1
00:00:01,690 --> 00:00:04,633
Eu gostaria de abordar
o desenvolvimento do potencial humano

2
00:00:04,633 --> 00:00:09,747
e começar com talvez a história moderna
de desenvolvimento de maior impacto.

3
00:00:09,747 --> 00:00:13,551
Muitos de vocês já devem ter ouvido falar
da regra das 10 mil horas.

4
00:00:13,551 --> 00:00:15,681
Talvez até a adotem
como um modelo de vida.

5
00:00:15,685 --> 00:00:18,458
A ideia principal é: para ser
excelente em qualquer coisa,

6
00:00:18,458 --> 00:00:21,418
são necessárias 10 mil horas
de prática concentrada.

7
00:00:21,418 --> 00:00:23,792
Portanto, é melhor começar
o mais cedo possível.

8
00:00:23,796 --> 00:00:27,735
O garoto-propaganda
dessa história é Tiger Woods.

9
00:00:27,735 --> 00:00:30,997
Seu pai lhe deu um taco de golfe
quando ele tinha sete meses.

10
00:00:31,408 --> 00:00:34,512
Aos dez meses, ele começou a imitar
o movimento do pai.

11
00:00:34,973 --> 00:00:38,467
Aos dois anos, podemos acessar o YouTube
e vê-lo em rede nacional.

12
00:00:38,467 --> 00:00:41,473
Aos 21 anos, ele é o maior
jogador de golfe do mundo.

13
00:00:41,473 --> 00:00:43,708
A clássica história das 10 mil horas.

14
00:00:43,708 --> 00:00:45,923
Outra história retratada
em vários best-sellers

15
00:00:45,923 --> 00:00:47,897
é a das três irmãs Polgar,

16
00:00:47,897 --> 00:00:51,029
cujo pai decidiu lhes ensinar xadrez
de uma maneira muito técnica

17
00:00:51,029 --> 00:00:52,344
desde muito cedo.

18
00:00:52,344 --> 00:00:53,973
Ele queria mesmo mostrar

19
00:00:53,977 --> 00:00:55,900
que, com uma vantagem na prática focada,

20
00:00:55,900 --> 00:00:58,435
qualquer criança poderia se tornar
um gênio em tudo.

21
00:00:58,435 --> 00:01:01,978
De fato, duas de suas filhas se tornaram
as melhores jogadoras de xadrez.

22
00:01:03,228 --> 00:01:06,111
Quando me tornei redator de ciências
da "Sports Illustrated",

23
00:01:06,111 --> 00:01:07,237
fiquei curioso.

24
00:01:07,237 --> 00:01:09,261
Se a regra das 10 mil horas estiver certa,

25
00:01:09,261 --> 00:01:11,637
devemos ver que atletas de elite
têm uma vantagem

26
00:01:11,637 --> 00:01:13,652
na suposta "prática deliberada".

27
00:01:13,656 --> 00:01:16,419
É uma prática treinada,
com foco na correção de erros,

28
00:01:16,419 --> 00:01:17,859
e não apenas uma brincadeira.

29
00:01:17,859 --> 00:01:19,879
Quando cientistas
estudam atletas de elite,

30
00:01:19,883 --> 00:01:22,593
eles os veem passarem mais tempo
na prática deliberada,

31
00:01:22,593 --> 00:01:24,143
o que não é uma grande surpresa.

32
00:01:24,143 --> 00:01:27,250
Quando acompanham esses atletas
ao longo de seu desenvolvimento,

33
00:01:27,250 --> 00:01:28,713
o padrão é o seguinte:

34
00:01:28,713 --> 00:01:31,008
no início, as elites futuras
passam menos tempo

35
00:01:31,008 --> 00:01:34,497
na prática deliberada
de seu esporte definitivo.

36
00:01:34,497 --> 00:01:37,907
Elas tendem a ter o que os cientistas
chamam de "período de amostragem",

37
00:01:37,907 --> 00:01:40,186
em que testam uma série
de atividades físicas,

38
00:01:40,186 --> 00:01:42,040
adquirem habilidades gerais,

39
00:01:42,044 --> 00:01:43,917
descobrem seus interesses e habilidades

40
00:01:43,917 --> 00:01:45,764
e se especializam

41
00:01:45,764 --> 00:01:48,617
até mais tarde do que colegas
que param em níveis inferiores.

