La IA puede ser clave para que más chicas accedan y se mantengan en la FP industrial y tecnológica en España, con orientación y aprendizaje realmente personalizados.
La estadística es tozuda: en los ciclos de FP de fabricación mecánica, instalación y mantenimiento o electricidad, menos del 5% del alumnado son mujeres. Y, sin embargo, son precisamente estos perfiles técnicos los que concentran algunos de los mejores sueldos y la inserción laboral más alta en España.
Mientras muchos centros se preparan ya para el próximo curso 2025/2026 y las familias empiezan a mirar ciclos y bachilleratos, la brecha sigue ahí. Pero hay una novedad que está cambiando el tablero: la inteligencia artificial aplicada a la orientación y al aprendizaje personalizado.
En este artículo, partimos de la historia de Denisse —una alumna que iba para “esteticién” y hoy brilla en mecánica industrial— para responder a una pregunta incómoda: ¿cómo puede la IA ayudar a que más chicas lleguen (y se queden) en la FP más masculinizada?
1. El problema real: talento femenino fuera de los mejores empleos técnicos
La FP industrial y tecnológica en España tiene un problema muy concreto: las chicas casi no llegan a estos ciclos, y cuando llegan suelen estar muy solas.
Según los datos citados en el reportaje original y en estadísticas recientes de FP:
- Instalación y mantenimiento (grado medio): alrededor del 2% de mujeres.
- Fabricación mecánica: 3%-4%.
- Electricidad y electrónica: en torno al 3%-4%.
- Informática y comunicaciones: apenas 7%-8%.
Mientras tanto, ciclos como Estética y Belleza o Atención a Personas en Situación de Dependencia superan el 80%-90% de alumnas. Sectores con peores salarios, mayor temporalidad y más rotación.
La realidad es clara: la orientación que reciben muchas chicas las empuja a entornos laborales más precarios, aunque tengan capacidad más que de sobra para triunfar en mecánica industrial, mecatrónica o automatización.
Y aquí la IA puede ser incómodamente honesta: cuando un sistema analiza datos de empleabilidad, salarios y demanda empresarial, lo que sale es que los ciclos industriales, STEM y de FP dual son una apuesta objetiva de futuro, también —y especialmente— para ellas.
2. Denisse y Lucía: lo que pasa cuando alguien te abre otra puerta
La historia de Denisse lo resume bien. Estaba en diversificación curricular al final de la ESO, pensó en estudiar estética porque “siendo chica” le parecía el camino lógico. Antes de rellenar la solicitud, se informó, habló con su familia y con el equipo docente… y se matriculó en Técnico en Mecanizado en un instituto de FP de Gipuzkoa.
Resultado:
- Descubrió que las manualidades que le gustaban conectaban con la precisión y el trabajo con maquinaria.
- Compitió en un concurso estatal de mecanizado con profesionales y alumnos de otras autonomías.
- Terminó la pieza en menos tiempo que el resto… y ganó.
Hoy cursa un ciclo superior de Producción de la Programación Mecánica, trabaja en una empresa industrial y se plantea montar, algún día, su propio taller formado mayoritariamente por mujeres.
Lucía, alumna de Mecatrónica Industrial en Navarra, cuenta algo parecido: miedo inicial por ser de las pocas chicas del ciclo, mucho apoyo en casa (padre y madre en el sector metal) y una motivación muy clara: condiciones laborales sólidas y futuro profesional a largo plazo.
Estas historias tienen algo en común:
- Alguien les dio información de calidad sobre las salidas reales de los ciclos.
- Se cuestionaron el estereotipo de “carreras de chicas” y “carreras de chicos”.
- Tuvieron referentes cercanos (familia, docentes, empresas) que no les cerraron la puerta.
La pregunta clave es: ¿qué pasaría si ese apoyo y esa información no dependieran solo de “tener suerte” con un tutor o con la familia, sino que estuvieran sistemáticamente integrados en la orientación con ayuda de IA?
