ABOUT THE SPEAKER
Andrew McAfee - Management theorist
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society.

Why you should listen

Andrew McAfee studies the ways that information technology (IT) affects businesses, business as a whole, and the larger society. His research investigates how IT changes the way companies perform, organize themselves and compete. At a higher level, his work also investigates how computerization affects competition, society, the economy and the workforce.

He's a principal research scientist at the Center for Digital Business at the MIT Sloan School of Management. His books include Enterprise 2.0 and Race Against the Machine (with Erik Brynjolfsson). Read more on his blog.

 

More profile about the speaker
Andrew McAfee | Speaker | TED.com
TED2013

Andrew McAfee: What will future jobs look like?

Andrew McAfee: Wie sehen die Jobs der Zukunft aus?

Filmed:
4,442,966 views

Ökonom Andrew McAfee geht davon aus, dass Droiden unsere Jobs übernehmen werden – zumindest die Jobs, die wir heute kennen. In dieser vorausschauenden Rede überlegt er, wie die Jobs der Zukunft aussehen könnten und wie die kommenden Generationen darauf vorbereitet werden können, sie zu halten.
- Management theorist
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
The writerSchriftsteller GeorgeGeorge EliotEliot cautioneddarauf hingewiesen us that,
0
328
2949
Die Schriftstellerin George Eliot
mahnte uns, dass
00:15
amongunter all formsFormen of mistakeFehler,
1
3277
2067
von allen Arten
von Fehlern
00:17
prophesyprophezeien is the mostdie meisten gratuitousgrundlose.
2
5344
2363
Wahrsagerei der
überflüssigste ist.
00:19
The personPerson that we would all acknowledgebestätigen
3
7707
1848
Die Person,
die wir alle als ihr
00:21
as her 20th-centuryJahrhundert counterpartGegenstück, YogiYogi BerraBerra, agreedvereinbart.
4
9555
4302
Gegenstück aus dem 20. Jahrhundert kennen,
Yogi Berra, stimmte zu.
00:25
He said, "It's toughzäh to make predictionsVorhersagen,
5
13857
1865
Er sagte, "Es ist schwer,
Vorhersagen zu treffen,
00:27
especiallyinsbesondere about the futureZukunft."
6
15722
2736
besonders über die Zukunft."
00:30
I'm going to ignoreignorieren theirihr cautionsVorsichtshinweise
7
18458
1811
Ich werde ihre Warnungen ignorieren
00:32
and make one very specificspezifisch forecastPrognose.
8
20269
1973
und eine sehr spezifische
Vorhersage machen.
00:34
In the worldWelt that we are creatingErstellen very quicklyschnell,
9
22242
2640
In der Welt, die wir
sehr schnell erschaffen,
00:36
we're going to see more and more things
10
24882
1713
werden wir immer mehr Dinge sehen,
00:38
that look like scienceWissenschaft fictionFiktion,
11
26595
1725
die nach Science Fiction aussehen,
00:40
and fewerweniger and fewerweniger things that look like jobsArbeitsplätze.
12
28320
3116
und immer weniger Dinge,
die wie Arbeit aussehen.
00:43
Our carsAutos are very quicklyschnell going to startAnfang drivingFahren themselvessich,
13
31436
2752
Unsere Autos werden sich
sehr bald selbst steuern,
00:46
whichwelche meansmeint we're going to need fewerweniger truckLKW driversTreiber.
14
34188
2696
also werden wir weniger
LKW-Fahrer brauchen.
00:48
We're going to hookHaken SiriSiri up to WatsonWatson
15
36884
2121
Wir werden Siri mit Watson verbinden
00:51
and use that to automatezu automatisieren a lot of the work
16
39005
2597
und verwenden, um viele Aufgaben
zu automatisieren,
00:53
that's currentlyzur Zeit doneerledigt by customerKunde serviceBedienung repsWiederholungen
17
41602
2226
die momentan vom
Kundendienst erledigt werden,
00:55
and troubleshootersProblembehandlungen and diagnosersdiagnosers,
18
43828
2904
oder von Problemlösern
und Diagnose-Stellern,
00:58
and we're alreadybereits takingunter R2D2,
19
46732
2256
wir verwenden ja jetzt schon R2D2,
01:00
paintingMalerei him orangeOrange, and puttingPutten him to work
20
48988
3240
malen ihn orange an,
und lassen ihn arbeiten.
01:04
carryingTragen shelvesRegale around warehousesLagerhallen,
21
52228
2549
Er trägt Regale durchs Kaufhaus,
01:06
whichwelche meansmeint we need a lot fewerweniger people
22
54777
2075
deswegen brauchen wir
viel weniger Menschen,
01:08
to be walkingGehen up and down those aislesGänge.
23
56852
1966
die die Gänge auf und ab gehen.
01:10
Now, for about 200 yearsJahre,
24
58818
3802
Über 200 Jahre lang
01:14
people have been sayingSprichwort exactlygenau what I'm tellingErzählen you --
25
62620
2183
haben die Menschen genau das gesagt,
was ich Ihnen jetzt sage –
01:16
the ageAlter of technologicaltechnologisch unemploymentArbeitslosigkeit is at handHand
26
64803
2817
das Zeitalter der technologischen
Arbeitslosigkeit steht bevor –
01:19
startingbeginnend with the LudditesLudditen smashingZerschlagung loomsWebstühle in BritainGroßbritannien
27
67620
2415
es begann mit den Technikfeinden,
die vor ca. 200 Jahren
01:22
just about two centuriesJahrhunderte agovor,
28
70035
1896
in Großbritannien
Webstühle zerschlugen.
01:23
and they have been wrongfalsch.
29
71931
2032
Und sie lagen falsch.
01:25
Our economiesVolkswirtschaften in the developedentwickelt worldWelt have coastedrollte alongeine lange
30
73963
2817
Die Volkswirtschaften der
Industrieländer kamen
01:28
on something prettyziemlich closeschließen to fullvoll employmentBeschäftigung.
31
76780
1934
der Vollbeschäftigung ganz nah.
01:30
WhichDie bringsbringt up a criticalkritisch questionFrage:
32
78714
2099
Das bringt mich zur Schlüsselfrage:
01:32
Why is this time differentanders, if it really is?
33
80813
2926
Warum ist es dieses Mal anders,
falls es das ist?
01:35
The reasonGrund it's differentanders is that, just in the pastVergangenheit fewwenige yearsJahre,
34
83739
2996
Es ist anders, weil
allein in den letzten paar Jahren
01:38
our machinesMaschinen have startedhat angefangen demonstratingdemonstrieren skillsFähigkeiten
