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David Lee: Why jobs of the future won't feel like work
डेविड ली: भविष्य की नौकरियां काम की तरह क्यों नहीं लगेंगी
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हम सभी ने सुना है कि रोबोट हमारी नौकरियां लेने जा रहे हैं - लेकिनहम इसके बारे में क्या कर सकते हैं? नवोन्मेष विशेषज्ञ डेविड ली का कहना है कि हमें अपनी छिपी हुई प्रतिभाओं और भावनाओं को उभारने वाली नौकरियों को डिजाइन करना शुरू कर देना चाहिए - जो चीजें हम अपने सप्ताहांत में करते हैं - रोबोटिक्स के युग में हमें प्रासंगिक रखने के लिए। "लोगों से पूछो कि वे किस समस्या को हल करके प्रेरित होते हैं और किस प्रतिभा को काम पर लाना चाहते हैं," ली कहते हैं। "जब आप लोगों को अधिक होने का निमंत्रण देते हैं, तो वे हमें विस्मित कर सकते हैं इस बात से कि वे कितना अधिक हो सकते हैं।"
David Lee - Innovation leader
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
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00:12
So there's a lot of valid
concern these days
concern these days
0
874
2152
तो इन दिनों चिंता बहुत वैध है
00:15
that our technology is getting so smart
1
3050
2205
कि हमारी तकनीक इतनी चतुर हो रही है
00:17
that we've put ourselves
on the path to a jobless future.
on the path to a jobless future.
2
5279
2748
कि हमने खुद को भविष्य में
बेरोजगारी के पथ पर डाला है।
बेरोजगारी के पथ पर डाला है।
00:21
And I think the example
of a self-driving car
of a self-driving car
3
9682
2152
और मुझे एक स्वचालित कार
उदाहरण की सोच आती है
उदाहरण की सोच आती है
00:23
is actually the easiest one to see.
4
11858
1674
वास्तव में देखने में सबसे आसान है।
00:25
So these are going to be fantastic
for all kinds of different reasons.
for all kinds of different reasons.
5
13556
3328
तो सभी प्रकार के विभिन्न कारणों से
ये शानदार होने जा रहे हैं।
ये शानदार होने जा रहे हैं।
00:28
But did you know that "driver"
is actually the most common job
is actually the most common job
6
16908
3438
लेकिन क्या आप जानते हैं कि "चालक"
वास्तव में सबसे आम नौकरी है
वास्तव में सबसे आम नौकरी है
00:32
in 29 of the 50 US states?
7
20370
1789
50 अमेरिकी राज्यों में से 29 में?
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
इन नौकरियों का क्या होगा?
जब हम अपनी कारों को नहीं चला रहे हैं
जब हम अपनी कारों को नहीं चला रहे हैं
00:38
or cooking our food
9
26544
1165
या अपना खाना नहीं पका रहे
00:39
or even diagnosing our own diseases?
10
27733
1959
या अपनी बीमारियों का निदान नहीं कर रहे ?
00:42
Well, a recent study
from Forrester Research
from Forrester Research
11
30675
2377
अच्छा, फोरेस्टर रिसर्च से
एक हाल ही का अध्ययन
एक हाल ही का अध्ययन
00:45
goes so far to predict
that 25 million jobs
that 25 million jobs
12
33076
3163
यहां तक भविष्यवाणी करता है
कि 25 लाख नौकरियां
कि 25 लाख नौकरियां
00:48
might disappear over the next 10 years.
13
36263
2162
अगले 10 वर्षों में गायब हो सकती हैं।
00:51
To put that in perspective,
14
39393
1489
इस परिप्रेक्ष्य में,
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
ये वित्तीय संकट के बाद में खोयी
नौकरियों से तीन गुना ज्यादा है।
नौकरियों से तीन गुना ज्यादा है।
00:58
And it's not just blue-collar jobs
that are at risk.
that are at risk.
16
46606
2472
और यह कायिक काम की ही
नौकरी नहीं जो जोखिम में हैं।
नौकरी नहीं जो जोखिम में हैं।
01:01
On Wall Street and across Silicon Valley,
we are seeing tremendous gains
we are seeing tremendous gains
17
49728
3427
वॉल स्ट्रीट पर और सिलिकॉन वैली में,
हम भारी लाभ देख रहे हैं
हम भारी लाभ देख रहे हैं
01:05
in the quality of analysis
and decision-making
and decision-making
18
53179
2182
विश्लेषण की गुणवत्ता में और निर्णय लेने
01:07
because of machine learning.
19
55385
1654
मशीन सीखने की वजह से।
01:09
So even the smartest, highest-paid people
will be affected by this change.
will be affected by this change.
