Recently, the leadership team of an American supermarket chain decided that their business needed to get a lot more efficient. So they embraced their digital transformation with zeal. Out went the teams supervising meat, veg, bakery, and in came an algorithmic task allocator. Now, instead of people working together, each employee went, clocked in, got assigned a task, did it, came back for more. This was scientific management on steroids, standardizing and allocating work. It was super efficient.
Gần đây, đội ngũ lãnh đạo của một chuỗi siêu thị Mỹ quyết định việc kinh doanh cần phải cải thiện nhiều. Vì vậy họ siết chặt việc áp dụng sự cải tiến về mặt kỹ thuật số. Các đội ra ngoài giám sát thịt, rau và bánh ngọt, sau đó sử dụng thuật toán phân bổ. Ngày nay, thay vì mọi người làm việc cùng nhau, thì mỗi người sẽ nhận công việc và tự hoàn thành nó cứ tiếp tục như vậy. Đây là cách quản lý khoa học về mặt steroids, tiêu chuẩn hóa và phân bổ công việc. Điều này cực kì hiệu quả.
Well, not quite, because the task allocator didn't know when a customer was going to drop a box of eggs, couldn't predict when some crazy kid was going to knock over a display, or when the local high school decided that everybody needed to bring in coconuts the next day.
Chà, cũng không hẳn bởi người phân bổ nhiệm vụ không biết rằng khi nào khách hàng sẽ đánh rơi hộp trứng, khi nào mấy đứa trẻ tinh nghịch gõ lên màn hình, hoặc khi nào trường trung học yêu cầu hôm sau mọi người phải mang dừa đến trường.
(Laughter)
(Cười)
Efficiency works really well when you can predict exactly what you're going to need. But when the anomalous or unexpected comes along -- kids, customers, coconuts -- well, then efficiency is no longer your friend.
Tính hiệu quả hoạt động rất tốt khi bạn có thể xác định chính xác đâu là điều bạn cần. Nhưng, khi những điều bất thường và không mong đợi xảy ra trẻ em, khách hàng hay dừa -- tính hiệu quả sẽ không còn là bạn của ta nữa.
This has become a really crucial issue, this ability to deal with the unexpected, because the unexpected is becoming the norm. It's why experts and forecasters are reluctant to predict anything more than 400 days out. Why? Because over the last 20 or 30 years, much of the world has gone from being complicated to being complex -- which means that yes, there are patterns, but they don't repeat themselves regularly. It means that very small changes can make a disproportionate impact. And it means that expertise won't always suffice, because the system just keeps changing too fast.
Nó trở thành một vấn đề vô cùng quan trọng, khả năng này nhằm đối phó với điều bất ngờ, bởi vì điều bất ngờ dần trở thành chuẩn mực. Do đó, các chuyên gia và nhà tiên đoán lo ngại để dự đoán mọi thứ trong vòng 400 ngày. Tại sao? Bởi trong 20 hoặc 30 năm qua, phần lớn thế giới thay đổi từ rắc rối sang phức tạp -- nghĩa là tồn tại các mô hình nhưng chúng không lặp lại một cách thường xuyên. Nghĩa là, những thay đổi nhỏ có thể mang lại ảnh hưởng không cân xứng. Đồng nghĩa với việc chuyên môn sẽ không đủ đáp ứng, bởi hệ thống này thay đổi nhanh đến chóng mặt.
So what that means is that there's a huge amount in the world that kind of defies forecasting now. It's why the Bank of England will say yes, there will be another crash, but we don't know why or when. We know that climate change is real, but we can't predict where forest fires will break out, and we don't know which factories are going to flood. It's why companies are blindsided when plastic straws and bags and bottled water go from staples to rejects overnight, and baffled when a change in social mores turns stars into pariahs and colleagues into outcasts: ineradicable uncertainty. In an environment that defies so much forecasting, efficiency won't just not help us, it specifically undermines and erodes our capacity to adapt and respond.