3. Cómo la IA puede cambiar la orientación académica en la ESO y la FP
La orientación tradicional en muchos centros sigue siendo muy manual: una entrevista, algún test vocacional genérico y poco más. Funciona, pero no escala y a menudo no corrige sesgos de género, porque los arrastra.
La IA en la educación española ya está empezando a ofrecer algo distinto: orientación académica personalizada basada en datos reales.
3.1. Perfiles basados en datos, no en tópicos
Un sistema de orientación con IA puede combinar, de forma ética y anónima:
- Notas en materias clave (matemáticas, tecnología, plástica, lengua…).
- Preferencias declaradas por el propio alumnado.
- Información sobre demanda laboral en España y en la comunidad autónoma.
- Datos de inserción de antiguos alumnos del centro y de la FP en general.
Con eso, puede generar recomendaciones personalizadas de itinerarios, que incluyan opciones que el entorno quizá nunca plantearía a una chica: mecánica industrial, robótica, programación de sistemas de fabricación, automatización, etc.
La diferencia es grande: el mensaje pasa de “tú sabrás” a “con tu perfil, estas tres opciones técnicas encajan especialmente bien y tienen muy buena inserción laboral; ¿las conoces?”.
3.2. Detección temprana de chicas con potencial STEM
En los estudios mencionados, se observa que las chicas tienden a infravalorar su rendimiento en ciencias y tecnología, incluso cuando sus resultados son iguales o mejores que los de sus compañeros.
Un sistema de IA puede:
- Detectar a alumnas con buen desempeño en materias STEM que no marcan itinerarios técnicos.
- Alertar al departamento de orientación: “esta alumna tiene notas altas en tecnología y mates, pero se está inclinando solo a opciones de servicios; conviene hablarlo con ella y su familia”.
- Proponer acciones concretas: talleres, visitas a empresas, charlas con mujeres técnicas.
Aquí la IA no sustituye a nadie: amplía la capacidad del orientador para llegar a más alumnado y, sobre todo, para ir contra corriente cuando los estereotipos pesan.
3.3. Información real sobre salarios y empleabilidad
Cuando una alumna como Denisse valora si estudiar Estética o Mecanizado, lo que necesita no es un folleto neutro; necesita datos claros:
- Tasa de empleo al cabo de 6-12 meses tras titular.
- Salario medio de entrada y a 5 años vista.
- Estabilidad contractual del sector.
Un motor de IA conectado a datos oficiales y a la realidad del mercado laboral español puede mostrar comparativas entendibles a las familias, tutorías y equipos directivos.
Esto cambia la conversación en 4º de ESO o en 2º de Bachillerato: ya no es solo gusto personal, es también proyecto de vida.
4. Aprendizaje personalizado: la clave para que las chicas se queden en los ciclos industriales
Conseguir que más chicas accedan a FP industrial es solo la mitad del trabajo. La otra mitad es que no abandonen por sentirse aisladas, inseguras o “intrusas”. Aquí entra de lleno el aprendizaje adaptativo con IA.
4.1. Plataformas que se ajustan al ritmo de cada estudiante
Muchas alumnas llegan a FP STEM con un nivel desigual en matemáticas, física o dibujo técnico. No porque sean peores, sino porque no se les animó antes a tomarse en serio estas materias.
Las plataformas de aprendizaje adaptativo basadas en IA permiten:
- Detectar lagunas concretas (por ejemplo, trigonometría, interpretación de planos, razonamiento espacial).
- Proponer itinerarios personalizados de ejercicios y vídeos.
- Ofrecer feedback inmediato, sin juicio, 24/7.
He visto centros de FP que, gracias a este tipo de herramientas, reducen el abandono de los módulos más “duros” porque el alumnado deja de sentirse perdido en clase. Para una chica que ya es la única del grupo, no sentir que va por detrás es fundamental para resistir.
