ABOUT THE SPEAKER
Dan Pink - Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace.

Why you should listen

With a trio of influential bestsellers, Dan Pink has changed the way companies view the modern workplace. In the pivotal A Whole New Mind, Pink identifies a sea change in the global workforce -- the shift of an information-based corporate culture to a conceptual base, where creativity and big-picture design dominates the landscape.

His latest book, The Adventures of Johnny Bunko, is an evolutionary transformation of the familiar career guide. Replacing linear text with a manga-inspired comic, Pink outlines six career laws vastly differing from the ones you've been taught. Members of the Johnny Bunko online forum participated in an online contest to create the seventh law -- "stay hungry."

A contributing editor for Wired, Pink is working on a new book on the science and economics of motivation for release in late 2009.

More profile about the speaker
Dan Pink | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2009

Dan Pink: The puzzle of motivation

Dan Pink o iznenađujućoj znanosti motivacije

Filmed:
25,352,736 views

Analitičar karijera Dan Pink ispituje zagonetku motivacije, počevši od činjenica koje društveni znanstvenici znaju ali većina menadžera ne: Tradicionalne nagrade nisu uvijek učinkovite kao što mislimo. Poslušajte prosvjetljujuće priče -- i možda, način kako dalje.
- Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
I need to make a confessionispovijest at the outsetpočetka here.
0
0
4000
Moram vam odmah nešto priznati.
00:16
A little over 20 yearsgodina agoprije
1
4000
3000
Prije malo više od 20 godina
00:19
I did something that I regretžaljenje,
2
7000
2000
napravio sam nešto što sam zažalio,
00:21
something that I'm not particularlynaročito proudponos of,
3
9000
4000
nešto na što nisam posebno ponosan,
00:25
something that, in manymnogi waysnačine, I wishželja no one would ever know,
4
13000
3000
nešto što, na mnogo načina, nisam želio da itko sazna,
00:28
but here I feel kindljubazan of obligeddužan to revealotkriti.
5
16000
4000
ali ovdje nekako osjećam obvezu to otkriti.
00:32
(LaughterSmijeh)
6
20000
2000
(Smijeh)
00:34
In the latekasno 1980s,
7
22000
2000
Kasnih 1980-ih,
00:36
in a momenttrenutak of youthfulmladenački indiscretionafera,
8
24000
3000
u trenutku mladenačke neopreznosti,
00:39
I wentotišao to lawzakon schoolškola.
9
27000
2000
upisao sam pravni fakultet.
00:41
(LaughterSmijeh)
10
29000
4000
(Smijeh)
00:45
Now, in AmericaAmerika lawzakon is a professionalprofesionalac degreestupanj:
11
33000
3000
U Americi, pravo je stručna razina.
00:48
you get your universitysveučilište degreestupanj, then you go on to lawzakon schoolškola.
12
36000
2000
Prvo dobijete sveučilišnu diplomu. Onda idete na pravne studije.
00:50
And when I got to lawzakon schoolškola,
13
38000
3000
I kada sam došao na pravni fakultet,
00:53
I didn't do very well.
14
41000
2000
nije mi baš išlo najbolje.
00:55
To put it mildlyblago, I didn't do very well.
15
43000
2000
Blago rečeno, nisam bio dobar.
00:57
I, in factčinjenica, graduateddiplomirao in the partdio of my lawzakon schoolškola classklasa
16
45000
3000
Ja sam, u stvari, diplomirao u onom dijelu svog razreda
01:00
that madenapravljen the topvrh 90 percentposto possiblemoguće.
17
48000
4000
koji je omogućio ostalih 90 posto najboljih.
01:04
(LaughterSmijeh)
18
52000
4000
(Smijeh)
01:08
Thank you.
19
56000
3000
Hvala vam.
01:11
I never practicedprakticira lawzakon a day in my life;
20
59000
3000
Nikada nisam prakticirao pravo u svom životu.
01:14
I prettyprilično much wasn'tnije alloweddopušteno to.
21
62000
2000
Uglavnom mi nije bilo dozvoljeno.
01:16
(LaughterSmijeh)
22
64000
3000
(Smijeh)
01:19
But todaydanas, againstprotiv my better judgmentpresuda,
23
67000
3000
Ali danas, usprkos vlastitom uvjerenju,
01:22
againstprotiv the advicesavjet of my ownvlastiti wifežena,
24
70000
3000
usprkos savjetu moje žene,
01:25
I want to try to dustprah off some of those legalpravni skillsvještine --
25
73000
4000
želim skinuti prašinu s pravničkih vještina,
01:29
what's left of those legalpravni skillsvještine.
26
77000
2000
onoga što je ostalo od pravničkih vještina.
01:31
I don't want to tell you a storypriča.
27
79000
3000
Ne želim vam ispričati priču.
01:34
I want to make a casespis.
28
82000
2000
Želim vam predstaviti slučaj.
01:36
I want to make a hard-headedtvrdoglava, evidence-basedutemeljena na dokazima,
29
84000
4000
Želim napraviti tvrdoglavi, dokazivi,
01:40
dareusuditi se I say lawyerlyodvjetnički casespis,
30
88000
3000
usuđujem se reći, pravnički slučaj,
01:43
for rethinkingpreispitivanje how we runtrčanje our businessespoduzeća.
31
91000
4000
o preispitivanju načina na koji poslujemo.
01:47
So, ladiesdame and gentlemengospoda of the juryporota, take a look at this.
32
95000
4000
Dakle, dame i gospodo porotnici, pogledajte ovo.
01:51
This is calledzvao the candlesvijeća problemproblem.
33
99000
2000
Ovo se naziva problem sa svijećom.
01:53
Some of you mightmoć have seenvidio this before.
34
101000
2000
Možda su neki od vas već ovo vidjeli.
01:55
It's createdstvorio in 1945
35
103000
2000
Ovo je osmislio 1945.
01:57
by a psychologistpsiholog namedpod nazivom KarlKarl DunckerDuncker.
36
105000
2000
psiholog pod imenom Karl Duncker.
01:59
KarlKarl DunckerDuncker createdstvorio this experimenteksperiment
37
107000
2000
Karl Duncker je kreirao ovaj eksperiment
02:01
that is used in a wholečitav varietyraznolikost of experimentspokusi in behavioralponašanja scienceznanost.
38
109000
3000
koji se koristi u cijelom nizu eksperimenata u bihevioralnim znanostima.
02:04
And here'sevo how it worksdjela. SupposePretpostavimo da I'm the experimenterosoba koja vrši eksperimente.
39
112000
3000
I ovako ide. Pretpostavimo da sam ja voditelj eksperimenta.
02:07
I bringdonijeti you into a roomsoba. I give you a candlesvijeća,
40
115000
4000
Uvedem vas u sobu. Dam vam svijeću,
02:11
some thumbtacksthumbtacks and some matchesodgovara.
41
119000
2000
nekoliko pribadača i nekoliko šibica.
02:13
And I say to you, "Your jobposao
42
121000
2000
I kažem vam, "Vaš posao
02:15
is to attachpričvrstiti the candlesvijeća to the wallzid
43
123000
2000
je pričvrstiti svijeću na zid
02:17
so the waxvosak doesn't dripkapanje ontona the tablestol." Now what would you do?
44
125000
4000
tako da vosak ne pada na stol. "Što biste napravili?
02:21
Now manymnogi people beginpočeti tryingtežak to thumbtackje sve the candlesvijeća to the wallzid.