42
00:01:48,847 --> 00:01:51,001
Quando percebi isso, eu disse:

43
00:01:51,001 --> 00:01:54,336
"Puxa, isso não é compatível
com a regra das 10 mil horas".

44
00:01:54,336 --> 00:01:56,309
Comecei a me perguntar sobre outras áreas

45
00:01:56,309 --> 00:01:59,651
que associamos à especialização
prematura obrigatória,

46
00:01:59,651 --> 00:02:00,989
como a música.

47
00:02:00,989 --> 00:02:02,798
O padrão é geralmente semelhante.

48
00:02:02,798 --> 00:02:05,305
Esta pesquisa é de um
dos melhores conservatórios,

49
00:02:05,305 --> 00:02:07,456
e quero chamar sua atenção
para o seguinte:

50
00:02:07,456 --> 00:02:11,192
os músicos excepcionais não passavam
mais tempo na prática deliberada

51
00:02:11,192 --> 00:02:13,960
do que a média dos músicos
até o terceiro instrumento.

52
00:02:13,960 --> 00:02:16,123
Também tendiam a ter
um período de amostragem,

53
00:02:16,123 --> 00:02:18,752
até mesmo músicos
que consideramos precoces,

54
00:02:18,752 --> 00:02:19,982
como Yo-Yo Ma.

55
00:02:19,982 --> 00:02:21,061
Ele teve esse período.

56
00:02:21,061 --> 00:02:24,107
Só passou mais rápido por ele
do que a maioria dos músicos.

57
00:02:24,107 --> 00:02:27,319
No entanto, essa pesquisa
é quase totalmente ignorada.

58
00:02:27,319 --> 00:02:28,440
Muito mais impacto

59
00:02:28,440 --> 00:02:31,544
tem a primeira página do livro
"Grito de guerra da mãe-tigre",

60
00:02:31,544 --> 00:02:34,580
em que a autora conta
como deu um violino à filha.

61
00:02:34,840 --> 00:02:37,000
Parece que ninguém
se lembra da parte do livro

62
00:02:37,000 --> 00:02:39,501
em que a filha diz:
"Foi você quem escolheu, não eu",

63
00:02:39,501 --> 00:02:40,501
e desiste.

64
00:02:40,866 --> 00:02:44,117
Ao ver esse tipo de padrão surpreendente
nos esportes e na música,

65
00:02:44,117 --> 00:02:47,709
eu me perguntava sobre áreas que afetam
ainda mais pessoas, como a educação.

66
00:02:47,709 --> 00:02:49,952
Um economista descobriu
um experimento natural

67
00:02:49,952 --> 00:02:52,444
no ensino superior
da Inglaterra e da Escócia.

68
00:02:52,444 --> 00:02:55,600
No período em que ele estudava,
os sistemas eram muito semelhantes.

69
00:02:55,600 --> 00:02:59,047
Menos na Inglaterra, os alunos
tinham que se especializar na adolescência

70
00:02:59,047 --> 00:03:01,083
para se inscrever em um curso específico,

71
00:03:01,083 --> 00:03:04,340
enquanto na Escócia, podiam continuar
tentando coisas na universidade

72
00:03:04,340 --> 00:03:05,365
se quisessem.

73
00:03:05,365 --> 00:03:07,711
E sua pergunta era: quem ganha a troca?

74
00:03:07,711 --> 00:03:09,758
Aqueles que se especializam cedo ou tarde?

75
00:03:09,758 --> 00:03:12,772
Os que se especializam cedo
saltam para uma liderança de receita

76
00:03:12,772 --> 00:03:15,072
pois dominam 
mais habilidades específicas.

77
00:03:15,072 --> 00:03:17,568
Os que se especializam tarde
tentam coisas diferentes

78
00:03:17,568 --> 00:03:19,627
e, quando escolhem, se adaptam melhor,

79
00:03:19,627 --> 00:03:22,221
ou o que os economistas
chamam de "fator de qualidade".

80
00:03:22,221 --> 00:03:24,897
Suas taxas de crescimento
são mais rápidas.

81
00:03:24,897 --> 00:03:27,773
Em seis anos, eles acabam
com essa lacuna de renda.

