テクノロジーのメルトダウンは経済を助け、最終的にはシカゴ・トリビューン紙

テクノロジー企業は、驚くべき速さで人員を削減しています。 コンピューティングの経験を持つ人々は、時にはほとんど警告もなく解雇されています。 コンピューター サイエンスを卒業したばかりの学生は、ここ 10 年以上見られなかった雇用の逆風に直面しています。 これは次のドットコム バブルの崩壊であり、経済を新たな安値まで下降させる可能性があるのでしょうか?

しそうにない。 すべての強気相場の後には弱気相場が続きます。 このような変動は景気循環の一部です。 それらが起こっている間は苦痛ですが、それらは多くの目的を果たします。

第一に、爆発的な成長を一時的に停止し、テクノロジー企業が息を止めて状況を再評価できるようにします。 第二に、成長の急増が組織の欠陥を覆い隠しているときに見過ごされている非効率性を特定するのに役立ちます。 第三に、テクノロジー企業に優先順位を再設定させ、時間の経過とともにより強力で効率的なものにします。

このような流出は、多くの人々が失業するか、テクノロジー企業、特にアマゾンやシスコのような大企業で仕事を見つけることができなくなる可能性があることを意味します.

良いニュースは、そのような才能が経済の他の部分で切実に必要とされているということです.

電子医療記録と人工知能は、ヘルスケアをテクノロジー産業に変えました。 多くのヘルスケアの技術革新には、より優れた診断と患者ケアを提供するための高度なアルゴリズムが必要です。 存在する空白を埋めるために、コンピュータ サイエンスの才能が切実に必要とされています。 テクノロジー企業での人員削減が続く中、影響を受ける人々の多くはヘルスケアに引き寄せられ、最終的にはヘルスケア サービスの提供がより効率的かつ効果的になるでしょう。 このような人材の移動の影響は、医療提供者だけでなく、将来にわたって患者のケアにも長期にわたるプラスの効果をもたらします。

製造業は、コンピューター サイエンスの人材を引き付けるという点で、常に追い上げを図っています。 同社は現在、多くのハイテク キャストオフを雇用できる立場にあり、ハイテク製造をより迅速に前進させるための手段を提供しています。 たとえば、人工知能と機械学習をこの分野に導入して、未開発の効率と新しい材料を特定することは、海外に出荷された製造機会の一部を米国に戻すゲームチェンジャーになる可能性があります.

米軍は、コンピュータ サイエンスの才能を無限に必要としています。 そのような才能を引き付ける能力を制限している 1 つの制約は、市民権の要件です。 機密プロジェクトに取り組むには、米国市民権が必要です。 そのような人々がさらに多く利用できるようになり、防衛研究の前進に対する圧力が緩和され、将来にわたって米国の準備が強化されます。

この変革期には逆風もあるでしょう。

テクノロジー企業は、提供できる給与と福利厚生のために、コンピューター サイエンスの人材を引き付けました。 解雇される人々の多くは給与カットを余儀なくされ、ほとんどの人は魅力的ではないと感じています。 無料の食事、品揃えの豊富なジム、無料の託児所の時代は終わるかもしれません。 テクノロジー企業の元従業員が、あまり豪華ではないアメニティを提供する経済の新しいセクターに移動するにつれて、期待を和らげる必要があります。

しかし、このような才能の注入は、最小限のスタッフでは実現できなかった新しい機会を生み出します。 伝統的な業界に少数の技術人材を配置する代わりに、持続的な変化をもたらす可能性を秘めたクリティカル マスが構築されます。

現在のハイテク バブルの崩壊は、この国が 1990 年代後半に経験したようなものになるのではないかという懸念があります。 テクノロジーは、社会のあらゆる面とあらゆる業界をフィルタリングしてきました。 主な逆風は、多くの場合、進歩と発見を促進するための技術的才能を見つけて提供することでした。 テクノロジー業界での最終的な損失は、伝統的な業界の利益になります。

このような人材の移動が、一時的な段階の後に最高の技術人材が技術業界に戻ってくるのではなく、このような業界の永続的な部分になることが期待されています。 強力なテクノロジー産業は、イノベーションとサービスに関して経済に良い影響を与えます。 ただし、強力なヘルスケアおよび製造部門は、人口にさらに多くの価値を追加します。 さらに、強力な国防がすべての人を安全に保ちます。

今後数年間は、一部の人にとっては苦痛になるでしょう。 しかし、それは最終的に米国の産業をより強くするでしょう。

Sheldon Jacobson は、イリノイ大学アーバナ シャンペーン校のコンピューター サイエンスの教授です。 ジェイコブソンは、公共政策を評価して情報を提供するために、データ駆動型のリスクベースの意思決定に関する専門知識を活用しています。

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