20
57063
3524
तो सबसे चतुर, उच्चतम-भुगतान वाले लोग भी
इस परिवर्तन से प्रभावित होंगे।
इस परिवर्तन से प्रभावित होंगे।
01:13
What's clear is that no matter
what your job is,
what your job is,
21
61714
2670
यह स्पष्ट है कि कोई फर्क नहीं कि
तुम्हारा काम क्या है,
तुम्हारा काम क्या है,
01:16
at least some, if not all of your work,
22
64408
1972
यदि आपके सभी काम नहीं तो कम से कम कुछ,
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
अगले कुछ वर्षों में एक रोबोट या सॉफ्टवेयर
द्वारा किए जाने वाले हैं।
द्वारा किए जाने वाले हैं।
01:22
And that's exactly why people
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
24
70918
3071
और यही कारण है कि मार्क जकरबर्ग और
बिल गेट्स जैसे लोग
बिल गेट्स जैसे लोग
01:26
are talking about the need for
government-funded minimum income levels.
government-funded minimum income levels.
25
74013
3388
सरकार द्वारा वित्त पोषित न्यूनतम आय स्तर
की ज़रूरत बारे बात कर रहे हैं।
की ज़रूरत बारे बात कर रहे हैं।
01:29
But if our politicians can't agree
on things like health care
on things like health care
26
77425
3342
पर अगर हमारे राजनेता स्वास्थ्य देखभाल
जैसी चीजों से सहमत नहीं हो सकते
जैसी चीजों से सहमत नहीं हो सकते
01:32
or even school lunches,
27
80791
1279
या यहां स्कूल लंच पर,
01:34
I just don't see a path
where they'll find consensus
where they'll find consensus
28
82094
2430
मुझे नहीं सूझता कि उनकी सर्वसम्मति होगी
01:36
on something as big and as expensive
as universal basic life income.
as universal basic life income.
29
84548
3326
कुछ इतने बड़ी और महंगी सार्वभौमिक
बुनियादी जीवन आय पर।
बुनियादी जीवन आय पर।
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
इसके बजाय, मुझे लगता है कि प्रतिक्रिया
नेतृत्व हमसे उद्योग में होना चाहिए।
नेतृत्व हमसे उद्योग में होना चाहिए।
01:44
We have to recognize
the change that's ahead of us
the change that's ahead of us
31
92285
2524
हमें हमारे आगे के बदलाव को पहचानना होगा।
01:46
and start to design the new kinds of jobs
32
94833
1975
व नई नौकरियों को डिजाइन करना शुरू करना है
01:48
that will still be relevant
in the age of robotics.
in the age of robotics.
33
96832
2695
जो रोबोटिक्स युग में भी प्रासंगिक होगा।
01:52
The good news is that we have
faced down and recovered
faced down and recovered
34
100899
2753
अच्छी खबर यह है कि हमने
सामना किया और ठीक हुए
सामना किया और ठीक हुए
01:55
two mass extinctions of jobs before.
35
103676
2186
दो बार पहले नौकरियों की
बड़ी विलुप्ति पर।
बड़ी विलुप्ति पर।
01:58
From 1870 to 1970,
36
106523
2210
1870 से 1 9 70 तक,
02:00
the percent of American workers
based on farms fell by 90 percent,
based on farms fell by 90 percent,
37
108757
4408
खेतों पर आधारित अमेरिकन श्रमिकों की
90 प्रतिशत गिरावट आई,
90 प्रतिशत गिरावट आई,
02:05
and then again from 1950 to 2010,
38
113189
2545
और फिर 1 950 से 2010 तक,
02:07
the percent of Americans
working in factories
working in factories
39
115758
2143
कारखानों में काम करते
अमेरिकियों का प्रतिशत
अमेरिकियों का प्रतिशत
02:09
fell by 75 percent.
40
117925
1676
75% तक गिर गया।
02:12
The challenge we face this time,
however, is one of time.
however, is one of time.
41
120570
2954
हालांकि इस बार चुनौती समय की है।
02:15
We had a hundred years
to move from farms to factories,
to move from farms to factories,
42
123548
3014
खेतों से कारखानों तक जाने के लिए
हमारे पास सौ साल थे,
हमारे पास सौ साल थे,
02:18
and then 60 years to fully build out
a service economy.
a service economy.
43
126586
2575
और फिर 60 साल पूरी तरह
सेवाअर्थव्यवस्था बनाने में।
सेवाअर्थव्यवस्था बनाने में।
02:21
The rate of change today
44
129678
1325
आज परिवर्तन की दर
02:23
suggests that we may only have
10 or 15 years to adjust,
10 or 15 years to adjust,
45
131027
2974
का संकेत है कि शायद हमारे पास केवल
संवारने के लिए 10 या 15 वर्ष हों,
संवारने के लिए 10 या 15 वर्ष हों,
02:26
and if we don't react fast enough,
46
134025
1703
व अगर हम शीघ्र कुछ नहीं करते हैं,
02:27
that means by the time
today's elementary-school students
today's elementary-school students
47
135752
2756
इसका अर्थ है आज के
प्राथमिक विद्यालय के छात्र
प्राथमिक विद्यालय के छात्र
02:30
are college-aged,
48
138532
1885
महा विद्यालय-जाने योग्य होंगे,
02:32
we could be living
in a world that's robotic,
in a world that's robotic,
49
140441
2141
हम रोबोटों की दुनिया में
रह रहे हो सकते हैं,
रह रहे हो सकते हैं,
02:34
largely unemployed and stuck
in kind of un-great depression.
in kind of un-great depression.
