Why tech needs the humanities | Eric Berridge

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TED


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Traductor: María Julia Galles de Rois Revisor: Lidia Cámara de la Fuente
00:12
You've all been in a bar, right?
0
12647
2242
Todos han estado en un bar, ¿verdad?
00:14
(Laughter)
1
14913
1491
(Risas)
00:16
But have you ever gone to a bar
2
16759
2694
Pero, ¿han ido alguna vez a un bar
00:19
and come out with a $200 million business?
3
19477
2952
y salido con un negocio de USD 200 millones?
00:24
That's what happened to us about 10 years ago.
4
24276
2280
Esto es lo que nos pasó hace unos 10 años.
00:27
We'd had a terrible day.
5
27445
1705
Habíamos tenido un día terrible.
00:30
We had this huge client that was killing us.
6
30012
4064
Teníamos un cliente muy importante que nos estaba matando.
00:34
We're a software consulting firm,
7
34100
2604
Somos una empresa consultora de software,
00:36
and we couldn't find a very specific programming skill
8
36728
2982
y no podíamos encontrar unos requisitos de programación
00:39
to help this client deploy a cutting-edge cloud system.
9
39734
3158
para ayudar a este cliente a implementar un sistema de nube de vanguardia.
00:43
We have a bunch of engineers,
10
43798
1421
Teníamos un grupo de ingenieros,
00:45
but none of them could please this client.
11
45243
2594
pero ninguno de ellos podía satisfacer a este cliente.
00:49
And we were about to be fired.
12
49274
1657
Y estábamos a punto de ser despedidos.
00:51
So we go out to the bar,
13
51888
2335
Entonces, vamos al bar,
00:54
and we're hanging out with our bartender friend Jeff,
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54247
4047
y estamos con Jeff, nuestro amigo barman,
00:58
and he's doing what all good bartenders do:
15
58318
2001
y él hace lo que los buenos bármanes hacen:
01:00
he's commiserating with us, making us feel better,
16
60343
3022
se compadece de nosotros, nos hace sentir mejor,
01:03
relating to our pain,
17
63389
2292
entiende nuestro dolor,
01:05
saying, "Hey, these guys are overblowing it.
18
65705
2048
nos dice: "Estos tipos están exagerando.
01:07
Don't worry about it."
19
67777
1183
No se preocupen".
01:08
And finally, he deadpans us and says,
20
68984
2214
Y, al final, nos dice un poco en broma:
01:11
"Why don't you send me in there?
21
71222
2293
"¿Por qué no me envían a mí?
01:13
I can figure it out."
22
73539
1507
Yo lo puedo resolver".
01:15
So the next morning, we're hanging out in our team meeting,
23
75585
3081
A la mañana siguiente estamos en nuestra reunión de equipo,
01:19
and we're all a little hazy ...
24
79901
2555
y estamos todos un poquito aturdidos...
01:22
(Laughter)
25
82480
1150
(Risas)
01:24
and I half-jokingly throw it out there.
26
84504
2120
y yo, medio en broma digo:
01:26
I say, "Hey, I mean, we're about to be fired."
27
86648
2584
"Oigan, estamos a punto de ser despedidos".
01:29
So I say,
28
89256
1302
Y entonces digo:
01:30
"Why don't we send in Jeff, the bartender?"
29
90582
2082
"¿Por qué no enviamos a Jeff, el barman?".
01:32
(Laughter)
30
92688
3077
(Risas)
01:35
And there's some silence, some quizzical looks.
31
95789
4061
Y se hace un silencio, hay algunas miradas extrañadas.
01:39
Finally, my chief of staff says, "That is a great idea."
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99874
3542
Finalmente, mi jefe de personal dice: "Es una muy buena idea".
01:43
(Laughter)
33
103440
1737
(Risas)
01:45
"Jeff is wicked smart. He's brilliant.
34
105201
2094
"Jeff es terriblemente inteligente. Es brillante.
01:48
He'll figure it out.
35
108168
1150
Él lo va a resolver.
01:50
Let's send him in there."
