TED@IBM
Eric Berridge: Why tech needs the humanities
Eric Berridge: Teknoloji neden beşerî bilimlere ihtiyaç duyar
Filmed:
Readability: 4.6
1,226,683 views
Girişimci Eric Berridge diyor ki: Eğer yenilikçi sorun çözücülerden oluşan bir takım kurmak istiyorsan, fen bilimleri kadar beşerî bilimlere de değer vermelisin. Teknoloji şirketlerinin iş alımlarında neden STEM ( Fen,Teknoloji, Mühendislik, Matematik ) mezunlarının ötesine bakması gerektiğini, sanat ve beşerî bilimlerin teknik iş yerlerine yaratıcılık ve kavrama yeteneği getireceğini paylaşıyor.
Eric Berridge - Entrepreneur
Eric Berridge is an entrepreneurial humanist who believes our society is overly obsessed with STEM. Full bio
Eric Berridge is an entrepreneurial humanist who believes our society is overly obsessed with STEM. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
You've all been in a bar, right?
0
647
2242
Hepiniz daha önce bara gittiniz değil mi?
00:14
(Laughter)
1
2913
1491
(Gülüşmeler)
00:16
But have you ever gone to a bar
2
4759
2694
Peki bara gidip
00:19
and come out with a $200 million business?
3
7477
2952
200 milyon dolarlık bir işle çıktınız mı?
00:24
That's what happened to us
about 10 years ago.
about 10 years ago.
4
12276
2280
10 sene önce başımıza gelen buydu.
00:27
We'd had a terrible day.
5
15445
1705
Felaket bir gün geçirmiştik.
00:30
We had this huge client
that was killing us.
that was killing us.
6
18012
4064
Bizi mahveden büyük bir müşterimiz vardı.
00:34
We're a software consulting firm,
7
22100
2604
Yazılım danışma şirketiyiz
ama bu müşteriye
ama bu müşteriye
00:36
and we couldn't find
a very specific programming skill
a very specific programming skill
8
24728
2982
son teknoloji bulut sistemi
yazılımını yayması için
yazılımını yayması için
00:39
to help this client deploy
a cutting-edge cloud system.
a cutting-edge cloud system.
9
27734
3158
belirli bir program becerisi bulamadık.
00:43
We have a bunch of engineers,
10
31798
1421
Bir sürü mühendisimiz var
00:45
but none of them could please this client.
11
33243
2594
ama hiçbiri müşteriyi memnun edemedi.
00:49
And we were about to be fired.
12
37274
1657
Kovulmak üzereydik.
00:51
So we go out to the bar,
13
39888
2335
O yüzden bara gittik,
00:54
and we're hanging out
with our bartender friend Jeff,
with our bartender friend Jeff,
14
42247
4047
barmen arkadaşımız Jeff ile takılıyorduk,
00:58
and he's doing
what all good bartenders do:
what all good bartenders do:
15
46318
2001
bütün iyi barmenlerin yaptığını yapıyordu:
01:00
he's commiserating with us,
making us feel better,
making us feel better,
16
48343
3022
derdimizi paylaşıp daha iyi
hissettirmeye çalışıp
hissettirmeye çalışıp
acımızla ilgileniyor
01:03
relating to our pain,
17
51389
2292
01:05
saying, "Hey, these guys
are overblowing it.
are overblowing it.
18
53705
2048
ve " Adamlar abartıyorlar.
Endişelenmeyin." diyordu.
01:07
Don't worry about it."
19
55777
1183
01:08
And finally, he deadpans us and says,
20
56984
2214
Sonunda aniden ciddileşip
01:11
"Why don't you send me in there?
21
59222
2293
" Neden beni oraya göndermiyorsunuz?
01:13
I can figure it out."
22
61539
1507
Bunu halledebilirim." dedi.
01:15
So the next morning,
we're hanging out in our team meeting,
we're hanging out in our team meeting,
23
63585
3081
Ertesi gün takım toplantımızdayız
01:19
and we're all a little hazy ...
24
67901
2555
ve hepimiz biraz çakırkeyifiz...
01:22
(Laughter)
25
70480
1150
( Gülüşmeler)
01:24
and I half-jokingly throw it out there.
26
72504
2120
Şaka yollu dedim ki :
01:26
I say, "Hey, I mean,
we're about to be fired."
we're about to be fired."
27
74648
2584
" Kovulmak üzereyiz .
01:29
So I say,
28
77256
1302
Neden barmen Jeff'i
01:30
"Why don't we send in
Jeff, the bartender?"
