lives" in a clear, passionate and authentic way. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Bryn Freedman: You're a guy whose company
funds these AI programs and invests.
funds these AI programs and invests.
0
151
5936
Bryn Freedman: Eres un tipo cuya compañía
financia estos programas de IA e invierte.
financia estos programas de IA e invierte.
00:18
So why should we trust you
to not have a bias
to not have a bias
1
6111
5045
¿Por qué deberíamos confiar
en que no tienes un sesgo
en que no tienes un sesgo
00:23
and tell us something really useful
for the rest of us
for the rest of us
2
11180
3176
y nos contarás algo realmente útil
para el resto de nosotros
para el resto de nosotros
00:26
about the future of work?
3
14380
2304
sobre el futuro del trabajo?
00:29
Roy Bahat: Yes, I am.
4
17046
1491
Roy Bahat: Sí, lo soy.
00:30
And when you wake up in the morning
and you read the newspaper
and you read the newspaper
5
18561
2988
Y cuando te levantas por la mañana
y lees en el periódico:
y lees en el periódico:
00:33
and it says, "The robots are coming,
they may take all our jobs,"
they may take all our jobs,"
6
21573
3449
"Los robots están llegando,
pueden tomar todos nuestros trabajos",
pueden tomar todos nuestros trabajos",
00:37
as a start-up investor
focused on the future of work,
focused on the future of work,
7
25046
2531
como un inversor centrado
en el futuro del trabajo,
en el futuro del trabajo,
00:39
our fund was the first one to say
8
27601
2317
nuestro fondo fue el primero en decir
00:41
artificial intelligence
should be a focus for us.
should be a focus for us.
9
29942
2310
que la IA debe ser un foco para nosotros.
00:44
So I woke up one morning
and read that and said,
and read that and said,
10
32276
2253
Me levanté una mañana y leí eso y dije:
00:46
"Oh, my gosh, they're talking about me.
That's me who's doing that."
That's me who's doing that."
11
34553
3447
"Oh, Dios mío, están hablando de mí.
Soy yo quien hace eso".
Soy yo quien hace eso".
00:50
And then I thought: wait a minute.
12
38839
2024
Y luego pensé: espera un minuto.
00:52
If things continue,
13
40887
2412
Si las cosas continúan,
00:55
then maybe not only will the start-ups
in which we invest struggle
in which we invest struggle
14
43323
5254
tal vez no solo lo harán las empresas
de nueva creación en las que invertimos
de nueva creación en las que invertimos
01:00
because there won't be people to have jobs
15
48601
2561
porque no habrá gente que tenga trabajo
01:03
to pay for the things
that they make and buy them,
that they make and buy them,
16
51186
2862
para pagar las cosas que
ellas hacen y comprarlas,
ellas hacen y comprarlas,
pero nuestra economía y nuestra sociedad
también podrían luchar.
también podrían luchar.
01:06
but our economy and society
might struggle, too.
might struggle, too.
17
54072
2917
01:09
And look, I should be the guy
who sits here and tells you,
who sits here and tells you,
18
57013
3221
Y mira, debería ser el tipo
que se sienta aquí y te dice:
que se sienta aquí y te dice:
01:12
"Everything is going to be fine.
It's all going to work out great.
It's all going to work out great.
19
60258
3131
"Todo va a salir bien.
Todo va a funcionar muy bien".
Todo va a funcionar muy bien".
01:15
Hey, when they introduced the ATM machine,
20
63413
2032
Cuando introdujeron el cajero automático,
años después,
hay más cajeros en los bancos".
hay más cajeros en los bancos".
01:17
years later, there's more
tellers in banks."
tellers in banks."
21
65469
2136
01:19
It's true.
22
67629
1158
Es verdad.
01:20
And yet, when I looked at it, I thought,
"This is going to accelerate.
"This is going to accelerate.
23
68811
3316
Y sin embargo, cuando lo miré,
pensé: "Esto va a acelerar.
pensé: "Esto va a acelerar.
Y si se acelera, existe la posibilidad
de que el centro no se mantenga".
de que el centro no se mantenga".
01:24
And if it does accelerate,
there's a chance the center doesn't hold."
there's a chance the center doesn't hold."
24
72151
3260
01:27
But I figured somebody must know
the answer to this;
the answer to this;
25
75435
2483
Pero pensé que alguien
debía saber la respuesta;
debía saber la respuesta;
hay tantas ideas por ahí.
01:29
there are so many ideas out there.
26
77942
1675
Y leí todos los libros,
y fui a las conferencias, y en un punto,
y fui a las conferencias, y en un punto,
01:31
And I read all the books,
and I went to the conferences,
and I went to the conferences,
27
79641
3054
01:34
and at one point, we counted more than
100 efforts to study the future of work.
100 efforts to study the future of work.
28
82719
5644
contamos más de 100 esfuerzos
para estudiar el futuro del trabajo.
para estudiar el futuro del trabajo.