35
86735
1895
unsere Maschinen begannen,
Fähigkeiten zu zeigen,
01:40
they have never, ever had before:
36
88630
2625
die sie vorher nie hatten:
01:43
understandingVerstehen, speakingApropos, hearingHören, seeingSehen,
37
91255
3260
verstehen, sprechen, hören, sehen,
01:46
answeringantwortend, writingSchreiben, and they're still acquiringErwerben newneu skillsFähigkeiten.
38
94515
4213
antworten, schreiben,
und sie erlernen immer neue Fähigkeiten.
01:50
For exampleBeispiel, mobileMobile humanoidHumanoid robotsRoboter
39
98728
2570
Mobile menschenähnliche Roboter
01:53
are still incrediblyunglaublich primitivePrimitive,
40
101298
1947
sind unglaublich primitiv,
01:55
but the researchForschung armArm of the DefenseVerteidigung DepartmentAbteilung
41
103245
1838
aber die Forschungsabteilung
des Verteidigungsministeriums
01:57
just launchedgestartet a competitionWettbewerb
42
105083
1515
rief gerade einen Wettbewerb aus,
01:58
to have them do things like this,
43
106598
2314
um sie derartige Dinge tun zu lassen.
02:00
and if the trackSpur recordAufzeichnung is any guideführen,
44
108912
1733
Wenn die bisherige Erfolgsgeschichte
etwas verspricht,
02:02
this competitionWettbewerb is going to be successfulerfolgreich.
45
110645
2399
dann, dass der Wettbewerb
ein Erfolg sein wird.
02:05
So when I look around, I think the day is not too farweit off at all
46
113044
3636
Wenn ich mich so umschaue, glaube ich,
dass es nicht mehr lange dauert,
02:08
when we're going to have androidsAndroiden
47
116680
2176
bis wir Androiden haben,
02:10
doing a lot of the work that we are doing right now.
48
118856
2881
die uns einige Arbeit
abnehmen.
02:13
And we're creatingErstellen a worldWelt where there is going to be
49
121737
3758
Und wir erschaffen eine Welt,
in der es immer mehr Technologie
02:17
more and more technologyTechnologie and fewerweniger and fewerweniger jobsArbeitsplätze.
50
125495
3685
und immer weniger Jobs
geben wird.
02:21
It's a worldWelt that ErikErik BrynjolfssonBrynjolfsson and I are callingBerufung
51
129180
2249
Es ist eine Welt,
die Erik Brynjolfsson und ich
02:23
"the newneu machineMaschine ageAlter."
52
131429
1491
"das neue Maschinenzeitalter"
nennen.
02:24
The thing to keep in mindVerstand is that
53
132920
2133
Man darf nicht vergessen,
02:27
this is absolutelyunbedingt great newsNachrichten.
54
135053
2549
dass dies absolut
großartige Neuigkeiten sind.
02:29
This is the bestBeste economicWirtschaftlich newsNachrichten on the planetPlanet these daysTage.
55
137602
3317
Die besten Nachrichten
der momentanen Wirtschaft.
02:32
Not that there's a lot of competitionWettbewerb, right?
56
140919
3529
Es gibt schließlich nicht
viel Konkurrenz, oder?
02:36
This is the bestBeste economicWirtschaftlich newsNachrichten we have these daysTage
57
144448
1899
Es gibt zwei Gründe,
warum es momentan die beste
02:38
for two mainMain reasonsGründe dafür.
58
146347
1616
Nachricht für die Wirtschaft ist.
02:39
The first is, technologicaltechnologisch progressFortschritt is what allowserlaubt us
59
147963
2985
Erstens ermöglicht uns
technologischer Fortschritt,
02:42
to continuefortsetzen this amazingtolle recentkürzlich runLauf that we're on
60
150948
3737
unser wunderbares Rennen
weiterzuführen,
02:46
where outputAusgabe goesgeht up over time,
61
154685
2521
bei dem die Leistung mit der Zeit steigt,
02:49
while at the samegleich time, pricesPreise go down,
62
157206
3326
gleichzeitig die Preise sinken,
02:52
and volumeVolumen and qualityQualität just continuefortsetzen to explodeexplodieren.
63
160532
4204
und Umsatz und Qualität
einfach weiter hochschnellen.
02:56
Now, some people look at this and talk about
64
164736
2001
Einige Menschen sprechen dabei von
02:58
shallowflach materialismMaterialismus,
65
166737
1406
oberflächlichem Materialismus,
03:00
but that's absolutelyunbedingt the wrongfalsch way to look at it.
66
168143
2418
das ist aber die falsche Sichtweise.
03:02
This is abundanceFülle, whichwelche is exactlygenau
67
170561
2495
Es ist Überfluss, genau das,
03:05
what we want our economicWirtschaftlich systemSystem to providezu Verfügung stellen.
68
173056
3422
was wir von unserem
Wirtschaftssystem erwarten.
03:08
The secondzweite reasonGrund that the newneu machineMaschine ageAlter
69
176478
3216
Zweitens ist das
neue Maschinenzeitalter
03:11
is sucheine solche great newsNachrichten is that, onceEinmal the androidsAndroiden
70
179694
2306
eine so gute Nachricht,
weil, sobald die Androiden
03:14
startAnfang doing jobsArbeitsplätze, we don't have to do them anymorenicht mehr,
71
182000
3252
Arbeit übernehmen, wir diese
nicht mehr erledigen müssen
03:17
and we get freedbefreit up from drudgeryPlackerei and toilMühe.
72
185252
3756
und das erspart uns
Plackerei und Schufterei.
03:21
Now, when I talk about this with my friendsFreunde
73
189008
2024
Wenn ich mit meinen Freunden
in Cambridge
03:23
in CambridgeCambridge and SiliconSilizium ValleyTal, they say,
74
191032
2552
und im Sillicon Valley darüber spreche,
sagen sie:
03:25
"FantasticFantastische. No more drudgeryPlackerei, no more toilMühe.
75
193584
2273
"Fantastisch, keine Plackerei mehr,
keine Schufterei.
03:27
This givesgibt us the chanceChance to imaginevorstellen
76
195857
2051
Das ermöglicht uns die Vorstellung
03:29
an entirelyvollständig differentanders kindArt of societyGesellschaft,
77
197908
2293
einer völlig anderen
Art der Gesellschaft,
03:32
a societyGesellschaft where the creatorsSchöpfer and the discoverersEntdecker
78
200201
2912
in der die Erschaffer und Entdecker,
03:35
and the performersDarsteller and the innovatorsInnovatoren
79
203113
1829
die Macher und Innovatoren
03:36
come togetherzusammen with theirihr patronsGönner and theirihr financiersFinanziers
80
204942
3509
mit ihren Förderern und
Geldgebern gemeinsam
03:40
to talk about issuesProbleme, entertainunterhalten, enlightenerleuchten,