Jeff, the bartender?"
29
78582
2082
göndermeyelim ki? "
01:32
(Laughter)
30
80688
3077
( Gülüşmeler )
01:35
And there's some silence,
some quizzical looks.
some quizzical looks.
31
83789
4061
Sonrasında biraz sessizlik
ve sorgulayıcı bakışlar...
ve sorgulayıcı bakışlar...
01:39
Finally, my chief of staff says,
"That is a great idea."
"That is a great idea."
32
87874
3542
Sonunda personel amirim
"Bu harika bir fikir." dedi.
"Bu harika bir fikir." dedi.
01:43
(Laughter)
33
91440
1737
(Gülüşmeler)
01:45
"Jeff is wicked smart. He's brilliant.
34
93201
2094
" Jeff efsane zekidir. Muhteşemdir.
01:48
He'll figure it out.
35
96168
1150
Bir yolunu bulur.
01:50
Let's send him in there."
36
98328
1413
Onu oraya gönderelim."
01:52
Now, Jeff was not a programmer.
37
100189
2526
Şimdi, Jeff programcı falan değildi.
01:54
In fact, he had dropped out of Penn
as a philosophy major.
as a philosophy major.
38
102739
3889
Aslında felsefe bölümünü bıraktı.
01:59
But he was brilliant,
39
107491
1994
Ama zekiydi,
02:01
and he could go deep on topics,
40
109509
2627
konuları derinlemesine ele alabilirdi
02:04
and we were about to be fired.
41
112160
2032
ve kovulmak üzereydik.
02:06
So we sent him in.
42
114216
1150
Böylece onu gönderdik.
02:09
After a couple days of suspense,
43
117839
1986
Birkaç günlük belirsizlikten sonra,
02:11
Jeff was still there.
44
119849
2157
Jeff hâlâ oradaydı.
02:15
They hadn't sent him home.
45
123002
2140
Onu eve göndermediler.
02:17
I couldn't believe it.
46
125166
2066
İnanamıyordum.
02:19
What was he doing?
47
127256
1491
Ne yapıyordu?
02:21
Here's what I learned.
48
129281
1150
İşte öğrendiklerim.
Programlama becerileri konusundaki
kararlılıklarını tamamen
kararlılıklarını tamamen
02:23
He had completely disarmed
their fixation on the programming skill.
their fixation on the programming skill.
49
131318
4210
etkisiz bırakmıştı ve konuşmanın
gidişatını hatta inşa ettiğimiz şeyi
gidişatını hatta inşa ettiğimiz şeyi
02:29
And he had changed the conversation,
50
137004
2921
02:31
even changing what we were building.
51
139949
2016
değiştirmişti.
02:33
The conversation was now
about what we were going to build and why.
about what we were going to build and why.
52
141989
4552
Konuşma artık neyi neden inşa ettiğimizdi.
02:41
And yes, Jeff figured out
how to program the solution,
how to program the solution,
53
149059
5358
Jeff çözümün nasıl programlanacağını buldu
02:46
and the client became
one of our best references.
one of our best references.
54
154441
2365
ve o müşteri en iyi
referanslarımızdan biri oldu.
referanslarımızdan biri oldu.
02:50
Back then, we were 200 people,
55
158782
1977
O zamanlar 200 kişiydik
02:52
and half of our company was made up
of computer science majors or engineers,
of computer science majors or engineers,
56
160783
6320
ve şirketin yarısı bilgisayar bilimleri
alanından ya da mühendisti
alanından ya da mühendisti
02:59
but our experience with Jeff
left us wondering:
left us wondering:
57
167127
2261
ama Jeff'le olan deneyimimiz
bize merak ettirdi :
bize merak ettirdi :
03:02
Could we repeat this through our business?
58
170627
2071
İşimizde bunu tekrar edebilir miyiz?
03:06
So we changed the way
we recruited and trained.
we recruited and trained.
59
174017
4261
Böylece işe alım ve eğitim
şeklimizi değiştirdik.
şeklimizi değiştirdik.
03:11
And while we still sought after computer
engineers and computer science majors,
engineers and computer science majors,
60
179766
5984
Bilgisayar mühendisleri ve bilgisayar
bilimleri branşlarının peşinden koşarken,
bilimleri branşlarının peşinden koşarken,
03:17
we sprinkled in artists,
musicians, writers ...
musicians, writers ...
