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

Dens Pinks par pārsteidzošo motivācijas zinātni

Filmed:
25,352,736 views

Karjeras analītiķis Dens Pinks pievēršas motivācijas mīklai, iesākot ar faktu, kas zināms sociālajiem zinātniekiem, bet ko nezina vairums menedžeru. Ierastās atlīdzības ne vienmēr ir tik iedarbīgas, kā domājam. Ieklausieties apgaismojošos stāstos un, iespējams, rodiet ceļu tālāk.
- 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 confessionkonfesija at the outsetsākuma here.
0
0
4000
Man jau pašā iesākumā jāatzīstas.
00:16
A little over 20 yearsgadiem agopirms
1
4000
3000
Nedaudz vairāk kā pirms 20 gadiem
00:19
I did something that I regretžēl,
2
7000
2000
es izdarīju ko tādu, ko nožēloju,
00:21
something that I'm not particularlyit īpaši proudlepns of,
3
9000
4000
ko tādu, ar ko īpaši nelepojos,
00:25
something that, in manydaudzi waysceļi, I wishvēlēšanās no one would ever know,
4
13000
3000
ko daudzējādā ziņā gribētu noklusēt,
00:28
but here I feel kindlaipns of obligedobligāti to revealatklāj.
5
16000
4000
taču šeit jūtos spiests atklāt.
00:32
(LaughterSmiekli)
6
20000
2000
(Smiekli)
00:34
In the latevēlu 1980s,
7
22000
2000
1980-to gadu nogalē
00:36
in a momentbrīdi of youthfuljaunības indiscretionneapdomība,
8
24000
3000
jauneklīgas neapdomības mirklī
00:39
I wentdevās to lawlikums schoolskola.
9
27000
2000
es uzsāku tieslietu studijas.
00:41
(LaughterSmiekli)
10
29000
4000
(Smiekli)
00:45
Now, in AmericaAmerika lawlikums is a professionalprofesionāls degreegrāds:
11
33000
3000
Amerikā tieslietas ir profesionālas studijas.
00:48
you get your universityuniversitāte degreegrāds, then you go on to lawlikums schoolskola.
12
36000
2000
Pabeidz universitāti. Tad stājies tieslietu skolā.
00:50
And when I got to lawlikums schoolskola,
13
38000
3000
Kad biju iestājies tieslietu skolā,
00:53
I didn't do very well.
14
41000
2000
man diez kā neveicās.
00:55
To put it mildlynedaudz, I didn't do very well.
15
43000
2000
Maigi izsakoties, man diez kā neveicās.
00:57
I, in factfakts, graduatedbeidzis in the partdaļa of my lawlikums schoolskola classklase
16
45000
3000
Patiesībā pabeidzu skolu tikai viena priekšmeta dēļ,
01:00
that madeizgatavots the toptops 90 percentprocenti possibleiespējams.
17
48000
4000
kas sastādīja 90% no iespējamajiem.
01:04
(LaughterSmiekli)
18
52000
4000
(Smiekli)
01:08
Thank you.
19
56000
3000
Paldies.
01:11
I never practicedpraktizē lawlikums a day in my life;
20
59000
3000
Neesmu praktizējis tieslietas ne dienu.
01:14
I prettyskaista much wasn'tnebija allowedatļauts to.
21
62000
2000
Man tā kā nebija atļauts.
01:16
(LaughterSmiekli)
22
64000
3000
(Smiekli)
01:19
But todayšodien, againstpret my better judgmentspriedums,
23
67000
3000
Taču šodien, par spīti saviem apsvērumiem,
01:22
againstpret the advicekonsultācijas of my ownpašu wifesieva,
24
70000
3000
par spīti paša sievas padomam,
01:25
I want to try to dustputekļi off some of those legallikumīgs skillsprasmes --
25
73000
4000
gribu mēģināt nopūst putekļus no tieslietu prasmēm,
01:29
what's left of those legallikumīgs skillsprasmes.
26
77000
2000
kas nu no tām vairs atlicis.
01:31
I don't want to tell you a storystāsts.
27
79000
3000
Nestāstīšu jums stāstu.
01:34
I want to make a casegadījums.
28
82000
2000
Ierosināšu lietu.
01:36
I want to make a hard-headedgrūti gāja, evidence-basedpierādījumiem balstītu,
29
84000
4000
Vēlos ierosināt pārdomātu, uz pierādījumiem balstītu,
01:40
dareuzdrošināsies I say lawyerlylawyerly casegadījums,
30
88000
3000
uzdrošinos teikt, advokāta lietu,
01:43
for rethinkingpārdomāt how we runpalaist our businessesuzņēmumiem.
31
91000
4000
lai apdomātu, kā vadām savus uzņēmumus.
01:47
So, ladiesdāmas and gentlemenkungi! of the juryžūrija, take a look at this.
32
95000
4000
Tātad, dāmas un kungi zvērinātie, aplūkojiet šo.
01:51
This is calledsauc the candlesvece problemproblēma.
33
99000
2000
To sauc par sveču problēmu.
01:53
Some of you mightvarētu have seenredzējis this before.
34
101000
2000
Daži no jums to, iespējams, jau redzējuši.
01:55
It's createdradīts in 1945
35
103000
2000
To 1945. gadā iesāka
01:57
by a psychologistpsihologs namednosaukts KarlKārlis DunckerDuncker.
36
105000
2000
psihologs vārdā Karls Dunkers.
01:59
KarlKārlis DunckerDuncker createdradīts this experimenteksperiments
37
107000
2000
Karls Dunkers radīja šo eksperimentu,
02:01
that is used in a wholeveselu varietyšķirne of experimentseksperimenti in behavioraluzvedības sciencezinātne.
38
109000
3000
kas tiek izmantots dažādos biheivorālās zinātnes izmēģinājumos.
02:04
And here'sšeit ir how it worksdarbi. SupposePieņemsim, ka I'm the experimentereksperimentētājs.
39
112000
3000
Rau, kā tas darbojas. Pieņemsim, es veicu eksperimentu.
02:07
I bringatnest you into a roomistaba. I give you a candlesvece,
40
115000
4000
Ievedu jūs telpā, iedodu jums svecīti,
02:11
some thumbtacksspraudītes and some matchesatbilst.
41
119000
2000
dažas spraudītes un sērkociņus.
02:13
And I say to you, "Your jobdarbs
42
121000
2000
Un saku jums: "Jūsu uzdevums
02:15
is to attachpievienot the candlesvece to the wallsiena
43
123000
2000
ir piestiprināt svecīti pie sienas tā,
02:17
so the waxvaska doesn't drippilieni ontouz the tablegalds." Now what would you do?
44
125000
4000
lai vasks nepilētu uz galda." Ko jūs darītu?
02:21
Now manydaudzi people beginsāciet tryingmēģina to thumbtackpiespraude the candlesvece to the wallsiena.
45
129000
4000
Daudzi sākumā mēģina piespraust sveci pie sienas.
02:25
Doesn't work.
46
133000
2000
Nedarbojas.
02:27
SomebodyKādam, some people -- and I saw somebodykāds
47
135000
2000
Kāds, daži cilvēki, un es kādu ievēroju
02:29
kindlaipns of make the motionkustība over here --
48
137000
2000
tā kā sakustamies.
02:31
some people have a great ideaideja where they
49
139000
2000
Dažiem rodas lieliska ideja - viņi
02:33
lightgaisma the matchspēles, meltizkausēt the sidepusē of the candlesvece, try to adhereievēro it to the wallsiena.
50
141000
4000
aizdedzina sērkociņu, izkausē sveces sānu, pūlas to piestiprināt pie sienas.
02:37
It's an awesomesatriecošs ideaideja. Doesn't work.
