I need to make a confession at the outset here. A little over 20 years ago, I did something that I regret, something that I'm not particularly proud of. Something that, in many ways, I wish no one would ever know, but here I feel kind of obliged to reveal.
Necesito hacer una confesión aquí, al comenzar. Hace poco más de 20 años, hice algo que hoy me arrepiento, algo de lo que no estoy particularmente orgulloso, algo que, de muchas maneras, deseo que nadie sepa nunca, pero que acá me siento en la obligación de revelar.
(Laughter)
(Risas)
In the late 1980s, in a moment of youthful indiscretion, I went to law school.
A finales de los ochenta, en un momento de indiscreción juvenil, fui a la Escuela de Leyes.
(Laughter)
(Risas)
In America, law is a professional degree: after your university degree, you go on to law school. When I got to law school, I didn't do very well. To put it mildly, I didn't do very well. I, in fact, graduated in the part of my law school class that made the top 90% possible.
En EE.UU. Leyes es un grado profesional. Te gradúas en la universidad. Luego continúas en la Escuela de Leyes. Y cuando llegué a la Escuela de Leyes, no me fue muy bien. Por no decir algo peor, no me fue muy bien. De hecho, me gradué dentro del grupo de mi escuela que logró el 90 por ciento más alto posible.
(Laughter)
(Risas)
Thank you. I never practiced law a day in my life; I pretty much wasn't allowed to.
Gracias. Nunca he ejercido Leyes en mi vida. Casi no me lo permitieron.
(Laughter)
(Risas)
But today, against my better judgment, against the advice of my own wife, I want to try to dust off some of those legal skills -- what's left of those legal skills. I don't want to tell you a story. I want to make a case. I want to make a hard-headed, evidence-based, dare I say lawyerly case, for rethinking how we run our businesses.
Pero hoy, contra mis propios principios, contra los consejos de mi propia esposa, quiero desempolvar algo de esas habilidades legales, lo que queda de esas habilidades legales. No quiero contarles una historia. Quiero presentar un caso. Quiero presentar un caso complicado, basado en evidencias, me atrevo a decir caso legal, para replantear cómo manejamos nuestros negocios.
So, ladies and gentlemen of the jury, take a look at this. This is called the candle problem. Some of you might know it. It's created in 1945 by a psychologist named Karl Duncker. He created this experiment that is used in many other experiments in behavioral science. And here's how it works. Suppose I'm the experimenter. I bring you into a room. I give you a candle, some thumbtacks and some matches. And I say to you, "Your job is to attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table." Now what would you do?
Por lo tanto, señoras y señores del jurado, echen un vistazo a esto. Esto se llama el problema de la vela. Alguno de ustedes podrían haberlo visto antes. Fue creado en 1945 por un psicólogo llamado Karl Duncker. Karl Duncker creó este experimento que se usa en una gran variedad de experimentos en la ciencia del comportamiento. Y así es como funciona. Supongan que yo soy el experimentador. Lo llevo a una sala. Le doy una vela, algunas tachuelas y algunos fósforos. Y le digo, "Su trabajo es fijar la vela a la pared de forma que la cera no gotee en la mesa". ¿Qué haría usted? Mucha gente empieza a clavar la vela a la pared con las tachuelas.
Many people begin trying to thumbtack the candle to the wall. Doesn't work. I saw somebody kind of make the motion over here -- some people have a great idea where they light the match, melt the side of the candle, try to adhere it to the wall. It's an awesome idea. Doesn't work. And eventually, after five or ten minutes, most people figure out the solution, which you can see here.
No funciona. Alguien, algunas personas, vi a alguien aquí como haciendo el movimiento. Algunas personas tienen la gran idea de encender el fósforo, derretir el lado de la vela, tratar de adherirla a la pared. Es una estupenda idea. No funciona. Y finalmente, después de 5 o 10 minutos, la mayoría de las personas llegan a la solución, que pueden ver aquí.
The key is to overcome what's called functional fixedness. You look at that box and you see it only as a receptacle for the tacks. But it can also have this other function, as a platform for the candle. The candle problem.
La clave es sobreponerse a lo que se llama fijación funcional. Miras esa caja y la ves sólo como un receptáculo para las tachuelas. Pero puede tener también esta otra función, como plataforma para la vela. El problema de la vela.
I want to tell you about an experiment using the candle problem, done by a scientist named Sam Glucksberg, who is now at Princeton University, US, This shows the power of incentives.