45
129000
4000
Mnogo ljudi započinje pokušajem pribadanja svijeće na zid.
02:25
Doesn't work.
46
133000
2000
Ne funkcionira.
02:27
SomebodyNetko, some people -- and I saw somebodyneko
47
135000
2000
Netko, neki ljudi, i vidio sam da je netko
02:29
kindljubazan of make the motionpokret over here --
48
137000
2000
napravio pokret ovdje negdje.
02:31
some people have a great ideaideja where they
49
139000
2000
Neki ljudi imaju sjajnu ideju da bi
02:33
lightsvjetlo the matchutakmica, meltrastopiti the sidestrana of the candlesvijeća, try to adhereu skladu it to the wallzid.
50
141000
4000
upalili šibicu, otopili jednu stranu svijeće i pokušali je zalijepiti za zid.
02:37
It's an awesomesuper ideaideja. Doesn't work.
51
145000
3000
To je sjajna ideja. Ne radi.
02:40
And eventuallyeventualno, after fivepet or 10 minutesminuta,
52
148000
3000
I konačno, poslije 5-10 minuta,
02:43
mostnajviše people figurelik out the solutionriješenje,
53
151000
2000
većina ljudi pronađe rješenje.
02:45
whichkoji you can see here.
54
153000
2000
Koje možete vidjeti ovdje.
02:47
The keyključ is to overcomesavladati what's calledzvao functionalfunkcionalna fixednessfixedness.
55
155000
3000
Ključno je savladati ono što se zove funkcionalna fiksiranost.
02:50
You look at that boxkutija and you see it only as a receptacleposuda for the tacksčavlići.
56
158000
4000
Pogledate kutiju i vidite ju samo kao spremnik za pribadače.
02:54
But it can alsotakođer have this other functionfunkcija,
57
162000
2000
Ali može imati i drugu funkciju,
02:56
as a platformplatforma for the candlesvijeća. The candlesvijeća problemproblem.
58
164000
4000
kao platforma za svijeću. Problem sa svijećom.
03:00
Now I want to tell you about an experimenteksperiment
59
168000
2000
Sada, želim vam ispričati o jednom eksperimentu
03:02
usingkoristeći the candlesvijeća problemproblem,
60
170000
2000
koristeći se problemom sa svijećom,
03:04
doneučinio by a scientistnaučnik namedpod nazivom SamSam GlucksbergGlucksberg,
61
172000
2000
koji je napravio znanstvenik Sam Glucksberg,
03:06
who is now at PrincetonPrinceton UniversitySveučilište in the U.S.
62
174000
2000
koji sada radi na Sveučilištu Princeton u SAD-u.
03:08
This showspokazuje the powervlast of incentivespoticaji.
63
176000
4000
Ovo ukazuje na snagu poticaja.
03:12
Here'sOvdje je what he did. He gatheredokupilo his participantssudionici.
64
180000
2000
Evo što je napravio. Okupio je učesnike.
03:14
And he said, "I'm going to time you. How quicklybrzo you can solveriješiti this problemproblem?"
65
182000
3000
I rekao im, "Mjeriti ću vam vrijeme. Koliko brzo možete riješiti ovaj problem?"
03:17
To one groupskupina he said,
66
185000
2000
Jednoj grupi je rekao,
03:19
"I'm going to time you to establishuspostaviti normsnorme,
67
187000
3000
mjeriti ću vam vrijeme kako bih postavio norme,
03:22
averagesprosjeci for how long it typicallytipično takes
68
190000
2000
prosjeke koliko tipično treba
03:24
someonenetko to solveriješiti this sortvrsta of problemproblem."
69
192000
2000
nekome da riješi tu vrstu problema.
03:26
To the seconddrugi groupskupina he offeredponudio rewardsnagrade.
70
194000
3000
Drugoj grupi je ponudio nagrade.
03:29
He said, "If you're in the topvrh 25 percentposto of the fastestnajbrži timesputa,
71
197000
4000
Rekao je, "Ako ste u gornjih 25 posto s najboljim vremenom
03:33
you get fivepet dollarsdolara.
72
201000
3000
dobiti ćete pet dolara.
03:36
If you're the fastestnajbrži of everyonesvatko we're testingtestiranje here todaydanas,
73
204000
3000
Ako ste najbrži od svih koje ćemo danas testirati
03:39
you get 20 dollarsdolara."
74
207000
2000
dobiti ćete 20 dolara."
03:41
Now this is severalnekoliko yearsgodina agoprije. AdjustedPrilagođen for inflationinflacija,
75
209000
3000
To je bilo prije nekoliko godina. Korigirano za inflaciju.
03:44
it's a decentpristojan sumiznos of moneynovac for a fewnekoliko minutesminuta of work.
76
212000
2000
To je pristojna svota novca za nekoliko minuta posla.
03:46
It's a nicelijepo motivatormotivator.
77
214000
2000
To je lijepi motiv.
03:48
QuestionPitanje: How much fasterbrže
78
216000
3000
Pitanje: Koliko brže
03:51
did this groupskupina solveriješiti the problemproblem?
79
219000
2000
je ta grupa riješila problem?
03:53
AnswerOdgovor: It tookuzeo them, on averageprosječan,
80
221000
3000
Odgovor: U prosjeku im je trebalo,
03:56
threetri and a halfpola minutesminuta longerviše.
81
224000
4000
tri i pol minute duže.
04:00
ThreeTri and a halfpola minutesminuta longerviše. Now this makesmarke no senseosjećaj right?
82
228000
3000
Tri i pol minute duže. Dakle, to nema nikakvog smisla, zar ne?
04:03
I mean, I'm an AmericanAmerički. I believe in freebesplatno marketstržišta.
83
231000
3000
Mislim, ja sam Amerikanac. Vjerujem u slobodno tržište.
04:06
That's not how it's supposedtrebala to work. Right?
84
234000
3000
To ne bi tako trebalo funkcionirati. Zar ne?
04:09
(LaughterSmijeh)
85
237000
1000
(Smijeh)
04:10
If you want people to performizvesti better,
86
238000
2000
Ako želite da ljudi bolje rade,
04:12
you rewardnagrada them. Right?
87
240000
2000
nagradite ih. Točno?
04:14
BonusesBonuse, commissionsprovizije, theirnjihov ownvlastiti realitystvarnost showpokazati.
88
242000
3000
Bonusi, provizije, njihov osobni "reality show".
04:17
IncentivizeIncentivize them. That's how businessPoslovni worksdjela.
89
245000
4000
Potaknite ih. Tako poslovni svijet funkcionira.
04:21
But that's not happeningdogađa here.
90
249000
2000
Ali to se ovdje ne događa.
04:23
You've got an incentivepoticaj designedkonstruiran to
91
251000
2000
Imate poticaj koji je osmišljen kako bi
04:25
sharpenizoštriti thinkingmišljenje and accelerateubrzati creativitykreativnost,
92
253000
4000
potaknuo britko razmišljanje i ubrzao kreativnost.
04:29
and it does just the oppositesuprotan.
93
257000
2000
A čini upravo suprotno.
04:31
It dullsotupljuje thinkingmišljenje and blocksblokovi creativitykreativnost.
94
259000
3000
Otupljuje razmišljanje i blokira kreativnost.
04:34
And what's interestingzanimljiv about this experimenteksperiment is that it's not an aberrationlom.
95
262000
3000
Ono što je interesantno za ovaj eksperiment jest da ne predstavlja odstupanje.
04:37
This has been replicatedreplicirati over and over
96
265000
3000
Rezultati se ponavljaju stalno
04:40
and over again, for nearlyskoro 40 yearsgodina.
97
268000
3000
i opet iznova, već gotovo 40 godina.
04:43