51
145000
3000
Lieliska doma. Taču nedarbojas.
02:40
And eventuallybeidzot, after fivepieci or 10 minutesminūtes,
52
148000
3000
Un beidzot pēc 5 vai 10 minūtēm
02:43
mostlielākā daļa people figureskaitlis out the solutionrisinājums,
53
151000
2000
vairums ļaužu nonāk pie risinājuma,
02:45
whichkas you can see here.
54
153000
2000
ko redzat šeit.
02:47
The keyatslēga is to overcomepārvarēt what's calledsauc functionalfunkcionāls fixednessnekustīgums.
55
155000
3000
Galvenais ir pārvarēt, tā dēvēto, funkcionālo nelokāmību.
02:50
You look at that boxkaste and you see it only as a receptacletvertne for the tacksspraudītes.
56
158000
4000
Ieskatāties kastē un to redzat vienīgi kā saspraužu tvertni.
02:54
But it can alsoarī have this other functionfunkcija,
57
162000
2000
Taču tā var kalpot vēl kam citam -
02:56
as a platformplatforma for the candlesvece. The candlesvece problemproblēma.
58
164000
4000
kā sveces platforma. Sveces problēma.
03:00
Now I want to tell you about an experimenteksperiments
59
168000
2000
Vēlos jums pastāstīt par šo eksperimentu,
03:02
usingizmantojot the candlesvece problemproblēma,
60
170000
2000
pievēršoties sveces problēmai,
03:04
donepabeigts by a scientistzinātnieks namednosaukts SamSam GlucksbergGlucksberg,
61
172000
2000
kā to risinājis zinātnieks Sems Gluksbergs,
03:06
who is now at PrincetonPrinceton UniversityUniversitāte in the U.S.
62
174000
2000
kurš tagad strādā ASV Prinstonas universitātē.
03:08
This showsšovs the powerjauda of incentivesatvieglojumi.
63
176000
4000
Tas parāda stimulu spēku.
03:12
Here'sLūk what he did. He gatheredsapulcināti his participantsdalībnieki.
64
180000
2000
Lūk, ko viņš paveica. Viņš sapulcināja dalībniekus.
03:14
And he said, "I'm going to time you. How quicklyātri you can solveatrisināt this problemproblēma?"
65
182000
3000
Un teica: "Uzņemšu laiku. Cik ātri jūs spējat atrisināt šo problēmu?"
03:17
To one groupgrupa he said,
66
185000
2000
Vienai grupai viņš sacīja,
03:19
"I'm going to time you to establishizveidot normsnormas,
67
187000
3000
ka uzņems laiku, lai noteiktu normas,
03:22
averagesvidējie rādītāji for how long it typicallyparasti takes
68
190000
2000
vidējos rādītājus, cik ilgs laiks parasti vajadzīgs,
03:24
someonekāds to solveatrisināt this sortkārtot of problemproblēma."
69
192000
2000
lai šāda veida problēmu atrisinātu.
03:26
To the secondotrais groupgrupa he offeredpiedāvāja rewardsatlīdzība.
70
194000
3000
Otrai grupai viņš piedāvāja atlīdzību,
03:29
He said, "If you're in the toptops 25 percentprocenti of the fastestātrākais timesreizes,
71
197000
4000
sakot: "Ja būsiet starp 25 ātrākajiem,
03:33
you get fivepieci dollarsdolāri.
72
201000
3000
saņemsiet 5 dolārus.
03:36
If you're the fastestātrākais of everyonevisi we're testingtestēšana here todayšodien,
73
204000
3000
Ja būsiet ātrākais no visiem šīsdienas dalībniekiem,
03:39
you get 20 dollarsdolāri."
74
207000
2000
saņemsiet 20 dolārus."
03:41
Now this is severalvairāki yearsgadiem agopirms. AdjustedKoriģēts for inflationinflācija,
75
209000
3000
Tas bija pirms vairākiem gadiem. Pielāgojums inflācijai.
03:44
it's a decentpienācīgas sumsumma of moneynauda for a fewmaz minutesminūtes of work.
76
212000
2000
Pieklājīga naudas summiņa par pāris minūtēm darba.
03:46
It's a nicejauki motivatormotivētājs.
77
214000
2000
Jauks pamudinājums.
03:48
QuestionJautājums: How much fasterātrāk
78
216000
3000
Jautājums: par cik ātrāk
03:51
did this groupgrupa solveatrisināt the problemproblēma?
79
219000
2000
šī grupa uzdevumu atrisināja?
03:53
AnswerAtbilde: It tookpaņēma them, on averagevidējais,
80
221000
3000
Atbilde: Vidēji
03:56
threetrīs and a halfpuse minutesminūtes longerilgāk.
81
224000
4000
par trīs ar pus minūtēm ilgāk.
04:00
ThreeTrīs and a halfpuse minutesminūtes longerilgāk. Now this makespadara no sensejēga right?
82
228000
3000
Trīs ar pus minūtēm ilgāk. Tas nešķiet loģiski, vai ne?
04:03
I mean, I'm an AmericanASV. I believe in freebez maksas marketstirgi.
83
231000
3000
Proti, esmu amerikānis. Es ticu brīvajam tirgum.
04:06
That's not how it's supposeddomājams to work. Right?
84
234000
3000
Tā tam nevajadzētu notikt. Vai ne tā?
04:09
(LaughterSmiekli)
85
237000
1000
(Smiekli)
04:10
If you want people to performizpildīt better,
86
238000
2000
Ja vēlaties panākt veiksmīgāku sniegumu,
04:12
you rewardatlīdzība them. Right?
87
240000
2000
piedāvājat atalgojumu. Pareizi?
04:14
BonusesPrēmijas, commissionskomisijām, theirviņu ownpašu realityrealitāte showparādīt.
88
242000
3000
Prēmijas, pielikumi, pašu realitātes šovs.
04:17
IncentivizeIncentivize them. That's how businessBizness worksdarbi.
89
245000
4000
Dodiet stimulu. Tā darbojas bizness.
04:21
But that's not happeningnotiek here.
90
249000
2000
Taču ne šeit.
04:23
You've got an incentivestimuls designedizstrādāts to
91
251000
2000
Tiek piedāvāts stimuls, kam
04:25
sharpenasināt thinkingdomāšana and acceleratepaātrināt creativityradošums,
92
253000
4000
jāveicina domāšana un jāraisa radošums.
04:29
and it does just the oppositepretī.
93
257000
2000
Un notiek tieši pretējais.
04:31
It dullsdulls thinkingdomāšana and blocksbloki creativityradošums.
94
259000
3000
Tas aptumšo domāšanu un bloķē radošumu.
04:34
And what's interestinginteresanti about this experimenteksperiments is that it's not an aberrationaberācija.
95
262000
3000
Interesanti, ka šis eksperiments neuzrāda novirzi.
04:37
This has been replicatedreplicēt over and over
96
265000
3000
Tas vairākkārt atkārtots
04:40
and over again, for nearlygandrīz 40 yearsgadiem.
97
268000
3000
jau teju 40 gadus.
04:43
These contingentkontingenta motivatorsveicinātāji --
98
271000
3000
Šis stimulu veids -
04:46
if you do this, then you get that --
99
274000
2000
ja paveiksi šo, tad iegūsi to -
04:48
work in some circumstancesapstākļi.
100
276000
2000
dažos apstākļos nostrādā..
04:50
But for a lot of tasksuzdevumi, they actuallyfaktiski eithervai nu don't work
101
278000
3000
Taču daudzos uzdevumos tas vai nu nestrādā,
04:53
or, oftenbieži, they do harmkaitēt.
102
281000
3000
vai nereti kaitē.