Vì thế điều đó dẫn tới có rất nhiều nơi trên thế giới hiện nay nói không với việc dự đoán. Đó là lý do tại sao Ngân hàng Anh cho hay sẽ có thêm một vụ khủng hoảng khác nhưng ta lại không biết khi nào và tại sao. Ta biết biến đối khí hậu là thật nhưng không thể đoán được lúc nào cháy rừng xảy ra, hay nhà máy nào sẽ bị nhấn chìm. Đó là lý do tại sao các công ty bị thiệt hại khi ống hút nhựa, túi ni-lông và nước đóng chai từ mặt hàng chủ yếu bỗng chốc bị chối bỏ và thất bại khi sự thay đổi thói quen của xã hội biến người nổi tiếng thành kẻ hạ đẳng và đồng nghiệp thành kẻ bị ghét bỏ với một sự bất định không thể xóa bỏ. Trong một môi trường phất lờ việc dự đoán, thì tính hiệu quả chẳng giúp được gì cho ta. Đặc biệt, nó ăn mòn và hủy hoại khả năng thích ứng, phản hồi của ta
So if efficiency is no longer our guiding principle, how should we address the future? What kind of thinking is really going to help us? What sort of talents must we be sure to defend? I think that, where in the past we used to think a lot about just in time management, now we have to start thinking about just in case, preparing for events that are generally certain but specifically remain ambiguous.
Vậy nếu tính hiệu quả không còn là tiêu chí tiên phong, làm thế nào để định hướng tương lai? Lối suy nghĩ nào sẽ thật sự giúp được ta? Tài năng nào cần phải được duy trì? Tôi nghĩ rằng ta đã quá quen với cách quản lý thời gian, nên giờ ta nên nghĩ đến rủi ro chuẩn bị cho những biến cố có thể xảy ra nhưng vẫn còn khá mơ hồ.
One example of this is the Coalition for Epidemic Preparedness, CEPI. We know there will be more epidemics in future, but we don't know where or when or what. So we can't plan. But we can prepare. So CEPI's developing multiple vaccines for multiple diseases, knowing that they can't predict which vaccines are going to work or which diseases will break out. So some of those vaccines will never be used. That's inefficient. But it's robust, because it provides more options, and it means that we don't depend on a single technological solution. Epidemic responsiveness also depends hugely on people who know and trust each other. But those relationships take time to develop, time that is always in short supply when an epidemic breaks out. So CEPI is developing relationships, friendships, alliances now knowing that some of those may never be used. That's inefficient, a waste of time, perhaps, but it's robust.
Hiệp hội Phòng Ngừa Dịch Bệnh (CEPI) là một ví dụ điển hình. Ta biết rằng trong tương lai, sẽ có thêm nhiều dịch bệnh, nhưng ta lại không biết ở đâu, khi nào hay là bệnh gì. Vì thế ta không thể lập kế hoạch. Nhưng ta có thể chuẩn bị. Do đó, CEPI đang phát triển các loại vắc-xin cho nhiều loại bệnh dù biết họ không thể đoán trước loại vắc-xin nào sẽ phát huy được tính hiệu quả hoặc dịch bệnh nào sẽ bùng phát, nên một số vắc-xin sẽ không bao giờ được sử dụng. Điều này chẳng hiệu quả. Nhưng nó cần thiết, vì nó cho ta nhiều lựa chọn hơn, nghĩa là ta không phụ thuộc vào một giải pháp công nghệ nào cả. Phản ứng dịch bệnh phần lớn cũng phụ thuộc vào những người biết và tin tưởng lẫn nhau. Nhưng những mối quan hệ này cần thời gian để phát triển, thời gian thì luôn luôn thiếu khi một dịch bệnh bùng phát. Vì vậy CEPI đang phát triển các mối quan hệ, tình bạn, hữu nghị ngay từ bây giờ dù biết một trong số đó sẽ chẳng bao giờ dùng tới. Nó chẳng hiệu quả tí nào, hay có thể là lãng phí thời gian, Nhưng nó cần thiết.
You can see robust thinking in financial services, too. In the past, banks used to hold much less capital than they're required to today, because holding so little capital, being too efficient with it, is what made the banks so fragile in the first place. Now, holding more capital looks and is inefficient. But it's robust, because it protects the financial system against surprises.
