Los grandes episodios anteriores de avances tecnológicos, como la segunda, tercera y cuarta revoluciones industriales, han sido seguidos por un retraso sorprendentemente largo en las ganancias de productividad.
Esto puede deberse a que la productividad reacciona con retraso después de un gran cambio tecnológico, ya que las nuevas tecnologías implican siempre un cambio en los hábitos de la sociedad, la adopción de nuevas formas de trabajo y comunicación que afectan directamente a los métodos de enseñanza y aprendizaje.
Sin embargo, los cambios tecnológicos clave de los últimos años aún no se comprenden completamente, posiblemente debido principalmente a un período de ajuste de la productividad estancada, el período anterior a que la economía alcance su pleno potencial. Cuando terminan estos períodos de ajuste, la productividad y las ganancias alcanzan su punto máximo.
Actualmente nos encontramos en una fase en la que la economía no está alcanzando todo su potencial incluso con la introducción de robots industriales e inteligencia artificial. Lo mismo sucede con los cambios en la demanda de habilidades y destrezas en las etapas de producción y acumulación de capital organizacional. Hoy estamos en un período de ajuste que requiere que todos se reorganicen.
En este contexto, surge la pregunta de cómo se pueden transformar y reorganizar las estructuras educativas y productivas y cómo se pueden aumentar los conocimientos y el saber hacer en tiempos de uso masivo de robots e inteligencia artificial.
En el sector educativo, este modelo se explica por el cambio en la demanda global de habilidades y competencias entre estudiantes, personal académico y directivos, así como por la introducción de nuevos procesos de enseñanza y aprendizaje, que dan los primeros indicios de una reorganización de el sistema educativo.
Actualmente, parte de este proceso se explica a través de la aplicación de la educación virtual a distancia y la automatización de procesos de evaluación en línea con monitoreo remoto, ambos integrando el uso de inteligencia artificial.
De manera similar, en los mercados laborales, la introducción masiva de robots industriales y la introducción de nuevas tecnologías están superando la producción de capital humano, lo que lleva a una reestructuración del trabajo y consecuencias para el capital organizacional relacionado con los robots.
Por lo tanto, esta introducción lleva a un período de ajuste para que las empresas se reorganicen o acumulen capital organizacional para volver a optimizar su línea de producción frente a la nueva tecnología, lo que explica la aparición tardía de ganancias de productividad.
La combinación de ambos escenarios, el trabajo educativo, evidencia el nuevo establecimiento de la organización educativa y laboral; y las consecuencias para el capital productivo.
Esto requiere que las organizaciones (escuelas y empresas) pasen por un proceso de experimentación al adoptar nuevas tecnologías para aprender la nueva asignación óptima de sus recursos.
