ABOUT THE SPEAKER
Eric Berridge - Entrepreneur
Eric Berridge is an entrepreneurial humanist who believes our society is overly obsessed with STEM.

Why you should listen

As the co-founder of global consulting agency and Salesforce strategic partner Bluewolf, an IBM Company, Eric Berridge has applied his passion for the humanities over the past 17 years to pioneer a cloud consulting practice with less than 10 percent of employees holding engineering or computer science degrees. The way he sees it, as technology becomes easier to use and build, the humanities offer skills that are becoming increasingly valuable to the success of business everywhere. And today’s AI-driven discussion holds the key to freeing the human condition to be balanced, healthy, creative and productive.

More profile about the speaker
Eric Berridge | Speaker | TED.com
TED@IBM

Eric Berridge: Why tech needs the humanities

エリック・バーリッジ: テクノロジー企業に人文系が必要な理由

Filmed:
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創造力に富む問題解決者のチームを作りたいなら、科学と同じくらい人文にも価値を置くべきだと、起業家のエリック・バーリッジは言います。テクノロジー企業は科学技術分野の人ばかり採用すべきではなく、芸術や人文分野の人がいかに技術系の職場に創造性やひらめきをもたらすかを説明します。
- Entrepreneur
Eric Berridge is an entrepreneurial humanist who believes our society is overly obsessed with STEM. Full bio

