Why jobs of the future won't feel like work | David Lee

181,970 views ・ 2017-11-03

TED


يرجى النقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية أدناه لتشغيل الفيديو.

المترجم: Omar Yasser المدقّق: Hani Eldalees
00:12
So there's a lot of valid concern these days
0
12694
2152
ينصب اهتمامنا الواضح هذه الأيام
00:14
that our technology is getting so smart
1
14870
2205
على تطور ذكاء التكنولوجيا الملحوظ
00:17
that we've put ourselves on the path to a jobless future.
2
17099
2748
وأننا قد أوقعنا بأنفسنا في فخ البطالة في المستقبل
00:21
And I think the example of a self-driving car
3
21502
2152
وأعتقد أن السيارة ذات القيادة الذاتية
00:23
is actually the easiest one to see.
4
23678
1674
هي بالفعل خير دليل يمكننا أن نلحظه.
00:25
So these are going to be fantastic for all kinds of different reasons.
5
25376
3328
ولذلك سيظل هذا المثال واقعيًا حتى إن تعددت الأسباب واختلفت.
00:28
But did you know that "driver" is actually the most common job
6
28728
3438
ولكن هل تعلم أن "القيادة" تعد أكثر المهن انتشارًا
00:32
in 29 of the 50 US states?
7
32190
1789
في 29 ولاية أمريكية من أصل 50 ولاية؟
00:34
What's going to happen to these jobs when we're no longer driving our cars
8
34862
3478
ما هو مستقبل هذه المهن إذا توقفنا عن قيادة سياراتنا
00:38
or cooking our food
9
38364
1165
أو طهي طعامنا
00:39
or even diagnosing our own diseases?
10
39553
1959
أو حتى تشخيص أمراضنا الصحية؟
00:42
Well, a recent study from Forrester Research
11
42495
2377
حسنًا، إن دراسة حديثة من أبحاث (فوريستر)
00:44
goes so far to predict that 25 million jobs
12
44896
3163
قد تنبأت بأن 25 مليون وظيفة
00:48
might disappear over the next 10 years.
13
48083
2162
يحتمل انقراضهم في غضون 10 سنوات القادمة.
00:51
To put that in perspective,
14
51213
1489
ولكي نكون أكثر موضوعية
00:52
that's three times as many jobs lost in the aftermath of the financial crisis.
15
52726
4146
إن هذا الرقم هو ثلاثة أضعاف الوظائف التي انتهى زمنها عقب الأزمة المالية العالمية.
00:58
And it's not just blue-collar jobs that are at risk.
16
58426
2472
وبالتأكيد لن يكون يقتصر الخطر على العمال والحرفيين.
01:01
On Wall Street and across Silicon Valley, we are seeing tremendous gains
17
61548
3427
فى "وول ستريت" و عبر "وادي السيليكون"، اننا نشهد مكاسب هائلة
01:04
in the quality of analysis and decision-making
18
64999
2182
في نوعية التحليل وصنع القرار
01:07
because of machine learning.
19
67205
1654
بسبب تعلّم الآلة.
01:08
So even the smartest, highest-paid people will be affected by this change.
20
68883
3524
ولذا فإنه حتى الأذكياء أصحاب الرواتب المرتفعة سيتأثرون بهذا التغير .
01:13
What's clear is that no matter what your job is,
21
73534
2670
إن الأمر الواضح أمامنا أنه مهما تكن مهنتك
01:16
at least some, if not all of your work,
22
76228
1972
فإنه على الأقل، إن لم يكن جميع عملك،
01:18
is going to be done by a robot or software in the next few years.
23
78224
3392
سيقوم بأدائه إنسان آلي أو برنامجًا حاسوبيًا في السنوات القليلة المقبلة.
01:22
And that's exactly why people like Mark Zuckerberg and Bill Gates
24
82738
3071
ولهذا السبب هناك أناس مثل: (مارك زوكربيرج) و(بيل جيتس)
01:25
are talking about the need for government-funded minimum income levels.
25
85833
3388
يتحدثون عن احتياج أصحاب الدخل المنخفض إلى تمويل من الحكومة.