61
185774
4976
sanatçılar , müzisyenler
ve yazarlar serpiştirdik...
ve yazarlar serpiştirdik...
03:24
and Jeff's story started to multiply
itself throughout our company.
itself throughout our company.
62
192818
4374
Jeff'in hikâyesi şirketimizde
çoğalmaya başladı.
çoğalmaya başladı.
03:29
Our chief technology officer
is an English major,
is an English major,
63
197216
3333
Teknolojiden sorumlu amirimizin
branşı İngilizce
branşı İngilizce
03:34
and he was a bike messenger in Manhattan.
64
202168
2214
ve Manhattan'da bir bisiklet postacısıydı.
03:38
And today, we're a thousand people,
65
206680
1946
Bugün binlerce kişiyiz,
03:41
yet still less than a hundred have degrees
in computer science or engineering.
in computer science or engineering.
66
209935
5452
hâlâ 100'den az kişinin bilgisayar
bilimleri ya da mühendislik diploması var.
bilimleri ya da mühendislik diploması var.
03:48
And yes, we're still
a computer consulting firm.
a computer consulting firm.
67
216984
3183
Evet hâlâ bilgisayar danışmanlık
şirketiyiz.
şirketiyiz.
03:52
We're the number one player in our market.
68
220191
2126
Sektörümüzde 1 numarayız.
03:54
We work with the fastest-growing
software package
software package
69
222341
2353
Yıllık satışlarda şimdiye kadar
10 milyar dolara ulaşan
10 milyar dolara ulaşan
03:56
to ever reach 10 billion dollars
in annual sales.
in annual sales.
70
224718
2293
ve en hızlı büyüyen
yazılım paketi ile çalışıyoruz.
yazılım paketi ile çalışıyoruz.
04:01
So it's working.
71
229015
1626
Yani işe yarıyor.
04:05
Meanwhile, the push for STEM-based
education in this country --
education in this country --
72
233426
5731
Bu sırada ülkedeki STEM temelli eğitim
için yapılan baskı
için yapılan baskı
04:11
science, technology,
engineering, mathematics --
engineering, mathematics --
73
239181
3334
--fen, teknoloji, mühendislik, matematik--
04:14
is fierce.
74
242539
1212
şiddetli.
04:15
It's in all of our faces.
75
243775
1880
Her yanımızda.
04:18
And this is a colossal mistake.
76
246355
1674
Bu koca bir hata.
04:21
Since 2009, STEM majors
in the United States
in the United States
77
249707
4229
2009 'dan beri Amerika'daki
STEM branşlılar,
STEM branşlılar,
04:25
have increased by 43 percent,
78
253960
2056
beşerî bilimler olduğu gibi kalırken
04:28
while the humanities have stayed flat.
79
256040
2428
%43 arttı.
04:30
Our past president
80
258492
1365
Eski cumhurbaşkanımız
04:33
dedicated over a billion dollars
towards STEM education
towards STEM education
81
261047
3503
STEM eğitimine diğer derslerin
masrafı değerinde
masrafı değerinde
04:36
at the expense of other subjects,
82
264574
2839
1 milyar dolardan fazla bütçe ayırdı
04:39
and our current president
83
267437
2876
ve mevcut cumhurbaşkanımız
yakın zamanlarda
yakın zamanlarda
04:42
recently redirected 200 million dollars
of Department of Education funding
of Department of Education funding
84
270337
4867
bilgisayar bilimlerine yatırım yapan
Eğitim Bölümü'ne 200
milyon dolar yönlendirdi.
milyon dolar yönlendirdi.
04:47
into computer science.
85
275228
1469
04:49
And CEOs are continually complaining
about an engineering-starved workforce.
about an engineering-starved workforce.
86
277788
6381
CEO'lar sürekli mühendis yokluğu çeken
iş gücünden yakınıyor.
iş gücünden yakınıyor.
04:57
These campaigns,
87
285717
1445
Bu kampanyalar
teknoloji ekonomisinin inkar edilemez
başarısıyla ikiye katlandı.
başarısıyla ikiye katlandı.
05:00
coupled with the undeniable success
of the tech economy --
of the tech economy --
88
288583
3548
-- Demek istediğim, hadi yüzleşelim
05:04
I mean, let's face it,
89
292155
1248
05:05
seven out of the 10 most valuable
companies in the world by market cap
companies in the world by market cap
90
293427
5508
piyasa değerine göre
en kıymetli şirketlerden 10'da 7'si
en kıymetli şirketlerden 10'da 7'si
05:10
are technology firms --
91
298959
1511
teknoloji şirketi --
05:13
these things create an assumption
92
301662
1976
bunlar gelecek iş gücümüzün
STEM tarafından
STEM tarafından
05:16
that the path of our future workforce
will be dominated by STEM.
will be dominated by STEM.