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みんなバーに行ったこと
ありますよね?
00:12
You've all been in a barバー, right?
0
647
2242
00:14
(Laughter笑い)
1
2913
1491
(笑)
00:16
But have you ever gone行った to a barバー
2
4759
2694
でも バーに行ったお陰で
00:19
and come out with a $200 million百万 businessビジネス?
3
7477
2952
2億ドルのビジネスを
ものにしたことはありますか?
それが 10年前
私たちに起きたことなんです
00:24
That's what happened起こった to us
about 10 years ago.
4
12276
2280
それは ある
ついてない日のことでした
00:27
We'd結婚した had a terribleひどい day.
5
15445
1705
00:30
We had this huge巨大 clientクライアント
that was killing殺す us.
6
18012
4064
私たちは大口顧客から
切られようとしていました
00:34
We're a softwareソフトウェア consultingコンサルティング firm当社,
7
22100
2604
私たちはITコンサル会社ですが
その顧客が ある最先端のクラウドシステムを
展開できるようにするための
00:36
and we couldn'tできなかった find
a very specific特定 programmingプログラミング skillスキル
8
24728
2982
00:39
to help this clientクライアント deploy展開する
a cutting-edge最先端 cloud systemシステム.
9
27734
3158
プログラミング技術を
見出せずにいました
エンジニアなら
たくさんいますが
00:43
We have a bunch of engineersエンジニア,
10
31798
1421
00:45
but noneなし of them could please this clientクライアント.
11
33243
2594
誰もその顧客を満足させることが
できませんでした
そして契約を
失いかけていました
00:49
And we were about to be fired撃たれた.
12
37274
1657
00:51
So we go out to the barバー,
13
39888
2335
それでバーに行ったんです
00:54
and we're hanging吊るす out
with our bartenderバーテンダー friend友人 Jeffジェフ,
14
42247
4047
バーテンをしている友人の
ジェフとおしゃべりし
彼は良いバーテンが
することをしました
00:58
and he's doing
what all good bartendersバーテンダー do:
15
46318
2001
01:00
he's commiseratingcommiserating with us,
making作る us feel better,
16
48343
3022
私たちに同情し
慰めてくれ
私たちの悩みを理解し
言いました
01:03
relating関連する to our pain痛み,
17
51389
2292
01:05
saying言って, "Hey, these guys
are overblowingoverblowing it.
18
53705
2048
「ちょっと大げさに
言ってるだけですよ
心配いりませんって」
01:07
Don't worry心配 about it."
19
55777
1183
それから まじめな顔をして
言いました
01:08
And finally最後に, he deadpansdeadpans us and says言う,
20
56984
2214
「なんなら俺を
送り込んでくださいよ
01:11
"Why don't you send送信する me in there?
21
59222
2293
どうにかしますから」
01:13
I can figure数字 it out."
22
61539
1507
01:15
So the next morning,
we're hanging吊るす out in our teamチーム meeting会議,
23
63585
3081
その翌日
私たちは会社の会議室にいて
01:19
and we're all a little hazy曇った ...
24
67901
2555
みんな少し
ぼーっとしていました
01:22
(Laughter笑い)
25
70480
1150
(笑)
私は冗談半分に提案しました
01:24
and I half-jokingly冗談半分 throwスロー it out there.
26
72504
2120
01:26
I say, "Hey, I mean,
we're about to be fired撃たれた."
27
74648
2584
「どうせ切られそうなことだし
バーテンのジェフを
送り込んでみたら?」
01:29
So I say,
28
77256
1302
01:30
"Why don't we send送信する in
Jeffジェフ, the bartenderバーテンダー?"
29
78582
2082
01:32
(Laughter笑い)
30
80688
3077
(笑)
しばらく沈黙があり
呆れたような視線がありましたが
01:35
And there's some silence沈黙,
some quizzicalいぶかしげな looks外見.
31
83789
4061
01:39
Finally最後に, my chiefチーフ of staffスタッフ says言う,
"That is a great ideaアイディア."
32
87874
3542
それからボスが言ったんです
「そりゃいい考えだ」
01:43
(Laughter笑い)
33
91440
1737
(笑)
「ジェフは世知に長けているし
頭がいい
01:45
"Jeffジェフ is wicked邪悪な smartスマート. He's brilliantブリリアント.
34
93201
2094
どうにかできるかもな
01:48
He'll地獄 figure数字 it out.
35
96168
1150
あいつを送り込んでみよう」
01:50
Let's send送信する him in there."
36
98328
1413
ジェフはプログラマーではありません
01:52
Now, Jeffジェフ was not a programmerプログラマー.
37
100189
2526
01:54
In fact事実, he had dropped落とした out of Pennペン
as a philosophy哲学 majorメジャー.
38
102739
3889
ペンシルベニア大学の
哲学科を中退していますが
01:59
But he was brilliantブリリアント,
39
107491
1994
地頭が良く
本質的なところを
突くことができ
02:01
and he could go deep深い on topicsトピック,
40
109509
2627
どの道 私たちは
切られようとしていました
02:04
and we were about to be fired撃たれた.
41
112160
2032
02:06
So we sent送られた him in.
42
114216
1150
それで彼を
送り込んだんです
02:09