36
110328
1413
Traigámoslo aquí".
01:52
Now, Jeff was not a programmer.
37
112189
2526
Ahora bien, Jeff no era programador.
01:54
In fact, he had dropped out of Penn as a philosophy major.
38
114739
3889
De hecho, había abandonado su carrera de filosofía en Penn.
01:59
But he was brilliant,
39
119491
1994
Pero era brillante,
02:01
and he could go deep on topics,
40
121509
2627
y podía profundizar en los temas,
02:04
and we were about to be fired.
41
124160
2032
y nos estaban por despedir.
02:06
So we sent him in.
42
126216
1150
Así que lo enviamos.
02:09
After a couple days of suspense,
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129839
1986
Después de unos días de suspenso,
02:11
Jeff was still there.
44
131849
2157
Jeff todavía estaba allí.
02:15
They hadn't sent him home.
45
135002
2140
No lo habían enviado de vuelta a casa.
02:17
I couldn't believe it.
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137166
2066
Yo no lo podía creer.
02:19
What was he doing?
47
139256
1491
¿Qué era lo que estaba haciendo?
02:21
Here's what I learned.
48
141281
1150
Esto es lo que supe.
02:23
He had completely disarmed their fixation on the programming skill.
49
143318
4210
Había desarmado completamente su obsesión en los requisitos de programación
02:29
And he had changed the conversation,
50
149004
2921
Y había cambiado la conversación,
02:31
even changing what we were building.
51
151949
2016
incluso lo que estábamos construyendo.
02:33
The conversation was now about what we were going to build and why.
52
153989
4552
La conversación era ahora sobre lo que íbamos a construir y por qué.
02:41
And yes, Jeff figured out how to program the solution,
53
161059
5358
Y sí, Jeff resolvió cómo programar la solución,
02:46
and the client became one of our best references.
54
166441
2365
y el cliente se convirtió en una de nuestras mejores referencias.
02:50
Back then, we were 200 people,
55
170782
1977
En aquel momento, éramos 200 personas,
02:52
and half of our company was made up of computer science majors or engineers,
56
172783
6320
y media compañía estaba formada por especialistas en computación o ingenieros;
02:59
but our experience with Jeff left us wondering:
57
179127
2261
pero nuestra experiencia con Jeff nos hizo preguntarnos:
03:02
Could we repeat this through our business?
58
182627
2071
¿Podríamos repetir esto en toda nuestra empresa?
03:06
So we changed the way we recruited and trained.
59
186017
4261
Por lo que cambiamos el modo de contratación y entrenamiento.
03:11
And while we still sought after computer engineers and computer science majors,
60
191766
5984
Y aunque todavía buscábamos especialistas en computación e ingenieros,
03:17
we sprinkled in artists, musicians, writers ...
61
197774
4976
también contratamos artistas, músicos, escritores...
03:24
and Jeff's story started to multiply itself throughout our company.
62
204818
4374
y la historia de Jeff empezó a multiplicarse en toda nuestra compañía.
03:29
Our chief technology officer is an English major,
63
209216
3333
Nuestro director tecnológico es un especialista en inglés,
03:34
and he was a bike messenger in Manhattan.
64
214168
2214
y él era un ciclista mensajero en Manhattan.
03:38
And today, we're a thousand people,
65
218680
1946
Y, hoy en día, somos 1000 personas,
03:41
yet still less than a hundred have degrees in computer science or engineering.
66
221935
5452
y todavía menos de 100 tienen títulos en computación o ingeniería.
03:48
And yes, we're still a computer consulting firm.
67
228984
3183
Y sí, todavía somos una empresa consultora en computación.
03:52
We're the number one player in our market.
68
232191
2126
Estamos primeros en nuestro mercado.
Trabajamos con el paquete de software que alcanzó más rápidamente
03:54
We work with the fastest-growing software package
69
234341
2353
03:56
to ever reach 10 billion dollars in annual sales.
70
236718
2293
los USD 10 000 millones en ventas anuales.
04:01
So it's working.