01:29
But if our politicians can't agree on things like health care
26
89245
3342
ولكن إذا لم يستطع الساسة الإتفاق على أشياء مثل الرعاية الصحية
01:32
or even school lunches,
27
92611
1279
أو وجبات الغداء المدرسي،
01:33
I just don't see a path where they'll find consensus
28
93914
2430
فأنا لا أرى أرضًا مشتركة يمكنهم الإتفاق
01:36
on something as big and as expensive as universal basic life income.
29
96368
3326
فيها على شيء كبير وهام مثل أساسيات الدخل الحيوية.
01:40
Instead, I think the response needs to be led by us in industry.
30
100436
3645
وبالمقابل، أعتقد أنه لابد أن تصدرالإستجابة منَّا نحن في عالم الصناعة.
01:44
We have to recognize the change that's ahead of us
31
104105
2524
لابد أن ندرك التغيير الذي يطرأ علينا
01:46
and start to design the new kinds of jobs
32
106653
1975
ونبدأ في تصميم وإيجاد وظائف جديدة
01:48
that will still be relevant in the age of robotics.
33
108652
2695
يمكن أن تثبت نفعيتها في عصر الروبوتات.
01:52
The good news is that we have faced down and recovered
34
112719
2753
إن الأخبار الجيدة أننا قد واجهنا مثل هذه الإنتكاسة
01:55
two mass extinctions of jobs before.
35
115496
2186
ونهضنا من عمليتي انقراض للوظائف من قبل.
01:58
From 1870 to 1970,
36
118343
2210
في الفترة بين 1870 إلى 1970،
02:00
the percent of American workers based on farms fell by 90 percent,
37
120577
4408
انخفض معدل المزارعون الأمريكيون الذين يعتمدون على الزراعة بنسبة 90 بالمئة،
02:05
and then again from 1950 to 2010,
38
125009
2545
وأيضًا منذ عام 1950 إلى عام 2010،
02:07
the percent of Americans working in factories
39
127578
2143
انخفض معدل العمال الأمريكيون في المصانع
02:09
fell by 75 percent.
40
129745
1676
بنسبة 75 بالمئة.
02:12
The challenge we face this time, however, is one of time.
41
132390
2954
إن التحدي الذي نواجهه هذه المرة، هو الوقت.
02:15
We had a hundred years to move from farms to factories,
42
135368
3014
لقد استغرقنا مائة عام للإنتقال من الزراعة إلى الصناعة،
02:18
and then 60 years to fully build out a service economy.
43
138406
2575
و60 عامًا أخرى لبناء وتسهيل خدمات اقتصادية.
02:21
The rate of change today
44
141498
1325
إن معدل التغيير اليوم
02:22
suggests that we may only have 10 or 15 years to adjust,
45
142847
2974
يخبرنا أننا ربما نمتلك من 10 إلى 15 عامًا فقط للتأقلم،
02:25
and if we don't react fast enough,
46
145845
1703
وإذا لم نتخذ ردة فعل سريعة
02:27
that means by the time today's elementary-school students
47
147572
2756
فإنه بمرور الوقت سيصبح طلاب المدارس الإبتدائية
02:30
are college-aged,
48
150352
1885
في عمر الجامعة
02:32
we could be living in a world that's robotic,
49
152261
2141
وسنعيش في عالم من الروبوتات
02:34
largely unemployed and stuck in kind of un-great depression.
50
154426
3683
تجتاحه البطالة، ويغطيه حالة من الإكتئاب.
02:39
But I don't think it has to be this way.
51
159617
1939
ولكن لا أعتقد أن الأمر سيسير بهذا الشكل.
02:41
You see, I work in innovation,
52
161580
1700
كما ترون، أنا أعمل في الإبتكار
02:43
and part of my job is to shape how large companies apply new technologies.
53
163304
4154
وجزءًا من عملي هو تحديد كيف يمكن للشركات الكبيرة تطبيقات التكنولوجيا الحديثة.
02:48
Certainly some of these technologies
54
168085
1795
بالتأكيد بعض هذه التقنيات
02:49
are even specifically designed to replace human workers.
55
169904
2904
مصممة خصيصاً لتحل محل العمال البشريين.
