ABOUT THE SPEAKER
Ray Dalio - Hedge fund chair
Ray Dalio is the founder, chair and co-chief investment officer of Bridgewater Associates, a global leader in institutional portfolio management and the largest hedge fund in the world.

Why you should listen

Dalio started Bridgewater out of his two-bedroom apartment in New York City in 1975 and has grown it into the fifth most important private company in the U.S. (according to Fortune magazine). Because of the firm’s many industry-changing innovations over its 40-year history, he has been called the “Steve Jobs of investing” by aiCIO magazine and named one of TIME magazine’s "100 Most Influential People."

Dalio attributes Bridgewater’s success to its unique culture. He describes it as “a believability-weighted idea meritocracy” in which the people strive for “meaningful work and meaningful relationships through radical truth and radical transparency.” He has explained this approach in his book Principles, which has been downloaded more than three million times and has produced considerable curiosity and controversy.

More profile about the speaker
Ray Dalio | Speaker | TED.com
TED2017

Ray Dalio: How to build a company where the best ideas win

Ray Dalio: Como construir uma empresa onde as melhores ideias vencem

Filmed:
3,449,614 views

Que tal se você soubesse o que seus colegas de trabalho pensam sobre você e como eles realmente são? Ray Dalio defende o uso de transparência radical e tomada de decisão algorítmica para criar um meritocracia de ideias, onde as pessoas possam falar e dizer o que elas realmente pensam; até chamar a atenção do chefe é válido. Aprenda mais sobre como estas estratégias ajudaram Dalio a criar um dos fundos de cobertura mais bem sucedidos do mundo e como você pode aproveitar o poder de tomada de decisão em grupo orientada por dados.
- Hedge fund chair
Ray Dalio is the founder, chair and co-chief investment officer of Bridgewater Associates, a global leader in institutional portfolio management and the largest hedge fund in the world. Full bio

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00:12
Whether you like it or not,
0
560
1336
Gostem ou não,
00:13
radical transparency and algorithmic
decision-making is coming at you fast,
1
1920
5376
transparência radical e tomada de decisão
algorítmica estão chegando rapidamente
00:19
and it's going to change your life.
2
7320
1976
e vão mudar sua vida.
00:21
That's because it's now easy
to take algorithms
3
9320
2816
Isso porque, agora,
é fácil pegar algoritmos
00:24
and embed them into computers
4
12160
1896
embuti-los em computadores,
00:26
and gather all that data
that you're leaving on yourself
5
14080
2936
compilar todos esses dados
deixados por vocês
00:29
all over the place,
6
17040
1376
por todos os lugares,
00:30
and know what you're like,
7
18440
1696
saber como vocês são,
00:32
and then direct the computers
to interact with you
8
20160
2936
e então direcionar os computadores
para interagirem consigo
00:35
in ways that are better
than most people can.
9
23120
2120
melhor do que muita pessoas.
00:38
Well, that might sound scary.
10
26160
1616
Bom, isso pode soar assustador.
00:39
I've been doing this for a long time
and I have found it to be wonderful.
11
27800
3640
Faço isso há muito tempo,
e acho isso maravilhoso.
00:44
My objective has been
to have meaningful work
12
32159
2657
Meu objetivo tem sido
fazer um trabalho relevante
e ter relações significativas
com as pessoas com que trabalho,
00:46
and meaningful relationships
with the people I work with,
13
34840
2856
00:49
and I've learned that I couldn't have that
14
37720
2056
e aprendi que não poderia ter isso,
sem ter essa transparência radical
e essa tomada de decisão algorítmica.
00:51
unless I had that radical transparency
and that algorithmic decision-making.
15
39800
4280
00:56
I want to show you why that is,
16
44680
2016
Quero mostrar-lhes o porquê disso,
00:58
I want to show you how it works.
17
46720
1696
quero mostrar como isso funciona.
01:00
And I warn you that some of the things
that I'm going to show you
18
48440
3096
E aviso que algumas coisas
que vou mostrar aqui,
talvez sejam um pouco chocantes.
01:03
probably are a little bit shocking.
19
51560
1667
01:05
Since I was a kid,
I've had a terrible rote memory.
20
53760
3480
Desde a infância, tive péssima memória.
01:10
And I didn't like following instructions,
21
58120
2176
E eu não gostava de seguir regras,
01:12
I was no good at following instructions.
22
60320
2416
não era bom em seguir regras.
01:14
But I loved to figure out
how things worked for myself.
23
62760
3000
Mas eu amava saber como as coisas
funcionavam para mim.
01:18
When I was 12,
24
66680
1376
Quando tinha 12 anos, eu odiava a escola,
01:20
I hated school but I fell in love
with trading the markets.
25
68080
3280
mas me apaixonei por fazer negócios.
01:23
I caddied at the time,
26
71920
1656
Eu carregava sacos de golfe
01:25
earned about five dollars a bag.
27
73600
1576
e ganhava US$ 5 por saco.