04:56
This is one of the mostlielākā daļa robuststabila findingssecinājumi
103
284000
4000
Tas ir viens no iespaidīgākajiem atklājumiem
05:00
in socialsociālais sciencezinātne,
104
288000
3000
sociālajā zinātnē.
05:03
and alsoarī one of the mostlielākā daļa ignoredignorēts.
105
291000
2000
Un arī viens no neievērotākajiem.
05:05
I spentiztērēti the last couplepāris of yearsgadiem looking at the sciencezinātne of
106
293000
2000
Pēdējos gadus esmu pavadījis, pievēršoties cilvēku
05:07
humancilvēks motivationmotivācija,
107
295000
2000
motivācijas zinātnei.
05:09
particularlyit īpaši the dynamicsdinamika of extrinsicneraksturīgo motivatorsveicinātāji
108
297000
2000
Īpaši, ārēju stimulu un iekšēju stimulu
05:11
and intrinsicraksturīgo motivatorsveicinātāji.
109
299000
2000
dinamikai.
05:13
And I'm tellingstāsta you, it's not even closetuvu.
110
301000
2000
Es jums saku, tie ne tuvu nelīdzinās viens otram.
05:15
If you look at the sciencezinātne, there is a mismatchneatbilstība
111
303000
2000
Zinātnes ainā paveras nesaderība starp to,
05:17
betweenstarp what sciencezinātne knowszina and what businessBizness does.
112
305000
4000
kas zināms zinātnei un ko dara uzņēmēji.
05:21
And what's alarmingsatraucošas here is that our businessBizness operatingdarbojas systemsistēma --
113
309000
3000
Satraucoši ir tas, ka mūsu uzņēmumu darbības sistēma --
05:24
think of the setiestatīt of assumptionspieņēmumi and protocolsprotokoli beneathzem tā our businessesuzņēmumiem,
114
312000
3000
padomājiet par biznesa pamatā esošajiem pieņēmumiem un protokoliem,
05:27
how we motivatemotivēt people, how we applypiemērot our humancilvēks resourcesresursi --
115
315000
5000
kā cilvēki tiek motivēti, kā izmantoti cilvēkresursi --
05:32
it's builtuzcelta entirelypilnīgi around these extrinsicneraksturīgo motivatorsveicinātāji,
116
320000
3000
ir būvēta vienīgi uz šiem ārējiem stimuliem,
05:35
around carrotsburkāni and sticksnūjas.
117
323000
2000
burkāniem un žagariem.
05:37
That's actuallyfaktiski fine for manydaudzi kindsveidi of 20thth centurygadsimts tasksuzdevumi.
118
325000
4000
Daudziem 20. gadsimta uzdevumiem tas netraucē.
05:41
But for 21stst centurygadsimts tasksuzdevumi,
119
329000
2000
Taču 21. gadsimta uzdevumiem
05:43
that mechanisticmehāniskas, reward-and-punishmentatlīdzība un soda approachpieeja
120
331000
4000
šī mehāniskā atalgojuma un soda pieeja
05:47
doesn't work, oftenbieži doesn't work, and oftenbieži does harmkaitēt.
121
335000
4000
nav piemērota, nereti nedarbojas un bieži kaitē.
05:51
Let me showparādīt you what I mean.
122
339000
2000
Ļaujiet man ilustrēt sacīto.
05:53
So GlucksbergGlucksberg did anothercits experimenteksperiments similarlīdzīgs to this
123
341000
3000
Tā nu Gluksbergs veica citu, līdzīgu eksperimentu,
05:56
where he presentediesniegts the problemproblēma in a slightlynedaudz differentatšķirīgs way,
124
344000
2000
kurā ar uzdevumu iepazīstināja visai atšķirīgā veidā,
05:58
like this up here. Okay?
125
346000
3000
kā šeit. Skaidrs?
06:01
AttachPievienot the candlesvece to the wallsiena so the waxvaska doesn't drippilieni ontouz the tablegalds.
126
349000
2000
Piestipriniet sveci sienai, lai vasks nepilētu uz galda.
06:03
SameVienu un to pašu dealdarījumu. You: we're timinglaiks for normsnormas.
127
351000
3000
Tas pats. Jums: uzņemam laiku normām.
06:06
You: we're incentivizingincentivizing.
128
354000
3000
Jums: piedāvājam stimulus.
06:09
What happenednotika this time?
129
357000
2000
Kas notika šoreiz?
06:11
This time, the incentivizedincentivized groupgrupa
130
359000
2000
Šoreiz stimulētā grupa
06:13
kickedkicked the other group'sKoncerna buttmuca.
131
361000
4000
sadeva otrai pa pakaļu.
06:17
Why? Because when the tacksspraudītes are out of the boxkaste,
132
365000
4000
Kāpēc? Kad spraudītes ir ārpus kastes,
06:21
it's prettyskaista easyviegli isn't it?
133
369000
4000
uzdevums nav grūts, vai ne?
06:25
(LaughterSmiekli)
134
373000
2000
(Smiekli)
06:27
If-thenJa-tad rewardsatlīdzība work really well
135
375000
3000
Ja-tad atlīdzība tiešām veiksmīgi darbojas
06:30
for those sortsšķiro of tasksuzdevumi,
136
378000
3000
šāda veida uzdevumos,
06:33
where there is a simplevienkāršs setiestatīt of rulesnoteikumi and a clearskaidrs destinationgalamērķis
137
381000
2000
kuros ir vienkārši noteikumi un skaidrs sasniedzamais
06:35
to go to.
138
383000
2000
mērķis.
06:37
RewardsAtlīdzība, by theirviņu very naturedaba,
139
385000
2000
Atlīdzība pēc savas dabas
06:39
narrowŠaurs our focuskoncentrēties, concentratekoncentrēties the mindprātā;
140
387000
2000
sašaurina uzmanību, koncentrē prātu.
06:41
that's why they work in so manydaudzi casesgadījumi.
141
389000
2000
Tādēļ tā nostrādā pietiekoši daudzos gadījumos.
06:43
And so, for tasksuzdevumi like this,
142
391000
2000
Un tāpēc, šāda veida uzdevumiem,
06:45
a narrowŠaurs focuskoncentrēties, where you just see the goalmērķis right there,
143
393000
3000
šauram fokusam, skaidri saskatāmam mērķim,
06:48
zoomtālummaiņa straighttaisni aheaduz priekšu to it,
144
396000
2000
uz kuru jātiecas,
06:50
they work really well.
145
398000
2000
tai nav ne vainas.
06:52
But for the realreāls candlesvece problemproblēma,
146
400000
2000
Taču īstajam sveces uzdevumam
06:54
you don't want to be looking like this.
147
402000
2000
jūs nevēlaties redzēt šādus rezultātus.
06:56
The solutionrisinājums is not over here. The solutionrisinājums is on the peripheryperifērija.
148
404000
2000
Risinājums ir citviet. Risinājums ir perifērijā.
06:58
You want to be looking around.
149
406000
2000
Jūs vēlaties lūkoties visapkārt.
07:00
That rewardatlīdzība actuallyfaktiski narrowsNarrows our focuskoncentrēties
150
408000
2000
Atlīdzība patiesībā sašaurina uzmanību
07:02
and restrictsierobežo our possibilityiespēja.
151
410000
2000
un ierobežo mūsu iespējas.
07:04
Let me tell you why this is so importantsvarīgs.
152
412000
3000
Ļaujiet pastāstīt, kādēļ tas ir tik būtiski.
