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

אריק ברידג': למה הטק צריך את מדעי הרוח

Filmed: 2017-12-06

Readability: 4.6

1,226,683 views

אם אתם רוצים להקים צוות של פותרי בעיות חדשניים, עליכם להעריך את מדעי הרוח בדיוק כמו את המדעים, אומר היזם אריק ברידג'. הוא מסביר מדוע חברות טכנולוגיה צריכות להסתכל אל מעבר לבוגרי STEM עבור גיוס עובדים חדשים - וכיצד אנשים עם רקע באמנויות ובמדעי הרוח יכולים להביא יצירתיות ותובנות למקומות עבודה טכניים.

Eric Berridge - Entrepreneur
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 barבָּר, right?

0

647

2242

כולכם הייתם בבר, נכון?

00:14

(Laughterצחוק)

1

2913

1491

צחוק

00:16

But have you ever goneנעלם to a barבָּר

2

4759

2694

אבל האם אי פעם הלכתם לבר

00:19

and come out with a $200 millionמִילִיוֹן businessעֵסֶק?

3

7477

2952

ויצאתם עם עסק של 200 מיליון דולר?

00:24

That's what happenedקרה to us
about 10 yearsשנים agoלִפנֵי.

4

12276

2280

זה מה שקרה לנו לפני כ -10 שנים.

00:27

We'dלהתחתן had a terribleנורא day.

5

15445

1705

היה לנו יום נורא.

00:30

We had this hugeעָצוּם clientלָקוּחַ
that was killingהֶרֶג us.

6

18012

4064

היה לנו לקוח ענק שהרג אותנו.

00:34

We're a softwareתוֹכנָה consultingייעוץ firmמוּצָק,

7

22100

2604

אנחנו חברת ייעוץ לפיתוחי תוכנה,

00:36

and we couldn'tלא יכול find
a very specificספֵּצִיפִי programmingתִכנוּת skillמְיוּמָנוּת

8

24728

2982

ולא הצלחנו למצוא כישורי תכנות
מאוד ספציפיים

00:39

to help this clientלָקוּחַ deployלפרוס
a cutting-edgeשיא הטכנולוגיה cloudענן systemמערכת.

9

27734

3158

כדי לסייע ללקוח הזה לפרוש
מערכת מחשוב ענן חדשנית.

00:43

We have a bunchצְרוֹר of engineersמהנדסים,

10

31798

1421

יש לנו קבוצה של מהנדסים,

00:45

but noneאף אחד of them could please this clientלָקוּחַ.

11

33243

2594

אבל אף אחד מהם לא הצליח לספק את הלקוח.

00:49

And we were about to be firedנורה.

12

37274

1657

ועמדנו בפני סכנת פיטורין.

00:51

So we go out to the barבָּר,

13

39888

2335

אז יצאנו לבר,

00:54

and we're hangingתְלִיָה out
with our bartenderמוֹזֵג friendחָבֵר Jeffג 'ף,

14

42247

4047

וישבנו עם הברמן, החבר שלנו ג'ף,

00:58

and he's doing
what all good bartendersברמנים do:

15

46318

2001

והוא עשה, מה שכל הברמנים הטובים עושים:

01:00

he's commiseratingמשתתף בצערך with us,
makingהֲכָנָה us feel better,

16

48343

3022

ניחם אותנו כדי שנרגיש טוב יותר,

01:03

relatingהקשורות to our painכְּאֵב,

17

51389

2292

התייחס לכאב שלנו,

01:05

sayingפִּתגָם, "Hey, these guys
are overblowingoverblowing it.

18

53705

2048

ואמר, "היי, האנשים האלה מנפחים את זה.

01:07

Don't worryדאגה about it."

19

55777

1183

אל תדאגו."

01:08

And finallyסוף כל סוף, he deadpansdeadpans us and saysאומר,

20

56984

2214

ולבסוף בסבר פנים סתומות הוא אמר לנו,

01:11

"Why don't you sendלִשְׁלוֹחַ me in there?

