ABOUT THE SPEAKER
Sendhil Mullainathan - Behavioral economist
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination?

Why you should listen

To study big questions such as "What are the measurable effects of corruption?"" Sendhil Mullainathan and his collaborators look at the day-to-day decisions made by real people, running deep-data studies on groups around the world to tease out patterns. Awarded a MacArthur ""genius"" grant in 2002, he has produced and collaborated on a string of research papers that make for a must-read CV -- including a fascinating, if dispiriting, study of the corruption involved in getting a driver's license in India.

Lately he and his team have been studying women who sell fruit and vegetables on the streets in developing countries. They're usually in debt to a moneylender in the market, who takes about half their profits each day as interest. Some of the women have figured a simple way to get out of debt and keep all their profits. But most of the women make a choice every day that keeps them in debt. How would these businesswomen behave, he wondered, if the slate was wiped clean? So he got a grant, paid off their debt, and waits to see what happens next."

More profile about the speaker
Sendhil Mullainathan | Speaker | TED.com
TEDIndia 2009

Sendhil Mullainathan: Solving social problems with a nudge

Sendhil Mullainathan: Resolviendo problemas sociales con un codazo

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El ganador de un MacArthur, Sendhil Mullainathan, utiliza las lentes de la economía conductual para estudiar una compleja serie de problemas sociales -aquellos que sabemos cómo solucionar, pero que no solucionamos. Sabemos cómo reducir las muertes infantiles causadas por la diarrea, cómo prevenir la ceguera derivada de la diabetes y cómo implementar tecnologías de células solares... pero aún así, de alguna manera, no lo hacemos o no podemos. ¿Por qué?
- Behavioral economist
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination? Full bio

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As a researcherinvestigador, everycada onceuna vez in a while
0
0
3000
Como investigador, de vez en cuando,
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you encounterencuentro something
1
3000
2000
te encuentras con alguna cosa
00:20
a little disconcertingdesconcertante.
2
5000
2000
un poco desconcertante.
00:22
And this is something that changescambios your understandingcomprensión of the worldmundo around you,
3
7000
3000
Algo que cambia tu conocimiento del mundo que te rodea,
00:25
and teachesenseña you that you're very wrongincorrecto
4
10000
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y te enseña que estás muy equivocado
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about something that you really believedcreído firmlyfirmemente in.
5
12000
4000
sobre algo en lo que creías firmemente.
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And these are unfortunatedesgraciado momentsmomentos,
6
16000
3000
Y estos son momentos desafortunados,
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because you go to sleepdormir that night
7
19000
2000
porque esa noche te vas a dormir
00:36
dumbermás tonto than when you wokedespertó up.
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21000
3000
más tonto que cuando te levantaste.
00:39
So, that's really the goalGol of my talk,
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24000
2000
Así que, ese es verdaderamente el objetivo de mi charla,
00:41
is to A, communicatecomunicar that momentmomento to you
10
26000
2000
A) comunicarte el momento,
00:43
and B, have you leavesalir this sessionsesión
11
28000
2000
y B) hacer que dejes esta sesión
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a little dumbermás tonto than when you enteredingresó.
12
30000
2000
siendo un poco más tonto que cuanto entraste.
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So, I hopeesperanza I can really accomplishrealizar that.
13
32000
3000
Así que espero poder conseguirlo.
00:50
So, this incidentincidente that I'm going to describedescribir
14
35000
3000
Bien, este incidente que voy a describir
00:53
really beganempezó with some diarrheaDiarrea.
15
38000
3000
comenzó, en realidad, con un poco de diarrea.
00:56
Now, we'venosotros tenemos knownconocido for a long time the causeporque of diarrheaDiarrea.
16
41000
3000
Conocemos desde hace mucho tiempo la causa de la diarrea.
00:59
That's why there's a glassvaso of wateragua up there.
17
44000
3000
Ese es el motivo por el cual hay un vaso de agua ahí arriba.
01:02
For us, it's a problemproblema, the people in this roomhabitación.
18
47000
2000
Para nosotros, la gente en esta sala, es un problema,
01:04
For babiescriaturas, it's deadlymortal.
19
49000
3000
para los bebés, es mortal.
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They lackausencia nutrientsnutrientes, and diarrheaDiarrea dehydratesdeshidrata them.
20
52000
4000
Carecen de nutrientes, y la diarrea los deshidrata.
01:11
And so, as a resultresultado, there is a lot of deathmuerte,
21
56000
2000
Y entonces, como resultado, tenemos muchas muertes,
01:13
a lot of deathmuerte.
22
58000
3000
muchas muertes.
01:16
In IndiaIndia in 1960,
23
61000
2000
En India en 1960,
01:18
there was a 24 percentpor ciento childniño mortalitymortalidad ratetarifa,
24
63000
2000
había un índice de mortalidad infantil del 24%
01:20
lots of people didn't make it. This is incrediblyincreíblemente unfortunatedesgraciado.
25
65000
4000
muchas personas no lograban sobrevivir. Increíblemente desafortunado.
01:24
One of the biggrande reasonsrazones this happenedsucedió was
26
69000
2000
Una de las grandes causas por las que esto sucedió,
01:26
because of diarrheaDiarrea.
27
71000
2000
fue la diarrea.
01:28
Now, there was a biggrande effortesfuerzo to solveresolver this problemproblema,
28
73000
3000
Ahora, ha habido un gran esfuerzo para solucionar este problema.
01:31
and there was actuallyactualmente a biggrande solutionsolución.
29
76000
4000
Y realmente había una gran solución.
01:35
This solutionsolución has been calledllamado, by some,
30
80000
2000
Y algunos han llamado a esta solución,
01:37
"potentiallypotencialmente the mostmás importantimportante medicalmédico
31
82000
2000
"Potencialmente el avance médico más importante
01:39
advanceavanzar this centurysiglo."
32
84000
3000
de este siglo".
01:42
Now, the solutionsolución turnedconvertido out to be simplesencillo.
33
87000
3000
Ahora, la solución resultó ser bastante sencilla.
01:45
And what it was was oraloral rehydrationrehidratación saltssales.
34
90000
4000
Y esta consistió en sales de rehidratación oral.
01:49
ManyMuchos of you have probablyprobablemente used this.
35
94000
2000
Probablemente, muchos de vosotros hayáis usado esto.
01:51
It's brilliantbrillante. It's a way to get sodiumsodio
36
96000
2000
Es algo genial. Una manera para obtener sodio
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and glucoseglucosa togetherjuntos so that when you addañadir it to wateragua
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98000
3000
y glucosa juntos, para que cuando lo añadas al agua
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the childniño is ablepoder to absorbabsorber it even duringdurante situationssituaciones of diarrheaDiarrea.
38
101000
3000
el niño sea capaz de absorberlo incluso en casos de diarrea.
01:59
RemarkableNotable impactimpacto on mortalitymortalidad.
39
104000
4000
Extraordinario impacto en la mortalidad.
02:03
MassiveMasivo solutionsolución to the problemproblema.
40
108000
2000
Una solución masiva al problema.
02:05
FlashDestello forwardadelante: 1960, 24 percentpor ciento childniño mortalitymortalidad
41
110000
3000
Salto en el tiempo, 1960, el porcentaje de 24% de mortalidad infantil
02:08
has droppedcaído to 6.5 percentpor ciento todayhoy.
42
113000
2000
hoy ha caído en un 6,5%.
02:10
Still a biggrande numbernúmero, but a biggrande dropsoltar.
43
115000
3000
Es todavía un gran número, pero es una gran caída.
02:13
It looksmiradas like the technologicaltecnológico problemproblema is solvedresuelto.
44
118000
3000
Parece que el problema tecnológico se ha solucionado.
