TED@UPS
David Lee: Why jobs of the future won't feel like work
דייוויד לי: למה משרות העתיד לא תרגשנה כמו עבודה
Filmed:
Readability: 4.2
1,916,479 views
כולנו שמענו שרובוטים עומדים לקחת מאיתנו את המשרות שלנו -- אך מה אנו יכולים לעשות לגבי זה? מומחה החדשנות דייוויד לי אומר שעלינו להתחיל לתכנן משרות שמשחררות את הכשרונות החבויים שלנו ואת התשוקות שלנו -- הדברים שאנו עוסקים בהם בסופי השבוע -- כדי להשאיר אותנו בעלי ערך בעידן הרובוטיקה. "התחילו לשאול אנשים אילו בעיות מעוררות אותן לחשיבה ואילו כשרונות הם רוצים להביא איתם לעבודה," אומר לי. "כאשר אתה קורא לאנשים להתעלות, הם יכולים להדהים אותנו עד כמה הם יכולים להתעלות על עצמם."
David Lee - Innovation leader
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
So there's a lot of valid
concern these days
concern these days
0
874
2152
ישנה דאגה רבה ומוצדקת בימים אלה
00:15
that our technology is getting so smart
1
3050
2205
שהטכנולוגיה שלנו הופכת כה חכמה
00:17
that we've put ourselves
on the path to a jobless future.
on the path to a jobless future.
2
5279
2748
שאנו סוללים את הדרך בעצמנו
לעתיד חסר עבודה.
לעתיד חסר עבודה.
00:21
And I think the example
of a self-driving car
of a self-driving car
3
9682
2152
ואני סבור שהדוגמה של מכונית ללא-נהג
00:23
is actually the easiest one to see.
4
11858
1674
היא הברורה ביותר.
00:25
So these are going to be fantastic
for all kinds of different reasons.
for all kinds of different reasons.
5
13556
3328
הן הולכות להיות נהדרות מסיבות רבות ושונות.
00:28
But did you know that "driver"
is actually the most common job
is actually the most common job
6
16908
3438
אך האם ידעתם ש"נהג"
היא המשרה הנפוצה ביותר
היא המשרה הנפוצה ביותר
00:32
in 29 of the 50 US states?
7
20370
1789
ב-29 מתוך 50 מדינות ארה"ב?
00:35
What's going to happen to these jobs
when we're no longer driving our cars
when we're no longer driving our cars
8
23042
3478
מה עומד לקרות למשרות אלה
כאשר לא עוד ננהג את מכוניותינו
כאשר לא עוד ננהג את מכוניותינו
00:38
or cooking our food
9
26544
1165
או נבשל את מזוננו
00:39
or even diagnosing our own diseases?
10
27733
1959
או אפילו נאבחן את מחלותינו שלנו?
00:42
Well, a recent study
from Forrester Research
from Forrester Research
11
30675
2377
ובכן, מחקר שנערך לאחרונה
בחברת המחקר פורסטר
בחברת המחקר פורסטר
00:45
goes so far to predict
that 25 million jobs
that 25 million jobs
12
33076
3163
מפליג רחוק בתחזית שלו
ומעריך ש-25 מיליון משרות
ומעריך ש-25 מיליון משרות
00:48
might disappear over the next 10 years.
13
36263
2162
עלולות להיעלם בתוך 10 השנים הבאות.
00:51
To put that in perspective,
14
39393
1489
כדי לשים זאת באמת מידה,
00:52
that's three times as many jobs lost
in the aftermath of the financial crisis.
in the aftermath of the financial crisis.
15
40906
4146
זה פי שלוש יותר ממספר המשרות
שאבדו כתוצאה מהמשבר הפיננסי.
שאבדו כתוצאה מהמשבר הפיננסי.
00:58
And it's not just blue-collar jobs
that are at risk.
that are at risk.
16
46606
2472
ולא מדובר רק במשרות צוארון כחול
שנמצאות בסכנה.
שנמצאות בסכנה.
01:01
On Wall Street and across Silicon Valley,
we are seeing tremendous gains
we are seeing tremendous gains
17
49728
3427
בוול-סטריט וברחבי עמק הסיליקון,
אנו רואים התקדמות מדהימה
אנו רואים התקדמות מדהימה
01:05
in the quality of analysis
and decision-making
and decision-making
18
53179
2182
באיכות הניתוח וקבלת ההחלטות
01:07
because of machine learning.
19
55385
1654
הודות ללמידת מכונה.
01:09
So even the smartest, highest-paid people
will be affected by this change.
will be affected by this change.
20
57063
3524
כך שאפילו האנשים החכמים ביותר, שמשתכרים
הכי הרבה, יושפעו על-ידי שינוי זה.
הכי הרבה, יושפעו על-ידי שינוי זה.
