TED@IBM
Eric Berridge: Why tech needs the humanities
에릭 베리지 (Eric Berridge): 기술에 인문학이 필요한 이유
Filmed:
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혁신적인 문제 해결팀을 꾸려야 한다면, 과학 만큼이나 인문학에도 가치들 두어야 한다고 기업가 에릭 베리지는 주장합니다. 그는 왜 기술 회사가 신입 사원 채용시 STEM전공자 외에도 눈을 돌려야 하는지 이야기하고, 예술과 인문학 전공자들이 기술 기업에서 창의성과 통찰을 가져올 수 있는 방법에 대해 공유합니다.
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
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00:12
You've all been in a bar, right?
0
647
2242
바에 가보신 적 있으시죠?
00:14
(Laughter)
1
2913
1491
(웃음)
00:16
But have you ever gone to a bar
2
4759
2694
하지만 바에 간 덕분에
00:19
and come out with a $200 million business?
3
7477
2952
2억 달러짜리 계약을
따게 된 적은 없을 거예요.
따게 된 적은 없을 거예요.
00:24
That's what happened to us
about 10 years ago.
about 10 years ago.
4
12276
2280
10년 전에 우리에게
그런 일이 있었습니다.
그런 일이 있었습니다.
00:27
We'd had a terrible day.
5
15445
1705
끔찍한 하루였던 어느 날이었어요.
00:30
We had this huge client
that was killing us.
that was killing us.
6
18012
4064
큰 고객사가 우리를
거의 죽이려 들었거든요.
거의 죽이려 들었거든요.
00:34
We're a software consulting firm,
7
22100
2604
우리는 소프트웨어 컨설팅 회사였는데
00:36
and we couldn't find
a very specific programming skill
a very specific programming skill
8
24728
2982
특정 프로그래밍 스킬이 없어서
00:39
to help this client deploy
a cutting-edge cloud system.
a cutting-edge cloud system.
9
27734
3158
고객이 원하는 최첨단 클라우드
시스템을 구축할 수 없었습니다.
시스템을 구축할 수 없었습니다.
00:43
We have a bunch of engineers,
10
31798
1421
엔지니어는 많았지만
00:45
but none of them could please this client.
11
33243
2594
아무도 그 고객을
만족시킬 수 없었습니다.
만족시킬 수 없었습니다.
00:49
And we were about to be fired.
12
37274
1657
우리는 거의 잘릴 지경이었죠.
00:51
So we go out to the bar,
13
39888
2335
그래서 우리는 바에 갔습니다.
00:54
and we're hanging out
with our bartender friend Jeff,
with our bartender friend Jeff,
14
42247
4047
거기서 바텐더 제프와
이런저런 얘기를 나눴죠.
이런저런 얘기를 나눴죠.
00:58
and he's doing
what all good bartenders do:
what all good bartenders do:
15
46318
2001
그는 좋은 바텐더가 할 일을
다 해주었습니다.
다 해주었습니다.
01:00
he's commiserating with us,
making us feel better,
making us feel better,
16
48343
3022
우리 얘기에 공감해주고,
기분을 풀어주고
기분을 풀어주고
01:03
relating to our pain,
17
51389
2292
우리 고충을 달래기도 했죠.
01:05
saying, "Hey, these guys
are overblowing it.
are overblowing it.
18
53705
2048
"그 고객들이 너무 했네요.
신경쓰지 마세요."
신경쓰지 마세요."
01:07
Don't worry about it."
19
55777
1183
그러다 그는 진지하게
이렇게 말했습니다.
이렇게 말했습니다.
01:08
And finally, he deadpans us and says,
20
56984
2214
01:11
"Why don't you send me in there?
21
59222
2293
"저를 그 고객사로 보내 주세요.
제가 방법을 찾아 볼게요."
01:13
I can figure it out."
22
61539
1507
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
다음날 아침, 우리는
팀 회의를 했습니다.
팀 회의를 했습니다.
01:19
and we're all a little hazy ...
24
67901
2555
물론 다들 술이 덜 깬 상태였죠...
01:22
(Laughter)
25
70480
1150
(웃음)
01:24
and I half-jokingly throw it out there.
26
72504
2120
저는 반농담조로 말했습니다.
01:26
I say, "Hey, I mean,
we're about to be fired."
we're about to be fired."