Ahora quiero contarles un experimento usando el problema de la vela, hecho por un científico llamado Sam Gluckberg, quien está ahora en la Universidad de Princeton en los EE.UU. Demuestra el poder de los incentivos.
He gathered his participants and said: "I'm going to time you, how quickly you can solve this problem." To one group he said, "I'm going to time you to establish norms, averages for how long it typically takes someone to solve this sort of problem."
Esto es lo que hizo. Reunió a sus participantes. Y dijo: "Les voy a cronometrar. ¿Con qué rapidez pueden resolver este problema?" Le dijo a un grupo, "les voy a cronometrar para establecer normas, promedios de cuanto tiempo tardan normalmente en resolver esta clase de problema".
To the second group he offered rewards. He said, "If you're in the top 25% of the fastest times, you get five dollars. If you're the fastest of everyone we're testing here today, you get 20 dollars." Now this is several years ago, adjusted for inflation, it's a decent sum of money for a few minutes of work. It's a nice motivator.
Al segundo grupo le ofreció incentivos. Les dijo: "Si están dentro del 25 por ciento de los más rápidos obtienen cinco dólares. Si están entre los más rápidos de los que están participando hoy aquí obtienen 20 dólares" Esto, hace varios años, ajustado por la inflación, es una buena suma de dinero para unos pocos minutos de trabajo. Es un buen motivador.
Question: How much faster did this group solve the problem?
Pregunta: ¿Con qué rapidez este grupo resolvió el problema?
Answer: It took them, on average, three and a half minutes longer. 3.5 min longer. This makes no sense, right? I mean, I'm an American. I believe in free markets. That's not how it's supposed to work, right?
Respuesta: Tardaron, en promedio, tres minutos y medio más. Tres minutos y medio más. No tiene sentido, ¿ verdad? Quiero decir, soy estadounidense, creo en el libre mercado. Así no es como debe funcionar ¿verdad?
(Laughter)
(Risas)
If you want people to perform better, you reward them. Right? Bonuses, commissions, their own reality show. Incentivize them. That's how business works. But that's not happening here. You've got an incentive designed to sharpen thinking and accelerate creativity, and it does just the opposite. It dulls thinking and blocks creativity.
Si quiere que la gente rinda mejor, los recompensa, ¿verdad? Bonos, comisiones, su propio reality show. Incentívelos. Así es como los negocios funcionan. Pero eso no sucedió en este caso. Usted tiene un incentivo designado a agudizar el pensamiento y acelerar la creatividad. Y hace justo lo contrario, entorpece el pensamiento y bloquea la creatividad.
What's interesting about this experiment is that it's not an aberration. This has been replicated over and over again for nearly 40 years. These contingent motivators -- if you do this, then you get that -- work in some circumstances. But for a lot of tasks, they actually either don't work or, often, they do harm. This is one of the most robust findings in social science, and also one of the most ignored.
Y lo que es interesante en este experimento es que no es una aberración. Ha sido reproducido repetidas veces y vuelto a repetir, durante casi 40 años. Estos motivadores condicionantes, si hace esto, entonces consigue esto otro, funcionan en algunas circunstancias. Pero para un grupo de tareas, no funcionan o, a menudo, perjudican. Esto es uno de los más contundentes hallazgos en ciencias sociales. Y también uno de los más ignorados.
I spent the last couple of years looking at the science of human motivation, particularly the dynamics of extrinsic motivators and intrinsic motivators. And I'm telling you, it's not even close. If you look at the science, there is a mismatch between what science knows and what business does.
Pasé el último par de años examinando la ciencia de la motivación humana. Particularmente la dinámica de motivadores extrínsecos y motivadores intrínsecos. Y les digo, no está ni siquiera cerca. Si examinan la ciencia, hay una discordancia entre lo que la ciencia dice y lo que las empresas hacen. Y lo que es alarmante aquí, es que el sistema operativo de nuestras empresas
What's alarming here is that our business operating system -- think of the set of assumptions and protocols beneath our businesses, how we motivate people, how we apply our human resources-- it's built entirely around these extrinsic motivators, around carrots and sticks. That's actually fine for many kinds of 20th century tasks. But for 21st century tasks, that mechanistic, reward-and-punishment approach doesn't work, often doesn't work, and often does harm. Let me show you.
consideran el grupo de presunciones y protocolos bajo los negocios, como motivamos a la gente, como aplicamos nuestros recursos humanos está construido enteramente alrededor de estos motivadores extrínsecos, alrededor de recompensas y castigos. Eso, la verdad, está bien para muchas clases de tareas del siglo XX. Pero para las tareas del siglo XXI, ese enfoque mecanicista de recompensa-y-castigo no funciona, a menudo no funciona, y muchas veces perjudica. Déjenme mostrarles lo que quiero decir.