01:13
What's clear is that no matter
what your job is,
what your job is,
21
61714
2670
מה שברור הוא שלא משנה
מהי המשרה שלכם,
מהי המשרה שלכם,
01:16
at least some, if not all of your work,
22
64408
1972
לפחות חלק מהעבודה שלכם אם לא כולה,
01:18
is going to be done by a robot
or software in the next few years.
or software in the next few years.
23
66404
3392
עומדת להתבצע על-ידי רובוט
או תוכנה בשנים הקרובות.
או תוכנה בשנים הקרובות.
01:22
And that's exactly why people
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
24
70918
3071
וזו בדיוק הסיבה בגללה אנשים
כמו מרק צוקרברג וביל גייטס
כמו מרק צוקרברג וביל גייטס
01:26
are talking about the need for
government-funded minimum income levels.
government-funded minimum income levels.
25
74013
3388
מדברים על הצורך ברמות
הכנסה מינימליות ממומנות-ממשלה.
הכנסה מינימליות ממומנות-ממשלה.
01:29
But if our politicians can't agree
on things like health care
on things like health care
26
77425
3342
אבל אם המנהיגים שלנו לא יכולים
להסכים על נושאים כמו שירותי בריאות
להסכים על נושאים כמו שירותי בריאות
01:32
or even school lunches,
27
80791
1279
או אפילו ארוחות בבתי ספר,
01:34
I just don't see a path
where they'll find consensus
where they'll find consensus
28
82094
2430
אז קשה לי לראות כיצד יגיעו לאחדות-דעים
01:36
on something as big and as expensive
as universal basic life income.
as universal basic life income.
29
84548
3326
לגבי משהו כה גדול ויקר
כמו הכנסה בסיסית לכל.
כמו הכנסה בסיסית לכל.
01:40
Instead, I think the response
needs to be led by us in industry.
needs to be led by us in industry.
30
88616
3645
במקום זאת, אני חושב שהתגובה
צריכה לבוא מאיתנו בתעשיה.
צריכה לבוא מאיתנו בתעשיה.
01:44
We have to recognize
the change that's ahead of us
the change that's ahead of us
31
92285
2524
עלינו להכיר בשינוי שלפנינו
01:46
and start to design the new kinds of jobs
32
94833
1975
ולהתחיל לתכנן את הסוגים החדשים של משרות
01:48
that will still be relevant
in the age of robotics.
in the age of robotics.
33
96832
2695
שתהיינה ברות-קיימא גם בעידן הרובוטים.
01:52
The good news is that we have
faced down and recovered
faced down and recovered
34
100899
2753
החדשות הטובות הן שכבר
חווינו בעבר וגם שרדנו
חווינו בעבר וגם שרדנו
01:55
two mass extinctions of jobs before.
35
103676
2186
שתי הכחדות של משרות.
01:58
From 1870 to 1970,
36
106523
2210
בין 1870 ל-1970,
02:00
the percent of American workers
based on farms fell by 90 percent,
based on farms fell by 90 percent,
37
108757
4408
אחוז הגברים והנשים באמריקה שמשרותיהם
התבססו על עבודת-חווה נפלו ב-90 אחוזים,
התבססו על עבודת-חווה נפלו ב-90 אחוזים,
02:05
and then again from 1950 to 2010,
38
113189
2545
ואז שוב בין 1950 ל-2010,
02:07
the percent of Americans
working in factories
working in factories
39
115758
2143
אחוז האמריקאים, גברים ונשים,
העובדים בבתי-חרושת
העובדים בבתי-חרושת
02:09
fell by 75 percent.
40
117925
1676
נפל ב-75 אחוזים.
02:12
The challenge we face this time,
however, is one of time.
however, is one of time.
41
120570
2954
האתגרים בפניהם אנו ניצבים הפעם,
לעומת זאת, הם של זמן.
לעומת זאת, הם של זמן.
02:15
We had a hundred years
to move from farms to factories,
to move from farms to factories,
42
123548
3014
היו לנו מאה שנה לעבור מהחוות לבתי-החרושת,
02:18
and then 60 years to fully build out
a service economy.
a service economy.
43
126586
2575
ו-60 שנה לבנות מהיסוד כלכלה מבוססת-שירות.
02:21
The rate of change today
44
129678
1325
קצב השינוי כיום
02:23
suggests that we may only have
10 or 15 years to adjust,
10 or 15 years to adjust,
45
131027
2974
מראה שעשויות להיות לנו
רק 10 עד 15 שנים להתאים עצמנו,
רק 10 עד 15 שנים להתאים עצמנו,
02:26
and if we don't react fast enough,
46
134025
1703
ואם לא נגיב מספיק מהר,
02:27
that means by the time
today's elementary-school students
today's elementary-school students
47
135752
2756
המשמעות תהיה שבזמן
שתלמידי בתי-הספר היסודיים של היום
שתלמידי בתי-הספר היסודיים של היום
02:30
are college-aged,
48
138532
1885
יגיעו לאוניברסיטה,
02:32
we could be living
in a world that's robotic,
in a world that's robotic,
49
140441
2141
אנו עשויים לחיות בעולם רובוטי,
02:34
largely unemployed and stuck
in kind of un-great depression.
in kind of un-great depression.