21

59222

2293

"למה שלא תשלחו אותי לשם?

01:13

I can figureדמות it out."

22

61539

1507

אני יכול להצליח להבין את זה".

01:15

So the nextהַבָּא morningשַׁחַר,
we're hangingתְלִיָה out in our teamקְבוּצָה meetingפְּגִישָׁה,

23

63585

3081

אז למחרת בבוקר,
אנחנו נמצאים בפגישת הצוות שלנו,

01:19

and we're all a little hazyמעורפל ...

24

67901

2555

וכולנו קצת מבולבלים ...

01:22

(Laughterצחוק)

25

70480

1150

(צחוק)

01:24

and I half-jokinglyחצי בצחוק throwלזרוק it out there.

26

72504

2120

ובחצי צחוק אני זורק את זה לחלל החדר.

01:26

I say, "Hey, I mean,
we're about to be firedנורה."

27

74648

2584

אני אומר, "היי, אני מתכוון לומר,
שעומדים לפטר אותנו".

01:29

So I say,

28

77256

1302

אז אני אומר,

01:30

"Why don't we sendלִשְׁלוֹחַ in
Jeffג 'ף, the bartenderמוֹזֵג?"

29

78582

2082

"למה שלא נשלח לשם את ג'ף, הברמן?"

01:32

(Laughterצחוק)

30

80688

3077

(צחוק)

01:35

And there's some silenceשתיקה,
some quizzicalתוהות looksנראה.

31

83789

4061

ונופלת שתיקה, וכמה מבטים תוהים.

01:39

Finallyסוף כל סוף, my chiefרֹאשׁ of staffצוות saysאומר,
"That is a great ideaרַעְיוֹן."

32

87874

3542

לבסוף, ראש הצוות שלי אומר,
"זה רעיון מצוין."

01:43

(Laughterצחוק)

33

91440

1737

(צחוק)

01:45

"Jeffג 'ף is wickedרָשָׁע smartלִכאוֹב. He's brilliantמַברִיק.

34

93201

2094

"ג'ף פיקח כמו שד, הוא מבריק.

01:48

He'llגֵיהִנוֹם figureדמות it out.

35

96168

1150

הוא יבין את זה

01:50

Let's sendלִשְׁלוֹחַ him in there."

36

98328

1413

בואו ונשלח אותו לשם"

01:52

Now, Jeffג 'ף was not a programmerמְתַכנֵת.

37

100189

2526

עכשיו, ג'ף לא היה מתכנת.

01:54

In factעוּבדָה, he had droppedירד out of Pennפן
as a philosophyפִילוֹסוֹפִיָה majorגדול.

38

102739

3889

למעשה, הוא נפלט מאונ. פנסילבניה
כבוגר פילוסופיה.

01:59

But he was brilliantמַברִיק,

39

107491

1994

אבל הוא היה מבריק,

02:01

and he could go deepעָמוֹק on topicsנושאים,

40

109509

2627

והוא היה מסוגל להתעמק בנושאים,

02:04

and we were about to be firedנורה.

41

112160

2032

ואותנו עמדו בפני פיטורין.

02:06

So we sentנשלח him in.

42

114216

1150

אז שלחנו אותו פנימה.

02:09

After a coupleזוּג daysימים of suspenseמֶתַח,

43

117839

1986

לאחר כמה ימים של מתח,

02:11

Jeffג 'ף was still there.

44

119849

2157

ג'ף עדיין היה שם.

02:15

They hadn'tלא sentנשלח him home.

45

123002

2140

הם לא שלחו אותו הביתה.

02:17

I couldn'tלא יכול believe it.

46

125166

2066

לא יכולתי להאמין.

02:19

What was he doing?

47

127256

1491

מה הוא עשה?

02:21

Here'sהנה what I learnedמְלוּמָד.

48

129281

1150

הנה מה שגיליתי.

02:23

He had completelyלַחֲלוּטִין disarmedמנשקו
theirשֶׁלָהֶם fixationקיבעון on the programmingתִכנוּת skillמְיוּמָנוּת.

