ABOUT THE SPEAKER
Steven Johnson - Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience.

Why you should listen

Steven Johnson is a leading light of today's interdisciplinary and collaborative approach to innovation. His writings have influenced everything from cutting-edge ideas in urban planning to the battle against 21st-century terrorism. Johnson was chosen by Prospect magazine as one of the top ten brains of the digital future, and The Wall Street Journal calls him "one of the most persuasive advocates for the role of collaboration in innovation."

Johnson's work on the history of innovation inspired the Emmy-nominated six-part series on PBS, "How We Got To Now with Steven Johnson," which aired in the fall of 2014. The book version of How We Got To Now was a finalist for the PEN/E.O. Wilson Literary Science Writing Award. His new book, Wonderland: How Play Made the Modern World, revolves around the creative power of play and delight: ideas and innovations that set into motion many momentous changes in science, technology, politics and society. 

Johnson is also the author of the bestselling Where Good Ideas Come From: The Natural History of Innovation, one of his many books celebrating progress and innovation. Others include The Invention of Air and The Ghost Map. Everything Bad Is Good For You, one of the most discussed books of 2005, argued that the increasing complexity of modern media is training us to think in more complex ways. Emergence and Future Perfect explore the power of bottom-up intelligence in both nature and contemporary society.

An innovator himself, Johnson has co-created three influential sites: the pioneering online magazine FEED, the Webby-Award-winning community site, Plastic.com, and the hyperlocal media site outside.in, which was acquired by AOL in 2011.

Johnson is a regular contributor to WIRED magazine, as well as the New York Times, The Wall Street Journal and many other periodicals. He has appeared on many high-profile television programs, including "The Charlie Rose Show," "The Daily Show with Jon Stewart" and "The NewsHour with Jim Lehrer."


More profile about the speaker
Steven Johnson | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Steven Johnson: Where good ideas come from

Steven Johnson: ¿de dónde provienen las buenas ideas?

Filmed:
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A menudo las personas dan crédito de sus ideas a momentos "eureka". Pero Steven Johnson nos muestra que la historia dice algo diferente. Su recorrido fascinante nos lleva desde las "redes líquidas", los cafés de Londres y las corazonadas lentas, de largo alcance, de Charles Darwin hasta la web actual de alta velocidad.
- Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio

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Just a fewpocos minutesminutos agohace, I tooktomó this pictureimagen
0
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3000
Hace unos minutos tomé esta fotografía
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about 10 blocksbloques from here.
1
3000
2000
como a 10 cuadras de aquí.
00:20
This is the Grandgrandioso CafeCafetería here in OxfordOxford.
2
5000
3000
Es el Grand Café aquí en Oxford.
00:23
I tooktomó this pictureimagen because this turnsvueltas out to be
3
8000
3000
La tomé porque resulta que
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the first coffeehousecafetería to openabierto
4
11000
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fue el primer café
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in EnglandInglaterra in 1650.
5
13000
2000
de Inglaterra; es de 1650.
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That's its great claimReclamación to famefama,
6
15000
2000
Es algo para enorgullecerse.
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and I wanted to showespectáculo it to you,
7
17000
2000
Y se las quería mostrar
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not because I want to give you the kindtipo of StarbucksStarbucks tourgira
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19000
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no porque les quiera dar un recorrido tipo Starbucks
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of historichistórico EnglandInglaterra,
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21000
2000
por la Inglaterra histórica,
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but rathermás bien because
10
23000
2000
sino porque
00:40
the EnglishInglés coffeehousecafetería was crucialcrucial
11
25000
2000
el café inglés fue crucial
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to the developmentdesarrollo and spreaduntado
12
27000
3000
en el desarrollo y la expansión
00:45
of one of the great intellectualintelectual floweringsflorecimientos of the last 500 yearsaños,
13
30000
3000
de uno de los grandes desarrollos intelectuales de los últimos 500 años;
00:48
what we now call the EnlightenmentIlustración.
14
33000
3000
lo que ahora llamamos la Ilustración.
00:51
And the coffeehousecafetería playedjugó suchtal a biggrande rolepapel
15
36000
2000
Los cafés jugaron un rol muy importante
00:53
in the birthnacimiento of the EnlightenmentIlustración,
16
38000
2000
en el inicio de la Ilustración,
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in partparte, because of what people were drinkingbebida there.
17
40000
2000
en parte por lo que la gente bebía allí.
00:57
Because, before the spreaduntado
18
42000
3000
Porque antes de la expansión
01:00
of coffeecafé and tea throughmediante Britishbritánico culturecultura,
19
45000
3000
del café y el té en la cultura inglesa,
01:03
what people drankbebió -- bothambos eliteélite and massmasa folksamigos drankbebió --
20
48000
3000
lo que la gente bebía, la elite y el común,
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day-indía en and day-outdía fuera, from dawnamanecer untilhasta duskoscuridad
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51000
2000
día a día desde el amanecer hasta el anochecer
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was alcoholalcohol.
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53000
2000
era alcohol.
01:10
AlcoholAlcohol was the daytimetiempo de día beveragebebida of choiceelección.
23
55000
2000
El alcohol era la bebida diaria por elección.
01:12
You would drinkbeber a little beercerveza with breakfastdesayuno and have a little winevino at lunchalmuerzo,
24
57000
3000
Se bebía un poco de cerveza en el desayuno y un poco de vino en el almuerzo,
01:15
a little ginGinebra -- particularlyparticularmente around 1650 --
25
60000
3000
un poco de ginebra, particularmente alrededor de 1650,
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and topparte superior it off with a little beercerveza and winevino at the endfin of the day.
26
63000
2000
al final del día, además de un poco de cerveza y vino.
01:20
That was the healthysaludable choiceelección -- right --
27
65000
2000
Esa era la opción saludable
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because the wateragua wasn'tno fue safeseguro to drinkbeber.
28
67000
2000
porque el agua no era apta para beber.
01:24
And so, effectivelyeficazmente untilhasta the risesubir of the coffeehousecafetería,
29
69000
3000
Y así fue hasta que surgieron los cafés.
01:27
you had an entiretodo populationpoblación
30
72000
2000
Toda una población
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that was effectivelyeficazmente drunkborracho all day.
31
74000
3000
estaba embriagada todo el día.
01:32
And you can imagineimagina what that would be like, right, in your ownpropio life --
32
77000
2000
Imaginen cómo sería en sus propias vidas;
01:34
and I know this is truecierto of some of you --
33
79000
2000
sé que esto puede estar pasándole a algunos de Uds.
01:36
if you were drinkingbebida all day,
34
81000
3000
Si bebieran todo el día
01:39
and then you switchedcambiado from a depressantdepresivo to a stimulantestimulante in your life,
35
84000
3000
y pasaran de una vida depresiva a una más estimulante,
01:42
you would have better ideasideas.
36
87000
2000
tendrían mejores ideas.
01:44
You would be sharperestafador and more alertalerta.
37
89000
2000
Estarían más atentos y alertas.
01:46
And so it's not an accidentaccidente that a great floweringfloración of innovationinnovación happenedsucedió
38
91000
3000
No fue por accidente que sucedió este florecimiento de innovación
01:49
as EnglandInglaterra switchedcambiado to tea and coffeecafé.
39
94000
3000
cuando Inglaterra cambió por el café y el té.
01:52
But the other thing that makeshace the coffeehousecafetería importantimportante
40
97000
3000
Lo otro que hizo que los cafés fueran importantes,
01:55
is the architecturearquitectura of the spaceespacio.
41
100000
2000
es la arquitectura del espacio.
01:57
It was a spaceespacio where people would get togetherjuntos
42
102000
2000
Fue un lugar donde las personas
01:59
from differentdiferente backgroundsantecedentes,
43
104000
2000
de diferentes procedencias,
02:01
differentdiferente fieldscampos of expertisepericia, and sharecompartir.
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106000
2000
diferentes campos de experiencia se reunían a compartir.
02:03
It was a spaceespacio, as MattMate RidleyRidley talkedhabló about, where ideasideas could have sexsexo.
45
108000
3000
Fue un espacio, como dice Matt Ridley, donde las ideas podían tener sexo.
02:06
This was theirsu conjugalconyugal bedcama, in a sensesentido --
46
111000
2000
De alguna forma, era la cama conyugal.
02:08
ideasideas would get togetherjuntos there.
47
113000
2000
Las ideas se reunían aquí.
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And an astonishingasombroso numbernúmero of innovationsinnovaciones from this periodperíodo
48
115000
3000
Y asombrosamente muchas innovaciones de ese periodo
02:13
have a coffeehousecafetería somewherealgun lado in theirsu storyhistoria.
49
118000
3000
tienen un café en alguna parte de sus historias.
02:16
I've been spendinggasto a lot of time thinkingpensando about coffeehousescafeterias
50
121000
3000
He pasado mucho tiempo pensando en los cafés
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for the last fivecinco yearsaños,
51
124000
2000
durante los últimos 5 años,
02:21
because I've been kindtipo of on this questbúsqueda
52
126000
2000
porque he estado en esta búsqueda
02:23
to investigateinvestigar this questionpregunta
53
128000
2000
investigando
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of where good ideasideas come from.
54
130000
2000
de dónde provienen las buenas ideas.
02:27
What are the environmentsambientes
55
132000
2000
¿Cuál es el entorno
02:29
that leaddirigir to unusualraro levelsniveles of innovationinnovación,
56
134000
3000
que propicia niveles inusuales de innovación,
02:32
unusualraro levelsniveles of creativitycreatividad?
57
137000
3000
niveles inusuales de creatividad?
02:35
What's the kindtipo of environmentalambiental --
58
140000
2000
¿Cuál es el tipo de ambiente,
02:37
what is the spaceespacio of creativitycreatividad?
59
142000
2000
cuál el espacio de creatividad?
02:39
And what I've donehecho is
60
144000
2000
Y lo que he hecho es
02:41
I've lookedmirado at bothambos environmentsambientes like the coffeehousecafetería;
61
146000
2000
observar ambos ambientes: el de los cafés
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I've lookedmirado at mediamedios de comunicación environmentsambientes, like the worldmundo wideamplio webweb,
62
148000
2000
y el de los medios, como la red Internet,
02:45
that have been extraordinarilyextraordinariamente innovativeinnovador;
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150000
2000
que han sido extraordinariamente innovadores;
02:47
I've goneido back to the historyhistoria of the first citiesciudades;
64
152000
3000
he buscado en la historia de las primeras ciudades;
02:50
I've even goneido to biologicalbiológico environmentsambientes,
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155000
2000
he ido hasta los ambientes biológicos
02:52
like coralcoral reefsarrecifes and rainforestsbosques lluviosos,
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157000
2000
como las barreras de coral y los bosques tropicales
02:54
that involveinvolucrar unusualraro levelsniveles of biologicalbiológico innovationinnovación;
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159000
3000
que involucran niveles inusuales de innovación biológica;
02:57
and what I've been looking for is sharedcompartido patternspatrones,
68
162000
3000
buscaba patrones similares,
03:00
kindtipo of signaturefirma behaviorcomportamiento that showsmuestra up
69
165000
2000
como un comportamiento característico que se muestre
03:02