50
142606
3683
נטול תעסוקה בעיקרו,
בסוג של שפל כלכלי בלתי-נחמד.
בסוג של שפל כלכלי בלתי-נחמד.
02:39
But I don't think it has to be this way.
51
147797
1939
אבל אני לא חושב שזה חייב לקרות.
02:41
You see, I work in innovation,
52
149760
1700
אתם מבינים, אני עוסק בחדשנות,
02:43
and part of my job is to shape how
large companies apply new technologies.
large companies apply new technologies.
53
151484
4154
וחלק מעבודתי הוא לעצב את הדרך
בה חברות גדולות משתמשות בטכנולוגיות חדשות.
בה חברות גדולות משתמשות בטכנולוגיות חדשות.
02:48
Certainly some of these technologies
54
156265
1795
ברור שחלק מטכנולוגיות אלה
02:50
are even specifically designed
to replace human workers.
to replace human workers.
55
158084
2904
מתוכננות במיוחד כך
שתחלפנה עובדים אנושיים.
שתחלפנה עובדים אנושיים.
02:53
But I believe that if we start
taking steps right now
taking steps right now
56
161615
2926
אבל אני מאמין שאם נתחיל
לנקוט צעדים כבר עתה
לנקוט צעדים כבר עתה
02:56
to change the nature of work,
57
164565
1821
לשינוי אופי העבודה,
02:58
we can not only create environments
where people love coming to work
where people love coming to work
58
166410
3886
נוכל ליצור סביבות כאלה שלא רק
שבני-אדם יאהבו להגיע אליהן כדי לעבוד
שבני-אדם יאהבו להגיע אליהן כדי לעבוד
03:02
but also generate
the innovation that we need
the innovation that we need
59
170320
2118
אלא גם יפיקו את החדשנות לה אנו זקוקים
03:04
to replace the millions of jobs
that will be lost to technology.
that will be lost to technology.
60
172462
3173
כדי להחליף את מיליוני המשרות
שתאבדנה עקב הטכנולוגיה.
שתאבדנה עקב הטכנולוגיה.
03:08
I believe that the key
to preventing our jobless future
to preventing our jobless future
61
176532
3799
אני מאמין שהמפתח למניעת עתיד נטול-משרות
03:12
is to rediscover what makes us human,
62
180355
2346
הוא לגלות מחדש מה הופך אותנו אנושיים,
03:14
and to create a new generation
of human-centered jobs
of human-centered jobs
63
182725
2958
וליצור דור חדש של משרות סובבות-אנוש
03:17
that allow us to unlock
the hidden talents and passions
the hidden talents and passions
64
185707
2606
שיאפשרו לנו לשחרר
את הכשרונות החבויים והתשוקות
את הכשרונות החבויים והתשוקות
03:20
that we carry with us every day.
65
188337
1653
שאנו נושאים איתנו כל יום.
03:24
But first, I think
it's important to recognize
it's important to recognize
66
192151
2143
אך קודם, אני חושב
שזה חשוב להכיר בכך
שזה חשוב להכיר בכך
03:26
that we brought this problem on ourselves.
67
194318
2152
שאנו הבאנו את הבעיה הזאת על עצמנו.
03:28
And it's not just because, you know,
we are the one building the robots.
we are the one building the robots.
68
196494
3457
וזה לא רק משום
שאנו אלה שבונים את הרובוטים.
שאנו אלה שבונים את הרובוטים.
03:32
But even though most jobs
left the factory decades ago,
left the factory decades ago,
69
200507
3184
למרות שרוב המשרות
יצאו מתחום בית-החרושת כבר לפני עשרות שנים,
יצאו מתחום בית-החרושת כבר לפני עשרות שנים,
03:35
we still hold on to this factory mindset
70
203715
1937
אנו עדיין שבויים באותה תפישה
שמקורה בבתי-החרושת
שמקורה בבתי-החרושת
03:37
of standardization and de-skilling.
71
205676
1959
של שבלוניות וחוסר צורך בכישורים.
אנחנו עדיין מגדירים משרות
על בסיס משימות של נוהל סדור
על בסיס משימות של נוהל סדור
03:40
We still define jobs
around procedural tasks
around procedural tasks
72
208525
2351
03:42
and then pay people for the number
of hours that they perform these tasks.
of hours that they perform these tasks.
73
210900
3488
ואז משלמים לבני-אדם עבור מספר
השעות בהן ביצעו משימות אלה.