01:40
And it was a frustrating experience,
29
88387
2857
Y fue una experiencia frustrante,
01:43
because I'd hear the same back-and-forth
over and over again:
over and over again:
30
91268
4015
porque escuchaba lo mismo una y otra vez:
01:47
"The robots are coming!"
31
95307
1778
"¡Los robots están llegando!".
01:49
And then somebody else would say,
32
97109
1603
Y entonces alguien más diría,
01:50
"Oh, don't worry about that, they've
always said that and it turns out OK."
always said that and it turns out OK."
33
98736
3564
"Oh, no te preocupes por eso,
siempre lo han dicho y está bien".
siempre lo han dicho y está bien".
Entonces alguien más diría,
01:54
Then somebody else would say,
34
102324
1389
"Bueno, en realidad se trata
del significado de tu trabajo".
del significado de tu trabajo".
01:55
"Well, it's really about the meaning
of your job, anyway."
of your job, anyway."
35
103737
2732
Y luego todos se encogían de hombros
y se iban a tomar algo.
y se iban a tomar algo.
01:58
And then everybody would shrug
and go off and have a drink.
and go off and have a drink.
36
106493
2783
Y se sintió como si hubiera este
teatro Kabuki de esta discusión,
teatro Kabuki de esta discusión,
02:01
And it felt like there was this
Kabuki theater of this discussion,
Kabuki theater of this discussion,
37
109300
3102
donde nadie hablaba entre sí.
02:04
where nobody was talking to each other.
38
112426
1875
02:06
And many of the people that I knew
and worked with in the technology world
and worked with in the technology world
39
114325
3486
Muchas personas que conocí y con las
que trabajé en el mundo de la tecnología.
que trabajé en el mundo de la tecnología.
02:09
were not speaking to policy makers;
40
117835
1675
no hablaban con los políticos;
los políticos no les hablaban.
los políticos no les hablaban.
02:11
the policy makers
were not speaking to them.
were not speaking to them.
41
119534
2069
Entonces, nos asociamos con una ONG
de expertos llamada New America
de expertos llamada New America
02:13
And so we partnered with a nonpartisan
think tank NGO called New America
think tank NGO called New America
42
121627
4182
02:17
to study this issue.
43
125833
1333
para estudiar este tema.
02:19
And we brought together a group of people,
44
127190
2348
Y reunimos a un grupo de personas,
02:21
including an AI czar
at a technology company
at a technology company
45
129562
3430
incluyendo un zar de IA
en una empresa de tecnología.
en una empresa de tecnología.
02:25
and a video game designer
46
133016
1872
y un diseñador de videojuegos
02:26
and a heartland conservative
47
134912
1483
y un conservador tradicional
y un inversor de Wall Street
02:28
and a Wall Street investor
48
136419
1244
02:29
and a socialist magazine editor --
49
137687
1960
y un editor de una revista socialista...
literalmente, en la misma habitación;
ocasionalmente era incómodo...
ocasionalmente era incómodo...
02:31
literally, all in the same room;
it was occasionally awkward --
it was occasionally awkward --
50
139671
2968
02:34
to try to figure out
what is it that will happen here.
what is it that will happen here.
51
142663
2581
para tratar de averiguar
qué sucederá aquí.
qué sucederá aquí.
02:37
The question we asked was simple.
52
145268
2820
La pregunta que hicimos fue simple.
02:40
It was: What is the effect of technology
on work going to be?
on work going to be?
53
148704
3413
Era: ¿Cuál será el efecto
de la tecnología en el trabajo?
de la tecnología en el trabajo?
02:44
And we looked out 10 to 20 years,
54
152141
1627
Y miramos de 10 a 20 años,
02:45
because we wanted to look out far enough
that there could be real change,
that there could be real change,
55
153792
3484
porque queríamos mirar tan lejos
que pudiera haber un cambio real,
que pudiera haber un cambio real,
pero tan cerca como para no hablar
de teletransportación ni nada de eso.
de teletransportación ni nada de eso.
02:49
but soon enough that we weren't talking
about teleportation or anything like that.
about teleportation or anything like that.
56
157300
3969
02:53
And we recognized --
57
161293
1378
Y reconocimos
02:54
and I think every year
we're reminded of this in the world --
we're reminded of this in the world --
58
162695
3049
--y creo que cada año
recordamos esto en el mundo--
recordamos esto en el mundo--
02:57
that predicting what's
going to happen is hard.
going to happen is hard.
59
165768
2207
que predecir lo que va a pasar es difícil.
02:59
So instead of predicting,
there are other things you can do.
there are other things you can do.
60
167999
2856
En lugar de predecir,
hay otras cosas que puedes hacer.
hay otras cosas que puedes hacer.
03:02
You can try to imagine
alternate possible futures,
alternate possible futures,
61
170879
2796
Puedes intentar imaginar
futuros posibles alternativos,
futuros posibles alternativos,
03:05
which is what we did.
62
173699
1152
que es lo que hicimos.