These contingentkontingenta motivatorspoticaje --
98
271000
3000
Ti situacijski motivatori,
04:46
if you do this, then you get that --
99
274000
2000
ako napravite ovo, onda ćete dobiti ono,
04:48
work in some circumstancesokolnosti.
100
276000
2000
u nekim okolnostima fukcioniraju.
04:50
But for a lot of taskszadaci, they actuallyzapravo eitherili don't work
101
278000
3000
Ali za mnogo zadataka, oni zapravo ili ne rade
04:53
or, oftenčesto, they do harmšteta.
102
281000
3000
ili, često, štete.
04:56
This is one of the mostnajviše robustrobustan findingsnalaza
103
284000
4000
To je jedno od opsežnijih otkrića
05:00
in socialsocijalni scienceznanost,
104
288000
3000
u društvenim znanostima.
05:03
and alsotakođer one of the mostnajviše ignoredzanemarena.
105
291000
2000
I jedno koje se najviše zanemaruje.
05:05
I spentpotrošen the last couplepar of yearsgodina looking at the scienceznanost of
106
293000
2000
Posljednjih nekoliko godina promatrao sam znanost
05:07
humanljudski motivationmotivacija,
107
295000
2000
o motivaciji ljudi.
05:09
particularlynaročito the dynamicsdinamika of extrinsicneuobičajen motivatorspoticaje
108
297000
2000
Posebno dinamiku ekstrinzičnih motivatora
05:11
and intrinsicintrinzična motivatorspoticaje.
109
299000
2000
i intrinzičnih motivatora.
05:13
And I'm tellingreći you, it's not even closeblizu.
110
301000
2000
I kažem vam, nije ni blizu.
05:15
If you look at the scienceznanost, there is a mismatchNe podudaraju se
111
303000
2000
Ako gledate znanost, postoji nepodudaranje
05:17
betweenizmeđu what scienceznanost knowszna and what businessPoslovni does.
112
305000
4000
između onoga što znanost zna i onoga što poslovni svijet radi.
05:21
And what's alarmingalarmantno here is that our businessPoslovni operatingradni systemsistem --
113
309000
3000
I ono što je alarmantno ovdje jest da je naš operativni poslovni sustav --
05:24
think of the setset of assumptionspretpostavke and protocolsprotokola beneathispod our businessespoduzeća,
114
312000
3000
razmislite o setu pretpostavki i protokola u pozadini naših poslova,
05:27
how we motivatemotivirati people, how we applyprimijeniti our humanljudski resourcesresursi --
115
315000
5000
kako motiviramo ljude, kako primijenjujemo ljudske resurse --
05:32
it's builtizgrađen entirelypotpuno around these extrinsicneuobičajen motivatorspoticaje,
116
320000
3000
izgrađeno je u potpunosti oko tih ekstrinzičnih motivatora,
05:35
around carrotsmrkva and sticksštapići.
117
323000
2000
oko mrkvi i štapova.
05:37
That's actuallyzapravo fine for manymnogi kindsvrste of 20thth centurystoljeće taskszadaci.
118
325000
4000
To je u stvari dobro za mnoge vrste poslova 20. stoljeća.
05:41
But for 21stst centurystoljeće taskszadaci,
119
329000
2000
Ali za poslove 21. stoljeća,
05:43
that mechanisticmehanistički, reward-and-punishmentnagrada i kazna approachpristup
120
331000
4000
taj mehanicistički, nagrada-i-kazna pristup
05:47
doesn't work, oftenčesto doesn't work, and oftenčesto does harmšteta.
121
335000
4000
ne funkcionira, često ne radi, i često čini štetu.
05:51
Let me showpokazati you what I mean.
122
339000
2000
Dopustite da vam pokažem na što mislim.
05:53
So GlucksbergGlucksberg did anotherjoš experimenteksperiment similarsličan to this
123
341000
3000
Tako je Glucksberg napravio novi eksperiment sličan ovome
05:56
where he presentedpredstavili the problemproblem in a slightlymalo differentdrugačiji way,
124
344000
2000
gdje je prezentirao problem na malo drugačiji način,
05:58
like this up here. Okay?
125
346000
3000
od ovoga gore. OK?
06:01
AttachPriložiti the candlesvijeća to the wallzid so the waxvosak doesn't dripkapanje ontona the tablestol.
126
349000
2000
Pričvrstite svijeću na zid tako da vosak ne pada na stol.
06:03
SameIsti dealdogovor. You: we're timingvrijeme for normsnorme.
127
351000
3000
Jednaka ponuda. Vi: mjerimo vam norme.
06:06
You: we're incentivizingIncentivizing.
128
354000
3000
Vi: potičemo vas.
06:09
What happeneddogodilo this time?
129
357000
2000
Što se dogodilo ovaj puta?
06:11
This time, the incentivizedincentivized groupskupina
130
359000
2000
Ovaj puta, grupa koja je poticana
06:13
kickednogom the other group'sgrupe buttguza.
131
361000
4000
rasturila je drugu grupu.
06:17
Why? Because when the tacksčavlići are out of the boxkutija,
132
365000
4000
Zašto? Jer kada su pribadače izvan kutije
06:21
it's prettyprilično easylako isn't it?
133
369000
4000
prilično je jednostavno, zar ne?
06:25
(LaughterSmijeh)
134
373000
2000
(Smijeh)
06:27
If-thenAko-onda rewardsnagrade work really well
135
375000
3000
Ako-onda nagrade su dobre
06:30
for those sortsvrste of taskszadaci,
136
378000
3000
za ovakvu vrstu zadataka,
06:33
where there is a simplejednostavan setset of rulespravila and a clearčisto destinationodredište
137
381000
2000
gdje postoji set jednostavnih pravila i jasna destinacija
06:35
to go to.
138
383000
2000
prema kojoj se ide.
06:37
RewardsNagrade, by theirnjihov very naturepriroda,
139
385000
2000
Nagrade, po svojoj prirodi,
06:39
narrowsuziti our focusfokus, concentratekoncentrat the mindum;
140
387000
2000
sužavaju naš fokus, koncentriraju um.
06:41
that's why they work in so manymnogi casesslučajevi.
141
389000
2000
Zato funkcioniraju u mnogo slučajeva.
06:43
And so, for taskszadaci like this,
142
391000
2000
I zato, za zadatke poput ovog,
06:45
a narrowsuziti focusfokus, where you just see the goalcilj right there,
143
393000
3000
uski fokus, gdje odmah tamo vidite cilj,
06:48
zoomzum straightravno aheadnaprijed to it,
144
396000
2000
zumirate ravno na njega,
06:50
they work really well.
145
398000
2000
nagrade su sasvim dovoljne.
06:52
But for the realstvaran candlesvijeća problemproblem,
146
400000
2000
Ali za pravi problem sa svijećom,
06:54
you don't want to be looking like this.
147
402000
2000
ne želite gledati ovako.
06:56
The solutionriješenje is not over here. The solutionriješenje is on the peripheryperiferije.
148
404000
2000
Rješenje nije ovdje. Rješenje je na periferiji.
06:58
You want to be looking around.
149
406000
2000
Želite gledati uokolo.
07:00
That rewardnagrada actuallyzapravo narrowssužava our focusfokus
150
408000
2000
Nagrade nam u stvari sužavaju fokus
07:02
and restrictsograničava our possibilitymogućnost.
151
410000
2000
i ograničavaju nam mogućnosti.
07:04
Let me tell you why this is so importantvažno.
152
412000
3000
Dozvolite da vam objasnim zašto je to toliko važno.
07:07
In westernzapadni EuropeEurope,
153