93
304805
4214
hükmedileceğine dair varsayım oluşturuyor.
05:24
I get it.
94
312583
1150
Anlıyorum.
05:26
On paper, it makes sense.
95
314692
1621
Kâğıt üzerinde mantıklı.
05:29
It's tempting.
96
317498
1212
Cezbedici.
05:33
But it's totally overblown.
97
321597
1933
Fakat tamamen abartılmış.
05:35
It's like, the entire soccer team
chases the ball into the corner,
chases the ball into the corner,
98
323554
6051
Bu bütün futbol takımının
top köşede olduğu için
top köşede olduğu için
05:41
because that's where the ball is.
99
329629
1778
oraya koşturması gibi.
05:44
We shouldn't overvalue STEM.
100
332841
2246
STEM'e gereğinden fazla değer
vermemeliyiz.
vermemeliyiz.
05:48
We shouldn't value the sciences
any more than we value the humanities.
any more than we value the humanities.
101
336133
3573
Fen bilimlerine beşerî bilimlerden fazla
değer vermemeliyiz.
değer vermemeliyiz.
05:52
And there are a couple of reasons.
102
340544
1722
Bunun birkaç sebebi var.
05:55
Number one, today's technologies
are incredibly intuitive.
are incredibly intuitive.
103
343058
5986
İlki : günümüz teknolojisi inanılmaz
derecede sezgisel.
derecede sezgisel.
06:01
The reason we've been able
to recruit from all disciplines
to recruit from all disciplines
104
349068
4000
Bütün bilim dallarından
işe alabilmemizin
işe alabilmemizin
06:05
and swivel into specialized skills
105
353092
2119
ve özel yeteneklere dönmemizin sebebi
06:08
is because modern systems
can be manipulated without writing code.
can be manipulated without writing code.
106
356377
4754
çağdaş sistemlerin kod yazılmadan
manipüle edilebilmesi.
manipüle edilebilmesi.
06:13
They're like LEGO: easy to put together,
easy to learn, even easy to program,
easy to learn, even easy to program,
107
361155
5854
LEGO gibiler: öğrenmek için verilen
büyük miktarda mevcut bilgiyle
büyük miktarda mevcut bilgiyle
06:19
given the vast amounts of information
that are available for learning.
that are available for learning.
108
367033
3491
birleştirmesi basit, öğrenmesi basit,
programlaması daha da basit.
programlaması daha da basit.
06:23
Yes, our workforce
needs specialized skill,
needs specialized skill,
109
371173
2835
Evet iş gücümüzün
özel yeteneğe ihtiyacı var
özel yeteneğe ihtiyacı var
06:27
but that skill requires a far less
rigorous and formalized education
rigorous and formalized education
110
375242
4794
ama bu yetenek, titiz ve resmi eğitimi
geçmişte olduğundan
geçmişte olduğundan
06:32
than it did in the past.
111
380060
1856
çok daha az gerektiriyor.
06:34
Number two, the skills
that are imperative and differentiated
that are imperative and differentiated
112
382876
5739
İkincisi : sezgisel teknolojili
bir dünyada
bir dünyada
06:40
in a world with intuitive technology
113
388639
3149
zorunlu ve farklılaşmış yetenekler,
06:43
are the skills that help us
to work together as humans,
to work together as humans,
114
391812
3587
insanlar olarak birlikte çalışmamıza
yardım eden yeteneklerdir.
yardım eden yeteneklerdir.
06:49
where the hard work
is envisioning the end product
is envisioning the end product
115
397184
3984
Sıkı çalışma, son ürünü
ve işe yararlılığını
ve işe yararlılığını
tasavvur ettiğinde,
06:54
and its usefulness,
116
402193
1492
bunu yapmak hayat tecrübesi,
muhakeme ve tarihi bağlam ister.
muhakeme ve tarihi bağlam ister.
06:55
which requires real-world experience
and judgment and historical context.
and judgment and historical context.
117
403709
6214
07:03
What Jeff's story taught us
118
411232
2286
Jeff'in hikâyesinin bize öğrettiği
07:05
is that the customer
was focused on the wrong thing.
was focused on the wrong thing.