81
208451
2679
über Themen sprechen,
unterhalten, aufklären,
03:43
provokeprovozieren eachjede einzelne other."
82
211130
2078
und sich gegenseitig provozieren."
03:45
It's a societyGesellschaft really, that lookssieht aus a lot like the TEDTED ConferenceKonferenz.
83
213208
4575
EIgentlich eine Gesellschaft,
die der TED-Konferenz ähnelt.
03:49
And there's actuallytatsächlich a hugeenorm amountMenge of truthWahrheit here.
84
217783
2483
Und darin liegt tatsächlich viel Wahrheit.
03:52
We are seeingSehen an amazingtolle flourishingblühende takingunter placeOrt.
85
220266
3023
Wir beobachten gerade
ein erstaunliches Aufblühen.
03:55
In a worldWelt where it is just about as easyeinfach
86
223289
2002
Eine Welt, in der es gleich einfach ist,
03:57
to generategenerieren an objectObjekt as it is to printdrucken a documentDokument,
87
225291
3407
ein Objekt herzustellen
und ein Dokument zu drucken,
04:00
we have amazingtolle newneu possibilitiesMöglichkeiten.
88
228698
2089
bietet uns erstaunliche neue Möglichkeiten.
04:02
The people who used to be craftsmenHandwerker and hobbyistsBastler
89
230787
3677
Die Handwerker und
Bastler der Vergangenheit
04:06
are now makersHersteller, and they're responsibleverantwortlich
90
234464
1867
sind heute Macher,
die verantwortlich sind
04:08
for massivemassiv amountsBeträge of innovationInnovation.
91
236331
2390
für eine enorme
Menge an Innovation.
04:10
And artistsKünstler who were formerlyfrüher constrainedeingeschränkt
92
238721
2282
Künstler, die in der Form
eingeschränkt sind,
04:13
can now do things that were never, ever possiblemöglich
93
241003
3168
können heute Dinge tun,
die ihnen zuvor
04:16
for them before.
94
244171
1896
nie möglich waren.
04:18
So this is a time of great flourishingblühende,
95
246067
2117
Eine große Blütezeit also,
und ich glaube immer mehr
04:20
and the more I look around, the more convincedüberzeugt I becomewerden
96
248184
2932
dass dieses Zitat des Physikers
Freeman Dyson
04:23
that this quoteZitat, from the physicistPhysiker FreemanFreeman DysonDyson,
97
251116
3074
keineswegs übertrieben ist.
Es nennt lediglich Fakten.
04:26
is not hyperboleÜbertreibung at all.
98
254190
2033
["Technologie ist ein Geschenk Gottes.
Nach dem Geschenk des Lebens
04:28
This is just a plaineinfach statementErklärung of the factsFakten.
99
256223
2790
vielleicht die größte seiner Gaben.
Sie ist die Mutter der Zivilisationen,
04:31
We are in the middleMitte of an astonishingerstaunlich periodPeriode.
100
259013
1845
der Künste und der Wissenschaften."— Dyson]
04:32
["TechnologyTechnologie is a giftGeschenk of God. After the giftGeschenk of life it is perhapsvielleicht the greatestgrößte of God'sGottes giftsGeschenke. It is the motherMutter of civilizationsZivilisationen, of artsKunst and of sciencesWissenschaften." — FreemanFreeman DysonDyson]
101
260858
884
Eine erstaunliche Phase.
04:33
WhichDie bringsbringt up anotherein anderer great questionFrage:
102
261742
2791
Das bringt mich zu einer
weiteren großen Frage:
04:36
What could possiblymöglicherweise go wrongfalsch in this newneu machineMaschine ageAlter?
103
264533
2976
Was könnte in diesem neuen
Maschinenzeitalter schief gehen?
04:39
Right? Great, hangaufhängen up, flourishblühen, go home.
104
267509
3362
Stimmt's? Großartig,
aufhören, florieren, heimgehen.
04:42
We're going to faceGesicht two really thornydornig setssetzt of challengesHerausforderungen
105
270871
2666
Auf uns kommen zwei wirklich
heikle Herausforderungen zu,
04:45
as we headKopf deeperTiefer into the futureZukunft that we're creatingErstellen.
106
273537
2793
während wir tiefer in die von
uns erschaffene Zukunft steuern.
04:48
The first are economicWirtschaftlich, and they're really nicelyschön summarizedzusammengefasst
107
276330
3250
Die ersten sind wirtschaftliche,
wirklich schön zusammengefasst
04:51
in an apocryphalApokryphen storyGeschichte about a back-and-forthhin-und-her-
108
279580
3090
in einer zweifelhaften Geschichte
über ein Hin und Her
04:54
betweenzwischen HenryHenry FordFord IIII and WalterWalter ReutherReuther,
109
282670
3042
zwischen Henry Ford II
und Walter Reuther,
04:57
who was the headKopf of the autoAuto workersArbeitskräfte unionUnion.
110
285712
2745
dem damaligen Vorsitzenden
der Auto-Gewerkschaft.
05:00
They were touringauf Tour gehen one of the newneu modernmodern factoriesFabriken,
111
288457
2183
Sie gehen durch eine
neue, moderne Fabrik
05:02
and FordFord playfullyspielerisch turnswendet sich to ReutherReuther and sayssagt,
112
290640
2750
und Ford sagt scherzhaft
zu Reuther:
05:05
"Hey WalterWalter, how are you going to get these robotsRoboter
113
293390
2162
"Hey Walter, wie bringst du
diese Roboter dazu,
05:07
to payZahlen unionUnion duesGebühren?"
114
295552
1814
Gewerkschaftsbeiträge zu zahlen?"
05:09
And ReutherReuther shootsschießt back, "Hey HenryHenry,
115
297366
1945
Und Reuther schießt zurück: "Hey Henry,
05:11
how are you going to get them to buykaufen carsAutos?"
116
299311
4542
wie bringst du sie dazu, Autos zu kaufen?"
05:15
Reuther'sDie Reuther problemProblem in that anecdoteAnekdote
117
303853
3011
Reuthers Problem in dieser Anekdote ist,
05:18
is that it is toughzäh to offerAngebot your laborArbeit to an economyWirtschaft
118
306864
4109
dass es schwer ist, seine Arbeitskraft
einer Wirtschaft
05:22
that's fullvoll of machinesMaschinen,
119
310973
1635
voller Maschinen anzubieten,
05:24
and we see this very clearlydeutlich in the statisticsStatistiken.
120
312608
2224
das beweisen uns die Statistiken.
05:26
If you look over the pastVergangenheit couplePaar decadesJahrzehnte
121
314832
2392
Schaut man sich die Kapitalerträge
der letzten Jahrzehnte an –
05:29
at the returnskehrt zurück to capitalHauptstadt -- in other wordsWörter, corporateUnternehmens profitsGewinne --
122
317224
3664