4.2. IA como “coach silencioso” en el taller y el laboratorio
En ciclos como Mecanizado, Mecatrónica o Instalaciones eléctricas, una parte clave es la práctica en taller.
Ahí la IA puede:
- Guiar pasos en máquinas CNC, simuladores de PLC o software de diseño 3D con asistentes interactivos.
- Registrar errores frecuentes y generar rutas de refuerzo específicas.
- Sugerir vídeos breves justo cuando el alumno o la alumna se atasca.
Para muchas chicas que sienten que “no encajan” en ese taller lleno de hombres, tener un apoyo extra, discreto y siempre disponible reduce muchísimo la ansiedad.
4.3. Evaluación más justa, menos sesgada
Cuando hablamos de igualdad de oportunidades, la evaluación también cuenta.
Sistemas de corrección apoyados en IA (bien diseñados y supervisados) pueden:
- Homogeneizar criterios en pruebas teóricas.
- Reducir el peso de sesgos inconscientes del profesorado.
- Proporcionar informes claros de progreso, que sirven para tutoría individualizada.
El objetivo no es deshumanizar la evaluación, sino dar más datos al docente para identificar quién necesita apoyo, quién puede asumir más reto y qué alumnas están infravalorando sus capacidades.
5. Qué pueden hacer desde hoy centros, familias y administraciones
La IA no va a borrar de un plumazo los estereotipos de género, pero sí puede convertirse en una herramienta muy concreta para abrir puertas a las chicas en FP tecnológica e industrial.
Algunas acciones realistas para empezar en 2025:
En centros educativos
- Implantar plataformas de orientación con IA que combinen datos académicos y laborales.
- Usar analítica de aprendizaje para detectar alumnas con potencial STEM que no lo están considerando.
- Diseñar proyectos tipo “Somos las FP” con datos propios del centro y de su entorno empresarial.
- Programar cada trimestre encuentros con mujeres técnicas de la zona y medir el impacto con cuestionarios.
En familias
- Pedir en las tutorías información objetiva sobre empleabilidad y salarios por ciclos.
- Revisar juntos los informes que generen las herramientas de IA del centro y hablar de ellos sin prejuicios.
- Exponer a hijas e hijos, desde Primaria, a referentes variados: una fontanera, una programadora, una soldadora, una técnica de mantenimiento.
En administraciones y empresas
- Financiar proyectos de IA educativa orientados a la igualdad de oportunidades en FP.
- Exigir y acompañar a las empresas industriales en la implantación real de planes de igualdad y entornos seguros.
- Participar en plataformas de FP inteligente compartiendo datos de inserción, necesidades de perfiles y previsiones de contratación.
La realidad es que España se juega buena parte de su competitividad industrial en que haya suficientes perfiles técnicos cualificados. Dejar fuera a la mitad del talento por inercias culturales no es solo injusto: es ineficiente.
6. La oportunidad: una FP industrial más diversa gracias a la IA
La historia de Denisse no debería ser una excepción afortunada. Debería ser lo normal: una chica con habilidad manual y curiosidad por entender cómo funcionan las cosas que encuentra un sistema educativo que le sugiere con datos que pruebe mecanizado, que la acompaña con aprendizaje personalizado y que la conecta con empresas donde se la respeta y valora.
La IA en la educación española, bien utilizada, puede ser justo eso:
- un espejo que muestra potencial real, no solo lo que el entorno espera;
- un mapa que enseña campos profesionales rentables y estables;
- y un entrenador silencioso que ayuda a no rendirse a mitad de camino.
Si diriges un centro de FP, trabajas en orientación o formas parte de una empresa industrial, ahora es un buen momento para preguntarte:
¿qué parte de todo esto podríamos estar haciendo ya con las herramientas de IA que tenemos al alcance?
Porque cuanto antes integremos la IA en la orientación y el aprendizaje personalizado, más probable será que, dentro de unos años, entrar a un ciclo de fabricación mecánica en España y ver muchas chicas en el aula no sea una rareza… sino pura normalidad.