After a coupleカップル days日々 of suspenseサスペンス,
43
117839
1986
ハラハラしながら
2日過ごしましたが
02:11
Jeffジェフ was still there.
44
119849
2157
ジェフはまだ
向こうでやっていて
02:15
They hadn'tなかった sent送られた him home.
45
123002
2140
追い返されはしませんでした
02:17
I couldn'tできなかった believe it.
46
125166
2066
信じられませんでした
02:19
What was he doing?
47
127256
1491
「あいつ一体何やってんだ?」
02:21
Here'sここにいる what I learned学んだ.
48
129281
1150
分かったのはこういうことです
ジェフは顧客のプログラミング技術についての
こだわりを解きました
02:23
He had completely完全に disarmed武装解除
their彼らの fixation固定 on the programmingプログラミング skillスキル.
49
131318
4210
02:29
And he had changedかわった the conversation会話,
50
137004
2921
彼は話題を変え
私たちが作るべきものさえ
変えました
02:31
even changing変化 what we were building建物.
51
139949
2016
02:33
The conversation会話 was now
about what we were going to buildビルドする and why.
52
141989
4552
いまや議論の対象は
何を何のために作るのかということになりました
02:41
And yes, Jeffジェフ figured思った out
how to programプログラム the solution溶液,
53
149059
5358
そしてジェフは技術的な
解決策を見出したのです
その顧客は我が社にとって
一番の推薦者となりました
02:46
and the clientクライアント becameなりました
one of our bestベスト referencesリファレンス.
54
154441
2365
02:50
Back then, we were 200 people,
55
158782
1977
当時は社員200人で
02:52
and halfハーフ of our company会社 was made up
of computerコンピューター science科学 majorsメジャー or engineersエンジニア,
56
160783
6320
その半分はコンピューターサイエンスか
工学の専攻でした
02:59
but our experience経験 with Jeffジェフ
left us wondering不思議:
57
167127
2261
でもジェフの一件で
思うようになりました
03:02
Could we repeat繰り返す this throughを通して our businessビジネス?
58
170627
2071
こういうのを
もっとできないか?
03:06
So we changedかわった the way
we recruited募集 and trained訓練された.
59
174017
4261
それで私たちは採用や
トレーニングのやり方を変えました
03:11
And while we still sought求められた after computerコンピューター
engineersエンジニア and computerコンピューター science科学 majorsメジャー,
60
179766
5984
今でもソフトウェアエンジニアや
コンピューターサイエンス専攻者は求めていますが
03:17
we sprinkled振りかける in artistsアーティスト,
musiciansミュージシャン, writers作家 ...
61
185774
4976
それに加えて絵描きや音楽家や
ライターも採るようになり
03:24
and Jeff'sジェフズ storyストーリー started開始した to multiplyかける
itself自体 throughout全体を通して our company会社.
62
192818
4374
会社中でジェフの例が
幾度も再現されることになりました
03:29
Our chiefチーフ technology技術 officer役員
is an English英語 majorメジャー,
63
197216
3333
うちの最高技術責任者は
国文専攻で
03:34
and he was a bike自転車 messengerメッセンジャー in Manhattanマンハッタン.
64
202168
2214
マンハッタンで自転車便の
配達係をしていました
03:38
And today今日, we're a thousand people,
65
206680
1946
今では千人の社員がいますが
03:41
yetまだ still lessもっと少なく than a hundred have degrees
in computerコンピューター science科学 or engineeringエンジニアリング.
66
209935
5452
コンピューターサイエンスや
工学専攻だった人は百人足らずです
03:48
And yes, we're still
a computerコンピューター consultingコンサルティング firm当社.
67
216984
3183
私たちは今も
ITコンサル企業です
03:52
We're the number one playerプレーヤー in our market市場.
68
220191
2126
この分野では
ナンバーワンの企業で
03:54
We work with the fastest-growing最速の成長
softwareソフトウェア packageパッケージ
69
222341
2353
年間売上げが
百億ドルに達する
最も早く成長しているソフトウェア
パッケージを擁しています
03:56
to ever reachリーチ 10 billion dollarsドル
in annual年次 sales販売.
70
224718
2293
このやり方は
成功だったということです
04:01
So it's workingワーキング.
71
229015
1626
04:05
Meanwhileその間, the push押す for STEM-based幹ベース
education教育 in this country --
72
233426
5731
一方で 米国における
STEM教育—
科学 技術 工学 数学を中心とした
教育の推進は
04:11
science科学, technology技術,
engineeringエンジニアリング, mathematics数学 --
73
239181
3334
凄まじいばかりです
04:14
is fierce激しい.
74
242539
1212
04:15
It's in all of our faces.
75
243775
1880
誰にとっても避けがたく
そして大きな間違いだと思います
04:18
And this is a colossal巨大 mistake間違い.
76
246355
1674
04:21
Since以来 2009, STEM majorsメジャー
in the Unitedユナイテッド States
77
249707
4229
2009年以来
米国のSTEM専攻者の数は
43%増えていますが
04:25
have increased増加した by 43 percentパーセント,
78
253960