02:53
But I believe that if we start taking steps right now
56
173435
2926
ولكن أعتقد أنه إذا بدأنا في اتخاذ الخطوات من الآن
02:56
to change the nature of work,
57
176385
1821
لتغيير طبيعة العمل،
02:58
we can not only create environments where people love coming to work
58
178230
3886
لا يمكننا فقط خلق بيئات حيث يحب الناس القدوم للعمل
03:02
but also generate the innovation that we need
59
182140
2118
ولكن أيضا توليد الابتكار الذي نحتاج إليه
03:04
to replace the millions of jobs that will be lost to technology.
60
184282
3173
لتحل محل الملايين من الوظائف التي ستذهب للتكنولوجيا.
03:08
I believe that the key to preventing our jobless future
61
188352
3799
وأعتقد أن المفتاح لمنع مستقبلنا من البطالة
03:12
is to rediscover what makes us human,
62
192175
2346
هو إعادة اكتشاف ما يجعلنا الإنسان،
03:14
and to create a new generation of human-centered jobs
63
194545
2958
وخلق جيل جديد من الوظائف التي تتمحور حول الإنسان
03:17
that allow us to unlock the hidden talents and passions
64
197527
2606
التي تسمح لنا لاكتشاف المواهب و الشغف
03:20
that we carry with us every day.
65
200157
1653
الذى نحمله معنا كل يوم.
03:23
But first, I think it's important to recognize
66
203971
2143
ولكن أولاً، أعتقد من المهم الاعتراف
03:26
that we brought this problem on ourselves.
67
206138
2152
أننا جلبنا هذه المشكلة لأنفسنا.
03:28
And it's not just because, you know, we are the one building the robots.
68
208314
3457
وهذا ليس فقط لأنه، كما تعلمون، نحن نصنع الروبوتات.
03:32
But even though most jobs left the factory decades ago,
69
212327
3184
ولكن على الرغم من أن معظم الوظائف تركت المصنع منذ عقود،
03:35
we still hold on to this factory mindset
70
215535
1937
ونحن ما زلنا متمسكين بعقلية المصنع
03:37
of standardization and de-skilling.
71
217496
1959
من التقييس وإزالة المهارة.
03:40
We still define jobs around procedural tasks
72
220345
2351
ما زلنا نحدد الوظائف على حسب المهام الإجرائية
03:42
and then pay people for the number of hours that they perform these tasks.
73
222720
3488
ومن ثم ندفع الناس على حسب عدد من الساعات التي يؤدون فيها هذه المهام.
03:46
We've created narrow job definitions
74
226232
1756
لقد وضعنا مفهومات ضيقة للوظائف
03:48
like cashier, loan processor or taxi driver
75
228012
3240
مثل أمين الصندوق، ومعالج القرض أو سائق سيارة أجرة
03:51
and then asked people to form entire careers
76
231276
2483
ثم طلبنا من الناس تشكيل مهن كاملة
03:53
around these singular tasks.
77
233783
1630
على تلك المهام الصغيرة
03:56
These choices have left us with actually two dangerous side effects.
78
236071
3533
وقد تركت لنا هذه الخيارات اثنين من الآثار الجانبية الخطيرة.
03:59
The first is that these narrowly defined jobs
79
239628
2750
الأول هو أن هذه الوظائف المحددة بدقة
04:02
will be the first to be displaced by robots,
80
242402
2423
ستكون أول الوظائف التى ستستبدل من قبل الروبوتات
04:04
because single-task robots are just the easiest kinds to build.
81
244849
2985
لأن الروبوتات ذات المهمة الواحدة سهلة البناء.
04:08
But second, we have accidentally made it
82
248601
2393
ولكن ثانيا، لقد جعلنا عن طريق الخطأ
04:11
so that millions of workers around the world
83
251018
2128
بحيث الملايين من العمال حول العالم
04:13
have unbelievably boring working lives.
84
253170
2310
لديهم حياة عمل مملة بشكل لا يصدق.
04:15
(Laughter)
85
255877
1871
(ضحك)
04:18
Let's take the example of a call center agent.
86
258247
2402
لنأخذ المثال من وكيل مركز الاتصال.