Glucksberg did another similar experiment, he presented the problem in a slightly different way, like this up here. Attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table. Same deal. You: we're timing for norms. You: we're incentivizing.
Entonces, GLucksberg hizo otro experimento similar a éste en el que presentaba el problema en una forma ligeramente diferente, como éste aquí. ¿De acuerdo? Fije la vela a la pared de tal forma que la cera no gotee sobre la mesa. Lo mismo. Ustedes: Cronometraremos las normas. Ustedes: Nosotros incentivaremos.
What happened this time? This time, the incentivized group kicked the other group's butt. Why? Because when the tacks are out of the box, it's pretty easy isn't it?
¿Qué pasó esta vez? Esta vez, el grupo incentivado le ganó de lejos al otro grupo. ¿Por qué? Porque cuando las tachuelas están fuera de la caja es más fácil ¿cierto?
(Laughter)
(Risas)
If-then rewards work really well for those sorts of tasks, where there is a simple set of rules and a clear destination to go to. Rewards, by their very nature, narrow our focus, concentrate the mind; that's why they work in so many cases. So, for tasks like this, a narrow focus, where you just see the goal right there, zoom straight ahead to it, they work really well.
Las recompensas condicionadas funcionan muy bien para ese tipo de tareas, donde hay reglas sencillas y un claro objetivo que cumplir. Las recompensas, por su propia naturaleza, estrechan nuestro punto focal, concentran la mente. Es por eso que funcionan en muchos casos. Y por lo tanto, para tareas como éstas, un estrecho punto focal, donde sólo se ve el objetivo justo ahí, lo acerca directamente a él, funcionan realmente bien.
But for the real candle problem, you don't want to be looking like this. The solution is on the periphery. You want to be looking around. That reward actually narrows our focus and restricts our possibility.
Respecto al verdadero problema de la vela, usted no quiere verlo así. La solución no está aquí. La solución está en la periferia. Quiere mirar alrededor. Esa recompensa estrecha nuestro punto focal y restringe nuestra posibilidad.
Let me tell you why this is so important. In western Europe, in many parts of Asia, in North America, in Australia, white-collar workers are doing less of this kind of work, and more of this kind of work. That routine, rule-based, left-brain work -- certain kinds of accounting, financial analysis, computer programming -- has become fairly easy to outsource, fairly easy to automate. Software can do it faster. Low-cost providers can do it cheaper. So what really matters are the more right-brained creative, conceptual kinds of abilities.
Déjenme decirles porqué esto es tan importante. En Europa Occidental, en muchas partes de Asia, en Norteamérica, en Australia, los empleados de oficinas están haciendo menos de esta clase de trabajo, y más de esta clase de trabajo. Esa rutina, basada en reglas, de trabajo analítico, ciertos tipos de contabilidad, ciertos tipos de análisis financiero, ciertos tipos de programación de computadores, han llegado a ser muy fácil subcontratarlos, y muy fácil automatizarlos. El software puede hacerlo más rápido. Los proveedores a bajo costo de todo el mundo pueden hacerlo más barato. Entonces, lo que realmente importa son las habilidades conceptuales, creativas e intuitivas.
Think about your own work. Think about your own work. Are the problems that you face, or even the problems we've been talking about here, do they have a clear set of rules, and a single solution? No. The rules are mystifying. The solution, if it exists at all, is surprising and not obvious. Everybody in this room is dealing with their own version of the candle problem. And for candle problems of any kind, in any field, those if-then rewards, the things around which we've built so many of our businesses, don't work!
Piensen en su propio trabajo. Piensen en su propio trabajo. ¿Son los problemas que usted enfrenta, o aun los problemas que hemos estado hablando aquí?, ¿son esas clases de problemas?¿tienen un conjunto claro de reglas, y una única solución? No. Las reglas son confusas. La solución, si es que existe, es sorprendente y no obvia. Todos en esta sala están lidiando con su propia versión del problema de la vela. En cuanto a los problemas de velas de cualquier índole, en cualquier campo, esas recompensas condicionadas, las cosas alrededor de las cuales hemos construido muchos de nuestros negocios, no funcionan.