02:16
But if you look, even todayhoy
45
121000
2000
Pero, si observas, incluso hoy
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there are about 400,000 diarrhea-relatedrelacionados con la diarrea deathsmuertes
46
123000
2000
sólo en India, se dan unas 400.000 muertes
02:20
in IndiaIndia alonesolo.
47
125000
2000
relacionadas con la diarrea.
02:22
What's going on here?
48
127000
2000
¿Qué está sucediendo aquí?
02:24
Well the easyfácil answerresponder is, we just haven'tno tiene gottenconseguido those saltssales
49
129000
3000
Bueno, la respuesta fácil es simplemente que, no hemos conseguido
02:27
to those people.
50
132000
2000
esas sales para esas personas.
02:29
That's actuallyactualmente not truecierto.
51
134000
2000
Pero la verdad es que eso no es cierto.
02:31
If you look in areasáreas where these saltssales are completelycompletamente availabledisponible,
52
136000
3000
Si observáis áreas donde esas sales están totalmente disponibles
02:34
the priceprecio is lowbajo or zerocero, these deathsmuertes still continuecontinuar abatedabated.
53
139000
3000
el precio es bajo o cero, estas muertes todavía continúan disminuyendo.
02:37
Maybe there's a biologicalbiológico answerresponder.
54
142000
2000
Quizá existe una respuesta biológica.
02:39
Maybe these are the deathsmuertes that simplesencillo rehydrationrehidratación
55
144000
2000
Quizá estas muertes son algo que la rehidratación por sí misma
02:41
alonesolo doesn't solveresolver. That's not truecierto eitherya sea.
56
146000
3000
no puede solucionar. Pero esto tampoco es cierto.
02:44
ManyMuchos of these deathsmuertes were completelycompletamente preventableevitable,
57
149000
5000
Muchas de estas muertes fueron totalmente previsibles.
02:49
and this what I want to think of as the disconcertingdesconcertante thing,
58
154000
3000
Y me gusta pensar en esto como algo desconcertante,
02:52
what I want to call "the last milemilla" problemproblema.
59
157000
2000
lo que me gusta llamar el problema "de la última milla"
02:54
See, we spentgastado a lot of energyenergía, in manymuchos domainsdominios --
60
159000
4000
Mirad, hemos empleado mucha energía, en múltiples dominios.
02:58
technologicaltecnológico, scientificcientífico, harddifícil work,
61
163000
2000
Tecnológicos, científicos, trabajo duro,
03:00
creativitycreatividad, humanhumano ingenuityingenio --
62
165000
2000
creatividad, inventiva humana,
03:02
to crackgrieta importantimportante socialsocial problemsproblemas with technologytecnología solutionssoluciones.
63
167000
4000
para resolver importantes problemas sociales con soluciones tecnológicas.
03:06
That's been the discoveriesdescubrimientos of the last 2,000 yearsaños,
64
171000
2000
Eso ha supuesto los descubrimientos de los últimos 2000 años.
03:08
that's mankindhumanidad movingemocionante forwardadelante.
65
173000
2000
Eso es la humanidad avanzando.
03:10
But in this casecaso we crackedagrietado it,
66
175000
3000
Pero en este caso lo hemos resuelto,
03:13
but a biggrande partparte of the problemproblema still remainspermanece.
67
178000
2000
y sin embargo una gran parte del problema todavía sigue igual.
03:15
NineNueve hundredcien and ninety-ninenoventa y nueve milesmillas wentfuimos well,
68
180000
2000
999 millas fueron bien.
03:17
the last mile'sMilla provingprueba incrediblyincreíblemente stubbornobstinado.
69
182000
3000
La última milla está resultando ser increíblemente terca.
03:20
Now, that's for oraloral rehydrationrehidratación therapyterapia.
70
185000
4000
Ahora, eso es para terapia de rehidratación oral.
03:24
Maybe this is something uniqueúnico about diarrheaDiarrea.
71
189000
2000
Quizá esto es algo único sobre la diarrea.
03:26
Well, it turnsvueltas out -- and this is where things get really disconcertingdesconcertante --
72
191000
2000
Bueno, resulta que, y es ahí donde las cosas realmente se vuelven
03:28
it's not uniqueúnico to diarrheaDiarrea.
73
193000
2000
muy desconcertantes; no es algo único en la diarrea.
03:30
It's not even uniqueúnico to poorpobre people in IndiaIndia.
74
195000
2000
No es ni siquiera algo único en la gente pobre de India.
03:32
Here'sAquí está an exampleejemplo from a varietyvariedad of contextscontextos.
75
197000
3000
Aquí tenemos un ejemplo de una variedad de contextos.
03:35
I've put a bunchmanojo of examplesejemplos up here.
76
200000
2000
He puesto un grupo de ejemplos aquí arriba.
03:37
I'll startcomienzo with insulininsulina, diabetesdiabetes
77
202000
3000
Empezaré con insulina, diabetes
03:40
medicationmedicación in the U.S.
78
205000
2000
medicación en los EE.UU.
03:42
OK, the Americanamericano populationpoblación.
79
207000
2000
Vale, la población de EE.UU.
03:44
On MedicaidSeguro de enfermedad -- if you're fairlybastante poorpobre you get MedicaidSeguro de enfermedad,
80
209000
2000
Si eres bastante pobre recibes ayuda médica estatal
03:46
or if you have healthsalud insuranceseguro -- insulininsulina is prettybonita straightforwardsencillo.
81
211000
2000
o si tienes un seguro médico, la insulina es bastante directa.
03:48
You get it, eitherya sea in pillpíldora formformar or you get it as an injectioninyección;
82
213000
4000
Lo tienes o bien en forma de pastilla o como una inyección.
03:52
you have to take it everycada day to maintainmantener your bloodsangre sugarazúcar levelsniveles.
83
217000
2000
Lo tienes que tomar cada día para mantener los niveles de azúcar en la sangre.
03:54
MassiveMasivo technologicaltecnológico advanceavanzar:
84
219000
2000
Un avance tecnológico enorme,
03:56
tooktomó an incrediblyincreíblemente deadlymortal diseaseenfermedad, madehecho it solvablesoluble.
85
221000
2000
tomó una enfermedad increíblemente mortal y le dio una solución.
03:58
AdherenceAdherencia ratestasas. How manymuchos people are takingtomando theirsu insulininsulina everycada day?
86
223000
3000
Índices de adherencia. ¿Cuánta gente está tomando su insulina cada día?
04:01
About on averagepromedio, a typicaltípico personpersona is takingtomando it 75 percentpor ciento of the time.
87
226000
4000
Como media, una persona típica está tomándola el 75% del tiempo.
04:05
As a resultresultado, 25,000 people a yearaño go blindciego,
88
230000
5000
Como resultado, 25.000 personas al año se quedan ciegas,
04:10
hundredscientos of thousandsmiles loseperder limbsextremidades, everycada yearaño,
89
235000
2000
cientos de miles pierden algún miembro, cada año,
04:12
for something that's solvablesoluble.
90
237000
2000
por algo que tiene solución.
04:14
Here I have a bunchmanojo of other examplesejemplos,
91
239000
2000
Aquí tengo un grupo de otros ejemplos,
04:16
all suffersufrir from the last milemilla problemproblema.
92
241000
2000
todos sufren del problema de la última milla.
04:18
It's not just medicinemedicina.
93
243000
2000
No es sólo medicina.
04:20
Here'sAquí está anotherotro exampleejemplo from technologytecnología:
94
245000
2000
Aquí hay otro ejemplo de tecnología.
04:22
agricultureagricultura. We think
95
247000
2000
Agricultura. Pensamos que
04:24
there's a foodcomida problemproblema, so we createcrear newnuevo seedssemillas.
96
249000
2000
hay un problema de comida, así que creamos nuevas semillas.
04:26
We think there's an incomeingresos problemproblema, so we createcrear
97
251000
2000
Creemos que hay un problema de ingresos, así que creamos
04:28
newnuevo waysformas of farmingagricultura that increaseincrementar incomeingresos.