07:07
In westernrietumu EuropeEiropa,
153
415000
2000
Rietumeiropā,
07:09
in manydaudzi partsdaļas of AsiaĀzija,
154
417000
2000
daudzviet Āzijā,
07:11
in NorthZiemeļu AmericaAmerika, in AustraliaAustrālija,
155
419000
3000
Ziemeļamerikā, Austrālijā
07:14
white-collarbalto apkaklīšu workersdarba ņēmēji are doing lessmazāk of
156
422000
2000
balto apkaklīšu strādnieki veic mazāk
07:16
this kindlaipns of work,
157
424000
2000
šāda veida darba
07:18
and more of this kindlaipns of work.
158
426000
4000
un vairāk šāda darba.
07:22
That routinerutīnas, rule-basedkārtulu, pamatojoties, left-brainkreisās smadzeņu work --
159
430000
3000
Nemainīgs, uz noteikumiem balstīts kreisās smadzeņu puslodes darbs,
07:25
certainnoteikti kindsveidi of accountingGrāmatvedība, certainnoteikti kindsveidi of financialfinanšu analysisanalīze,
160
433000
2000
noteikti grāmatvedības un finanšu analīzes veidi,
07:27
certainnoteikti kindsveidi of computerdators programmingprogrammēšana --
161
435000
2000
datorprogrammēšanas veidi
07:29
has becomekļūt fairlygodīgi easyviegli to outsourceārējus,
162
437000
2000
viegli aizstājami ar ārpuspakalpojumiem,
07:31
fairlygodīgi easyviegli to automateautomatizēt.
163
439000
2000
viegli automatizējami.
07:33
SoftwareProgrammatūra can do it fasterātrāk.
164
441000
3000
Programmatūra to paveic ātrāk.
07:36
Low-costZemu izmaksu providerspakalpojumu sniedzēji around the worldpasaule can do it cheaperlētāk.
165
444000
2000
Pasaulē atrodami avoti, kas to paveiks lētāk.
07:38
So what really mattersjautājumus are the more right-brainedtiesības brained
166
446000
4000
Tādēļ patiesi būtiskas ir labās smadzeņu puslodes,
07:42
creativeradošs, conceptualkonceptuāls kindsveidi of abilitiesspējas.
167
450000
3000
radošās, konceptuālā veida spējas.
07:45
Think about your ownpašu work.
168
453000
3000
Padomājiet par savu darbu.
07:48
Think about your ownpašu work.
169
456000
3000
Padomājiet par savu darbu.
07:51
Are the problemsproblēmas that you faceseja, or even the problemsproblēmas
170
459000
2000
Vai uzdevumi, ar kuriem saskaraties, vai pat tie,
07:53
we'vemēs esam been talkingrunājam about here,
171
461000
2000
par kuriem runājam šeit,
07:55
are those kindsveidi of problemsproblēmas -- do they have a clearskaidrs setiestatīt of rulesnoteikumi,
172
463000
2000
tāda veida uzdevumi -- vai tiem ir skaidri noteikumi
07:57
and a singleviens solutionrisinājums? No.
173
465000
3000
un viens risinājums? Nē.
08:00
The rulesnoteikumi are mystifyingmystifying.
174
468000
2000
To noteikumi ir mulsinoši.
08:02
The solutionrisinājums, if it existspastāv at all,
175
470000
2000
Risinājums, ja tas vispār pastāv,
08:04
is surprisingpārsteidzoši and not obviousacīmredzams.
176
472000
3000
ir pārsteidzošs un neparedzams.
08:07
EverybodyVisi in this roomistaba
177
475000
2000
Ikviens šajā telpā
08:09
is dealingnodarbojas with theirviņu ownpašu versionversija
178
477000
3000
risina pats savu sveces
08:12
of the candlesvece problemproblēma.
179
480000
2000
uzdevuma versiju.
08:14
And for candlesvece problemsproblēmas of any kindlaipns,
180
482000
3000
Un jebkāda veida sveču uzdevumiem
08:17
in any fieldlaukā,
181
485000
2000
jebkurā nozarē
08:19
those if-thenJa-tad rewardsatlīdzība,
182
487000
3000
šādas ja-tad atlīdzības,
08:22
the things around whichkas we'vemēs esam builtuzcelta so manydaudzi of our businessesuzņēmumiem,
183
490000
4000
kas ir tik daudzu uzņēmumu pamatā,
08:26
don't work.
184
494000
2000
nedarbojas.
08:28
Now, I mean it makespadara me crazytraks.
185
496000
2000
Nu, mani tas dara traku.
08:30
And this is not -- here'sšeit ir the thing.
186
498000
2000
Un tās nav -- tur tā lieta.
08:32
This is not a feelingsajūta.
187
500000
3000
Tās nav jūtas.
08:35
Okay? I'm a lawyeradvokāts; I don't believe in feelingsjūtas.
188
503000
3000
Skaidrs? Esmu advokāts. Neticu jūtām.
08:38
This is not a philosophyfilozofija.
189
506000
4000
Tā nav filosofija.
08:42
I'm an AmericanASV; I don't believe in philosophyfilozofija.
190
510000
2000
Esmu amerikānis. Neticu filosofijai.
08:44
(LaughterSmiekli)
191
512000
3000
(Smiekli)
08:47
This is a factfakts --
192
515000
3000
Tas ir fakts.
08:50
or, as we say in my hometowndzimtā pilsēta of WashingtonWashington, D.C.,
193
518000
2000
Vai, kā saka manā dzimtajā pilsētā Vašingtonas apgabalā,
08:52
a truetaisnība factfakts.
194
520000
2000
patiess fakts.
08:54
(LaughterSmiekli)
195
522000
2000
(Smiekli)
08:56
(ApplauseAplausi)
196
524000
4000
(Aplausi)
09:00
Let me give you an examplepiemērs of what I mean.
197
528000
2000
Ļaujiet man jums sniegt piemēru.
09:02
Let me marshalmaršals the evidencepierādījumi here,
198
530000
2000
Ļaujiet iepazīstināt ar pierādījumiem.
09:04
because I'm not tellingstāsta you a storystāsts, I'm makingveidošana a casegadījums.
199
532000
2000
Jo šis nav stāsts. Šī ir lietas izskatīšana.
09:06
LadiesDāmām and gentlemenkungi! of the juryžūrija, some evidencepierādījumi:
200
534000
2000
Dāmas un kungi, zvērinātie, pierādījumi:
09:08
DanDens ArielyAriely, one of the great economistsekonomisti of our time,
201
536000
3000
Dens Arielijs, viens no mūslaiku dižākajiem ekonomistiem
09:11
he and threetrīs colleaguesKolēģi, did a studypētījums of some MITMIT studentsstudenti.
202
539000
4000
kopā ar 3 kolēģiem pētīja dažus MTI studentus.
09:15
They gavedeva these MITMIT studentsstudenti a bunchķekars of gamesspēles,
203
543000
3000
Viņi iedeva šiem studentiem vairākas spēles.
09:18
gamesspēles that involvediesaistīts creativityradošums,
204
546000
2000
Spēles, kas saistītas ar radošumu,
09:20
and motormotors skillsprasmes, and concentrationkoncentrācija.
205
548000
2000
kustību prasmēm un koncentrēšanos.
09:22
And the offeredpiedāvāja them, for performancesniegums,
206
550000
2000
Par sniegumu viņiem tika piedāvātas
09:24
threetrīs levelslīmeņos of rewardsatlīdzība:
207
552000
2000
trīs līmeņu atlīdzības.
09:26
smallmazs rewardatlīdzība, mediumvidēja rewardatlīdzība, largeliels rewardatlīdzība.
208
554000
5000
Mazā, vidējā un lielā atlīdzība.
09:31
Okay? If you do really well you get the largeliels rewardatlīdzība, on down.
209
559000
4000
Skaidrs? Ja jums veicas ļoti labi, saņemat lielo atlīdzību utt.