49

131318

4210

הוא פרק לחלוטין את המקובעות שלהם
בקשר למיומנות התכנות.

02:29

And he had changedהשתנה the conversationשִׂיחָה,

50

137004

2921

והוא שינה את השיחה,

02:31

even changingמִשְׁתַנֶה what we were buildingבִּניָן.

51

139949

2016

אפילו שינה את מה שבנינו.

02:33

The conversationשִׂיחָה was now
about what we were going to buildלִבנוֹת and why.

52

141989

4552

השיחה עכשיו היתה
על מה שאנחנו הולכים לבנות ולמה.

02:41

And yes, Jeffג 'ף figuredמְעוּטָר out
how to programתָכְנִית the solutionפִּתָרוֹן,

53

149059

5358

וכן, ג'ף הבין איך לתכנת את הפתרון,

02:46

and the clientלָקוּחַ becameהפכתי
one of our bestהטוב ביותר referencesהפניות.

54

154441

2365

והלקוח הפך לאחד הממליצים
הטובים ביותר שלנו.

02:50

Back then, we were 200 people,

55

158782

1977

באותו זמן מנינו 200 אנשים,

02:52

and halfחֲצִי of our companyחֶברָה was madeעָשׂוּי up
of computerמַחשֵׁב scienceמַדָע majorsמגמות or engineersמהנדסים,

56

160783

6320

וחצי מהם היו בוגרי מדעי המחשב או ממהנדסים,

02:59

but our experienceניסיון with Jeffג 'ף
left us wonderingתוהה:

57

167127

2261

אבל הניסיון שלנו עם ג'ף גרם לנו לתהות:

03:02

Could we repeatחזור this throughדרך our businessעֵסֶק?

58

170627

2071

האם נוכל לחזור על זה בעסק שלנו?

03:06

So we changedהשתנה the way
we recruitedגויסו and trainedמְאוּמָן.

59

174017

4261

אז שינינו את דרך הגיוס וההכשרה.

03:11

And while we still soughtביקש after computerמַחשֵׁב
engineersמהנדסים and computerמַחשֵׁב scienceמַדָע majorsמגמות,

60

179766

5984

ובעוד אנחנו עדיין מחפשים אחר
מהנדסי ומדעני מחשב

03:17

we sprinkledבָּזוּק in artistsאמנים,
musiciansמוזיקאים, writersסופרים ...

61

185774

4976

טפטפנו פנימה אמנים, מוזיקאים, סופרים ...

03:24

and Jeff'sשל ג 'ף storyכַּתָבָה startedהתחיל to multiplyלְהַכפִּיל
itselfעצמה throughoutבְּמֶשֶך our companyחֶברָה.

62

192818

4374

וסיפורו של ג'ף החל לגדול מאוד
ברחבי החברה שלנו

03:29

Our chiefרֹאשׁ technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה officerקָצִין
is an Englishאנגלית majorגדול,

63

197216

3333

קצין הטכנולוגיה הראשי שלנו
הוא בוגר הפקולטה לאנגלית,

03:34

and he was a bikeאופניים messengerשָׁלִיחַ in Manhattanמנהטן.

64

202168

2214

והוא היה שליח על אופניים במנהטן.

03:38

And todayהיום, we're a thousandאלף people,

65

206680

1946

והיום אנחנו מונים אלף אנשים,

03:41

yetעדיין still lessפָּחוּת than a hundredמֵאָה have degreesמעלות
in computerמַחשֵׁב scienceמַדָע or engineeringהַנדָסָה.

66

209935

5452

אך עדיין פחות ממאה מהם הם בעלי תואר
במדעי המחשב או בהנדסה.

03:48

And yes, we're still
a computerמַחשֵׁב consultingייעוץ firmמוּצָק.

67

216984

3183

וכן, אנחנו עדיין חברת ייעוץ בתחום המחשוב.

03:52

We're the numberמספר one playerשחקן in our marketשׁוּק.

68

220191

2126

אנחנו השחקן מספר אחד בשוק שלנו.