השעות בהן ביצעו משימות אלה.
03:46
We've created narrow job definitions
74
214412
1756
הגדרנו משרות בהיקף צר
03:48
like cashier, loan processor
or taxi driver
or taxi driver
75
216192
3240
כגון קופאי פקיד הלוואות, או נהג מונית
03:51
and then asked people
to form entire careers
to form entire careers
76
219456
2483
ואז ביקשנו מאנשים לפתח קריירות שלמות
03:53
around these singular tasks.
77
221963
1630
סביב משימות יחידות אלה.
03:56
These choices have left us with
actually two dangerous side effects.
actually two dangerous side effects.
78
224251
3533
החלטות אלה השאירו אותנו
עם שתי תופעות-לוואי מסוכנות.
עם שתי תופעות-לוואי מסוכנות.
03:59
The first is that these
narrowly defined jobs
narrowly defined jobs
79
227808
2750
הראשונה היא שמשרות אלו בעלות ההגדרה הצרה
04:02
will be the first
to be displaced by robots,
to be displaced by robots,
80
230582
2423
תהיינה הראשונות להיות
מוחלפות על ידי רובוטים,
מוחלפות על ידי רובוטים,
04:05
because single-task robots
are just the easiest kinds to build.
are just the easiest kinds to build.
81
233029
2985
כיוון שרובוטים שמבצעים משימה יחידה
הם בדיוק אלה שהכי קל לבנות.
הם בדיוק אלה שהכי קל לבנות.
04:08
But second, we have accidentally made it
82
236781
2393
אבל השניה היא, שבטעות גרמנו לכך
04:11
so that millions of workers
around the world
around the world
83
239198
2128
שלמיליוני עובדים מסביב לעולם
04:13
have unbelievably boring working lives.
84
241350
2310
יש חיי עבודה משעממים באופן בלתי יאומן.
04:16
(Laughter)
85
244057
1871
(צחוק)
04:18
Let's take the example
of a call center agent.
of a call center agent.
86
246427
2402
בואו ניקח כדוגמה את משרת נציג מרכז שירות.
04:20
Over the last few decades,
we brag about lower operating costs
we brag about lower operating costs
87
248853
3003
במשך עשרות השנים האחרונות,
התפארנו בעלויות תפעול נמוכות יותר
התפארנו בעלויות תפעול נמוכות יותר
04:23
because we've taken most
of the need for brainpower
of the need for brainpower
88
251880
2427
שהושגו הודות להעברת רובו של הצורך בחשיבה
04:26
out of the person
and put it into the system.
and put it into the system.
89
254331
2144
מן האדם אל המערכת.
04:28
For most of their day,
they click on screens,
they click on screens,
90
256499
2521
במשך רוב היום שלהם, הם מקליקים על מסכים,
04:31
they read scripts.
91
259044
1201
הם מקריאים שגרות פעולה.
04:33
They act more like machines than humans.
92
261487
2653
הם פועלים יותר כמו מכונות מאשר
כמו בני-אדם.
כמו בני-אדם.
04:37
And unfortunately,
over the next few years,
over the next few years,
93
265278
2116
ולרוע המזל, במשך מספר השנים הבאות,
04:39
as our technology gets more advanced,
94
267418
1859
ככל שהטכנולוגיה שלנו תתקדם,
04:41
they, along with people
like clerks and bookkeepers,
like clerks and bookkeepers,
95
269301
2584
הם, כמו פקידים ומנהלי חשבונות,
04:43
will see the vast majority
of their work disappear.
of their work disappear.
96
271909
2412
יראו איך מרבית הצורך בעבודתם ייעלם.
04:47
To counteract this,
we have to start creating new jobs
we have to start creating new jobs
97
275495
2704
כדי לקזז מגמה זאת,
עלינו להתחיל ליצור משרות חדשות
עלינו להתחיל ליצור משרות חדשות
04:50
that are less centered
on the tasks that a person does
on the tasks that a person does
98
278223
2539
שתהיינה פחות מבוססות
על משימות שעל אדם לבצע
על משימות שעל אדם לבצע
04:52
and more focused on the skills
that a person brings to work.
that a person brings to work.
99
280786
2866
ויותר ממוקדות בכישורים
שאדם מביא איתו לעבודה.
שאדם מביא איתו לעבודה.
04:56
For example, robots are great
at repetitive and constrained work,
at repetitive and constrained work,
100
284389
3387
למשל, רובוטים הם מצויינים
בעבודה מוגדרת שחוזרת על עצמה,
בעבודה מוגדרת שחוזרת על עצמה,
04:59
but human beings have an amazing ability
101
287800
1949
לעומת זאת לבני אנוש יש יכולת מדהימה
05:01
to bring together
capability with creativity
capability with creativity
102
289773
2279
למזג כשרון עם יצירתיות
05:04
when faced with problems
that we've never seen before.
that we've never seen before.