It makes me crazy. And here's the thing. This is not a feeling. Okay? I'm a lawyer; I don't believe in feelings. This is not a philosophy. I'm an American; I don't believe in philosophy.
Quiero decir que me vuelve loco. Y esto no es ... la cuestión es ésta. Esto no es un sentimiento. ¿De acuerdo? Soy abogado. No creo en sentimientos. Esto no es una filosofía. Soy norteamericano. No creo en la Filosofía.
(Laughter)
(Risas)
This is a fact -- or, as we say in my hometown of Washington, D.C., a true fact.
Es un hecho. O, como decimos en mi tierra natal de Washington D.C., un hecho verdadero.
(Laughter)
(Risas)
(Applause)
(Aplausos)
Let me give you an example. Let me marshal the evidence here. I'm not telling a story, I'm making a case. Ladies and gentlemen of the jury, some evidence: Dan Ariely, one of the great economists of our time, he and three colleagues did a study of some MIT students. They gave these MIT students a bunch of games, games that involved creativity, and motor skills, and concentration. And the offered them, for performance, three levels of rewards: small reward, medium reward, large reward. If you do really well you get the large reward, on down.
Déjenme darles un ejemplo de lo que quiero decir. Déjenme ordenar las evidencias aquí. Porque no estoy contándoles un historia. Estoy presentando un caso. Señoras y señores del jurado, una evidencia: Dan Ariely, uno de los grandes economistas de nuestro tiempo, él y tres colegas, hicieron un estudio de algunos estudiantes del MIT. Les dieron a estos estudiantes del MIT un grupo de juegos. Juegos que involucraban creatividad, destrezas motoras, y concentración. Y les ofrecieron, por desempeño, tres niveles de recompensas. Pequeña recompensa, mediana recompensa, gran recompensa. ¿De acuerdo? Si lo hace muy bien obtiene la mayor recompensa, mínimo.
What happened? As long as the task involved only mechanical skill bonuses worked as they would be expected: the higher the pay, the better the performance. Okay? But once the task called for even rudimentary cognitive skill, a larger reward led to poorer performance.
¿Que pasó? Mientras la tarea involucró solamente destreza mecánica los bonos funcionaron como se esperaba: cuanto mayor es el pago, mejor desempeño. ¿De acuerdo? Pero una de la tareas requirió incluso mínima destreza mental, una recompensa mayor llevó a un desempeño peor.
Then they said, "Let's see if there's any cultural bias here. Let's go to Madurai, India and test it." Standard of living is lower. In Madurai, a reward that is modest in North American standards, is more meaningful there. Same deal. A bunch of games, three levels of rewards.
Entonces dijeron, "De acuerdo, veamos si hay algún prejuicio cultural aquí. Vamos a Madurai, India y probemos ésto." El estándar de vida es más bajo. En Madurai, una recompensa que es modesta en Norteamérica, es más significativa allí. Lo mismo. Un grupo de juegos , tres niveles de recompensas.
What happens? People offered the medium level of rewards did no better than people offered the small rewards. But this time, people offered the highest rewards, they did the worst of all. In eight of the nine tasks we examined across three experiments, higher incentives led to worse performance.
¿Qué pasó? Las personas a las que le ofrecieron el nivel medio de recompensa no lo hizo mejor que las que le ofrecieron la recompensa más baja. Pero, esta vez, las personas con más altas recompensas lo hicieron peor que todas. En ocho de las nueve tareas que examinamos a través de tres experimentos, los más altos incentivos llevaron al peor desempeño.
Is this some kind of touchy-feely socialist conspiracy going on here? No, these are economists from MIT, from Carnegie Mellon, from the University of Chicago. Do you know who sponsored this research? The Federal Reserve Bank of the United States. That's the American experience.
¿Es esto alguna forma de manipulada conspiración socialista que está sucediendo aquí? No. Estos son economistas del MIT, de Carnegie Mellon, de la Universidad de Chicago. ¿Y saben quién auspició esta investigación? El Banco de la Reserva Federal de los Estados Unidos. Eso es la experiencia americana.
Let's go across the pond to the London School of Economics, LSE, London School of Economics, alma mater of eleven Nobel Laureates in economics. Training ground for great economic thinkers like George Soros, and Friedrich Hayek, and Mick Jagger.