119
413542
3531
müşterinin yanlış şeye odaklandığıydı.
07:10
It's the classic case:
120
418160
1507
Klasik vaka :
07:12
the technologist struggling to communicate
with the business and the end user,
with the business and the end user,
121
420661
4262
teknolog, işle ve son kullanıcıyla
iletişim kurmak için çabalarken
iletişim kurmak için çabalarken
07:16
and the business failing
to articulate their needs.
to articulate their needs.
122
424947
4186
iş , ihtiyaçlarını ifade etmekte
başarısız oluyor.
başarısız oluyor.
07:22
I see it every day.
123
430033
1706
Her gün görüyorum.
07:25
We are scratching the surface
124
433448
1922
İnsanlar olarak iletişim kurma
ve birlikte icat etme yeteneğimizle
ve birlikte icat etme yeteneğimizle
07:27
in our ability as humans
to communicate and invent together,
to communicate and invent together,
125
435394
4809
ilk adımı atıyoruz.
07:32
and while the sciences teach us
how to build things,
how to build things,
126
440227
4580
Bilim bize bir şeyleri nasıl
inşa edeceğimizi öğretirken
inşa edeceğimizi öğretirken
07:36
it's the humanities that teach us
what to build and why to build them.
what to build and why to build them.
127
444831
5410
bize neyi ve neden inşa edeceğimizi
öğreten ise beşerî bilimlerdir.
öğreten ise beşerî bilimlerdir.
07:43
And they're equally as important,
128
451612
2604
Eşit derecede önemliler
07:46
and they're just as hard.
129
454240
1507
ve de zorlar.
07:50
It irks me ...
130
458476
1995
İnsanların beşerî bilimleri hor görmesi,
07:54
when I hear people
treat the humanities as a lesser path,
treat the humanities as a lesser path,
131
462532
5493
kolay yol olarak görmesi
beni rahatsız ediyor.
08:00
as the easier path.
132
468049
1184
08:01
Come on!
133
469840
1150
Hadi ama !
08:04
The humanities give us
the context of our world.
the context of our world.
134
472258
4150
Beşerî bilimler bize dünyanın
bağlamını veriyor.
bağlamını veriyor.
08:10
They teach us how to think critically.
135
478573
3437
Bize nasıl eleştirel
düşüneceğimizi öğretiyorlar.
düşüneceğimizi öğretiyorlar.
08:14
They are purposely unstructured,
136
482034
1969
Fen bilimleri kasıtlı
olarak yapılandırılmışken
olarak yapılandırılmışken
08:16
while the sciences
are purposely structured.
are purposely structured.
137
484027
2546
onlar kasten yapılandırılmamışlar.
08:19
They teach us to persuade,
they give us our language,
they give us our language,
138
487745
3588
Bize ikna etmeyi öğretiyor
ve duygularımızı
ve duygularımızı
08:23
which we use to convert our emotions
to thought and action.
to thought and action.
139
491357
6839
düşünce ve eyleme dönüştürmek için
kullandığımız dilimizi veriyorlar.
kullandığımız dilimizi veriyorlar.
08:32
And they need to be
on equal footing with the sciences.
on equal footing with the sciences.
140
500267
4264
Fen bilimleriyle eşit muamele görmeye
ihtiyaçları var.
ihtiyaçları var.
08:36
And yes, you can hire a bunch of artists
141
504555
3992
Evet bir sürü sanatçı işe alıp
08:40
and build a tech company
142
508571
1333
teknoloji firması kurup
08:43
and have an incredible outcome.
143
511166
1770
inanılmaz bir sonuç elde edebilirsin.
08:46
Now, I'm not here today
to tell you that STEM's bad.
to tell you that STEM's bad.
144
514616
4722
Bugün buraya STEM'in kötü olduğunu
söylemeye gelmedim.
söylemeye gelmedim.
08:52
I'm not here today
to tell you that girls shouldn't code.
to tell you that girls shouldn't code.
145
520778
3984
Kızların kodlama yapmaması gerektiğini
söylemeye gelmedim.
söylemeye gelmedim.
08:57
(Laughter)
146
525111
1039
(Gülüşmeler)
08:58
Please.
147
526174
1150
Gerçekçi olalım.
09:00
And that next bridge I drive over
148
528355
2568
Üzerinden arabayla geçeceğim köprü
09:02
or that next elevator we all jump into --
149
530947
3550
ya da hepimizin bineceği asansör --
bunları yapanın
mühendis olduğundan emin olalım.
mühendis olduğundan emin olalım.