98
253000
3000
nuevas formas de cultivo que aumentan los ingresos.
04:31
Well, look at some oldantiguo waysformas, some waysformas that we'dmie alreadyya crackedagrietado.
99
256000
3000
Bien, mirad algunos de los viejos sistemas, algunos que ya hemos resuelto.
04:34
IntercroppingCultivo intercalado. IntercroppingCultivo intercalado really increasesaumenta incomeingresos.
100
259000
2000
El policultivo realmente aumenta los ingresos.
04:36
SometimesA veces in ricearroz we foundencontró incredibleincreíble increasesaumenta in yieldrendimiento
101
261000
3000
En el arroz a veces encontramos increíbles aumentos en la cosecha
04:39
when you mixmezcla differentdiferente varietiesvariedades of ricearroz sidelado by sidelado.
102
264000
2000
cuando mezclas diferentes variedades de arroz codo con codo.
04:41
Some people are doing that,
103
266000
2000
Algunos lo están haciendo,
04:43
manymuchos are not. What's going on?
104
268000
2000
otros muchos no. ¿Qué está pasando?
04:45
This is the last milemilla.
105
270000
2000
Esta es la última milla.
04:47
The last milemilla is, everywhereen todos lados, problematicproblemático.
106
272000
2000
La última milla es, en todas partes, problemática.
04:49
AlrightBien, what's the problemproblema?
107
274000
2000
De acuerdo, ¿cuál es el problema?
04:51
The problemproblema is this little three-poundtres libras machinemáquina
108
276000
3000
El problema es esta pequeña máquina de 1,5 kg de peso
04:54
that's behinddetrás your eyesojos and betweenEntre your earsorejas.
109
279000
4000
que tenemos detrás de los ojos y entre nuestras orejas.
04:58
This machinemáquina is really strangeextraño,
110
283000
2000
Esta máquina es realmente extraña,
05:00
and one of the consequencesConsecuencias is that people are weirdextraño.
111
285000
4000
y una de las consecuencias es que la gente es rara.
05:04
They do lots of inconsistentinconsistente things.
112
289000
4000
La gente hace muchas cosas inconsistentes.
05:08
(ApplauseAplausos)
113
293000
2000
(Aplausos)
05:10
They do lots of inconsistentinconsistente things.
114
295000
3000
Hacen muchas cosas inconsistentes.
05:13
And the inconsistenciesinconsistencias
115
298000
2000
Y las inconsistencias
05:15
createcrear, fundamentallyfundamentalmente, this last milemilla problemproblema.
116
300000
3000
crean, fundamentalmente, este problema de la última milla
05:18
See, when we were dealingrelación comercial with our biologybiología, bacteriabacteria,
117
303000
3000
Mirad, cuando estamos tratando con nuestra biología, bacterias,
05:21
the genesgenes, the things insidedentro here, the bloodsangre?
118
306000
3000
los genes, las cosas que hay aquí dentro, la sangre,
05:24
That's complexcomplejo, but it's manageablemanejable.
119
309000
3000
es algo complejo, pero es manejable.
05:27
When we're dealingrelación comercial with people like this?
120
312000
3000
Cuando nos ocupamos de gente como esta,
05:30
The mindmente is more complexcomplejo.
121
315000
2000
la mente es más compleja.
05:32
That's not as manageablemanejable, and that's what we're strugglingluchando with.
122
317000
2000
Eso ya no es manejable. Y es con lo que estamos luchando.
05:34
Let me go back to diarrheaDiarrea for a secondsegundo.
123
319000
3000
Dejadme volver al tema de la diarrea por un segundo.
05:37
Here'sAquí está a questionpregunta that was askedpreguntó in the NationalNacional SampleMuestra SurveyEncuesta,
124
322000
3000
Aquí hay una cuestión que se preguntó en la National Sample Survey,
05:40
whichcual is a surveyencuesta askedpreguntó of manymuchos Indianindio womenmujer:
125
325000
2000
que es una encuesta realizada a numerosas mujeres indias.
05:42
"Your childniño has diarrheaDiarrea.
126
327000
2000
"Tu hijo tiene diarrea.
05:44
Should you increaseincrementar, maintainmantener or decreasedisminución the numbernúmero of fluidsfluidos?"
127
329000
3000
¿Debes aumentar, mantener, o disminuir el número de fluidos?
05:47
Just so you don't embarrassavergonzar yourselvesustedes mismos, I'll give you the right answerresponder:
128
332000
3000
Para que no paséis ninguna vergüenza, os daré la respuesta correcta.
05:50
It's increaseincrementar.
129
335000
2000
Es aumentar.
05:54
Now, diarrhea'sdiarrea interestinginteresante
130
339000
1000
Ahora, la diarrea es interesante
05:55
because it's been around for thousandsmiles of yearsaños,
131
340000
2000
porque ha existido durante miles de años,
05:57
ever sinceya que humankindhumanidad really
132
342000
3000
desde que el ser humano realmente
06:00
livedvivió sidelado by sidelado enoughsuficiente to have really pollutedcontaminado wateragua.
133
345000
3000
vivía suficientemente codo con codo para poder tener agua contaminada.
06:03
One Romanromano strategyestrategia that was very interestinginteresante
134
348000
2000
Una estrategia romana que ha sido muy interesante,
06:05
was that -- and it really gavedio them a comparativecomparativo advantageventaja --
135
350000
2000
y que les dio una ventaja relativa, fue que,
06:07
they madehecho sure theirsu soldierssoldados didn't drinkbeber
136
352000
3000
se aseguraron de que sus soldados no bebieran
06:10
even remotelyremotamente muddiedenlodado watersaguas.
137
355000
2000
ni siquiera las aguas remotamente turbias.
06:12
Because if some of your troopstropas get diarrheaDiarrea they're not that effectiveeficaz
138
357000
3000
Porque si algunas de sus tropas tenían diarrea no eran tan efectivos
06:15
on the battlefieldcampo de batalla.
139
360000
2000
en el campo de batalla.
06:17
So, if you think of Romanromano comparativecomparativo advantageventaja partparte of it was the breastpecho shieldsescudos,
140
362000
2000
Si pensáis en esta ventaja de los romanos, en parte eran los escudos,
06:19
the breastplatescorazas, but partparte of it was drinkingbebida the right wateragua.
141
364000
4000
los petos, pero parte de ello era beber solo el agua correcta.
06:23
So, here are these womenmujer. They'veHan seenvisto theirsu parentspadres
142
368000
2000
Así que, aquí están estas mujeres que han visto cómo sus padres
06:25
have struggledluchado with diarrheaDiarrea, they'veellos tienen struggledluchado with diarrheaDiarrea,
143
370000
2000
han luchado contra la diarrea, ellas han luchado contra la diarrea.
06:27
they'veellos tienen seenvisto lots of deathsmuertes. How do they answerresponder this questionpregunta?
144
372000
3000
Han visto muchas muertes. ¿Cómo responden a esta pregunta?
06:30
In IndiaIndia, 35 to 50 percentpor ciento say "ReduceReducir."
145
375000
4000
En India del 35 al 50% dicen "reducir".
06:34
Think about what that meansmedio for a secondsegundo.
146
379000
2000
Pensad durante un segundo sobre lo que esto significa.
06:36
Thirty-fiveTreinta y cinco to 50 percentpor ciento of womenmujer
147
381000
2000
De un 35 a un 50% de mujeres
06:38
forgetolvidar oraloral rehydrationrehidratación therapyterapia,
148
383000
2000
olvidan la terapia de la rehidratación oral,
06:40
they are increasingcreciente --
149
385000
2000
están aumentando,
06:42
they are actuallyactualmente makingfabricación theirsu childniño
150
387000
3000
están realmente haciendo que sus hijos
06:45
more likelyprobable to diemorir throughmediante theirsu actionscomportamiento.