415000
2000
U zapadnoj Europi,
07:09
in manymnogi partsdijelovi of AsiaAsia,
154
417000
2000
u mnogim dijelovima Azije,
07:11
in NorthSjever AmericaAmerika, in AustraliaAustralija,
155
419000
3000
u Sjevernoj Americi, u Australiji
07:14
white-collarbijelo-ovratnikom workersradnici are doing lessmanje of
156
422000
2000
službenici rade manje
07:16
this kindljubazan of work,
157
424000
2000
ovakvih poslova,
07:18
and more of this kindljubazan of work.
158
426000
4000
i više ovakvih poslova.
07:22
That routinerutina, rule-basedna temelju pravila, left-brainlijevo work --
159
430000
3000
Ta rutina, zasnovana na pravilima i lijevoj strani mozga,
07:25
certainsiguran kindsvrste of accountingračunovodstvo, certainsiguran kindsvrste of financialfinancijska analysisanaliza,
160
433000
2000
neke vrste računovodstva, neke vrste financijskih analiza,
07:27
certainsiguran kindsvrste of computerračunalo programmingprogramiranje --
161
435000
2000
neke vrste računalnog programiranja,
07:29
has becomepostati fairlypošteno easylako to outsourceOutsourcing,
162
437000
2000
postalo je jednostavno eksternalizirati,
07:31
fairlypošteno easylako to automateautomatizirati.
163
439000
2000
prilično jednostavno automatizirati.
07:33
SoftwareSoftver can do it fasterbrže.
164
441000
3000
Softver to može brže.
07:36
Low-costNiske cijene providersusluga around the worldsvijet can do it cheaperjeftinije.
165
444000
2000
Jeftini posrednici širom svijeta mogu to napraviti jeftinije.
07:38
So what really matterspitanja are the more right-brainedpravo glave
166
446000
4000
Ono što je zapravo važno je više na desnoj strani mozga
07:42
creativekreativan, conceptualpojmovni kindsvrste of abilitiessposobnosti.
167
450000
3000
kreativnost, konceptualne vrste vještina.
07:45
Think about your ownvlastiti work.
168
453000
3000
Razmislite o svom poslu.
07:48
Think about your ownvlastiti work.
169
456000
3000
Razmislite o svom poslu.
07:51
Are the problemsproblemi that you facelice, or even the problemsproblemi
170
459000
2000
Jesu li problemi s kojima se suočavate, čak i problemi
07:53
we'veimamo been talkingkoji govori about here,
171
461000
2000
o kojima smo ovdje pričali,
07:55
are those kindsvrste of problemsproblemi -- do they have a clearčisto setset of rulespravila,
172
463000
2000
vrste problema -- imaju li jasan set pravila,
07:57
and a singlesingl solutionriješenje? No.
173
465000
3000
i jedno jedino rješenje? Ne.
08:00
The rulespravila are mystifyingMistificira.
174
468000
2000
Pravila mistificiraju.
08:02
The solutionriješenje, if it existspostoji at all,
175
470000
2000
Rješenje, ako uopće postoji,
08:04
is surprisingiznenađujuće and not obviousočigledan.
176
472000
3000
iznenađujuće je i nije očito.
08:07
EverybodySvi in this roomsoba
177
475000
2000
Svi u ovoj sobi
08:09
is dealingbavljenje with theirnjihov ownvlastiti versionverzija
178
477000
3000
nose se s vlastitom verzijom
08:12
of the candlesvijeća problemproblem.
179
480000
2000
problema sa svijećom.
08:14
And for candlesvijeća problemsproblemi of any kindljubazan,
180
482000
3000
I za problem sa svijećom bilo koje vrste,
08:17
in any fieldpolje,
181
485000
2000
u bilo kojem polju,
08:19
those if-thenAko-onda rewardsnagrade,
182
487000
3000
te ako-onda nagrade,
08:22
the things around whichkoji we'veimamo builtizgrađen so manymnogi of our businessespoduzeća,
183
490000
4000
stvari oko kojih smo izgradili toliko puno poslova,
08:26
don't work.
184
494000
2000
ne funkcioniraju.
08:28
Now, I mean it makesmarke me crazylud.
185
496000
2000
To me izluđuje.
08:30
And this is not -- here'sevo the thing.
186
498000
2000
I to nije -- evo u čemu je stvar.
08:32
This is not a feelingosjećaj.
187
500000
3000
To nije osjećaj.
08:35
Okay? I'm a lawyerodvjetnik; I don't believe in feelingsosjećaji.
188
503000
3000
OK? Ja sam pravnik. Ja ne vjerujem u osjećaje.
08:38
This is not a philosophyfilozofija.
189
506000
4000
To nije filozofija.
08:42
I'm an AmericanAmerički; I don't believe in philosophyfilozofija.
190
510000
2000
Ja sam Amerikanac. Ja ne vjerujem u filozofiju.
08:44
(LaughterSmijeh)
191
512000
3000
(Smijeh)
08:47
This is a factčinjenica --
192
515000
3000
To je činjenica.
08:50
or, as we say in my hometownrodni grad of WashingtonWashington, D.C.,
193
518000
2000
Ili, kako to kažemo u mom rodnom gradu Washington D.C.
08:52
a truepravi factčinjenica.
194
520000
2000
istinita činjenica.
08:54
(LaughterSmijeh)
195
522000
2000
(Smijeh)
08:56
(ApplausePljesak)
196
524000
4000
(Pljesak)
09:00
Let me give you an exampleprimjer of what I mean.
197
528000
2000
Dozvolite da vam dam primjer na što mislim.
09:02
Let me marshalMaršal the evidencedokaz here,
198
530000
2000
Dozvolite da izložim dokaze.
09:04
because I'm not tellingreći you a storypriča, I'm makingizrađivanje a casespis.
199
532000
2000
Jer vam ja ne pričam priču. Ja gradim slučaj.
09:06
LadiesDame and gentlemengospoda of the juryporota, some evidencedokaz:
200
534000
2000
Dame i gospodo porotnici, neki dokazi:
09:08
DanDan ArielyAriely, one of the great economistsekonomisti of our time,
201
536000
3000
Dan Ariely, jedan od velikih ekonomista našeg vremena,
09:11
he and threetri colleagueskolege, did a studystudija of some MITMIT studentsstudenti.
202
539000
4000
on i troje kolega, napravili su studiju na studentima sa MIT-a.
09:15
They gavedali these MITMIT studentsstudenti a bunchmnogo of gamesigre,
203
543000
3000
Dali su tim studentima s MIT-a gomilu igara.
09:18
gamesigre that involvedumiješan creativitykreativnost,
204
546000
2000
Igre koje uključuju kreativnost,
09:20
and motormotor skillsvještine, and concentrationkoncentracija.
205
548000
2000
i motoričke vještine, i koncentraciju.
09:22
And the offeredponudio them, for performanceizvođenje,
206
550000
2000
I ponudili su im, za njihovu izvedbu,
09:24
threetri levelsrazina of rewardsnagrade:
207
552000
2000
tri razine nagrada.
09:26
smallmali rewardnagrada, mediumsrednji rewardnagrada, largeveliki rewardnagrada.
208
554000
5000
Malu nagradu, srednju nagradu, veliku nagradu.
09:31
Okay? If you do really well you get the largeveliki rewardnagrada, on down.
209
559000
4000
OK? Ako ste stvarno dobri, dobijete veliku nagradu i tako naniže.
09:35
What happeneddogodilo? As long as the taskzadatak involvedumiješan only mechanicalmehanički skillvještina
210
563000
4000
Što se dogodilo? Sve dok je zadatak uključivao samo mehaničke vještine
09:39
bonusesbonusi workedradio as they would be expectedočekuje se:
211