Bạn có thể thấy lối suy nghĩ này trong ngành dịch vụ tài chính. Trong quá khứ, ngân hàng từng nắm giữ ít vốn hơn so với hiện nay, bởi có một chút vốn và sử dụng nó hiệu quả, sẽ khiến cho các ngân hàng dễ vỡ ở thời điểm ban đầu. Giờ, họ đã có nhiều vốn hơn nhưng sử dụng lại không hiệu quả. Nhưng nó cần thiết, vì nó bảo vệ hệ thống tài chính
Countries that are really serious about climate change
khỏi những sự cố bất ngờ.
know that they have to adopt multiple solutions, multiple forms of renewable energy, not just one. The countries that are most advanced have been working for years now, changing their water and food supply and healthcare systems, because they recognize that by the time they have certain prediction, that information may very well come too late.
Những quốc gia thực sự quan tâm đến biến đổi khí hậu biết rằng họ cần áp dụng nhiều giải pháp nhiều nguồn năng lượng thay thế, mà không chỉ một. Những đất nước tân tiến nhẩt đã làm việc trong nhiều năm qua, để thay đổi hệ thống cấp nước, lương thực và chăm sóc sức khỏe, bởi họ hiểu rằng lúc có được những dự đoán thì thông tin này không còn là vấn đề nữa.
You can take the same approach to trade wars, and many countries do. Instead of depending on a single huge trading partner, they try to be everybody's friends, because they know they can't predict which markets might suddenly become unstable. It's time-consuming and expensive, negotiating all these deals, but it's robust because it makes their whole economy better defended against shocks. It's particularly a strategy adopted by small countries that know they'll never have the market muscle to call the shots, so it's just better to have too many friends. But if you're stuck in one of these organizations that's still kind of captured by the efficiency myth, how do you start to change it? Try some experiments.
Bạn có thể tiếp cận với chiến tranh thương mại như nhiều nước đã làm. Thay vì phụ thuộc vào duy nhất một đối tác thương mại lớn, họ cố gắng làm bạn với mọi nhà, bởi họ biết rằng mình không thể dự đoán thị trường nào sẽ đột nhiên bất ổn. Thật tốn nhiều thời gian và tiền bạc để đàm phán với tất cả, nhưng nó cần thiết bởi nó giúp cả nền kinh tế được an toàn trước những cú sốc. Nó là một chiến lược được áp dụng ở các nước nhỏ bởi họ biết sẽ không bao giờ có thị trường đủ mạnh làm chủ cuộc chơi, nên tốt hơn là có nhiều bạn. Nhưng nếu bạn bị mắc kẹt một trong những tổ chức này nơi vẫn bị ám ảnh bởi tính hiệu quả hoang đường, thì làm thế nào để bạn thay đổi nó? Cùng làm một vài thử nghiệm nhé.
In the Netherlands, home care nursing used to be run pretty much like the supermarket: standardized and prescribed work to the minute: nine minutes on Monday, seven minutes on Wednesday, eight minutes on Friday. The nurses hated it. So one of them, Jos de Blok, proposed an experiment. Since every patient is different, and we don't quite know exactly what they'll need, why don't we just leave it to the nurses to decide?
Ở Hà Lan, dịch vụ điều dưỡng tại nhà từng được kinh doanh khá giống với siêu thị, công việc được chuẩn hóa và được quy định đến từng phút: chín phút vào thứ Hai, bảy phút vào thứ Tư, tám phút vào thứ Sáu. Các y tá đều ghét điều đó. Vì thế, một trong số họ, Jos de Blok, đã đề xuất một thử nghiệm. Bởi mỗi bệnh nhân đều khác nhau, và ta không biết chính xác đâu là điều họ cần, tại sao ta không để nó cho các y tá quyết định?
Sound reckless?
Nghe có vẻ liều lĩnh nhỉ?