mit anderen Worten,
Unternehmensgewinne –
05:32
we see them going up,
123
320888
1684
sieht man sie steigen
05:34
and we see that they're now at an all-timeAll-Time highhoch.
124
322572
2087
und wir sehen sie momentan
auf einem Allzeithoch.
05:36
If we look at the returnskehrt zurück to laborArbeit, in other wordsWörter
125
324659
2701
Betrachten wir die Arbeitserträge,
mit anderen Worten
05:39
totalgesamt wagesLohn paidbezahlt out in the economyWirtschaft,
126
327360
1884
Gesamtlöhne, die in der Wirtschaft
ausgezahlt werden,
05:41
we see them at an all-timeAll-Time lowniedrig
127
329244
2547
sehen wir sie am
absoluten Tiefstand
05:43
and headingÜberschrift very quicklyschnell in the oppositeGegenteil directionRichtung.
128
331791
3065
und sehr schnell in die
andere Richtung steuernd.
05:46
So this is clearlydeutlich badschlecht newsNachrichten for ReutherReuther.
129
334856
1770
Das sind eindeutig
schlechte Nachrichten für Reuther.
05:48
It lookssieht aus like it mightMacht be great newsNachrichten for FordFord,
130
336626
3398
Es sieht nach tollen Neuigkeiten
für Ford aus,
05:52
but it's actuallytatsächlich not. If you want to sellverkaufen
131
340024
2304
aber eigentlich sind es keine.
Um den Menschen
05:54
hugeenorm volumesVolumen of somewhatetwas expensiveteuer goodsWaren to people,
132
342328
3344
riesige Mengen an etwas
teuren Gütern zu verkaufen,
05:57
you really want a largegroß, stablestabil, prosperouswohlhabenden middleMitte classKlasse.
133
345672
3788
braucht man eine große, stabile
und wohlhabende Mittelschicht.
06:01
We have had one of those in AmericaAmerika
134
349460
2224
Wir hatten so eine in Amerika
06:03
for just about the entireganz postwarNachkriegszeit periodPeriode.
135
351684
2633
für fast die ganze Nachkriegszeit.
06:06
But the middleMitte classKlasse is clearlydeutlich underunter hugeenorm threatBedrohung right now.
136
354317
4352
Aber die Mittelschicht ist jetzt
eindeutig stark bedroht.
06:10
We all know a lot of the statisticsStatistiken,
137
358669
1411
Wir alle kennen viele Statistiken,
06:12
but just to repeatwiederholen one of them,
138
360080
2359
ich möchte nur eine nennen,
06:14
medianMedian incomeEinkommen in AmericaAmerika has actuallytatsächlich goneWeg down
139
362439
2767
und zwar, dass das amerikanische
Durchschnittseinkommen
06:17
over the pastVergangenheit 15 yearsJahre,
140
365206
1691
in den letzten 15 Jahren
gesunken ist
06:18
and we're in dangerAchtung of gettingbekommen trappedgefangen
141
366897
1715
und wir Gefahr laufen,
06:20
in some viciousTeufelskreis cycleZyklus where inequalityUngleichheit and polarizationPolarisation
142
368612
3925
in einen Teufelskreis zu geraten,
mit steigender
06:24
continuefortsetzen to go up over time.
143
372537
3180
Ungleichheit und Polarisierung.
06:27
The societalgesellschaftlichen challengesHerausforderungen that come alongeine lange
144
375717
2399
Die gesellschaftlichen Herausforderungen
aufgrund dieser Ungleichheit
06:30
with that kindArt of inequalityUngleichheit deserveverdienen some attentionAufmerksamkeit.
145
378116
2576
sollten beachtet werden.
06:32
There are a setSet of societalgesellschaftlichen challengesHerausforderungen
146
380692
1668
Es gibt eine Reihe gesellschaftlicher Herausforderungen,
06:34
that I'm actuallytatsächlich not that worriedbesorgt about,
147
382360
1944
die mir eigentlich keine Sorgen machen
06:36
and they're capturedgefangen by imagesBilder like this.
148
384304
2351
und die durch derartige
Bilder erfasst werden.
06:38
This is not the kindArt of societalgesellschaftlichen problemProblem
149
386655
1822
Dies ist nicht die Art
gesellschaftlicher Probleme,
06:40
that I am concernedbesorgt about.
150
388477
2464
die mir Sorgen machen.
06:42
There is no shortageMangel an of dystopianDystopie visionsVisionen
151
390941
2143
Es mangelt nicht an
Schreckensvisionen darüber,
06:45
about what happensdas passiert when our machinesMaschinen becomewerden self-awareselbstbewusste,
152
393084
3483
was passiert, wenn unsere
Maschinen Bewusstsein erlangen
06:48
and they decideentscheiden to riseerhebt euch up and coordinateKoordinate attacksAnschläge againstgegen us.
153
396567
3176
sich erheben und
Angriffe gegen uns koordinieren.
06:51
I'm going to startAnfang worryingbeunruhigend about those
154
399743
1747
Darüber werde ich mich erst sorgen,
06:53
the day my computerComputer becomeswird awarebewusst of my printerDrucker.
155
401490
3229
wenn mein Computer
meinen Drucker erkennt.
06:56
(LaughterLachen) (ApplauseApplaus)
156
404719
3629
(Gelächter) (Beifall)
07:00
So this is not the setSet of challengesHerausforderungen we really need to worrySorge about.
157
408348
2972
Dies sind also keine wirklich
Besorgnis erregenden Herausforderungen.
07:03
To tell you the kindsArten of societalgesellschaftlichen challengesHerausforderungen
158
411320
2788
Zur Erklärung der gesellschaftlichen
Herausforderungen,
07:06
that are going to come up in the newneu machineMaschine ageAlter,
159
414108
2212
die im neuen Maschinenzeitalter
aufkommen werden,
07:08
I want to tell a storyGeschichte about two stereotypicalStereotype AmericanAmerikanische workersArbeitskräfte.
160
416320
3711
erzähle ich die Geschichte von zwei
typischen amerikanischen Arbeitern.
07:12
And to make them really stereotypicalStereotype,
161
420031
1768
Um sie wirklich zum Stereotyp zu machen,
07:13
let's make them bothbeide whiteWeiß guys.
162
421799
2147
sagen wir, sie sind beide
weiße Männer.
07:15
And the first one is a college-educatedHochschulausbildung
163
423946
3762
Und der erste hat einen
College-Abschluss,
07:19
professionalProfessionel, creativekreativ typeArt, managerManager,
164
427708
3146
eine professionelle und kreative Art,
ist Manager,
07:22
engineerIngenieur, doctorArzt, lawyerAnwalt, that kindArt of workerArbeitnehmer.
165
430854
2751
Ingenieur, Arzt, Anwalt,