50
142606
3683
बड़े पैमाने पर बेरोजगार और
गैर-महान अवसाद प्रकार में फंसे हुए।
गैर-महान अवसाद प्रकार में फंसे हुए।
02:39
But I don't think it has to be this way.
51
147797
1939
पर मुझे नहीं लगता कि इसे ऐसे होना है।
02:41
You see, I work in innovation,
52
149760
1700
देखो, मैं नवाचार में काम करता हूं,
02:43
and part of my job is to shape how
large companies apply new technologies.
large companies apply new technologies.
53
151484
4154
और मेरी नौकरी बड़ी कंपनियां को नई
प्रौद्योगिकियों लागु करने हेतु बताना है
प्रौद्योगिकियों लागु करने हेतु बताना है
02:48
Certainly some of these technologies
54
156265
1795
निश्चित रूप से इनमें से कुछ तकनीकें
02:50
are even specifically designed
to replace human workers.
to replace human workers.
55
158084
2904
विशेष रूप से मानव श्रमिकों
की जगह लेने के इरादे से हैं।
की जगह लेने के इरादे से हैं।
02:53
But I believe that if we start
taking steps right now
taking steps right now
56
161615
2926
पर मुझे विश्वास है कि अगर हम अभी से
कदम उठाना शुरू करते हैं।
कदम उठाना शुरू करते हैं।
02:56
to change the nature of work,
57
164565
1821
काम की प्रकृति को बदलने के लिए,
02:58
we can not only create environments
where people love coming to work
where people love coming to work
58
166410
3886
हम न केवल वातावरण बना सकते हैं
जहां लोग काम पर आने से प्यार करते हैं
जहां लोग काम पर आने से प्यार करते हैं
03:02
but also generate
the innovation that we need
the innovation that we need
59
170320
2118
पर वे आवश्यक नवाचार उत्पन्न भी करते हैं।
03:04
to replace the millions of jobs
that will be lost to technology.
that will be lost to technology.
60
172462
3173
प्रौद्योगिकी के कारण खोई
लाखों नौकरियों को बदलने हेतु।
लाखों नौकरियों को बदलने हेतु।
03:08
I believe that the key
to preventing our jobless future
to preventing our jobless future
61
176532
3799
मुझे विश्वास है कि हमारे बेरोजगार
भविष्य को रोकने की कुंजी
भविष्य को रोकने की कुंजी
03:12
is to rediscover what makes us human,
62
180355
2346
यह खोजना है कि हमें मानव क्या बनाता है,
03:14
and to create a new generation
of human-centered jobs
of human-centered jobs
63
182725
2958
और मानव केंद्रित नौकरियों की
एक नई पीढ़ी बनाने के लिए
एक नई पीढ़ी बनाने के लिए
03:17
that allow us to unlock
the hidden talents and passions
the hidden talents and passions
64
185707
2606
जो हमारी छिपी प्रतिभा और
जुनून को उजागर करे
जुनून को उजागर करे
03:20
that we carry with us every day.
65
188337
1653
जो कि हर दिन हमारे साथ होती है।
03:24
But first, I think
it's important to recognize
it's important to recognize
66
192151
2143
पर पहले, मुझे लगता है
यह पहचानना महत्वपूर्ण है
यह पहचानना महत्वपूर्ण है
03:26
that we brought this problem on ourselves.
67
194318
2152
कि हम स्वयं इस समस्या को लाए।
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
और आप जानते हैं यह सिर्फ इसलिए नहीं है
कि हम रोबोट का निर्माण कर रहे हैं।
कि हम रोबोट का निर्माण कर रहे हैं।
03:32
But even though most jobs
left the factory decades ago,
left the factory decades ago,
69
200507
3184
लेकिन भले ही अधिकांश नौकरियां
दशकों पहले कारखाने छोड़ गईं,
दशकों पहले कारखाने छोड़ गईं,
03:35
we still hold on to this factory mindset
70
203715
1937
हम अभी भी इस कारखाना सोच को पकड़े हुए हैं
03:37
of standardization and de-skilling.
71
205676
1959
मानकीकरण और कौशल हटाने की।
अभी हमारी सेवाएँ प्रक्रियात्मक
कार्यों से परिभाषित हैं
कार्यों से परिभाषित हैं
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
व फिर लोगों को इन कार्यों को करने
हेतु घंटों के हिसाब से भुगतान करते हैं।
हेतु घंटों के हिसाब से भुगतान करते हैं।
03:46
We've created narrow job definitions
74
214412
1756
हमने संकीर्ण नौकरी परिभाषाएं घड़ी हैं
03:48
like cashier, loan processor
or taxi driver
or taxi driver
75
216192
3240
जैसे कि ख़ज़ाँची, ऋण प्रक्रमक या टैक्सी चालक
03:51
and then asked people
to form entire careers
to form entire careers
76
219456
2483
और फिर लोगों से पूरी आजीविका का
निर्माण करने को कहा
निर्माण करने को कहा
03:53
around these singular tasks.