82
00:03:27,773 --> 00:03:29,323
Aqueles que se especializam cedo

83
00:03:29,327 --> 00:03:31,971
abandonam a carreira
em quantidade muito maior,

84
00:03:31,973 --> 00:03:35,806
pois foram obrigados a escolher muito cedo
e fizeram escolhas insatisfatórias.

85
00:03:35,806 --> 00:03:38,069
Quem se especializa tarde
​​perde no curto prazo

86
00:03:38,069 --> 00:03:39,284
e ganha no longo prazo.

87
00:03:39,284 --> 00:03:41,633
Se pensássemos em escolha
de carreira como namoro,

88
00:03:41,633 --> 00:03:44,489
talvez não houvesse a pressão
para se estabelecer tão rápido.

89
00:03:44,630 --> 00:03:46,859
Fiquei interessado
ao ver esse padrão de novo,

90
00:03:46,876 --> 00:03:50,688
explorando as origens de desenvolvimento
de pessoas cujo trabalho eu admirava,

91
00:03:50,688 --> 00:03:53,669
como Duke Ellington, que evitava
aulas de música quando criança

92
00:03:53,669 --> 00:03:56,017
para se concentrar em beisebol,
pintura e desenho.

93
00:03:56,017 --> 00:03:58,972
Ou Maryam Mirzakhani,
que não se interessava por matemática,

94
00:03:58,972 --> 00:04:00,681
sonhava em ser romancista,

95
00:04:00,681 --> 00:04:04,180
e se tornou a primeira e até então única
mulher a ganhar a Medalha Fields,

96
00:04:04,183 --> 00:04:06,489
o prêmio mais prestigiado
do mundo da matemática.

97
00:04:06,489 --> 00:04:09,007
Ou Vincent Van Gogh,
com cinco carreiras diferentes,

98
00:04:09,007 --> 00:04:13,192
que as considerava como verdadeira vocação
antes de fracassar de modo impressionante,

99
00:04:13,192 --> 00:04:17,721
e, aos 20 anos, adquiriu um livro
chamado "Le Guide de l'ABC du Dessin".

100
00:04:17,980 --> 00:04:19,562
Isso funcionou bem.

101
00:04:19,874 --> 00:04:22,986
Claude Shannon era engenheiro elétrico
da Universidade de Michigan

102
00:04:22,986 --> 00:04:25,886
que fez um curso de filosofia
só para cumprir um requisito.

103
00:04:25,910 --> 00:04:29,307
Nesse curso, ele aprendeu
sobre um sistema lógico de quase um século

104
00:04:29,307 --> 00:04:32,945
pelo qual afirmações verdadeiras e falsas
podiam ser codificadas como 1s e 0s

105
00:04:32,945 --> 00:04:34,863
e resolvidas como problemas matemáticos.

106
00:04:34,873 --> 00:04:37,134
Isso levou ao desenvolvimento
do código binário,

107
00:04:37,134 --> 00:04:39,894
que é hoje a base de todos
os nossos computadores digitais.

108
00:04:40,118 --> 00:04:42,863
Finalmente, meu exemplo de pessoa,
Frances Hesselbein...

109
00:04:42,863 --> 00:04:44,165
este sou eu com ela...

110
00:04:44,165 --> 00:04:47,340
Ela conseguiu seu primeiro emprego
profissional aos 54 anos

111
00:04:47,340 --> 00:04:49,374
e chegou a se tornar a CEO da Girl Scouts,

112
00:04:49,374 --> 00:04:50,690
que ela salvou.

113
00:04:50,690 --> 00:04:52,612
Ela triplicou os membros da minoria,

114
00:04:52,636 --> 00:04:55,329
acrescentou 130 mil voluntários,

115
00:04:55,329 --> 00:04:58,489
e esta é uma das insígnias
que resultou de seu mandato:

116
00:04:58,489 --> 00:05:01,459
um código binário para meninas
que aprendem sobre computadores.

117
00:05:01,459 --> 00:05:03,671
Hoje, Frances dirige
um instituto de liderança,

118
00:05:03,671 --> 00:05:05,982
onde trabalha, em Manhattan,
todos os dias úteis.

119
00:05:05,982 --> 00:05:07,261
E ela tem apenas 104 anos.