03:54

We work with the fastest-growingהמהירה ביותר
softwareתוֹכנָה packageחֲבִילָה

69

222341

2353

אנחנו עובדים עם חבילת פתרונות תוכנה
שגדלה הכי מהר,

03:56

to ever reachלְהַגִיעַ 10 billionמיליארד dollarsדולר
in annualשנתי salesמכירות.

70

224718

2293

ושהגיעה אי פעם ל 10 מיליארד דולר
במכירות שנתיות.

04:01

So it's workingעובד.

71

229015

1626

אז זה עובד.

04:05

Meanwhileבינתיים, the pushלִדחוֹף for STEM-basedמבוסס על גזע
educationהַשׂכָּלָה in this countryמדינה --

72

233426

5731

בינתיים, הדחיפה לכיוון חינוך
שמבוסס על לימודי STEM במדינה זו

04:11

scienceמַדָע, technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה,
engineeringהַנדָסָה, mathematicsמָתֵימָטִיקָה --

73

239181

3334

שזה ר"ת של מדע, טכנולוגיה,
הנדסה, ומתמטיקה -

04:14

is fierceעַז.

74

242539

1212

הוא אגרסיבי.

04:15

It's in all of our facesפרצופים.

75

243775

1880

זה מרוח על הפרצופים של כולנו.

04:18

And this is a colossalעֲנָקִי mistakeטעות.

76

246355

1674

וזוהי טעות ענקית.

04:21

Sinceמאז 2009, STEMגֶזַע majorsמגמות
in the Unitedמאוחד Statesמדינות

77

249707

4229

מאז 2009, מס. בוגרי מגמות STEM
בארצות הברית

04:25

have increasedמוּגדָל by 43 percentאָחוּז,

78

253960

2056

גדל ב -43%,

04:28

while the humanitiesמַדָעֵי הָרוּחַ have stayedנשאר flatשָׁטוּחַ.

79

256040

2428

בעוד שבמדעי הרוח לא נצפתה עליה.

04:30

Our pastעבר presidentנָשִׂיא

80

258492

1365

הנשיא הקודם שלנו

04:33

dedicatedמוּקדָשׁ over a billionמיליארד dollarsדולר
towardsלִקרַאת STEMגֶזַע educationהַשׂכָּלָה

81

261047

3503

הקדיש מעל למיליארד דולר לטובת חינוך STEM

04:36

at the expenseהוֹצָאָה of other subjectsנושאים,

82

264574

2839

על חשבון מקצועות אחרים,

04:39

and our currentנוֹכְחִי presidentנָשִׂיא

83

267437

2876

והנשיא הנוכחי שלנו

04:42

recentlyלאחרונה redirectedהופנה מחדש 200 millionמִילִיוֹן dollarsדולר
of Departmentמַחלָקָה of Educationחינוך fundingמימון

84

270337

4867

הפנה לאחרונה 200 מיליון דולר
ממימון מחלקת החינוך

04:47

into computerמַחשֵׁב scienceמַדָע.

85

275228

1469

למדעי המחשב.

04:49

And CEOsמנכ"לים are continuallyללא הרף complainingמתלונן
about an engineering-starvedהנדסה מורעבים workforceכוח עבודה.

86

277788

6381

ומנכ"לים מתלוננים ללא הרף
על מחסור בכוח עבודה הנדסי.

04:57

These campaignsמסעות פרסום,

87

285717

1445

מסעות פרסום אלה,

05:00

coupledמְצוּמָד with the undeniableלֹא מוּטָל בְּסֶפֶק successהַצלָחָה
of the techטק economyכַּלְכָּלָה --

88

288583

3548

יחד עם הצלחה שאינה מוטלת בספק
של כלכלת הטכנולוגיות -

05:04

I mean, let's faceפָּנִים it,

89

292155

1248

אני מתכוון, בואו נודה בזה,

05:05

sevenשֶׁבַע out of the 10 mostרוב valuableבעל ערך
companiesחברות in the worldעוֹלָם by marketשׁוּק capכובע

90

293427

5508

7 מתוך 10 החברות בעלות הערך הרב ביותר
בעולם לפי שווי שוק

05:10

are technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה firmsחברות --

91

298959

1511

הן חברות טכנולוגיה --

05:13

these things createלִיצוֹר an assumptionהנחה

92

301662

1976

הדברים האלה מובילים להנחה

05:16

that the pathנָתִיב of our futureעתיד workforceכוח עבודה
will be dominatedנשלט by STEMגֶזַע.