Hicimos un ejercicio
de planificación de escenarios,
de planificación de escenarios,
03:06
We did a scenario-planning exercise,
63
174875
1758
03:08
and we imagined cases
where no job is safe.
where no job is safe.
64
176657
3066
e imaginamos casos en que
ningún trabajo es seguro.
ningún trabajo es seguro.
03:11
We imagined cases where every job is safe.
65
179747
3103
Imaginamos casos
en que cada trabajo es seguro.
en que cada trabajo es seguro.
03:14
And we imagined every
distinct possibility we could.
distinct possibility we could.
66
182874
4039
E imaginamos todas las
posibilidades que pudimos.
posibilidades que pudimos.
03:18
And the result, which really surprised us,
67
186937
3283
Y el resultado,
que realmente nos sorprendió,
que realmente nos sorprendió,
03:22
was when you think through those futures
and you think what should we do,
and you think what should we do,
68
190244
3698
fue que, al pensar en esos futuros
y qué deberíamos hacer,
y qué deberíamos hacer,
03:25
the answers about what we should do
actually turn out to be the same,
actually turn out to be the same,
69
193966
3915
las respuestas sobre lo que deberíamos
hacer en realidad resultan ser las mismas,
hacer en realidad resultan ser las mismas,
03:29
no matter what happens.
70
197905
1496
no importa lo que pase.
03:31
And the irony of looking out
10 to 20 years into the future is,
10 to 20 years into the future is,
71
199425
3742
Y la ironía de mirar hacia
el futuro de 10 a 20 años es,
el futuro de 10 a 20 años es,
que te das cuenta de las cosas
sobre las que queremos actuar
sobre las que queremos actuar
03:35
you realize that the things
we want to act on
we want to act on
72
203191
2409
03:37
are actually already happening right now.
73
205624
1961
en realidad están sucediendo ahora mismo.
03:39
The automation is right now,
the future is right now.
the future is right now.
74
207609
2786
La automatización es ahora,
el futuro es ahora.
el futuro es ahora.
03:42
BF: So what does that mean,
and what does that tell us?
and what does that tell us?
75
210419
2595
BF: Entonces, ¿qué significa eso
y qué nos dice eso?
y qué nos dice eso?
03:45
If the future is now, what is it
that we should be doing,
that we should be doing,
76
213038
2698
Si el futuro es ahora, ¿qué
deberíamos estar haciendo
deberíamos estar haciendo
03:47
and what should we be thinking about?
77
215760
1870
y qué deberíamos estar pensando?
03:49
RB: We have to understand
the problem first.
the problem first.
78
217654
2080
RB: Tenemos primero que
entender el problema.
entender el problema.
03:51
And so the data are that as the economy
becomes more productive
becomes more productive
79
219758
4039
Los datos son que a medida que
la economía se vuelve más productiva
la economía se vuelve más productiva
y los trabajadores individuales
más productivos,
más productivos,
03:55
and individual workers
become more productive,
become more productive,
80
223821
2145
sus salarios no han aumentado
03:57
their wages haven't risen.
81
225990
1262
03:59
If you look at the proportion
of prime working-age men,
of prime working-age men,
82
227276
3190
Si vemos la proporción de hombres
en edad cúspide de trabajar,
en edad cúspide de trabajar,
04:02
in the United States at least,
83
230490
1492
en EE. UU. al menos,
04:04
who work now versus in 1960,
84
232006
3749
que trabajan ahora versus en 1960,
04:07
we have three times
as many men not working.
as many men not working.
85
235779
2468
tenemos tres veces
más hombres que no trabajan.
más hombres que no trabajan.
04:10
And then you hear the stories.
86
238271
1444
Y luego escuchas historias.
04:11
I sat down with a group
of Walmart workers and said,
of Walmart workers and said,
87
239739
2439
Me senté con unos
trabajadores de Walmart y dije:
trabajadores de Walmart y dije:
04:14
"What do you think about this cashier,
this futuristic self-checkout thing?"
this futuristic self-checkout thing?"
88
242202
3643
"¿Qué piensan sobre este cajero,
esta cosa futurista de autopago?".
esta cosa futurista de autopago?".
Dijeron: "Está bien, pero ¿sabes
del dispensador de efectivo?
del dispensador de efectivo?
04:17
They said, "That's nice, but have
you heard about the cash recycler?
you heard about the cash recycler?
89
245869
3205
Es una máquina que está
siendo instalada ahora,
siendo instalada ahora,
04:21
That's a machine that's being
installed right now,
installed right now,
90
249098
2373
y está eliminando dos empleos
en cada Walmart hoy".
en cada Walmart hoy".
04:23
and is eliminating two jobs
at every Walmart right now."
at every Walmart right now."
91
251495
2637
Y así pensamos, "Caray.
No entendemos el problema".
No entendemos el problema".
04:26
And so we just thought, "Geez. We don't
understand the problem."
understand the problem."
92
254156
3043
Y así vimos las voces
que fueron excluidas,
que fueron excluidas,
04:29
And so we looked at the voices
that were the ones that were excluded,
that were the ones that were excluded,
93
257223
3278
que son todas las personas
afectadas por este cambio.
afectadas por este cambio.