120
00:05:07,261 --> 00:05:08,953
Quem sabe o que vem a seguir.

121
00:05:08,953 --> 00:05:10,113
(Risos)

122
00:05:10,740 --> 00:05:13,236
Nunca ouvimos histórias
de desenvolvimento como essa.

123
00:05:13,236 --> 00:05:14,401
Não soubemos da pesquisa

124
00:05:14,401 --> 00:05:16,142
que revelou que ganhadores do Nobel

125
00:05:16,142 --> 00:05:19,594
têm 22 vezes mais chances
de ter um passatempo fora do trabalho

126
00:05:19,594 --> 00:05:20,892
do que cientistas típicos.

127
00:05:20,892 --> 00:05:21,909
Nunca soubemos.

128
00:05:21,913 --> 00:05:24,412
Mesmo quando os artistas
ou a obra são muito famosos,

129
00:05:24,412 --> 00:05:25,778
não ouvimos essas histórias.

130
00:05:25,778 --> 00:05:28,003
Por exemplo, eis um atleta que acompanhei.

131
00:05:28,003 --> 00:05:30,877
Aqui está ele aos seis anos,
em um uniforme de rúgbi escocês.

132
00:05:30,877 --> 00:05:33,469
Ele tentou jogar tênis,
esquiar, fazer luta livre.

133
00:05:33,469 --> 00:05:36,445
Sua mãe era treinadora de tênis,
mas ela se recusou a treiná-lo

134
00:05:36,445 --> 00:05:38,441
porque ele não costumava
devolver as bolas.

135
00:05:39,075 --> 00:05:41,328
Ele jogou basquete,
tênis de mesa, fez natação.

136
00:05:41,328 --> 00:05:44,446
Quando os treinadores quiseram
que ele jogasse com os mais velhos,

137
00:05:44,446 --> 00:05:47,275
ele recusou, pois só queria saber
de luta livre profissional

138
00:05:47,275 --> 00:05:48,631
após o treino com os amigos.

139
00:05:48,631 --> 00:05:50,020
Ele tentou mais esportes:

140
00:05:50,020 --> 00:05:53,789
handebol, vôlei, futebol,
badminton, skate...

141
00:05:53,789 --> 00:05:56,181
Então, quem é este amador?

142
00:05:56,674 --> 00:05:58,554
Este é Roger Federer,

143
00:05:58,554 --> 00:06:01,778
tão famoso quanto Tiger Woods;

144
00:06:01,778 --> 00:06:03,602
mas mesmo entusiastas do tênis

145
00:06:03,602 --> 00:06:06,631
geralmente não sabem nada
sobre sua história de desenvolvimento.

146
00:06:06,631 --> 00:06:09,245
Qual é o motivo, embora essa seja a norma?

147
00:06:09,245 --> 00:06:12,448
Acho que, em parte, porque a história
de Tiger é muito dramática,

148
00:06:12,448 --> 00:06:14,759
mas também porque parece
uma narrativa organizada

149
00:06:14,759 --> 00:06:19,265
que podemos extrapolar para qualquer coisa
em que queremos ser bons em nossa vida.

150
00:06:19,265 --> 00:06:20,885
Mas acho que isso é um problema,

151
00:06:20,885 --> 00:06:24,190
porque, de muitas maneiras,
o golfe é um modelo especialmente horrível

152
00:06:24,190 --> 00:06:26,400
de quase tudo o que as pessoas
querem aprender.

153
00:06:26,400 --> 00:06:27,537
(Risos)

154
00:06:28,074 --> 00:06:30,517
O golfe é o exemplo
do que o psicólogo Robin Hogarth

155
00:06:30,517 --> 00:06:32,589
chamou de "ambiente
de aprendizado benigno".

156
00:06:32,589 --> 00:06:35,875
Ambientes de aprendizado benignos
têm metas e passos seguintes claros;

157
00:06:35,899 --> 00:06:37,719
regras claras e que nunca mudam;

158
00:06:37,743 --> 00:06:40,761
quando fazemos algo, recebemos
um feedback rápido e preciso;

159
00:06:40,781 --> 00:06:43,405
o trabalho do ano seguinte
parecerá o do ano que passou.

160
00:06:43,433 --> 00:06:45,765
Xadrez: também um ambiente
de aprendizado benigno.