(Laughter)
(Cười)
(Applause)
(Vỗ tay)
In his experiment, Jos found the patients got better in half the time, and costs fell by 30 percent. When I asked Jos what had surprised him about his experiment, he just kind of laughed and he said, "Well, I had no idea it could be so easy to find such a huge improvement, because this isn't the kind of thing you can know or predict sitting at a desk or staring at a computer screen." So now this form of nursing has proliferated across the Netherlands and around the world. But in every new country it still starts with experiments, because each place is slightly and unpredictably different.
Trong thí nghiệm của mình, Jos nhận ra bệnh nhân hồi phục rất nhanh, và chi phí giảm đến 30%. Khi tôi hỏi Jos điều gì đã khiến anh bất ngờ về cuộc thí nghiệm này, anh ấy chỉ cười và nói, ''Chà, tôi không nghĩ thật dễ dàng để đạt được sự cải thiện rõ rệt đến vậy, bởi nó không phải điều mà bạn có thể biết hoặc dự đoán được nếu chỉ ngồi hay nhìn chằm chằm vào màn hình máy tính.'' Thế nên, giờ đây kiểu điều dưỡng này đang phát triển rộng khắp Hà Lan và trên toàn thế giới. Nhưng ở mỗi đất nước, nó vẫn chỉ là thử nghiệm, bởi mỗi nơi thì hơi khác biệt và khó đoán được.
Of course, not all experiments work. Jos tried a similar approach to the fire service and found it didn't work because the service is just too centralized. Failed experiments look inefficient, but they're often the only way you can figure out how the real world works. So now he's trying teachers. Experiments like that require creativity and not a little bravery.
Tất nhiên, không phải mọi thử nghiệm đều hiệu quả. Jos đã cố áp dụng cách tiếp cận tương tự với dịch vụ cứu hỏa nhưng không thành công bởi nó quá tập trung hoá. Những thử nghiệm thất bại có vẻ không đem lại hiệu quả, nhưng nó là cách duy nhất để ta tìm ra thế giới thực vận hành như thế nào. Bây giờ, anh ấy đang áp dụng nó với giáo viên. Các thử nghiệm thế này đòi hỏi sự sáng tạo và không cần chút bản lĩnh nào cả.
In England -- I was about to say in the UK, but in England --
Ở Anh -- Tôi định nói là ở Vương quốc Anh nhưng ở Anh --
(Laughter)
(Cười)
(Applause)
(Vỗ tay)
In England, the leading rugby team, or one of the leading rugby teams, is Saracens. The manager and the coach there realized that all the physical training they do and the data-driven conditioning that they do has become generic; really, all the teams do exactly the same thing. So they risked an experiment. They took the whole team away, even in match season, on ski trips and to look at social projects in Chicago. This was expensive, it was time-consuming, and it could be a little risky putting a whole bunch of rugby players on a ski slope, right?
Ở Anh, đội bóng bầu dục hàng đầu, hay một trong những đội hàng đầu là đội Saracens. Người quản lý và huấn luyện viên nhận ra mọi khoá huấn luyện thể chất và những chuẩn hoá được quyết định bởi dữ liệu đều giống nhau; Thực ra, tất cả các đội đều luyện tập cùng một khoá. Vì vậy, họ liều để làm một cuộc thí nghiệm. Họ đưa cả đội, ngay cả khi đang trong mùa giải, đi trượt tuyết và tham gia các hoạt động xã hội ở Chicago. Điều này rất tốn kém, và tốn thời gian, và có thể là hơi liều lĩnh để tống một đống cầu thủ bóng bầu dục
(Laughter)
lên một cái dốc trượt tuyết, nhỉ?
(Cười)
But what they found was that the players came back with renewed bonds of loyalty and solidarity. And now when they're on the pitch under incredible pressure, they manifest what the manager calls "poise" -- an unflinching, unwavering dedication to each other. Their opponents are in awe of this, but still too in thrall to efficiency to try it.
Nhưng họ phát hiện ra rằng từ khi trở về mối quan hệ của họ bền vững và đoàn kết hơn. Giờ đây khi trên đấu trường đầy áp lực, họ bộc lộ ''sự điềm tĩnh'' mà người quản lý dạy -- và sự cống hiến hết mình cùng nhau. Đối thủ của họ rất ngưỡng mộ điều này, nhưng còn hoài nghi tính hiệu quả để thử nghiệm phương pháp này.