151
390000
3000
tengan más posibilidades de morir por sus acciones.
06:48
How is that possibleposible?
152
393000
2000
¿Cómo puede ser posible?
06:50
Well, one possibilityposibilidad -- I think that's how mostmás people respondresponder to this --
153
395000
3000
Una posibilidad, como mucha de la gente responde,
06:53
is to say, "That's just stupidestúpido."
154
398000
4000
es decir, "Eso es simplemente estúpido".
06:57
I don't think that's stupidestúpido.
155
402000
2000
Yo no creo que sea algo estúpido.
06:59
I think there is something very profoundlyprofundamente right in what these womenmujer are doing.
156
404000
3000
Hay algo profundamente correcto en lo que estas mujeres hacen.
07:02
And that is, you don't put wateragua
157
407000
2000
Y es que no pones agua
07:04
into a leakyagujereado bucketcangilón.
158
409000
2000
en un cubo agujereado.
07:06
So, think of the mentalmental modelmodelo that goesva behinddetrás reducingreduciendo the intakeconsumo.
159
411000
4000
Pensemos en el modelo mental que yace detrás de la reducción de la ingesta.
07:10
Just doesn't make sensesentido.
160
415000
2000
Simplemente no tiene sentido.
07:12
Now, the modelmodelo is intuitivelyintuitivamente right.
161
417000
3000
Ahora, el modelo es intuitivamente correcto.
07:15
It just doesn't happenocurrir to be right about the worldmundo.
162
420000
4000
Simplemente no resulta ser correcto acerca del mundo.
07:19
But it makeshace a wholetodo lot of sensesentido at some deepprofundo levelnivel.
163
424000
3000
Pero tiene mucho sentido a un cierto nivel profundo.
07:22
And that, to me, is the fundamentalfundamental challengereto
164
427000
3000
Y eso, para mí, es el reto fundamental
07:25
of the last milemilla.
165
430000
5000
de la última milla
07:30
This first challengereto is what I referreferir to as the persuasionpersuasión challengereto.
166
435000
3000
El primer reto es lo que yo llamo el reto de la persuasión.
07:33
ConvincingConvincente people to do something --
167
438000
2000
Convencer a la gente para que haga algo,
07:35
take oraloral rehydrationrehidratación therapyterapia, intercropintercultivo, whateverlo que sea it mightpodría be --
168
440000
2000
seguir la terapia de rehidratación oral, policultivo,
07:37
is not an actacto of informationinformación:
169
442000
3000
no es un acto de información.
07:40
"Let's give them the datadatos,
170
445000
2000
"Démosles la información,
07:42
and when they have datadatos they'llellos van a do the right thing."
171
447000
2000
y cuando tengan esos datos harán lo correcto".
07:44
It's more complexcomplejo than that.
172
449000
2000
Es más complejo que eso.
07:46
And if you want to understandentender how it's more complexcomplejo
173
451000
2000
Y si quieres entender cómo es más complejo
07:48
let me startcomienzo with something kindtipo of interestinginteresante.
174
453000
4000
dejadme que empiece con algo que resulta interesante.
07:52
I'm going to give you a little mathmates problemproblema,
175
457000
2000
Así que, voy a daros un pequeño problema matemático.
07:54
and I want you to just yellgrito out the answerresponder as fastrápido as possibleposible.
176
459000
3000
Quiero que me gritéis la respuesta lo más rápido posible.
07:57
A batmurciélago and a ballpelota togetherjuntos costcosto $1.10.
177
462000
2000
Un bate y una pelota juntos valen $1,10.
07:59
The batmurciélago costscostos a dollardólar more than the ballpelota.
178
464000
3000
El bate cuesta un dólar más que la pelota.
08:02
How much does the ballpelota costcosto? QuickRápido.
179
467000
3000
¿Cuánto cuesta la pelota? Rápido.
08:05
So, somebodyalguien out there saysdice, "FiveCinco."
180
470000
2000
Bien, alguien por aquí dice 5.
08:07
A lot of you said, "TenDiez."
181
472000
2000
Muchos de vosotros habéis dicho 10.
08:09
Let's think about 10 for a secondsegundo.
182
474000
3000
Vamos a pensar en el 10 por un segundo.
08:12
If the ballpelota costscostos 10, the batmurciélago costscostos...
183
477000
4000
Si la pelota cuesta 10, el bate cuesta...
08:16
this is easyfácil, $1.10.
184
481000
2000
esto es fácil, $1,10.
08:18
Yeah. So, togetherjuntos they would costcosto $1.20.
185
483000
3000
Perfecto. Entonces, juntos costarían $1,20.
08:21
So, here you all are, ostensiblyaparentemente educatededucado people.
186
486000
3000
Así que, aquí estáis, gente aparentemente bien educada.
08:24
MostMás of you look smartinteligente.
187
489000
3000
Muchos de vosotros parecéis inteligentes.
08:27
The combinationcombinación of that producesproduce
188
492000
3000
La combinación de eso produce
08:30
something that is actuallyactualmente, you got this thing wrongincorrecto.
189
495000
2000
algo que es que, de hecho os habéis confundido.
08:32
How is that possibleposible? Let's go to something elsemás.
190
497000
3000
¿Cómo puede ser posible? Vamos a pasar a otra cosa.
08:35
I know algebraálgebra can be complicatedComplicado.
191
500000
3000
Sé que el álgebra puede ser complicada.
08:38
So, let's dialmarcar this back. That's what? FifthQuinto gradegrado? FourthCuarto gradegrado?
192
503000
3000
Vamos al pasado. ¿Qué es eso, la primaria?
08:41
Let's go back to kindergartenjardín de infancia. OK?
193
506000
3000
Vamos a volver al jardín de infancia.
08:44
There's a great showespectáculo on Americanamericano televisiontelevisión that you have to watch.
194
509000
2000
Hay un gran programa de tv estadounidense que deberíais ver.
08:46
It's calledllamado "Are You SmarterMás inteligente Than a FifthQuinto GraderCalificador?"
195
511000
2000
Se llama "¿Sabes más que un niño de primaria?"
08:48
I think we'venosotros tenemos learnedaprendido the answerresponder to that here.
196
513000
3000
Me parece que ya sabemos la respuesta.
08:51
Let's movemovimiento to kindergartenjardín de infancia. Let's see if we can beatgolpear five-year-oldscinco años de edad.
197
516000
3000
Pasemos al jardín de infancia. Vamos a ver si podemos superar a niños de 5 años.
08:54
Here'sAquí está what I'm going to do: I'm going to put objectsobjetos on the screenpantalla.
198
519000
3000
Voy a hacer esto. Voy a poner objetos en la pantalla.
08:57
I just want you to namenombre the colorcolor of the objectobjeto.
199
522000
4000
Sólo quiero que me digáis el color del objeto.
09:01
That's all it is. OK?
200
526000
2000
Sólo eso, ¿de acuerdo?
09:03
I want you to do it fastrápido, and say it out loudruidoso with me,
201
528000
3000
Quiero que lo hagáis rápido, en voz alta conmigo.
09:06
and do it quicklycon rapidez. I'll make the first one easyfácil for you.
202
531000
2000
Hacedlo rápido. Haré el primero así os lo pongo más fácil.
09:08
ReadyListo? BlackNegro.
203
533000
2000
¿Listos? Negro.
09:10
Now the nextsiguiente onesunos I want you to do quicklycon rapidez and say it out loudruidoso.
204
535000
2000
Ahora quiero que hagáis los siguientes rápido y en voz alta.
09:12
ReadyListo? Go.
205
537000
2000
¿Listos? Vamos.
09:14
AudienceAudiencia: Redrojo. GreenVerde.
206
539000
2000
Audiencia: rojo, verde.
09:16
YellowAmarillo. BlueAzul. Redrojo.
207
541000
2000
Amarillo, azul, rojo.