Vamos al otro lado del océano al London School of Economics. LSE, London School of Economics. Alma mater de 11 Premios Nobel en Economía. Centro de formación de grandes pensadores de la economía como George Soros y Friedrick Hayek, y Mick Jagger. (Risas)
(Laughter)
El mes pasado, tan sólo el mes pasado,
Last month, just last month, economists at LSE looked at 51 studies of pay-for-performance plans, inside of companies. Here's what they said: "We find that financial incentives can result in a negative impact on overall performance."
los economistas de LSE analizaron 51 estudios de programas que pagaban bonos por desempeño dentro de las compañías. Los economistas dijeron, "Consideramos que los incentivos económicos pueden resultar en un impacto negativo sobre el desempeño general".
There is a mismatch between what science knows and what business does. And what worries me, as we stand here in the rubble of the economic collapse, is that too many organizations are making their decisions, their policies about talent and people, based on assumptions that are outdated, unexamined, and rooted more in folklore than in science. And if we really want to get out of this economic mess, if we really want high performance on those definitional tasks of the 21st century, the solution is not to do more of the wrong things, to entice people with a sweeter carrot, or threaten them with a sharper stick. We need a whole new approach.
Hay una discordancia entre lo que la ciencia dice y lo que las empresas hacen. Y lo que me preocupa, mientras estamos junto a los escombros del colapso de la economía, es que muchas organizaciones están tomando sus decisiones, sus políticas acerca del talento y la gente, basadas en presunciones que están obsoletas, sin analizar, y enraizadas más en el folklore que en la ciencia. Y si realmente queremos salir de este desorden económico, y si realmente queremos alto desempeño en esas tareas esenciales del siglo XXI, la solución no es más de las cosas equivocadas. Atraer a las personas con una zanahoria más dulce, o amenazarlas con un palo afilado. Necesitamos una perspectiva completamente nueva.
The good news is that the scientists who've been studying motivation have given us this new approach. It's built much more around intrinsic motivation. Around the desire to do things because they matter, because we like it, they're interesting, or part of something important. And to my mind, that new operating system for our businesses revolves around three elements: autonomy, mastery and purpose. Autonomy: the urge to direct our own lives. Mastery: the desire to get better and better at something that matters. Purpose: the yearning to do what we do in the service of something larger than ourselves. These are the building blocks of an entirely new operating system for our businesses.
Y las buenas noticias acerca de todo esto es que los científicos que han estudiado la motivación, nos la han ofrecido. Es una perspectiva construida sobre todo en la motivación intrínseca, alrededor del deseo de hacer cosas porque importan, porque nos gustan, porque son interesantes, porque son parte de algo importante. Y en mi opinión, ese nuevo sistema operativo de nuestros negocios gira en torno a tres elementos: autonomía, maestría y propósito. Autonomía, el impulso que dirige nuestras propias vidas. Maestría, el deseo de ser mejor y mejor en algo que importa. Propósito, la intención de hacer lo que hacemos al servicio de algo más grande que nosotros mismos. Estos son los ladrillos de un sistema operativo completamente nuevo para nuestros negocios.
I want to talk today only about autonomy. In the 20th century, we came up with this idea of management. Management did not emanate from nature. Management is not a tree, it's a television set. Somebody invented it. It doesn't mean it's going to work forever. Management is great. Traditional notions of management are great if you want compliance. But if you want engagement, self-direction works better.
Hoy quiero hablar solamente de la autonomía. El siglo XX trajo esta idea de gerencia. La gerencia no emanó de la naturaleza. La gerencia es como... no es un árbol. Es un televisor. ¿De acuerdo? alguien la inventó. Y no significa que va a funcionar para siempre. La gerencia es excelente. Las nociones tradicionales de administración son excelentes si usted quiere conformidad. Pero si usted quiere compromiso, la iniciativa funciona mejor.
Some examples of some kind of radical notions of self-direction. You don't see a lot of it, but you see the first stirrings of something really interesting going on, what it means is paying people adequately and fairly, absolutely -- getting the issue of money off the table, and then giving people lots of autonomy.
Déjenme darles algunos ejemplos de algunas nociones fundamentales de iniciativa. Lo que significa... no ve mucho, pero ve los primeros movimientos de que algo realmente interesante está sucediendo. Pues lo que significa es pagar a la gente de forma adecuada y justa, por supuesto. Dejar a un lado el tema del dinero. Y luego dar a la gente mucha autonomía.