diese Art Arbeitnehmer.
07:25
We're going to call him "TedTed."
166
433605
2419
Nennen wir ihn "Ted".
07:28
He's at the topoben of the AmericanAmerikanische middleMitte classKlasse.
167
436024
2273
Er ist am oberen Ende der
amerikanischen Mittelschicht.
07:30
His counterpartGegenstück is not college-educatedHochschulausbildung
168
438297
2882
Sein Gegenstück war nicht
auf dem College
07:33
and worksWerke as a laborerArbeiter, worksWerke as a clerkSchreiber,
169
441179
3064
und arbeitet als ein Arbeiter, Angestellter,
07:36
does low-levelLow-Level- whiteWeiß collarKragen or blueblau collarKragen work in the economyWirtschaft.
170
444243
3312
verrichtet niedere Büro- oder Fabrikarbeiten
in der Wirtschaft.
07:39
We're going to call that guy "BillBill."
171
447555
2405
Nennen wir ihn "Bill".
07:41
And if you go back about 50 yearsJahre,
172
449960
2079
Vor ungefähr 50 Jahren
07:44
BillBill and TedTed were leadingführend remarkablybemerkenswert similarähnlich livesLeben.
173
452039
3817
führten Bill und Ted ein
bemerkenswert ähnliches Leben.
07:47
For exampleBeispiel, in 1960 they were bothbeide very likelywahrscheinlich
174
455856
2503
Beispielsweise hatten 1960
sehr wahrscheinlich beide
07:50
to have full-timeVollzeit jobsArbeitsplätze, workingArbeiten at leastam wenigsten 40 hoursStd. a weekWoche.
175
458359
3370
eine Vollzeitstelle mit mindestens
40 Wochenstunden
07:53
But as the socialSozial researcherForscher CharlesCharles MurrayMurray has documenteddokumentiert,
176
461729
3296
Aber der Sozialforscher Charles Murray
dokumentierte, dass,
07:57
as we startedhat angefangen to automatezu automatisieren the economyWirtschaft,
177
465025
2968
als wir anfingen,
die Wirtschaft zu automatisieren,
07:59
and 1960 is just about when computersComputer startedhat angefangen to be used by businessesUnternehmen,
178
467993
4147
und 1960 war genau die Zeit der ersten
Computer in den Unternehmen,
08:04
as we startedhat angefangen to progressivelyprogressiv injectinjizieren technologyTechnologie
179
472140
2871
als wir anfingen, schrittweise
Technologie, Automatisierung
08:07
and automationAutomatisierung and digitaldigital stuffSachen into the economyWirtschaft,
180
475011
2736
und digitales Zeug
in die Wirtschaft zu injizieren,
08:09
the fortunesVermögen of BillBill and TedTed divergedwichen a lot.
181
477747
3025
bewegten sich die Schicksale von
Bill und Ted stark auseinander.
08:12
Over this time frameRahmen, TedTed has continuedFortsetzung
182
480772
2119
In diesem Zeitrahmen behielt Ted
08:14
to holdhalt a full-timeVollzeit jobJob. BillBill hasn'that nicht.
183
482891
2752
seinen Vollzeit-Job. Bill nicht.
08:17
In manyviele casesFälle, BillBill has left the economyWirtschaft entirelyvollständig,
184
485643
4271
In vielen Fällen ist Bill überhaupt nicht mehr
in der Wirtschaft.
08:21
and TedTed very rarelynur selten has.
185
489914
2264
Ted hingegen meistens.
08:24
Over time, Ted'sTeds marriageEhe has stayedblieb quiteganz happyglücklich.
186
492178
3265
Über die Jahre führte Ted eine
ziemlich glückliche Ehe.
08:27
Bill'sBills hasn'that nicht.
187
495443
1641
Bill nicht.
08:29
And Ted'sTeds kidsKinder have growngewachsen up in a two-parentzwei-Eltern home,
188
497084
3322
Und Teds Kinder sind mit zwei
Elternteilen aufgewachsen,
08:32
while Bill'sBills absolutelyunbedingt have not over time.
189
500406
3220
Bills Kinder hingegen mit der Zeit nicht.
08:35
Other waysWege that BillBill is droppingfallen out of societyGesellschaft?
190
503626
2404
Andere Möglichkeiten,
warum Bill aus der Gesellschaft fällt?
08:38
He's decreasedverringerte sich his votingWählen in presidentialPräsidenten electionsWahlen,
191
506030
3689
Er nahm immer seltener an den
Präsidentschaftswahlen teil
08:41
and he's startedhat angefangen to go to prisonGefängnis a lot more oftenhäufig.
192
509719
3993
und musste wesentlich öfter ins Gefängnis.
08:45
So I cannotnicht können tell a happyglücklich storyGeschichte about these socialSozial trendsTrends,
193
513712
3984
Also kann ich keine fröhliche Geschichte
über diese Gesellschaftstrends erzählen,
08:49
and they don't showShow any signsSchilder of reversingrückgängig machen themselvessich.
194
517696
2747
und es gibt keine Anzeichen dafür,
dass sie sich selbst rückgängig machen.
08:52
They're alsoebenfalls truewahr no matterAngelegenheit whichwelche ethnicethnisch groupGruppe
195
520443
2973
Sie treffen auch auf alle ethnischen
08:55
or demographicdemographisch groupGruppe we look at,
196
523416
1721
oder demografischen Gruppen zu,
08:57
and they're actuallytatsächlich gettingbekommen so severeschwer
197
525137
2076
und die Trends werden so ernst,
08:59
that they're in dangerAchtung of overwhelmingüberwältigend
198
527213
1771
dass sie Gefahr laufen,
09:00
even the amazingtolle progressFortschritt we madegemacht with the CivilZivile RightsRechte MovementBewegung.
199
528984
3648
selbst unseren erstaunlichen Fortschritt
aus der Bürgerrechtsbewegung zu bezwingen.
09:04
And what my friendsFreunde in SiliconSilizium ValleyTal
200
532632
2512
Und was meine Freunde im Silicon Valley
09:07
and CambridgeCambridge are overlookingmit Blick auf is that they're TedTed.
201
535144
5251
und in Cambridge übersehen, ist,
dass sie Ted sind.
09:12
They're livingLeben these amazinglyerstaunlich busybeschäftigt, productiveproduktiv livesLeben,
202
540395
3437
Sie leben diese unglaublich geschäftigen,
produktiven Leben,
09:15
and they'veSie haben got all the benefitsVorteile to showShow from that,
203
543832
2390
und sie haben alle daraus
entstehenden Vorteile,
09:18
while BillBill is leadingführend a very differentanders life.
204
546222
2435
während Bill ein ganz anderes Leben führt.
09:20
They're actuallytatsächlich bothbeide proofBeweis of how right VoltaireVoltaire was
205
548657
2140
Beide geben Voltaire recht,
als er über die Vorteile
09:22