2056
04:28
while the humanities人文科学 have stayed滞在した flat平らな.
79
256040
2428
人文専攻の数は
変わっていません
04:30
Our past過去 president大統領
80
258492
1365
オバマ前大統領は
04:33
dedicated専用 over a billion dollarsドル
towards方向 STEM education教育
81
261047
3503
他の分野を犠牲にして
STEM教育に
10億ドル以上注ぎ込み
04:36
at the expense費用 of other subjects科目,
82
264574
2839
04:39
and our current現在 president大統領
83
267437
2876
トランプ現大統領は最近
教育省の予算2億ドルを
04:42
recently最近 redirectedリダイレクトされた 200 million百万 dollarsドル
of Department部門 of Education教育 funding資金調達
84
270337
4867
コンピューターサイエンスに
割り当てることを決めました
04:47
into computerコンピューター science科学.
85
275228
1469
04:49
And CEOsCEO are continually継続的に complaining文句を言う
about an engineering-starved工学に飢えた workforce労働力.
86
277788
6381
企業のCEOは絶えず
技術者不足を嘆いています
このような動きや
04:57
These campaignsキャンペーン,
87
285717
1445
否定しがたい 技術方面の
経済的成功があり—
05:00
coupled結合された with the undeniable否定できない success成功
of the techハイテク economy経済 --
88
288583
3548
05:04
I mean, let's face it,
89
292155
1248
認めましょう
05:05
sevenセブン out of the 10 most最も valuable貴重な
companies企業 in the world世界 by market市場 capキャップ
90
293427
5508
世界で時価総額が
最も高い企業10社のうち
7社までがテクノロジー企業です
05:10
are technology技術 firms企業 --
91
298959
1511
05:13
these things create作成する an assumption仮定
92
301662
1976
そういったことから
05:16
that the pathパス of our future未来 workforce労働力
will be dominated支配 by STEM.
93
304805
4214
将来の労働力はSTEM分野の人で
満たされるという予想が生まれます
それは分かります
05:24
I get it.
94
312583
1150
05:26
On paper, it makes作る senseセンス.
95
314692
1621
理屈は通っているし
05:29
It's tempting誘惑する.
96
317498
1212
興味深い考えですが
05:33
But it's totally完全に overblown大声で.
97
321597
1933
ちょっと度を過ぎています
05:35
It's like, the entire全体 soccerサッカー teamチーム
chases追跡 the ball into the cornerコーナー,
98
323554
6051
サッカーでチームの
全員が1箇所に向かって
ボールを追いかけている
ようなものです
05:41
because that's where the ball is.
99
329629
1778
05:44
We shouldn'tすべきではない overvalue過大値 STEM.
100
332841
2246
STEMを過大評価
すべきではありません
05:48
We shouldn'tすべきではない value the sciences科学
any more than we value the humanities人文科学.
101
336133
3573
科学に対し 人文以上に
重きを置くべきではありません
05:52
And there are a coupleカップル of reasons理由.
102
340544
1722
それには いくつか
理由があります
05:55
Number one, today's今日の technologiesテクノロジー
are incredibly信じられないほど intuitive直感的な.
103
343058
5986
第一に 今日のテクノロジーは
非常に直感的であること
06:01
The reason理由 we've私たちは been ableできる
to recruitリクルート from all disciplines分野
104
349068
4000
私たちが あらゆる分野の人を
採用しながら
専門的な技術を
まかせられるのは
06:05
and swivelスイベル into specialized特化した skillsスキル
105
353092
2119
06:08
is because modernモダン systemsシステム
can be manipulated操作された withoutなし writing書き込み codeコード.
106
356377
4754
現代のシステムは
コードを書かずに扱えるからです
06:13
They're like LEGOレゴ: easy簡単 to put together一緒に,
easy簡単 to learn学ぶ, even easy簡単 to programプログラム,
107
361155
5854
レゴブロックのように 容易に組み立てられ
容易に学べ 容易にプログラミングさえできます
06:19
given与えられた the vast広大 amounts金額 of information情報
that are available利用可能な for learning学習.
108
367033
3491
学ぶための情報が
膨大にあるためです
06:23
Yes, our workforce労働力
needsニーズ specialized特化した skillスキル,
109
371173
2835
専門技術が必要なのは
確かですが
06:27
but that skillスキル requires要求する a far遠い lessもっと少なく
rigorous厳しい and formalized公式化された education教育
110
375242
4794
そのような技術に必要とされる
厳格で正式な教育は
昔に比べてずっと
少なくなっています
06:32
than it did in the past過去.
111
380060
1856
06:34
Number two, the skillsスキル
that are imperative命令的 and differentiated差別化された
112
382876
5739
第2に 直感的技術の世界において
不可欠な差別化できる
スキルというのは
06:40
in a world世界 with intuitive直感的な technology技術
113
388639
3149
人間として一緒に
働く力であり
06:43
are the skillsスキル that help us
to work together一緒に as humans人間,
114
391812
3587
06:49