77
221963
1630
इन्हीं प्रकार के कार्यों के आसपास।
03:56
These choices have left us with
actually two dangerous side effects.
actually two dangerous side effects.
78
224251
3533
इन विकल्पों ने हमें वास्तव में दो खतरनाक
दुष्प्रभाव के साथ छोड़ दिया है।
दुष्प्रभाव के साथ छोड़ दिया है।
03:59
The first is that these
narrowly defined jobs
narrowly defined jobs
79
227808
2750
पहला यह है कि ये
बारीकी से परिभाषित रोजगार
बारीकी से परिभाषित रोजगार
04:02
will be the first
to be displaced by robots,
to be displaced by robots,
80
230582
2423
रोबोटों द्वारा विस्थापित होने
वाले पहले पहल होंगे
वाले पहले पहल होंगे
04:05
because single-task robots
are just the easiest kinds to build.
are just the easiest kinds to build.
81
233029
2985
क्योंकि एकल-कार्य रोबोट का
निर्माण सबसे आसान है।
निर्माण सबसे आसान है।
04:08
But second, we have accidentally made it
82
236781
2393
लेकिन दूसरा, इसे हमने गलती से बनाया है
04:11
so that millions of workers
around the world
around the world
83
239198
2128
ताकि दुनिया भर में लाखों श्रमिकों का
04:13
have unbelievably boring working lives.
84
241350
2310
अविश्वसनीय उबाऊ कामकाजी जीवन हो।
04:16
(Laughter)
85
244057
1871
(हँसी)
04:18
Let's take the example
of a call center agent.
of a call center agent.
86
246427
2402
हम कॉल सेंटर एजेंट का उदाहरण लेते हैं
04:20
Over the last few decades,
we brag about lower operating costs
we brag about lower operating costs
87
248853
3003
हम पिछले कुछ दशकों से कम
परिचालन लागत बारे शेखी बघारते हैं
परिचालन लागत बारे शेखी बघारते हैं
04:23
because we've taken most
of the need for brainpower
of the need for brainpower
88
251880
2427
क्योंकि हमने दिमागी शक्ति की
सबसे अधिक ज़रूरत को
सबसे अधिक ज़रूरत को
04:26
out of the person
and put it into the system.
and put it into the system.
89
254331
2144
व्यक्ति से बाहर कर सिस्टम में डाल दिया है।
04:28
For most of their day,
they click on screens,
they click on screens,
90
256499
2521
अपने दिन में अधिकतर ,
वे स्क्रीन पर क्लिक करते हैं,
वे स्क्रीन पर क्लिक करते हैं,
04:31
they read scripts.
91
259044
1201
वे लिपि पढ़ते हैं।
04:33
They act more like machines than humans.
92
261487
2653
वे मनुष्यों की बजाय मशीनों
की तरह काम करते हैं।
की तरह काम करते हैं।
04:37
And unfortunately,
over the next few years,
over the next few years,
93
265278
2116
और दुर्भाग्य वश अगले कुछ वर्षों में,
04:39
as our technology gets more advanced,
94
267418
1859
जैसे ही हमारी तकनीक अधिक उन्नत होती है,
04:41
they, along with people
like clerks and bookkeepers,
like clerks and bookkeepers,
95
269301
2584
वे, लिपिकों व बहीखातालेखकों
जैसे लोगों के साथ,
जैसे लोगों के साथ,
04:43
will see the vast majority
of their work disappear.
of their work disappear.
96
271909
2412
विशाल बहुतायत उनके काम
को लुप्त होते पाएंगे।
को लुप्त होते पाएंगे।
04:47
To counteract this,
we have to start creating new jobs
we have to start creating new jobs
97
275495
2704
इसे प्रभावहीन बनाने हेतु हमें
नई सेवाएँ शुरू करनी है
नई सेवाएँ शुरू करनी है
04:50
that are less centered
on the tasks that a person does
on the tasks that a person does
98
278223
2539
जो कम केन्द्रित हैं उन कार्यों पर
जो व्यक्ति करता है
जो व्यक्ति करता है
04:52
and more focused on the skills
that a person brings to work.
that a person brings to work.
99
280786
2866
और अधिक कौशल पर केंद्रित है
कि एक व्यक्ति काम पर लाता है।
कि एक व्यक्ति काम पर लाता है।
04:56
For example, robots are great
at repetitive and constrained work,
at repetitive and constrained work,
100
284389
3387
उदाहरण के लिए, रोबोट महान हैं
दोहराव और विवश काम पर,
दोहराव और विवश काम पर,
04:59
but human beings have an amazing ability
101
287800
1949
लेकिन मनुष्य के पास अद्भुत क्षमता है
05:01
to bring together
capability with creativity
capability with creativity
102
289773
2279
क्षमता को रचनात्मकता के साथ
इकट्ठा लाने के लिए
इकट्ठा लाने के लिए
05:04
when faced with problems
that we've never seen before.
that we've never seen before.