09:18
(LaughterRisa)
208
543000
3000
(Risas)
09:21
SendhilSendhil MullainathanMullainathan: That's prettybonita good.
209
546000
4000
Sendhil Mullainathan: eso está muy bien.
09:25
AlmostCasi out of kindergartenjardín de infancia.
210
550000
2000
Casi fuera de la guardería.
09:27
What is all this tellingnarración us?
211
552000
2000
¿Qué es lo que nos enseña todo esto?
09:29
You see, what's going on here, and in the batmurciélago and ballpelota problemproblema
212
554000
3000
Lo que está sucediendo aquí, y en el problema del bate y la pelota
09:32
is that you have some intuitiveintuitivo waysformas of interactinginteractuando with the worldmundo,
213
557000
3000
es que tenéis algunas formas intuitivas de interactuar con el mundo,
09:35
some modelsmodelos that you use to understandentender the worldmundo.
214
560000
2000
algunos modelos que usáis para entender el mundo.
09:37
These modelsmodelos, like the leakyagujereado bucketcangilón,
215
562000
2000
Estos modelos, como el cubo agujereado,
09:39
work well in mostmás situationssituaciones.
216
564000
2000
funcionan en la mayoría de los casos.
09:41
I suspectsospechar mostmás of you --
217
566000
2000
Sospecho que a la mayoría de vosotros,
09:43
I hopeesperanza that's truecierto for the restdescanso of you --
218
568000
2000
y espero que sea cierto para el resto,
09:45
actuallyactualmente do prettybonita well with additionadición and subtractionsustracción in the realreal worldmundo.
219
570000
4000
de hecho os va bien con la suma y resta en el mundo real.
09:49
I foundencontró a problemproblema, a specificespecífico problemproblema
220
574000
2000
Encontré un problema, un problema específico
09:51
that actuallyactualmente foundencontró an errorerror with that.
221
576000
3000
que de hecho encontró un error con eso.
09:54
DiarrheaDiarrea, and manymuchos last milemilla problemsproblemas, are like that.
222
579000
2000
La diarrea, y muchos de los problemas de la última milla, son igual.
09:56
They are situationssituaciones where the mentalmental modelmodelo
223
581000
2000
Son situaciones donde el modelo mental
09:58
doesn't matchpartido the realityrealidad.
224
583000
2000
no encaja con la realidad.
10:00
SameMismo thing here:
225
585000
2000
Lo mismo pasa aquí,
10:02
You had an intuitiveintuitivo responserespuesta to this that was very quickrápido.
226
587000
2000
habéis tenido una respuesta intuitiva a esto muy rápida.
10:04
You readleer "blueazul" and you wanted to say "blueazul," even thoughaunque you knewsabía your tasktarea was redrojo.
227
589000
3000
Leíais azul y queríais decir azul, aunque sabíais que la respuesta era rojo.
10:07
Now, I do this stuffcosas because it's fundivertido.
228
592000
2000
Ahora, hago esto porque sé que es divertido.
10:09
But it's more profoundprofundo than fundivertido.
229
594000
4000
Pero es mucho más profundo que divertido.
10:13
I'll give you a good exampleejemplo of how it actuallyactualmente effectsefectos persuasionpersuasión.
230
598000
3000
Os daré un buen ejemplo de cómo afecta a la persuasión.
10:16
BMWBMW is a prettybonita safeseguro carcoche.
231
601000
3000
BMW es un coche bastante seguro.
10:19
And they are tryingmolesto to figurefigura out, "SafetyLa seguridad is good.
232
604000
2000
Y están intentando averiguar, "la seguridad es buena.
10:21
I want to advertiseanunciar safetyla seguridad. How am I going to advertiseanunciar safetyla seguridad?"
233
606000
2000
quiero publicitar la seguridad. ¿Cómo voy a hacerlo?"
10:23
"I could give people numbersnúmeros. We do well on crashchoque testspruebas."
234
608000
3000
"Podría dar números a la gente. Se nos dan bien las pruebas de accidentes"
10:26
But the truthverdad of the matterimportar is, you look at that carcoche,
235
611000
2000
Pero la verdad del asunto es que, tú miras al coche,
10:28
it doesn't look like a VolvoVolvo,
236
613000
2000
y no tiene el aspecto de un Volvo.
10:30
and it doesn't look like a HummerHummer.
237
615000
2000
No tiene el aspecto de un Hummer.
10:32
So, what I want you to think about for a fewpocos minutesminutos
238
617000
2000
Así que, quiero que por unos minutos penséis,
10:34
is: How would you conveytransmitir safetyla seguridad of the BMWBMW? Okay?
239
619000
3000
¿cómo podría transmitir la seguridad del BMW? ¿Ok?
10:37
So now, while you're thinkingpensando about that let's movemovimiento to a secondsegundo tasktarea.
240
622000
3000
Ahora, mientras estáis pensando en eso, vamos a pasar a una segunda tarea.
10:40
The secondsegundo tasktarea is fuelcombustible efficiencyeficiencia. Okay?
241
625000
3000
La segunda tarea es rendimiento de combustible. ¿Ok?
10:43
Here'sAquí está anotherotro puzzlerompecabezas for all of you.
242
628000
2000
Aquí tenéis otro acertijo.
10:45
One personpersona walkscamina into a carcoche lot,
243
630000
2000
Una persona camina hacia un aparcamiento,
10:47
and they're thinkingpensando about buyingcomprando this ToyotaToyota YarisYaris.
244
632000
3000
y están pensando en comprar esta Toyota Yaris.
10:50
They are sayingdiciendo, "This is 35 milesmillas perpor gallongalón. I'm going to do
245
635000
2000
Están diciendo, "Recorre 12 kms por litro. Voy a hacer lo
10:52
the environmentallyambientalmente right thing, I'm going to buycomprar the PriusPrius,
246
637000
2000
correcto para el medio ambiente, voy a comprar el Prius,
10:54
50 milesmillas perpor gallongalón."
247
639000
2000
17 kms por litro".
10:56
AnotherOtro personpersona walkscamina into the lot,
248
641000
2000
Otra persona se acerca al aparcamiento.
10:58
and they're about to buycomprar a HummerHummer, ninenueve milesmillas perpor gallongalón,
249
643000
2000
Y están a punto de comprar un Hummer, 3 kms por litro,
11:00
fullycompletamente loadedcargado, luxurylujo.
250
645000
2000
totalmente cargado, lujoso.
11:02
And they say, "You know what? Do I need turboturbo? Do I need this heavyweightde peso pesado carcoche?"
251
647000
4000
Dicen, "¿Sabes qué? ¿Necesito turbo? ¿Necesito este peso pesado?"
11:06
I'm going to do something good for the environmentambiente.
252
651000
2000
Voy a hacer algo bueno por el medio ambiente.
11:08
I'm going to take off some of that weightpeso,
253
653000
2000
Voy a quitar parte de ese peso,
11:10
and I'm going to buycomprar a HummerHummer that's 11 milesmillas perpor gallongalón."
254
655000
3000
y voy a comprar un Hummer que recorre 4 kms por litro".
11:13
WhichCual one of these people has donehecho more for the environmentambiente?
255
658000
3000
¿Cuál de estas personas ha hecho más por el medio ambiente?
11:16
See, you have a mentalmental modelmodelo.
256
661000
2000
Veis, tenéis un modelo mental.
11:18
FiftyCincuenta versusversus 35, that's a biggrande movemovimiento. ElevenOnce versusversus ninenueve? Come on.
257
663000
3000
17 contra 12, es un gran paso, ¿4 contra 3? Vamos...
11:21
TurnsVueltas out, go home and do the mathmates,
258
666000
3000
Sale, va a casa y hace el problema,
11:24
the ninenueve to 11 is a biggermás grande changecambio. That personpersona has savedsalvado more gallonsgalones.