again and again in all of these environmentsambientes.
70
167000
3000
una y otra vez en estos ambientes.
03:05
Are there recurringperiódico patternspatrones that we can learnaprender from,
71
170000
3000
¿Existen patrones recurrentes de los que podamos aprender,
03:08
that we can take and kindtipo of applyaplicar to our ownpropio livesvive,
72
173000
2000
que podamos tomar y casi que aplicarlos a nuestras vidas,
03:10
or our ownpropio organizationsorganizaciones,
73
175000
2000
o en nuestras organizaciones,
03:12
or our ownpropio environmentsambientes to make them more creativecreativo and innovativeinnovador?
74
177000
2000
o en nuestro medioambiente para hacerlas más creativos e innovadores?
03:14
And I think I've foundencontró a fewpocos.
75
179000
2000
Y creo que he encontrado algunos.
03:16
But what you have to do to make sensesentido of this
76
181000
3000
Pero para que esto tenga sentido
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and to really understandentender these principlesprincipios
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184000
2000
y poder entender los principios,
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is you have to do away
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186000
2000
tienen que hacer a un lado
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with a lot of the way in whichcual our conventionalconvencional metaphorsmetáforas and languageidioma
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188000
3000
las metáforas y el lenguaje convencional
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steersnovillos us towardshacia
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191000
2000
y dirigirse hacia
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certaincierto conceptsconceptos of idea-creationidea-creación.
81
193000
2000
ciertos conceptos de idea-creación.
03:30
We have this very richRico vocabularyvocabulario
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195000
2000
Tenemos un vocabulario rico
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to describedescribir momentsmomentos of inspirationinspiración.
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197000
2000
para describir momentos de inspiración.
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We have the kindtipo of the flashdestello of insightvisión,
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199000
3000
Tenemos momentos de entendimiento,
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the strokecarrera of insightvisión,
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202000
2000
golpes de suerte,
03:39
we have epiphaniesepifanías, we have "eurekaeureka!" momentsmomentos,
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204000
3000
revelaciones, momentos "¡eureka!",
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we have the lightbulbbombilla momentsmomentos, right?
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207000
2000
momentos en los que nos iluminamos, ¿sí?
03:44
All of these conceptsconceptos,
88
209000
2000
Todos estos conceptos,
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as kindtipo of rhetoricallyretóricamente floridflorido as they are,
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211000
3000
tan retóricos como son,
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sharecompartir this basicBASIC assumptionsuposición,
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214000
2000
comparten la misma suposición básica
03:51
whichcual is that an ideaidea is a singlesoltero thing,
91
216000
3000
de que una idea es una cosa aislada,
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it's something that happenssucede oftena menudo
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219000
2000
algo que sucede a menudo
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in a wonderfulmaravilloso illuminatingesclarecedor momentmomento.
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221000
3000
en un momento de iluminación.
03:59
But in facthecho, what I would arguediscutir and what you really need to kindtipo of beginempezar with
94
224000
3000
Pero, de hecho, voy argumentar que tenemos que empezar con
04:02
is this ideaidea that an ideaidea is a networkred
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227000
3000
el concepto de que una idea es una red
04:05
on the mostmás elementalelemental levelnivel.
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230000
2000
en el nivel más elemental.
04:07
I mean, this is what is happeningsucediendo insidedentro your braincerebro.
97
232000
2000
Quiero decir, esto es lo que sucede en el cerebro.
04:09
An ideaidea -- a newnuevo ideaidea -- is a newnuevo networkred of neuronsneuronas
98
234000
3000
Una idea, una idea nueva, es una red de neuronas nuevas
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firingdisparo in syncsincronización with eachcada other insidedentro your braincerebro.
99
237000
3000
moviéndose en sincronía unas con otras dentro del cerebro.
04:15
It's a newnuevo configurationconfiguración that has never formedformado before.
100
240000
3000
Es una configuración nueva que no se había formado antes.
04:18
And the questionpregunta is: how do you get your braincerebro into environmentsambientes
101
243000
3000
Y la pregunta es: ¿Cómo se mete el cerebro en ambientes
04:21
where these newnuevo networksredes are going to be more likelyprobable to formformar?
102
246000
3000
donde este tipo de redes son propensas a formarse?
04:24
And it turnsvueltas out that, in facthecho, the kindtipo of networkred patternspatrones of the outsidefuera de worldmundo
103
249000
3000
De hecho, resulta que los patrones de redes del mundo exterior
04:27
mimicimitar a lot of the networkred patternspatrones
104
252000
2000
son similares a muchos patrones de redes
04:29
of the internalinterno worldmundo of the humanhumano braincerebro.
105
254000
3000
del mundo interior del cerebro humano.
04:32
So the metaphormetáfora I'd like the use
106
257000
2000
Así que la metáfora que me gusta,
04:34
I can take
107
259000
2000
la puedo tomar
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from a storyhistoria of a great ideaidea that's quitebastante recentreciente --
108
261000
3000
de la historia de una gran idea, que es más bien reciente;
04:39
a lot more recentreciente than the 1650s.
109
264000
3000
mucho más reciente que las de 1650.
04:43
A wonderfulmaravilloso guy namedllamado TimothyTimothy PresteroPrestero,
110
268000
2000
Un hombre maravilloso llamado Timothy Prestero
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who has a companyempresa calledllamado ... an organizationorganización calledllamado DesignDiseño That MattersImporta.
111
270000
3000
tenía una compañía llamada Design that Matters (Diseño que Cuenta).
04:48
They decideddecidido to tackleentrada this really pressingprensado problemproblema
112
273000
3000
En la compañía decidieron abordar el problema urgente
04:53
of, you know, the terribleterrible problemsproblemas we have with infantinfantil mortalitymortalidad ratestasas
113
278000
2000
de los índices de mortalidad infantil
04:55
in the developingdesarrollando worldmundo.
114
280000
2000
en los países en desarrollo.
04:57
One of the things that's very frustratingfrustrante about this is that we know,
115
282000
3000
Una de las cosas frustrantes de esto es que sabemos
05:00
by gettingconsiguiendo modernmoderno neonatalneonatal incubatorsincubadoras
116
285000
3000
que consiguiendo incubadoras neonatales modernas
05:03
into any contextcontexto,
117
288000
2000
en cualquier contexto,
05:05
if we can keep prematureprematuro babiescriaturas warmcalentar, basicallybásicamente -- it's very simplesencillo --
118
290000
3000
si mantenemos los bebés prematuros calentitos, es muy sencillo,
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we can halvereducir en la mitad infantinfantil mortalitymortalidad ratestasas in those environmentsambientes.
119
293000
3000
podemos disminuir a la mitad los índices de mortalidad.
05:11
So, the technologytecnología is there.
120
296000
2000
Así que la tecnología está.
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These are standardestándar in all the industrializedindustrializado worldsmundos.
121
298000
3000
Esto es común en todos los países industrializados.
05:16
The problemproblema is, if you buycomprar a $40,000 incubatorincubadora,
122
301000
3000
El problema es, se compra una incubadora en $ 40.000
05:19
and you sendenviar it off
123
304000
2000
y se la envía
05:21
to a mid-sizedde tamaño mediano villagepueblo in AfricaÁfrica,
124
306000
2000
a un pueblo mediano de África.
05:23
it will work great for a yearaño or two yearsaños,
125
308000
2000
Funcionará bien durante 1 ó 2 años,
05:25
and then something will go wrongincorrecto and it will breakdescanso,
126
310000
3000
luego pasará algo malo y se dañará
05:28
and it will remainpermanecer brokenroto foreverSiempre,
127
313000
2000
y permanecerá dañada para siempre
05:30
because you don't have a wholetodo systemsistema of sparede repuesto partspartes,
128
315000
3000
porque no tienen un sistema de repuestos
05:33
and you don't have the on-the-grounden el piso expertisepericia
129
318000
2000
y no tienen expertos en el área
05:35
to fixfijar this $40,000 piecepieza of equipmentequipo.
130
320000
2000
para componer un equipo de $ 40.000.
05:37
And so you endfin up havingteniendo this problemproblema where you spendgastar all this moneydinero
131
322000
2000
Así uno termina gastando dinero
05:39
gettingconsiguiendo aidayuda and all these advancedavanzado electronicselectrónica to these countriespaíses,
132
324000
3000
para conseguir ayuda y electrónica de avanzada para esos países,
05:42
and then it endstermina up beingsiendo uselessinútil.
133
327000
2000
y finalmente termina siendo inservible.
05:44
So what PresteroPrestero and his teamequipo decideddecidido to do
134
329000
2000
Prestero y su equipo decidieron
05:46