09:35
What happenednotika? As long as the taskuzdevums involvediesaistīts only mechanicalmehānisks skillprasme
210
563000
4000
Kas notika? Kamēr uzdevums saistījās tikai ar mehāniskām prasmēm,
09:39
bonusesprēmijas workedstrādāja as they would be expectedparedzams:
211
567000
2000
atalgojums darbojās, kā to varēja sagaidīt:
09:41
the higheraugstāks the paymaksāt, the better the performancesniegums.
212
569000
4000
jo augstāka atlīdzība, jo labāks sniegums.
09:45
Okay? But one the taskuzdevums calledsauc for
213
573000
2000
Skaidrs? Taču, ja uzdevums prasīja
09:47
even rudimentaryelementāru cognitiveizziņas skillprasme,
214
575000
4000
kaut vai elementārākās kognitīvās spējas,
09:51
a largerlielāks rewardatlīdzība led to poorersliktāku performancesniegums.
215
579000
5000
lielāka atlīdzība izraisīja švakāku sniegumu.
09:56
Then they said,
216
584000
2000
Tad viņi teica:
09:58
"Okay let's see if there's any culturalkultūras biasaizspriedums here.
217
586000
2000
"Labs ir, paraudzīsim, vai te nav kāds kultūras aizspriedums.
10:00
LetsĻauj go to MaduraiMadurai, IndiaIndija and testpārbaude this."
218
588000
2000
Dosimies uz Maduraju Indijā un pārbaudīsim."
10:02
StandardStandarta of livingdzīvo is lowerzemāks.
219
590000
2000
Dzīves līmenis zemāks.
10:04
In MaduraiMadurai, a rewardatlīdzība that is modestneliels in NorthZiemeļu AmericanASV standardsstandartiem,
220
592000
3000
Madurajā pēc Ziemeļamerikas standartiem zema atlīdzība
10:07
is more meaningfuljēgpilna there.
221
595000
3000
ir daudz vērtīgāka.
10:10
SameVienu un to pašu dealdarījumu. A bunchķekars of gamesspēles, threetrīs levelslīmeņos of rewardsatlīdzība.
222
598000
3000
Tas pats uzdevums. Dažas spēles, 3 līmeņu atlīdzības.
10:13
What happensnotiek?
223
601000
2000
Kas notiek?
10:15
People offeredpiedāvāja the mediumvidēja levellīmenis of rewardsatlīdzība
224
603000
3000
Cilvēki, kuriem piedāvāja vidējā līmeņa atlīdzību,
10:18
did no better than people offeredpiedāvāja the smallmazs rewardsatlīdzība.
225
606000
3000
nebija par mata tiesu sekmīgāki kā ļaudis ar mazo atlīdzību.
10:21
But this time, people offeredpiedāvāja the highestvisaugstākais rewardsatlīdzība,
226
609000
4000
Taču šoreiz tiem, kuriem piedāvāja lielāko atlīdzību,
10:25
they did the worstsliktākais of all.
227
613000
4000
sekmējās vissliktāk.
10:29
In eightastoņi of the ninedeviņi tasksuzdevumi we examinedpārbaudīts acrosspāri threetrīs experimentseksperimenti,
228
617000
3000
8 no 9 uzdevumiem, ko pārbaudījām eksperimentos,
10:32
higheraugstāks incentivesatvieglojumi led to worsesliktāk performancesniegums.
229
620000
5000
augstāka atlīdzība izraisīja sliktāku sniegumu.
10:37
Is this some kindlaipns of touchy-feelyjūtīgs-feely
230
625000
3000
Vai tā ir kāda jūtelīga
10:40
socialistSociāldemokrātu conspiracysazvērestība going on here?
231
628000
3000
sociālistiska sazvērestība?
10:43
No. These are economistsekonomisti from MITMIT,
232
631000
3000
Nē. Tie ir MTI ekonomisti
10:46
from CarnegieCarnegie MellonMellon, from the UniversityUniversitāte of ChicagoChicago.
233
634000
3000
no "Carnegie Mellon", Čikāgas universitātes.
10:49
And do you know who sponsoredsponsorēt this researchpētniecība?
234
637000
2000
Vai zināt, kas šo pētījumu sponsorēja?
10:51
The FederalFederal ReserveRezerves BankBanka of the UnitedApvienotā StatesValstis.
235
639000
4000
ASV Federālo rezervju banka.
10:55
That's the AmericanASV experiencepieredze.
236
643000
2000
Amerikāņu pieredze.
10:57
Let's go acrosspāri the ponddīķis to the LondonLondon SchoolSkola of EconomicsEkonomika --
237
645000
3000
Šķērsosim dīķi, dodoties uz Londonas Ekonomikas skolu.
11:00
LSELSE, LondonLondon SchoolSkola of EconomicsEkonomika,
238
648000
3000
LES, Londonas Ekonomikas skola.
11:03
almaAlma matermater of 11 NobelNobela prēmijas LaureatesLaureāti in economicsekonomika.
239
651000
3000
11 Nobela laureātu ekonomikā alma mater.
11:06
TrainingApmācības groundzeme for great economicekonomisks thinkersdomātāji
240
654000
3000
Mācību lauks tādiem dižiem ekonomikas domātājiem
11:09
like GeorgeGeorge SorosSoross, and FriedrichFriedrich HayekHayek,
241
657000
3000
kā Džordžs Soross, Frīdrihs Haijeks
11:12
and MickMiks JaggerJagger. (LaughterSmiekli)
242
660000
2000
un Miks Džegers.
11:14
Last monthmēnesis, just last monthmēnesis,
243
662000
4000
Vēl pēdējā mēneša laikā
11:18
economistsekonomisti at LSELSE lookedizskatījās at 51 studiespētījumi
244
666000
3000
LES ekonomisti aplūkoja 51 "maksā par sniegumu"
11:21
of pay-for-performancemaksāt par veiktspēju plansplāni, insideiekšā of companieskompānijas.
245
669000
3000
plānu pētījumus uzņēmumos.
11:24
Here'sLūk what the economistsekonomisti there said: "We find that financialfinanšu incentivesatvieglojumi
246
672000
3000
Lūk, ko viņi teica: "Atklājām, ka finansiāli stimuli
11:27
can resultrezultāts in a negativenegatīvs impactietekme on overallkopumā performancesniegums."
247
675000
6000
var negatīvi ietekmēt vispārējo sniegumu."
11:33
There is a mismatchneatbilstība betweenstarp what sciencezinātne knowszina
248
681000
3000
Zinātnes informācija nesakrīt ar to,
11:36
and what businessBizness does.
249
684000
2000
kas tiek piekopts uzņēmumos.
11:38
And what worriesrūpes me, as we standstāvēt here in the rubblerubble
250
686000
3000
Mani satrauc tas, ka, stāvot ekonomiska
11:41
of the economicekonomisks collapsesabrukums,
251
689000
2000
sabrukuma gruvešos,
11:43
is that too manydaudzi organizationsorganizācijas
252
691000
2000
pārāk daudz uzņēmumu
11:45
are makingveidošana theirviņu decisionslēmumi,
253
693000
2000
savus lēmumus,
11:47
theirviņu policiespolitikas about talenttalants and people,
254
695000
2000
rīcības plānus par talantu un cilvēkiem
11:49
basedpamatojoties uz on assumptionspieņēmumi that are outdatednovecojušas, unexaminedneizpētītām,
255
697000
6000
pieņem, balstoties uz novecojušiem, nepārbaudītiem atzinumiem,
11:55
and rootedsakņojas more in folkloreFolklora than in sciencezinātne.
256
703000
3000
kas vairāk sakņojas folklorā, nekā zinātnē.