01:27
And I took my caddying money,
and I put it in the stock market.
28
75200
3200
Peguei meu dinheiro de carregador
e pus no mercado de ações.
01:31
And that was just because
the stock market was hot at the time.
29
79240
3376
Fiz isso só porque o mercado de ações
estava no auge naquele tempo.
01:34
And the first company I bought
30
82640
1456
E a primeira empresa que comprei
foi a Northeast Airlines.
01:36
was a company by the name
of Northeast Airlines.
31
84120
2600
01:39
Northeast Airlines was
the only company I heard of
32
87360
2736
A Northeast Airlines era a única
empresa que eu soube
01:42
that was selling for less
than five dollars a share.
33
90120
2696
que estava vendendo
ações a menos de US$ 5.
01:44
(Laughter)
34
92840
1976
(Risos)
01:46
And I figured I could buy more shares,
35
94840
1856
Notei que podia comprar mais ações,
e que, se subissem,
eu ganharia mais dinheiro.
01:48
and if it went up, I'd make more money.
36
96720
2096
01:50
So, it was a dumb strategy, right?
37
98840
2840
Então, foi uma estratégia boba, certo?
01:54
But I tripled my money,
38
102360
1456
Mas tripliquei meu dinheiro
01:55
and I tripled my money
because I got lucky.
39
103840
2120
e isso aconteceu porque fui sortudo.
01:58
The company was about to go bankrupt,
40
106520
1816
A empresa estava prestes a falir,
02:00
but some other company acquired it,
41
108360
2096
mas outras empresas a compraram
02:02
and I tripled my money.
42
110480
1456
e tripliquei meu dinheiro.
02:03
And I was hooked.
43
111960
1200
Fiquei viciado.
02:05
And I thought, "This game is easy."
44
113720
2280
E pensei: "Esse jogo é fácil".
02:09
With time,
45
117200
1216
Com o tempo,
02:10
I learned this game is anything but easy.
46
118440
1960
aprendi que esse jogo é tudo menos fácil.
02:12
In order to be an effective investor,
47
120880
2136
Para ser um investidor eficaz,
02:15
one has to bet against the consensus
48
123040
2896
é preciso ir contra o consenso,
02:17
and be right.
49
125960
1256
e acertar.
02:19
And it's not easy to bet
against the consensus and be right.
50
127240
2856
Não é fácil apostar
contra o consenso e acertar.
02:22
One has to bet against
the consensus and be right
51
130120
2336
É preciso ir contra o consenso e acertar,
02:24
because the consensus
is built into the price.
52
132480
2640
porque o consenso
está incorporado ao preço.
02:28
And in order to be an entrepreneur,
53
136120
2456
E para ser um empreendedor de sucesso,
02:30
a successful entrepreneur,
54
138600
1616
02:32
one has to bet against
the consensus and be right.
55
140240
3480
é necessário apostar
contra o consenso e acertar.
02:37
I had to be an entrepreneur
and an investor --
56
145400
2936
Tive que ser um empreendedor
e um investidor,
02:40
and what goes along with that
is making a lot of painful mistakes.
57
148360
4200
e isso inclui cometer vários erros.
02:45
So I made a lot of painful mistakes,
58
153440
2816
Então cometi vários erros,
02:48
and with time,
59
156280
1256
e, com o tempo,
02:49
my attitude about those mistakes
began to change.
60
157560
2960
minha atitude em relação
a esses erros começou a mudar.
02:53
I began to think of them as puzzles.
61
161160
2096
Comecei a tratá-los como quebra-cabeças.
02:55
That if I could solve the puzzles,
62
163280
1936
Se eu montasse os quebra-cabeças,
02:57
they would give me gems.
63
165240
1440
ganharia prêmios.
02:59
And the puzzles were:
64
167160
1656
E os quebra-cabeças eram:
03:00
What would I do differently in the future
so I wouldn't make that painful mistake?
65
168840
3880
o que eu poderia fazer
diferente no futuro,
a fim de não cometer os mesmos erros?
03:05
And the gems were principles
66
173280
2576
E os prêmios eram os princípios
03:07
that I would then write down
so I would remember them
67
175880
3136
que eu escrevia e me lembraria,
03:11
that would help me in the future.
68
179040
1572
e que me ajudariam no futuro.
03:13
And because I wrote them down so clearly,
69
181000
2696
E por eu os ter escrito tão bem,
03:15
I could then --
70
183720
1336
pude por fim descobrir
03:17
eventually discovered --
71
185080
1576
que poderia incorporá-los nos algoritmos.
03:18
I could then embed them into algorithms.
72
186680
3760
03:23
And those algorithms
would be embedded in computers,
73
191400
3456
E esses algoritmos seriam
integrados nos computadores,
03:26
and the computers would
make decisions along with me;
74
194880
3336
e os computadores decidiriam comigo;
03:30
and so in parallel,
we would make these decisions.