103
292076
2700
जब पहले कभी न देखी समस्याओँ
का सामना करने पड़े।
का सामना करने पड़े।
05:07
It's when every day
brings a little bit of a surprise
brings a little bit of a surprise
104
295122
2980
यह तब होता है जब हर दिन
एक छोटा सा आश्चर्य लाता है
एक छोटा सा आश्चर्य लाता है
05:10
that we have designed work for humans
105
298126
2004
कि हमने मनुष्यों हेतु काम डिज़ाइन किया है
05:12
and not for robots.
106
300154
1269
और न कि रोबोटों के लिए।
05:14
Our entrepreneurs and engineers
already live in this world,
already live in this world,
107
302130
2898
हमारे उद्यमी और इंजीनियर पहले से ही
इस दुनिया में रहते हैं,
इस दुनिया में रहते हैं,
05:17
but so do our nurses and our plumbers
108
305052
2592
लेकिन हमारी नर्सें और
हमारे प्लंबर भी ऐसा करते हैं
हमारे प्लंबर भी ऐसा करते हैं
05:19
and our therapists.
109
307668
1463
और हमारे चिकित्सक भी।
05:21
You know, it's the nature
of too many companies and organizations
of too many companies and organizations
110
309749
3057
तुम्हें पता है, यह बहुत सारी कंपनियों और
संगठनों की प्रकृति है
संगठनों की प्रकृति है
05:24
to just ask people to come to work
and do your job.
and do your job.
111
312830
3690
सिर्फ लोगों को काम पर आने
व उनका काम करने के लिए पूछना।
व उनका काम करने के लिए पूछना।
05:28
But if you work is better done by a robot,
112
316544
2186
पर यदि आपका काम रोबोट
द्वारा बेहतर होता है,
द्वारा बेहतर होता है,
05:30
or your decisions better made by an AI,
113
318754
2797
या आपके निर्णय कृत्रिम बुद्धिमत्ता
द्वारा बेहतर होते हैं,
द्वारा बेहतर होते हैं,
05:33
what are you supposed to be doing?
114
321575
1712
तो आप क्या करेंगे?
05:36
Well, I think for the manager,
115
324013
2484
खैर, मैं प्रबंधक के लिए सोचता हूं,
05:38
we need to realistically think about
the tasks that will be disappearing
the tasks that will be disappearing
116
326521
3397
हमें वास्तव में लुप्त होने वाले कार्य
बारे सोचने की ज़रूरत है
बारे सोचने की ज़रूरत है
05:41
over the next few years
117
329942
1151
अगले कुछ वर्षों में
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
व अधिक सार्थक और मूल्यवान काम, जो इसका
स्थान ले, की योजना शुरू करने की ज़रूरत है।
स्थान ले, की योजना शुरू करने की ज़रूरत है।
05:47
We need to create environments
119
335013
1429
हमें माहौल बनाने की ज़रूरत है
05:48
where both human beings and robots thrive.
120
336466
2239
जहां दोनों मनुष्य और रोबोट पनपे।
05:50
I say, let's give more work to the robots,
121
338729
2536
मेरा कहना है हम रोबोटों को ज्यादा काम दें,
05:53
and let's start with the work
that we absolutely hate doing.
that we absolutely hate doing.
122
341289
2903
व हम ऐसे काम से शुरू करें जिसे
करते हम पूरी तरह नफरत करते हैं।
करते हम पूरी तरह नफरत करते हैं।
05:57
Here, robot,
123
345428
1164
यहां, रोबोट,
05:58
process this painfully idiotic report.
124
346616
1851
ऐसी दर्दनाक जड़ रिपोर्ट बनाएं।
06:00
(Laughter)
125
348491
1423
(हँसी)
06:01
And move this box. Thank you.
126
349938
1425
व इस बक्से को हटाएं। धन्यवाद।
06:03
(Laughter)
127
351387
1699
(हँसी)
06:05
And for the human beings,
128
353110
1529
और मनुष्यों के लिए,
06:06
we should follow the advice from Harry
Davis at the University of Chicago.
Davis at the University of Chicago.
129
354663
3554
हमें शिकागो विश्वविद्यालय के
हैरी डेविस की सलाह का पालन करना चाहिए।
हैरी डेविस की सलाह का पालन करना चाहिए।
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
उनका कहना है कि हमें इसे ऐसा बनाना है
ताकि लोग खुद को बहुत ज्यादा मत छोड़े
ताकि लोग खुद को बहुत ज्यादा मत छोड़े
06:13
in the trunk of their car.
131
361914
1331
अपनी कार के ट्रंक में।
06:15
I mean, human beings
are amazing on weekends.
are amazing on weekends.
