Why tech needs the humanities | Eric Berridge

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TED


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Tradutor: Maurício Kakuei Tanaka Revisor: Leonardo Silva
00:12
You've all been in a bar, right?
0
12647
2242
Todos nós já fomos a um bar, certo?
00:14
(Laughter)
1
14913
1491
(Risos)
00:16
But have you ever gone to a bar
2
16759
2694
Mas vocês já foram a um bar
00:19
and come out with a $200 million business?
3
19477
2952
e saíram com um negócio de US$ 200 milhões?
00:24
That's what happened to us about 10 years ago.
4
24276
2280
Foi o que aconteceu conosco há quase dez anos.
00:27
We'd had a terrible day.
5
27445
1705
Tivemos um dia terrível.
00:30
We had this huge client that was killing us.
6
30012
4064
Tínhamos um cliente superimportante que estava nos matando.
00:34
We're a software consulting firm,
7
34100
2604
Somos uma empresa de consultoria de software,
00:36
and we couldn't find a very specific programming skill
8
36728
2982
e não conseguíamos achar uma técnica de programação muito específica
00:39
to help this client deploy a cutting-edge cloud system.
9
39734
3158
para ajudar esse cliente a utilizar um sistema de nuvem de ponta.
00:43
We have a bunch of engineers,
10
43798
1421
Temos um grupo de engenheiros,
00:45
but none of them could please this client.
11
45243
2594
mas nenhum deles conseguia agradar esse cliente.
00:49
And we were about to be fired.
12
49274
1657
E estávamos prestes a ser demitidos.
00:51
So we go out to the bar,
13
51888
2335
Então, fomos ao bar,
00:54
and we're hanging out with our bartender friend Jeff,
14
54247
4047
e passamos o tempo com nosso amigo atendente de bar Jeff,
00:58
and he's doing what all good bartenders do:
15
58318
2001
e ele faz o que todos os bons atendentes fazem:
01:00
he's commiserating with us, making us feel better,
16
60343
3022
ele é solidário conosco, fazendo-nos sentir melhor a respeito de nossa dor,
01:03
relating to our pain,
17
63389
2292
01:05
saying, "Hey, these guys are overblowing it.
18
65705
2048
dizendo: "Esses caras estão exagerando, não se preocupem".
01:07
Don't worry about it."
19
67777
1183
01:08
And finally, he deadpans us and says,
20
68984
2214
Finalmente, ele nos olha sério e diz:
01:11
"Why don't you send me in there?
21
71222
2293
"Por que vocês não me mandam pra lá?
01:13
I can figure it out."
22
73539
1507
Posso resolver".
01:15
So the next morning, we're hanging out in our team meeting,
23
75585
3081
Na manhã seguinte, estamos conversando em nossa reunião de equipe,
01:19
and we're all a little hazy ...
24
79901
2555
e estamos todos um pouco confusos...
01:22
(Laughter)
25
82480
1150
(Risos)
01:24
and I half-jokingly throw it out there.
26
84504
2120
e eu, meio que brincando, dou uma sugestão.
01:26
I say, "Hey, I mean, we're about to be fired."
27
86648
2584
Digo: "Estamos prestes a ser demitidos".
01:29
So I say,
28
89256
1302
Então, eu digo:
01:30
"Why don't we send in Jeff, the bartender?"
29
90582
2082
"Por que não mandamos Jeff, o atendente do bar?"
01:32
(Laughter)
30
92688
3077
(Risos)
01:35
And there's some silence, some quizzical looks.
31
95789
4061
Há um silêncio,
alguns olhares incrédulos.
01:39
Finally, my chief of staff says, "That is a great idea."
32
99874
3542
Finalmente, meu chefe de equipe diz: "É uma ótima ideia".
01:43
(Laughter)
33
103440
1737
(Risos)
01:45
"Jeff is wicked smart. He's brilliant.
34
105201
2094
"Jeff é muito inteligente, é genial.
01:48
He'll figure it out.
35
108168
1150
Ele vai resolver.