where the hardハード work
is envisioning構想 the end終わり product製品
115
397184
3984
難しい部分は
最終的な製品や
その有用性を
イメージするということで
06:54
and its usefulness使いやすさ,
116
402193
1492
06:55
whichどの requires要求する real-world現実の世界 experience経験
and judgment判定 and historical歴史的 contextコンテキスト.
117
403709
6214
そのためには現実の世界における
経験や判断力や歴史的文脈が必要となるのです
07:03
What Jeff'sジェフズ storyストーリー taught教えた us
118
411232
2286
ジェフの話が
教えてくれたのは
07:05
is that the customer顧客
was focused集中した on the wrong違う thing.
119
413542
3531
顧客が間違ったものに
とらわれているということです
07:10
It's the classicクラシック case場合:
120
418160
1507
よくある話です
技術屋は ビジネス系の人や エンドユーザーと
うまくコミュニケーションが取れず
07:12
the technologist技術者 struggling苦しい to communicate通信する
with the businessビジネス and the end終わり userユーザー,
121
420661
4262
07:16
and the businessビジネス failing失敗する
to articulate明瞭な their彼らの needsニーズ.
122
424947
4186
ビジネス系の人は 何が必要なのか
明確に述べることができない
07:22
I see it everyすべて day.
123
430033
1706
そういうのを
いつも目にしています
07:25
We are scratching引っ掻く the surface表面
124
433448
1922
コミュニケーションを取って
共に生み出すという人間としての能力を
07:27
in our ability能力 as humans人間
to communicate通信する and invent発明する together一緒に,
125
435394
4809
私たちはまだ
本当に生かせていません
07:32
and while the sciences科学 teach教える us
how to buildビルドする things,
126
440227
4580
どうやって作ればいいのかを
科学が教えてくれる一方
何をなぜ作るのかを
教えてくれるのは人文です
07:36
it's the humanities人文科学 that teach教える us
what to buildビルドする and why to buildビルドする them.
127
444831
5410
07:43
And they're equally均等に as important重要,
128
451612
2604
どちらも同じくらいに重要で
同じくらいに難しいのです
07:46
and they're just as hardハード.
129
454240
1507
うんざりするのは—
07:50
It irksいらいら me ...
130
458476
1995
07:54
when I hear聞く people
treat治療する the humanities人文科学 as a lesser小さい pathパス,
131
462532
5493
人文が何かより劣った
簡単な道のように
言われているのを
聞いたときです
08:00
as the easierより簡単に pathパス.
132
468049
1184
08:01
Come on!
133
469840
1150
そんなことありません
08:04
The humanities人文科学 give us
the contextコンテキスト of our world世界.
134
472258
4150
人文は世界における
文脈を与えてくれます
08:10
They teach教える us how to think critically批判的に.
135
478573
3437
批判的に考える方法を
教えてくれます
科学が意図して
構造化されているのに対し
08:14
They are purposely意図的に unstructured構造化されていない,
136
482034
1969
08:16
while the sciences科学
are purposely意図的に structured仕組み.
137
484027
2546
人文は意図して
構造を持たないのです
08:19
They teach教える us to persuade説得する,
they give us our language言語,
138
487745
3588
説得する方法を教え
言葉を与えてくれ
08:23
whichどの we use to convert変換する our emotions感情
to thought and actionアクション.
139
491357
6839
それによって私たちは
感情を思考と行動に変えるのです
08:32
And they need to be
on equal等しい footing足跡 with the sciences科学.
140
500267
4264
人文にも科学と対等の地位を
与える必要があります
08:36
And yes, you can hire雇う a bunch of artistsアーティスト
141
504555
3992
芸術家をたくさん雇って
テクノロジー企業を作り
08:40
and buildビルドする a techハイテク company会社
142
508571
1333
素晴らしい結果を
出すことだってできるんです
08:43
and have an incredible信じられない outcome結果.
143
511166
1770
08:46
Now, I'm not here today今日
to tell you that STEM's幹細胞 bad悪い.
144
514616
4722
STEMが悪いと言おうと
しているのではありません
女の子はプログラミングなんて
するもんじゃないと言うのではありません
08:52
I'm not here today今日
to tell you that girls女の子 shouldn'tすべきではない codeコード.
145
520778
3984
08:57
(Laughter笑い)
146
525111
1039
(笑)
08:58
Please.
147
526174
1150
違います
09:00
And that next bridgeブリッジ I driveドライブ over
148
528355
2568
車で橋を渡ろうというときや
09:02
or that next elevatorエレベーター we all jumpジャンプ into --
149
530947
3550
エレベーターに
乗り込もうというときには
それが間違いなく 技術者の
手になるようにしましょう
09:07
let's make sure
there's an engineerエンジニア behind後ろに it.
150
535602
2207
09:09
(Laughter笑い)
151
537833
3642
(笑)
09:14
But to fall into this paranoiaパラノイア
152
542233
3295
しかし将来の仕事が
STEM分野の人で占められる
という思い込みは
09:17