27
74648
2584
뭐 어차피 잘릴 판이었으니까요.
01:29
So I say,
28
77256
1302
이렇게 말했죠.
01:30
"Why don't we send in
Jeff, the bartender?"
Jeff, the bartender?"
29
78582
2082
"바텐더 제프를 보내면 어떨까요?"
01:32
(Laughter)
30
80688
3077
(웃음)
01:35
And there's some silence,
some quizzical looks.
some quizzical looks.
31
83789
4061
잠시 침묵이 흐르고
다들 놀라는 듯 하더니
다들 놀라는 듯 하더니
01:39
Finally, my chief of staff says,
"That is a great idea."
"That is a great idea."
32
87874
3542
마침내 팀장이 말했습니다.
"좋은 아이디어군요."
"좋은 아이디어군요."
01:43
(Laughter)
33
91440
1737
(웃음)
01:45
"Jeff is wicked smart. He's brilliant.
34
93201
2094
"제프는 매우 똑똑하고
뛰어난 사람이죠.
뛰어난 사람이죠.
뭔가 방법을 찾을 겁니다.
01:48
He'll figure it out.
35
96168
1150
01:50
Let's send him in there."
36
98328
1413
그를 고객에게 보냅시다."
01:52
Now, Jeff was not a programmer.
37
100189
2526
제프는 프로그래머가 아닙니다.
01:54
In fact, he had dropped out of Penn
as a philosophy major.
as a philosophy major.
38
102739
3889
사실, 펜실베니아 대학에서
철학을 공부하다 중퇴했죠.
철학을 공부하다 중퇴했죠.
01:59
But he was brilliant,
39
107491
1994
하지만 똑똑했습니다.
02:01
and he could go deep on topics,
40
109509
2627
문제를 깊이 볼 능력이 있었죠.
02:04
and we were about to be fired.
41
112160
2032
우리도 잘리기 직전이라
02:06
So we sent him in.
42
114216
1150
그래서 그를 보냈습니다.
02:09
After a couple days of suspense,
43
117839
1986
긴장의 몇 일이 지난 후
02:11
Jeff was still there.
44
119849
2157
제프는 계속 고객사에 있었습니다.
02:15
They hadn't sent him home.
45
123002
2140
고객은 그를 돌려 보내지 않았어요.
02:17
I couldn't believe it.
46
125166
2066
전 믿을 수 없었습니다.
02:19
What was he doing?
47
127256
1491
뭘 어떻게 했을까요?
02:21
Here's what I learned.
48
129281
1150
내막은 이러했습니다.
02:23
He had completely disarmed
their fixation on the programming skill.
their fixation on the programming skill.
49
131318
4210
그는 고객의 프로그래밍 스킬에 대한
집착을 완전히 버리게 만들었습니다.
집착을 완전히 버리게 만들었습니다.
02:29
And he had changed the conversation,
50
137004
2921
그리고 논의 주제를 바꾸었죠.
02:31
even changing what we were building.
51
139949
2016
심지어 우리가 만들려던
대상까지 바꾸어버렸습니다.
대상까지 바꾸어버렸습니다.
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
무얼 만들지와 만드는 목적이
논의 주제가 되었습니다.
논의 주제가 되었습니다.
02:41
And yes, Jeff figured out
how to program the solution,
how to program the solution,
53
149059
5358
물론, 제프는 해결책을
프로그래밍하는 방법을 찾아냈고
프로그래밍하는 방법을 찾아냈고
02:46
and the client became
one of our best references.
one of our best references.
54
154441
2365
그 고객사는 주요 참고 사례 중
하나가 되었습니다.
하나가 되었습니다.
02:50
Back then, we were 200 people,
55
158782
1977
당시 200명의 직원이 있었고
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
절반은 컴퓨터 과학이나
공학 전공자였습니다.
공학 전공자였습니다.
02:59
but our experience with Jeff
left us wondering:
left us wondering:
57
167127
2261
제프의 사례로 한가지 의문점이 남았죠.
03:02
Could we repeat this through our business?
58
170627
2071
우리 업무에 다시 적용할 수 있을까?
03:06
So we changed the way
we recruited and trained.
we recruited and trained.
59
174017
4261
그래서 우리는 채용과
교육방식을 바꾸었습니다.