259
669000
3000
de 3 a 4 es un cambio mayor. Esa persona ha ahorrado más litros.
11:27
Why? Because we don't carecuidado about milesmillas perpor gallongalón, we carecuidado about
260
672000
2000
¿Por qué? Porque no nos importan Los kms por litro, nos importan
11:29
gallonsgalones perpor milemilla.
261
674000
2000
los litros por km.
11:31
Think about how powerfulpoderoso that is if you're tryingmolesto to encouragealentar fuelcombustible efficiencyeficiencia.
262
676000
3000
Pensad en cuán poderoso es esto si estáis intentando fomentar el rendimiento del combustible.
11:34
MilesMillas perpor gallongalón is the way we presentpresente things.
263
679000
2000
Kms por litro es la manera en la que presentamos las cosas.
11:36
If we want to encouragealentar changecambio of behaviorcomportamiento,
264
681000
3000
Si queremos fomentar un cambio de actitud,
11:39
gallonsgalones perpor milemilla would have farlejos more effectivenesseficacia.
265
684000
2000
los litros por km tendrían mucha más efectividad.
11:41
ResearchersInvestigadores have foundencontró these typetipo of anomaliesanomalías.
266
686000
3000
Investigadores han encontrado este tipo de anomalías.
11:44
Okay, back to BMWBMW. What should they do?
267
689000
3000
Bien, vuelta al BMW. ¿Qué deberían hacer?
11:47
The problemproblema BMWBMW facescaras is this carcoche looksmiradas safeseguro.
268
692000
3000
El problema al que se enfrenta BMW es que este coche parece seguro.
11:50
This carcoche, whichcual is my MiniMini, doesn't look that safeseguro.
269
695000
4000
Este coche, que es mi Mini, no aparenta ser tan seguro.
11:54
Here was BMW'sBMW brilliantbrillante insightvisión, whichcual they embodiedencarnado into an adanuncio campaignCampaña.
270
699000
3000
Aquí está la brillante perspicacia de BMW, en una campaña publicitaria.
11:57
They showedmostró a BMWBMW drivingconducción down the streetcalle.
271
702000
2000
Mostraron un BMW bajando la calle.
11:59
There's a truckcamión on the right. BoxesCajas fallotoño out of the truckcamión.
272
704000
3000
Hay un camión a la derecha. Algunas cajas se caen del camión.
12:02
The carcoche swervesdesviaciones to avoidevitar it, and thereforepor lo tanto doesn't get into an accidentaccidente.
273
707000
5000
El coche vira bruscamente para evitarlo, y por lo tanto no tiene un accidente.
12:07
BWMBWM realizesse da cuenta safetyla seguridad, in people'sla gente mindsmentes, has two componentscomponentes.
274
712000
4000
BMW entiende que la seguridad, en la mente de las personas, tiene dos componentes.
12:11
You can be safeseguro because when you're hitgolpear, you survivesobrevivir,
275
716000
4000
Puedes ser seguro porque cuando te golpean sobrevives,
12:15
or you can be safeseguro because you avoidevitar accidentsaccidentes.
276
720000
2000
o puedes ser seguro porque evitas accidentes.
12:17
RemarkablyNotablemente successfulexitoso campaignCampaña, but noticedarse cuenta the powerpoder of it.
277
722000
2000
Una campaña muy exitosa. Pero fijaros en su poder.
12:19
It harnessesarneses something you alreadyya believe.
278
724000
3000
Aprovecha algo que ya creéis.
12:22
Now, even if I persuadedpersuadido you to do something,
279
727000
4000
Ahora, incluso si os persuadiera para hacer algo,
12:26
it's harddifícil sometimesa veces to actuallyactualmente get actionacción as a resultresultado.
280
731000
4000
a veces es duro lograr verdaderamente una acción como resultado.
12:30
You all probablyprobablemente intendeddestinado a to wakedespertar up,
281
735000
2000
Todos vosotros probablemente pretendéis levantaros a
12:32
I don't know, 6:30, 7 a.m.
282
737000
3000
no sé, a las 6:30 o a las 7 de la mañana.
12:35
This is a battlebatalla we all fightlucha everycada day,
283
740000
2000
Esta es una batalla que luchamos cada día,
12:37
alonga lo largo with tryingmolesto to get to the gymgimnasio.
284
742000
3000
junto con intentar ir al gimnasio.
12:40
Now, this is an exampleejemplo of that battlebatalla,
285
745000
3000
Ahora, esto es un ejemplo de esa batalla,
12:43
and makeshace us realizedarse cuenta de intentionsintenciones don't always translatetraducir into actionacción,
286
748000
3000
y nos hace entender que las intenciones no siempre se traducen en acciones,
12:46
and so one of the fundamentalfundamental challengesdesafíos
287
751000
2000
y que uno de los retos fundamentales
12:48
is how we would actuallyactualmente do that. OK?
288
753000
4000
es cómo de hecho, lo haríamos, ¿de acuerdo?
12:52
So, let me now talk about the last milemilla problemproblema.
289
757000
3000
Así que, dejad que hable sobre el problema de la última milla.
12:55
So farlejos, I've been prettybonita negativenegativo.
290
760000
3000
Hasta ahora, he sido bastante negativo.
12:58
I've been tryingmolesto to showespectáculo you the odditiesrarezas of humanhumano behaviorcomportamiento.
291
763000
3000
He estado intentando mostraros las rarezas del comportamiento humano.
13:01
And I think maybe I'm beingsiendo too negativenegativo.
292
766000
2000
Y creo que quizá estoy siendo demasiado negativo.
13:03
Maybe it's the diarrheaDiarrea.
293
768000
2000
Quizá es la diarrea.
13:05
Maybe the last milemilla problemproblema really should be thought of
294
770000
2000
Quizá se debería pensar en el problema de la última milla
13:07
as the last milemilla opportunityoportunidad.
295
772000
2000
como en la oportunidad de la última milla.
13:09
Let's go back to diabetesdiabetes.
296
774000
2000
Vamos a volver a la diabetes.
13:11
This is a typicaltípico insulininsulina injectioninyección.
297
776000
3000
Esta es una inyección de insulina típica.
13:14
Now, carryingque lleva this thing around is complicatedComplicado.
298
779000
3000
Ahora, llevar esto encima es complicado.
13:17
You gottatengo que carryllevar the bottlebotella, you gottatengo que carryllevar the syringejeringuilla.
299
782000
4000
Tienes que llevar la botella, tienes que llevar la jeringa.
13:21
It's alsoademás painfuldoloroso.
300
786000
2000
Es incluso doloroso.
13:23
Now, you maymayo think to yourselftú mismo, "Well, if my eyesojos dependeddependido on it,
301
788000
4000
Ahora, puede que penséis, "Bueno, si mis ojos dependieran de ello,
13:27
you know, I would obviouslyobviamente use it everycada day."
302
792000
2000
obviamente lo usaría cada día".
13:29
But the paindolor, the discomfortincomodidad,
303
794000
2000
Pero el dolor, las molestias,
13:31
you know, payingpago attentionatención, rememberingrecordando to put it in your pursebolso
304
796000
2000
ya sabéis, poner atención, acordarse de ponértelo en la cartera,
13:33
when you go on a long tripviaje:
305
798000
2000
cuando te vas en un largo viaje,
13:35
These are the day-to-daydía a día of life, and they do posepose problemsproblemas.
306
800000
4000
estos son los detalles cotidianos, y nos plantean problemas.
13:39
Here is an innovationinnovación, a designdiseño innovationinnovación.
307
804000
3000
Aquí tenemos una innovación, una innovación en diseño.
13:42
This is a penbolígrafo, it's calledllamado an insulininsulina penbolígrafo, preloadedprecargado.
308
807000
4000
Esto es un bolígrafo, se llama bolígrafo de insulina, precargado,
13:46
The needleaguja is particularlyparticularmente sharpagudo.