75
198240
3136
e tomaríamos essas decisões em paralelo.
03:33
And I could see how those decisions
then compared with my own decisions,
76
201400
3976
Eu podia ver essas decisões
e compará-las com as minhas,
03:37
and I could see that
those decisions were a lot better.
77
205400
3096
e podia ver que tais decisões
eram muito melhores.
03:40
And that was because the computer
could make decisions much faster,
78
208520
4736
Isso porque o computador pode
tomar decisões muito mais rápido,
03:45
it could process a lot more information
79
213280
2256
pode processar muito mais informação,
03:47
and it can process decisions much more --
80
215560
3400
e pode processar as decisões
03:51
less emotionally.
81
219880
1200
sem envolvimento emocional.
03:54
So it radically improved
my decision-making.
82
222760
3920
Isso melhorou radicalmente
as minhas tomadas de decisão.
04:00
Eight years after I started Bridgewater,
83
228440
4896
Oito anos após ter criado a Bridgewater,
04:05
I had my greatest failure,
84
233360
1536
tive o meu maior fracasso,
04:06
my greatest mistake.
85
234920
1200
meu maior erro.
04:09
It was late 1970s,
86
237680
2136
Foi no final dos anos 70,
04:11
I was 34 years old,
87
239840
1976
eu tinha 34 anos,
04:13
and I had calculated that American banks
88
241840
3656
e havia calculado que os bancos americanos
04:17
had lent much more money
to emerging countries
89
245520
2856
haviam emprestado muito mais dinheiro
para países emergentes
04:20
than those countries
were going to be able to pay back
90
248400
2816
do que esses países seriam
capazes de pagar
04:23
and that we would have
the greatest debt crisis
91
251240
2696
e teríamos a maior crise de dívidas
04:25
since the Great Depression.
92
253960
1360
desde a Grande Depressão.
04:28
And with it, an economic crisis
93
256200
2216
E com isso, uma crise econômica
04:30
and a big bear market in stocks.
94
258440
2040
e um mercado com ações em baixas.
04:33
It was a controversial view at the time.
95
261680
2000
Era uma opinião controversa naquele tempo.
04:36
People thought it was
kind of a crazy point of view.
96
264160
2440
As pessoas achavam
que era um ponto de vista louco.
04:39
But in August 1982,
97
267480
2216
Mas em agosto de 1982,
04:41
Mexico defaulted on its debt,
98
269720
1960
o México não pagou suas dívidas,
04:44
and a number of other countries followed.
99
272520
2256
bem como outros países.
04:46
And we had the greatest debt crisis
since the Great Depression.
100
274800
3400
E tivemos a maior crise de dívidas
desde a Grande Depressão.
04:51
And because I had anticipated that,
101
279080
2776
E por eu ter antecipado isso,
04:53
I was asked to testify to Congress
and appear on "Wall Street Week,"
102
281880
4336
me chamaram a depor no Congresso
e aparecer na "Wall Street Week",
04:58
which was the show of the time.
103
286240
1976
que era o show da época.
05:00
Just to give you a flavor of that,
I've got a clip here,
104
288240
2936
Só para vocês terem ideia,
estou com um vídeo aqui,
05:03
and you'll see me in there.
105
291200
1920
estou nele.
05:06
(Video) Mr. Chairman, Mr. Mitchell,
106
294480
1696
(Vídeo) Sr. Presidente, Sr. Mitchell,
05:08
it's a great pleasure and a great honor
to be able to appear before you
107
296200
3376
é um grande prazer e uma grande honra
estar aqui em vossa presença,
05:11
in examination with what
is going wrong with our economy.
108
299600
3480
em análise sobre o que há
de errado com nossa economia.
05:15
The economy is now flat --
109
303640
1936
A economia está estancada agora,
05:17
teetering on the brink of failure.
110
305600
2136
equilibrando-se à beira da falência.
05:19
Martin Zweig: You were recently
quoted in an article.
111
307760
2496
Martin Zweig: Você foi
citado em um artigo.
Você disse: "Posso dizer com certeza,
05:22
You said, "I can say this
with absolute certainty
112
310280
2336
pois sei como o mercado opera".
05:24
because I know how markets work."
113
312640
1616
05:26
Ray Dalio: I can say
with absolute certainty
114
314280
2096
Ray Dalio: "Eu posso dizer com certeza
que, se você olhar para a base de liquidez
05:28
that if you look at the liquidity base
115
316400
1856
05:30
in the corporations
and the world as a whole,
116
318280
3376
nas empresas e no mundo como um todo,
05:33
that there's such reduced
level of liquidity
117
321680
2096
o nível de liquidez está tão reduzido
05:35
that you can't return
to an era of stagflation."
118
323800
3216
que não se pode voltar
a uma era de estagflação".
05:39
I look at that now, I think,
"What an arrogant jerk!"
119
327040
3096
Assisto isso agora e penso:
"Que arrogante!".
05:42
(Laughter)
120
330160
2000
(Risos)
05:45
I was so arrogant, and I was so wrong.