161
00:06:45,785 --> 00:06:49,501
A vantagem do mestre no xadrez é baseada
no conhecimento de padrões recorrentes

162
00:06:49,521 --> 00:06:51,602
e, por isso, é muito fácil de automatizar.

163
00:06:51,622 --> 00:06:54,566
No outro extremo, estão
"ambientes de aprendizagem malignos",

164
00:06:54,586 --> 00:06:57,310
onde metas e passos seguintes
podem não estar claros.

165
00:06:57,330 --> 00:06:58,881
As regras podem mudar.

166
00:06:58,905 --> 00:07:01,449
Podemos ou não receber feedback
quando fizermos algo.

167
00:07:01,473 --> 00:07:03,279
Ele pode estar atrasado, impreciso,

168
00:07:03,298 --> 00:07:06,400
e o trabalho do ano seguinte
pode não parecer o do ano que passou.

169
00:07:06,420 --> 00:07:09,906
Qual desses parece o mundo
em que cada vez mais viveremos?

170
00:07:10,324 --> 00:07:12,844
De fato, nossa necessidade
de pensar de modo adaptável

171
00:07:12,868 --> 00:07:14,979
e de acompanhar as partes interconectadas

172
00:07:15,003 --> 00:07:17,210
mudou totalmente nossa percepção,

173
00:07:17,230 --> 00:07:19,231
de modo que, ao observarmos este diagrama,

174
00:07:19,251 --> 00:07:22,551
o círculo central à direita
talvez pareça maior para nós

175
00:07:22,575 --> 00:07:26,171
porque o cérebro é atraído
para a relação das partes no todo,

176
00:07:26,171 --> 00:07:29,023
ao passo que quem não foi exposto
ao trabalho moderno,

177
00:07:29,046 --> 00:07:31,576
com a exigência de pensamento
adaptável e conceitual,

178
00:07:31,590 --> 00:07:34,671
verá corretamente que os círculos
centrais têm o mesmo tamanho.

179
00:07:34,671 --> 00:07:37,831
Aqui estamos nós
no mundo maligno do trabalho,

180
00:07:37,831 --> 00:07:41,494
onde a hiperespecialização,
às vezes, pode dar errado.

181
00:07:41,494 --> 00:07:44,061
Por exemplo, em uma pesquisa em 12 países

182
00:07:44,061 --> 00:07:46,729
que combinou pessoas
com os anos de estudo de seus pais,

183
00:07:46,749 --> 00:07:49,436
seus resultados em testes
e seus próprios anos de estudo,

184
00:07:49,436 --> 00:07:52,398
a diferença foi que alguns tiveram
educação voltada à carreira

185
00:07:52,398 --> 00:07:54,339
e outros, educação geral mais ampla.

186
00:07:54,359 --> 00:07:57,076
O padrão era que aqueles
com a educação voltada à carreira

187
00:07:57,096 --> 00:07:59,668
têm mais chances de ser
contratados após o treinamento,

188
00:07:59,688 --> 00:08:01,594
e de ganhar mais dinheiro imediatamente,

189
00:08:01,614 --> 00:08:03,853
mas são menos adaptáveis ​
num mundo em mudança,

190
00:08:03,873 --> 00:08:06,630
que passam muito menos tempo
na força de trabalho em geral

191
00:08:06,654 --> 00:08:09,210
que ganham no curto prazo
e perdem no longo prazo.

192
00:08:09,810 --> 00:08:13,189
Ou considerem um famoso estudo
de 20 anos de especialistas

193
00:08:13,213 --> 00:08:16,013
que fazem previsões
geopolíticas e econômicas.

194
00:08:16,037 --> 00:08:20,115
Os que faziam as piores previsões
eram os mais especializados,

195
00:08:20,139 --> 00:08:23,327
que haviam passado toda a carreira
estudando um ou dois problemas

196
00:08:23,351 --> 00:08:26,162
e viam o mundo inteiro
por uma perspectiva ou modelo mental.

197
00:08:26,182 --> 00:08:27,436
Alguns deles pioraram

198
00:08:27,456 --> 00:08:30,446
à medida que acumulavam
experiência e qualificações.

199
00:08:30,470 --> 00:08:35,289
Os que faziam as melhores previsões eram
pessoas brilhantes com interesses amplos.