교육방식을 바꾸었습니다.
03:11
And while we still sought after computer
engineers and computer science majors,
engineers and computer science majors,
60
179766
5984
컴퓨터 과학이나 공학 전공자를
계속 찾으면서도
계속 찾으면서도
03:17
we sprinkled in artists,
musicians, writers ...
musicians, writers ...
61
185774
4976
예술가, 음악가, 작가를 간간이
포함시켰습니다.
포함시켰습니다.
03:24
and Jeff's story started to multiply
itself throughout our company.
itself throughout our company.
62
192818
4374
그리고, 제프와 같은 경우가
반복해서 나타나기 시작했습니다.
반복해서 나타나기 시작했습니다.
03:29
Our chief technology officer
is an English major,
is an English major,
63
197216
3333
우리 최고 기술 책임자(CTO)는
영어 전공자입니다.
영어 전공자입니다.
03:34
and he was a bike messenger in Manhattan.
64
202168
2214
맨해튼에서 자전거 택배를 하기도 했죠.
03:38
And today, we're a thousand people,
65
206680
1946
현재는 직원이 1,000명이 되었고
03:41
yet still less than a hundred have degrees
in computer science or engineering.
in computer science or engineering.
66
209935
5452
여전히 100명 이하의
컴퓨터 과학이나 공학 전공자가 있고
컴퓨터 과학이나 공학 전공자가 있고
03:48
And yes, we're still
a computer consulting firm.
a computer consulting firm.
67
216984
3183
여전히 컴퓨터 컨설팅 회사입니다.
03:52
We're the number one player in our market.
68
220191
2126
우리는 시장에서 일등 기업이고
03:54
We work with the fastest-growing
software package
software package
69
222341
2353
급 성장하는 소프트웨어 패키지를 만들고
03:56
to ever reach 10 billion dollars
in annual sales.
in annual sales.
70
224718
2293
연매출이 100억 달러에 가깝습니다.
04:01
So it's working.
71
229015
1626
효과가 있었던 거죠.
04:05
Meanwhile, the push for STEM-based
education in this country --
education in this country --
72
233426
5731
반면 우리나라에서 STEM 기반
교육에 대한 강요는 --
교육에 대한 강요는 --
04:11
science, technology,
engineering, mathematics --
engineering, mathematics --
73
239181
3334
과학, 기술, 공학, 수학--
04:14
is fierce.
74
242539
1212
극심합니다.
04:15
It's in all of our faces.
75
243775
1880
이는 우리 모두의 모습입니다.
04:18
And this is a colossal mistake.
76
246355
1674
그리고 엄청난 실수입니다.
04:21
Since 2009, STEM majors
in the United States
in the United States
77
249707
4229
2009년 이후, 미국의 STEM 전공자는
04:25
have increased by 43 percent,
78
253960
2056
43% 증가했습니다.
04:28
while the humanities have stayed flat.
79
256040
2428
반면 인문학 전공자 수는 동일합니다.
04:30
Our past president
80
258492
1365
우리의 전 대통령은
04:33
dedicated over a billion dollars
towards STEM education
towards STEM education
81
261047
3503
10억 달러 이상을
STEM 교육에 투자했습니다.
STEM 교육에 투자했습니다.
04:36
at the expense of other subjects,
82
264574
2839
다른 과목의 예산을 줄이면서 말이죠.
04:39
and our current president
83
267437
2876
그리고 현 대통령은
04:42
recently redirected 200 million dollars
of Department of Education funding
of Department of Education funding
84
270337
4867
최근 교육부 예산 중 2억 달러를
컴퓨터 과학 쪽에 투자했습니다.
컴퓨터 과학 쪽에 투자했습니다.
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
기업 CEO들은 늘 공학전공 인력이
부족하다고 불평합니다.
부족하다고 불평합니다.
04:57
These campaigns,
87
285717
1445
이런 움직임은
05:00
coupled with the undeniable success
of the tech economy --
of the tech economy --
88
288583
3548
기술 경제의 명백한 성공과
맞물리게 되었습니다.
맞물리게 되었습니다.
05:04
I mean, let's face it,
89
292155
1248
그러니까, 솔직히 말해서
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
시가총액으로 따져서
세계 10대 기업 중 7개는
세계 10대 기업 중 7개는
05:10
are technology firms --
91
298959
1511
기술 관련 회사입니다.