121
333760
2456
Eu era tão arrogante e estava tão errado.
05:48
I mean, while the debt crisis happened,
122
336240
2576
Enquanto a crise de dívidas acontecia,
05:50
the stock market and the economy
went up rather than going down,
123
338840
3976
o mercado de ações e a economia
subiram mais do que caíram,
05:54
and I lost so much money
for myself and for my clients
124
342840
5016
e perdi tanto dinheiro meu
e dos meus clientes,
05:59
that I had to shut down
my operation pretty much,
125
347880
3416
que tive de encerrar minhas atividades,
06:03
I had to let almost everybody go.
126
351320
1880
tive de deixar quase todo mundo sair.
06:05
And these were like extended family,
127
353640
1736
Eles eram como parte da família,
06:07
I was heartbroken.
128
355400
1616
fiquei com o coração partido.
06:09
And I had lost so much money
129
357040
1816
E perdi tanto dinheiro,
06:10
that I had to borrow
4,000 dollars from my dad
130
358880
3336
que tive de pedir emprestado
US$ 4 mil ao meu pai,
06:14
to help to pay my family bills.
131
362240
1920
para pagar minhas contas em casa.
06:16
It was one of the most painful
experiences of my life ...
132
364840
3160
Foi uma das experiências
mais doloridas da minha vida.
06:21
but it turned out to be
one of the greatest experiences of my life
133
369240
3776
Mas acabou por ser uma das maiores
experiências da minha vida,
06:25
because it changed my attitude
about decision-making.
134
373040
2680
porque mudou minha atitude
sobre tomada de decisão.
06:28
Rather than thinking, "I'm right,"
135
376360
3056
Em vez de pensar: "Eu estou certo",
06:31
I started to ask myself,
136
379440
1576
comecei a me perguntar:
06:33
"How do I know I'm right?"
137
381040
1800
"Como eu sei se estou certo?"
06:36
I gained a humility that I needed
138
384480
1936
Eu ganhei a humildade que precisava
06:38
in order to balance my audacity.
139
386440
2560
para equilibrar a minha audácia.
06:41
I wanted to find the smartest
people who would disagree with me
140
389880
4216
Eu queria encontrar as pessoas
mais inteligentes que discordariam de mim
06:46
to try to understand their perspective
141
394120
1896
para entender sua perspectiva,
06:48
or to have them
stress test my perspective.
142
396040
2600
ou para que eles pudessem
analisar a minha.
06:51
I wanted to make an idea meritocracy.
143
399400
2776
Eu queria uma "meritocracia de ideias".
06:54
In other words,
144
402200
1216
Em outras palavras,
06:55
not an autocracy in which
I would lead and others would follow
145
403440
3816
não uma autocracia, na qual eu lideraria
e os outros seguiriam,
06:59
and not a democracy in which everybody's
points of view were equally valued,
146
407280
3616
não uma democracia,
na qual todas a opiniões são válidas,
07:02
but I wanted to have an idea meritocracy
in which the best ideas would win out.
147
410920
5096
mas eu queria uma meritocracia
em que as melhores ideias venceriam.
07:08
And in order to do that,
148
416040
1256
E para fazer isso,
07:09
I realized that we would need
radical truthfulness
149
417320
3576
percebi que precisaríamos de autenticidade
07:12
and radical transparency.
150
420920
1616
e transparência radicais.
07:14
What I mean by radical truthfulness
and radical transparency
151
422560
3856
O que quero dizer com autenticidade
e transparência radicais,
07:18
is people needed to say
what they really believed
152
426440
2656
é que as pessoas precisam
dizer o que elas pensam
07:21
and to see everything.
153
429120
2000
e ver tudo.
07:23
And we literally
tape almost all conversations
154
431480
3936
E nós literalmente gravamos
quase todas as discussões
07:27
and let everybody see everything,
155
435440
1616
e deixamos todos verem tudo,
07:29
because if we didn't do that,
156
437080
1416
pois se não fizéssemos isso,
07:30
we couldn't really have
an idea meritocracy.
157
438520
3080
não poderíamos ter
uma meritocracia de ideias legítima.
07:34
In order to have an idea meritocracy,
158
442760
3696
Para se ter uma meritocracia de ideias,
07:38
we have let people speak
and say what they want.
159
446480
2376
temos deixado as pessoas
dizerem o que querem.
07:40
Just to give you an example,
160
448880
1376
Só para dar um exemplo,
07:42
this is an email from Jim Haskel --
161
450280
2696
este é um e-mail de Jim Haskel,
07:45
somebody who works for me --
162
453000
1376
que trabalha para mim,
07:46
and this was available
to everybody in the company.
163
454400
3376
e isto estava disponível
para todos na empresa:
07:49
"Ray, you deserve a 'D-'
164
457800
2536
"Ray, você merece um 'D -'
07:52
for your performance
today in the meeting ...