567000
2000
bonusi su radili kao što se i očekivalo:
09:41
the higherviši the payplatiti, the better the performanceizvođenje.
212
569000
4000
što ste više platili, bolja je bila izvedba.
09:45
Okay? But one the taskzadatak calledzvao for
213
573000
2000
OK? Ali jednom kada bi zadatak tražio
09:47
even rudimentaryrudimentaran cognitivespoznajni skillvještina,
214
575000
4000
samo rudimentarne kognitivne vještine,
09:51
a largerveći rewardnagrada led to poorersiromašniji performanceizvođenje.
215
579000
5000
veća nagrada vodila je ka slabijoj izvedbi.
09:56
Then they said,
216
584000
2000
Onda su rekli,
09:58
"Okay let's see if there's any culturalkulturni biasprednapon here.
217
586000
2000
"OK pogledajmo postoji li neka kulturološka pristranost.
10:00
LetsOmogućuje go to MaduraiMadurai, IndiaIndija and testtest this."
218
588000
2000
Hajdemo u Madurai, Indija i ispitajmo ovo."
10:02
StandardStandardna of livingživot is lowerdonji.
219
590000
2000
Standard života je tamo niži.
10:04
In MaduraiMadurai, a rewardnagrada that is modestskroman in NorthSjever AmericanAmerički standardsstandardi,
220
592000
3000
U Maduraiu, nagrada koja je skromna za američke standarde,
10:07
is more meaningfulznačajan there.
221
595000
3000
tamo je značajnija.
10:10
SameIsti dealdogovor. A bunchmnogo of gamesigre, threetri levelsrazina of rewardsnagrade.
222
598000
3000
Jednaka stvar. Gomila igara, tri razine nagrada.
10:13
What happensdogađa se?
223
601000
2000
Što se dogodilo?
10:15
People offeredponudio the mediumsrednji levelnivo of rewardsnagrade
224
603000
3000
Ljudi kojima je ponuđena srednja razina nagrada
10:18
did no better than people offeredponudio the smallmali rewardsnagrade.
225
606000
3000
nisu imali ništa bolju izvedbu od onih s malim nagradama.
10:21
But this time, people offeredponudio the highestnajviši rewardsnagrade,
226
609000
4000
Ali ovaj puta, ljudi kojima su ponuđene najveće nagrade,
10:25
they did the worstnajgori of all.
227
613000
4000
bili su najgori od svih.
10:29
In eightosam of the ninedevet taskszadaci we examinedpregledan acrosspreko threetri experimentspokusi,
228
617000
3000
U osam od devet zadataka koje smo pregledali kroz tri eksperimenta,
10:32
higherviši incentivespoticaji led to worsegore performanceizvođenje.
229
620000
5000
viši poticaji vodili su ka lošijoj izvedbi.
10:37
Is this some kindljubazan of touchy-feelyiskazivanje
230
625000
3000
Događa li se ovdje neka intimna
10:40
socialistSocijalističke conspiracyzavjera going on here?
231
628000
3000
socijalistička zavjera?
10:43
No. These are economistsekonomisti from MITMIT,
232
631000
3000
Ne. To su ekonomisti s MIT-a,
10:46
from CarnegieCarnegie MellonMellon, from the UniversitySveučilište of ChicagoChicago.
233
634000
3000
s Carnegie Mellona, sa Sveučilišta u Chicagou.
10:49
And do you know who sponsoredpod pokroviteljstvom this researchistraživanje?
234
637000
2000
I znate li tko je sponzorirao to istraživanje?
10:51
The FederalFederalni ReserveRezerve BankBanke of the UnitedUjedinjeni StatesDržava.
235
639000
4000
Banka Federalnih Rezervi SAD-a.
10:55
That's the AmericanAmerički experienceiskustvo.
236
643000
2000
To je američko iskustvo.
10:57
Let's go acrosspreko the pondjezero to the LondonLondon SchoolŠkola of EconomicsEkonomija --
237
645000
3000
Pogledajmo preko oceana u London School of Economics.
11:00
LSELSE, LondonLondon SchoolŠkola of EconomicsEkonomija,
238
648000
3000
LSE, London School of Economics.
11:03
almaAlma matermater of 11 NobelNobelovu LaureatesLaureati in economicsekonomija.
239
651000
3000
Alma mater 11 nobelovaca iz ekonomskih znanosti.
11:06
TrainingTrening groundtlo for great economicekonomski thinkersmislioci
240
654000
3000
Mjesto za obuku velikih mislilaca ekonomije
11:09
like GeorgeGeorge SorosSoros, and FriedrichFriedrich HayekHayek,
241
657000
3000
poput George Sorosa, i Friedrich Hayeka,
11:12
and MickMik JaggerJagger. (LaughterSmijeh)
242
660000
2000
i Mick Jaggera. (Smijeh)
11:14
Last monthmjesec, just last monthmjesec,
243
662000
4000
Prošli mjesec, samo prošlog mjeseca,
11:18
economistsekonomisti at LSELSE lookedgledao at 51 studiesstudije
244
666000
3000
ekonomisti s LSE-a su pregledali 51 studiju
11:21
of pay-for-performanceplatiti za nastup plansplanovi, insideiznutra of companiestvrtke.
245
669000
3000
planova plaćanja po učinku, u raznim kompanijama.
11:24
Here'sOvdje je what the economistsekonomisti there said: "We find that financialfinancijska incentivespoticaji
246
672000
3000
Evo što su ekonomisti rekli, "Otkrili smo kako financijski poticaji
11:27
can resultproizlaziti in a negativenegativan impactudar on overallCjelokupni performanceizvođenje."
247
675000
6000
mogu rezultirati negativnim utjecajem na ukupnu izvedbu."
11:33
There is a mismatchNe podudaraju se betweenizmeđu what scienceznanost knowszna
248
681000
3000
Postoji nesklad između onoga što znanost poznaje
11:36
and what businessPoslovni does.
249
684000
2000
i onoga što poslovni svijet čini.
11:38
And what worriesbrige me, as we standstajati here in the rubblekrš
250
686000
3000
I ono što me brine, dok stojimo ovdje u kršu
11:41
of the economicekonomski collapsekolaps,
251
689000
2000
ekonomske propasti,
11:43
is that too manymnogi organizationsorganizacija
252
691000
2000
jest da jako puno organizacija
11:45
are makingizrađivanje theirnjihov decisionsodluke,
253
693000
2000
donosi svoje odluke,
11:47
theirnjihov policiespolitika about talenttalenat and people,
254
695000
2000
svoje politike o talentima i ljudima,
11:49
basedzasnovan on assumptionspretpostavke that are outdatedzastarjeli, unexaminedunexamined,
255
697000
6000
bazirane na pretpostavkama koje su zastarjele, neispitane,
11:55
and rootedukorijenjen more in folklorefolklor than in scienceznanost.
256
703000
3000
i ukorijenjene više u folkloru nego u znanosti.
11:58
And if we really want to get out of this economicekonomski messnered,
257
706000
3000
I ako stvarno želimo izaći iz tog ekonomskog nereda,
12:01
and if we really want highvisok performanceizvođenje on those
258
709000
2000
i ako stvarno želimo visoku izvedbu na tim
12:03
definitionaldefinitional taskszadaci of the 21stst centurystoljeće,
259
711000
2000
definiranim zadacima 21. stoljeća,
12:05
the solutionriješenje is not to do more of the wrongpogrešno things,
260
713000
6000
rješenje je ne raditi još više pogrešnih stvari.
12:11
to enticebi privukli people with a sweeterslađa carrotmrkva,
261
719000
3000
Mamiti ljude slađom mrkvom