11:58
And if we really want to get out of this economicekonomisks messputru,
257
706000
3000
Ja patiešām gribam izkulties no šīs ekonomikas putras
12:01
and if we really want highaugsts performancesniegums on those
258
709000
2000
un ja tiešām vēlamies augstu sniegumu
12:03
definitionaldefinīciju tasksuzdevumi of the 21stst centurygadsimts,
259
711000
2000
21. gadsimta raksturīgajos uzdevumos,
12:05
the solutionrisinājums is not to do more of the wrongnepareizi things,
260
713000
6000
risinājums ir neturpināt pieļaut kļūdas.
12:11
to enticeiekārdināt people with a sweetersaldāks carrotburkāns,
261
719000
3000
Iekārdināt ļaudis ar saldāku burkānu
12:14
or threatendraud them with a sharperasāk sticknūju.
262
722000
2000
vai baidīt ar šmaugākiem žagariem.
12:16
We need a wholeveselu newjauns approachpieeja.
263
724000
2000
Nepieciešama jauna pieeja.
12:18
And the good newsziņas about all of this is that the scientistszinātnieki
264
726000
2000
Labā ziņa tāda, ka zinātnieki,
12:20
who'vekas esam been studyingmācās motivationmotivācija have givendots us this newjauns approachpieeja.
265
728000
3000
kuri pētījuši motivāciju, piedāvā šo jauno pieeju.
12:23
It's an approachpieeja builtuzcelta much more around intrinsicraksturīgo motivationmotivācija.
266
731000
3000
Pieeju, kas lielākā mērā balstīta uz iekšējo motivāciju.
12:26
Around the desirevēlme to do things because they matterjautājums,
267
734000
2000
Uz vēlmi veikt darbības, jo tās ir nozīmīgas,
12:28
because we like it, because they're interestinginteresanti,
268
736000
2000
jo mums tās patīk, jo tās ir interesantas,
12:30
because they are partdaļa of something importantsvarīgs.
269
738000
2000
jo tās ir daļa no kā būtiska.
12:32
And to my mindprātā, that newjauns operatingdarbojas systemsistēma for our businessesuzņēmumiem
270
740000
4000
Manuprāt, šāda jauna uzņēmumu darbības sistēma
12:36
revolvesgriežas around threetrīs elementselementi:
271
744000
2000
riņķo ap 3 elementiem:
12:38
autonomyautonomija, masterymeistarība and purposemērķim.
272
746000
3000
autonomiju, prasmīgumu un mērķi.
12:41
AutonomyAutonomija: the urgemudināt to directtieši our ownpašu livesdzīvo.
273
749000
3000
Autonomija, tieksme vadīt savu dzīvi.
12:44
MasteryMeistarība: the desirevēlme to get better and better at something that mattersjautājumus.
274
752000
4000
Meistarība, vēlme pilnveidoties būtiskā jomā.
12:48
PurposeMērķis: the yearningilgas to do what we do
275
756000
3000
Mērķis, ilgas darīt savu darbu,
12:51
in the serviceapkalpošana of something largerlielāks than ourselvespaši.
276
759000
3000
kalpojot kam par sevi lielākam.
12:54
These are the buildingēka blocksbloki of an entirelypilnīgi newjauns operatingdarbojas systemsistēma
277
762000
3000
Šie ir pavisam jaunas darbības sistēmas stūrakmeņi
12:57
for our businessesuzņēmumiem.
278
765000
2000
mūsu uzņēmumiem.
12:59
I want to talk todayšodien only about autonomyautonomija.
279
767000
4000
Šodien gribu apspriest vienīgi autonomiju.
13:03
In the 20thth centurygadsimts, we camenāca up with this ideaideja of managementvadība.
280
771000
3000
20. gadsimtā radās menedžmenta ideja.
13:06
ManagementVadība did not emanateizstarot from naturedaba.
281
774000
2000
Menedžments nav dabisks.
13:08
ManagementVadība is like -- it's not a treekoks,
282
776000
2000
Menedžments ir kā -- tas nav koks.
13:10
it's a televisiontelevīzija setiestatīt.
283
778000
2000
Tas ir televizors.
13:12
Okay? SomebodyKādam inventedizgudrots it.
284
780000
2000
Skaidrs? Kāds to izgudroja.
13:14
And it doesn't mean it's going to work foreveruz visiem laikiem.
285
782000
2000
Tas nebūt nedarbosies mūžīgi.
13:16
ManagementVadība is great.
286
784000
2000
Menedžments ir lielisks.
13:18
TraditionalTradicionālā notionsjēdzieni of managementvadība are great
287
786000
2000
Tradicionālās menedžmenta idejas ir lieliskas,
13:20
if you want complianceatbilstības.
288
788000
2000
ja vēlaties pakļautību.
13:22
But if you want engagementiesaistīšanās, self-directionSelf-virzienā worksdarbi better.
289
790000
3000
Ja vēlaties iesaistīšanos, labāk strādā patstāvīga vadība.
13:25
Let me give you some examplespiemēri of some kindlaipns of radicalradikāls
290
793000
2000
Lūk, jums daži radikālu patstāvīgas vadības ideju
13:27
notionsjēdzieni of self-directionSelf-virzienā.
291
795000
2000
piemēri.
13:29
What this meansnozīmē -- you don't see a lot of it,
292
797000
3000
Tas nozīmē -- tas nav pārāk manāmi,
13:32
but you see the first stirringsvēstneši of something really interestinginteresanti going on,
293
800000
3000
taču gaisā jūtams patiešām interesantas vēsmas.
13:35
because what it meansnozīmē is payingmaksājot people adequatelyadekvāti
294
803000
2000
Tas nozīmē adekvātu, taisnīgu un absolūtu
13:37
and fairlygodīgi, absolutelyabsolūti --
295
805000
2000
atalgojumu.
13:39
gettingkļūst the issueizdevums of moneynauda off the tablegalds,
296
807000
2000
Naudas jautājuma atrisināšanu.
13:41
and then givingdodot people lots of autonomyautonomija.
297
809000
2000
Un tad autonomijas piešķiršanu ļaudīm.
13:43
Let me give you some examplespiemēri.
298
811000
2000
Daži piemēri.
13:45
How manydaudzi of you have hearddzirdējuši of the companyuzņēmums AtlassianAtlassian?
299
813000
4000
Cik daudzi no jums dzirdējuši par uzņēmumu "Atlassian"?
13:49
It looksizskatās like lessmazāk than halfpuse.
300
817000
2000
Šķiet, mazāk nekā puse.
13:51
(LaughterSmiekli)
301
819000
2000
(Smiekli)
13:53
AtlassianAtlassian is an AustralianAustrālijas softwareprogrammatūra companyuzņēmums.
302
821000
4000
"Atlassian" ir Austrālijas programmatūras uzņēmums.
13:57
And they do something incrediblyneticami coolatdzesē.
303
825000
2000
Viņi veic ko tiešām satriecošu.
13:59
A fewmaz timesreizes a yeargads they tell theirviņu engineersinženieri,
304
827000
2000
Dažas reizes gadā viņi saviem inženieriem saka:
14:01
"Go for the nextnākamais 24 hoursstundas and work on anything you want,
305
829000
4000
"Turpmākās 24 stundas strādājiet, pie kā vēlaties,
14:05
as long as it's not partdaļa of your regularregulāri jobdarbs.
306
833000
2000
tikai lai tas nebūtu jūsu ierastā darba ietvaros.
14:07
Work on anything you want."
307
835000
2000
Strādājiet pie jebkā."
14:09
So that engineersinženieri use this time to come up with
308
837000
2000
Tā nu inženieri izmanto šo laiku, lai radītu
14:11
a coolatdzesē patchplāksteris for codekods, come up with an elegantelegants hackbanalizēt.