165
460360
2256
pela seu desempenho na reunião de hoje,
07:54
you did not prepare at all well
166
462640
1696
você não se preparou bem,
07:56
because there is no way
you could have been that disorganized."
167
464360
3560
pois você nunca foi tão desorganizado".
08:01
Isn't that great?
168
469520
1216
Isso não é maravilhoso?
08:02
(Laughter)
169
470760
1216
(Risos)
08:04
That's great.
170
472000
1216
Isso é maravilhoso.
08:05
It's great because, first of all,
I needed feedback like that.
171
473240
2936
Isso é maravilhoso, porque eu precisava
de uma opinião assim.
08:08
I need feedback like that.
172
476200
1616
Preciso de comentários assim.
08:09
And it's great because if I don't let Jim,
and people like Jim,
173
477840
3456
E é maravilhoso porque, se eu
não deixar Jim e pessoas como ele
08:13
to express their points of view,
174
481320
1576
expressarem suas opiniões,
08:14
our relationship wouldn't be the same.
175
482920
2056
nosso relacionamento não será o mesmo.
08:17
And if I didn't make that public
for everybody to see,
176
485000
3056
E se eu não tornasse isso público
para que todos vissem,
08:20
we wouldn't have an idea meritocracy.
177
488080
1960
não teríamos uma meritocracia de ideias.
08:23
So for that last 25 years
that's how we've been operating.
178
491760
3280
Então, é assim que temos operado
nos últimos 25 anos.
08:27
We've been operating
with this radical transparency
179
495640
3056
Temos operado
com essa transparência radical
08:30
and then collecting these principles,
180
498720
2296
e coletado esses princípios,
08:33
largely from making mistakes,
181
501040
2056
em grande parte por cometer erros,
08:35
and then embedding
those principles into algorithms.
182
503120
4416
e então embutido
esses princípios em algoritmos.
08:39
And then those algorithms provide --
183
507560
2696
E assim esses algoritmos fornecem...
08:42
we're following the algorithms
184
510280
2016
nós seguimos os algoritmos
08:44
in parallel with our thinking.
185
512320
1440
em paralelo com nossa lógica.
08:47
That has been how we've run
the investment business,
186
515280
3176
Assim, temos operado
no negócio de investimentos,
08:50
and it's how we also deal
with the people management.
187
518480
2736
e é assim também que lidamos
com a gestão de pessoas.
08:53
In order to give you a glimmer
into what this looks like,
188
521240
3736
Para que vocês tenham ideia
de como isso acontece,
08:57
I'd like to take you into a meeting
189
525000
2336
gostaria de levá-los a uma reunião
08:59
and introduce you to a tool of ours
called the "Dot Collector"
190
527360
3136
e mostrar-lhes uma ferramenta
que se chama "Coletor de Pontos",
09:02
that helps us do this.
191
530520
1280
que nos ajuda com isso.
09:07
A week after the US election,
192
535640
2176
Uma semana depois das eleições dos EUA,
09:09
our research team held a meeting
193
537840
2096
nosso time de pesquisa fez uma reunião
09:11
to discuss what a Trump presidency
would mean for the US economy.
194
539960
3320
e debateu o que a presidência de Trump
traria para a economia dos EUA.
09:16
Naturally, people had
different opinions on the matter
195
544000
2856
Claro, as pessoas tiveram opiniões
diferentes sobre o assunto
09:18
and how we were
approaching the discussion.
196
546880
2040
e sobre como abordávamos a discussão.
09:21
The "Dot Collector" collects these views.
197
549840
2776
O "Coletor de Pontos"
coleta essas opiniões.
09:24
It has a list of a few dozen attributes,
198
552640
2296
Ele tem uma lista de atributos,
09:26
so whenever somebody thinks something
about another person's thinking,
199
554960
4016
então, quando alguém pensa algo
sobre o que o outro pensa,
09:31
it's easy for them
to convey their assessment;
200
559000
2936
é fácil transmitir sua avaliação;
09:33
they simply note the attribute
and provide a rating from one to 10.
201
561960
4520
eles simplesmente avaliam o atributo
e dão uma nota de um a dez.
09:39
For example, as the meeting began,
202
567520
2256
Por exemplo, no início da reunião,
09:41
a researcher named Jen rated me a three --
203
569800
3120
uma pesquisadora chamada Jen me deu três.
09:45
in other words, badly --
204
573640
2016
Em outras palavras, mal,
09:47
(Laughter)
205
575680
1376
(Risos)
09:49
for not showing a good balance
of open-mindedness and assertiveness.
206
577080
4160
por não mostrar equilíbrio
entre mente aberta e assertividade.
09:54
As the meeting transpired,
207
582080
1456
Durante a reunião,
09:55
Jen's assessments of people
added up like this.
208
583560
3240
as análises de Jen foram estas.
09:59
Others in the room
have different opinions.
209
587920
2176
Outros na sala têm visões diferentes.
10:02
That's normal.
210
590120
1216
Isso é normal.
