Si Kakuma puede formar programadoras, España no tiene excusa. Lo que la historia de Lady Mariéme Jamme enseña sobre IA educativa, niñas y aprendizaje personalizado.
Cuando la estadística tiene nombre y apellidos
El 47 % de las chicas que han pasado por los talleres de programación de iamtheCODE tiene hoy un empleo. No es un dato de un informe de la OCDE: son niñas refugiadas en Kakuma (Kenia), muchas sin partida de nacimiento, que programaron por primera vez con un portátil Linux compartido.
Esta historia importa a quien trabaja en educación en España por una razón muy sencilla: si se puede crear talento digital femenino en un campo de refugiados, no hay excusa para no hacerlo en un aula española dotada de conectividad, dispositivos y ahora también de inteligencia artificial educativa para aprendizaje personalizado.
En esta pieza de la serie “IA en la Educación Española: Aprendizaje Personalizado” vamos a usar el caso de Lady Mariéme Jamme y su organización iamtheCODE como espejo. No para idealizar África, sino para hacernos tres preguntas incómodas:
- ¿Confiamos de verdad en el talento de nuestras niñas cuando hablamos de STEM e inteligencia artificial?
- ¿Estamos usando la IA para personalizar el aprendizaje… o solo para automatizar tareas?
- ¿Qué tendría que cambiar en nuestros centros para que la combinación IA + acompañamiento humano genere la misma dignidad que Jamme describe en Kakuma?
De una biblioteca en Surrey a un millón de niñas programando
La trayectoria de Lady Mariéme Jamme es brutalmente clara: crecer sin escuela, sobrevivir a violencia extrema, migrar a Francia y Reino Unido, trabajar en limpieza y, en paralelo, autoeducarse en una biblioteca pública hasta aprender a leer, escribir y programar.
Eso le llevó a fundar en 2016 iamtheCODE, primer movimiento global liderado desde África para formar a niñas y jóvenes en disciplinas STEAMD (Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Artes, Matemáticas y Diseño). Su objetivo es tan directo como ambicioso: formar en programación a un millón de niñas antes de 2030.
Lo interesante para nuestro debate en España no es solo el número, sino el enfoque:
- opera en 89 países, desde barrios vulnerables a universidades,
- actúa en campos de refugiados como Kakuma,
- combina código con bienestar emocional, mentoría y propósito vital.
“Nadie cree en las niñas ni quiere invertir en su talento, y esa falta de fe pesa muchísimo”.
Esa frase de Jamme encaja demasiado bien con la brecha de género digital en España: solo en torno a un 13 %-16 % de las matrículas en carreras de informática y telecomunicaciones son de mujeres, mientras en secundaria las chicas sacan mejores notas en casi todas las materias. El problema no es capacidad, es expectativa y mirada adulta.
El modelo iamtheCODE: más que enseñar a programar
Ocho pilares que España debería copiar (y adaptar)
iamtheCODE no es un curso de Python barato. Es un ecosistema con ocho pilares que se refuerzan:
- Competencias técnicas: programación y habilidades digitales básicas.
- Bienestar emocional: gestión de emociones, trauma, autocuidado.
- Mentoría entre pares: las chicas mayores acompañan a las nuevas.
- Mentoría con empresas: referentes profesionales reales.
- Hackatones: proyectos concretos, tiempo limitado, trabajo en equipo.
- Podcast educativo: contenidos cercanos en audio.
- Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS): conectar tecnología con impacto social.
- Programa “I Am Wise”: imaginar el futuro que quieren construir.
El resultado es potente: las niñas no solo aprenden a programar; empiezan a verse a sí mismas como sujetas de derechos y de futuro.
En la escuela española, donde la IA irrumpe a toda velocidad, esto tiene una lectura clara: si solo introducimos plataformas adaptativas y asistentes de IA sin cuidar el resto de pilares (bienestar, mentoría, sentido), estaremos haciendo tecnología sin dignidad.