Some examples. How many of you have heard of the company Atlassian? It looks like less than half.
Déjenme darles algunos ejemplos. ¿Cuantos de ustedes han oido hablar de la compañía Atlassian? Se ve que menos de la mitad.
(Laughter)
(Risas)
Atlassian is an Australian software company. And they do something incredibly cool. A few times a year they tell their engineers, "Go for the next 24 hours and work on anything you want, as long as it's not part of your regular job. Work on anything you want." Engineers use this time to come up with a cool patch for code, come up with an elegant hack. Then they present all of the stuff that they've developed to their teammates, to the rest of the company, in this wild and woolly all-hands meeting at the end of the day. Being Australians, everybody has a beer.
Atlassian es una compañía de software de Australia. Y hacen algo increiblemente innovador. Unas cuantas veces al año les dicen a sus ingenieros, "Durante las próximas 24 horas van a trabajar en lo que quieran, con tal que no sea parte de su trabajo regular. Trabajen en lo que quieran". Entonces los ingenieros usan ese tiempo y desarrollan un moderno código de parche, desarrollan una modificación elegante. Luego presentan todas las cosas que han desarrollado a sus compañeros, y al resto de la compañía, en esta distendida e informal reunión al final del día. Y entonces, como son australianos, se toman una cerveza.
They call them FedEx Days. Why? Because you have to deliver something overnight. It's pretty; not bad. It's a huge trademark violation, but it's pretty clever.
Ellos les llaman los dias FedEx. ¿Por qué? Porque tienes que entregar algo al día siguiente. Es bonito. No es malo. Es una tremenda infracción a la marca. Pero es muy inteligente.
(Laughter)
(Risas)
That one day of intense autonomy has produced a whole array of software fixes that might never have existed.
Ese dia sólo de intensa autonomía ha producido un perfeccionamiento del software muy amplio que nunca podrían haber existido.
It's worked so well that Atlassian has taken it to the next level with 20% time -- done, famously, at Google -- where engineers can spend 20% of their time working on anything they want. They have autonomy over their time, their task, their team, their technique. Radical amounts of autonomy. And at Google, as many of you know, about half of the new products in a typical year are birthed during that 20% time: things like Gmail, Orkut, Google News.
Y ha resultado tan bién que Atlassian lo ha llevado al próximo nivel con 20 Por ciento de su Tiempo. Hecho, famosamente, en Google. Donde los ingenieros pueden trabajar, pasar el 20 por ciento de su tiempo trabajando en algo que quieran. Tienen autonomía sobre su tiempo, su tarea, su equipo, su técnica. ¿De acuerdo? Cantidades extremas de autonomía, Y en Google, como muchos de ustedes saben, cerca de la mitad de los nuevos productos en un año normal han nacido durante ese 20 por ciento de su Tiempo. Productos como Gmail, Orkut, Google News.
Let me give you an even more radical example of it: something called the Results Only Work Environment (the ROWE), created by two American consultants, in place at a dozen companies around North America. In a ROWE people don't have schedules. They show up when they want. They don't have to be in the office at a certain time, or any time. They just have to get their work done. How they do it, when they do it, where they do it, is totally up to them. Meetings in these kinds of environments are optional.
Déjenme darles un ejemplo más extremo aún. Algo llamado "Resultados en el Ámbito del Trabajo Exclusivamente ". El ROWE. Creado por dos consultores norteamericanos, vigente vigente en cerca de una docena de compañías en Norteamérica. En un ROWE la gente no tiene horario. Se presentan cuando quieren. No tienen que estar en la oficina en un cierto momento, o a cierta hora. Sólo tienen que hacer su trabajo. ¿Cómo lo hacen?, ¿cuándo lo hacen? ¿dónde lo hacen?, depende totalmente de ellos. Las reuniones en estas clases de ambientes son opcionales.
What happens? Almost across the board, productivity goes up, worker engagement goes up, worker satisfaction goes up, turnover goes down. Autonomy, mastery and purpose, the building blocks of a new way of doing things.
¿Qué es lo que pasa? Casi en todas las categorías, la productividad sube, el compromiso de los trabajadores sube, la satisfacción del trabajador sube, y la rotación baja. Autonomía, Maestría y Propósito. Estos son los ladrillos de una nueva forma de hacer las cosas.