93

304805

4214

שהנתיב של כוח העבודה העתידי שלנו
יהיה נשלט על ידי STEM.

05:24

I get it.

94

312583

1150

אני מבין את זה.

05:26

On paperעיתון, it makesעושה senseלָחוּשׁ.

95

314692

1621

על הנייר, זה הגיוני.

05:29

It's temptingמפתה.

96

317498

1212

זה מפתה.

05:33

But it's totallyלְגַמרֵי overblownיותר מדי.

97

321597

1933

אבל זה לגמרי מוגזם.

05:35

It's like, the entireשלם soccerכדורגל teamקְבוּצָה
chasesרודפים the ballכַּדוּר into the cornerפינה,

98

323554

6051

זה כאילו, כל קבוצת הכדורגל
רודפת אחר הכדור לפינה,

05:41

because that's where the ballכַּדוּר is.

99

329629

1778

כי זה המקום שבו הכדור נמצא.

05:44

We shouldn'tלא צריך overvalueovervalue STEMגֶזַע.

100

332841

2246

אנחנו לא צריכים להפריז בערך
של מגמות STEM.

05:48

We shouldn'tלא צריך valueערך the sciencesמדעים
any more than we valueערך the humanitiesמַדָעֵי הָרוּחַ.

101

336133

3573

איננו צריכים להעריך את המדעים
יותר מאשר את מדעי הרוח.

05:52

And there are a coupleזוּג of reasonsסיבות.

102

340544

1722

ויש לכך כמה סיבות.

05:55

Numberמספר one, today'sשל היום technologiesטכנולוגיות
are incrediblyבצורה מדהימה intuitiveאינטואיטיבי.

103

343058

5986

מספר 1, הטכנולוגיות של היום
הן אינטואיטיביות להפליא.

06:01

The reasonסיבה we'veיש לנו been ableיכול
to recruitלגיס from all disciplinesדיסציפלינות

104

349068

4000

הסיבה שהצלחנו לגייס מכל המגמות

06:05

and swivelלְהִסְתוֹבֵב into specializedהתמחה skillsמיומנויות

105

353092

2119

ולהתברג לתוך כישורים מיוחדים

06:08

is because modernמוֹדֶרנִי systemsמערכות
can be manipulatedמניפולציה withoutלְלֹא writingכְּתִיבָה codeקוד.

106

356377

4754

היא כי ניתן לתפעל
מערכות מודרניות ללא כתיבת קוד.

06:13

They're like LEGOלֶגוֹ: easyקַל to put togetherיַחַד,
easyקַל to learnלִלמוֹד, even easyקַל to programתָכְנִית,

107

361155

5854

הן כמו לגו: קלות להרכבה, ללמידה,
ואפילו לתכנות

06:19

givenנָתוּן the vastעָצוּם amountsסכומים of informationמֵידָע
that are availableזמין for learningלְמִידָה.

108

367033

3491

בהתחשב בכמויות העצומות של מידע
הזמינות ללמידה.

06:23

Yes, our workforceכוח עבודה
needsצרכי specializedהתמחה skillמְיוּמָנוּת,

109

371173

2835

כן, כוח העבודה שלנו
זקוק למיומנות ממוקצעת,

06:27

but that skillמְיוּמָנוּת requiresדורש a farרָחוֹק lessפָּחוּת
rigorousקַפְּדָנִי and formalizedפורמליזציה educationהַשׂכָּלָה

110

375242

4794

אבל מיומנות זו דורשת חינוך הרבה פחות
קפדני ופורמלי

06:32

than it did in the pastעבר.