is to look around and see: what are the abundantabundante resourcesrecursos
135
331000
3000
observar alrededor y ver cuáles eran los recursos abundantes
05:49
in these developingdesarrollando worldmundo contextscontextos?
136
334000
2000
en estos países en desarrollo.
05:51
And what they noticednotado was they don't have a lot of DVRsDVR,
137
336000
3000
Notaron que no tenían muchos aparatos de video,
05:54
they don't have a lot of microwavesmicroondas,
138
339000
2000
no tenían microondas,
05:56
but they seemparecer to do a prettybonita good jobtrabajo of keepingacuerdo theirsu carscarros on the roadla carretera.
139
341000
3000
pero parecía que hacían un muy buen trabajo manteniendo sus coches en funcionamiento.
05:59
There's a ToyotaToyota ForerunnerPrecursor
140
344000
2000
Existe el Toyota Forerunner
06:01
on the streetcalle in all these placeslugares.
141
346000
2000
en las calles de estos lugares.
06:03
They seemparecer to have the expertisepericia to keep carscarros workingtrabajando.
142
348000
3000
Parece ser que tienen la experiencia para mantener los coches funcionando.
06:06
So they startedempezado to think,
143
351000
2000
Así que comenzaron a pensar:
06:08
"Could we buildconstruir a neonatalneonatal incubatorincubadora
144
353000
2000
"¿Podríamos construir una incubadora neonatal
06:10
that's builtconstruido entirelyenteramente out of automobileautomóvil partspartes?"
145
355000
3000
con las partes de un coche?"
06:13
And this is what they endedterminado up comingviniendo with.
146
358000
2000
Y este fue el resultado.
06:15
It's calledllamado a "neonurtureneonurture devicedispositivo."
147
360000
2000
Se llama NeoNurture.
06:17
From the outsidefuera de, it looksmiradas like a normalnormal little thing
148
362000
2000
Desde afuera se ve como algo normal
06:19
you'dtu hubieras find in a modernmoderno, Westernoccidental hospitalhospital.
149
364000
2000
que uno encuentra en un hospital moderno.
06:21
In the insidedentro, it's all carcoche partspartes.
150
366000
2000
Por dentro, son todas partes de coches.
06:23
It's got a fanventilador, it's got headlightsfaros for warmthcalor,
151
368000
2000
Tiene ventilador, tiene luces para calentar,
06:25
it's got doorpuerta chimescarillones for alarmalarma --
152
370000
2000
tiene alarmas en sus puertas.
06:27
it runscarreras off a carcoche batterybatería.
153
372000
2000
Funciona con batería de coche.
06:29
And so all you need is the sparede repuesto partspartes from your ToyotaToyota
154
374000
2000
Lo único que se necesita son repuestos de Toyota
06:31
and the abilitycapacidad to fixfijar a headlightfaro,
155
376000
2000
y la habilidad para componer una lámpara de luz,
06:33
and you can repairreparar this thing.
156
378000
2000
para componer esta cosa.
06:35
Now, that's a great ideaidea, but what I'd like to say is that, in facthecho,
157
380000
3000
Es una idea fabulosa,
06:38
this is a great metaphormetáfora for the way that ideasideas happenocurrir.
158
383000
2000
es una gran metáfora de cómo suceden las ideas.
06:40
We like to think our breakthroughpenetración ideasideas, you know,
159
385000
2000
Nos gusta pensar que nuestras grandiosas ideas
06:42
are like that $40,000, brandmarca newnuevo incubatorincubadora,
160
387000
2000
son como esa incubadora de $ 40.000, totalmente nueva,
06:44
state-of-the-artlo último technologytecnología,
161
389000
2000
lo último en tecnología,
06:46
but more oftena menudo than not, they're cobbledadoquinado togetherjuntos
162
391000
2000
pero usualmente son un conjunto
06:48
from whateverlo que sea partspartes that happenocurrir to be around nearbycerca.
163
393000
2000
de partes que siempre estuvieron allí.
06:50
We take ideasideas from other people,
164
395000
2000
Tomamos ideas de otras personas,
06:52
from people we'venosotros tenemos learnedaprendido from, from people we runcorrer into in the coffeecafé shoptienda,
165
397000
3000
de personas de las cuales hemos aprendido, que nos encontramos en los cafés,
06:55
and we stitchpuntada them togetherjuntos into newnuevo formsformularios and we createcrear something newnuevo.
166
400000
3000
las entretejemos en nuevas formas y creamos algo nuevo.
06:58
That's really where innovationinnovación happenssucede.
167
403000
3000
Allí es cuando sucede realmente la innovación.
07:01
And that meansmedio that we have to changecambio some of our modelsmodelos
168
406000
2000
Y eso significa que tenemos que cambiar algunos modelos
07:03
of what innovationinnovación and deepprofundo thinkingpensando really looksmiradas like, right.
169
408000
3000
de cómo luce la innovación y el pensamiento profundo, ¿sí?
07:06
I mean, this is one visionvisión of it.
170
411000
2000
Quiero decir, esta es una manera de verlo.
07:08
AnotherOtro is NewtonNewton and the applemanzana, when NewtonNewton was at CambridgeCambridge.
171
413000
3000
Otra es Newton y la manzana, cuando Newton estaba en Cambridge.
07:11
This is a statueestatua from OxfordOxford.
172
416000
2000
Esta es una estatua en Oxford.
07:13
You know, you're sittingsentado there thinkingpensando a deepprofundo thought,
173
418000
2000
Está allí sentado pensando profundamente,
07:15
and the applemanzana fallscaídas from the treeárbol, and you have the theoryteoría of gravitygravedad.
174
420000
3000
la manzana se cae del árbol y, de repente, surge la teoría de la gravedad.
07:18
In facthecho, the spacesespacios that have historicallyhistóricamente led to innovationinnovación
175
423000
3000
De hecho, los espacios que históricamente han llevado a la innovación
07:21
tendtender to look like this, right.
176
426000
2000
se parecen a esto, ¿verdad?
07:23
This is Hogarth'sHogarth's famousfamoso paintingpintura of a kindtipo of politicalpolítico dinnercena at a taverntaberna,
177
428000
3000
Esta es la famosa pintura de Hogarth de una cena política en una taberna;
07:26
but this is what the coffeecafé shopstiendas lookedmirado like back then.
178
431000
3000
así se veían los cafés en esa época.
07:29
This is the kindtipo of chaoticcaótico environmentambiente
179
434000
2000
Este es el ambiente caótico
07:31
where ideasideas were likelyprobable to come togetherjuntos,
180
436000
2000
que propiciaba la conjunción de ideas
07:33
where people were likelyprobable to have
181
438000
2000
donde las personas estaban predispuestas
07:35
newnuevo, interestinginteresante, unpredictableimpredecible collisionscolisiones -- people from differentdiferente backgroundsantecedentes.
182
440000
3000
a confluencias nuevas, interesantes e impredecibles; personas de distintas procedencias.
07:38
So, if we're tryingmolesto to buildconstruir organizationsorganizaciones that are more innovativeinnovador,
183
443000
2000
Así, si estamos intentando crear organizaciones más innovadoras
07:40
we have to buildconstruir spacesespacios that -- strangelyextrañamente enoughsuficiente -- look a little bitpoco more like this.
184
445000
3000
debemos crear espacios que, suena extraño, se parezcan a esto.
07:43
This is what your officeoficina should look like,
185
448000
2000
Así debería verse una oficina,
07:45
is partparte of my messagemensaje here.
186
450000
2000
es parte de mi mensaje.
07:47
And one of the problemsproblemas with this is that
187
452000
2000
Uno de los problemas con esto es
07:49
people are actuallyactualmente -- when you researchinvestigación this fieldcampo --
188
454000
3000
que las personas, cuando uno investiga este campo,
07:52
people are notoriouslynotoriamente unreliableno fidedigno,
189
457000
2000
las personas son notoriamente inconsistentes,
07:54
when they actuallyactualmente kindtipo of self-reportautoinforme
190
459000
2000
cuando tratan de informar
07:56
on where they have theirsu ownpropio good ideasideas,
191
461000
2000
de dónde obtuvieron sus buenas ideas,
07:58
or theirsu historyhistoria of theirsu bestmejor ideasideas.
192
463000
2000
o la historia de sus mejores ideas.
08:00
And a fewpocos yearsaños agohace, a wonderfulmaravilloso researcherinvestigador namedllamado KevinKevin DunbarDunbar
193
465000
3000
Hace unos años un gran investigador llamado Kevin Dunbar
08:03
decideddecidido to go around
194
468000
2000
decidió salir a ver
08:05
and basicallybásicamente do the BigGrande BrotherHermano approachenfoque
195
470000
2000
y adoptar un enfoque del tipo Gran Hermano
08:07
to figuringfigurando out where good ideasideas come from.
196
472000
2000
para descubrir de dónde provenían las buenas ideas.
08:09
He wentfuimos to a bunchmanojo of scienceciencia labslaboratorios around the worldmundo
197
474000
3000
Visitó muchos laboratorios científicos de todo el mundo
08:12
and videotapedfilmado con una videocámara everyonetodo el mundo
198
477000
2000
y grabó a cada uno
08:14
as they were doing everycada little bitpoco of theirsu jobtrabajo.
199
479000
2000
mientras hacían cada cosa en su trabajo.
08:16
So when they were sittingsentado in frontfrente of the microscopemicroscopio,
200
481000
2000
Grabó cuando se sentaban en frente del microscopio,
08:18
when they were talkinghablando to theirsu colleaguecolega at the wateragua coolerenfriador, and all these things.
201
483000
2000
cuando hablaban con sus colegas cerca del surtidor de agua y todas esas cosas.
08:20
And he recordedgrabado all of these conversationsconversaciones
202
485000
2000
Grabó todas esas conversaciones
08:22
and triedintentó to figurefigura out where the mostmás importantimportante ideasideas,
203
487000
2000
y trató de adivinar de dónde provenían las ideas más importantes;
08:24
where they happenedsucedió.
204
489000
2000
dónde sucedieron.
08:26
And when we think about the classicclásico imageimagen of the scientistcientífico in the lablaboratorio,
205
491000
3000
Y cuando pensamos en la imagen clásica de un científico de laboratorio,
08:29
we have this imageimagen -- you know, they're pouringtorrencial over the microscopemicroscopio,
206
494000
3000
tenemos esa imagen: están encima de un microscopio,
08:32
and they see something in the tissuetejido samplemuestra.
207
497000
2000
viendo una muestra de tejido.
08:34