04:32
which is all of the people
affected by this change.
affected by this change.
94
260525
2600
04:35
And we decided to listen to them,
95
263149
1587
Y decidimos escucharlos,
04:36
sort of "automation and its discontents."
96
264760
1984
tipo "automatización y sus descontentos".
04:38
And I've spent the last
couple of years doing that.
couple of years doing that.
97
266768
2403
He pasado los últimos años haciéndolo.
He estado en Flint, Michigan,
y Youngstown, Ohio,
y Youngstown, Ohio,
04:41
I've been to Flint, Michigan,
and Youngstown, Ohio,
and Youngstown, Ohio,
98
269195
2396
hablando de emprendedores,
intentando de que funcione
intentando de que funcione
04:43
talking about entrepreneurs,
trying to make it work
trying to make it work
99
271615
2431
04:46
in a very different environment
from New York or San Francisco
from New York or San Francisco
100
274070
2948
en un ambiente muy diferente
de Nueva York o San Francisco
de Nueva York o San Francisco
04:49
or London or Tokyo.
101
277042
1485
o Londres o Tokio.
04:50
I've been to prisons twice
102
278551
1597
He estado en prisiones dos veces
hablando con los presos sobre
sus trabajos luego de que salgan.
sus trabajos luego de que salgan.
04:52
to talk to inmates about
their jobs after they leave.
their jobs after they leave.
103
280172
2881
04:55
I've sat down with truck drivers
to ask them about the self-driving truck,
to ask them about the self-driving truck,
104
283077
3747
Les he preguntado a camioneros sobre
el camión de conducción automática,
el camión de conducción automática,
con personas que, además
de su trabajo a tiempo completo,
de su trabajo a tiempo completo,
04:58
with people who, in addition
to their full-time job,
to their full-time job,
105
286848
2454
05:01
care for an aging relative.
106
289326
1784
cuidan a un familiar envejecido.
05:03
And when you talk to people,
107
291134
1564
Y cuando hablas con la gente,
05:04
there were two themes
that came out loud and clear.
that came out loud and clear.
108
292722
2951
hubo dos temas que
salieron en voz alta y clara.
salieron en voz alta y clara.
05:08
The first one was that people
are less looking for more money
are less looking for more money
109
296285
4844
El primero fue que la gente
busca menos más dinero
busca menos más dinero
05:13
or get out of the fear
of the robot taking their job,
of the robot taking their job,
110
301153
3278
o salir del miedo de que
un robot tome su trabajo,
un robot tome su trabajo,
05:16
and they just want something stable.
111
304455
1896
y solo quieren algo estable.
05:18
They want something predictable.
112
306375
1540
Quieren algo predecible.
05:19
So if you survey people and ask them
what they want out of work,
what they want out of work,
113
307939
3675
Si encuestas a las personas y les
preguntas qué quieren fuera de trabajo,
preguntas qué quieren fuera de trabajo,
05:23
for everybody who makes
less than 150,000 dollars a year,
less than 150,000 dollars a year,
114
311638
3480
todos los que ganan menos
de USD 150 000 al año.
de USD 150 000 al año.
05:27
they'll take a more stable
and secure income, on average,
and secure income, on average,
115
315142
3356
tomarán un ingreso
más estable y seguro, en promedio,
más estable y seguro, en promedio,
05:30
over earning more money.
116
318522
1865
sobre ganar más dinero.
05:32
And if you think about the fact that
117
320411
2214
Y si piensas en el hecho de que
05:34
not only for all of the people
across the earth who don't earn a living,
across the earth who don't earn a living,
118
322649
3388
no solo todas las personas de la Tierra
que no ganan para vivir,
que no ganan para vivir,
05:38
but for those who do,
119
326061
1191
sino los que lo hacen,
05:39
the vast majority earn a different
amount from month to month
amount from month to month
120
327276
2960
la gran mayoría gana una cantidad
diferente de mes a mes.
diferente de mes a mes.
05:42
and have an instability,
121
330260
1214
y tienen inestabilidad,
05:43
all of a sudden you realize,
122
331498
1397
de repente te das cuenta,
05:44
"Wait a minute. We have
a real problem on our hands."
a real problem on our hands."
123
332919
2498
"Un minuto. Tenemos
un problema real entre manos".
un problema real entre manos".
Y lo segundo que dicen,
que nos llevó más tiempo entender,
que nos llevó más tiempo entender,
05:47
And the second thing they say,
which took us a longer time to understand,
which took us a longer time to understand,
124
335441
3723
05:51
is they say they want dignity.
125
339188
2378
es que dicen que quieren dignidad.
05:53
And that concept
of self-worth through work
of self-worth through work
126
341894
5112
Y ese concepto de autoestima
a través del trabajo
a través del trabajo
surgió una y otra y otra vez
en nuestras conversaciones.
en nuestras conversaciones.
05:59
emerged again and again and again
in our conversations.
in our conversations.