05:13
these things create an assumption
92
301662
1976
이로부터 예측되는 것은
05:16
that the path of our future workforce
will be dominated by STEM.
will be dominated by STEM.
93
304805
4214
미래 인력의 경력은 STEM으로
채워질 거라는 것입니다.
채워질 거라는 것입니다.
05:24
I get it.
94
312583
1150
좋아요.
05:26
On paper, it makes sense.
95
314692
1621
이론적으로 맞습니다.
05:29
It's tempting.
96
317498
1212
매력적이기도 하죠.
05:33
But it's totally overblown.
97
321597
1933
하지만 완전히 과대평가되었습니다.
05:35
It's like, the entire soccer team
chases the ball into the corner,
chases the ball into the corner,
98
323554
6051
축구팀 선수 모두가 공을 따라
한곳 구석으로 모이는 모양새입니다.
한곳 구석으로 모이는 모양새입니다.
05:41
because that's where the ball is.
99
329629
1778
공이 거기 있으니까요.
05:44
We shouldn't overvalue STEM.
100
332841
2246
STEM에 너무 가치를
부여해서는 안됩니다.
부여해서는 안됩니다.
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
더 이상 인문학 이상으로
과학에 가치를 부여하면 안됩니다.
과학에 가치를 부여하면 안됩니다.
05:52
And there are a couple of reasons.
102
340544
1722
여기에는 몇 가지 이유가 있습니다.
05:55
Number one, today's technologies
are incredibly intuitive.
are incredibly intuitive.
103
343058
5986
첫째, 오늘날 기술은
너무나도 직관적입니다.
너무나도 직관적입니다.
06:01
The reason we've been able
to recruit from all disciplines
to recruit from all disciplines
104
349068
4000
우리가 다양한 전공자를
채용할 수 있었고
채용할 수 있었고
06:05
and swivel into specialized skills
105
353092
2119
다른 전문 분야에
눈을 돌릴 수 있었던 이유는
눈을 돌릴 수 있었던 이유는
06:08
is because modern systems
can be manipulated without writing code.
can be manipulated without writing code.
106
356377
4754
최신 시스템은 프로그래밍 기술이
없어도 다룰 수 있기 때문입니다.
없어도 다룰 수 있기 때문입니다.
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
레고처럼 쉽게 조립하고, 배우기 쉽고,
프로그래밍도 쉽습니다.
프로그래밍도 쉽습니다.
06:19
given the vast amounts of information
that are available for learning.
that are available for learning.
108
367033
3491
학습에 필요한 광범위한
정보가 주어지기 때문이죠.
정보가 주어지기 때문이죠.
06:23
Yes, our workforce
needs specialized skill,
needs specialized skill,
109
371173
2835
물론, 우리 인력은
전문적인 능력이 필요합니다.
전문적인 능력이 필요합니다.
06:27
but that skill requires a far less
rigorous and formalized education
rigorous and formalized education
110
375242
4794
하지만 그 능력은 휠씬 덜 엄격하고
덜 정형화된 교육만 있으면 됩니다.
덜 정형화된 교육만 있으면 됩니다.
06:32
than it did in the past.
111
380060
1856
과거에 비해서 말이죠.
06:34
Number two, the skills
that are imperative and differentiated
that are imperative and differentiated
112
382876
5739
둘째, 반드시 필요하고
차별화되는 능력은
차별화되는 능력은
06:40
in a world with intuitive technology
113
388639
3149
직관적인 기술의 세계에서
06:43
are the skills that help us
to work together as humans,
to work together as humans,
114
391812
3587
인간으로서 함께 일하는 데에
도움을 주는 능력입니다.
도움을 주는 능력입니다.
06:49
where the hard work
is envisioning the end product
is envisioning the end product
115
397184
3984
열심히 일한다는 것은
최종 산출물을 구상하는 것이죠.
최종 산출물을 구상하는 것이죠.
06:54
and its usefulness,
116
402193
1492
그 효용성도 포함해서요.
06:55
which requires real-world experience
and judgment and historical context.
and judgment and historical context.
117
403709
6214
이는 실제 세계의 경험과 판단,
역사적 맥락이 요구됩니다.
역사적 맥락이 요구됩니다.