111

380060

1856

מאשר בעבר.

06:34

Numberמספר two, the skillsמיומנויות
that are imperativeהֶכְרֵחִי and differentiatedבדיל

112

382876

5739

מספר 2, הכישורים ההכרחיים והמובחנים

06:40

in a worldעוֹלָם with intuitiveאינטואיטיבי technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה

113

388639

3149

בעולם עם טכנולוגיה אינטואיטיבית

06:43

are the skillsמיומנויות that help us
to work togetherיַחַד as humansבני אנוש,

114

391812

3587

הם הכישורים המסייעים לנו
לעבוד יחד כבני אדם,

06:49

where the hardקָשֶׁה work
is envisioningחִזוּי the endסוֹף productמוצר

115

397184

3984

במקום בו העבודה הקשה
חוזה את המוצר הסופי

06:54

and its usefulnessתוֹעֶלֶת,

116

402193

1492

ואת התועלתיות שלו.

06:55

whichאיזה requiresדורש real-worldעולם אמיתי experienceניסיון
and judgmentפְּסַק דִין and historicalהִיסטוֹרִי contextהֶקשֵׁר.

117

403709

6214

שדורשת ניסיון בעולם האמיתי
ושיפוט והקשר היסטורי

07:03

What Jeff'sשל ג 'ף storyכַּתָבָה taughtלימד us

118

411232

2286

מה שהסיפור של ג'ף לימד אותנו

07:05

is that the customerצרכן
was focusedמְרוּכָּז on the wrongלא בסדר thing.

119

413542

3531

הוא שהלקוח התמקד בדבר הלא נכון.

07:10

It's the classicקלַאסִי caseמקרה:

120

418160

1507

זה המקרה הקלאסי:

07:12

the technologistטכנאי strugglingנאבקת to communicateלתקשר
with the businessעֵסֶק and the endסוֹף userמִשׁתַמֵשׁ,

121

420661

4262

הטכנולוג נאבק לתקשר
עם העסק ועם משתמש הקצה,

07:16

and the businessעֵסֶק failingכושל
to articulateלבטא theirשֶׁלָהֶם needsצרכי.

122

424947

4186

והעסק נכשל בביטוי של צרכיהם.

07:22

I see it everyכֹּל day.

123

430033

1706

אני רואה את זה כל יום.

07:25

We are scratchingמגרד the surfaceמשטח

124

433448

1922

אנחנו מגרדים את פני השטח

07:27

in our abilityיְכוֹלֶת as humansבני אנוש
to communicateלתקשר and inventלִהַמצִיא togetherיַחַד,

125

435394

4809

ביכולת שלנו כבני אדם לתקשר ולהמציא יחד,

07:32

and while the sciencesמדעים teachלְלַמֵד us
how to buildלִבנוֹת things,

126

440227

4580

ובעוד המדעים מלמדים אותנו איך לבנות דברים,

07:36

it's the humanitiesמַדָעֵי הָרוּחַ that teachלְלַמֵד us
what to buildלִבנוֹת and why to buildלִבנוֹת them.

127

444831

5410

מדעי הרוח הם אלה שמלמדים אותנו
מה לבנות ולמה לבנות אותם.

07:43

And they're equallyבאופן שווה as importantחָשׁוּב,

128

451612

2604

והם חשובים באותה מידה,

07:46

and they're just as hardקָשֶׁה.

129

454240

1507

והם קשים באותה מידה.

07:50

It irksמרגיז me ...

130

458476

1995

זה מטריד אותי ...

07:54

when I hearלִשְׁמוֹעַ people
treatטיפול the humanitiesמַדָעֵי הָרוּחַ as a lesserקָטָן יוֹתֵר pathנָתִיב,

131

462532

5493

כשאני שומע אנשים מתייחסים
למדעי הרוח כאל מסלול נחות יותר,

08:00

as the easierקל יותר pathנָתִיב.

132

468049

1184

כאל מסלול קל יותר.

08:01

Come on!

133

469840

1150

בחייכם!