127
347030
2611
06:01
BF: So, I certainly
appreciate this answer.
appreciate this answer.
128
349665
2984
BF: De verdad aprecio esta respuesta.
06:04
But you can't eat dignity,
129
352673
1471
Pero no se puede comer dignidad,
06:06
you can't clothe your children
with self-esteem.
with self-esteem.
130
354168
2885
no puedes vestir a tus hijos
con autoestima.
con autoestima.
06:09
So, what is that, how do you reconcile --
131
357077
3488
Y, ¿qué es eso, ¿cómo se reconcilia?
06:12
what does dignity mean,
132
360589
1841
¿qué significa dignidad
06:14
and what is the relationship
between dignity and stability?
between dignity and stability?
133
362454
3663
y cuál es la relación entre
dignidad y estabilidad?
dignidad y estabilidad?
RB: No puedes comer dignidad.
Necesitas estabilidad primero.
Necesitas estabilidad primero.
06:18
RB: You can't eat dignity.
You need stability first.
You need stability first.
134
366141
2484
06:20
And the good news is,
135
368649
1238
La buena noticia es,
06:21
many of the conversations
that are happening right now
that are happening right now
136
369911
2755
que se están dando muchas
conversaciones ahora
conversaciones ahora
06:24
are about how we solve that.
137
372690
1562
sobre cómo resolvemos eso.
06:26
You know, I'm a proponent
of studying guaranteed income,
of studying guaranteed income,
138
374276
3865
Soy un defensor de estudiar
los ingresos garantizados,
los ingresos garantizados,
06:30
as one example,
139
378165
1277
como un ejemplo,
06:31
conversations about how
health care gets provided
health care gets provided
140
379466
2288
conversaciones sobre cómo
dar atención médica
dar atención médica
06:33
and other benefits.
141
381778
1239
y otros beneficios.
06:35
Those conversations are happening,
142
383041
1777
Esas conversaciones se están dando,
y estamos en un momento
en que debemos resolver eso.
en que debemos resolver eso.
06:36
and we're at a time
where we must figure that out.
where we must figure that out.
143
384842
2396
06:39
It is the crisis of our era.
144
387262
1641
Es la crisis de nuestra era.
06:40
And my point of view
after talking to people
after talking to people
145
388927
2912
Y mi punto de vista
después de hablar con la gente.
después de hablar con la gente.
06:43
is that we may do that,
146
391863
2040
es que podemos hacer eso,
06:45
and it still might not be enough.
147
393927
1580
y aún podría no ser suficiente.
06:47
Because what we need to do
from the beginning is understand
from the beginning is understand
148
395531
2807
Porque lo que hay que hacer
desde el principio es entender
desde el principio es entender
qué es el trabajo que da
dignidad a la gente
dignidad a la gente
06:50
what is it about work
that gives people dignity,
that gives people dignity,
149
398362
2240
06:52
so they can live the lives
that they want to live.
that they want to live.
150
400626
3340
para que puedan vivir
las vidas que quieren vivir.
las vidas que quieren vivir.
06:55
And so that concept of dignity is ...
151
403990
4015
Y ese concepto de dignidad es...
07:00
it's difficult to get your hands around,
152
408029
1932
es difícil de entender,
porque cuando la gente lo escucha,
en especial, para ser honesto, gente rica,
en especial, para ser honesto, gente rica,
07:01
because when many people hear it --
especially, to be honest, rich people --
especially, to be honest, rich people --
153
409985
3599
07:05
they hear "meaning."
154
413608
1156
escuchan "sentido".
Escuchan: "Mi trabajo
es importante para mí".
es importante para mí".
07:06
They hear "My work is important to me."
155
414788
1906
07:08
And again, if you survey people
and you ask them,
and you ask them,
156
416718
3637
Y de nuevo, si encuestas
a las personas y les preguntas,
a las personas y les preguntas,
"¿Qué tan importante es para Ud.
que su trabajo sea importante para Ud.?"
que su trabajo sea importante para Ud.?"
07:12
"How important is it to you
that your work be important to you?"
that your work be important to you?"
157
420379
3500
07:15
only people who make
150,000 dollars a year or more
150,000 dollars a year or more
158
423903
3301
solo personas que ganan
USD 150 000 al año o más.
USD 150 000 al año o más.
07:19
say that it is important to them
that their work be important.
that their work be important.
159
427228
4223
dicen que es importante para ellos
que su trabajo sea importante.
que su trabajo sea importante.
07:24
BF: Meaning, meaningful?
160
432050
1225
BF: ¿Te refieres a significativo?
07:25
RB: Just defined as,
"Is your work important to you?"
"Is your work important to you?"
161
433744
2877
RB: Se define como
"¿Es tu trabajo importante para ti?".
"¿Es tu trabajo importante para ti?".
Lo que sea que alguien tome en serio.
07:29
Whatever somebody took that to mean.
162
437950
1716
07:31
And yet, of course dignity is essential.
163
439690
1914
Aunque, claro, la dignidad es esencial.