Some of you might look at this and say, "Hmm, that sounds nice, but it's Utopian." And I say, "Nope. I have proof." The mid-1990s, Microsoft started an encyclopedia called Encarta. They had deployed all the right incentives, They paid professionals to write and edit thousands of articles. Well-compensated managers oversaw the whole thing to make sure it came in on budget and on time. A few years later, another encyclopedia got started. Different model, right? Do it for fun. No one gets paid a cent, or a euro or a yen. Do it because you like to do it.
Ahora algunos de ustedes podría mirar esto y decir, "Mmm, eso suena bonito. Pero es una utopía" Y yo digo, "No. Tengo pruebas" A mediados de los Noventa, Microsoft empezó una enciclopedia llamada Encarta. Habian implantado todos los incentivos correctos. Todos los incentivos correctos. Pagaron a profesionales para escribir y editar miles de artículos. Gerentes bien pagados lo supervisaron todo para asegurarse que saliera a tiempo y dentro del presupuesto. Unos años mas tarde se empezó otra enciclopedia. ¿Diferente modelo, cierto? Hágalo por diversión. A nadie se le paga un céntimo, o un euro o un yen. Hágalo porque a usted le gusta hacerlo. Ahora si usted hubiera, hace 10 años,
Just 10 years ago, if you had gone to an economist, anywhere, "Hey, I've got these two different models for creating an encyclopedia. If they went head to head, who would win?" 10 years ago you could not have found a single sober economist anywhere on planet Earth who would have predicted the Wikipedia model.
si usted hubiera ido a un economista , a cualquier parte, y hubiera dicho,"Mira, tengo estos dos modelos para crear una enciclopedia. Si ellos fueran cabeza con cabeza, ¿quién ganaría?" Hace 10 años no hubiera encontrado un sólo economista serio en ninguna parte en el planeta Tierra, que hubiese pronosticado el modelo Wikipedia.
This is the titanic battle between these two approaches. This is the Ali-Frazier of motivation, right? This is the Thrilla in Manila. Intrinsic motivators versus extrinsic motivators. Autonomy, mastery and purpose, versus carrot and sticks, and who wins? Intrinsic motivation, autonomy, mastery and purpose, in a knockout.
Ésta es la batalla titánica entre estas dos perspectivas. Esto es el Ali-Frazier de la motivación. ¿Verdad? Esto es el Thrilla' en Manila. ¿Correcto? Motivadores intrínsecos versus motivadores extrínsecos. Autonomía, Maestría y Propósito, versus recompensa y castigo. Y ¿quién gana? Motivación intrínseca, autonomía, maestría y propósito,
Let me wrap up. There is a mismatch between what science knows and what business does. Here is what science knows. One: Those 20th century rewards, those motivators we think are a natural part of business, do work, but only in a surprisingly narrow band of circumstances. Two: Those if-then rewards often destroy creativity. Three: The secret to high performance isn't rewards and punishments, but that unseen intrinsic drive-- the drive to do things for their own sake. The drive to do things cause they matter.
por noqueo. Déjenme concluir. Hay una discordancia entre lo que la ciencia dice y lo que las empresas hacen. Y esto es lo que la ciencia dice. Uno: Esas recompensas del siglo XX, esos motivadores que creemos son parte natural de los negocios, funcionan pero sólo en una sorprendente y estrecha franja de circunstancias. Dos: Esas recompensas condicionadas a menudo destruyen la creatividad. Tres: El secreto del alto desempeño no está en recompensas y castigos, sino en una fuerza intrínseca invisible. La fuerza de hacer las cosas por su propio interés. La fuerza para hacer cosas porque importan.
And here's the best part. We already know this. The science confirms what we know in our hearts. So, if we repair this mismatch between science and business, if we bring our motivation, notions of motivation into the 21st century, if we get past this lazy, dangerous, ideology of carrots and sticks, we can strengthen our businesses, we can solve a lot of those candle problems, and maybe, maybe -- we can change the world.
Y aquí está la mejor parte . Aquí está la mejor parte. Nosotros ya lo sabemos. La ciencia confirma lo que ya sabemos. Entonces, si reparamos esta discordancia entre lo que la ciencia dice y lo que las empresas hacen, si traemos nuestra motivación , nociones de motivación al siglo XXI, si dejamos atrás esta ideología floja y peligrosa de recompensas y castigos, podemos fortalecer nuestros negocios, podemos resolver muchos de esos problemas de la vela, y puede ser, puede ser, puede ser que podamos cambiar el mundo.
I rest my case.
Concluyo mi alegato.
(Applause)
(Aplausos)