309
839000
3000
stilīgu kodu vai elegantu risinājumu.
14:14
Then they presentklāt all of the stuffstuff that they'veviņi esam developedattīstīta
310
842000
3000
Tad viņi iepazīstina komandas biedrus un pārējo uzņēmumu
14:17
to theirviņu teammatesbiedriem, to the restatpūsties of the companyuzņēmums,
311
845000
3000
ar to, ko ir izstrādājuši,
14:20
in this wildsavvaļas and woolywooly all-handsvisiem rokās meetingtikšanās
312
848000
2000
mežonīgā un haotiskā pilnsapulcē
14:22
at the endbeigas of the day.
313
850000
2000
dienas beigās.
14:24
And then, beingbūt AustraliansAustrālieši, everybodyvisi has a beeralus.
314
852000
2000
Tad, kā Austrālijā pieņemts, visi iedzer pa aliņam.
14:26
They call them FedExFedEx DaysDienas.
315
854000
3000
Viņi tās dēvē par "FedEx" dienām.
14:29
Why? Because you have to deliverpiegādāt something overnightuz nakti.
316
857000
6000
Kāpēc? Jo jāuzražo kas vienas diennakts laikā.
14:35
It's prettyskaista. It's not badslikti. It's a hugemilzīgs trademarkpreču zīmes violationpārkāpums,
317
863000
2000
Jauki. Nepavisam ne slikti. Milzīgs prečzīmes pārkāpums.
14:37
but it's prettyskaista clevergudrs.
318
865000
2000
Taču visai prātīgi.
14:39
(LaughterSmiekli)
319
867000
1000
(Smiekli)
14:40
That one day of intenseintensīva autonomyautonomija
320
868000
2000
Viena intensīvas autonomijas diena
14:42
has producedražots a wholeveselu arraymasīvs of softwareprogrammatūra fixeslabojumi
321
870000
2000
rada veselu gūzmu programmatūras labojumu,
14:44
that mightvarētu never have existedpastāvēja.
322
872000
2000
kas citādi nebūtu radušies.
14:46
And it's workedstrādāja so well that AtlassianAtlassian has takenņemti it to the nextnākamais levellīmenis
323
874000
2000
Panākumu dēļ "Atlassian" pārgāja uz nākamo līmeni -
14:48
with 20 PercentProcenti Time --
324
876000
2000
20% laika.
14:50
donepabeigts, famouslyteicami, at GoogleGoogle --
325
878000
2000
To, kā izslavēts, praktizēja 'Google".
14:52
where engineersinženieri can work, spendtērēt 20 percentprocenti of theirviņu time
326
880000
2000
Inženieri var strādāt, pavadot 20% sava laika,
14:54
workingstrādā on anything they want.
327
882000
2000
darbodamies, pie kā vēlas.
14:56
They have autonomyautonomija over theirviņu time,
328
884000
2000
Viņi paši nosaka savu laiku,
14:58
theirviņu taskuzdevums, theirviņu teamkomanda, theirviņu techniquetehnika.
329
886000
2000
savu uzdevumu, komandu, tehniku.
15:00
Okay? RadicalRadikālu amountssummas of autonomyautonomija.
330
888000
2000
Skaidrs? Radikāls autonomijas apjoms.
15:02
And at GoogleGoogle, as manydaudzi of you know,
331
890000
4000
"Google", kā daudziem no jums zināms,
15:06
about halfpuse of the newjauns productsprodukti in a typicaltipisks yeargads
332
894000
2000
aptuveni puse jauno produktu parasta gada laikā
15:08
are birthedbirthed duringlaikā that 20 PercentProcenti Time:
333
896000
3000
rodas šī 20% laika periodā.
15:11
things like GmailGmail, OrkutOrkut, GoogleGoogle NewsJaunumi.
334
899000
3000
Tādi jaunumi kā Gmail, Orkut, Google News.
15:14
Let me give you an even more radicalradikāls examplepiemērs of it:
335
902000
3000
Lūk, jums vēl radikālāks piemērs.
15:17
something calledsauc the ResultsRezultāti Only Work EnvironmentVide,
336
905000
2000
To dēvē par "Tikai rezultātu darba vidi".
15:19
the ROWEROWE,
337
907000
2000
TRDV.
15:21
createdradīts by two AmericanASV consultantskonsultanti, in placevietu
338
909000
2000
To radīja divi amerikāņu konsultanti
15:23
in placevietu at about a dozendesmitiem companieskompānijas around NorthZiemeļu AmericaAmerika.
339
911000
2000
aptuveni ducim uzņēmumu visā Ziemeļamerikā.
15:25
In a ROWEROWE people don't have schedulesgrafiki.
340
913000
4000
TRDV cilvēkiem nav grafiku.
15:29
They showparādīt up when they want.
341
917000
2000
Viņi ierodas, kad vēlas.
15:31
They don't have to be in the officebirojs at a certainnoteikti time,
342
919000
2000
Viņiem noteiktā laikā nav jābūt birojā,
15:33
or any time.
343
921000
2000
vispār nav jābūt.
15:35
They just have to get theirviņu work donepabeigts.
344
923000
2000
Vienkārši jāpaveic savs darbs.
15:37
How they do it, when they do it,
345
925000
2000
Kā viņi to dara, kad viņi to dara,
15:39
where they do it, is totallypilnīgi up to them.
346
927000
3000
kur viņi to dara, atkarīgs no pašiem.
15:42
MeetingsSanāksmes in these kindsveidi of environmentsvidi are optionalpēc izvēles.
347
930000
4000
Sanāksmes šāda veida vidē nav obligātas.
15:46
What happensnotiek?
348
934000
2000
Kas notiek?
15:48
AlmostGandrīz acrosspāri the boarddēlis, productivityproduktivitāte goesiet up,
349
936000
3000
Gandrīz visās jomās aug produktivitāte,
15:51
workerdarba ņēmējs engagementiesaistīšanās goesiet up,
350
939000
3000
palielinās darbinieku iesaistīšanās,
15:54
workerdarba ņēmējs satisfactionapmierinātība goesiet up, turnoverapgrozījums goesiet down.
351
942000
3000
darbinieku apmierinātība, kadru maiņa samazinās.
15:57
AutonomyAutonomija, masterymeistarība and purposemērķim,
352
945000
2000
Autonomija, meistarība un mērķis.
15:59
These are the buildingēka blocksbloki of a newjauns way of doing things.
353
947000
2000
Tie ir jaunās kārtības stūrakmeņi.
16:01
Now some of you mightvarētu look at this and say,
354
949000
3000
Daži no jums varētu iebilst:
16:04
"HmmHmm, that soundsskaņas nicejauki, but it's UtopianUtopiska."
355
952000
3000
"Hmm, izklausās jauki. Taču utopiski."
16:07
And I say, "Nope. I have proofpierādījums."
356
955000
5000
Es saku: "Nē, man ir pierādījumi."
16:12
The mid-vidus1990s, MicrosoftMicrosoft startedsāka
357
960000
2000
1990-to gadu vidū "Microsoft" iesāka
16:14
an encyclopediaenciklopēdija calledsauc EncartaEncarta.
358
962000
2000
enciklopēdiju, ko sauca "Encarta".
16:16
They had deployedizvietoti all the right incentivesatvieglojumi,
359
964000
2000
Viņi izmantoja visus pareizos stimulus.
16:18
all the right incentivesatvieglojumi. They paidsamaksāts professionalsprofesionāļi to
360
966000
3000
Visus pareizos stimulus. Maksāja profesionāļiem,
16:21
writerakstīt and editrediģēt thousandstūkstošiem of articlesraksti.