103
292076
2700
כשהם ניצבים בפני בעיות שטרם נתקלו בהן.
05:07
It's when every day
brings a little bit of a surprise
brings a little bit of a surprise
104
295122
2980
כאשר כל יום מביא איתו מעט הפתעות
05:10
that we have designed work for humans
105
298126
2004
נדרשת עבודה של בני-אדם
05:12
and not for robots.
106
300154
1269
ולא של רובוטים.
05:14
Our entrepreneurs and engineers
already live in this world,
already live in this world,
107
302130
2898
היזמים והמהנדסים שלנו כבר חיים בעולם כזה,
05:17
but so do our nurses and our plumbers
108
305052
2592
אבל כך גם אחיות/אחים ושרברבים
05:19
and our therapists.
109
307668
1463
ונשים וגברים שעוסקים בפסיכיאטריה.
05:21
You know, it's the nature
of too many companies and organizations
of too many companies and organizations
110
309749
3057
אתם יודעים, זה באופיים של
יותר מדי חברות וארגונים
יותר מדי חברות וארגונים
05:24
to just ask people to come to work
and do your job.
and do your job.
111
312830
3690
לבקש מאנשים רק להגיע לעבודה
ולבצע את המשימה שלהם.
ולבצע את המשימה שלהם.
05:28
But if you work is better done by a robot,
112
316544
2186
אבל אם העבודה שלכם
נעשית טוב יותר על-ידי רובוט,
נעשית טוב יותר על-ידי רובוט,
05:30
or your decisions better made by an AI,
113
318754
2797
או שקבלת החלטות נעשית טוב יותר
על ידי אינטיליגנציה מלאכותית
על ידי אינטיליגנציה מלאכותית
05:33
what are you supposed to be doing?
114
321575
1712
מה אתם אמורים לעשות?
05:36
Well, I think for the manager,
115
324013
2484
ובכן, אני חושב שעבור המנהלים,
05:38
we need to realistically think about
the tasks that will be disappearing
the tasks that will be disappearing
116
326521
3397
אנחנו צריכים לחשוב באופן מציאותי
על המשימות שתיעלמנה
על המשימות שתיעלמנה
05:41
over the next few years
117
329942
1151
בשנים הקרובות
05:43
and start planning for more meaningful,
more valuable work that should replace it.
more valuable work that should replace it.
118
331117
3872
ולהתחיל לתכנן עבודה יותר משמעותית
ובעלת ערך רב יותר שתחליף אותן.
ובעלת ערך רב יותר שתחליף אותן.
05:47
We need to create environments
119
335013
1429
עלינו ליצור סביבות עבודה
05:48
where both human beings and robots thrive.
120
336466
2239
בהן גם בני-אנוש וגם רובוטים יגיעו למיטבם.
05:50
I say, let's give more work to the robots,
121
338729
2536
טענתי היא, הבה ניתן יותר עבודה לרובוטים,
05:53
and let's start with the work
that we absolutely hate doing.
that we absolutely hate doing.
122
341289
2903
והבה נתחיל מהעבודה שאנחנו
שונאים במיוחד לעשות.
שונאים במיוחד לעשות.
05:57
Here, robot,
123
345428
1164
לכאן, רובוט,
05:58
process this painfully idiotic report.
124
346616
1851
בצע עיבוד של דו"ח אידיוטי-במיוחד זה.
06:00
(Laughter)
125
348491
1423
(צחוק)
06:01
And move this box. Thank you.
126
349938
1425
והזז קופסה זאת. תודה רבה.
06:03
(Laughter)
127
351387
1699
(צחוק)
06:05
And for the human beings,
128
353110
1529
ועבור בני-האדם,
06:06
we should follow the advice from Harry
Davis at the University of Chicago.
Davis at the University of Chicago.
129
354663
3554
עלינו למלא אחר העצה של הארי דייוויס
מאוניברסיטת שיקגו.
מאוניברסיטת שיקגו.
06:10
He says we have to make it so that people
don't leave too much of themselves
don't leave too much of themselves
130
358241
3649
הוא אומר שעלינו לתכנן זאת כך שאנשים
לא ישאירו דברים רבים מדי שלהם
לא ישאירו דברים רבים מדי שלהם
06:13
in the trunk of their car.
131
361914
1331
בתא המטען של מכוניתם.
06:15
I mean, human beings
are amazing on weekends.
are amazing on weekends.
132
363269
2889
אני מתכוון, אנשים הם מדהימים בסופי השבוע.
06:18
Think about the people that you know
and what they do on Saturdays.
and what they do on Saturdays.
133
366182
3144
הזכרו באנשים שאתם מכירים
ובמה שהם עושים בימי ששי ושבת.
ובמה שהם עושים בימי ששי ושבת.