07:03
What Jeff's story taught us
118
411232
2286
제프의 사례에서 배운 것은
07:05
is that the customer
was focused on the wrong thing.
was focused on the wrong thing.
119
413542
3531
고객이 잘못된 곳에
집중했다는 것입니다.
집중했다는 것입니다.
07:10
It's the classic case:
120
418160
1507
전형적인 형태는 이렇습니다.
07:12
the technologist struggling to communicate
with the business and the end user,
with the business and the end user,
121
420661
4262
기술자는 기업이나 최종 사용자와
소통하기 위해 애쓰고
소통하기 위해 애쓰고
07:16
and the business failing
to articulate their needs.
to articulate their needs.
122
424947
4186
기업은 자신의 요구 사항을
분명하게 설명하지 못합니다.
분명하게 설명하지 못합니다.
07:22
I see it every day.
123
430033
1706
저는 이런 경우를 매일 봅니다.
07:25
We are scratching the surface
124
433448
1922
우리는 표면만 겉돌고 있습니다.
07:27
in our ability as humans
to communicate and invent together,
to communicate and invent together,
125
435394
4809
인간으로서 서로 소통하고 개발하는
우리의 능력에 있어서 말입니다.
우리의 능력에 있어서 말입니다.
07:32
and while the sciences teach us
how to build things,
how to build things,
126
440227
4580
과학이 무언가를 어떻게 만들지에
대해 가르쳐주는 반면에
대해 가르쳐주는 반면에
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
인문학은 무엇을 만들어야 하고
왜 만들어야 하는지를 알려줍니다.
왜 만들어야 하는지를 알려줍니다.
07:43
And they're equally as important,
128
451612
2604
이 둘 모두 똑같이 중요하고
07:46
and they're just as hard.
129
454240
1507
둘 다 어렵습니다.
07:50
It irks me ...
130
458476
1995
제가 불편함을 느끼는 때는
07:54
when I hear people
treat the humanities as a lesser path,
treat the humanities as a lesser path,
131
462532
5493
사람들이 인문학을 덜 중요하고
더 쉬운 경력으로 취급할 때입니다.
더 쉬운 경력으로 취급할 때입니다.
08:00
as the easier path.
132
468049
1184
08:01
Come on!
133
469840
1150
여러분!
08:04
The humanities give us
the context of our world.
the context of our world.
134
472258
4150
인문학은 우리에게
세상의 맥락을 제공합니다.
세상의 맥락을 제공합니다.
08:10
They teach us how to think critically.
135
478573
3437
우리에게 비판적으로
사고하는 방법을 알려줍니다.
사고하는 방법을 알려줍니다.
08:14
They are purposely unstructured,
136
482034
1969
인문학은 의도적으로
구조화되지 않았습니다.
구조화되지 않았습니다.
08:16
while the sciences
are purposely structured.
are purposely structured.
137
484027
2546
반면 과학은 의도적으로
구조화되었습니다.
구조화되었습니다.
08:19
They teach us to persuade,
they give us our language,
they give us our language,
138
487745
3588
인문학은 설득을 가르치고
언어를 제공합니다.
언어를 제공합니다.
08:23
which we use to convert our emotions
to thought and action.
to thought and action.
139
491357
6839
우리는 이를 통해 감성을
사고와 행동으로 전환합니다.
사고와 행동으로 전환합니다.
08:32
And they need to be
on equal footing with the sciences.
on equal footing with the sciences.
140
500267
4264
인문학은 과학과 동등하게
취급되어야 합니다.
취급되어야 합니다.
08:36
And yes, you can hire a bunch of artists
141
504555
3992
여러분도 많은 예술가를 채용하여
08:40
and build a tech company
142
508571
1333
기술 회사를 설립할 수 있습니다.
08:43
and have an incredible outcome.
143
511166
1770
그러면 엄청난 결과를 얻을 것입니다.
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
저는 오늘 여기에 STEM이 나쁘다고
말하려고 온 것은 아닙니다.
말하려고 온 것은 아닙니다.
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
여성 프로그래머를
반대하려는 것도 아니에요.
반대하려는 것도 아니에요.
08:57
(Laughter)
146
525111
1039
(웃음)
08:58
Please.
147
526174
1150
제발
09:00
And that next bridge I drive over
148
528355
2568
제가 운전해 갈 다음 다리
09:02
or that next elevator we all jump into --
149
530947
3550
혹은 우리가 탈 다음 엘리베이터...