07:33
We talked to truck drivers who said,
164
441628
1720
Hablamos con camioneros que dijeron:
07:35
"I saw my cousin drive, and I got
on the open road and it was amazing.
on the open road and it was amazing.
165
443372
3964
"Vi a mi primo conducir,
y me subí a la carretera y fue increíble".
y me subí a la carretera y fue increíble".
Y empecé a ganar más dinero que
los que fueron a la universidad".
los que fueron a la universidad".
07:39
And I started making more money
than people who went to college."
than people who went to college."
166
447360
3070
07:42
Then they'd get to the end
of their thought and say something like,
of their thought and say something like,
167
450454
3174
Luego llegarían al final de
su pensamiento y dirían algo como:
su pensamiento y dirían algo como:
07:45
"People need their fruits
and vegetables in the morning,
and vegetables in the morning,
168
453652
2645
"La gente necesita sus
frutas y verduras en la mañana,
frutas y verduras en la mañana,
y yo soy el que se los lleva".
07:48
and I'm the guy who gets it to them."
169
456321
1799
Hablamos con alguien que, además
de su trabajo, estaba cuidando a su tía.
de su trabajo, estaba cuidando a su tía.
07:50
We talked to somebody who, in addition
to his job, was caring for his aunt.
to his job, was caring for his aunt.
170
458144
3540
Estaba haciendo mucho dinero.
07:53
He was making plenty of money.
171
461708
1499
En un punto preguntamos,
07:55
At one point we just asked,
172
463231
1317
"¿Por qué cuidar a tu tía? ¿No puedes solo
pagarle a alguien para que lo haga?"
pagarle a alguien para que lo haga?"
07:56
"What is it about caring for your aunt?
Can't you just pay somebody to do it?"
Can't you just pay somebody to do it?"
173
464572
4262
08:00
He said, "My aunt doesn't want
somebody we pay for.
somebody we pay for.
174
468858
2493
Dijo: "Mi tía no quiere a alguien
a quien le paguemos.
a quien le paguemos.
08:03
My aunt wants me."
175
471375
1202
Mi tía me quiere a mí".
08:04
So there was this concept there
of being needed.
of being needed.
176
472601
3667
Así que ahí estaba este
concepto de ser necesario.
concepto de ser necesario.
08:08
If you study the word
"dignity," it's fascinating.
"dignity," it's fascinating.
177
476292
2457
Si estudias la palabra
"dignidad", es fascinante.
"dignidad", es fascinante.
08:10
It's one of the oldest words
in the English language, from antiquity.
in the English language, from antiquity.
178
478773
3275
Es una de las palabras más antiguas
del inglés, desde la antigüedad.
del inglés, desde la antigüedad.
Tiene dos significados:
08:14
And it has two meanings:
179
482072
1152
08:15
one is self-worth,
180
483248
1154
uno es autoestima,
08:16
and the other is that something
is suitable, it's fitting,
is suitable, it's fitting,
181
484426
4227
y el otro es algo que es adecuado,
que es apropiado,
que es apropiado,
08:20
meaning that you're part
of something greater than yourself,
of something greater than yourself,
182
488677
2858
lo que significa que eres parte
de algo más grande que tú,
de algo más grande que tú,
08:23
and it connects to some broader whole.
183
491559
1823
y se conecta a un todo más amplio.
08:25
In other words, that you're needed.
184
493406
1717
En otras palabras, que te necesitan.
08:27
BF: So how do you answer this question,
185
495147
1874
BF: ¿Cómo respondes a esta pregunta,
este concepto de que no
pagamos a los maestros,
pagamos a los maestros,
08:29
this concept that we don't pay teachers,
186
497045
2050
08:31
and we don't pay eldercare workers,
187
499119
2268
no pagamos a los cuidadores de ancianos.
08:33
and we don't pay people
who really care for people
who really care for people
188
501411
3126
No pagamos a quienes realmente
se preocupan por las personas
se preocupan por las personas
08:36
and are needed, enough?
189
504561
2286
y ellos son necesarios.
08:38
RB: Well, the good news is,
people are finally asking the question.
people are finally asking the question.
190
506871
3182
RB: La buena noticia es que
finalmente se está haciendo la pregunta.
finalmente se está haciendo la pregunta.
08:42
So as AI investors,
we often get phone calls
we often get phone calls
191
510077
2303
Como inversores de IA,
a menudo recibimos llamadas
a menudo recibimos llamadas
08:44
from foundations or CEOs
and boardrooms saying,
and boardrooms saying,
192
512404
2730
de fundaciones o CEOs
y directorios diciendo,
y directorios diciendo,
08:47
"What do we do about this?"
193
515158
1305
"¿Qué hacemos con esto?".
Solían preguntar,
08:48
And they used to be asking,
194
516487
1309
"¿Qué hacer con la introducción
de la automatización?".
de la automatización?".
08:49
"What do we do about
introducing automation?"
introducing automation?"
195
517820
2112
08:51
And now they're asking,
"What do we do about self-worth?"