71
241015
1626
Entonces, funciona.
04:05
Meanwhile, the push for STEM-based education in this country --
72
245426
5731
Mientras tanto, la presión por la educación en CTIM en este país
04:11
science, technology, engineering, mathematics --
73
251181
3334
esto es, ciencia, tecnología, ingeniería y matemática,
04:14
is fierce.
74
254539
1212
es intensa.
04:15
It's in all of our faces.
75
255775
1880
Está en todas las esferas.
04:18
And this is a colossal mistake.
76
258355
1674
Y este es un error colosal.
04:21
Since 2009, STEM majors in the United States
77
261707
4229
Desde el 2009, los especialistas en CTIM en EE.UU.
04:25
have increased by 43 percent,
78
265960
2056
han aumentado en un 43 %,
04:28
while the humanities have stayed flat.
79
268040
2428
mientras que las humanidades han permanecido sin cambios.
04:30
Our past president
80
270492
1365
Nuestro presidente anterior
04:33
dedicated over a billion dollars towards STEM education
81
273047
3503
dedicó más de USD 1000 millones para la educación de CTIM
04:36
at the expense of other subjects,
82
276574
2839
a expensas de otras asignaturas,
04:39
and our current president
83
279437
2876
y nuestro actual presidente
04:42
recently redirected 200 million dollars of Department of Education funding
84
282337
4867
redirigió recientemente USD 200 millones del Departamento de Financiación Educativa
04:47
into computer science.
85
287228
1469
para la informática.
04:49
And CEOs are continually complaining about an engineering-starved workforce.
86
289788
6381
Y los directores generales continuamente se quejan de la falta de ingenieros.
04:57
These campaigns,
87
297717
1445
Estas campañas,
05:00
coupled with the undeniable success of the tech economy --
88
300583
3548
junto con el éxito innegable de la economía tecnológica.
05:04
I mean, let's face it,
89
304155
1248
Enfrentémoslo,
05:05
seven out of the 10 most valuable companies in the world by market cap
90
305427
5508
7 de las 10 compañías más valiosas del mundo según la capitalización bursátil
05:10
are technology firms --
91
310959
1511
son empresas de tecnología--
05:13
these things create an assumption
92
313662
1976
estas cosas crean la suposición
05:16
that the path of our future workforce will be dominated by STEM.
93
316805
4214
de que nuestra futura fuerza laboral estará dominada por las CTIM.
05:24
I get it.
94
324583
1150
Lo entiendo.
05:26
On paper, it makes sense.
95
326692
1621
En el papel tiene sentido.
05:29
It's tempting.
96
329498
1212
Es tentador.
05:33
But it's totally overblown.
97
333597
1933
Pero es totalmente exagerado.
05:35
It's like, the entire soccer team chases the ball into the corner,
98
335554
6051
Es como si todo el equipo de fútbol persiguiera la pelota hasta la esquina
05:41
because that's where the ball is.
99
341629
1778
porque allí es donde está la pelota.
05:44
We shouldn't overvalue STEM.
100
344841
2246
No debemos sobrevalorar las CTIM.
05:48
We shouldn't value the sciences any more than we value the humanities.
101
348133
3573
No debemos valorar las ciencias más de lo que valoramos las humanidades.
05:52
And there are a couple of reasons.
102
352544
1722
Y hay un par de razones.
05:55
Number one, today's technologies are incredibly intuitive.
103
355058
5986
Número uno, las tecnologías actuales son increíblemente intuitivas.
06:01
The reason we've been able to recruit from all disciplines
104
361068
4000
La razón por la que pudimos contratar gente de todas las disciplinas
06:05
and swivel into specialized skills
105
365092
2119
y dar un giro hacia las habilidades especializadas
06:08
is because modern systems can be manipulated without writing code.
106
368377
4754
es porque los sistemas modernos pueden ser manipulados sin escribir código.
06:13
They're like LEGO: easy to put together, easy to learn, even easy to program,
107
373155
5854
Son como el LEGO: fácil de unir, de aprender e, incluso, de programar,
06:19
given the vast amounts of information that are available for learning.