132
363269
2889
मेरा मतलब है, मनुष्य
सप्ताहांत पर अद्भुत हैं।
सप्ताहांत पर अद्भुत हैं।
06:18
Think about the people that you know
and what they do on Saturdays.
and what they do on Saturdays.
133
366182
3144
उन लोगों बारे सोचो जिन्हें आप जानते हैं
और वे शनिवार क्या करते हैं।
और वे शनिवार क्या करते हैं।
06:21
They're artists, carpenters,
chefs and athletes.
chefs and athletes.
134
369350
2976
वे कलाकार, बढ़ई, शाहकार और खिलाड़ी हैं।
06:25
But on Monday, they're back
to being Junior HR Specialist
to being Junior HR Specialist
135
373086
3896
लेकिन सोमवार को वे फिर से वापिस हैं
कनिष्ठ मानव संसाधन विशेषज्ञ होने के लिए
कनिष्ठ मानव संसाधन विशेषज्ञ होने के लिए
06:29
and Systems Analyst 3.
136
377006
2099
और प्रणाली विश्लेषक 3
06:31
(Laughter)
137
379129
3781
(हँसी)
06:34
You know, these narrow job titles
not only sound boring,
not only sound boring,
138
382934
3318
तुम्हें पता है, ये संकीर्ण नौकरी खिताब
न केवल ध्वनि उबाऊ,
न केवल ध्वनि उबाऊ,
06:38
but they're actually
a subtle encouragement
a subtle encouragement
139
386276
2096
पर वे वास्तव में हो एक सूक्ष्म प्रोत्साहन
06:40
for people to make narrow
and boring job contributions.
and boring job contributions.
140
388396
3040
लोगों को संकीर्ण बनाने के लिए
और उबाऊ नौकरी का योगदान
और उबाऊ नौकरी का योगदान
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
पर मैंने यह देखा है जब आप लोगों को
अधिक होने को आमंत्रित करते हैं,
अधिक होने को आमंत्रित करते हैं,
06:46
they can amaze us
with how much more they can be.
with how much more they can be.
142
394600
2390
वे हमें विस्मित करते हैं
वे कितने अधिक हो सकते हैं
वे कितने अधिक हो सकते हैं
06:50
A few years ago,
I was working at a large bank
I was working at a large bank
143
398327
2233
कुछ साल पहले, मैं बड़े बैंक में
काम कर रहा था
काम कर रहा था
06:52
that was trying to bring more innovation
into its company culture.
into its company culture.
144
400584
3096
जो अपनी कंपनी संस्कृति में अधिक नवाचार
लाने हेतु कोशिश कर रहा था।
लाने हेतु कोशिश कर रहा था।
06:55
So my team and I designed
a prototyping contest
a prototyping contest
145
403704
2341
तो मेरी टीम व मैंने आदर्श
प्रतियोगिता डिज़ाइन की
प्रतियोगिता डिज़ाइन की
06:58
that invited anyone to build
anything that they wanted.
anything that they wanted.
146
406069
2970
कि किसी को भी बनाने के लिए आमंत्रित किया
कुछ भी जो वे चाहते थे।
कुछ भी जो वे चाहते थे।
07:01
We were actually trying to figure out
147
409704
1833
हम सच पता लगाने की कोशिश कर रहे थे
07:03
whether or not
the primary limiter to innovation
the primary limiter to innovation
148
411561
2268
कि नवाचार के लिए प्राथमिक सीमक
07:05
was a lack of ideas or a lack of talent,
149
413853
2490
विचारों या प्रतिभा की कमी है कि नहीं ,
07:08
and it turns out it was neither one.
150
416367
1861
और यह पता चला कि इनमें से कुछ नहीं था।
07:10
It was an empowerment problem.
151
418252
1755
यह सशक्तीकरण समस्या है।
07:12
And the results
of the program were amazing.
of the program were amazing.
152
420698
2242
और कार्यक्रम के परिणाम अद्भुत थे।
07:16
We started by inviting
people to reenvision
people to reenvision
153
424378
2377
हम ने लोगों को पुन: कल्पना
हेतु आमंत्रित किया
हेतु आमंत्रित किया
07:18
what it is they could bring to a team.
154
426779
2115
कि ऐसा क्या था जो वे टीम में ला सकते थे।
07:20
This contest was not only a chance
to build anything that you wanted
to build anything that you wanted
155
428918
3738
यह प्रतियोगिता न केवल मौका था
कुछ भी जो आप चाहते हैं बनाने के लिए
कुछ भी जो आप चाहते हैं बनाने के लिए
07:24
but also be anything that you wanted.
156
432680
2336
लेकिन वह कुछ भी हो जिसे आप चाहते थे।
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
और जब लोग अब अपने दिन-प्रतिदिन
नौकरी शीर्षक से सीमित नहीं थे,
नौकरी शीर्षक से सीमित नहीं थे,
उन्होंने हर तरह के विभिन्न कौशल व
प्रतिभाएं लाते स्वतंत्र महसूस किया
प्रतिभाएं लाते स्वतंत्र महसूस किया
07:30
they felt free to bring all kinds
of different skills and talents
of different skills and talents
158
438350
3147
07:33
to the problems
that they were trying to solve.
that they were trying to solve.
