Não subestime os Generalistas: Eles trazem valor à sua equipa

O caminho tradicional para o sucesso tem enfatizado a excelência numa única disciplina ou campo, em vez de ser generalista. Mas um escritor está desafiando essa sabedoria, argumentando que às vezes é melhor ser um “macaco de todos os ofícios, mestre de nenhum”, como diz o velho ditado. No seu livro, Range: Por que os generalistas triunfam em um mundo especializado, o jornalista investigativo David Epstein olha para os pontos fortes dos generalistas contra os especialistas, focando em como manter uma ampla gama de interesses, experimentando e mudando o rumo de vez em quando são essenciais para encontrar suas verdadeiras paixões – e o sucesso que vem com o amor ao que você faz. A ideia tem implicações na forma como as empresas recrutam funcionários e definem as competências necessárias para cada posição. Epstein visitou o programa de rádio Knowledge@Wharton no SiriusXM para explicar por que o foco intenso em uma coisa nem sempre é a melhor abordagem. (Ouça o podcast no topo desta página.)

Segue-se uma transcrição editada da conversa.

Knowledge@Wharton: Você começa o seu livro comparando dois dos maiores atletas contemporâneos, o golfista Tiger Woods e o tenista Roger Federer, e como eles alcançaram o sucesso. Pode levar-nos a essa história?

David Epstein: Acho que a maioria das pessoas absorveu pelo menos a essência da história do Tiger Woods. Seu pai lhe deu um taco quando ele tinha seis meses de idade. Ele era fisicamente precoce e arrastou-o por toda parte em seu andarilho circular, começou a imitar um baloiço aos 10 meses. Aos 2 anos de idade, ele estava na TV nacional mostrando seu baloiço na frente de Bob Hope. Aos 3 anos, seu pai começou a treiná-lo na mídia. Rapidamente para os 21 anos, ele é o melhor golfista do mundo. Ele é muito focado no golfe – grandes quantidades de prática deliberada onde é como o treino técnico.

Roger Federer, por outro lado, jogou uma dúzia de desportos diferentes do esqui e skate, rugby, badminton, basquetebol, futebol, todo o tipo de coisas. Ele atrasou a especialização. A mãe dele era treinadora de tênis e se recusava a treiná-lo porque ele não devolvia bolas normalmente. Quando os seus treinadores tentaram dar-lhe um pontapé de nível, ele recusou porque ele só queria falar de luta livre profissional com os seus amigos. Quando ele conseguiu uma entrevista com o jornal local e eles perguntaram o que ele compraria com seu primeiro cheque se ele se tornasse um profissional, ele disse um Mercedes. A mãe dele ficou chocada e perguntou se ela podia ouvir a gravação da entrevista. Ela ouviu, e Roger tinha mesmo dito “cd’s de lã” em suíço-alemão, o que significa que ele só queria mais cd’s, não um Mercedes, então ela estava bem com isso.

Ele continuou jogando badminton, basquete e futebol anos depois que seus pares estavam se concentrando apenas no tênis, e obviamente ele ficou bem. Então, qual deles é a norma? Se você olhar para a ciência ao invés de apenas histórias individuais, que é uma norma?

Acontece que é o padrão Roger. Em todo o mundo, os cientistas esportivos acompanham o desenvolvimento dos atletas e descobrem que eles têm um chamado período de amostragem, onde eles ganham essas amplas habilidades gerais para aprender mais tarde. Eles aprendem sobre os seus interesses. Eles aprendem sobre as suas habilidades. Eles adiam sistematicamente a especialização até mais tarde do que os seus pares, que se encontram em níveis mais baixos.

Knowledge@Wharton: Isso é digno de nota porque o desporto é uma área onde se vêem cada vez mais crianças cada vez mais novas a praticar apenas um desporto durante todo o ano, em vez de praticarem o desporto da época. Você tem crianças jogando xadrez o ano inteiro em uma idade muito jovem e não tendo tanto tempo no playground.

Epstein: Isso é verdade. O xadrez é um domínio onde eu sei que a especialização precoce funciona, por isso não sou dogmático em relação a esta questão. Eu queria dizer: “Bem, em que domínios você deveria ser Roger, e quando você deveria ser Tigre?”