"What do we do about self-worth?"
196
519956
2698
Ahora preguntan:
"¿Qué hacemos con la autoestima?".
"¿Qué hacemos con la autoestima?".
08:54
And they know that the employees
who work for them
who work for them
197
522678
2423
Saben que los empleados
que trabajan para ellos
que trabajan para ellos
tienen un cónyuge
que se preocupa por alguien,
que se preocupa por alguien,
08:57
who have a spouse who cares for somebody,
198
525125
2246
08:59
that dignity is essential
to their ability to just do their job.
to their ability to just do their job.
199
527395
3523
que esa dignidad es esencial para
su capacidad de hacer su trabajo.
su capacidad de hacer su trabajo.
09:02
I think there's two kinds of answers:
200
530942
1776
Creo que hay dos tipos de respuestas:
09:04
there's the money side
of just making your life work.
of just making your life work.
201
532742
2526
está el lado del dinero de hacer
que tu vida funcione.
que tu vida funcione.
09:07
That's stability. You need to eat.
202
535292
2325
Eso es estabilidad. Necesitas comer.
09:09
And then you think about
our culture more broadly,
our culture more broadly,
203
537641
2337
Luego piensas en
nuestra cultura más ampliamente,
nuestra cultura más ampliamente,
09:12
and you ask: Who do we make into heroes?
204
540002
2678
y preguntas: ¿A quién hacemos héroes?
09:14
And, you know, what I want
is to see the magazine cover
is to see the magazine cover
205
542704
4460
Lo que quiero es
ver en la portada de una revista
ver en la portada de una revista
09:19
that is the person
who is the heroic caregiver.
who is the heroic caregiver.
206
547188
2752
la persona que es el cuidador heroico.
09:22
Or the Netflix series
that dramatizes the person
that dramatizes the person
207
550292
2730
O una serie de Netflix
que dramatice a la persona
que dramatice a la persona
que hace que nuestra vida funcione
a fin de poder hacer lo que hacemos.
a fin de poder hacer lo que hacemos.
09:25
who makes all of our other lives work
so we can do the things we do.
so we can do the things we do.
208
553046
3237
09:28
Let's make heroes out of those people.
209
556307
1823
Hagamos héroes a esas personas.
09:30
That's the Netflix show
that I would binge.
that I would binge.
210
558154
2033
Es la serie de Netflix
en la que me embriagaría.
en la que me embriagaría.
09:32
And we've had chroniclers
of this before --
of this before --
211
560211
2279
Hemos tenido cronistas de esto antes...
09:34
Studs Terkel,
212
562514
1214
Studs Terkel,
09:35
the oral history of the working
experience in the United States.
experience in the United States.
213
563752
3706
la historia oral de
la experiencia laboral en EE. UU.
la experiencia laboral en EE. UU.
09:39
And what we need is the experience
of needing one another
of needing one another
214
567482
3152
Lo que necesitamos es la
experiencia de necesitarnos unos a otros
experiencia de necesitarnos unos a otros
09:42
and being connected to each other.
215
570658
1625
y estar conectados entre sí.
Tal vez esa sea la respuesta de
cómo encajamos todos como sociedad.
cómo encajamos todos como sociedad.
09:44
Maybe that's the answer
for how we all fit as a society.
for how we all fit as a society.
216
572307
3040
09:47
And the thought exercise, to me, is:
217
575371
1722
Y el ejercicio mental, para mí, es:
09:49
if you were to go back 100 years
and have people --
and have people --
218
577117
2578
si tuvieras que volver
100 años atrás y la gente
100 años atrás y la gente
09:51
my grandparents, great-grandparents,
a tailor, worked in a mine --
a tailor, worked in a mine --
219
579719
3771
--mis abuelos, bisabuelos, un sastre,
un trabajaron en una mina--
un trabajaron en una mina--
09:55
they look at what all of us do
for a living and say, "That's not work."
for a living and say, "That's not work."
220
583514
3825
miran lo que todos hacemos para ganarnos
la vida y dicen: "Eso no es trabajo".
la vida y dicen: "Eso no es trabajo".
09:59
We sit there and type and talk,
and there's no danger of getting hurt.
and there's no danger of getting hurt.
221
587363
3769
Nos sentamos y tecleamos y hablamos,
y no hay peligro de lastimarse.
y no hay peligro de lastimarse.
10:03
And my guess is that if you were
to imagine 100 years from now,
to imagine 100 years from now,
222
591526
3491
Mi conjetura es que si imaginas
dentro de 100 años,
dentro de 100 años,
seguiremos haciendo cosas
el uno por el otro.
el uno por el otro.
10:07
we'll still be doing things
for each other.
for each other.
223
595041
2012
Aún nos necesitaremos unos a otros.
10:09
We'll still need one another.
224
597077
1406
10:10
And we just will think of it as work.
225
598507
2007
Y lo veremos como un trabajo.
10:12
The entire thing I'm trying to say
226
600538
1674
Lo que estoy tratando de decir
10:14
is that dignity should not
just be about having a job.
just be about having a job.