200
00:08:35,789 --> 00:08:37,714
Em algumas áreas, como a medicina,

201
00:08:37,734 --> 00:08:40,975
a especialização crescente tem sido
tanto inevitável quanto benéfica,

202
00:08:40,999 --> 00:08:41,999
sem dúvida.

203
00:08:42,023 --> 00:08:43,882
No entanto, é uma faca de dois gumes.

204
00:08:43,906 --> 00:08:47,279
Há alguns anos, uma das cirurgias
mais populares para dor no joelho

205
00:08:47,299 --> 00:08:49,439
foi testada num estudo
controlado com placebo.

206
00:08:49,459 --> 00:08:51,801
Alguns pacientes passaram
por "cirurgia placebo":

207
00:08:51,821 --> 00:08:53,344
os cirurgiões fazem uma incisão,

208
00:08:53,358 --> 00:08:54,699
batem como se fizessem algo,

209
00:08:54,717 --> 00:08:56,532
depois costuram a incisão do paciente.

210
00:08:56,556 --> 00:08:58,351
Isso funciona bem.

211
00:08:59,035 --> 00:09:03,272
Até o momento, cirurgiões especializados
continuam a fazer muito esse procedimento.

212
00:09:04,043 --> 00:09:08,010
Então, se a hiperespecialização nem sempre
é o truque em um mundo maligno, qual é?

213
00:09:08,284 --> 00:09:09,905
Pode ser difícil falar a respeito,

214
00:09:09,929 --> 00:09:12,020
porque nem sempre se parece
com este caminho.

215
00:09:12,037 --> 00:09:15,469
Às vezes, parece sinuoso, em ziguezague
ou mantendo uma visão mais ampla.

216
00:09:15,494 --> 00:09:17,305
Pode parecer que fica para trás.

217
00:09:17,325 --> 00:09:19,667
Mas quero falar
sobre alguns desses truques.

218
00:09:19,687 --> 00:09:23,450
Se analisarmos a pesquisa sobre inovação
tecnológica, ela mostra, cada vez mais,

219
00:09:23,474 --> 00:09:26,379
que as patentes de maior impacto
não são de autoria de pessoas

220
00:09:26,403 --> 00:09:29,244
que se aprofundam cada vez mais
numa área da tecnologia,

221
00:09:29,264 --> 00:09:31,790
como classificada pelo Escritório
de Patentes dos EUA,

222
00:09:31,810 --> 00:09:34,702
mas por equipes que incluem pessoas

223
00:09:34,726 --> 00:09:37,962
que trabalharam num grande número
de classes de tecnologia diferentes

224
00:09:37,986 --> 00:09:39,849
e mesclaram itens de áreas diferentes.

225
00:09:40,028 --> 00:09:42,833
Uma pessoa cujo trabalho admiro
e que esteve à frente disso

226
00:09:42,853 --> 00:09:44,953
é um japonês chamado Gunpei Yokoi.

227
00:09:45,414 --> 00:09:48,231
Yokoi não se saiu bem
nas provas de eletrônica na escola.

228
00:09:48,251 --> 00:09:51,158
Teve que se contentar com um emprego
na manutenção de máquinas

229
00:09:51,178 --> 00:09:53,319
de uma empresa de cartas
de baralho em Quioto.

230
00:09:53,479 --> 00:09:56,555
Ele não estava equipado para trabalhar
com tecnologia de ponta,

231
00:09:56,575 --> 00:09:59,564
mas havia tantas informações
facilmente disponíveis

232
00:09:59,588 --> 00:10:02,211
que talvez ele pudesse combinar
coisas já bem conhecidas

233
00:10:02,226 --> 00:10:04,798
de modo que os especialistas
não conseguiam perceber.

234
00:10:05,179 --> 00:10:08,679
Ele combinou tecnologias bem conhecidas
da indústria de calculadoras

235
00:10:08,703 --> 00:10:11,519
com outras bem conhecidas
da indústria de cartões de crédito

236
00:10:11,543 --> 00:10:13,084
e criou jogos portáteis.

237
00:10:13,108 --> 00:10:14,462
E eles foram um sucesso.