309
811000
1000
La aguja es particularmente afilada.
13:47
You just gottatengo que carryllevar this thing around.
310
812000
2000
Sólo tienes que llevar esto contigo.
13:49
It's much easiermás fácil to use, much lessMenos painfuldoloroso.
311
814000
2000
Es mucho más fácil de usar, mucho menos doloroso.
13:51
AnywhereEn cualquier sitio betweenEntre fivecinco and 10 percentpor ciento increaseincrementar in adherenceadherencia,
312
816000
4000
En cualquier punto entre el 5 y el 10 % del aumento en la adherencia,
13:55
just as a resultresultado of this.
313
820000
2000
sólo como resultado de esto.
13:57
That's what I'm talkinghablando about as a last milemilla opportunityoportunidad.
314
822000
3000
A esto me refiero cuando hablo de la oportunidad de la última milla.
14:00
You see, we tendtender to think the problemproblema is solvedresuelto
315
825000
3000
Veréis, tendemos a pensar que el problema está resuelto
14:03
when we solveresolver the technologytecnología problemproblema.
316
828000
2000
cuando solucionamos el problema de la tecnología.
14:05
But the humanhumano innovationinnovación, the humanhumano problemproblema
317
830000
2000
Pero la innovación humana, el problema humano
14:07
still remainspermanece, and that's a great frontierfrontera that we have left.
318
832000
4000
todavía continúa, y esa es una gran frontera que queda pendiente.
14:11
This isn't about the biologybiología of people;
319
836000
2000
Esto no se refiere a la biología de la gente,
14:13
this is now about the brainssesos, the psychologypsicología of people,
320
838000
4000
Esto es sobre los cerebros, la psicología de la gente.
14:17
and innovationinnovación needsnecesariamente to continuecontinuar all the way throughmediante
321
842000
2000
Y la innovación necesita continuar todo el camino
14:19
the last milemilla.
322
844000
2000
hacia la última milla.
14:21
Here'sAquí está anotherotro exampleejemplo of this.
323
846000
2000
Aquí tenemos otro ejemplo de esto.
14:23
This is from a companyempresa calledllamado PositivePositivo EnergyEnergía.
324
848000
3000
Esto es de una compañía llamada Energía Positiva.
14:26
This is about energyenergía efficiencyeficiencia.
325
851000
2000
Esto es sobre eficiencia energética.
14:28
We're spendinggasto a lot of time on fuelcombustible cellsCélulas right now.
326
853000
3000
Estamos gastando mucho tiempo en células de fuel ahora mismo.
14:31
What this companyempresa does is they sendenviar a lettercarta
327
856000
2000
Lo que esta compañía hace es mandar una carta
14:33
to householdshogares that say, "Here'sAquí está your energyenergía use,
328
858000
2000
a las casas que dice "Aquí está tu uso de energía,
14:35
here'saquí está your neighbor'svecino energyenergía use: You're doing well." SmileySmiley facecara.
329
860000
3000
aquí el de tu vecino, lo estás haciendo bien". Cara sonriente.
14:38
"You're doing worsepeor." FrownFruncir el ceño.
330
863000
2000
"Lo estás haciendo peor". Ceño fruncido.
14:40
And what they find is just this lettercarta, nothing elsemás,
331
865000
3000
Y lo que encuentran es que justamente esta carta, nada más,
14:43
has a two to threeTres percentpor ciento reductionreducción in electricityelectricidad use.
332
868000
2000
tiene de un 2 a un 3 % de reducción en el uso de electricidad.
14:45
And you want to think about the socialsocial valuevalor of that
333
870000
2000
Y queréis pensar en el valor social de eso
14:47
in termscondiciones of carboncarbón offsetscompensaciones, reducedreducido electricityelectricidad,
334
872000
2000
en términos de compensación de carbón, electricidad reducida,
14:49
900 millionmillón dollarsdólares perpor yearaño.
335
874000
2000
900 millones de dólares por año.
14:51
Why? Because for freegratis,
336
876000
2000
¿Por qué? Porque es gratis,
14:53
this isn't a newnuevo technologytecnología, this is a lettercarta --
337
878000
2000
no es una nueva tecnología, es una carta,
14:55
we're gettingconsiguiendo a BigGrande BangExplosión in behaviorcomportamiento.
338
880000
2000
estamos teniendo una explosión en el comportamiento.
14:57
So, how do we tackleentrada the last milemilla?
339
882000
4000
Así que, ¿cómo resolvemos la última milla?
15:01
I think this tellsdice us there is an opportunityoportunidad.
340
886000
3000
Creo que esto nos cuenta una gran oportunidad.
15:04
And I think to tackleentrada it, we need to combinecombinar
341
889000
2000
Y creo que para resolverlo, debemos combinar
15:06
psychologypsicología,
342
891000
2000
psicología,
15:08
marketingmárketing,
343
893000
2000
márketing,
15:10
artart, we'venosotros tenemos seenvisto that.
344
895000
2000
arte, hemos visto esto.
15:12
But you know what we need to combinecombinar it with?
345
897000
2000
Pero ¿sabéis con qué necesitamos combinarlo?
15:14
We need to combinecombinar this with the scientificcientífico methodmétodo.
346
899000
2000
Necesitamos combinarlo con el método científico.
15:16
See what's really puzzlingmisterioso and frustratingfrustrante about the last milemilla, to me,
347
901000
4000
Lo realmente confuso y frustrante para mí sobre la última milla,
15:20
is that the first 999 milesmillas are all about scienceciencia.
348
905000
3000
es que las primeras 999 millas son todas sobre ciencias.
15:23
No one would say, "Hey, I think this medicinemedicina workstrabajos, go aheadadelante and use it."
349
908000
4000
Nadie diría "Hey, creo que esta medicina funciona, adelante, úsala"
15:27
We have testingpruebas, we go to the lablaboratorio, we try it again, we have refinementrefinamiento.
350
912000
2000
Tenemos pruebas, vamos al laboratorio, lo probamos otra vez, tenemos mejoras.
15:29
But you know what we do on the last milemilla?
351
914000
3000
¿Pero sabéis qué hacemos en la última milla?
15:32
"Oh, this is a good ideaidea. People will like this. Let's put it out there."
352
917000
3000
"Oh, esto es una buena idea. A la gente le gustará. Vamos a publicarla".
15:35
The amountcantidad of resourcesrecursos we put in are disparatedispar.
353
920000
2000
El número de recursos que ponemos son dispares.
15:37
We put billionsmiles de millones of dollarsdólares into fuel-efficientcombustible eficiente technologiestecnologías.
354
922000
3000
Ponemos miles de millones de dólares en tecnologías de combustible eficiente.
15:40
How much are we puttingponiendo into
355
925000
2000
¿Cuánto estamos invirtiendo en el cambio de actitud
15:42
energyenergía behaviorcomportamiento changecambio
356
927000
2000
frente a la energía,
15:44
in a crediblecreíble, systematicsistemático, testingpruebas way?
357
929000
3000
en una manera creíble, sistemática y de prueba?
15:47
Now, I think that we're on the vergeborde of something biggrande.
358
932000
3000
Ahora, creo que estamos al borde de algo grande.
15:50
We're on the vergeborde of a wholetodo newnuevo socialsocial scienceciencia.
359
935000
3000
Estamos a punto de lograr una ciencia social totalmente nueva.
15:53
It's a socialsocial scienceciencia that recognizesreconoce --
360
938000
2000
Es una ciencia social que reconoce,
15:55
much like scienceciencia recognizesreconoce the complexitycomplejidad of the bodycuerpo,
361
940000
3000
de forma similar a como la ciencia reconoce la complejidad del cuerpo,
15:58
biologybiología recognizesreconoce the complexitycomplejidad of the bodycuerpo -- we'llbien recognizereconocer
362
943000
2000
la biología reconoce la complejidad del cuerpo, nosotros reconoceremos
16:00
the complexitycomplejidad of the humanhumano mindmente.