10:03
Different people are always
going to have different opinions.
211
591360
2920
Pessoas diferentes sempre terão
opiniões diferentes.
10:06
And who knows who's right?
212
594800
1400
E quem sabe quem está certo?
10:09
Let's look at just what people thought
about how I was doing.
213
597240
3440
Vamos ver o que pensaram
sobre meu desempenho.
10:13
Some people thought I did well,
214
601600
2216
Algumas pessoas acharam que eu fui bem,
10:15
others, poorly.
215
603840
1200
outras, mal.
10:18
With each of these views,
216
606080
1336
Com todas essas opiniões,
10:19
we can explore the thinking
behind the numbers.
217
607440
2320
podemos explorar a lógica
por trás dos números.
10:22
Here's what Jen and Larry said.
218
610520
2160
Aqui está o que Jen e Larry disseram.
10:25
Note that everyone
gets to express their thinking,
219
613760
2616
Notem que todos expressam o que pensam,
10:28
including their critical thinking,
220
616400
1656
até suas críticas,
10:30
regardless of their position
in the company.
221
618080
2120
independente de sua posição na empresa.
10:33
Jen, who's 24 years old
and right out of college,
222
621120
3096
Jen, que tem 24 anos
e acabou de sair da faculdade,
10:36
can tell me, the CEO,
that I'm approaching things terribly.
223
624240
2840
pode dizer a mim, o CEO,
que estou abordando mal os assuntos.
10:40
This tool helps people
both express their opinions
224
628480
3776
Esta ferramenta ajuda as pessoas
a expressarem suas opiniões
10:44
and then separate themselves
from their opinions
225
632280
3096
e também a separar-se de suas opiniões
10:47
to see things from a higher level.
226
635400
2040
para enxergar as coisas de um nível maior.
10:50
When Jen and others shift their attentions
from inputting their own opinions
227
638640
4896
Quando Jen e outros alternam
sua atenção de dar suas opiniões
10:55
to looking down on the whole screen,
228
643560
2576
para analisar o quadro todo,
10:58
their perspective changes.
229
646160
1720
sua perspectiva muda.
11:00
They see their own opinions
as just one of many
230
648680
3136
Eles veem suas próprias opiniões
como uma entre várias
11:03
and naturally start asking themselves,
231
651840
2536
e naturalmente começam a se perguntar:
11:06
"How do I know my opinion is right?"
232
654400
2000
"Como saber se minha opinião está certa?".
11:09
That shift in perspective is like going
from seeing in one dimension
233
657480
4056
Essa mudança de perspectiva é
como deixar de ver em uma dimensão
11:13
to seeing in multiple dimensions.
234
661560
2256
e passar a ver em várias dimensões.
11:15
And it shifts the conversation
from arguing over our opinions
235
663840
4096
E isso muda a discussão
de argumentar sobre nossas opiniões
11:19
to figuring out objective criteria
for determining which opinions are best.
236
667960
4400
para perceber os critérios objetivos
para determinar as melhores opiniões.
11:24
Behind the "Dot Collector"
is a computer that is watching.
237
672920
3600
Por trás do "Coletor de Pontos"
há um computador que observa.
11:29
It watches what all
these people are thinking
238
677120
2176
Observa o que todas estas pessoas pensam
11:31
and it correlates that
with how they think.
239
679320
2576
e correlaciona isso com como elas pensam.
11:33
And it communicates advice
back to each of them based on that.
240
681920
3520
E dá conselhos a cada um baseados nisso.
11:38
Then it draws the data
from all the meetings
241
686520
3416
Então obtém os dados de todas as reuniões
11:41
to create a pointilist painting
of what people are like
242
689960
3216
para criar uma pintura pontilhista
de como as pessoas são
11:45
and how they think.
243
693200
1240
e como elas pensam.
11:47
And it does that guided by algorithms.
244
695160
2720
E ele faz isso conduzido por algoritmos.
11:50
Knowing what people are like helps
to match them better with their jobs.
245
698800
3760
Saber como as pessoas são ajuda
a agrupá-las melhor para suas tarefas.
11:55
For example,
246
703120
1216
Por exemplo, um pensador
criativo que não é confiável
11:56
a creative thinker who is unreliable
247
704360
1736
11:58
might be matched up with someone
who's reliable but not creative.
248
706120
3080
pode ser colocado com alguém
que é confiável, mas não é criativo.
12:02
Knowing what people are like
also allows us to decide
249
710280
3336
Sabendo como as pessoas são
também permite decidir
12:05
what responsibilities to give them
250
713640
2256
quais responsabilidades dar a elas
12:07
and to weigh our decisions
based on people's merits.
251
715920
3480
e ponderar nossas decisões
baseadas em méritos pessoais.
12:12
We call it their believability.
252
720040
1600
Essa é a credibilidade deles.
12:14
Here's an example of a vote that we took
253
722560
1976
Este é um exemplo de uma votação
em que a maioria pensou de um jeito,
12:16
where the majority
of people felt one way ...