06:21
They're artists, carpenters,
chefs and athletes.
chefs and athletes.
134
369350
2976
הם עוסקים באמנות, נגרות, בישול ואתלטיקה.
06:25
But on Monday, they're back
to being Junior HR Specialist
to being Junior HR Specialist
135
373086
3896
אבל ביום ראשון, הם חוזרים להיות
מומחה משאבי-אנוש מתחיל
מומחה משאבי-אנוש מתחיל
06:29
and Systems Analyst 3.
136
377006
2099
ומנתחת מערכות סוג 3.
06:31
(Laughter)
137
379129
3781
(צחוק)
06:34
You know, these narrow job titles
not only sound boring,
not only sound boring,
138
382934
3318
אתם יודעים, הגדרות משרה צרות אלה
לא רק נשמעות משעממות,
לא רק נשמעות משעממות,
06:38
but they're actually
a subtle encouragement
a subtle encouragement
139
386276
2096
אלא גם באופן מעשי וסמוי מעודדות
06:40
for people to make narrow
and boring job contributions.
and boring job contributions.
140
388396
3040
אנשים לתרום לעבודה באופן צר ומשעמם.
06:43
But I've seen firsthand
that when you invite people to be more,
that when you invite people to be more,
141
391460
3116
אני ראיתי ממקור ראשון שכאשר
אתם קוראים לאנשים להיות יותר ממה שהם,
אתם קוראים לאנשים להיות יותר ממה שהם,
06:46
they can amaze us
with how much more they can be.
with how much more they can be.
142
394600
2390
הם יכולים להדהים אותנו
עד כמה הם יכולים להתעלות על עצמם.
עד כמה הם יכולים להתעלות על עצמם.
06:50
A few years ago,
I was working at a large bank
I was working at a large bank
143
398327
2233
לפני כמה שנים, עבדתי בבנק גדול
06:52
that was trying to bring more innovation
into its company culture.
into its company culture.
144
400584
3096
שניסה להכניס יותר חדשנות
לתרבות העבודה שלו.
לתרבות העבודה שלו.
06:55
So my team and I designed
a prototyping contest
a prototyping contest
145
403704
2341
הצוות שלי ואני תיכננו תחרות של אבות-טיפוס
06:58
that invited anyone to build
anything that they wanted.
anything that they wanted.
146
406069
2970
שקראה לכל אחד ואחת לבנות
כל דבר שעולה על רוחם.
כל דבר שעולה על רוחם.
07:01
We were actually trying to figure out
147
409704
1833
ניסינו למעשה לגלות
07:03
whether or not
the primary limiter to innovation
the primary limiter to innovation
148
411561
2268
באם החסם העיקרי בפני חדשנות הוא
07:05
was a lack of ideas or a lack of talent,
149
413853
2490
חוסר רעיונות או חוסר כשרון,
07:08
and it turns out it was neither one.
150
416367
1861
והתברר שזה אף לא אחד מאלה.
07:10
It was an empowerment problem.
151
418252
1755
זו היתה בעיית העצמה.
07:12
And the results
of the program were amazing.
of the program were amazing.
152
420698
2242
והתוצאות של התכנית היו מדהימות.
07:16
We started by inviting
people to reenvision
people to reenvision
153
424378
2377
התחלנו בקריאה לאנשים לחזות בדמיונם
07:18
what it is they could bring to a team.
154
426779
2115
מהו הדבר שהם יכולים להביא לצוות.
07:20
This contest was not only a chance
to build anything that you wanted
to build anything that you wanted
155
428918
3738
תחרות זו נתנה לא רק הזדמנות
לבנות כל דבר העולה על רוחכם
לבנות כל דבר העולה על רוחכם
07:24
but also be anything that you wanted.
156
432680
2336
אלא גם להיות כל דבר שתרצו.
07:27
And when people were no longer
limited by their day-to-day job titles,
limited by their day-to-day job titles,
157
435040
3286
וכאשר האנשים לא היו עוד מוגבלים
על ידי הגדרות המשרה היומיומיות שלהם
על ידי הגדרות המשרה היומיומיות שלהם
07:30
they felt free to bring all kinds
of different skills and talents
of different skills and talents
158
438350
3147
הם הרגישו חופשיים לגייס
כל סוג של כישורים וכשרונות
כל סוג של כישורים וכשרונות
07:33
to the problems
that they were trying to solve.
that they were trying to solve.
159
441521
2486
לצורך פתרון הבעיות שעמדו לפניהם.
07:36
We saw technology people being designers,
marketing people being architects,
marketing people being architects,
160
444031
3910
ראינו אנשי טכנולוגיה הופכים מעצבים,
אנשי שיווק הופכים לאדריכלים,
אנשי שיווק הופכים לאדריכלים,
07:39
and even finance people showing off
their ability to write jokes.
their ability to write jokes.