159
441521
2486
उन समस्याओं हेतु जिन्हें वे
हल करने की कोशिश में थे।
हल करने की कोशिश में थे।
07:36
We saw technology people being designers,
marketing people being architects,
marketing people being architects,
160
444031
3910
हमने देखा कि प्रौद्योगिकी वाले लोग
डिजाइनर हैं, विपणन लोग आर्किटेक्ट हैं,
डिजाइनर हैं, विपणन लोग आर्किटेक्ट हैं,
07:39
and even finance people showing off
their ability to write jokes.
their ability to write jokes.
161
447965
3365
व यहां तक कि वित्तपोषित लोग मज़ाक
लिखने की क्षमता दिखा रहे थे।
लिखने की क्षमता दिखा रहे थे।
07:43
(Laughter)
162
451607
1150
(हँसी)
07:44
We ran this program twice,
163
452781
1405
हमने कार्यक्रम दो बार चलाया।
07:46
and each time more than 400 people
brought their unexpected talents to work
brought their unexpected talents to work
164
454210
3796
और हर बार 400 से ज्यादा लोग काम
करने की अपनी अनपेक्षित प्रतिभा लाए
करने की अपनी अनपेक्षित प्रतिभा लाए
07:50
and solved problems that they had been
wanting to solve for years.
wanting to solve for years.
165
458030
3139
व उन समस्याओं का समाधान किया
जिनका कई वर्षों से हल चाहते थे
जिनका कई वर्षों से हल चाहते थे
07:53
Collectively, they created
millions of dollars of value,
millions of dollars of value,
166
461490
3019
सामूहिक रुप से उन्होंने लाखों डॉलर
मूल्य का कार्य किया,
मूल्य का कार्य किया,
07:56
building things like a better
touch-tone system for call centers,
touch-tone system for call centers,
167
464533
4565
जैसे कॉल सेंटर के लिए बेहतर टच-टोन
प्रणाली जैसी चीजें बनाना,
प्रणाली जैसी चीजें बनाना,
08:01
easier desktop tools for branches
168
469122
1668
शाखाओं के लिए आसान डेस्कटॉप उपकरण
08:02
and even a thank you card system
169
470814
1525
व धन्यवाद कार्ड प्रणाली भी
08:04
that has become a cornerstone
of the employee working experience.
of the employee working experience.
170
472363
3314
यह कर्मचारी के कार्य अनुभव की
एक आधारशिला बन गया है
एक आधारशिला बन गया है
08:07
Over the course of the eight weeks,
171
475701
1803
आठ सप्ताह के दौरान,
08:09
people flexed muscles that they never
dreamed of using at work.
dreamed of using at work.
172
477528
3533
लोगों ने माँसपेशियाँ दिखाई जिन्हें काम पर
उपयोग करने का सपना कभी न देखा था
उपयोग करने का सपना कभी न देखा था
08:14
People learned new skills,
173
482353
1577
लोग नए कौशल सीख गए,
08:15
they met new people,
174
483954
2368
वे नए लोगों से मिले,
08:18
and at the end, somebody
pulled me aside and said,
pulled me aside and said,
175
486346
2793
और अंत में, किसी ने मुझे
एक तरफ खींच लिया और कहा,
एक तरफ खींच लिया और कहा,
08:21
"I have to tell you,
176
489163
1569
"मुझे आपसे कुछ कहना है,
08:22
the last few weeks has been
one of the most intense,
one of the most intense,
177
490756
2776
पिछले कुछ हफ़्ते सबसे
अत्यधिक में से एक रहा,
अत्यधिक में से एक रहा,
08:25
hardest working experiences
of my entire life,
of my entire life,
178
493556
3279
मेरे पूरे जीवन के कठिनतर कार्य अनुभव का,
08:28
but not one second of it felt like work."
179
496859
2041
परन्तु एक पल भी यह काम जैसा नहीं लगा। "
08:32
And that's the key.
180
500080
1298
और यही कुंजी है
08:33
For those few weeks, people
got to be creators and innovators.
got to be creators and innovators.
181
501402
3710
उन कुछ हफ्तों के लिए लोग रचनाकार
और नवीन आविष्कारक बन गए।
और नवीन आविष्कारक बन गए।
08:38
They had been dreaming of solutions
182
506811
1667
वे समाधानों का सपना देख रहे थे
उन समस्याओं हेतु जो वर्षों से
उन्हें खाये जा रही थीं,
उन्हें खाये जा रही थीं,
08:40
to problems that had been
bugging them for years,
bugging them for years,
183
508502
2484
08:43
and this was a chance to turn
those dreams into a reality.
those dreams into a reality.
184
511010
2854
और यह उन सपनों को सच्चाई में
बदलने का मौका था।
बदलने का मौका था।
08:46
And that dreaming is an important part
of what separates us from machines.
of what separates us from machines.