04:20
Over the last few decades, we brag about lower operating costs
87
260673
3003
في العقود القليلة الأخيرة، نحن نتباهي بتكاليف التشغيل المنخفضة
04:23
because we've taken most of the need for brainpower
88
263700
2427
لأننا أخذنا معظم ما نحتاجه من القوة العقلية
04:26
out of the person and put it into the system.
89
266151
2144
خارجة من الشخص و وضعها في النظام.
04:28
For most of their day, they click on screens,
90
268319
2521
في معظم أوقاتهم، ينقرون على الشاشات،
04:30
they read scripts.
91
270864
1201
يقرأون النصوص.
04:33
They act more like machines than humans.
92
273307
2653
يتصرفون مثل الآلات أكثر من البشر.
04:37
And unfortunately, over the next few years,
93
277098
2116
ولسوء الحظ، على مدى السنوات القليلة المقبلة،
04:39
as our technology gets more advanced,
94
279238
1859
كما أصبحت التكنولوجيا لدينا أكثر تقدماً،
04:41
they, along with people like clerks and bookkeepers,
95
281121
2584
هم، جنباً إلى جنب مع الناس مثل الكتبة وكتاب الحسابات،
04:43
will see the vast majority of their work disappear.
96
283729
2412
سوف يروا الغالبية العظمى من عملهم تختفي.
04:47
To counteract this, we have to start creating new jobs
97
287315
2704
لمواجهة هذا، علينا أن نبدأ في خلق وظائف جديدة
04:50
that are less centered on the tasks that a person does
98
290043
2539
أقل تركيزًا على المهام التي يقوم بها الشخص
04:52
and more focused on the skills that a person brings to work.
99
292606
2866
وأكثر تركيزا على المهارات التى يجلبها الشخص للعمل.
04:56
For example, robots are great at repetitive and constrained work,
100
296209
3387
على سبيل المثال، الروبوتات رائعة في العمل المتكرر والمقيّد،
04:59
but human beings have an amazing ability
101
299620
1949
لكن البشر لديهم قدرة مذهلة
05:01
to bring together capability with creativity
102
301593
2279
لتقديم القدرة مع الإبداع
05:03
when faced with problems that we've never seen before.
103
303896
2700
عند مواجهة مشاكل لم يروها من قبل.
05:06
It's when every day brings a little bit of a surprise
104
306942
2980
عندما يجلب كل يوم قليلاً من المفاجأة
05:09
that we have designed work for humans
105
309946
2004
أننا قمنا بتصميم عمل للبشر
05:11
and not for robots.
106
311974
1269
و ليس للروبوتات.
05:13
Our entrepreneurs and engineers already live in this world,
107
313950
2898
ان رواد الأعمال والمهندسين يعيشون بالفعل في هذا العالم،
05:16
but so do our nurses and our plumbers
108
316872
2592
ولكن كذلك الممرضات والسباكين
05:19
and our therapists.
109
319488
1463
والمعالجين.
05:21
You know, it's the nature of too many companies and organizations
110
321569
3057
كما تعلمون، إنها طبيعة العديد من الشركات والمنظمات
05:24
to just ask people to come to work and do your job.
111
324650
3690
لتطلب فقط من الناس أن يأتوا إلى العمل و يقوموا به.
05:28
But if you work is better done by a robot,
112
328364
2186
ولكن إذا كان عملك يُنجَز أفضل بواسطة روبوت،
05:30
or your decisions better made by an AI,
113
330574
2797
أو قراراتك تُتخَذ على نحو أفضل من قبل الذكاء الاصطناعى،
05:33
what are you supposed to be doing?
114
333395
1712
ماذا يفترض بك أن تفعل؟
05:35
Well, I think for the manager,
115
335833
2484
حسنا، أعتقد كمدير،
05:38
we need to realistically think about the tasks that will be disappearing
116
338341
3397
نحن بحاجة للتفكير بواقعية في المهام التي سوف تختفي على مدى
05:41
over the next few years
117
341762
1151
السنوات القليلة المقبلة
05:42
and start planning for more meaningful, more valuable work that should replace it.
118
342937
3872
و بدء التخطيط لاستبدالهم بوظائف ذات عمل و قيمة.
05:46
We need to create environments
119
346833
1429
نحن بحاجة لإنشاء بيئات
05:48
where both human beings and robots thrive.