when he talkedsprach about the benefitsVorteile of work,
206
550797
2252
von Arbeit sprach, und dass sie
uns gleich vor drei Übeln rettet.
09:25
and the factTatsache that it savesspeichert us from not one but threedrei great evilsÜbel.
207
553049
3581
["Die Arbeit hält drei große Übel fern:
die Langeweile, das Laster und die Not."
09:28
["Work savesspeichert a man from threedrei great evilsÜbel: boredomLangeweile, viceLaster and need." — VoltaireVoltaire]
208
556630
997
— Voltaire]
09:29
So with these challengesHerausforderungen, what do we do about them?
209
557627
3336
Wie gehen wir jetzt also
mit diesen Herausforderungen um?
09:32
The economicWirtschaftlich playbookPlaybook is surprisinglyüberraschenderweise clearklar,
210
560963
2583
Die wirtschaftlichen Spielregeln
sind überraschend klar,
09:35
surprisinglyüberraschenderweise straightforwardeinfach, in the shortkurz termBegriff especiallyinsbesondere.
211
563546
3140
und überraschend unkompliziert,
besonders auf kurze Sicht.
09:38
The robotsRoboter are not going to take all of our jobsArbeitsplätze in the nextNächster yearJahr or two,
212
566686
2892
Die Roboter werden nicht alle unsere Jobs
in den nächsten ein, zwei Jahren übernehmen,
09:41
so the classicklassisch EconECON 101 playbookPlaybook is going to work just fine:
213
569578
4468
und so wird die klassische Spielregel aus
"Einführung in die Ökonomie" gut funktionieren:
09:46
EncourageFördern entrepreneurshipUnternehmertum,
214
574046
2152
Förderung unternehmerischer Tätigkeiten,
09:48
doubledoppelt down on infrastructureInfrastruktur,
215
576198
2196
Verdoppelung der Infrastruktur
09:50
and make sure we're turningDrehen out people
216
578394
1699
und sicherstellen, dass wir Menschen
09:52
from our educationalBildungs systemSystem with the appropriateangemessen skillsFähigkeiten.
217
580093
3597
die entsprechenden Fähigkeiten aus
unserem Bildungssystem mitnehmen.
09:55
But over the longerlänger termBegriff, if we are movingbewegend into an economyWirtschaft
218
583690
3277
Aber längerfristig, wenn wir
zu einer Wirtschaft werden,
09:58
that's heavyschwer on technologyTechnologie and lightLicht on laborArbeit,
219
586967
2652
die über viel Technologie und
wenig Arbeitskraft verfügt,
10:01
and we are, then we have to considerErwägen
220
589619
2428
was wir gerade tun,
dann müssen wir uns
10:04
some more radicalRadikale interventionsEingriffe,
221
592047
1784
ein paar radikalere Eingriffe überlegen,
10:05
for exampleBeispiel, something like a guaranteedgarantiert minimumMinimum incomeEinkommen.
222
593831
3199
zum Beispiel so etwas wie ein
garantierter Mindestlohn.
10:09
Now, that's probablywahrscheinlich makingHerstellung some folkFolk in this roomZimmer uncomfortableunbequem,
223
597030
3712
Das ist wahrscheinlich unangenehm
für einige Leute hier
10:12
because that ideaIdee is associateddamit verbundenen with the extremeextrem left wingFlügel
224
600742
3857
weil diese Idee mit der extremen Linken
und eher radikalen Ansichten
10:16
and with fairlyziemlich radicalRadikale schemesSysteme for redistributingUmverteilung von wealthReichtum.
225
604599
3219
zur Umverteilung von Vermögen
in Verbindung gebracht wird.
10:19
I did a little bitBit of researchForschung on this notionBegriff,
226
607818
1953
Ich habe ein wenig Forschung dazu betrieben
10:21
and it mightMacht calmruhig some folkFolk down to know that
227
609771
2455
und es könnte einige Leute beruhigen, dass
10:24
the ideaIdee of a netNetz guaranteedgarantiert minimumMinimum incomeEinkommen
228
612226
2632
die Idee eines garantierten
Netto-Mindestlohns
10:26
has been championedsetzte sich für by those frothing-at-the-mouthSchaum-an-den-Mund socialistsSozialisten
229
614858
3162
von diesen vor Wut schäumenden
Sozialisten Friedrich August von Hayek,
10:30
FriedrichFriedrich HayekHayek, RichardRichard NixonNixon and MiltonMilton FriedmanFriedman.
230
618035
5473
Richard Nixon und
Milton Friedman verfochten wird.
10:35
And if you find yourselfdich selber worriedbesorgt
231
623508
1879
Und wenn Sie befürchten,
10:37
that something like a guaranteedgarantiert incomeEinkommen
232
625387
3309
dass so etwas wie ein
garantiertes Einkommen
10:40
is going to stifleersticken our driveFahrt to succeedgelingen
233
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unseren Erfolgskurs
im Keim ersticken wird
10:42
and make us kindArt of complacentselbstgefällig,
234
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und uns irgendwie selbstgefällig
werden lässt,
10:44
you mightMacht be interestedinteressiert to know that socialSozial mobilityMobilität,
235
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dass die soziale Mobilität,
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one of the things we really pridestolz ourselvesuns selbst on in the UnitedVereinigte StatesStaaten,
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eines der Dinge, auf die wir
in den USA wirklich stolz sind,
10:50
is now lowerniedriger than it is in the northernNord EuropeanEuropäische countriesLänder
237
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jetzt niedriger ist als in den
nordeuropäischen Ländern,
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that have these very generousgroßzügig socialSozial safetySicherheit netsNetze.
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die diese sehr großzügigen
sozialen Sicherheitsnetze haben.
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sind also eigentlich ganz simpel.
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I don't know what the playbookPlaybook is
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Ich kenne nicht die Anleitung dafür,
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for gettingbekommen BillBill to engageengagieren and staybleibe engagedbeschäftigt throughoutwährend life.