08:04

The humanitiesמַדָעֵי הָרוּחַ give us
the contextהֶקשֵׁר of our worldעוֹלָם.

134

472258

4150

מדעי הרוח נותנים לנו
את ההקשר של העולם שלנו.

08:10

They teachלְלַמֵד us how to think criticallyבאופן ביקורתי.

135

478573

3437

הם מלמדים אותנו לחשוב בצורה ביקורתית.

08:14

They are purposelyבכוונה unstructuredבלתי מובנית,

136

482034

1969

הם בכוונה לא מובנים,

08:16

while the sciencesמדעים
are purposelyבכוונה structuredמובנה.

137

484027

2546

בעוד שהמדעים הם מובנים בכוונה.

08:19

They teachלְלַמֵד us to persuadeלְשַׁכְנֵעַ,
they give us our languageשפה,

138

487745

3588

הם מלמדים אותנו איך לשכנע,
הם נותנים לנו את השפה שלנו,

08:23

whichאיזה we use to convertלהמיר our emotionsרגשות
to thought and actionפעולה.

139

491357

6839

שבה אנו משתמשים כדי להמיר
את הרגשות שלנו למחשבה ולפעולה.

08:32

And they need to be
on equalשווה footingאֲחִיזָה with the sciencesמדעים.

140

500267

4264

והם צריכים להיות על בסיס שווה למדעים.

08:36

And yes, you can hireלִשְׂכּוֹר a bunchצְרוֹר of artistsאמנים

141

504555

3992

וכן, אתם יכולים לשכור חבורה של אמנים

08:40

and buildלִבנוֹת a techטק companyחֶברָה

142

508571

1333

ולבנות חברת טק

08:43

and have an incredibleמדהים outcomeתוֹצָאָה.

143

511166

1770

ולקבל תוצאה מדהימה.

08:46

Now, I'm not here todayהיום
to tell you that STEM'sשל גזע badרַע.

144

514616

4722

עכשיו, אני לא כאן היום
כדי לומר לכם כי STEM הוא גרוע.

08:52

I'm not here todayהיום
to tell you that girlsבנות shouldn'tלא צריך codeקוד.

145

520778

3984

אני לא כאן היום כדי לומר לכם
שבנות לא צריכות לקודד.

08:57

(Laughterצחוק)

146

525111

1039

(צחוק)

08:58

Please.

147

526174

1150

בבקשה,

09:00

And that nextהַבָּא bridgeלְגַשֵׁר I driveנהיגה over

148

528355

2568

והגשר הבא שעליו אני נוסע

09:02

or that nextהַבָּא elevatorמַעֲלִית we all jumpקְפִיצָה into --

149

530947

3550

או המעלית הבאה שכולנו קופצים לתוכה -

09:07

let's make sure
there's an engineerמהנדס behindמֵאָחוֹר it.

150

535602

2207

בואו ונוודא שמאחוריהם יש מהנדס.

09:09

(Laughterצחוק)

151

537833

3642

(צחוק)

09:14

But to fallנפילה into this paranoiaפָּרָנוֹיָה

152

542233

3295

אבל ליפול לתוך פרנויה זו

09:17

that our futureעתיד jobsמקומות תעסוקה
will be dominatedנשלט by STEMגֶזַע,

153

545552

4872

שהמשרות העתידיות שלנו
יהיו נשלטות על ידי STEM,

09:22

that's just follyשׁטוּת.

154

550448

1635

זו פשוט שטות.

09:24

If you have friendsחברים or kidsילדים
or relativesקרובי משפחה or grandchildrenנכדים

155

552526

4091

אם יש לכם חברים או ילדים
או קרובים או נכדים

09:28

or niecesאחייניות or nephewsאחיינים ...

156

556641

1799

או אחייניות או אחיינים ...

09:30

encourageלְעוֹדֵד them to be
whateverמה שתגיד they want to be.

157

558464

3150

עודדו אותם להיות מה שהם רוצים להיות.