Nós certamente precisamos de especialistas em alguns domínios. Xadrez é um, e possivelmente golfe, onde a especialização funciona porque o que o psicólogo Robin Hogarth chama de ambientes de aprendizagem, onde toda a informação está disponível, as pessoas esperam umas pelas outras para se revezarem, os próximos passos são claros, e eles são baseados na repetição de padrões. Se você está nesses ambientes de aprendizagem, o feedback é imediato e sempre totalmente preciso, então a especialização funciona muito bem. O problema é que quanto mais esse tipo de especialização se baseia no reconhecimento de padrões ou em movimentos repetitivos, e quanto mais você estiver em um desses domínios, mais provável é que se automatize.

“Quanto mais variado for o seu treinamento, melhor será sua capacidade de aplicar suas habilidades de forma flexível em situações que você não viu”.

Knowledge@Wharton: Da pesquisa que fez, parece que o sucesso está mais associado a ter uma variedade de experiências na sua vida?

Epstein: Sim, os desportos mais dinâmicos são o que Hogarth chamou de ambientes de aprendizagem mais perversos, onde os padrões não se repetem e você tem que fazer coisas na mosca e à velocidade, e você tem que resolver problemas que você nunca viu antes. Você tem que pegar habilidades e conhecimentos e aplicá-los em situações que você nunca viu antes – fazer o que os psicólogos chamam de transferência. Se você é uma criança aprendendo matemática ou esportes ou um cientista trabalhando em um problema incomum, o que você precisa fazer é transferir conhecimento porque você está tentando fazer algo que você não fez antes. E a forma como você configura isso é com este aprendizado muito mais amplo.

O achado clássico da pesquisa é assim: A amplitude do treino prevê a amplitude da transferência. Quanto mais variado for o seu treinamento, melhor será sua capacidade de aplicar suas habilidades de forma flexível em situações que você ainda não viu. Você está tentando aprender como combinar uma estratégia com um tipo de problema em vez de apenas aprender a fazer padrões repetitivos.

Knowledge@Wharton: Qual o benefício que os jovens adultos obtêm ao terem uma variedade de experiências em seus anos de formação?

Epstein: Você quer descobrir quão importante é o tempo de especialização na educação, se as crianças estão escolhendo algo bem cedo, como quando estão no meio da adolescência e estudando isso, ou se eles conseguem fazer essa maior variedade de coisas primeiro antes de se estabelecerem. Na Inglaterra, os estudantes aos 15, 16 anos têm que escolher o que vão estudar porque têm que testar em programas de foco específico na faculdade, contra a Escócia, onde eles não fazem. Eles experimentam os dois primeiros anos e podem até continuar fazendo alguns outros cursos além disso, então eles conseguem esse período de amostragem. Sua pergunta é, quem ganha esta troca?

Os primeiros especialistas saltam para uma vantagem de rendimento, mas eles escolhem piores ajustes para si mesmos. Eles tendem a escolher coisas que já sabiam, claro, porque o que mais eles poderiam fazer? Eles escolhem algo que já sabiam quando tinham 16 anos. Os últimos especialistas apanham-nos e ultrapassam-nos em seis anos. Então os primeiros especialistas começam a abandonar suas carreiras em números muito maiores porque não conseguiram otimizar sua qualidade de jogo – este é o termo que os economistas usam para o grau de ajuste entre a habilidade de um indivíduo e seu interesse no trabalho que ele faz. É o mesmo padrão exato que acontece com os atletas: Os últimos especialistas ficam para trás, mas depois voam para além.

Knowledge@Wharton: Isto também joga em algo que surge na cultura empresarial, que é que mais empresas querem montar equipas para completar projectos. Em vez de ter uma pessoa especializada em uma tarefa, eles querem funcionários com uma diversidade de experiências.