12 semanas que cambian la mirada
La formación tipo de iamtheCODE dura 12 semanas. Está diseñada para que incluso niñas que apenas han ido a la escuela puedan:
- entender conceptos básicos de programación,
- crear una web o una app sencilla,
- completar retos visuales y muy guiados,
- certificar lo aprendido.
Antes de la pandemia, Jamme viajaba con un portátil Linux y lo dejaba “abierto” para que lo trastearan sin miedo. Después, digitalizaron el contenido: pasaron de unos 7.000 recursos a 65.000. Eso permitió aprender incluso con conectividad precaria.
Desde una lógica de IA en la educación española, aquí hay dos claves:
- los contenidos se trocean, se visualizan y se guían; es exactamente lo que pueden hacer hoy muchos sistemas de aprendizaje personalizado con IA en nuestros centros;
- la IA puede adaptar ritmo, nivel y feedback, pero la estructura pedagógica (12 semanas, retos concretos, producto final) tiene que diseñarla un equipo humano.
La tecnología es vehículo. La arquitectura del aprendizaje y el acompañamiento no se improvisan.
Lo que Lady Mariéme nos recuerda sobre brecha de género digital
La primera barrera no es técnica: es la indiferencia
Cuando iamtheCODE llega a una comunidad, lo primero que escucha es que “las niñas no necesitan programar”. Esa desconfianza se parece demasiado a ciertos comentarios que aún se oyen en claustros y familias españolas:
- “Ella es muy buena en letras, las mates no son lo suyo”.
- “La robótica es más para los chicos, ya ves quién se apunta”.
- “La IA está bien, pero no es prioridad en primaria”.
Ese tipo de frases, repetidas durante años, construyen un muro invisible. Por eso la primera fase del trabajo de Jamme no es técnica, sino emocional: escuchar, inspirar, demostrar que van a quedarse y no desaparecerán al cabo de una semana.
España lleva años hablando de STEM femenino, pero en demasiados centros la experiencia real de las alumnas sigue siendo esta: talleres puntuales, falta de referentes, proyectos que duran un trimestre y se apagan. Aquí la lección de Kakuma es incómoda: sin constancia, no hay confianza.
Los “datos borrosos” también existen aquí
Jamme denuncia que muchas niñas refugiadas ni siquiera aparecen en las estadísticas de educación digital. Sin datos, no hay políticas.
En España sí hay datos, pero están poco cruzados y poco explotados con inteligencia artificial:
- sabemos cuántas alumnas eligen ciertas optativas STEM;
- sabemos sus resultados en matemáticas, tecnología o digitalización;
- sabemos qué centros tienen proyectos de IA o robótica;
- sabemos qué titulaciones universitarias escogen después.
Lo que casi nadie hace es usar la IA para detectar patrones de género a tiempo real y actuar:
- ¿En qué curso empieza a caer el interés de las chicas por la programación?
- ¿Qué tipo de feedback reciben en clase en comparación con los chicos?
- ¿Quién levanta la mano en los proyectos de IA, quién toma la palabra y quién se queda detrás de la pantalla?
Aplicar análisis de datos educativos con IA para estas preguntas no es un lujo; es la base para cualquier estrategia seria de equidad.
IA en la escuela española: personalizar sí, deshumanizar no
Qué estamos haciendo bien
En los dos últimos años, muchos centros españoles han empezado a usar plataformas adaptativas de matemáticas, lectura o idiomas basadas en IA. Estas herramientas:
- ajustan el nivel automáticamente,
- recomiendan actividades según errores frecuentes,
- liberan tiempo docente para trabajar en pequeño grupo.
Cuando se diseñan bien, son aliadas claras del aprendizaje personalizado: permiten que una alumna que va más adelantada no se aburra, y que otra con más dificultades reciba práctica adicional sin sentirse señalada.