09:34

(Applauseתְשׁוּאוֹת)

158

562336

6896

(מחיאות כפיים)

09:41

The jobsמקומות תעסוקה will be there.

159

569607

2015

המשרות יהיו שם.

09:45

Those techטק CEOsמנכ"לים

160

573741

1477

המנכ"לים הטכניים האלה

09:48

that are clamoringצוחק for STEMגֶזַע gradsגראד,

161

576235

3334

שקוראים בעוז לבוגרי STEM,

09:51

you know what they're hiringשְׂכִירָה for?

162

579593

1784

אתם יודעים עבור מי הם מגייסים עובדים?

09:54

GoogleGoogle, Appleתפוח עץ, Facebookפייסבוק.

163

582430

2025

גוגל, אפל, פייסבוק.

09:57

Sixty-fiveשישים וחמש percentאָחוּז
of theirשֶׁלָהֶם openלִפְתוֹחַ jobעבודה opportunitiesהזדמנויות

164

585468

3627

65% מהזדמנויות העבודה הפתוחות שלהם

10:01

are non-technicalלא טכני:

165

589119

1721

אינן טכניות:

10:03

marketersמשווקים, designersמעצבים,
projectפּרוֹיֶקט managersמנהלים, programתָכְנִית managersמנהלים,

166

591845

4889

משווקים, מעצבים,
מנהלי פרויקטים, מנהלי תוכניות,

10:08

productמוצר managersמנהלים, lawyersעורכי דין, HRHR specialistsמומחים,

167

596758

3381

מנהלי מוצר, עורכי דין, מומחים למשאבי אנוש,

10:12

trainersמאמנים, coachesמאמנים, sellersמוכרים,
buyersקונים, on and on.

168

600163

3325

מאמנים, חונכים, מוכרים, קונים, וכן הלאה.

10:15

These are the jobsמקומות תעסוקה they're hiringשְׂכִירָה for.

169

603512

3438

אלו הן המשרות שהם שוכרים עבורם.

10:20

And if there's one thing
that our futureעתיד workforceכוח עבודה needsצרכי --

170

608602

5405

ואם יש דבר אחד
שכוח האדם שלנו בעתיד יצטרך --

10:26

and I think we can all agreeלְהַסכִּים on this --

171

614031

1952

ואני חושב שכולנו יכולים להסכים על זה -

10:29

it's diversityגיוון.

172

617056

1150

זה מגוון.

10:31

But that diversityגיוון shouldn'tלא צריך endסוֹף
with genderמִין or raceגזע.

173

619706

4074

אבל המגוון הזה לא צריך להסתיים
במין או גזע.

10:35

We need a diversityגיוון of backgroundsרקעים

174

623804

2103

אנחנו צריכים מגוון רחב של סוגי רקע

10:39

and skillsמיומנויות,

175

627192

1150

ומיומנויות,

10:42

with introvertsמופעים and extrovertsאקסטרוברטים

176

630100

3738

עם מופנמים, ומוחצנים

10:45

and leadersמנהיגים and followersעוקבים.

177

633862

2953

ומנהיגים, וכאלה שהולכים בעקבותיהם.

10:48

That is our futureעתיד workforceכוח עבודה.

178

636839

1689

זה כוח העבודה העתידי שלנו.

10:51

And the factעוּבדָה that the technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
is gettingמקבל easierקל יותר and more accessibleנגיש

179

639767

5699

והעובדה שהטכנולוגיה נעשית
יותר קלה ויותר נגישה

10:57

freesמשחרר that workforceכוח עבודה up

180

645490

1818

משחררת את כוח העבודה

10:59

to studyלימוד whateverמה שתגיד they damnלעזאזל well please.

181

647332

3372

ללמוד כל מה שהם רוצים.

11:03

Thank you.

182

651273

1151

תודה.

11:04

(Applauseתְשׁוּאוֹת)

183

652448

6623

(מחיאות כפיים)

Translated by zeeva Livshitz
Reviewed by Ido Dekkers

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

THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM

אריק ברידג': למה הטק צריך את מדעי הרוח | TED Talk | TED.com