363
945000
2000
la complejidad de la mente humana.
16:02
The carefulcuidadoso testingpruebas, retestingvolver a probar, designdiseño,
364
947000
2000
Las cuidadosas pruebas, correcciones, diseño.
16:04
are going to openabierto up vistasvistas of understandingcomprensión,
365
949000
3000
Vamos a abrir vistas de entendimiento,
16:07
complexitiescomplejidades, difficultdifícil things.
366
952000
2000
complejidades, cosas difíciles.
16:09
And those vistasvistas will bothambos createcrear newnuevo scienceciencia,
367
954000
3000
Y esas vistas al mismo tiempo crearán la nueva ciencia
16:12
and fundamentalfundamental changecambio in the worldmundo as we see it, in the nextsiguiente hundredcien yearsaños.
368
957000
4000
y el cambio fundamental en el mundo como lo conocemos, en los próximos cien años.
16:16
All right. Thank you very much.
369
961000
2000
De acuerdo. Muchas gracias.
16:18
(ApplauseAplausos)
370
963000
2000
(Aplausos)
16:20
ChrisChris AndersonAnderson: SendhilSendhil, thank you so much.
371
965000
2000
Chris Anderson: Sendhil, muchas gracias.
16:22
So, this wholetodo areazona is so fascinatingfascinante.
372
967000
3000
Así que, todo este tema es verdaderamente fascinante.
16:25
I mean, it sometimesa veces feelssiente, listeningescuchando to behavioralcomportamiento economistseconomistas
373
970000
3000
Quiero decir que, a veces parece que, al escuchar a economistas conductuales
16:28
that they are kindtipo of puttingponiendo into placelugar
374
973000
3000
estén de alguna manera poniendo en su lugar,
16:31
academicallyacadémicamente, what great marketersvendedores
375
976000
2000
académicamente, lo que grandes vendedores,
16:33
have sortordenar of intuitivelyintuitivamente knownconocido for a long time.
376
978000
3000
han conocido de forma intuitiva durante mucho tiempo.
16:36
How much is your fieldcampo talkinghablando to great marketersvendedores
377
981000
4000
¿Hasta qué punto está tu campo hablando a esos grandes vendedores
16:40
about theirsu insightsideas into humanhumano psychologypsicología?
378
985000
2000
sobre su perspicacia en la psicología humana?
16:42
Because they'veellos tienen seenvisto it on the groundsuelo.
379
987000
2000
Porque ellos lo han visto sobre el terreno.
16:44
SendhilSendhil MullainathanMullainathan: Yeah, we spendgastar a lot of time talkinghablando to marketersvendedores,
380
989000
2000
Sendhil Mullainathan: Sí, hemos empleado mucho tiempo hablando con vendedores.
16:46
and I think 60 percentpor ciento of it is exactlyexactamente what you say,
381
991000
3000
Y creo que el 60% de ello es exactamente como dices,
16:49
there are insightsideas to be gleanedrecogido there.
382
994000
2000
existen perspicacias que se pueden deducir,
16:51
FortyCuarenta percentpor ciento of it is about what marketingmárketing is.
383
996000
2000
40% de ello es márketing.
16:53
MarketingMárketing is sellingde venta an adanuncio to a firmfirma.
384
998000
5000
Márketing es vender un anuncio a una marca.
16:58
So, in some sensesentido, a lot of marketingmárketing is about
385
1003000
2000
Así que, de alguna manera, mucho del márketing trata sobre
17:00
convincingConvincente a CEOCEO, "This is a good adanuncio campaignCampaña."
386
1005000
3000
convencer al CEO de que es una buena campaña publicitaria.
17:03
So, there is a little bitpoco of slippagedeslizamiento there.
387
1008000
2000
Así que, ahí hay un poco de disminución.
17:05
That's just a caveatadvertencia. That's differentdiferente from actuallyactualmente havingteniendo an effectiveeficaz adanuncio campaignCampaña.
388
1010000
4000
Eso es sólo una advertencia. Es diferente a tener una campaña publicitaria realmente efectiva.
17:09
And one of the newnuevo movementsmovimientos in marketingmárketing is: How do we actuallyactualmente
389
1014000
2000
Y uno de los nuevos movimientos en márketing es, ¿cómo medir
17:11
measuremedida effectivenesseficacia? Are we effectiveeficaz?
390
1016000
2000
la efectividad? ¿Somos eficientes?
17:13
CACalifornia: How you take your insightsideas here
391
1018000
4000
CA: Cómo ganas conocimiento
17:17
and actuallyactualmente get them integratedintegrado
392
1022000
3000
y logras integrarlo
17:20
into workingtrabajando businessnegocio modelsmodelos on the groundsuelo,
393
1025000
3000
en los modelos de negocio exitosos, en el terreno,
17:23
in Indianindio villagesaldeas, for exampleejemplo?
394
1028000
2000
en pueblos de la India, por ejemplo.
17:25
SMSM: So, the scientificcientífico methodmétodo I alludedaludido to is prettybonita importantimportante.
395
1030000
3000
SM: El método científico al que aludía es bastante importante.
17:28
We work closelycercanamente with companiescompañías that have operationalOperacional capacitycapacidad,
396
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Trabajamos estrechamente con compañías que tienen capacidad operativa,
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or nonprofitssin fines de lucro that have operationalOperacional capacitycapacidad.
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o algunas que no tienen fines lucrativos con capacidad operativa.
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And then we say, "Well, you want to get this behaviorcomportamiento changecambio.
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Y entonces decimos, bueno, quieres lograr este cambio de comportamiento.
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Let's come up with a fewpocos ideasideas, testprueba them,
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Vamos a proponer unas ideas, probarlas,
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see whichcual is workingtrabajando, go back, synthesizesintetizar,
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ver cuál funciona, volver, sintetizar,
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and try to come up with a thing that workstrabajos,"
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e intentar pensar en algo que funcione,
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and then we're ablepoder to scaleescala with partnersfogonadura.
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y entonces seremos capaces de ampliarnos.
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It's kindtipo of the modelmodelo that has workedtrabajó in other contextscontextos.
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Es como el modelo que ha funcionado en otros contextos.
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If you have biologicalbiológico problemsproblemas
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1050000
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Si tienes problemas biológicos
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we try and fixfijar it, see if it workstrabajos, and then work the scaleescala.
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probamos y lo solucionamos, vemos si funciona, y entonces trabajamos en la escala.
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CACalifornia: AlrightBien SendhilSendhil, thanksGracias so much for comingviniendo to TEDTED. Thank you.
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CA: De acuerdo, Sendhil, muchas gracias por venir a TED. Gracias.
17:52
(ApplauseAplausos)
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(Aplausos)
Translated by Maria Badal Bernabeu
Reviewed by Sebastian Betti

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ABOUT THE SPEAKER
Sendhil Mullainathan - Behavioral economist
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination?

Why you should listen

To study big questions such as "What are the measurable effects of corruption?"" Sendhil Mullainathan and his collaborators look at the day-to-day decisions made by real people, running deep-data studies on groups around the world to tease out patterns. Awarded a MacArthur ""genius"" grant in 2002, he has produced and collaborated on a string of research papers that make for a must-read CV -- including a fascinating, if dispiriting, study of the corruption involved in getting a driver's license in India.

Lately he and his team have been studying women who sell fruit and vegetables on the streets in developing countries. They're usually in debt to a moneylender in the market, who takes about half their profits each day as interest. Some of the women have figured a simple way to get out of debt and keep all their profits. But most of the women make a choice every day that keeps them in debt. How would these businesswomen behave, he wondered, if the slate was wiped clean? So he got a grant, paid off their debt, and waits to see what happens next."

More profile about the speaker
Sendhil Mullainathan | Speaker | TED.com