185
514669
4442
और वह सपना देखना एक महत्वपूर्ण हिस्सा है
जो मशीनों से हमें अलग करता है।
जो मशीनों से हमें अलग करता है।
08:51
For now, our machines
do not get frustrated,
do not get frustrated,
186
519135
3018
अभी के लिए, हमारी मशीनें निराश नहीं होतीं,
08:54
they do not get annoyed,
187
522177
1407
वे नाराज़ नहीं होतीं,
08:55
and they certainly don't imagine.
188
523608
2260
और वे निश्चित रूप से कल्पना नहीं करतीं।
08:57
But we, as human beings --
189
525892
1699
लेकिन हम मनुष्य रूप में -
08:59
we feel pain,
190
527615
1207
हम दर्द महसूस करते हैं,
09:00
we get frustrated.
191
528846
1400
हम निराश हो जाते हैं।
09:02
And it's when we're most annoyed
and most curious
and most curious
192
530270
3116
और जब हम सबसे अधिक नाराज़ हैं
और अधिक जिज्ञासु
और अधिक जिज्ञासु
09:05
that we're motivated to dig
into a problem and create change.
into a problem and create change.
193
533410
3263
कि हम समस्या की जड़ तक पहुंचने व
बदलाव लाने हेतु प्रेरित होते हैं।
बदलाव लाने हेतु प्रेरित होते हैं।
09:09
Our imaginations are the birthplace
of new products, new services,
of new products, new services,
194
537546
3910
हमारी कल्पनायें नए उत्पादों,
नई सेवाओं के जन्मस्थान हैं,
नई सेवाओं के जन्मस्थान हैं,
09:13
and even new industries.
195
541480
1233
और नए उद्योगों के भी।
09:15
I believe that the jobs of the future
196
543476
1802
मुझे विश्वास है कि भविष्य की नौकरियां
09:17
will come from the minds of people
197
545302
1713
उन लोगों की बुद्धि से आएंगी
09:19
who today we call
analysts and specialists,
analysts and specialists,
198
547039
2716
जिन्हें आज हम विश्लेषक
और विशेषज्ञ कहते हैं,
और विशेषज्ञ कहते हैं,
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
पर सिर्फ अगर हम उन्हें आज़ादी व संरक्षण
देते हैं कि उन्हें बढ़ना चाहिए
देते हैं कि उन्हें बढ़ना चाहिए
09:25
into becoming explorers and inventors.
200
553281
2469
खोजकर्ता और अन्वेषक बनने में।
अगर हम सच में अपनी नौकरी
रोबोट-प्रूफ चाहते हैं,
रोबोट-प्रूफ चाहते हैं,
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
हम नेताओं को मानसिकता छोड़नी होगी
09:33
of telling people what to do
203
561140
1830
कि लोगों को क्या करना है यह बताना
09:34
and instead start asking them
what problems they're inspired to solve
what problems they're inspired to solve
204
562994
3821
व इसके बजाय उन्हें पूछना शुरू करें कि वे
किन समस्याओं को हल करने हेतु प्रेरित हैं
किन समस्याओं को हल करने हेतु प्रेरित हैं
09:38
and what talents
they want to bring to work.
they want to bring to work.
205
566839
2365
और कौनसी प्रतिभाएं वे काम
पर लाना चाहते हैं।
पर लाना चाहते हैं।
09:41
Because when you can bring
your Saturday self to work on Wednesdays,
your Saturday self to work on Wednesdays,
206
569681
3443
क्योंकि जब आप अपने शनिवार व्यक्तित्व को
बुधवार काम करने हेतु ला सकते हैं,
बुधवार काम करने हेतु ला सकते हैं,
09:45
you'll look forward to Mondays more,
207
573148
1994
आप सोमवार की और अधिक इंतजार करेंगे,
09:47
and those feelings
that we have about Mondays
that we have about Mondays
208
575166
2682
और उन भावनाओं को
कि हमारे पास सोमवार के बारे में है
कि हमारे पास सोमवार के बारे में है
09:49
are part of what makes us human.
209
577872
1758
हमें मानव बनाने का हिस्सा हैं।
09:52
And as we redesign work
for an era of intelligent machines,
for an era of intelligent machines,
210
580467
3008
व जैसे हम बुद्धिमान मशीनी युग हेतु
काम फिर से डिज़ाइन करते हैं,
काम फिर से डिज़ाइन करते हैं,
मैं आप सब को मेरे साथ काम
हेतु आमंत्रित करता हूं
हेतु आमंत्रित करता हूं
09:55
I invite you all to work alongside me
211
583499
2216
09:57
to bring more humanity
to our working lives.
to our working lives.
212
585739
2642
हमारे कामकाजी जीवन में
अधिक मानवता लाने के लिए।
अधिक मानवता लाने के लिए।
10:00
Thank you.
213
588405
1151
धन्यवाद।
10:01
(Applause)
214
589580
3401
(तालियां)
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