108
379033
3491
dada la gran cantidad de información que está disponible para aprender.
06:23
Yes, our workforce needs specialized skill,
109
383173
2835
Sí, nuestra fuerza laboral necesita habilidades especiales,
06:27
but that skill requires a far less rigorous and formalized education
110
387242
4794
pero éstas requieren una educación mucho menos rigurosa y formalizada
06:32
than it did in the past.
111
392060
1856
que en el pasado.
06:34
Number two, the skills that are imperative and differentiated
112
394876
5739
Número dos, las habilidades que son imperativas y diferenciadas
06:40
in a world with intuitive technology
113
400639
3149
en un mundo con tecnología intuitiva
06:43
are the skills that help us to work together as humans,
114
403812
3587
son las destrezas que nos ayudan a trabajar juntos como humanos,
06:49
where the hard work is envisioning the end product
115
409184
3984
donde el trabajo duro visualiza el producto final
06:54
and its usefulness,
116
414193
1492
y su utilidad,
06:55
which requires real-world experience and judgment and historical context.
117
415709
6214
lo que requiere experiencia del mundo real, juicio y contexto histórico.
07:03
What Jeff's story taught us
118
423232
2286
Lo que la historia de Jeff nos enseñó
07:05
is that the customer was focused on the wrong thing.
119
425542
3531
es que el cliente estaba concentrado en algo equivocado.
07:10
It's the classic case:
120
430160
1507
Es la historia clásica:
07:12
the technologist struggling to communicate with the business and the end user,
121
432661
4262
el técnico que lucha por comunicarse con la compañía y el usuario final,
07:16
and the business failing to articulate their needs.
122
436947
4186
y la compañía que no logra expresar sus necesidades.
07:22
I see it every day.
123
442033
1706
Lo veo todos los días.
07:25
We are scratching the surface
124
445448
1922
Estamos arañando la superficie
07:27
in our ability as humans to communicate and invent together,
125
447394
4809
de nuestra capacidad como humanos de comunicarnos e inventar juntos,
07:32
and while the sciences teach us how to build things,
126
452227
4580
y mientras que las ciencias nos enseñan cómo construir cosas,
07:36
it's the humanities that teach us what to build and why to build them.
127
456831
5410
son las humanidades las que nos enseñan qué construir y por qué construirlo.
07:43
And they're equally as important,
128
463612
2604
Y ellas son igual de importantes,
07:46
and they're just as hard.
129
466240
1507
e igual de difíciles.
07:50
It irks me ...
130
470476
1995
Me irrita...
07:54
when I hear people treat the humanities as a lesser path,
131
474532
5493
cuando la gente trata las humanidades como una carrera inferior
08:00
as the easier path.
132
480049
1184
como más fáciles.
08:01
Come on!
133
481840
1150
¡Vamos!
08:04
The humanities give us the context of our world.
134
484258
4150
Las humanidades nos dan el contexto de nuestro mundo.
08:10
They teach us how to think critically.
135
490573
3437
Nos enseñan cómo pensar críticamente.
08:14
They are purposely unstructured,
136
494034
1969
Son intencionalmente desestructuradas
08:16
while the sciences are purposely structured.
137
496027
2546
mientras que las ciencias son intencionalmente estructuradas.
08:19
They teach us to persuade, they give us our language,
138
499745
3588
Ellas nos enseñan a persuadir, nos dan nuestro lenguaje,
08:23
which we use to convert our emotions to thought and action.
139
503357
6839
que...
es lo que usamos para convertir nuestras emociones en pensamiento y acción.
08:32
And they need to be on equal footing with the sciences.
140
512267
4264
Y deben estar en igualdad de condiciones con las ciencias.
08:36
And yes, you can hire a bunch of artists
141
516555
3992
Y sí, uno puede contratar un grupo de artistas
08:40
and build a tech company
142
520571
1333
y construir una compañía tecnológica
08:43
and have an incredible outcome.
143
523166
1770
y tener un resultado increíble.