09:07
let's make sure
there's an engineer behind it.
there's an engineer behind it.
150
535602
2207
그 이면에는 공학이 있음을
분명히 합시다.
분명히 합시다.
09:09
(Laughter)
151
537833
3642
(웃음)
09:14
But to fall into this paranoia
152
542233
3295
그러나 이런 편집증에 잘못 빠지면
09:17
that our future jobs
will be dominated by STEM,
will be dominated by STEM,
153
545552
4872
우리의 미래 직업을 STEM이
지배할 것입니다.
지배할 것입니다.
09:22
that's just folly.
154
550448
1635
그건 어리석은 것입니다.
09:24
If you have friends or kids
or relatives or grandchildren
or relatives or grandchildren
155
552526
4091
여러분이 친구, 자녀, 친척, 손주
09:28
or nieces or nephews ...
156
556641
1799
혹은 여자 조카, 남자 조카가 있다면
09:30
encourage them to be
whatever they want to be.
whatever they want to be.
157
558464
3150
그들이 원하는 대로 할 수 있도록
격려해 주십시오.
격려해 주십시오.
09:34
(Applause)
158
562336
6896
(박수)
09:41
The jobs will be there.
159
569607
2015
그곳에 일자리가 있을 것입니다.
09:45
Those tech CEOs
160
573741
1477
기술 CEO들은
09:48
that are clamoring for STEM grads,
161
576235
3334
STEM 졸업장을 요구합니다.
09:51
you know what they're hiring for?
162
579593
1784
그들이 누구를 채용하는지 아세요?
09:54
Google, Apple, Facebook.
163
582430
2025
구글, 애플, 페이스북.
09:57
Sixty-five percent
of their open job opportunities
of their open job opportunities
164
585468
3627
이들 회사의 일자리 중 65%는
10:01
are non-technical:
165
589119
1721
기술직이 아닙니다.
10:03
marketers, designers,
project managers, program managers,
project managers, program managers,
166
591845
4889
판매직, 디자이너, 프로젝트 매니저,
프로그램 매니저
프로그램 매니저
10:08
product managers, lawyers, HR specialists,
167
596758
3381
제품 매니저, 변호사,
인사 관리 전문가
인사 관리 전문가
10:12
trainers, coaches, sellers,
buyers, on and on.
buyers, on and on.
168
600163
3325
강사, 코치, 영업,
구매담당자 등입니다.
구매담당자 등입니다.
10:15
These are the jobs they're hiring for.
169
603512
3438
이런 일을 할 사람들을 찾고 있습니다.
10:20
And if there's one thing
that our future workforce needs --
that our future workforce needs --
170
608602
5405
미래 인력에게 필요한
한가지가 있습니다.
한가지가 있습니다.
10:26
and I think we can all agree on this --
171
614031
1952
다들 동의하실 거라 생각해요.
10:29
it's diversity.
172
617056
1150
바로 다양성입니다.
10:31
But that diversity shouldn't end
with gender or race.
with gender or race.
173
619706
4074
하지만 그런 다양성이 성별이나
인종으로 끝나선 안됩니다.
인종으로 끝나선 안됩니다.
10:35
We need a diversity of backgrounds
174
623804
2103
우리에게 필요한 건
배경의 다양성입니다.
배경의 다양성입니다.
10:39
and skills,
175
627192
1150
그리고 능력의 다양성이죠.
10:42
with introverts and extroverts
176
630100
3738
내성적인 사람과 외향적인 사람
10:45
and leaders and followers.
177
633862
2953
앞서는 사람과 뒤따르는 사람이 있습니다.
10:48
That is our future workforce.
178
636839
1689
그것이 우리 미래의 인력입니다.
10:51
And the fact that the technology
is getting easier and more accessible
is getting easier and more accessible
179
639767
5699
기술이 점점 쉽고 더 간편해지고 있으니
10:57
frees that workforce up
180
645490
1818
그런 인력들이 자유롭게
10:59
to study whatever they damn well please.
181
647332
3372
자신이 잘하는 것을 배우도록 해주세요.
11:03
Thank you.
182
651273
1151
감사합니다.
11:04
(Applause)
183
652448
6623
(박수)
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