361
969000
2000
lai viņi radītu un rediģētu tūkstošiem rakstu.
16:23
Well-compensatedLabi apmaksātiem managersvadītāji oversawpārraudzīja the wholeveselu thing
362
971000
2000
Labi atalgoti menedžeri uzraudzīja procesu,
16:25
to make sure it camenāca in on budgetbudžets and on time.
363
973000
5000
lai pārliecinātos, ka iekļaujas budžetā un laikā.
16:30
A fewmaz yearsgadiem latervēlāk anothercits encyclopediaenciklopēdija got startedsāka.
364
978000
2000
Pēc dažiem gadiem sāka veidot jaunu enciklopēdiju.
16:32
DifferentDažādas modelmodelis, right?
365
980000
3000
Atšķirīgu modeli, vai ne?
16:35
Do it for funjautri. No one getsizpaužas paidsamaksāts a centcentu, or a EuroEiro or a YenJena.
366
983000
4000
Prieka pēc. Nevienam nemaksā ne centa, ne eiro vai jēnas.
16:39
Do it because you like to do it.
367
987000
3000
Dariet tādēļ, ka jums tas patīk.
16:42
Now if you had, just 10 yearsgadiem agopirms,
368
990000
3000
Ja vēl pirms 10 gadiem jūs būtu
16:45
if you had goneaizgājis to an economistekonomists, anywherevisur,
369
993000
2000
devušies pie ekonomista jebkurā vietā
16:47
and said, "Hey, I've got these two differentatšķirīgs modelsmodeļi for creatingradot an encyclopediaenciklopēdija.
370
995000
4000
un teikuši: "Klau, man ir šie divi dažādie enciklopēdijas veidošanas modeļi.
16:51
If they wentdevās headgalva to headgalva, who would winuzvarēt?"
371
999000
3000
Ja tiem konkurētu, kurš uzvarētu?"
16:54
10 yearsgadiem agopirms you could not have foundatrasts a singleviens soberprātīgs economistekonomists anywherevisur
372
1002000
4000
Pirms 10 gadiem uz planētas Zeme nekur neatrastos neviens skaidrā
16:58
on planetplanēta EarthZemes
373
1006000
2000
esošs ekonomists,
17:00
who would have predictedparedzams the WikipediaWikipedia modelmodelis.
374
1008000
2000
kurš pareģotu, ka tas būs Vikipēdijas modelis.
17:02
This is the titanictitānisks battlecīņa betweenstarp these two approachespieejas.
375
1010000
3000
Tā ir titāniska cīņa starp šīm divām pieejām.
17:05
This is the Ali-FrazierAli-Frazier of motivationmotivācija. Right?
376
1013000
3000
Tas ir motivācijas Ali-Freizers. Skaidrs?
17:08
This is the Thrilla'Thrilla' in ManilaManila.
377
1016000
2000
Tas ir "Thrilla" Manilā.
17:10
AlrightAlright? IntrinsicRaksturīgo motivatorsveicinātāji versuspret extrinsicneraksturīgo motivatorsveicinātāji.
378
1018000
3000
Ja? Iekšējie stimuli pret ārējiem.
17:13
AutonomyAutonomija, masterymeistarība and purposemērķim,
379
1021000
2000
Autonomija, meistarība un mērķis
17:15
versuspret carrotburkāns and sticksnūjas. And who winsuzvar?
380
1023000
2000
pret burkāniem un žagariem. Kurš uzvar?
17:17
IntrinsicRaksturīgo motivationmotivācija, autonomyautonomija, masterymeistarība and purposemērķim,
381
1025000
3000
Iekšējā motivācija, autonomija, meistarība un mērķis
17:20
in a knockoutizslēgšanas. Let me wrapietīšana up.
382
1028000
4000
ir īstais āķis. Īss kopsavilkums.
17:24
There is a mismatchneatbilstība betweenstarp what sciencezinātne knowszina and what businessBizness does.
383
1032000
3000
Zinātnes informācija nesakrīt ar uzņēmumu rīcību.
17:27
And here is what sciencezinātne knowszina.
384
1035000
2000
Lūk, kas zināms zinātnei.
17:29
One: Those 20thth centurygadsimts rewardsatlīdzība,
385
1037000
2000
Pirmkārt: 20. gadsimta atlīdzības,
17:31
those motivatorsveicinātāji we think are a naturaldabisks partdaļa of businessBizness,
386
1039000
3000
stimuli, ko uzskatām par dabisku biznesa daļu,
17:34
do work, but only in a surprisinglypārsteidzoši narrowŠaurs bandjosla of circumstancesapstākļi.
387
1042000
4000
darbojas, taču tikai šaurā apstākļu lokā.
17:38
Two: Those if-thenJa-tad rewardsatlīdzība oftenbieži destroyiznīcināt creativityradošums.
388
1046000
4000
Otrkārt: šādas ja-tad atlīdzības nereti grauj radošumu.
17:42
ThreeTrīs: The secretnoslēpums to highaugsts performancesniegums
389
1050000
2000
Treškārt: veiksmīga snieguma noslēpums
17:44
isn't rewardsatlīdzība and punishmentssodi,
390
1052000
2000
nav atlīdzībā un sodā,
17:46
but that unseenneredzēts intrinsicraksturīgo drivebraukt --
391
1054000
2000
bet neredzamajā iekšējā dzinulī.
17:48
the drivebraukt to do things for theirviņu ownpašu sakesake.
392
1056000
3000
Dzinulī darīt kaut ko darīšanas pēc.
17:51
The drivebraukt to do things causeiemesls they matterjautājums.
393
1059000
2000
Dzinulī darīt lietas, jo tām ir jēga.
17:53
And here'sšeit ir the bestlabākais partdaļa. Here'sLūk the bestlabākais partdaļa.
394
1061000
2000
Lūk, labākā daļa. Labākā daļa.
17:55
We alreadyjau know this. The sciencezinātne confirmsapstiprina what we know in our heartssirdis.
395
1063000
3000
Mēs to jau zinām. Zinātne apstiprina to, kas zināms sirdīs.
17:58
So, if we repairremonts this mismatchneatbilstība
396
1066000
3000
Tā nu, ja mēs izlabojam šo nesakritību
18:01
betweenstarp what sciencezinātne knowszina and what businessBizness does,
397
1069000
2000
starp zinātnes informāciju un biznesa rīcību,
18:03
if we bringatnest our motivationmotivācija, notionsjēdzieni of motivationmotivācija
398
1071000
3000
ja stimulus, stimulu idejas pārnesam uz
18:06
into the 21stst centurygadsimts,
399
1074000
2000
21. gadsimtu,
18:08
if we get pastpagātne this lazyslinks, dangerousbīstama, ideologyideoloģija
400
1076000
4000
ja atmetam šo bīstamo burkānu un žagaru
18:12
of carrotsburkāni and sticksnūjas,
401
1080000
2000
slinkuma ideoloģiju,
18:14
we can strengthenstiprināt our businessesuzņēmumiem,
402
1082000
3000
varam nostiprināt uzņēmumus,
18:17
we can solveatrisināt a lot of those candlesvece problemsproblēmas,
403
1085000
3000
atrisināt daudz sveču problēmu
18:20
and maybe, maybe, maybe
404
1088000
4000
un, iespējams, iespējams, iespējams,
18:24
we can changemainīt the worldpasaule.
405
1092000
2000
varam mainīt pasauli.
18:26
I restatpūsties my casegadījums.
406
1094000
2000
Aizstāvību beidzu.
18:28
(ApplauseAplausi)
407
1096000
3000
(Aplausi)
Translated by Ieva Zarina
Reviewed by Kristaps Kadiķis

▲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