Epstein: Esse é um óptimo ponto, e chega mesmo a um estudo que eu achei fascinante sobre a indústria de banda desenhada. Muita pesquisa no mundo dos negócios sofre de viés de sobrevivência, porque só estamos olhando para as empresas que se saíram muito bem. Os professores de negócios que estavam fazendo o estudo escolheram a indústria de quadrinhos para que eles pudessem seguir o valor comercial dos quadrinhos por décadas. Eles estavam se perguntando se indivíduos ou equipes poderiam produzir quadrinhos mais valiosos, em média, e ter mais chances de fazer um sucesso de bilheteria.

Fizeram previsões típicas que saíam da pesquisa de produção industrial, que seriam os recursos da editora, que seria o número de anos no campo que o criador tinha, ou o número de repetições que eles tinham feito no passado. Tudo isso acabou por se revelar errado. A coisa mais importante acabou sendo o número de diferentes gêneros que o criador tinha trabalhado em 22 gêneros diferentes, desde fantasia, crime, não-ficção. Uma das descobertas realmente interessantes foi inicialmente, eles não favoreceram o indivíduo que tinha trabalhado em dois gêneros. Era melhor substituir essa pessoa por uma equipe com três especialistas que haviam trabalhado apenas em um gênero cada. Mas depois de quatro gêneros, o indivíduo passa e não pode mais ser recriado pela equipe de especialistas. O que esses pesquisadores estavam dizendo era que o indivíduo é claramente a melhor unidade de integração, já que isso se torna muito mais amplo. Eles intitularam o artigo “Super-Homem ou o Quarteto Fantástico?” porque se você conseguir encontrar um Super-Homem que tenha passado por todos esses gêneros, pegue essa pessoa. Se não, monte esta equipe diversa.

“Encontrar o objetivo certo e encontrar a qualidade do seu jogo em primeiro lugar é incrivelmente importante, então você deve estar mudando seus interesses e experimentando para maximizar a qualidade do seu jogo.”

Existiram exactamente descobertas análogas na pesquisa de patentes que começaram por volta dos anos 90 com a explosão da economia do conhecimento, onde os maiores impactos não vinham de pessoas que tinham perfurado as mesmas tecnologias classificadas pelo gabinete de patentes, mas de pessoas que tinham espalhado o seu trabalho por um grande número de domínios tecnológicos e que estavam frequentemente a fundi-los. Essa tendência nem sempre foi o caso. Antes de aproximadamente 1990, as maiores contribuições vinham dos especialistas, e então parece ter mudado com a explosão da economia do conhecimento.

Knowledge@Wharton: No âmbito da nossa cultura empresarial, subvalorizámos o generalista?

Epstein: Eu acho que sim. Eu não acho que isso significa que não precisamos de especialistas. Mas como disse o eminente físico e matemático Freeman Dyson, precisamos tanto de sapos como de pássaros. Os sapos estão na lama a olhar para os detalhes granulares de tudo. As aves estão em cima e não vêem esses detalhes, mas elas podem ver vários sapos e podem integrar o trabalho. O que ele disse é que o nosso problema é que estamos dizendo a todos para serem sapos e não estamos dizendo a ninguém para ser pássaros. Isso nos torna inflexíveis, e toda a nossa informação está saindo do contexto. Acho que precisamos de ambos, mas só estamos a dizer a todos para serem um, e acho que isso está a ter efeitos perversos em algumas das áreas sobre as quais escrevi. Quando eu estava fazendo reportagens investigativas na ProPublica, estávamos vendo alguns dos efeitos perversos da especialização em medicina que eu acho que estavam bem intencionados, mas apenas tendo efeitos que não queremos porque ninguém está integrando informações e olhando para elas no contexto.

Knowledge@Wharton: O que você acha que isso significa para a sociedade, especialmente nesta era digital onde temos tantos dados a chegar até nós?

Epstein: Eu li esta pesquisa realmente interessante que mencionei no final do Range sobre tentativas de prever basicamente de onde virão os avanços. Basicamente, não se pode fazer isso. Um estudo de 10.000 carreiras de investigadores descobriu que o trabalho mais impactante de alguém é tão provável que seja o primeiro como o último como o seu 10º. As tentativas de prever podem causar o que os pesquisadores chamaram de seleção purificadora perigosa, onde você entra em um loop de feedback onde você está selecionando para o mesmo tipo de coisa.