And "oh, eurekaeureka," they'veellos tienen got the ideaidea.
208
499000
3000
y "¡oh, eureka!" tuvieron una idea.
08:37
What happenedsucedió actuallyactualmente when DunbarDunbar kindtipo of lookedmirado at the tapecinta
209
502000
3000
Lo que realmente sucedió cuando Dunbar vio los videos
08:40
is that, in facthecho, almostcasi all of the importantimportante breakthroughpenetración ideasideas
210
505000
3000
es que, de hecho, casi todas las ideas innovadoras
08:43
did not happenocurrir alonesolo in the lablaboratorio, in frontfrente of the microscopemicroscopio.
211
508000
3000
no sucedieron por sí solas en el laboratorio frente al microscopio.
08:46
They happenedsucedió at the conferenceconferencia tablemesa
212
511000
2000
Sucedieron en la mesa de conferencias
08:48
at the weeklysemanal lablaboratorio meetingreunión,
213
513000
2000
en la reunión semanal de laboratorio,
08:50
when everybodytodos got togetherjuntos and sharedcompartido theirsu kindtipo of latestúltimo datadatos and findingsrecomendaciones,
214
515000
3000
cuando todos se reunían a compartir sus últimos datos y descubrimientos,
08:53
oftentimesa menudo when people sharedcompartido the mistakeserrores they were havingteniendo,
215
518000
2000
muchas veces cuando las personas compartían los errores que habían cometido,
08:55
the errorerror, the noiseruido in the signalseñal they were discoveringdescubriendo.
216
520000
3000
el error, el ruido en la señal que estaban descubriendo.
08:58
And something about that environmentambiente --
217
523000
3000
Tiene que ver con el ambiente
09:01
and I've startedempezado callingvocación it the "liquidlíquido networkred,"
218
526000
2000
y lo he comenzado a llamar la "red líquida",
09:03
where you have lots of differentdiferente ideasideas that are togetherjuntos,
219
528000
3000
donde confluyen muchas ideas diferentes
09:06
differentdiferente backgroundsantecedentes, differentdiferente interestsintereses,
220
531000
2000
distintas procedencias, distintos intereses,
09:08
jostlingempujones with eachcada other, bouncingfuerte off eachcada other --
221
533000
2000
que se empujan y rebotan mutuamente;
09:10
that environmentambiente is, in facthecho,
222
535000
2000
ese ambiente es, de hecho,
09:12
the environmentambiente that leadsconduce to innovationinnovación.
223
537000
2000
el caldo de cultivo de la innovación.
09:14
The other problemproblema that people have
224
539000
2000
El otro problema que tienen las personas
09:16
is they like to condensecondensar theirsu storiescuentos of innovationinnovación down
225
541000
2000
es que les gusta resumir sus historias de innovación
09:18
to kindtipo of shortercorta time framesmarcos.
226
543000
2000
en términos de tiempo.
09:20
So they want to tell the storyhistoria of the "eurekaeureka!" momentmomento.
227
545000
3000
Quieren contar la historia del momento "¡eureka!".
09:23
They want to say, "There I was, I was standingen pie there
228
548000
2000
Dicen: "estaba allí parado
09:25
and I had it all suddenlyrepentinamente clearclaro in my headcabeza."
229
550000
2000
y de repente todo se aclaró en mi mente".
09:27
But in facthecho, if you go back and look at the historicalhistórico recordgrabar,
230
552000
3000
pero de hecho, si uno mira atrás,
09:30
it turnsvueltas out that a lot of importantimportante ideasideas
231
555000
3000
resulta que muchas de las ideas importantes
09:33
have very long incubationincubación periodsperíodos --
232
558000
3000
han tenido largos periodos de incubación.
09:36
I call this the "slowlento hunchcorazonada."
233
561000
2000
Lo llamo "corazonada a paso lento"
09:38
We'veNosotros tenemos heardoído a lot recentlyrecientemente
234
563000
2000
Hemos escuchado recientemente
09:40
about hunchcorazonada and instinctinstinto
235
565000
2000
de las corazonadas e instintos
09:42
and blink-likeparpadear como suddenrepentino momentsmomentos of clarityclaridad,
236
567000
3000
y esas chispas rápidas de claridad,
09:45
but in facthecho, a lot of great ideasideas
237
570000
2000
sin embargo muchas de las grandes ideas
09:47
lingerpersistir on, sometimesa veces for decadesdécadas,
238
572000
2000
han persistido, algunas durante décadas,
09:49
in the back of people'sla gente mindsmentes.
239
574000
2000
en la mente de las personas.
09:51
They have a feelingsensación that there's an interestinginteresante problemproblema,
240
576000
2000
Tienen el presentimiento de que existe un problema interesante,
09:53
but they don't quitebastante have the toolsherramientas yettodavía to discoverdescubrir them.
241
578000
3000
pero aún no tienen las herramientas para descubrirlo.
09:56
They spendgastar all this time workingtrabajando on certaincierto problemsproblemas,
242
581000
3000
Pasan todo el tiempo trabajando en ciertos problemas,
09:59
but there's anotherotro thing lingeringpersistente there
243
584000
2000
pero hay otra cosa que persiste allí
10:01
that they're interestedinteresado in, but they can't quitebastante solveresolver.
244
586000
2000
que están interesados, pero aún no lo resuelven.
10:03
DarwinDarwin is a great exampleejemplo of this.
245
588000
2000
Darwin es un gran ejemplo de esto.
10:05
DarwinDarwin himselfél mismo, in his autobiographyautobiografía,
246
590000
2000
Darwin mismo, en su autobiografía,
10:07
tellsdice the storyhistoria of comingviniendo up with the ideaidea
247
592000
2000
cuenta la historia del descubrimiento de la idea
10:09
for naturalnatural selectionselección
248
594000
2000
de la selección natural
10:11
as a classicclásico "eurekaeureka!" momentmomento.
249
596000
2000
como un momento eureka clásico.
10:13
He's in his studyestudiar,
250
598000
2000
En su estudio,
10:15
it's Octoberoctubre of 1838,
251
600000
2000
esto es octubre de 1838,
10:17
and he's readingleyendo MalthusMalthus, actuallyactualmente, on populationpoblación.
252
602000
2000
está leyendo a Malthus, concretamente acerca de poblaciones.
10:19
And all of a suddenrepentino,
253
604000
2000
Y, de repente,
10:21
the basicBASIC algorithmalgoritmo of naturalnatural selectionselección kindtipo of popsestalla into his headcabeza
254
606000
3000
se le ocurre el algoritmo básico de selección natural
10:24
and he saysdice, "AhAh, at last, I had a theoryteoría with whichcual to work."
255
609000
3000
y dice: "finalmente conseguí una teoría en la cual trabajar".
10:27
That's in his autobiographyautobiografía.
256
612000
2000
Está en su autobiografía.
10:29
About a decadedécada or two agohace,
257
614000
2000
Hace unos 10 ó 20 años,
10:31
a wonderfulmaravilloso scholarerudito namedllamado HowardHoward GruberGruber wentfuimos back
258
616000
2000
un estudiante maravilloso llamado Howard Gruber
10:33
and lookedmirado at Darwin'sDarwin notebooksCuadernos from this periodperíodo.
259
618000
3000
vio los apuntes de Darwin de ese periodo.
10:36
And DarwinDarwin keptmantenido these copiouscopioso notebooksCuadernos
260
621000
2000
Darwin guardaba estos apuntes
10:38
where he wroteescribió down everycada little ideaidea he had, everycada little hunchcorazonada.
261
623000
3000
donde escribía la más pequeña idea que tuviera, la más pequeña corazonada.
10:41
And what GruberGruber foundencontró was
262
626000
2000
Y Gruber encontró
10:43
that DarwinDarwin had the fullcompleto theoryteoría of naturalnatural selectionselección
263
628000
3000
que Darwin tuvo toda la teoría de la selección natural
10:46
for monthsmeses and monthsmeses and monthsmeses
264
631000
2000
desde hacía muchos meses
10:48
before he had his allegedpresunto epiphanyEpifanía,
265
633000
2000
antes de su presunta revelación,
10:50
readingleyendo MalthusMalthus in Octoberoctubre of 1838.
266
635000
3000
leyendo a Malthus en octubre de 1838.
10:53
There are passagespasajes where you can readleer it,
267
638000
2000
Hay capítulos que pueden leer,
10:55
and you think you're readingleyendo from a DarwinDarwin textbooklibro de texto,
268
640000
3000
y pensar que están leyendo un libro de Darwin,
10:58
from the periodperíodo before he has this epiphanyEpifanía.
269
643000
3000
de ese periodo antes de que tuviera su revelación.
11:01
And so what you realizedarse cuenta de is that DarwinDarwin, in a sensesentido,
270
646000
2000
Así, lo que uno se da cuenta es que Darwin, en algún sentido,
11:03
had the ideaidea, he had the conceptconcepto,
271
648000
2000
tenía la idea, tenía el concepto,
11:05
but was unableincapaz of fullycompletamente thinkingpensando it yettodavía.
272
650000
3000
pero no había podido desarrollarlo aún.
11:08
And that is actuallyactualmente how great ideasideas oftena menudo happenocurrir;
273
653000
3000
Así es como se generan las grandes ideas,
11:11
they fadedescolorarse into viewver over long periodsperíodos of time.
274
656000
2000
son borrosas a la vista durante largos periodos de tiempo.
11:13
Now the challengereto for all of us is:
275
658000
2000
El desafío para todos nosotros es:
11:15
how do you createcrear environmentsambientes
276
660000
2000
¿cómo crear ambientes
11:17
that allowpermitir these ideasideas to have this kindtipo of long half-lifemedia vida, right?
277
662000
2000
que permitan mantener ideas latentes mucho tiempo?
11:19
It's harddifícil to go to your bossjefe and say,
278
664000
2000
Es difícil ir a decirle al jefe:
11:21
"I have an excellentexcelente ideaidea for our organizationorganización.
279
666000
2000
"Tengo una idea excelente para nuestra compañía.
11:23
It will be usefulútil in 2020.
280
668000
3000
Será muy útil en el 2020.
11:26
Could you just give me some time to do that?"
281
671000
2000
¿Podría darme algo de tiempo para desarrollarla?"
11:28
Now a couplePareja of companiescompañías -- like GoogleGoogle --
282
673000
2000
Bien, un par de compañías, como Google,
11:30
they have innovationinnovación time off, 20 percentpor ciento time,
283
675000
2000
disponen de 20% de tiempo libre para innovación,
11:32
where, in a sensesentido, those are hunch-cultivatingcultivo de hunch mechanismsmecanismos in an organizationorganización.
284
677000
3000
son mecanismos para cultivar corazonadas en la organización.
11:35