09:07
let's make sure
there's an engineer behind it.
there's an engineer behind it.
150
535602
2207
09:09
(Laughter)
151
537833
3642
(Kahkahalar)
09:14
But to fall into this paranoia
152
542233
3295
Ama gelecek işlerimizin STEM tarafından
09:17
that our future jobs
will be dominated by STEM,
will be dominated by STEM,
153
545552
4872
hükmedileceği paranoyasına kapılmak
09:22
that's just folly.
154
550448
1635
tamamen ahmaklık.
09:24
If you have friends or kids
or relatives or grandchildren
or relatives or grandchildren
155
552526
4091
Eğer arkadaşlarınız, çocuklarınız,
akrabalarınız, torunlarınız
akrabalarınız, torunlarınız
09:28
or nieces or nephews ...
156
556641
1799
ya da yeğenleriniz varsa...
09:30
encourage them to be
whatever they want to be.
whatever they want to be.
157
558464
3150
ne olmak istiyorlarsa
onu olmaları konusunda cesaretlendirin.
onu olmaları konusunda cesaretlendirin.
09:34
(Applause)
158
562336
6896
(Alkışlar)
09:41
The jobs will be there.
159
569607
2015
İşler yerinde duracak.
09:45
Those tech CEOs
160
573741
1477
STEM mezunları için
09:48
that are clamoring for STEM grads,
161
576235
3334
yaygara koparan teknoloji CEO'ların
09:51
you know what they're hiring for?
162
579593
1784
ne için iş alımı yaptığını
bliyor musunuz?
bliyor musunuz?
09:54
Google, Apple, Facebook.
163
582430
2025
Google, Apple, Facebook.
09:57
Sixty-five percent
of their open job opportunities
of their open job opportunities
164
585468
3627
Açıktaki istihdam fırsatlarının %65 'i
10:01
are non-technical:
165
589119
1721
teknoloji ile alakalı değil:
10:03
marketers, designers,
project managers, program managers,
project managers, program managers,
166
591845
4889
pazarlamacılar, tasarımcılar,
proje yöneticiler, program yöneticileri
proje yöneticiler, program yöneticileri
10:08
product managers, lawyers, HR specialists,
167
596758
3381
ürün yöneticileri , avukatlar,
insan kaynakları uzmanları
insan kaynakları uzmanları
10:12
trainers, coaches, sellers,
buyers, on and on.
buyers, on and on.
168
600163
3325
antrenörler, koçlar, satıcılar,
alıcılar ve dahası.
alıcılar ve dahası.
10:15
These are the jobs they're hiring for.
169
603512
3438
Bunlar eleman aradıkları işler.
10:20
And if there's one thing
that our future workforce needs --
that our future workforce needs --
170
608602
5405
Eğer gelecek iş gücümüzün ihtiyacı olan
bir şey varsa
bir şey varsa
10:26
and I think we can all agree on this --
171
614031
1952
-- sanırım hepimiz buna katılabiliriz--
10:29
it's diversity.
172
617056
1150
o da farklılık.
10:31
But that diversity shouldn't end
with gender or race.
with gender or race.
173
619706
4074
Ama bu farklılık cinsiyet
ya da ırk ile kısıtlanmamalı.
ya da ırk ile kısıtlanmamalı.
10:35
We need a diversity of backgrounds
174
623804
2103
Özgeçmiş ve yetenek
farklılığına
10:39
and skills,
175
627192
1150
10:42
with introverts and extroverts
176
630100
3738
içe dönüklere ve dışa dönüklere
10:45
and leaders and followers.
177
633862
2953
liderlere ve takipçilere ihtiyacımız var.
10:48
That is our future workforce.
178
636839
1689
Bu gelecekteki iş gücümüz.
10:51
And the fact that the technology
is getting easier and more accessible
is getting easier and more accessible
179
639767
5699
Teknolojinin kolaylaşması
ve daha ulaşılabilir hâle gelmesi gerçeği
ve daha ulaşılabilir hâle gelmesi gerçeği
iş gücünün keyfi ne isterse
onu yapmasını
onu yapmasını
10:57
frees that workforce up
180
645490
1818
10:59
to study whatever they damn well please.
181
647332
3372
serbest kılıyor.
11:03
Thank you.
182
651273
1151
Teşekkürler.
11:04
(Applause)
183
652448
6623
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Eric Berridge - EntrepreneurEric 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.
Eric Berridge | Speaker | TED.com