Estes tipos de inteligência artificial onde estamos usando grandes dados, eles são construídos para o xadrez. Eles são construídos para obter o que você tem no passado, então se os padrões se repetirem, tudo bem. Mas para coisas como inovação – por definição, os padrões não se repetem.

Acabei um dos capítulos com o trabalho de Abbie Griffin, que estudou os chamados inovadores em série. Seu trabalho é realmente interessante porque ela estuda quais são os traços e experiências dessas pessoas que fazem contribuições criativas repetidas vezes para suas empresas? Ela sai da linguagem acadêmica mais estável no final e diz: “A propósito, caros profissionais de RH, você está definindo seus trabalhos de forma muito restrita e, portanto, selecionando acidentalmente muitas dessas pessoas porque elas têm zig-zag em suas carreiras, elas parecem flertar entre as idéias, elas precisam conversar com pessoas fora de seu domínio, elas usam analogias de outros domínios”. Ela estava dizendo que quando você tenta conseguir a estaca quadrada para o buraco quadrado, você está escrevendo acidentalmente suas descrições de trabalho de forma muito restrita. Eu estava numa conferência em que o chefe de uma empresa que faz aprendizagem mecânica para selecionar funcionários estava lá. Acho que essa é uma idéia potencialmente perigosa se você está em um reino onde procura pessoas criativas e flexíveis e cria novos conhecimentos.

Knowledge@Wharton: Você fala sobre ter coragem, que é algo que a professora Penn Angela Duckworth pesquisou e escreveu sobre. Quais são os seus pensamentos sobre grit?

Epstein: Uma das coisas que a professora Duckworth e os seus colegas escreveram nos seus estudos foi que as pessoas que estão a tentar passar pela orientação em West Point ou para a final no National Spelling Bee … foram altamente pré-seleccionadas para um objectivo específico e para outras características específicas, não se pode extrapolar os resultados fora dessas pessoas. Eu acho isso muito astuto porque a vida não é uma orientação de seis semanas ou a final da National Spelling Bee.

Eu acho que o que muitas outras pesquisas mostram é que encontrar o objetivo certo e encontrar a qualidade da sua partida em primeiro lugar é incrivelmente importante, então você deve estar mudando seus interesses e experimentando para maximizar a qualidade da sua partida. Você não quer apenas dizer cegamente: “Bem, se eu não ficar com algo, eu não tenho tanta coragem”

Eu fiquei encantado porque na véspera do meu livro sair, o mais recente post da Angela foi intitulado “O Verão é para Amostragem”. Era para ter a certeza que tinhas um período de amostragem durante o Verão. Você não quer fazer a grão apenas por causa da grão antes de ter identificado uma boa partida e um gol. Fiquei muito feliz em vê-la escrever que.

Knowledge@Wharton: A amostragem deve ocorrer mais dentro da estrutura de uma empresa? Parece que a maioria das empresas quer permanecer nesta mentalidade de “buraco do pombo” do que os seus empregados podem fazer.

Epstein: Algumas empresas têm-na. Mas eu acho que a mentalidade de “buraco de columbofilia” é como um petroleiro. Tem de se começar a dirigi-lo de 40 milhas até à costa para o levar para o sítio certo. Eu acho que é um pouco de mudança geracional.

“Você pode fazer todos os testes para encontrar forças que quiser, mas sua percepção de si mesmo é limitada pela sua lista de experiências anteriores.”

Fui a um podcast com Bill Simmons no The Ringer, que é provavelmente o podcast esportivo mais ouvido do mundo. Ele teve sucesso sozinho, depois foi pego pela ESPN, depois teve um fracasso de um projeto na HBO e depois começou o The Ringer. Alguns dos meus antigos colegas da Sports Illustrated trabalharam lá e foram contratados para fazer edição e checagem de fatos. Alguns deles, como Natalie Rubin, por exemplo, foram contratados apenas para editar histórias online. Agora ela é uma famosa apresentadora de podcasts porque eles vão dar uma chance às pessoas. Algumas dessas pessoas que foram contratadas para fazer um trabalho agora se tornaram famosas.