01:50
Let's send him in there."
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110328
1413
Vamos mandá-lo pra lá".
01:52
Now, Jeff was not a programmer.
37
112189
2526
Jeff não era programador.
01:54
In fact, he had dropped out of Penn as a philosophy major.
38
114739
3889
Na verdade, ele tinha abandonado Penn como especialista em filosofia.
01:59
But he was brilliant,
39
119491
1994
Mas ele era genial
02:01
and he could go deep on topics,
40
121509
2627
e poderia ir a fundo nos assuntos,
02:04
and we were about to be fired.
41
124160
2032
e nós estávamos prestes a ser demitidos.
02:06
So we sent him in.
42
126216
1150
Então, nós o mandamos.
02:09
After a couple days of suspense,
43
129839
1986
Depois de alguns dias de suspense, Jeff ainda estava lá.
02:11
Jeff was still there.
44
131849
2157
02:15
They hadn't sent him home.
45
135002
2140
Eles não o tinham mandado pra casa.
02:17
I couldn't believe it.
46
137166
2066
Eu mal podia acreditar.
02:19
What was he doing?
47
139256
1491
O que ele estava fazendo?
02:21
Here's what I learned.
48
141281
1150
Eis o que aprendi.
02:23
He had completely disarmed their fixation on the programming skill.
49
143318
4210
Ele havia desarmado totalmente a fixação deles pela técnica de programação
02:29
And he had changed the conversation,
50
149004
2921
e tinha mudado a conversa,
02:31
even changing what we were building.
51
151949
2016
até o que estávamos construindo.
02:33
The conversation was now about what we were going to build and why.
52
153989
4552
A conversa era sobre o que faríamos para construir e por quê.
02:41
And yes, Jeff figured out how to program the solution,
53
161059
5358
E sim, Jeff descobriu como programar a solução,
02:46
and the client became one of our best references.
54
166441
2365
e o cliente tornou-se uma de nossas melhores referências.
02:50
Back then, we were 200 people,
55
170782
1977
Na época, éramos 200 pessoas,
02:52
and half of our company was made up of computer science majors or engineers,
56
172783
6320
e metade de nossa empresa era composta por cientistas da computação, engenheiros,
02:59
but our experience with Jeff left us wondering:
57
179127
2261
mas nossa experiência com Jeff nos deixou imaginando:
03:02
Could we repeat this through our business?
58
182627
2071
poderíamos repetir isso por meio de nosso negócio?
03:06
So we changed the way we recruited and trained.
59
186017
4261
Então, mudamos a maneira como recrutamos e treinamos.
03:11
And while we still sought after computer engineers and computer science majors,
60
191766
5984
E, embora ainda procurássemos engenheiros e cientistas da computação,
03:17
we sprinkled in artists, musicians, writers ...
61
197774
4976
diversificamos com artistas, músicos, escritores...
03:24
and Jeff's story started to multiply itself throughout our company.
62
204818
4374
e a história de Jeff começou a se multiplicar em toda a nossa empresa.
03:29
Our chief technology officer is an English major,
63
209216
3333
Nosso diretor de tecnologia é formado em inglês,
03:34
and he was a bike messenger in Manhattan.
64
214168
2214
e foi mensageiro ciclista em Manhatan.
03:38
And today, we're a thousand people,
65
218680
1946
Atualmente, somos mil pessoas,
03:41
yet still less than a hundred have degrees in computer science or engineering.
66
221935
5452
ainda assim, não chega a 100 os formados em ciência da computação ou engenharia.
03:48
And yes, we're still a computer consulting firm.
67
228984
3183
E sim, ainda somos uma empresa de consultoria de informática.
03:52
We're the number one player in our market.
68
232191
2126
Somos o número um do mercado.
Trabalhamos com o pacote de software que mais cresce
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
para atingir US$ 10 bilhões em vendas anuais.
04:01
So it's working.
71
241015
1626
Está dando certo.