120
348286
2239
حيث تزدهر كل من البشر والروبوتات.
05:50
I say, let's give more work to the robots,
121
350549
2536
أقول، دعونا نعطي المزيد من العمل إلى الروبوتات،
05:53
and let's start with the work that we absolutely hate doing.
122
353109
2903
ودعنا نبدأ بالعمل الذي نكره تمامًا.
05:57
Here, robot,
123
357248
1164
هنا، روبوت،
05:58
process this painfully idiotic report.
124
358436
1851
عالج هذا التقرير الغبي.
06:00
(Laughter)
125
360311
1423
(ضحك)
06:01
And move this box. Thank you.
126
361758
1425
و حرك هذا الصندوق. شكراً.
06:03
(Laughter)
127
363207
1699
(ضحك)
06:04
And for the human beings,
128
364930
1529
و بالنسبة للبشر،
06:06
we should follow the advice from Harry Davis at the University of Chicago.
129
366483
3554
يجب علينا اتباع نصيحة (هاري ديفيس) في جامعة "شيكاغو".
06:10
He says we have to make it so that people don't leave too much of themselves
130
370061
3649
يقول علينا أن نفعلها حتى لا يترك الناس الكثير من أنفسهم
06:13
in the trunk of their car.
131
373734
1331
في صندوق سيارتهم.
06:15
I mean, human beings are amazing on weekends.
132
375089
2889
أعني، البشر مدهشون في عطلة نهاية الأسبوع.
06:18
Think about the people that you know and what they do on Saturdays.
133
378002
3144
فكر في الأشخاص الذين تعرفهم وماذا يفعلون يوم السبت.
06:21
They're artists, carpenters, chefs and athletes.
134
381170
2976
انهم فنانين ونجارين، طهاة ورياضيين.
06:24
But on Monday, they're back to being Junior HR Specialist
135
384906
3896
لكن يوم الاثنين، يعودوا لكونهم أخصائيين الموارد البشرية
06:28
and Systems Analyst 3.
136
388826
2099
و محلل نظم 3.
06:30
(Laughter)
137
390949
3781
(ضحك)
06:34
You know, these narrow job titles not only sound boring,
138
394754
3318
أنت تعرف، هذه الألقاب الصغيرة ليس فقط مملة،
06:38
but they're actually a subtle encouragement
139
398096
2096
لكنهم في الواقع وسائل تشجيع خفية
06:40
for people to make narrow and boring job contributions.
140
400216
3040
للناس ليجعلوا مساهمات العمل ضيقة و مملة.
06:43
But I've seen firsthand that when you invite people to be more,
141
403280
3116
لكنني رأيت مباشرة أنه عندما تدعو الناس ليكونوا أكثر ابداعاً،
06:46
they can amaze us with how much more they can be.
142
406420
2390
يمكنهم أن يدهشونا بكم الابداع الذى يمكن الوصول له.
06:50
A few years ago, I was working at a large bank
143
410147
2233
منذ عدة سنوات، كنت أعمل في بنك كبير
06:52
that was trying to bring more innovation into its company culture.
144
412404
3096
التي كانت تحاول جلب المزيد من الابتكار في ثقافة الشركة.
06:55
So my team and I designed a prototyping contest
145
415524
2341
لذا صممت أنا وفريقي مسابقة نماذج
06:57
that invited anyone to build anything that they wanted.
146
417889
2970
التي تدعو أي شخص لبناء أي شيء يريدونه.
07:01
We were actually trying to figure out
147
421524
1833
كنا في الواقع نحاول معرفة
07:03
whether or not the primary limiter to innovation
148
423381
2268
سواء كان المحدد الأساسي للابتكار
07:05
was a lack of ideas or a lack of talent,
149
425673
2490
هو الافتقار إلى الأفكار أم الافتقار إلى الموهبة،
07:08
and it turns out it was neither one.
150
428187
1861
واتضح أنه لم يكن واحد منهم.
07:10
It was an empowerment problem.
151
430072
1755
كانت مشكلة تمكين.
07:12
And the results of the program were amazing.
152
432518
2242
و نتائج البرنامج كانت مذهلة.