But that's a keyllave thing.
285
680000
3000
Eso es clave.
11:38
And the other thing is to allowpermitir those hunchescorazonadas
286
683000
2000
La otra cosa es permitirle a esas corazonadas
11:40
to connectconectar with other people'sla gente hunchescorazonadas; that's what oftena menudo happenssucede.
287
685000
3000
conectarse con las corazonadas de otros; eso es lo que sucede a menudo.
11:43
You have halfmitad of an ideaidea, somebodyalguien elsemás has the other halfmitad,
288
688000
2000
Alguien tiene la mitad de la idea y otro tiene la otra mitad,
11:45
and if you're in the right environmentambiente,
289
690000
2000
y si uno está en el ambiente correcto,
11:47
they turngiro into something largermás grande than the sumsuma of theirsu partspartes.
290
692000
2000
se vuelven algo más grande que la suma de las partes.
11:49
So, in a sensesentido,
291
694000
2000
Así, de alguna manera,
11:51
we oftena menudo talk about the valuevalor
292
696000
2000
generalmente hablamos del valor
11:53
of protectingprotector intellectualintelectual propertypropiedad,
293
698000
2000
de proteger la propiedad intelectual
11:55
you know, buildingedificio barricadesbarricadas,
294
700000
2000
construyendo barricadas,
11:57
havingteniendo secretivereservado R&D labslaboratorios, patentingpatentando everything that we have,
295
702000
3000
teniendo laboratorios secretos de desarrollo e investigación, patentando todo,
12:00
so that those ideasideas will remainpermanecer valuablevalioso,
296
705000
3000
de tal manera que esas ideas mantengan su valor,
12:03
and people will be incentivizedincentivado to come up with more ideasideas,
297
708000
2000
y la gente sea incentivada a tener más ideas,
12:05
and the culturecultura will be more innovativeinnovador.
298
710000
3000
y la cultura sea más innovadora.
12:08
But I think there's a casecaso to be madehecho
299
713000
2000
Pero pienso que
12:10
that we should spendgastar at leastmenos as much time, if not more,
300
715000
3000
deberíamos pasar el mismo tiempo, si no más,
12:13
valuingvalorando the premisepremisa of connectingconectando ideasideas
301
718000
2000
valorando el principio de la conexión de ideas
12:15
and not just protectingprotector them.
302
720000
2000
y no sólo protegiéndolas.
12:17
And I'll leavesalir you with this storyhistoria,
303
722000
2000
Y les quiero dejar esta historia
12:19
whichcual I think capturescapturas a lot of these valuesvalores,
304
724000
3000
que captura muchos de estos valores;
12:22
and it's just wonderfulmaravilloso kindtipo of talecuento of innovationinnovación
305
727000
2000
es una historia maravillosa acerca de innovar
12:24
and how it happenssucede in unlikelyimprobable waysformas.
306
729000
3000
y como sucedió de manera inusual.
12:27
It's Octoberoctubre of 1957,
307
732000
3000
Es octubre de 1957
12:30
and SputnikSputnik has just launchedlanzado,
308
735000
2000
y se acaba de lanzar el Sputnik;
12:32
and we're in LaurelLaurel MarylandMaryland,
309
737000
2000
estamos en Laurel, Maryland,
12:34
at the appliedaplicado physicsfísica lablaboratorio
310
739000
2000
en el laboratorio de física aplicada
12:36
associatedasociado with JohnsJohns HopkinsHopkins UniversityUniversidad.
311
741000
2000
en conjunto con la Universidad Johns Hopkins.
12:38
And it's Mondaylunes morningMañana,
312
743000
2000
Es lunes a la mañana
12:40
and the newsNoticias has just brokenroto about this satellitesatélite
313
745000
2000
y las noticias dicen que el satélite
12:42
that's now orbitingorbital the planetplaneta.
314
747000
3000
está girando alrededor del planeta.
12:45
And of coursecurso, this is nerdempollón heavencielo, right?
315
750000
2000
Y por supuesto, esto es el cielo de los nerds, ¿cierto?
12:47
There are all these physicsfísica geeksgeeks who are there thinkingpensando,
316
752000
2000
Todos estos locos de la física están pensando:
12:49
"Oh my goshDios mío! This is incredibleincreíble. I can't believe this has happenedsucedió."
317
754000
3000
"¡Dios mío! Es increíble. No puedo creer que esté pasando".
12:52
And two of them,
318
757000
2000
Y dos de ellos,
12:54
two 20-something-alguna cosa researchersinvestigadores at the APLAPL
319
759000
2000
dos investigadores veinteañeros del laboratorio de física aplicada
12:56
are there at the cafeteriacafetería tablemesa
320
761000
2000
están en la mesa de la cafetería
12:58
havingteniendo an informalinformal conversationconversacion with a bunchmanojo of theirsu colleaguescolegas.
321
763000
3000
conversando informalmente con varios colegas.
13:01
And these two guys are namedllamado GuierGuier and WeiffenbachWeiffenbach.
322
766000
3000
Estos dos hombres son Guier y Weffenbach.
13:04
And they startcomienzo talkinghablando, and one of them saysdice,
323
769000
2000
Empiezan a hablar y uno de ellos dice:
13:06
"Hey, has anybodynadie triedintentó to listen for this thing?
324
771000
2000
"¿alguien ha tratado de escuchar esa cosa?
13:08
There's this, you know, man-madeartificial satellitesatélite up there in outerexterior spaceespacio
325
773000
3000
Hay un satélite artificial en el espacio
13:11
that's obviouslyobviamente broadcastingradiodifusión some kindtipo of signalseñal.
326
776000
2000
enviando señales de algún tipo.
13:13
We could probablyprobablemente hearoír it, if we tunemelodía in."
327
778000
3000
Probablemente podríamos oírlas si las sintonizamos".
13:16
And so they askpedir around to a couplePareja of theirsu colleaguescolegas,
328
781000
2000
Así que preguntan entre los colegas
13:18
and everybody'stodos estan like, "No, I hadn'tno tenía thought of doing that.
329
783000
2000
y todos dicen: "No, no lo había pensado.
13:20
That's an interestinginteresante ideaidea."
330
785000
2000
Es una idea interesante".
13:22
And it turnsvueltas out WeiffenbachWeiffenbach is kindtipo of an expertexperto
331
787000
3000
Y resulta que Weiffenbach es un experto
13:25
in microwavemicroonda receptionrecepción,
332
790000
2000
en la recepción de microondas,
13:27
and he's got a little antennaeantenas setconjunto up
333
792000
2000
y tenía una pequeña antena
13:29
with an amplifieramplificador in his officeoficina.
334
794000
2000
con un amplificador en su oficina.
13:31
And so GuierGuier and WeiffenbachWeiffenbach go back to Weiffenbach'sWeiffenbach de officeoficina,
335
796000
2000
Guier y Weiffenbach van a la oficina de Weiffenbach
13:33
and they startcomienzo kindtipo of noodlingnoodling around -- hackingseco, as we mightpodría call it now.
336
798000
3000
y empiezan a buscar por todos lados; hoy diríamos a "piratear".
13:36
And after a couplePareja of hourshoras, they actuallyactualmente startcomienzo pickingcosecha up the signalseñal,
337
801000
3000
Después de un par de horas comienzan a recibir la señal
13:39
because the SovietsSoviéticos madehecho SputnikSputnik
338
804000
2000
porque los soviéticos hicieron el Sputnik
13:41
very easyfácil to trackpista.
339
806000
2000
muy fácil de rastrear.
13:43
It was right at 20 MHzmegahercio, so you could pickrecoger it up really easilyfácilmente,
340
808000
3000
Estaba en los 20 MHz, así que se lo podía encontrar fácilmente,
13:46
because they were afraidasustado that people would think it was a hoaxfarsa, basicallybásicamente.
341
811000
2000
básicamente porque temían que la gente pensara que era una farsa.
13:48
So they madehecho it really easyfácil to find it.
342
813000
2000
Así que lo hicieron fácil de ubicar.
13:50
So these two guys are sittingsentado there listeningescuchando to this signalseñal,
343
815000
3000
Por eso este par de hombres están sentados escuchando la señal
13:53
and people startcomienzo kindtipo of comingviniendo into the officeoficina and sayingdiciendo,
344
818000
2000
y la gente empieza a llegar a la oficina diciendo:
13:55
"WowGuau, that's prettybonita coolguay. Can I hearoír? WowGuau, that's great."
345
820000
3000
"Es genial. Puedo escucharlo. Es grandioso".
13:58
And before long, they think, "Well jeezjeez, this is kindtipo of historichistórico.
346
823000
3000
Y pronto piensan: "Esto es histórico.
14:01
We maymayo be the first people in the UnitedUnido StatesEstados to be listeningescuchando to this.
347
826000
2000
Tal vez seamos los primeros en Estados Unidos en estar escuchando esto.
14:03
We should recordgrabar it."
348
828000
2000
Deberíamos registrarlo".
14:05
And so they bringtraer in this biggrande, clunkytorpe analogcosa análoga tapecinta recordergrabadora
349
830000
2000
Así que traen esta grabadora gigante y anticuada,
14:07
and they startcomienzo recordinggrabación these little bleepemitir pitidos, bleepsBleeps.
350
832000
3000
y comienzan a grabar esos pequeños pitidos.
14:10
And they startcomienzo writingescritura the kindtipo of datefecha stampsello, time stampssellos
351
835000
3000
Empiezan a escribir la fecha y la hora
14:13
for eachcada little bleepemitir pitidos that they recordgrabar.
352
838000
3000
de cada pequeño pitido que graban.
14:16
And they they startcomienzo thinkingpensando, "Well goshDios mío, you know, we're noticingnotar
353
841000
2000
Empiezan a pensar: "estamos notando
14:18
smallpequeña little frequencyfrecuencia variationsvariaciones here.
354
843000
3000
pequeñas variaciones en la frecuencia.
14:21
We could probablyprobablemente calculatecalcular the speedvelocidad
355
846000
3000
Probablemente podríamos calcular la velocidad
14:24
that the satellitesatélite is travelingde viaje,
356
849000
2000
a la que se mueve el satélite
14:26
if we do a little basicBASIC mathmates here
357
851000
2000
con un poco de matemática elemental
14:28
usingutilizando the DopplerDoppler effectefecto."
358
853000
2000
usando el efecto Doppler.
14:30
And then they playedjugó around with it a little bitpoco more,
359
855000
2000
Y jugaron un poco más con esto,
14:32
and they talkedhabló to a couplePareja of theirsu colleaguescolegas
360
857000
2000
hablaron con un par de colegas
14:34
who had other kindtipo of specialtiesespecialidades.
361
859000
2000
de otras especialidades.
14:36
And they said, "JeezPor Dios, you know,
362
861000
2000
Y dijeron:
14:38
we think we could actuallyactualmente take a look at the slopecuesta abajo of the DopplerDoppler effectefecto
363
863000
2000
podríamos mirar con detenimiento la pendiente del efecto Doppler
14:40
to figurefigura out the pointspuntos at whichcual
364
865000
2000
para dar con los puntos
14:42
the satellitesatélite is closestmás cercano to our antennaeantenas
365
867000
2000
en los que el satélite está más cerca de nuestra antena.
14:44
and the pointspuntos at whichcual it's farthestmás lejano away.
366
869000
2000
y los puntos en los que está más distante.
14:46
That's prettybonita coolguay."
367
871000
2000
Es genial".
14:48
And eventuallyfinalmente, they get permissionpermiso --
368
873000
2000
Y, eventualmente, tuvieron el permiso...
14:50
this is all a little sidelado projectproyecto that hadn'tno tenía been officiallyoficialmente partparte of theirsu jobtrabajo descriptiondescripción.
369
875000
3000
esto es un proyecto al margen que no es parte de su trabajo.
14:53
They get permissionpermiso to use the newnuevo, you know, UNIVACUNIVAC computercomputadora
370
878000
3000
Tuvieron acceso a un computador UNIVAC
14:56
that takes up an entiretodo roomhabitación that they'dellos habrían just gottenconseguido at the APLAPL.
371
881000
3000
del tamaño de la sala que tenían en el laboratorio de física aplicada.
14:59
They runcorrer some more of the numbersnúmeros, and at the endfin of about threeTres or fourlas cuatro weekssemanas,
372
884000
3000
Calcularon algunos números más y en 3 ó 4 semanas
15:02
turnsvueltas out they have mappedmapeado the exactexacto trajectorytrayectoria
373
887000
3000
habían rastreado la trayectoria exacta
15:05
of this satellitesatélite around the EarthTierra,
374
890000
2000
de este satélite alrededor de la Tierra,
15:07
just from listeningescuchando to this one little signalseñal,
375
892000
2000
sólo escuchando la señal,
15:09
going off on this little sidelado hunchcorazonada that they'dellos habrían been inspiredinspirado to do
376
894000
3000
y siguiendo la corazonada de lo que les interesó hacer
15:12
over lunchalmuerzo one morningMañana.
377
897000
3000
un día en el almuerzo.
15:15
A couplePareja weekssemanas laterluego theirsu bossjefe, FrankFranco McClureMcClure,
378
900000
3000
Un par de semanas más tarde su jefe, Frank McClure,
15:18
pullstira them into the roomhabitación and saysdice,
379
903000
2000
los llamó al salón y les dijo:
15:20
"Hey, you guys, I have to askpedir you something
380
905000
2000
"tengo que preguntarles algo
15:22
about that projectproyecto you were workingtrabajando on.
381
907000
2000
sobre ese proyecto en el que están trabajando.
15:24
You've figuredfigurado out an unknowndesconocido locationubicación
382
909000
2000
Han encontrado la forma de saber la ubicación desconocida
15:26
of a satellitesatélite orbitingorbital the planetplaneta
383
911000
3000
del satélite que está girando alrededor del planeta
15:29
from a knownconocido locationubicación on the groundsuelo.
384
914000
2000
desde un sitio conocido en la superficie terrestre.
15:31
Could you go the other way?
385
916000
2000
¿Podría hacerse al revés?
15:33
Could you figurefigura out an unknowndesconocido locationubicación on the groundsuelo,
386
918000
2000
¿Podrían ubicar algo en la superficie terrestre
15:35
if you knewsabía the locationubicación of the satellitesatélite?"
387
920000
3000
si supieran la ubicación del satélite?"
15:38
And they thought about it and they said,
388
923000
2000
Lo pensaron y dijeron:
15:40
"Well, I guessadivinar maybe you could. Let's runcorrer the numbersnúmeros here."
389
925000
3000
"quizá se pueda. Permítanos calcular unos números".
15:43
So they wentfuimos back, and they thought about it.
390
928000
2000
Así que se fueron a pensarlo
15:45
And they camevino back and said, "ActuallyActualmente, it'llva a be easiermás fácil."
391
930000
2000
y regresaron diciendo: "realmente será más fácil".
15:47
And he said, "Oh, that's great.
392
932000
2000
Y él les dijo: "Oh, es grandioso.
15:49
Because see, I have these newnuevo nuclearnuclear submarinessubmarinos
393
934000
3000
porque, verán, tengo estos nuevos submarinos nucleares
15:52
that I'm buildingedificio.
394
937000
2000
que estoy construyendo,
15:54
And it's really harddifícil to figurefigura out how to get your missilemisil
395
939000
3000
y es muy difícil saber cómo hacer que los misiles
15:57
so that it will landtierra right on topparte superior of MoscowMoscú,
396
942000
2000
lleguen a Moscú
15:59
if you don't know where the submarinesubmarino is in the middlemedio of the PacificPacífico OceanOceano.
397
944000
3000
si no sabemos dónde están los submarinos en medio del Océano Pacífico.
16:02
So we're thinkingpensando, we could throwlanzar up a bunchmanojo of satellitessatélites
398
947000
3000
Pensamos que podríamos enviar unos cuantos satélites
16:05
and use it to trackpista our submarinessubmarinos
399
950000
3000
y usarlos para ubicar los submarinos
16:08
and figurefigura out theirsu locationubicación in the middlemedio of the oceanOceano.
400
953000
2000
y conocer así su ubicación en medio del océano.
16:10
Could you work on that problemproblema?"
401
955000
2000
¿Podrían trabajar en ese problema?
16:12
And that's how GPSGPS was bornnacido.
402
957000
3000
Y así fue como nació el GPS
16:15
30 yearsaños laterluego,
403
960000
2000
30 años más tarde.
16:17
RonaldRonald ReaganReagan actuallyactualmente openedabrió it up and madehecho it an openabierto platformplataforma
404
962000
3000
Ronald Reagan fue quien realmente abrió la plataforma
16:20
that anybodynadie could kindtipo of buildconstruir uponsobre
405
965000
2000
para que cualquiera pudiera construir sobre ella
16:22
and anybodynadie could come alonga lo largo and buildconstruir newnuevo technologytecnología
406
967000
3000
y cualquiera pudiera sumarse y crear nueva tecnología
16:25
that would createcrear and innovateinnovar
407
970000
2000
que creara e innovara
16:27
on topparte superior of this openabierto platformplataforma,
408
972000
2000
sobre esta plataforma.
16:29
left it openabierto for anyonenadie to do
409
974000
2000
La dejó abierta a cualquiera
16:31
prettybonita much anything they wanted with it.
410
976000
2000
para que hicieran lo que quisieran.
16:33
And now, I guaranteegarantía you
411
978000
2000
Y ahora, les garantizo
16:35
certainlyciertamente halfmitad of this roomhabitación, if not more,
412
980000
2000
que la mitad de esta sala, si no más,
16:37
has a devicedispositivo sittingsentado in theirsu pocketbolsillo right now
413
982000
2000
tiene un aparato en sus bolsillos ahora mismo
16:39
that is talkinghablando to one of these satellitessatélites in outerexterior spaceespacio.
414
984000
3000
que se comunica con los satélites del espacio exterior.
16:42
And I betapuesta you one of you, if not more,
415
987000
3000
Y les apuesto que uno de Uds, si no más,
16:45
has used said devicedispositivo and said satellitesatélite systemsistema
416
990000
3000
ha usado el sistema de dicho aparato y dicho satélite
16:48
to locatelocalizar a nearbycerca coffeehousecafetería somewherealgun lado in the last --
417
993000
3000
para localizar el café más cercano
16:51
(LaughterRisa)
418
996000
2000
(Risas)
16:53
in the last day or last weeksemana, right?
419
998000
3000
ayer o la semana pasada, ¿no?
16:56
(ApplauseAplausos)
420
1001000
3000
(Aplausos)
16:59
And that, I think,
421
1004000
2000
y eso, pienso,
17:01
is a great casecaso studyestudiar, a great lessonlección
422
1006000
3000
es un gran ejemplo, una gran lección,
17:04
in the powerpoder, the marvelousmaravilloso, kindtipo of unplannedno planificado
423
1009000
2000
del poder, de lo maravilloso, de algo no planeado
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emergentemergente, unpredictableimpredecible powerpoder
424
1011000
3000
emergente, del poder impredecible,
17:09
of openabierto innovativeinnovador systemssistemas.
425
1014000
2000
de los sistemas innovadores abiertos.
17:11
When you buildconstruir them right, they will be led to completelycompletamente newnuevo directionsdirecciones
426
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2000
Cuando se construyen bien, pueden llevarnos en direcciones completamente nuevas
17:13
that the creatorscreadores never even dreamedsoñado of.
427
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2000
a las cuales los creadores ni siquiera lo habían soñado.
17:15
I mean, here you have these guys
428
1020000
2000
Quiero decir, uno tiene estos hombres
17:17
who basicallybásicamente thought they were just followingsiguiendo this hunchcorazonada,
429
1022000
2000
que pensaron que estaban siguiendo una corazonada,
17:19
this little passionpasión that had developeddesarrollado,
430
1024000
2000
esa pequeña pasión que desarrollaron
17:21
then they thought they were fightinglucha the ColdFrío WarGuerra,
431
1026000
2000
y pensaron que estaban peleando en la Guerra Fría,
17:23
and then it turnsvueltas out they're just helpingración somebodyalguien
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2000
y resultó que estaban ayudando a descubrir
17:25
find a soysoja lattelatté.
433
1030000
2000
el café con leche de soja.
17:27
(LaughterRisa)
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1032000
2000
(Risas)
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That is how innovationinnovación happenssucede.
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Así es como se produce la innovación.
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ChanceOportunidad favorsfavores the connectedconectado mindmente.
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Las oportunidades favorecen a la mentes conectadas.
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Thank you very much.
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Muchas gracias.
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(ApplauseAplausos)
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(Aplausos)
Translated by Adriana Martinez
Reviewed by Sebastian Betti