that our future未来 jobsジョブ
will be dominated支配 by STEM,
153
545552
4872
09:22
that's just folly愚かな.
154
550448
1635
単に馬鹿げています
09:24
If you have friends友達 or kids子供たち
or relatives親族 or grandchildren
155
552526
4091
もし友人なり 子供なり
親戚なり 孫なり
09:28
or niecesニールズ or nephews甥たち ...
156
556641
1799
姪なり 甥なりがいるなら
09:30
encourage奨励します them to be
whateverなんでも they want to be.
157
558464
3150
「なりたいものになれ」と
言ってください
09:34
(Applause拍手)
158
562336
6896
(拍手)
09:41
The jobsジョブ will be there.
159
569607
2015
仕事はあります
09:45
Those techハイテク CEOsCEO
160
573741
1477
STEMの卒業生を求めている
09:48
that are clamoring拍手する for STEM grads卒業生,
161
576235
3334
テクノロジー企業のCEOが
誰を採用しているか
分かりますか?
09:51
you know what they're hiring雇用 for?
162
579593
1784
09:54
GoogleGoogle, Apple林檎, Facebookフェイスブック.
163
582430
2025
Googleや Appleや Facebook
そういった企業で
求人している職の
09:57
Sixty-five65 percentパーセント
of their彼らの open開いた jobジョブ opportunities機会
164
585468
3627
65%は非技術系です
10:01
are non-technical非技術的:
165
589119
1721
10:03
marketersマーケティング担当者, designersデザイナー,
projectプロジェクト managersマネージャー, programプログラム managersマネージャー,
166
591845
4889
マーケティング担当者 デザイナー
プロジェクトマネージャー プログラムマネージャー
10:08
product製品 managersマネージャー, lawyers弁護士, HRHR specialists専門家,
167
596758
3381
プロダクトマネージャー 法務担当
人事管理専門家
10:12
trainersトレーナー, coachesコーチ, sellers売り手,
buyers買い手, on and on.
168
600163
3325
トレーナー コーチ 販売担当
購買担当 その他
10:15
These are the jobsジョブ they're hiring雇用 for.
169
603512
3438
求められているのは
そういった職です
10:20
And if there's one thing
that our future未来 workforce労働力 needsニーズ --
170
608602
5405
将来の人材に求められるものが
何かあるとしたら—
10:26
and I think we can all agree同意する on this --
171
614031
1952
これについては同意して
もらえると思いますが
多様性です
10:29
it's diversity多様性.
172
617056
1150
10:31
But that diversity多様性 shouldn'tすべきではない end終わり
with gender性別 or raceレース.
173
619706
4074
多様性というのは
男女や人種に限りません
10:35
We need a diversity多様性 of backgrounds背景
174
623804
2103
経歴やスキルについても
10:39
and skillsスキル,
175
627192
1150
多様性が必要です
10:42
with introverts内向 and extroverts外向的な
176
630100
3738
内向的な人も
外向的な人も
10:45
and leaders指導者 and followersフォロワー.
177
633862
2953
リーダーもフォロワーも
必要です
10:48
That is our future未来 workforce労働力.
178
636839
1689
それが将来の人材です
10:51
And the fact事実 that the technology技術
is getting取得 easierより簡単に and more accessibleアクセス可能な
179
639767
5699
テクノロジーが
より易しく
使いやすいものに
なっていることで
10:57
frees解放する that workforce労働力 up
180
645490
1818
みんな何だって
好きなことを学べるのです
10:59
to study調査 whateverなんでも they damnくそー well please.
181
647332
3372
11:03
Thank you.
182
651273
1151
ありがとうございました
11:04
(Applause拍手)
183
652448
6623
(拍手)
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Masako Kigami

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ABOUT THE SPEAKER
Eric Berridge - Entrepreneur
Eric Berridge is an entrepreneurial humanist who believes our society is overly obsessed with STEM.

Why you should listen

As the co-founder of global consulting agency and Salesforce strategic partner Bluewolf, an IBM Company, Eric Berridge has applied his passion for the humanities over the past 17 years to pioneer a cloud consulting practice with less than 10 percent of employees holding engineering or computer science degrees. The way he sees it, as technology becomes easier to use and build, the humanities offer skills that are becoming increasingly valuable to the success of business everywhere. And today’s AI-driven discussion holds the key to freeing the human condition to be balanced, healthy, creative and productive.

More profile about the speaker
Eric Berridge | Speaker | TED.com