04:05
Meanwhile, the push for STEM-based education in this country --
72
245426
5731
Enquanto isso, o estímulo para a educação baseada nas ciências exatas neste país -
04:11
science, technology, engineering, mathematics --
73
251181
3334
ciência, tecnologia, engenharia, matemática - é poderoso.
04:14
is fierce.
74
254539
1212
04:15
It's in all of our faces.
75
255775
1880
Só não vê quem não quer.
04:18
And this is a colossal mistake.
76
258355
1674
Esse é um erro gigantesco.
04:21
Since 2009, STEM majors in the United States
77
261707
4229
Desde 2009, os formados em ciências exatas nos Estados Unidos aumentaram 43%,
04:25
have increased by 43 percent,
78
265960
2056
04:28
while the humanities have stayed flat.
79
268040
2428
enquanto as ciências humanas permanecem sem aumento.
04:30
Our past president
80
270492
1365
Nosso presidente anterior
04:33
dedicated over a billion dollars towards STEM education
81
273047
3503
dedicou mais de US$ 1 bilhão para a educação em ciências exatas
04:36
at the expense of other subjects,
82
276574
2839
à custa de outras matérias,
04:39
and our current president
83
279437
2876
e nosso presidente atual
04:42
recently redirected 200 million dollars of Department of Education funding
84
282337
4867
redirecionou recentemente US$ 200 milhões do fundo do Departamento da Educação
04:47
into computer science.
85
287228
1469
para a ciência da computação.
04:49
And CEOs are continually complaining about an engineering-starved workforce.
86
289788
6381
Os diretores continuam reclamando da força de trabalho carente de engenharia.
04:57
These campaigns,
87
297717
1445
Essas campanhas,
05:00
coupled with the undeniable success of the tech economy --
88
300583
3548
junto com o sucesso inegável da economia de tecnologia...
05:04
I mean, let's face it,
89
304155
1248
Vamos encarar.
05:05
seven out of the 10 most valuable companies in the world by market cap
90
305427
5508
Sete das dez empresas mais valiosas do mundo pela capitalização do mercado
05:10
are technology firms --
91
310959
1511
são empresas de tecnologia.
05:13
these things create an assumption
92
313662
1976
Essas coisas criam uma suposição
05:16
that the path of our future workforce will be dominated by STEM.
93
316805
4214
de que o caminho de nossa futura força de trabalho
será dominado pelas ciências exatas.
05:24
I get it.
94
324583
1150
Eu entendo.
05:26
On paper, it makes sense.
95
326692
1621
No papel, faz sentido.
05:29
It's tempting.
96
329498
1212
É tentador.
05:33
But it's totally overblown.
97
333597
1933
Mas é totalmente exagerado.
05:35
It's like, the entire soccer team chases the ball into the corner,
98
335554
6051
É como se um time inteiro de futebol corresse atrás da bola no canto,
05:41
because that's where the ball is.
99
341629
1778
porque é onde está a bola.
05:44
We shouldn't overvalue STEM.
100
344841
2246
Não deveríamos superestimar as ciências exatas.
05:48
We shouldn't value the sciences any more than we value the humanities.
101
348133
3573
Não deveríamos valorizar as ciências exatas mais do que as ciências humanas.
05:52
And there are a couple of reasons.
102
352544
1722
Há algumas razões.
05:55
Number one, today's technologies are incredibly intuitive.
103
355058
5986
A primeira: as tecnologias de hoje são incrivelmente intuitivas.
06:01
The reason we've been able to recruit from all disciplines
104
361068
4000
A razão pela qual pudemos selecionar pessoas de todas as áreas
06:05
and swivel into specialized skills
105
365092
2119
e mudar nosso foco para habilidades especializadas
06:08
is because modern systems can be manipulated without writing code.
106
368377
4754
é porque os sistemas modernos podem ser manipulados sem escrever código.
06:13
They're like LEGO: easy to put together, easy to learn, even easy to program,
107
373155
5854
São como peças de montar: fáceis de juntar, de aprender e até de programar,
06:19
given the vast amounts of information that are available for learning.