227
602236
2873
es que la dignidad no debe ser
solo tener un trabajo.
solo tener un trabajo.
10:17
Because if you say
you need a job to have dignity,
you need a job to have dignity,
228
605133
2857
Porque si dices que necesitas
un trabajo para tener dignidad,
un trabajo para tener dignidad,
10:20
which many people say,
229
608014
1444
lo que mucha gente dice,
lo segundo que les dices,
lo que les dices a todos los padres
lo que les dices a todos los padres
10:21
the second you say that,
you say to all the parents
you say to all the parents
230
609482
2817
10:24
and all the teachers
and all the caregivers
and all the caregivers
231
612323
2445
y a todos los maestros
y a todos los cuidadores
y a todos los cuidadores
10:26
that all of a sudden,
232
614792
1174
es que todos de repente,
10:27
because they're not being paid
for what they're doing,
for what they're doing,
233
615990
2547
porque no les pagan por lo que hacen,
de alguna manera carecen
de esta cualidad humana esencial.
de esta cualidad humana esencial.
10:30
it somehow lacks this
essential human quality.
essential human quality.
234
618561
2293
10:32
To me, that's the great
puzzle of our time:
puzzle of our time:
235
620878
2104
Para mí, es el gran enigma
de nuestro tiempo:
de nuestro tiempo:
10:35
Can we figure out how to provide
that stability throughout life,
that stability throughout life,
236
623006
3111
Podremos averiguar cómo proporcionar
esa estabilidad a lo largo de la vida,
esa estabilidad a lo largo de la vida,
10:38
and then can we figure out
how to create an inclusive,
how to create an inclusive,
237
626141
2533
y luego descifrar
cómo crear algo inclusivo,
cómo crear algo inclusivo,
10:40
not just racially, gender,
but multigenerationally inclusive --
but multigenerationally inclusive --
238
628698
4267
no solo racial, de género,
sino multigeneracionalmente inclusivo
sino multigeneracionalmente inclusivo
10:44
I mean, every different
human experience included --
human experience included --
239
632989
4879
---quiero decir, cada experiencia
humana diferente incluida--
humana diferente incluida--
de manera de entender cómo podemos
ser necesitados el uno por el otro.
ser necesitados el uno por el otro.
10:49
in this way of understanding
how we can be needed by one another.
how we can be needed by one another.
240
637892
3203
10:53
BF: Thank you.
RB: Thank you.
RB: Thank you.
241
641119
1366
BF: Gracias.
RB: Gracias.
RB: Gracias.
10:54
BF: Thank you very much
for your participation.
for your participation.
242
642509
2197
BF: Muchas gracias por tu participación.
10:56
(Applause)
243
644730
1150
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKERS
Roy Bahat - Venture capitalistRoy Bahat invests in the future of work, with a focus on automation, data, robotics, media, productivity tools and more.
Why you should listen
Roy Bahat invests in the future of work as a venture capitalist, with a focus on machine intelligence. Prior to his life as a VC, Bahat founded start-ups, served as a corporate executive at News Corp. and worked in government in the office of New York City mayor Michael Bloomberg.
As the head of Bloomberg Beta, an investment firm with 150 million dollars under management, Bahat and his team have invested in areas like automation, data, robotics, media, productivity tools and many others.
Fast Company named Bahat one of the Most Creative People in Business and noted "Bahat is a natural innovator ... one of the most candid people you'll ever meet (check out his LinkedIn profile)." He organized "Comeback Cities," where he leads groups of venture capitalists and members of Congress on bus tours to find the untapped beds of talent and entrepreneurship in America. He also co-chaired the Shift Commission on Work, Workers, and Technology, a partnership between Bloomberg and think-tank New America to look at automation and the future of work 10 to 20 years from now.
Bahat is on the faculty at U.C. Berkeley, where he teaches about media at the Haas School of Business. He serves on the board of the Center for Investigative Reporting, a nonprofit newsroom, and is on the steering committee of the Economic Security Project. A graduate of Harvard College, where he ran the student public service nonprofit, Bahat was also a Rhodes Scholar at Oxford University. He lives in San Francisco with his wife and two kids.
Roy Bahat | Speaker | TED.com
Bryn Freedman - Editorial director and curator, TED Institute
Bryn Freedman helps those who want to give the "talk of their lives" in a clear, passionate and authentic way.
Why you should listen
Award-winning TV producer, investigative journalist and author, Bryn Freedman joined TED in 2014 as the editorial director and curator for the TED Institute. In her work with TED, Freedman creates and executes TED conference events for Fortune 500 companies, overseeing all editorial content as well as managing speaker coaches and determining both the topics for each talk and the overall conference theme. In addition to curating these events, she works as an executive speaker coach for professionals who want to give the "talk of their lives" in a clear, passionate and authentic way.
Freedman is also co-founder of Voices4Freedom, an international organization aimed at eradicating slavery through education and media.
Bryn Freedman | Speaker | TED.com