08:46
Now, I'm not here today to tell you that STEM's bad.
144
526616
4722
Ahora bien, hoy no estoy aquí para decirles que las CTIM es mala.
08:52
I'm not here today to tell you that girls shouldn't code.
145
532778
3984
No estoy aquí para decirles que las chicas no deben escribir código.
08:57
(Laughter)
146
537111
1039
(Risas)
08:58
Please.
147
538174
1150
Por favor.
09:00
And that next bridge I drive over
148
540355
2568
Y el próximo puente sobre el que conduzca
09:02
or that next elevator we all jump into --
149
542947
3550
o el próximo ascensor al que subamos...
09:07
let's make sure there's an engineer behind it.
150
547602
2207
mejor que haya un ingeniero detrás de ellos.
09:09
(Laughter)
151
549833
3642
(Risas)
09:14
But to fall into this paranoia
152
554233
3295
Pero caer en esta paranoia
09:17
that our future jobs will be dominated by STEM,
153
557552
4872
de que nuestros trabajos futuros estarán dominados por las CTIM,
09:22
that's just folly.
154
562448
1635
eso es un disparate.
09:24
If you have friends or kids or relatives or grandchildren
155
564526
4091
Si tienen amigos, o hijos, o parientes, o nietos,
09:28
or nieces or nephews ...
156
568641
1799
o sobrinas, o sobrinos...
09:30
encourage them to be whatever they want to be.
157
570464
3150
anímenlos a que sean lo que quieran ser.
09:34
(Applause)
158
574336
6896
(Aplausos)
09:41
The jobs will be there.
159
581607
2015
Los trabajos estarán allí.
09:45
Those tech CEOs
160
585741
1477
Esos directores generales
09:48
that are clamoring for STEM grads,
161
588235
3334
que están clamando graduados en CTIM,
09:51
you know what they're hiring for?
162
591593
1784
¿saben para quién están contratando?
09:54
Google, Apple, Facebook.
163
594430
2025
Google, Apple, Facebook.
09:57
Sixty-five percent of their open job opportunities
164
597468
3627
El 65 % de sus oportunidades laborales
10:01
are non-technical:
165
601119
1721
no son técnicas:
10:03
marketers, designers, project managers, program managers,
166
603845
4889
publicistas, diseñadores, administradores de proyectos, directores de programas,
10:08
product managers, lawyers, HR specialists,
167
608758
3381
jefes de producto, abogados, especialistas en recursos humanos,
10:12
trainers, coaches, sellers, buyers, on and on.
168
612163
3325
entrenadores, tutores, vendedores, compradores, etc.
10:15
These are the jobs they're hiring for.
169
615512
3438
Estos son los trabajos que están contratando.
10:20
And if there's one thing that our future workforce needs --
170
620602
5405
Y si hay algo que nuestra futura fuerza laboral necesita
10:26
and I think we can all agree on this --
171
626031
1952
--y pienso que todos podemos estar de acuerdo en esto--
10:29
it's diversity.
172
629056
1150
es la diversidad.
10:31
But that diversity shouldn't end with gender or race.
173
631706
4074
Pero esa diversidad no debe terminar solo en el género o la raza.
10:35
We need a diversity of backgrounds
174
635804
2103
Necesitamos diferencias en educación
10:39
and skills,
175
639192
1150
y habilidades,
10:42
with introverts and extroverts
176
642100
3738
introvertidos y extrovertidos,
10:45
and leaders and followers.
177
645862
2953
líderes y seguidores.
10:48
That is our future workforce.
178
648839
1689
Esta es nuestra futura fuerza laboral.
10:51
And the fact that the technology is getting easier and more accessible
179
651767
5699
Y el hecho de que la tecnología se esté volviendo más fácil y accesible
10:57
frees that workforce up
180
657490
1818
libera esa fuerza laboral
10:59
to study whatever they damn well please.
181
659332
3372
para que estudien cualquier cosa que ellos quieran.
11:03
Thank you.
182
663273
1151
Gracias.
11:04
(Applause)
183
664448
6623
(Aplausos)
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