108
379033
3491
dado à enorme quantidade de informação disponível para aprendizagem.
06:23
Yes, our workforce needs specialized skill,
109
383173
2835
Sim, nossa força de trabalho precisa de mão de obra especializada,
06:27
but that skill requires a far less rigorous and formalized education
110
387242
4794
mas isso requer uma educação muito menos rigorosa e formal
06:32
than it did in the past.
111
392060
1856
do que no passado.
06:34
Number two, the skills that are imperative and differentiated
112
394876
5739
A segunda: as habilidades indispensáveis e diferenciadas
06:40
in a world with intuitive technology
113
400639
3149
em um mundo com tecnologia intuitiva
06:43
are the skills that help us to work together as humans,
114
403812
3587
são as habilidades que nos ajudam a trabalhar juntos como seres humanos,
06:49
where the hard work is envisioning the end product
115
409184
3984
em que o trabalho árduo concebe o produto final
06:54
and its usefulness,
116
414193
1492
e sua utilidade,
06:55
which requires real-world experience and judgment and historical context.
117
415709
6214
que requer experiência do mundo real, discernimento e contexto histórico.
07:03
What Jeff's story taught us
118
423232
2286
A história de Jeff nos ensinou
07:05
is that the customer was focused on the wrong thing.
119
425542
3531
que o consumidor estava focado na coisa errada.
07:10
It's the classic case:
120
430160
1507
É o caso clássico:
07:12
the technologist struggling to communicate with the business and the end user,
121
432661
4262
o tecnólogo lutando para se comunicar com o negócio e o usuário final,
07:16
and the business failing to articulate their needs.
122
436947
4186
e o negócio fracassando em expressar as necessidades deles.
07:22
I see it every day.
123
442033
1706
Vejo isso todos os dias.
07:25
We are scratching the surface
124
445448
1922
Estamos arranhando a superfície
07:27
in our ability as humans to communicate and invent together,
125
447394
4809
de nossa capacidade como seres humanos de nos comunicar e inventar juntos,
07:32
and while the sciences teach us how to build things,
126
452227
4580
e, enquanto as ciências exatas nos ensinam como construir coisas,
07:36
it's the humanities that teach us what to build and why to build them.
127
456831
5410
as ciências humanas nos ensinam o que construir e por quê.
07:43
And they're equally as important,
128
463612
2604
Elas são igualmente importantes
07:46
and they're just as hard.
129
466240
1507
e tão difíceis.
07:50
It irks me ...
130
470476
1995
Fico aborrecido...
07:54
when I hear people treat the humanities as a lesser path,
131
474532
5493
quando vejo as pessoas tratarem as ciências humanas como um caminho menor,
08:00
as the easier path.
132
480049
1184
o caminho mais fácil.
08:01
Come on!
133
481840
1150
O que é isso!
08:04
The humanities give us the context of our world.
134
484258
4150
As ciências humanas nos dão o contexto de nosso mundo.
08:10
They teach us how to think critically.
135
490573
3437
Elas nos ensinam a pensar de modo crítico.
08:14
They are purposely unstructured,
136
494034
1969
São propositadamente desestruturadas,
08:16
while the sciences are purposely structured.
137
496027
2546
enquanto as ciências exatas são propositadamente estruturadas.
08:19
They teach us to persuade, they give us our language,
138
499745
3588
Elas nos ensinam a persuadir, nos dão a nossa linguagem...
08:23
which we use to convert our emotions to thought and action.
139
503357
6839
que nós...
usamos para converter nossas emoções em pensamento e ação.
08:32
And they need to be on equal footing with the sciences.
140
512267
4264
Elas precisam estar em pé de igualdade com as ciências exatas.
08:36
And yes, you can hire a bunch of artists
141
516555
3992
E sim, podemos contratar um grupo de artistas
08:40
and build a tech company
142
520571
1333
e construir uma empresa de tecnologia
08:43
and have an incredible outcome.
143
523166
1770
e ter um resultado incrível.