12:14
or threatenprijete them with a sharperoštrije stickštap.
262
722000
2000
ili im prijetiti oštrijim štapom.
12:16
We need a wholečitav newnovi approachpristup.
263
724000
2000
Trebamo skroz novi pristup.
12:18
And the good newsvijesti about all of this is that the scientistsznanstvenici
264
726000
2000
I dobra vijest u svemu tome jest da su nam znanstvenici
12:20
who'vekoji su been studyingučenje motivationmotivacija have givendan us this newnovi approachpristup.
265
728000
3000
koji su proučavali motivaciju dali taj novi pristup.
12:23
It's an approachpristup builtizgrađen much more around intrinsicintrinzična motivationmotivacija.
266
731000
3000
To je pristup koji je više izgrađen oko intrinzičnih motivatora.
12:26
Around the desireželja to do things because they matterstvar,
267
734000
2000
Na želji da se rade stvari zato što su važne,
12:28
because we like it, because they're interestingzanimljiv,
268
736000
2000
jer ih volimo, jer su zanimljive,
12:30
because they are partdio of something importantvažno.
269
738000
2000
i zato jer su dio nečega važnog.
12:32
And to my mindum, that newnovi operatingradni systemsistem for our businessespoduzeća
270
740000
4000
I po mom mišljenju, taj novi operativni poslovni sustav
12:36
revolvesvrti around threetri elementselementi:
271
744000
2000
vrti se oko tri elementa:
12:38
autonomyautonomija, masterymajstorstvo and purposesvrha.
272
746000
3000
autonomije, majstorstva i svrhe.
12:41
AutonomyAutonomija: the urgetjerati to directdirektno our ownvlastiti livesživot.
273
749000
3000
Autonomija, potreba da usmjeravamo svoje živote.
12:44
MasteryMajstorstvo: the desireželja to get better and better at something that matterspitanja.
274
752000
4000
Majstorstvo, želja da budemo sve bolji u onome što nam je važno.
12:48
PurposeSvrha: the yearningčežnja to do what we do
275
756000
3000
Svrha, čežnja da radimo ono što radimo
12:51
in the serviceservis of something largerveći than ourselvessebe.
276
759000
3000
u svrhu nečega što je veće od nas samih.
12:54
These are the buildingzgrada blocksblokovi of an entirelypotpuno newnovi operatingradni systemsistem
277
762000
3000
To su ključni elementi od kojih se gradi skroz novi operativni sustav
12:57
for our businessespoduzeća.
278
765000
2000
našeg poslovnog svijeta.
12:59
I want to talk todaydanas only about autonomyautonomija.
279
767000
4000
Danas želim govoriti samo o autonomiji.
13:03
In the 20thth centurystoljeće, we camedošao up with this ideaideja of managementupravljanje.
280
771000
3000
U 20. stoljeću, osmislili smo menadžment.
13:06
ManagementUpravljanje did not emanatezrače from naturepriroda.
281
774000
2000
Menadžment nije emanentan u prirodi.
13:08
ManagementUpravljanje is like -- it's not a treedrvo,
282
776000
2000
Menadžment je poput -- to nije drvo.
13:10
it's a televisiontelevizija setset.
283
778000
2000
To je kao televizija.
13:12
Okay? SomebodyNetko inventedizumio it.
284
780000
2000
OK? Netko ga je izmislio.
13:14
And it doesn't mean it's going to work foreverzauvijek.
285
782000
2000
I to ne znači da će funkcionirati vječno.
13:16
ManagementUpravljanje is great.
286
784000
2000
Menadžment je sjajan.
13:18
TraditionalTradicionalni notionspojmovi of managementupravljanje are great
287
786000
2000
Tradicionalno poimanje menadžmenta je sjajno
13:20
if you want complianceusklađenost.
288
788000
2000
ako želite suglasnost.
13:22
But if you want engagementangažman, self-directionSelf-smjeru worksdjela better.
289
790000
3000
Ali ako želite angažman, samousmjeravanje je bolje.
13:25
Let me give you some examplesprimjeri of some kindljubazan of radicalradikal
290
793000
2000
Dozvolite da vam dam nekoliko primjera nekih vrsta radikalnih
13:27
notionspojmovi of self-directionSelf-smjeru.
291
795000
2000
ideja o samousmjeravanju.
13:29
What this meanssredstva -- you don't see a lot of it,
292
797000
3000
Što to znači -- ne vidite toga puno,
13:32
but you see the first stirringspotaknuti of something really interestingzanimljiv going on,
293
800000
3000
ali vidite prva komešanja nečega stvarno interesantnog.
13:35
because what it meanssredstva is payingplaćati people adequatelyadekvatno
294
803000
2000
Jer to znači plaćati ljude adekvatno
13:37
and fairlypošteno, absolutelyapsolutno --
295
805000
2000
i potpuno pošteno.
13:39
gettinguzimajući the issueizdanje of moneynovac off the tablestol,
296
807000
2000
Micanje problema novca s dnevnog reda.
13:41
and then givingdavanje people lots of autonomyautonomija.
297
809000
2000
I davanja ljudima velike autonomije.
13:43
Let me give you some examplesprimjeri.
298
811000
2000
Dozvolite da vam dam nekoliko primjera.
13:45
How manymnogi of you have heardčuo of the companydruštvo AtlassianAtlassian?
299
813000
4000
Koliko vas je čulo za kompaniju Atlassian?
13:49
It looksizgled like lessmanje than halfpola.
300
817000
2000
Čini mi se manje od polovice.
13:51
(LaughterSmijeh)
301
819000
2000
(Smijeh)
13:53
AtlassianAtlassian is an AustralianAustralski softwaresoftver companydruštvo.
302
821000
4000
Atlassian je australska kompanija koja se bavi softverom.
13:57
And they do something incrediblynevjerojatno coolsvjež.
303
825000
2000
I oni rade nešto stvarno sjajno.
13:59
A fewnekoliko timesputa a yeargodina they tell theirnjihov engineersinženjeri,
304
827000
2000
Nekoliko puta godišnje kažu svojim inžinjerima,
14:01
"Go for the nextSljedeći 24 hourssati and work on anything you want,
305
829000
4000
"Idite i slijedeća 24 sata radite na čemu god želite,
14:05
as long as it's not partdio of your regularredovan jobposao.
306
833000
2000
sve dok to nije dio vašeg redovnog posla.
14:07
Work on anything you want."
307
835000
2000
Radite na čemu god hoćete."
14:09
So that engineersinženjeri use this time to come up with
308
837000
2000
Tako inžinjeri koriste to vrijeme kako bi došli
14:11
a coolsvjež patchzakrpa for codekodirati, come up with an elegantelegantan hackpijuk.
309
839000
3000
do "cool" ispravaka za kodove, elegantnih prečaca.
14:14
Then they presentpredstaviti all of the stuffstvari that they'vešto ga do developedrazvijen
310
842000
3000
I onda prezentiraju sve te stvari koje su razvili
14:17
to theirnjihov teammatessuigrači, to the restodmor of the companydruštvo,
311
845000
3000
svojim članovima tima, ostatku kompanije,
14:20
in this wilddivlji and woolyWooly all-handszahtjevnu meetingsastanak
312
848000
2000
na tom divljem i razuzdanom zajedničkom sastanku
14:22
at the endkraj of the day.