161
447965
3365
ואפילו אנשי כספים שחשפו
את כשרונם בכתיבת בדיחות.
את כשרונם בכתיבת בדיחות.
07:43
(Laughter)
162
451607
1150
(צחוק)
07:44
We ran this program twice,
163
452781
1405
הרצנו את התכנית הזאת פעמיים,
07:46
and each time more than 400 people
brought their unexpected talents to work
brought their unexpected talents to work
164
454210
3796
ובכל פעם יותר מ-400 אנשים הביאו איתם
לעבודה את כשרונותיהם הבלתי-צפויים
לעבודה את כשרונותיהם הבלתי-צפויים
07:50
and solved problems that they had been
wanting to solve for years.
wanting to solve for years.
165
458030
3139
ופתרו בעיות שהם רצו לפתור כבר במשך שנים.
07:53
Collectively, they created
millions of dollars of value,
millions of dollars of value,
166
461490
3019
ביחד, הם יצרו ערך בשווי מיליוני דולרים,
07:56
building things like a better
touch-tone system for call centers,
touch-tone system for call centers,
167
464533
4565
כשבנו דברים כגון מערכת מגע-צליל
טובה יותר עבור מרכזי שירות,
טובה יותר עבור מרכזי שירות,
08:01
easier desktop tools for branches
168
469122
1668
תוכנות מחשב קלות יותר עבור הסניפים
08:02
and even a thank you card system
169
470814
1525
ואפילו מערכת כרטיסי תודה
08:04
that has become a cornerstone
of the employee working experience.
of the employee working experience.
170
472363
3314
שהפכה להיות אבן-הפינה
בחוויית העבודה של המועסקים.
בחוויית העבודה של המועסקים.
08:07
Over the course of the eight weeks,
171
475701
1803
במשך שמונה שבועות,
08:09
people flexed muscles that they never
dreamed of using at work.
dreamed of using at work.
172
477528
3533
אנשים הגמישו שרירים
שלא חלמו להשתמש בהם בעבודה.
שלא חלמו להשתמש בהם בעבודה.
08:14
People learned new skills,
173
482353
1577
אנשים פיתחו כישורים חדשים,
08:15
they met new people,
174
483954
2368
פגשו אנשים חדשים,
08:18
and at the end, somebody
pulled me aside and said,
pulled me aside and said,
175
486346
2793
ובסוף, מישהו משך אותי הצידה ואמר,
08:21
"I have to tell you,
176
489163
1569
"אני חייב להגיד לך,
08:22
the last few weeks has been
one of the most intense,
one of the most intense,
177
490756
2776
שהשבועות האחרונים היוו את
התקופה בה חוויתי
התקופה בה חוויתי
08:25
hardest working experiences
of my entire life,
of my entire life,
178
493556
3279
את העבודה הקשה ביותר
והמאומצת ביותר בחיי,
והמאומצת ביותר בחיי,
08:28
but not one second of it felt like work."
179
496859
2041
אבל לא חשתי שזאת עבודה אפילו לשניה אחת."
08:32
And that's the key.
180
500080
1298
וזהו המפתח.
08:33
For those few weeks, people
got to be creators and innovators.
got to be creators and innovators.
181
501402
3710
במשך אותם מספר שבועות, אנשים
היו צריכים להפוך יצירתיים וחדשנים.
היו צריכים להפוך יצירתיים וחדשנים.
08:38
They had been dreaming of solutions
182
506811
1667
הם חלמו על פתרונות
08:40
to problems that had been
bugging them for years,
bugging them for years,
183
508502
2484
לבעיות שהציקו להם במשך שנים,
08:43
and this was a chance to turn
those dreams into a reality.
those dreams into a reality.
184
511010
2854
וזו היתה הזדמנות להפוך
חלומות אלה למציאות.
חלומות אלה למציאות.
08:46
And that dreaming is an important part
of what separates us from machines.
of what separates us from machines.
185
514669
4442
והיכולת הזאת לחלום היא חלק חשוב
ממה שמבדיל אותנו ממכונות.
ממה שמבדיל אותנו ממכונות.
08:51
For now, our machines
do not get frustrated,
do not get frustrated,
186
519135
3018
נכון להיום, המכונות שלנו
לא חוות תסכולים,
לא חוות תסכולים,
08:54
they do not get annoyed,
187
522177
1407
לא ניתן להרגיז אותן,
08:55
and they certainly don't imagine.
188
523608
2260
ודאי שהן אינן מדמיינות.
08:57
But we, as human beings --
189
525892
1699
אבל אנחנו, כבני אדם --
08:59
we feel pain,
190
527615
1207
אנו חשים כאב,
09:00
we get frustrated.
191
528846
1400
אנו חווים תיסכולים.