254
724560
2840
12:20
but when we weighed the views
based on people's merits,
255
728920
2936
mas quando ponderamos
as opiniões baseadas em méritos,
12:23
the answer was completely different.
256
731880
1840
a resposta foi totalmente diferente.
12:26
This process allows us to make decisions
not based on democracy,
257
734920
4576
O processo nos permite decidir
não baseados na democracia,
12:31
not based on autocracy,
258
739520
2136
nem na autocracia,
12:33
but based on algorithms that take
people's believability into consideration.
259
741680
5240
mas baseados em algoritmos que consideram
a credibilidade das pessoas.
12:41
Yup, we really do this.
260
749520
1696
Sim, é assim que fazemos.
12:43
(Laughter)
261
751240
3296
(Risos)
12:46
We do it because it eliminates
262
754560
2856
Assim fazemos, porque elimina
12:49
what I believe to be
one of the greatest tragedies of mankind,
263
757440
4456
o que acredito ser
uma das maiores tragédias do homem,
12:53
and that is people arrogantly,
264
761920
2160
que é, de forma arrogante e ingênua,
12:56
naïvely holding opinions
in their minds that are wrong,
265
764760
4456
manter opiniões erradas em suas mentes,
13:01
and acting on them,
266
769240
1256
e agir através delas,
13:02
and not putting them out there
to stress test them.
267
770520
2760
não as expondo para serem analisadas.
13:06
And that's a tragedy.
268
774000
1336
E isso é uma tragédia.
13:07
And we do it because it elevates ourselves
above our own opinions
269
775360
5416
E fazemos isso porque nos eleva
em relação às nossas opiniões,
13:12
so that we start to see things
through everybody's eyes,
270
780800
2896
o que nos faz enxergar
através da visão de todos
13:15
and we see things collectively.
271
783720
1920
e ver as coisas coletivamente.
13:18
Collective decision-making is so much
better than individual decision-making
272
786360
4336
A tomada de decisão coletiva é
muito melhor do que a individual,
13:22
if it's done well.
273
790720
1200
se for bem feita.
13:24
It's been the secret sauce
behind our success.
274
792360
2616
Esse tem sido o ingrediente secreto
do nosso sucesso.
13:27
It's why we've made
more money for our clients
275
795000
2176
Por isso temos captado mais dinheiro
13:29
than any other hedge fund in existence
276
797200
1936
do que qualquer outro fundo de cobertura
13:31
and made money
23 out of the last 26 years.
277
799160
2720
e captado dinheiro
por 23 dos últimos 26 anos.
13:35
So what's the problem
with being radically truthful
278
803880
4536
Então, qual o problema
de ser radicalmente verdadeiro
13:40
and radically transparent with each other?
279
808440
2240
e transparente com os outros?
13:45
People say it's emotionally difficult.
280
813400
2080
Dizem que isso é emocionalmente difícil.
13:48
Critics say it's a formula
for a brutal work environment.
281
816240
4240
Os críticos dizem que é uma fórmula
para um ambiente de trabalho feroz.
13:53
Neuroscientists tell me it has to do
with how are brains are prewired.
282
821400
4856
Neurocientistas dizem que isso tem relação
com como os cérebros são predeterminados.
13:58
There's a part of our brain
that would like to know our mistakes
283
826280
3216
Há uma parte do nosso cérebro
que gostaria de conhecer nossos erros
14:01
and like to look at our weaknesses
so we could do better.
284
829520
3960
e olhar para nossas fraquezas
para que pudéssemos melhorar.
14:06
I'm told that that's
the prefrontal cortex.
285
834120
2440
Soube que é o córtex pré-frontal.
14:09
And then there's a part of our brain
which views all of this as attacks.
286
837040
4856
E existe uma parte de nosso cérebro
que vê tudo isso como ataque.
14:13
I'm told that that's the amygdala.
287
841920
1960
Soube que é a amígdala.
14:16
In other words,
there are two you's inside you:
288
844440
3056
Em outras palavras,
existem dois "vocês" em vocês:
14:19
there's an emotional you
289
847520
1416
há um você emotivo
14:20
and there's an intellectual you,
290
848960
1776
e um intelectual,
14:22
and often they're at odds,
291
850760
1776
que estão em constante conflito,
14:24
and often they work against you.
292
852560
1920
e geralmente trabalham contra você.
14:27
It's been our experience
that we can win this battle.
293
855160
3736
A nossa experiência diz
que podemos vencer esta batalha.
14:30
We win it as a group.
294
858920
1320
Nós a vencemos como equipe.
14:33
It takes about 18 months typically
295
861000
2336
Leva aproximadamente 18 meses
14:35
to find that most people
prefer operating this way,
296
863360
3056
para ver que a maioria das pessoas
prefere trabalhar assim,
14:38
with this radical transparency
297
866440
2016
com essa transparência radical
14:40
than to be operating
in a more opaque environment.