313
850000
2000
na kraju dana.
14:24
And then, beingbiće AustraliansAustralci, everybodysvi has a beerpivo.
314
852000
2000
I onda, s obzirom da su Australci, svi odu na pivu.
14:26
They call them FedExFedEx DaysDana.
315
854000
3000
Zovu ih "Dani FedEx-a".
14:29
Why? Because you have to deliverdostaviti something overnightpreko noći.
316
857000
6000
Zašto? Jer morate dostaviti nešto preko noći.
14:35
It's prettyprilično. It's not badloše. It's a hugeogroman trademarkzaštitni znak violationpovreda,
317
863000
2000
To je lijepo. To nije loše.To je velika povreda zaštitnog znaka.
14:37
but it's prettyprilično cleverpametan.
318
865000
2000
Ali to je jako pametno.
14:39
(LaughterSmijeh)
319
867000
1000
(Smijeh)
14:40
That one day of intenseintenzivan autonomyautonomija
320
868000
2000
Taj jedan dan intenzivne autonomije
14:42
has producedizrađen a wholečitav arrayred of softwaresoftver fixespopravci
321
870000
2000
stvorio je cijeli niz softverskih zakrpi
14:44
that mightmoć never have existedpostojala.
322
872000
2000
koje možda nikada ne bi postojale.
14:46
And it's workedradio so well that AtlassianAtlassian has takenpoduzete it to the nextSljedeći levelnivo
323
874000
2000
I to im je toliko dobro išlo da je Atlassian odlučio podići sve na slijedeću razinu
14:48
with 20 PercentPosto Time --
324
876000
2000
davši im 20 posto vremena.
14:50
doneučinio, famouslyslavno, at GoogleGoogle --
325
878000
2000
Taj pristup je popularizirao Google.
14:52
where engineersinženjeri can work, spendprovesti 20 percentposto of theirnjihov time
326
880000
2000
Gdje inžinjeri mogu raditi, potrošiti 20 posto svog vremena
14:54
workingrad on anything they want.
327
882000
2000
radeći na čemu god žele.
14:56
They have autonomyautonomija over theirnjihov time,
328
884000
2000
Oni imaju autonomnost nad svojim vremenom,
14:58
theirnjihov taskzadatak, theirnjihov teamtim, theirnjihov techniquetehnika.
329
886000
2000
svojim zadacima, svojim timom, svojim tehnikama.
15:00
Okay? RadicalRadikalne amountsiznosi of autonomyautonomija.
330
888000
2000
OK? Radikalne količine autonomije.
15:02
And at GoogleGoogle, as manymnogi of you know,
331
890000
4000
A u Googleu, kao što većina vas zna,
15:06
about halfpola of the newnovi productsproizvodi in a typicaltipičan yeargodina
332
894000
2000
se oko pola novih proizvoda u tipičnoj godini
15:08
are birthedrađa duringza vrijeme that 20 PercentPosto Time:
333
896000
3000
rodi upravo za vrijeme "20 posto vremena".
15:11
things like GmailGmail, OrkutOrkut, GoogleGoogle NewsVijesti.
334
899000
3000
Stvari poput Gmaila, Orkuta, Google Newsa.
15:14
Let me give you an even more radicalradikal exampleprimjer of it:
335
902000
3000
Dozvolite mi da vam dam jedan, još radikalniji primjer.
15:17
something calledzvao the ResultsRezultati Only Work EnvironmentOkoliš,
336
905000
2000
Nečega što se zove "Radna okolina orijentirana samo na rezultate".
15:19
the ROWEROWE,
337
907000
2000
ROWE (akronim od Results Only Work Environment)
15:21
createdstvorio by two AmericanAmerički consultantskonzultanti, in placemjesto
338
909000
2000
Stvorena od strane dvaju američkih konzultanata,
15:23
in placemjesto at about a dozentucet companiestvrtke around NorthSjever AmericaAmerika.
339
911000
2000
za desetak kompanija širom Sjeverne Amerike.
15:25
In a ROWEROWE people don't have schedulesraspored.
340
913000
4000
U ROWE-u ljudi nemaju raspored.
15:29
They showpokazati up when they want.
341
917000
2000
Oni se pojavljuju kada žele.
15:31
They don't have to be in the officeured at a certainsiguran time,
342
919000
2000
Ne moraju biti u uredu u neko određeno rijeme,
15:33
or any time.
343
921000
2000
ili uopće.
15:35
They just have to get theirnjihov work doneučinio.
344
923000
2000
Oni samo moraju obaviti svoj posao.
15:37
How they do it, when they do it,
345
925000
2000
Kako to rade, kada to rade,
15:39
where they do it, is totallypotpuno up to them.
346
927000
3000
gdje to rade, ovisi isključivo o njima.
15:42
MeetingsSastanci in these kindsvrste of environmentsokruženja are optionalstavljen na volju.
347
930000
4000
Sastanci u takvoj vrsti okruženja su neobavezni.
15:46
What happensdogađa se?
348
934000
2000
Što se događa?
15:48
AlmostGotovo acrosspreko the boardodbor, productivityproduktivnost goeside up,
349
936000
3000
Skoro u svim područjima produktivnost raste,
15:51
workerradnik engagementangažman goeside up,
350
939000
3000
angažiranost radnika raste,
15:54
workerradnik satisfactionzadovoljstvo goeside up, turnoverpromet goeside down.
351
942000
3000
zadovoljstvo radnika raste, promjena radnika opada.
15:57
AutonomyAutonomija, masterymajstorstvo and purposesvrha,
352
945000
2000
Autonomija, majstorstvo i svrha.
15:59
These are the buildingzgrada blocksblokovi of a newnovi way of doing things.
353
947000
2000
To su ključni elementi novog načina kako obavljamo stvari.
16:01
Now some of you mightmoć look at this and say,
354
949000
3000
Sada, neki od vas bi mogli ovo gledati i reći,
16:04
"HmmHmm, that soundszvukovi nicelijepo, but it's UtopianUtopijski."
355
952000
3000
"Hmm, to zvuči zgodno. Ali to je utopija."
16:07
And I say, "NopeNe. I have proofdokaz."
356
955000
5000
A ja ću vam reći, "Ne. Ja imam dokaz."
16:12
The mid-sredina1990s, MicrosoftMicrosoft startedpočeo
357
960000
2000
Sredinom 1990-ih, Microsoft je pokrenuo
16:14
an encyclopediaenciklopedija calledzvao EncartaEncarta.
358
962000
2000
enciklopediju Encarta.
16:16
They had deployedrazmještene all the right incentivespoticaji,
359
964000
2000
Iskoristili su sve prave poticaje.
16:18
all the right incentivespoticaji. They paidplaćen professionalsprofesionalci to
360
966000
3000
Sve prave poticaje. Platili su profesionalcima da
16:21
writepisati and editUredi thousandstisuća of articlesčlanci.
361
969000
2000
pišu i uređuju tisuće članaka.
16:23
Well-compensatedKompenzirani managersmenadžeri oversawnadgledao the wholečitav thing
362
971000
2000
Dobro plaćeni menadžeri su nadgledali cijelu stvar
16:25
to make sure it camedošao in on budgetbudžet and on time.
363
973000
5000
kako bi bili sigurni da će ostati unutar zadanog budžeta i vremena.
16:30
A fewnekoliko yearsgodina laterkasnije anotherjoš encyclopediaenciklopedija got startedpočeo.
364
978000
2000
Nekoliko godina kasnije druga enciklopedija je započeta.
16:32
DifferentRazličite modelmodel, right?
365
980000
3000
Drugačiji model, točno?
16:35
Do it for funzabava. No one getsdobiva paidplaćen a centcent, or a EuroEura or a YenJena.