At a London tech company, Verve, the CEO measures just about everything that moves, but she couldn't find anything that made any difference to the company's productivity. So she devised an experiment that she calls "Love Week": a whole week where each employee has to look for really clever, helpful, imaginative things that a counterpart does, call it out and celebrate it. It takes a huge amount of time and effort; lots of people would call it distracting. But it really energizes the business and makes the whole company more productive.
Tại một công ty công nghệ ở London, Verve, vị CEO có thể đo lường tất cả những thứ vận động được, nhưng cô không thể tìm cách cải tiến năng suất của công ty. Vì thế, cô đã nghĩ ra một phép thử gọi là "Tuần lễ tình yêu" suốt một tuần, mỗi nhân viên cần tìm ra những điều thật tử tế tiện ích và đầy sáng tạo mà đồng nghiệp mình làm được công khai và khen ngợi việc làm đó. Việc này cần nhiều thời gian và sự nỗ lực; nhiều người cho rằng điều này thật phiền toái. Nhưng nó tiếp năng lượng cho việc kinh doanh và khiến cả công ty đạt hiệu quả cao hơn.
Preparedness, coalition-building, imagination, experiments, bravery -- in an unpredictable age, these are tremendous sources of resilience and strength. They aren't efficient, but they give us limitless capacity for adaptation, variation and invention. And the less we know about the future, the more we're going to need these tremendous sources of human, messy, unpredictable skills.
Sự chuẩn bị, hợp tác, khả năng sáng tạo, các thử nghiệm, sự dũng cảm -- trong thời đại khó tiên đoán được, đây là những nguồn lực vô tận của sự kiên cường và sức mạnh. Chúng không hiệu quả, nhưng cho ta khả năng không giới hạn cho việc thích nghi, tính đa dạng và sáng tạo. Càng ít biết về tương lai, thì ta càng cần thêm nhiều nguồn lực hùng mạnh của nhân loại, sự lộn xộn những kỹ năng khó đoán trước.
But in our growing dependence on technology, we're asset-stripping those skills. Every time we use technology to nudge us through a decision or a choice or to interpret how somebody's feeling or to guide us through a conversation, we outsource to a machine what we could, can do ourselves, and it's an expensive trade-off. The more we let machines think for us, the less we can think for ourselves. The more --
Nhưng khi sự lệ thuộc vào công nghệ không ngừng tăng, thì chính ta đang tước đi những kỹ năng đó. Mỗi khi ta sử dụng công nghệ để nhanh chóng đưa ra quyết định, sự lựa chọn hay để diễn tả cảm xúc của một ai đó hoặc dẫn ta vào một cuộc nói chuyện, ta để máy móc làm công việc mà chính mình có thể làm được và đây là một sự đánh đổi đắt giá Càng để máy móc làm chủ mình, thì ta càng trở nên bị động. Càng nhiều
(Applause)
(Vỗ tay)
The more time doctors spend staring at digital medical records, the less time they spend looking at their patients. The more we use parenting apps, the less we know our kids. The more time we spend with people that we're predicted and programmed to like, the less we can connect with people who are different from ourselves. And the less compassion we need, the less compassion we have.
Càng dành nhiều thời gian nhìn chăm chăm vào dữ liệu bệnh án bác sĩ càng có ít thời gian hơn cho bệnh nhân. Càng dùng nhiều ứng dụng cho bậc phụ huynh, ta càng khó hiểu con mình hơn. Càng nhiều thời gian để tiên đoán và mặc định người mình thích ta càng biết ít hơn về những ai khác biệt với mình. Và càng ít lòng trắc ẩn ta cần, thì ta càng nhận lại ít.
What all of these technologies attempt to do is to force-fit a standardized model of a predictable reality onto a world that is infinitely surprising. What gets left out? Anything that can't be measured -- which is just about everything that counts.