08:46
Now, I'm not here today to tell you that STEM's bad.
144
526616
4722
Não estou aqui hoje para dizer a vocês que as ciências exatas são ruins,
08:52
I'm not here today to tell you that girls shouldn't code.
145
532778
3984
nem que as garotas não deveriam escrever código.
08:57
(Laughter)
146
537111
1039
(Risos)
08:58
Please.
147
538174
1150
Por favor.
09:00
And that next bridge I drive over
148
540355
2568
Que a próxima ponte sobre a qual passarmos
09:02
or that next elevator we all jump into --
149
542947
3550
ou o próximo elevador em que todos nós entrarmos...
09:07
let's make sure there's an engineer behind it.
150
547602
2207
Vamos ter certeza de que há um engenheiro por trás disso.
09:09
(Laughter)
151
549833
3642
(Risos)
09:14
But to fall into this paranoia
152
554233
3295
Mas cair nessa paranoia
09:17
that our future jobs will be dominated by STEM,
153
557552
4872
de que nossos futuros empregos serão dominados pelas ciências exatas,
09:22
that's just folly.
154
562448
1635
isso é loucura.
09:24
If you have friends or kids or relatives or grandchildren
155
564526
4091
Se vocês tiverem amigos, crianças, parentes, netos, sobrinhas ou sobrinhos,
09:28
or nieces or nephews ...
156
568641
1799
09:30
encourage them to be whatever they want to be.
157
570464
3150
incentivem-nos a serem o que quiserem ser.
09:34
(Applause)
158
574336
6896
(Vivas) (Aplausos)
09:41
The jobs will be there.
159
581607
2015
Os empregos estarão por aí.
09:45
Those tech CEOs
160
585741
1477
Aqueles diretores de tecnologia,
09:48
that are clamoring for STEM grads,
161
588235
3334
que estão clamando por formados em ciências exatas,
09:51
you know what they're hiring for?
162
591593
1784
sabem para quem eles estão 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
Sessenta e cinco por cento das oportunidades abertas de emprego
10:01
are non-technical:
165
601119
1721
são não técnicas:
10:03
marketers, designers, project managers, program managers,
166
603845
4889
comerciantes, artistas gráficos, gerentes de projeto, gerentes de programa,
10:08
product managers, lawyers, HR specialists,
167
608758
3381
gerentes de produto, advogados, especialistas de RH,
10:12
trainers, coaches, sellers, buyers, on and on.
168
612163
3325
treinadores, técnicos, vendedores, compradores e assim por diante.
10:15
These are the jobs they're hiring for.
169
615512
3438
Esses são os empregos para os quais eles estão contratando.
10:20
And if there's one thing that our future workforce needs --
170
620602
5405
Se há uma coisa de que nossa futura força de trabalho necessita,
10:26
and I think we can all agree on this --
171
626031
1952
e acho que todos nós podemos concordar com isso,
10:29
it's diversity.
172
629056
1150
é a diversidade.
10:31
But that diversity shouldn't end with gender or race.
173
631706
4074
Mas essa diversidade não deveria terminar com gênero ou raça.
10:35
We need a diversity of backgrounds
174
635804
2103
Precisamos de uma diversidade de conhecimentos
10:39
and skills,
175
639192
1150
e habilidades,
10:42
with introverts and extroverts
176
642100
3738
com introvertidos e extrovertidos
10:45
and leaders and followers.
177
645862
2953
e líderes e seguidores.
10:48
That is our future workforce.
178
648839
1689
Essa é a força de trabalho do nosso futuro.
10:51
And the fact that the technology is getting easier and more accessible
179
651767
5699
O fato de que a tecnologia está ficando mais fácil e acessível
10:57
frees that workforce up
180
657490
1818
libera essa força de trabalho para estudar o que bem entenderem.
10:59
to study whatever they damn well please.
181
659332
3372
11:03
Thank you.
182
663273
1151
Obrigado.
11:04
(Applause)
183
664448
6623
(Vivas) (Aplausos)
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