366
983000
4000
Radili su to iz zabave. Nitko nije bio plaćen ni cent, ni Euro ni Yen.
16:39
Do it because you like to do it.
367
987000
3000
Radili su jer im se sviđalo.
16:42
Now if you had, just 10 yearsgodina agoprije,
368
990000
3000
Kada biste, samo prije 10 godina,
16:45
if you had goneotišao to an economistekonomista, anywherebilo kuda,
369
993000
2000
otišli do nekog ekonomiste, bilo gdje,
16:47
and said, "Hey, I've got these two differentdrugačiji modelsmodeli for creatingstvaranje an encyclopediaenciklopedija.
370
995000
4000
i rekli, "Hey, imam ova dva modela na raspolaganju za stvaranje enciklopedije.
16:51
If they wentotišao headglava to headglava, who would winpobijediti?"
371
999000
3000
Kada bi se suprotstavili, tko bi pobijedio?"
16:54
10 yearsgodina agoprije you could not have foundpronađeno a singlesingl sobertrijezan economistekonomista anywherebilo kuda
372
1002000
4000
Prije 10 godina ne biste našli niti jednog trijeznog ekonomistu nigdje
16:58
on planetplaneta EarthZemlja
373
1006000
2000
na planetu Zemlja,
17:00
who would have predictedpredvidjeti the WikipediaWikipedia modelmodel.
374
1008000
2000
koji bi predvidio Wikipedijin model.
17:02
This is the titanictitanski battlebitka betweenizmeđu these two approachespristupi.
375
1010000
3000
To je titanska borba između dva pristupa.
17:05
This is the Ali-FrazierAli-Frazier of motivationmotivacija. Right?
376
1013000
3000
To je za motivaciju poput meča Ali-Frazier. Točno?
17:08
This is the Thrilla'Bilo je guba ' in ManilaManila.
377
1016000
2000
Ovo je triler u Manili.
17:10
AlrightU redu? IntrinsicIntrinzična motivatorspoticaje versusprotiv extrinsicneuobičajen motivatorspoticaje.
378
1018000
3000
Točno? Intrinzični motivatori protiv ekstrinzičnih motivatora.
17:13
AutonomyAutonomija, masterymajstorstvo and purposesvrha,
379
1021000
2000
Autonomija, majstorstvo i svrha,
17:15
versusprotiv carrotmrkva and sticksštapići. And who winspobjeda?
380
1023000
2000
nasuprot mrkve i štapa. Tko će pobijediti?
17:17
IntrinsicIntrinzična motivationmotivacija, autonomyautonomija, masterymajstorstvo and purposesvrha,
381
1025000
3000
Intrinzični motivatori, autonomija, majstorstvo i svrha,
17:20
in a knockoutnokaut. Let me wrapomotati up.
382
1028000
4000
nokautom. Dozvolite mi da sažmem.
17:24
There is a mismatchNe podudaraju se betweenizmeđu what scienceznanost knowszna and what businessPoslovni does.
383
1032000
3000
Postoji nesklad između onoga što znanost zna i onoga što poslovni svijet radi.
17:27
And here is what scienceznanost knowszna.
384
1035000
2000
A evo što znanost zna.
17:29
One: Those 20thth centurystoljeće rewardsnagrade,
385
1037000
2000
Jedan: Te nagrade iz 20. stoljeća,
17:31
those motivatorspoticaje we think are a naturalprirodni partdio of businessPoslovni,
386
1039000
3000
ti motivatori za koje mislimo da su prirodni dio posla,
17:34
do work, but only in a surprisinglyiznenađujuče narrowsuziti bandbend of circumstancesokolnosti.
387
1042000
4000
funkcioniraju, ali samo u iznenađujuće uskom pojasu situacija.
17:38
Two: Those if-thenAko-onda rewardsnagrade oftenčesto destroyuništiti creativitykreativnost.
388
1046000
4000
Dva: Te ako-onda nagrade često uništavaju kreativnost.
17:42
ThreeTri: The secrettajna to highvisok performanceizvođenje
389
1050000
2000
Tri: Tajna uspješne izvedbe
17:44
isn't rewardsnagrade and punishmentskazne,
390
1052000
2000
nije u nagradama i kaznama,
17:46
but that unseennevidjeno intrinsicintrinzična drivepogon --
391
1054000
2000
već u nevidljivom intrinzičnom pokretaču.
17:48
the drivepogon to do things for theirnjihov ownvlastiti sakesake.
392
1056000
3000
Pokretaču da se stvari rade zbog njih samih.
17:51
The drivepogon to do things causeuzrok they matterstvar.
393
1059000
2000
Pokretaču da se stvari rade jer su važne.
17:53
And here'sevo the bestnajbolje partdio. Here'sOvdje je the bestnajbolje partdio.
394
1061000
2000
I evo najboljeg dijela. Evo najboljeg dijela.
17:55
We alreadyveć know this. The scienceznanost confirmspotvrđuje what we know in our heartssrca.
395
1063000
3000
Već to znamo. Znanost je potvrdila ono što znamo u našim srcima.
17:58
So, if we repairpopravak this mismatchNe podudaraju se
396
1066000
3000
Tako, u slučaju da popravimo taj nesklad
18:01
betweenizmeđu what scienceznanost knowszna and what businessPoslovni does,
397
1069000
2000
između onoga što znanost zna i što poslovni svijet radi,
18:03
if we bringdonijeti our motivationmotivacija, notionspojmovi of motivationmotivacija
398
1071000
3000
ako dovedemo motivaciju, ideje motivacije
18:06
into the 21stst centurystoljeće,
399
1074000
2000
u 21. stoljeće,
18:08
if we get pastprošlost this lazylijeni, dangerousopasno, ideologyideologija
400
1076000
4000
ako savladamo tu lijenu, opasnu, ideologiju
18:12
of carrotsmrkva and sticksštapići,
401
1080000
2000
mrkve i štapa,
18:14
we can strengthenjačanje our businessespoduzeća,
402
1082000
3000
možemo osnažiti naše poslove,
18:17
we can solveriješiti a lot of those candlesvijeća problemsproblemi,
403
1085000
3000
možemo riješiti mnoge probleme sa svijećom,
18:20
and maybe, maybe, maybe
404
1088000
4000
i možda, možda, možda
18:24
we can changepromijeniti the worldsvijet.
405
1092000
2000
možemo promijeniti svijet.
18:26
I restodmor my casespis.
406
1094000
2000
Ovdje ću stati.
18:28
(ApplausePljesak)
407
1096000
3000
(Pljesak)
Translated by Mislav Ante Omazić - EFZG
Reviewed by Ando Saina

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Dan Pink - Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace.

Why you should listen

With a trio of influential bestsellers, Dan Pink has changed the way companies view the modern workplace. In the pivotal A Whole New Mind, Pink identifies a sea change in the global workforce -- the shift of an information-based corporate culture to a conceptual base, where creativity and big-picture design dominates the landscape.

His latest book, The Adventures of Johnny Bunko, is an evolutionary transformation of the familiar career guide. Replacing linear text with a manga-inspired comic, Pink outlines six career laws vastly differing from the ones you've been taught. Members of the Johnny Bunko online forum participated in an online contest to create the seventh law -- "stay hungry."

A contributing editor for Wired, Pink is working on a new book on the science and economics of motivation for release in late 2009.

More profile about the speaker
Dan Pink | Speaker | TED.com