09:02
And it's when we're most annoyed
and most curious
and most curious
192
530270
3116
והרגעים האלה בהם אנו נרגזים ביותר
וסקרנים ביותר
וסקרנים ביותר
09:05
that we're motivated to dig
into a problem and create change.
into a problem and create change.
193
533410
3263
הם אלה בהם אנו מונעים לחפור
לתוך בעיה וליצור שינוי.
לתוך בעיה וליצור שינוי.
09:09
Our imaginations are the birthplace
of new products, new services,
of new products, new services,
194
537546
3910
הדמיון שלנו הוא ערש-הלידה
של מוצרים ושירותים חדשים,
של מוצרים ושירותים חדשים,
09:13
and even new industries.
195
541480
1233
ואפילו תעשיות חדשות.
09:15
I believe that the jobs of the future
196
543476
1802
אני מאמין שמשרות העתיד
09:17
will come from the minds of people
197
545302
1713
תנבענה מהמוחות של אנשים
09:19
who today we call
analysts and specialists,
analysts and specialists,
198
547039
2716
שהיום אנו קוראים להם אנליסטים ומומחים,
09:21
but only if we give them the freedom
and protection that they need to grow
and protection that they need to grow
199
549779
3478
אבל רק אם ניתן להם את החירות
וההגנה שהם צריכים כדי לצמוח
וההגנה שהם צריכים כדי לצמוח
09:25
into becoming explorers and inventors.
200
553281
2469
ולהיות חוקרים וממציאים.
אם אנחנו באמת רוצים שמשרותינו
תהיינה מוגנות מפני רובוטים,
תהיינה מוגנות מפני רובוטים,
09:28
If we really want to robot-proof our jobs,
201
556714
2143
09:30
we, as leaders, need
to get out of the mindset
to get out of the mindset
202
558881
2235
אנו, כמובילים, צריכים
לחרוג מצורת החשיבה
לחרוג מצורת החשיבה
09:33
of telling people what to do
203
561140
1830
לפיה יש לאמר לאנשים מה לעשות
09:34
and instead start asking them
what problems they're inspired to solve
what problems they're inspired to solve
204
562994
3821
ובמקום זאת להתחיל לשאול אותם
אילו בעיות מעוררות אותם לפעולה
אילו בעיות מעוררות אותם לפעולה
09:38
and what talents
they want to bring to work.
they want to bring to work.
205
566839
2365
ואילו כשרונות הם רוצים להביא לעבודה.
09:41
Because when you can bring
your Saturday self to work on Wednesdays,
your Saturday self to work on Wednesdays,
206
569681
3443
כיוון שכאשר תוכלו להביא
את העצמי שלכם מיום שבת לעבודה בימי רביעי,
את העצמי שלכם מיום שבת לעבודה בימי רביעי,
09:45
you'll look forward to Mondays more,
207
573148
1994
תצפו יותר לימי ראשון,
09:47
and those feelings
that we have about Mondays
that we have about Mondays
208
575166
2682
ואותן תחושות שיש לנו בימי ראשון
09:49
are part of what makes us human.
209
577872
1758
הן חלק ממה שהופך אותנו אנושיים.
09:52
And as we redesign work
for an era of intelligent machines,
for an era of intelligent machines,
210
580467
3008
ובעוד אנו מתכננים מחדש את עולם העבודה
לקראת עידן המכונות החכמות,
לקראת עידן המכונות החכמות,
09:55
I invite you all to work alongside me
211
583499
2216
אני מזמין את כולכם לעבוד במקביל אלי
09:57
to bring more humanity
to our working lives.
to our working lives.
212
585739
2642
כדי להביא אנושיות רבה יותר
לחיי העבודה שלנו.
לחיי העבודה שלנו.
10:00
Thank you.
213
588405
1151
תודה רבה.
10:01
(Applause)
214
589580
3401
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
David Lee - Innovation leaderUPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions.
Why you should listen
David Lee is the Vice President of Innovation and the Strategic Enterprise Fund for UPS. In that role, he develops programs that make it easier for smart, creative people to get together and explore ideas. It's clear that great ideas can come from anywhere. His responsibility to help people turn their ideas into tangible, pragmatic solutions. His team coordinates communities, programs, and contests that give people permission to chase down problems that they are personally inspired to address. He is constantly amazed at what happens when thoughtful, passionate people are given room to run.
Lee's career has been filled with interesting opportunities to break down new barriers for large corporations. He has been involved in the launch of dozens of new products, services and businesses within the framework of corporate processes and expectations. Some of those efforts flourished while others failed. Because of those lessons, he looks to create pathways which result in rapid impact and "good failures" whenever possible.
Prior to joining UPS, he led innovation at SunTrust Bank. Lee started his career at Bank of America, where he worked in advanced technology and asset management. There he helped to launch retirement services and a strategic venture capital group. He studied economics at the University of Virginia and went to business school at the University of Chicago.
David Lee | Speaker | TED.com