238
00:10:14,486 --> 00:10:16,708
Ele transformou a empresa
de cartas de baralho,

239
00:10:16,732 --> 00:10:20,194
fundada em uma loja do século 19
com fachada de madeira,

240
00:10:20,214 --> 00:10:22,084
em uma operação de brinquedos e jogos.

241
00:10:22,108 --> 00:10:24,271
Vocês já devem ter ouvido;
chama-se Nintendo.

242
00:10:24,291 --> 00:10:25,669
A filosofia criativa de Yokoi

243
00:10:25,689 --> 00:10:28,706
se traduziu em "pensamento lateral
com tecnologia conhecida",

244
00:10:28,726 --> 00:10:31,812
pegando tecnologia bem conhecida
e usando-a de maneiras novas.

245
00:10:31,836 --> 00:10:33,775
E sua obra-prima foi esta:

246
00:10:33,799 --> 00:10:34,853
o Game Boy.

247
00:10:34,873 --> 00:10:37,440
Piada tecnológica em todos os sentidos.

248
00:10:37,464 --> 00:10:41,279
Foi lançado ao mesmo tempo
que os concorrentes da Saga e da Atari,

249
00:10:41,303 --> 00:10:42,885
e os derrotou,

250
00:10:42,905 --> 00:10:46,241
porque Yokoi sabia que seus clientes
não se importavam com a aparência,

251
00:10:46,261 --> 00:10:50,788
mas com a durabilidade, a portabilidade,
a acessibilidade, a duração da bateria,

252
00:10:50,812 --> 00:10:52,112
a seleção de jogos.

253
00:10:52,136 --> 00:10:54,589
Eis o meu, que achei no porão
da casa de meus pais.

254
00:10:54,613 --> 00:10:55,773
(Risos)

255
00:10:55,797 --> 00:10:57,341
Ele já viu dias melhores.

256
00:10:57,355 --> 00:10:59,070
Mas dá pra ver a luz vermelha acesa.

257
00:10:59,094 --> 00:11:01,425
Liguei e joguei Tetris,
o que achei impressionante

258
00:11:01,449 --> 00:11:04,211
porque as baterias
haviam expirado em 2007 e 2013.

259
00:11:04,231 --> 00:11:05,984
(Risos)

260
00:11:07,489 --> 00:11:11,078
Essa vantagem de amplitude também é válida
em áreas mais subjetivas.

261
00:11:11,102 --> 00:11:14,574
Em um estudo fascinante sobre o que leva
alguns criadores de quadrinhos

262
00:11:14,598 --> 00:11:17,438
a terem maior probabilidade
de criar quadrinhos de sucesso,

263
00:11:17,462 --> 00:11:18,461
dois pesquisadores

264
00:11:18,475 --> 00:11:22,327
descobriram que não eram
nem os anos de experiência na área,

265
00:11:22,351 --> 00:11:25,148
nem os recursos da editora,

266
00:11:25,168 --> 00:11:27,457
nem o número de quadrinhos
criados anteriormente.

267
00:11:27,481 --> 00:11:31,572
Era o número de gêneros diferentes
que um criador havia produzido.

268
00:11:31,973 --> 00:11:33,319
E, curiosamente,

269
00:11:33,319 --> 00:11:36,992
uma pessoa de visão ampla
não poderia ser totalmente substituída

270
00:11:36,992 --> 00:11:38,786
por uma equipe de especialistas.

271
00:11:39,154 --> 00:11:42,144
Talvez não criamos tantas
pessoas assim quanto poderíamos,

272
00:11:42,148 --> 00:11:44,981
porque, logo no início,
elas parecem estar atrás,

273
00:11:44,981 --> 00:11:47,948
e não tendemos a incentivar nada
que não pareça uma vantagem

274
00:11:47,948 --> 00:11:49,332
ou especialização.

275
00:11:49,332 --> 00:11:52,532
Na realidade, acho que, na busca
bem-intencionada de uma vantagem,

276
00:11:52,532 --> 00:11:54,887
causamos um curto-circuito
contraproducente

277
00:11:54,887 --> 00:11:56,820
até no modo como aprendemos coisas novas

278
00:11:56,820 --> 00:11:58,105
em um nível básico.

279
00:11:58,497 --> 00:12:02,354
Num estudo do ano passado, salas de aula
de matemática da sétima série dos EUA

280
00:12:02,354 --> 00:12:05,239
receberam aleatoriamente
tipos distintos de aprendizagem.