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868480
3336
do que trabalhar
em um ambiente mais sombrio.
14:43
There's not politics,
there's not the brutality of --
299
871840
4296
Não há políticas, não há brutalidade
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you know, all of that hidden,
behind-the-scenes --
300
876160
2376
de tudo aquilo escondido, nos bastidores,
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there's an idea meritocracy
where people can speak up.
301
878560
2936
há uma meritocracia de ideias
na qual as pessoas podem falar.
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And that's been great.
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881520
1256
E tem sido maravilhoso.
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It's given us more effective work,
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882800
1656
Isso tem nos dado efetividade,
14:56
and it's given us
more effective relationships.
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884480
2400
tanto no trabalho,
como nas nossas relações.
14:59
But it's not for everybody.
305
887400
1320
Mas isso não é para todos.
15:01
We found something like
25 or 30 percent of the population
306
889680
2936
Descobrimos que, para 25% ou 30%
da população, isso não funciona.
15:04
it's just not for.
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892640
1736
15:06
And by the way,
308
894400
1216
E a propósito, quando digo
transparência radical,
15:07
when I say radical transparency,
309
895640
1816
15:09
I'm not saying transparency
about everything.
310
897480
2336
não estou dizendo transparência
em qualquer coisa.
15:11
I mean, you don't have to tell somebody
that their bald spot is growing
311
899840
3816
Quer dizer, você não tem de dizer a alguém
que sua calvície está crescendo
15:15
or their baby's ugly.
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903680
1616
ou que seu bebê é feio.
15:17
So, I'm just talking about --
313
905320
2096
Estou falando apenas
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(Laughter)
314
907440
1216
(Risos)
15:20
talking about the important things.
315
908680
2176
de coisas importantes.
15:22
So --
316
910880
1216
Então...
15:24
(Laughter)
317
912120
3200
(Risos)
15:28
So when you leave this room,
318
916600
1416
ao saírem daqui,
15:30
I'd like you to observe yourself
in conversations with others.
319
918040
4440
gostaria que se observassem
enquanto conversam com outros.
15:35
Imagine if you knew
what they were really thinking,
320
923360
3680
Imaginem se vocês soubessem
o que eles estão realmente pensando,
15:39
and imagine if you knew
what they were really like ...
321
927760
2600
imaginem se vocês soubessem
como eles realmente são,
15:43
and imagine if they knew
what you were really thinking
322
931840
3976
imaginem se eles soubessem
o que vocês estão pensando
15:47
and what were really like.
323
935840
1840
e como vocês são.
15:50
It would certainly clear things up a lot
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938160
2576
Isso esclareceria muito as coisas
15:52
and make your operations
together more effective.
325
940760
2856
e sua ação seria mais eficiente.
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I think it will improve
your relationships.
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943640
2240
Acho que isso melhorará as suas relações.
15:58
Now imagine that you can have algorithms
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946600
3296
Agora imaginem que podem usar algoritmos
16:01
that will help you gather
all of that information
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949920
3816
que lhes ajudarão a compilar
toda essa informação
16:05
and even help you make decisions
in an idea-meritocratic way.
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953760
4560
e ajudará até a tomar decisões
em um modelo de meritocracia de ideias.
16:12
This sort of radical transparency
is coming at you
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960640
4336
Esse tipo de transparência radical
está próximo de vocês
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and it is going to affect your life.
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965000
1960
e vai influenciar suas vidas.
16:19
And in my opinion,
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967600
2056
E na minha opinião,
16:21
it's going to be wonderful.
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969680
1336
isso vai ser maravilhoso.
16:23
So I hope it is as wonderful for you
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971040
2336
Assim, espero que seja tão bom para vocês
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as it is for me.
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973400
1200
quanto o é para mim.
16:27
Thank you very much.
336
975160
1256
Muito obrigado!
16:28
(Applause)
337
976440
4360
(Aplausos)
Translated by Diogo dos Santos Farias
Reviewed by Wanderley Jesus

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ABOUT THE SPEAKER
Ray Dalio - Hedge fund chair
Ray Dalio is the founder, chair and co-chief investment officer of Bridgewater Associates, a global leader in institutional portfolio management and the largest hedge fund in the world.

Why you should listen

Dalio started Bridgewater out of his two-bedroom apartment in New York City in 1975 and has grown it into the fifth most important private company in the U.S. (according to Fortune magazine). Because of the firm’s many industry-changing innovations over its 40-year history, he has been called the “Steve Jobs of investing” by aiCIO magazine and named one of TIME magazine’s "100 Most Influential People."

Dalio attributes Bridgewater’s success to its unique culture. He describes it as “a believability-weighted idea meritocracy” in which the people strive for “meaningful work and meaningful relationships through radical truth and radical transparency.” He has explained this approach in his book Principles, which has been downloaded more than three million times and has produced considerable curiosity and controversy.

More profile about the speaker
Ray Dalio | Speaker | TED.com