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ABOUT THE SPEAKER
Steven Johnson - Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience.

Why you should listen

Steven Johnson is a leading light of today's interdisciplinary and collaborative approach to innovation. His writings have influenced everything from cutting-edge ideas in urban planning to the battle against 21st-century terrorism. Johnson was chosen by Prospect magazine as one of the top ten brains of the digital future, and The Wall Street Journal calls him "one of the most persuasive advocates for the role of collaboration in innovation."

Johnson's work on the history of innovation inspired the Emmy-nominated six-part series on PBS, "How We Got To Now with Steven Johnson," which aired in the fall of 2014. The book version of How We Got To Now was a finalist for the PEN/E.O. Wilson Literary Science Writing Award. His new book, Wonderland: How Play Made the Modern World, revolves around the creative power of play and delight: ideas and innovations that set into motion many momentous changes in science, technology, politics and society. 

Johnson is also the author of the bestselling Where Good Ideas Come From: The Natural History of Innovation, one of his many books celebrating progress and innovation. Others include The Invention of Air and The Ghost Map. Everything Bad Is Good For You, one of the most discussed books of 2005, argued that the increasing complexity of modern media is training us to think in more complex ways. Emergence and Future Perfect explore the power of bottom-up intelligence in both nature and contemporary society.

An innovator himself, Johnson has co-created three influential sites: the pioneering online magazine FEED, the Webby-Award-winning community site, Plastic.com, and the hyperlocal media site outside.in, which was acquired by AOL in 2011.

Johnson is a regular contributor to WIRED magazine, as well as the New York Times, The Wall Street Journal and many other periodicals. He has appeared on many high-profile television programs, including "The Charlie Rose Show," "The Daily Show with Jon Stewart" and "The NewsHour with Jim Lehrer."


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Steven Johnson | Speaker | TED.com