Điều mà công nghệ cố gắng làm là nhằm đưa một mô hình chuẩn hóa của thực tại có thể đoán được lên một thế giới đầy rẫy bất ngờ. Vậy đâu là điều còn sót lại? Bất cứ điều gì không thể đo được - thì nó lại là thứ có giá trị.
(Applause)
(Vỗ tay)
Our growing dependence on technology risks us becoming less skilled, more vulnerable to the deep and growing complexity of the real world.
Sự phụ thuộc không ngừng vào công nghệ khiến ta trở nên thiếu kỹ năng dễ bị tổn thương hơn trong sự phức tạp ngày càng tăng của thế giới thực tại.
Now, as I was thinking about the extremes of stress and turbulence that we know we will have to confront, I went and I talked to a number of chief executives whose own businesses had gone through existential crises, when they teetered on the brink of collapse. These were frank, gut-wrenching conversations. Many men wept just remembering. So I asked them: "What kept you going through this?"
Giờ, mỗi khi nghĩ về đỉnh điểm của sự căng thẳng và hỗn loạn cái mà ta biết rõ mình sẽ phải đương đầu, tôi đã đến và nói chuyện với một số giám đốc điều hành mà công ty họ đã vượt qua những giai đoạn khủng hoảng hiện sinh, khi họ đứng trên bờ vực phá sản. Đó là những cuộc nói chuyện thẳng thắn và xúc động. Nhiều ông giám đốc đã khóc khi nhớ lại những trải nghiệm đó. Tôi đã hỏi họ: Điều gì giúp ông vượt qua giai đoạn đó?
And they all had exactly the same answer. "It wasn't data or technology," they said. "It was my friends and my colleagues who kept me going."
Và tất cả đều có chung câu trả lời. ''Không phải là dữ liệu hay công nghệ, mà chính bạn bè và đồng nghiệp đã giúp tôi đứng vững.''
One added, "It was pretty much the opposite of the gig economy."
Một người nói thêm: "Nó khá đối lập với nền kinh tế tự do.''
But then I went and I talked to a group of young, rising executives, and I asked them, "Who are your friends at work?" And they just looked blank.
Sau đó, tôi đã đến và nói chuyện với một nhóm giám đốc trẻ, và hỏi họ, ''Ai là bạn bè của bạn ở công ty?'' Họ nhìn mơ hồ.
"There's no time."
''Không có thời gian.''
"They're too busy."
''Họ quá bận rộn.''
"It's not efficient."
''Có bạn chẳng mang lại ích lợi gì cả.''
Who, I wondered, is going to give them imagination and stamina and bravery when the storms come?
Tôi tự hỏi, ai sẽ tiếp thêm cho họ trí tưởng tượng, sức chịu đựng và lòng dũng cảm khi khó khăn ập đến?
Anyone who tries to tell you that they know the future is just trying to own it, a spurious kind of manifest destiny. The harder, deeper truth is that the future is uncharted, that we can't map it till we get there.
Bất cứ ai nói với bạn rằng họ biết trước rằng tương lai đang cố tự mình làm chủ nó, quả là sự khoác lác về vận mệnh. Sự thật càng trần trụi thì tương lai càng khó xác định, đến nỗi ta chẳng thể biết cho đến khi nó xảy ra.
But that's OK, because we have so much imagination -- if we use it. We have deep talents of inventiveness and exploration -- if we apply them. We are brave enough to invent things we've never seen before. Lose those skills, and we are adrift. But hone and develop them, we can make any future we choose.
Nhưng không sao cả bởi ta có trí tưởng tượng vô cùng lớn -- nếu ta biết sử dụng nó. Chúng ta có tài năng sâu sắc của sự sáng tạo và khám phá nếu ta áp dụng nó. Ta đủ dũng cảm để tạo ra những thứ ta chưa từng nhìn thấy. Nếu mất những kỹ năng đó, ta sẽ mất phương hướng. Nếu rèn luyện và phát triển chúng, ta có thể tự có được tương lai mà mình muốn.
Thank you.
Cảm ơn mọi người.
(Applause)
(Vỗ tay)