281
00:12:05,239 --> 00:12:07,969
Algumas receberam
a chamada "prática bloqueada".

282
00:12:07,969 --> 00:12:12,544
Ou seja, recebemos o tipo de problema A,
AAAAA, BBBBB e assim por diante.

283
00:12:12,544 --> 00:12:14,000
O progresso é rápido,

284
00:12:14,000 --> 00:12:15,262
as crianças estão felizes,

285
00:12:15,262 --> 00:12:16,273
está tudo ótimo.

286
00:12:16,280 --> 00:12:20,498
Outras salas de aula receberam
a chamada "prática intercalada".

287
00:12:20,522 --> 00:12:22,478
É como pegar todos os tipos de problemas,

288
00:12:22,502 --> 00:12:24,646
jogá-los num chapéu
e tirá-los aleatoriamente.

289
00:12:24,670 --> 00:12:26,206
O progresso é mais lento,

290
00:12:26,231 --> 00:12:28,101
as crianças ficam mais frustradas.

291
00:12:28,121 --> 00:12:30,784
Mas, em vez de aprender
a executar procedimentos,

292
00:12:30,808 --> 00:12:34,621
elas aprendem a combinar uma estratégia
a um tipo de problema.

293
00:12:34,645 --> 00:12:36,240
E, quando o teste chega,

294
00:12:36,264 --> 00:12:39,698
o grupo intercalado
vence o grupo de prática bloqueada.

295
00:12:39,722 --> 00:12:41,179
Não passa nem perto.

296
00:12:41,825 --> 00:12:45,405
Achei muito dessa pesquisa
profundamente contraintuitiva,

297
00:12:45,425 --> 00:12:46,758
a ideia de que uma vantagem,

298
00:12:46,778 --> 00:12:48,786
seja na escolha
de uma carreira ou um curso

299
00:12:48,806 --> 00:12:50,614
ou no aprendizado de coisas novas,

300
00:12:50,638 --> 00:12:53,481
pode, às vezes, prejudicar
o desenvolvimento de longo prazo.

301
00:12:53,505 --> 00:12:56,288
Naturalmente, acho que há
tantas maneiras de ter sucesso

302
00:12:56,312 --> 00:12:57,680
quanto há pessoas.

303
00:12:57,704 --> 00:13:01,875
Mas acho que tendemos apenas
a incentivar o caminho de Tiger,

304
00:13:01,895 --> 00:13:03,850
quando, cada vez mais, num mundo maligno,

305
00:13:03,868 --> 00:13:06,773
também precisamos de pessoas
que sigam o caminho de Roger.

306
00:13:06,793 --> 00:13:09,271
Ou, como disse o eminente
físico e matemático

307
00:13:09,295 --> 00:13:12,719
e escritor maravilhoso, Freeman Dyson,

308
00:13:12,743 --> 00:13:15,638
que faleceu ontem...

309
00:13:15,662 --> 00:13:17,937
espero estar honrando as palavras dele...

310
00:13:17,961 --> 00:13:18,958
Como disse ele:

311
00:13:18,978 --> 00:13:22,848
para um ecossistema saudável, precisamos
tanto de pássaros quanto de sapos.

312
00:13:22,878 --> 00:13:26,301
Os sapos caem na lama,
vendo todos os detalhes.

313
00:13:26,327 --> 00:13:29,084
Os pássaros voam alto,
sem ver esses detalhes,

314
00:13:29,108 --> 00:13:30,921
mas integram o conhecimento dos sapos.

315
00:13:30,950 --> 00:13:32,491
E precisamos de ambos.

316
00:13:32,515 --> 00:13:34,210
O problema, disse Dyson,

317
00:13:34,234 --> 00:13:36,909
é que dizemos a todos
para se tornarem sapos.

318
00:13:36,933 --> 00:13:38,135
E eu acho

319
00:13:38,159 --> 00:13:39,611
que, em um mundo maligno,

320
00:13:39,635 --> 00:13:41,786
isso é cada vez mais imprudente.

321
00:13:41,810 --> 00:13:42,932
Muito obrigado.

322
00:13:42,960 --> 00:13:45,126
(Aplausos)