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dass Bill Arbeit findet
und sein Leben lang behält.
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I do know that educationBildung is a hugeenorm partTeil of it.
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Ich weiß aber, dass Bildung
eine große Rolle darin spielt.
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I witnessedbezeugt this firsthandaus erster Hand.
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Ich erlebte das am eigenen Leib.
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I was a MontessoriMontessori kidKind for the first fewwenige yearsJahre of my educationBildung,
245
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Ich war in den ersten Bildungsjahren
ein Montessori-Kind,
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and what that educationBildung taughtgelehrt me
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und diese Erziehung lehrte mich,
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is that the worldWelt is an interestinginteressant placeOrt
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dass die Welt ein interessanter Ort ist
11:20
and my jobJob is to go exploreerforschen it.
248
668223
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und es meine Aufgabe ist,
sie zu erkunden.
11:22
The schoolSchule stoppedgestoppt in thirddritte gradeKlasse,
249
670864
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Die Schule ging nur bis zur dritten Klasse,
11:24
so then I enteredtrat ein the publicÖffentlichkeit schoolSchule systemSystem,
250
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danach kam ich ins öffentliche Schulsystem,
11:26
and it feltFilz like I had been sentgesendet to the GulagGulag.
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und fühlte sich an, als wäre ich
ins Gulag geschickt worden.
11:30
With the benefitVorteil of hindsightim Nachhinein, I now know the jobJob
252
678999
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Rückblickend weiß ich,
dass es darum ging,
11:33
was to preparevorbereiten me for life as a clerkSchreiber or a laborerArbeiter,
253
681900
2514
mich auf das Leben als Angestellter
oder Arbeiter vorzubereiten,
11:36
but at the time it feltFilz like the jobJob was to kindArt of
254
684414
2330
aber damals dachte ich,
es ginge darum,
11:38
boreBohrung me into some submissionEinreichung with what was going on around me.
255
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We cannotnicht können keep turningDrehen out BillsRechnungen.
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So we see some greenGrün shootsschießt that things are gettingbekommen better.
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Wir sehen, dass Technologie
die Bildung stark beeinflusst
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and engagingansprechend people, from our youngestjüngste learnersLernenden
260
700760
2528
und Menschen beschäftigt,
von den jüngsten Lernern
11:55
up to our oldestälteste onesEinsen.
261
703288
1764
bis zu unseren ältesten.
11:57
We see very prominentProminente businessGeschäft voicesStimmen tellingErzählen us
262
705052
2620
Sehr prominente Unternehmerstimmen
fordern uns auf,
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we need to rethinküberdenken some of the things that we'vewir haben been holdingHalten dearsehr geehrter for a while.
263
707672
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einige der Dinge zu überdenken,
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12:02
And we see very seriousernst and sustainednachhaltig
264
710888
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Und wir sehen sehr ernste, dauerhafte
12:05
and data-drivendatengesteuerte effortsBemühungen to understandverstehen
265
713148
2804
und datengesteuerte Bemühungen,
um zu verstehen,
12:07
how to interveneeingreifen in some of the mostdie meisten troubledbeunruhigt communitiesGemeinschaften that we have.
266
715952
3543
wie man in einigen unserer
notleidendsten Gebiete intervenieren kann.
12:11
So the greenGrün shootsschießt are out there.
267
719495
2209
Die ersten Anzeichen sind also da.
12:13
I don't want to pretendso tun als ob for a minuteMinute
268
721704
1434
Ich will keineswegs so tun,
12:15
that what we have is going to be enoughgenug.
269
723138
1942
als reiche aus, was wir haben.
12:17
We're facinggegenüber very toughzäh challengesHerausforderungen.
270
725080
2142
Uns stehen sehr große
Herausforderungen bevor.
12:19
To give just one exampleBeispiel, there are about fivefünf millionMillion AmericansAmerikaner
271
727222
3106
Um nur ein Beispiel zu nennen:
ca. 5 Millionen Amerikaner
12:22
who have been unemployedarbeitslos for at leastam wenigsten sixsechs monthsMonate.
272
730328
2814
sind seit mindestens
sechs Monaten arbeitslos.
12:25
We're not going to fixFix things for them
273
733142
1342
Wir werden ihre Probleme nicht lösen,
12:26
by sendingSenden them back to MontessoriMontessori.
274
734484
2443
indem wir sie wieder auf
Montessori-Schulen schicken.
12:28
And my biggestgrößte worrySorge is that we're creatingErstellen a worldWelt
275
736927
2355
Und meine größte Sorge ist,
dass wir eine Welt erschaffen,
12:31
where we're going to have glitteringglitzernde technologiesTechnologien
276
739282
2549
mit schillernden Technologien,
12:33
embeddedeingebettet in kindArt of a shabbyschäbig societyGesellschaft
277
741831
2305
eingebettet in eine etwas
schäbige Gesellschaft
12:36
and supportedunterstützt by an economyWirtschaft that generateserzeugt inequalityUngleichheit
278
744136
2967
und gestützt durch eine Wirtschaft,
die Ungleichheit
12:39
insteadstattdessen of opportunityGelegenheit.
279
747103
1481
statt Möglichkeiten fördert.
12:40
But I actuallytatsächlich don't think that's what we're going to do.
280
748584
2752
Aber ich glaube eigentlich nicht,