07:16
We started by inviting people to reenvision
153
436198
2377
بدأنا بدعوة الناس لتصور
07:18
what it is they could bring to a team.
154
438599
2115
ما يستطيعون أن يقدمونه للمجموعة.
07:20
This contest was not only a chance to build anything that you wanted
155
440738
3738
هذه المسابقة ليست مجرد فرصة لبناء أي شيء تريده
07:24
but also be anything that you wanted.
156
444500
2336
ولكن أيضاً أي شيء تريده.
07:26
And when people were no longer limited by their day-to-day job titles,
157
446860
3286
وعندما لم يعد الناس مُقًيدين بألقابهم الوظيفية اليومية،
07:30
they felt free to bring all kinds of different skills and talents
158
450170
3147
شعروا بالحرية لجلب جميع أنواع المهارات والمواهب المختلفة
07:33
to the problems that they were trying to solve.
159
453341
2486
للمشاكل التي كانوا يحاولون حلها.
07:35
We saw technology people being designers, marketing people being architects,
160
455851
3910
رأينا التكنولوجيين أصبحوا المصممين، المسوقين أصبحوا مهندسين معماريين،
07:39
and even finance people showing off their ability to write jokes.
161
459785
3365
وحتى الاقتصاديين أظهروا قدرتهم على كتابة النكات.
07:43
(Laughter)
162
463427
1150
(ضحك)
07:44
We ran this program twice,
163
464601
1405
فعلنا هذا البرنامج مرتين،
07:46
and each time more than 400 people brought their unexpected talents to work
164
466030
3796
وفي كل مرة أكثر من 400 شخص جلبت مواهبهم الغير متوقعة للعمل
07:49
and solved problems that they had been wanting to solve for years.
165
469850
3139
وحلوا المشاكل التي كانوا يرغبوا في حلها لسنوات.
07:53
Collectively, they created millions of dollars of value,
166
473310
3019
جماعياً، خلقوا ملايين الدولارات،
07:56
building things like a better touch-tone system for call centers,
167
476353
4565
من خلال بناء أشياء مثل نظام نغمات باللمس أفضل لمراكز الاتصال،
08:00
easier desktop tools for branches
168
480942
1668
أدوات سطح المكتب أسهل للفروع
08:02
and even a thank you card system
169
482634
1525
وحتى نظام "شكراً لك" في البطاقة
08:04
that has become a cornerstone of the employee working experience.
170
484183
3314
التي أصبحت حجر أساسى للموظف في خبرة العمل.
08:07
Over the course of the eight weeks,
171
487521
1803
على مدار الأسابيع الثمانية،
08:09
people flexed muscles that they never dreamed of using at work.
172
489348
3533
استخدم الناس مهارات لم يحلموا باستخدامها في العمل.
08:14
People learned new skills,
173
494173
1577
تعلم الناس مهارات جديدة،
08:15
they met new people,
174
495774
2368
التقوا بأشخاص جدد،
08:18
and at the end, somebody pulled me aside and said,
175
498166
2793
وفي النهاية ، شخص ما سحبني جانباً وقال:
08:20
"I have to tell you,
176
500983
1569
"يجب ان اخبرك،
08:22
the last few weeks has been one of the most intense,
177
502576
2776
كانت الأسابيع القليلة الماضية واحدة من أكثر الأسابيع،
08:25
hardest working experiences of my entire life,
178
505376
3279
من أشد، و أصعب خبرة عمل في كل حياتي،
08:28
but not one second of it felt like work."
179
508679
2041
ولكن ولا ثانية شعرت بالعمل ".
08:31
And that's the key.
180
511900
1298
وهذه هي الفكرة.
08:33
For those few weeks, people got to be creators and innovators.
181
513222
3710
في تلك الأسابيع القليلة ، الناس كانوا مبدعين ومبتكرين.
08:38
They had been dreaming of solutions
182
518631
1667
كانوا يحلمون بحل
08:40
to problems that had been bugging them for years,
183
520322
2484
للمشاكل التي كانت تزعجهم لسنوات،
08:42
and this was a chance to turn those dreams into a reality.
184
522830
2854
وكانت هذه فرصة لتحويل تلك الأحلام إلى واقع.
08:46
And that dreaming is an important part of what separates us from machines.