Knowledge@Wharton: A retenção é uma questão vital nos negócios e uma das razões pelas quais você vê alguma mudança na estrutura e hierarquia das empresas. Os departamentos de recursos humanos percebem quanto dinheiro têm de gastar quando perdem um funcionário. Eles preferem tentar fazê-los felizes e incorporá-los em mais áreas.

Epstein: Tudo o que sabemos sobre tudo é, manter os seus empregados actuais, manter os seus clientes actuais, etc., em vez de ter de desenvolver coisas novas, acho que há um reconhecimento disso. Faz-me lembrar este famoso ensaio chamado “The Mythical Man Monthical Month”, de Fred Brooks, que fundou o departamento de informática da Universidade da Carolina do Norte. O tema do ensaio é o que se chama Lei de Brooks, que é que quando você tem um projeto de software que está atrasado, adicionar mais mão-de-obra a ele fará com que seja mais tarde. A razão que acontece é porque os gestores subestimam sempre o quanto é difícil assimilar novas pessoas para essa equipa. Eles ficariam muito melhor com as pessoas da equipe aprendendo algumas novas habilidades, mas eles continuam a cometer o mesmo erro repetidamente. Portanto, eu acho que seria bom se houvesse algum reconhecimento de que você está muito melhor desenvolvendo e diversificando as pessoas que você tem para fazer dessas pessoas Supermans em vez de ter o Quarteto Fantástico, que provavelmente se torna o Fantastic 100 à medida que o trabalho se torna mais complexo.

Knowledge@Wharton: Qual é a regra das 10.000 horas e o seu significado?

Epstein: Culturalmente, é extraordinariamente significativa e um alvo tão comovente neste momento porque tantas pessoas diferentes escreveram sobre ela. O que você acha que isso significa provavelmente depende de onde você lê sobre isso. Para algumas pessoas, é esta ideia de que não existe talento e apenas 10.000 horas de prática é o que é talento. É apenas disfarçado de talento, mas na verdade é apenas prática. A prática é incrivelmente importante; isso é completamente incontroverso entre as pessoas que estudam isso.

Em estudos de desenvolvimento de habilidades de xadrez, o número de horas necessárias para chegar ao status internacional de mestre varia de 3.000 horas a outras pessoas que ainda estão sendo rastreadas às 25.000 horas e ainda não conseguiram. Se você conseguir a média, você obtém a regra das 11.053 horas, mas isso não lhe diz nada sobre a real diversidade da aquisição de habilidades humanas. Na verdade, saber coisas sobre sua força e onde você se encaixa é realmente importante.

Knowledge@Wharton: O que você gostaria que os leitores tirassem mais do seu livro?

Epstein: Para um, as coisas que causam o progresso mais gráfico muitas vezes minam sistematicamente o desenvolvimento a longo prazo. Mas também que os pesquisadores estão nos dando algumas boas munições para lutar contra a falácia do custo afundado em nossas vidas profissionais – onde obtemos informações, recebemos sinais, nossa percepção de nós mesmos. Você pode fazer todos os testes de busca de forças que quiser, mas a sua visão de si mesmo é limitada pela sua lista de experiências anteriores. Aprendemos coisas sobre nós mesmos, nossos interesses e nossos pontos fortes enquanto tentamos as coisas, então devemos ter um período de zig-zag e experimentação como aqueles atletas, como aqueles criadores de quadrinhos, como aqueles inventores de tecnologia. E não devemos ver isso apenas como um custo afundado, onde você diz bem, eu comecei esse caminho, então agora eu não quero sair.

Isso não é tempo perdido. Você não o desperdiçou. Não significa que a transição seja fácil, mas você pode pegar o que aprendeu em um domínio e trazê-lo para o outro. Como quando eu estava no curso de pós-graduação para ser cientista, eu era um cientista completamente comum. Quando eu estava na Sports Illustrated, de repente é extraordinário e minha vantagem total. Acho que devíamos pensar assim, e as pessoas de RH também deviam, para cultivar esta diversidade e não definir empregos de forma demasiado restrita, onde apenas recebem o que quer que o algoritmo perfeito do LinkedIn esteja a enviar na sua direcção, porque vai seleccionar alguns dos empregados mais interessantes.