dass wir das tun werden.
12:43
I think we're going to do something a lot better
281
751336
1629
Ich denke, dass wir
etwas viel besseres tun werden,
12:44
for one very straightforwardeinfach reasonGrund:
282
752965
2110
aus einem ganz einfachen Grund:
12:47
The factsFakten are gettingbekommen out there.
283
755075
1968
Die Fakten verbreiten sich.
12:49
The realitiesRealitäten of this newneu machineMaschine ageAlter
284
757043
2042
Die Realität dieses
neuen Maschinenzeitalters
12:51
and the changeVeränderung in the economyWirtschaft are becomingWerden more widelyweit knownbekannt.
285
759085
3315
und der wirtschaftliche Wandel
werden immer bekannter.
12:54
If we wanted to acceleratebeschleunigen that processverarbeiten, we could do things
286
762400
2851
Wollten wir diesen Prozess beschleunigen,
könnten wir beispielsweise
12:57
like have our bestBeste economistsÖkonomen and policymakerspolitische Entscheidungsträger
287
765251
2766
unsere besten Ökonomen
und Politiker
13:00
playspielen "JeopardyGefahr!" againstgegen WatsonWatson.
288
768017
2419
"Jeopardy!" gegen Watson
spielen lassen.
13:02
We could sendsenden CongressKongress on an autonomousautonom carAuto roadStraße tripAusflug.
289
770436
3550
Wir könnten die Regierung mit einem
selbstfahrenden Auto auf Reisen schicken.
13:05
And if we do enoughgenug of these kindsArten of things,
290
773986
1653
Und wenn wir genug
solche Dinge tun,
13:07
the awarenessdas Bewusstsein is going to sinksinken in that things are going to be differentanders.
291
775639
3404
wird allen bewusst,
dass die Dinge sich ändern werden.
13:11
And then we're off to the racesRennen,
292
779043
1771
Und dann gibt es
ein Wettrennen,
13:12
because I don't believe for a secondzweite
293
780814
2430
weil ich nicht im Geringsten glaube,
13:15
that we have forgottenvergessen how to solvelösen toughzäh challengesHerausforderungen
294
783244
2968
dass wir verlernt haben, schwierige
Herausforderungen zu überwinden,
13:18
or that we have becomewerden too apatheticapathisch or hard-heartedhartherzig to even try.
295
786212
4350
oder dass wir zu apathisch oder
hartherzig sind, um es zu versuchen.
13:22
I startedhat angefangen my talk with quotesZitate from wordsmithsWortschmiede
296
790562
2394
Ich begann meinen Vortrag mit
Zitaten von Wortschöpfern,
13:24
who were separatedgetrennt by an oceanOzean and a centuryJahrhundert.
297
792956
2816
zwischen denen ein Ozean
und ein Jahrhundert lagen.
13:27
Let me endEnde it with wordsWörter from politiciansPolitiker
298
795772
2152
Abschließen möchte ich
mit Worten von Politikern,
13:29
who were similarlyähnlich distantentfernt.
299
797924
1731
die ebenso weit
auseinander lagen.
13:31
WinstonWinston ChurchillChurchill camekam to my home of MITMIT in 1949,
300
799655
3333
1949 kam Winston Churchill zu meiner Heimat,
dem MIT, und sagte:
13:34
and he said, "If we are to bringbringen the broadbreit massesMassen
301
802988
2148
"Wenn wir die breiten Massen
der Menschen
13:37
of the people in everyjeden landLand to the tableTabelle of abundanceFülle,
302
805136
3710
jeden Landes
an den Gabentisch bringen möchten,
13:40
it can only be by the tirelessunermüdliche improvementVerbesserung
303
808846
3030
müssen wir unermüdlich
all unsere
13:43
of all of our meansmeint of technicaltechnisch productionProduktion."
304
811876
2973
technischen Produktionsmethoden
verbessern."
13:46
AbrahamAbraham LincolnLincoln realizedrealisiert there was one other ingredientZutat.
305
814849
2619
Abraham Lincoln erkannte
eine weitere Zutat.
13:49
He said, "I am a firmFirma believerGläubige in the people.
306
817468
2898
Er sagte: "Ich glaube fest
an die Menschen.
13:52
If givengegeben the truthWahrheit, they can be dependedhing uponauf
307
820366
2333
Gibt man ihnen die Wahrheit,
kann man sich darauf verlassen,
13:54
to meetTreffen any nationalNational crisisKrise.
308
822699
2369
dass sie jede
nationale Krise überwinden.
13:57
The great pointPunkt is to give them the plaineinfach factsFakten."
309
825068
2784
Wichtig ist, ihnen
die reinen Fakten zu geben."
13:59
So the optimisticoptimistisch noteHinweis, great pointPunkt that I want to leaveverlassen you with
310
827852
3110
Das Optimistische, Tolle,
was ich Ihnen mitgeben möchte, ist,
14:02
is that the plaineinfach factsFakten of the machineMaschine ageAlter are becomingWerden clearklar,
311
830962
3145
dass die klaren Fakten
des Maschinenzeitalters sichtbar werden
14:06
and I have everyjeden confidenceVertrauen that we're going to use them
312
834107
2457
und ich bin vollkommen überzeugt,
dass wir sie einsetzen werden,
14:08
to chartDiagramm a good courseKurs into the challengingherausfordernd,
313
836564
2915
um einen guten Weg zu weisen
für die anspruchsvolle,
14:11
abundantreichlich economyWirtschaft that we're creatingErstellen.
314
839479
2533
üppige Wirtschaft,
die wir gerade erschaffen.
14:14
Thank you very much.
315
842012
1691
Vielen Dank.
14:15
(ApplauseApplaus)
316
843703
4382
(Beifall)
Translated by Inga Rodermund
Reviewed by Judith Matz

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ABOUT THE SPEAKER
Andrew McAfee - Management theorist
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society.

Why you should listen

Andrew McAfee studies the ways that information technology (IT) affects businesses, business as a whole, and the larger society. His research investigates how IT changes the way companies perform, organize themselves and compete. At a higher level, his work also investigates how computerization affects competition, society, the economy and the workforce.

He's a principal research scientist at the Center for Digital Business at the MIT Sloan School of Management. His books include Enterprise 2.0 and Race Against the Machine (with Erik Brynjolfsson). Read more on his blog.

 

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