185
526489
4442
وهذا الحلم جزء مهم فيما يفصلنا عن الآلات.
08:50
For now, our machines do not get frustrated,
186
530955
3018
في الوقت الراهن، لدينا آلات لا تشعر بالإحباط،
08:53
they do not get annoyed,
187
533997
1407
لا ينزعجون،
08:55
and they certainly don't imagine.
188
535428
2260
وبالتأكيد لا يتخيلون.
08:57
But we, as human beings --
189
537712
1699
لكننا كبشر --
08:59
we feel pain,
190
539435
1207
نشعر بالألم،
09:00
we get frustrated.
191
540666
1400
نشعر بالإحباط.
09:02
And it's when we're most annoyed and most curious
192
542090
3116
وعندما يملأنا الغضب والفضول
09:05
that we're motivated to dig into a problem and create change.
193
545230
3263
نكون متحفزين ومتحمسين للبحث عن المشكلة واحداث الفارق.
09:09
Our imaginations are the birthplace of new products, new services,
194
549366
3910
خيالنا هو مهد المنتجات الجديدة والخدمات الجديدة
09:13
and even new industries.
195
553300
1233
وحتى الصناعات الجديدة.
09:15
I believe that the jobs of the future
196
555296
1802
أعتقد أن وظائف المستقبل
09:17
will come from the minds of people
197
557122
1713
ستأتي من عقول الناس
09:18
who today we call analysts and specialists,
198
558859
2716
الذين نسميهم اليوم المحللين والمتخصصين،
09:21
but only if we give them the freedom and protection that they need to grow
199
561599
3478
ولكن فقط إذا منحناهم الحرية والحماية التي يحتاجونها ليصبحوا
09:25
into becoming explorers and inventors.
200
565101
2469
مستكشفين و مخترعين.
09:28
If we really want to robot-proof our jobs,
201
568534
2143
إذا أردنا حقًا أن نحمي وظائفنا من الروبوت،
09:30
we, as leaders, need to get out of the mindset
202
570701
2235
نحن، كقادة، بحاجة للخروج من عقلية
09:32
of telling people what to do
203
572960
1830
إخبار الناس ماذا يفعلون
09:34
and instead start asking them what problems they're inspired to solve
204
574814
3821
وبدلاً من ذلك أسألهم عن المشاكل التي ألهمتهم لحلها
09:38
and what talents they want to bring to work.
205
578659
2365
وما هي المواهب التى يريدون أن تأتي إلى العمل.
09:41
Because when you can bring your Saturday self to work on Wednesdays,
206
581501
3443
لأنه عندما يمكنك إحضار يوم السبت الخاص بك للعمل يوم الأربعاء،
09:44
you'll look forward to Mondays more,
207
584968
1994
سوف نتطلع إلى أيام الاثنين أكثر،
09:46
and those feelings that we have about Mondays
208
586986
2682
وهذه المشاعر التي لدينا حول أيام الاثنين
09:49
are part of what makes us human.
209
589692
1758
هي جزء مما يجعلنا بشراً.
09:52
And as we redesign work for an era of intelligent machines,
210
592287
3008
و بينما نحن نقوم بإعادة تصميم العمل لتمهيد عصر من الآلات الذكية،
09:55
I invite you all to work alongside me
211
595319
2216
أدعوكم جميعًا للعمل بجانبي
09:57
to bring more humanity to our working lives.
212
597559
2642
لجلب المزيد من الإنسانية لحياتنا العاملة.
10:00
Thank you.
213
600225
1151
شكراً لكم.
10:01
(Applause)
214
601400
3401
(تصفيق)
حول هذا الموقع

سيقدم لك هذا الموقع مقاطع فيديو YouTube المفيدة لتعلم اللغة الإنجليزية. سترى دروس اللغة الإنجليزية التي يتم تدريسها من قبل مدرسين من الدرجة الأولى من جميع أنحاء العالم. انقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية المعروضة على كل صفحة فيديو لتشغيل الفيديو من هناك. يتم تمرير الترجمات بالتزامن مع تشغيل الفيديو. إذا كان لديك أي تعليقات أو طلبات ، يرجى الاتصال بنا باستخدام نموذج الاتصال هذا.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7