Aquí la conexión con iamtheCODE es evidente: Jamme parte de una idea radicalmente simple, “cada niña puede aprender si le das el ritmo y el apoyo adecuados”. La IA, bien usada, es justo eso: gestión de ritmos.
Dónde estamos fallando
He visto centros que presumen de usar IA en el aula, pero en realidad la experiencia del alumnado es muy pobre:
- la herramienta se usa como “fichas online” sin contexto ni proyectos;
- no hay conexión con problemas reales (ODS, retos del entorno, impacto social);
- la alumna no sabe para qué le sirve lo que hace ni cómo se conecta con su futuro.
Comparado con el modelo de iamtheCODE, falta al menos la mitad de la ecuación:
- mentoría y referentes: chicas que ya están en ciclos de FP de IA, ingenieras de datos, científicas… conectando con las alumnas.
- relato de dignidad: que la IA no sea solo “herramientas para estudiar mejor”, sino un medio para elegir proyectos, profesiones y vidas distintas.
La IA no debería sustituir a la figura que representa Jamme cuando llega a Kakuma: alguien que mira a una niña a los ojos y le dice “yo creo en ti”. Debería amplificar esa mirada, no suplantarla.
Cómo aplicar las lecciones de iamtheCODE en un centro español
No hace falta estar en un campo de refugiados para usar esta experiencia. Hay pasos muy concretos que cualquier centro en España puede dar en 2025:
1. Diseñar un “itinerario 12 semanas” con IA incluida
Inspirado en iamtheCODE, un centro puede crear un módulo trimestral de programación y pensamiento computacional que incluya:
- tareas adaptativas con IA para practicar conceptos básicos;
- un proyecto final (web, app, chatbot) ligado a un ODS cercano: energía, salud mental, igualdad;
- espacios de reflexión sobre bienestar digital y emociones.
La clave es que la IA no aparezca como “la herramienta mágica”, sino como un recurso más en un itinerario muy humano.
2. Mentoras visibles y constantes
No basta con que venga una ingeniera “el 8 de marzo”. Hace falta:
- un programa de mentoría femenina en tecnología e IA con al menos tres encuentros al año;
- participación de exalumnas que ya estudian FP o grados de IA, datos, informática;
- espacios donde las chicas puedan preguntar sin temor a parecer “poco técnicas”.
3. Datos con perspectiva de género… analizados con IA
Usar las plataformas digitales y el LMS del centro para monitorizar, siempre con garantías de privacidad:
- participación por género en tareas de IA y programación;
- evolución del rendimiento a lo largo de los cursos;
- elección de optativas y proyectos.
Con esos datos, aplicar modelos sencillos de IA para detectar patrones: cursos críticos, asignaturas donde aumenta el abandono femenino, etc. Y, sobre todo, actuar en consecuencia.
4. Hablar de dignidad, no solo de empleabilidad
La IA en educación española suele venderse como “clave para los trabajos del futuro”. Es cierto, pero se queda corto.
Lo que enseña la historia de Asuna —de niña que apenas hablaba a mentora que guía a otras en su “vision board”— es que la tecnología bien usada construye identidad y autoestima. En el contexto español, eso significa:
- usar la IA para ayudar a cada estudiante a identificar sus fortalezas y pasiones;
- ligar los itinerarios personalizados a decisiones reales: estudios, FP, emprendimiento social;
- darles espacios para decir en voz alta “esto es lo que sé hacer y esto es lo que quiero”.
Por qué esta historia debería influir en cómo España diseña su IA educativa
Lady Mariéme Jamme trabaja con niñas a las que el sistema había descartado. Su mensaje es incómodo pero necesario: la mayor brecha no es tecnológica, es de fe en el talento de las niñas.
España está en un momento clave: desarrolla marcos para el uso de la IA en educación, financia proyectos de digitalización y multiplica las plataformas de aprendizaje personalizado. Si todo eso no viene acompañado de:
- una apuesta explícita por cerrar la brecha de género digital,
- programas de mentoría y referentes femeninos en IA,
- uso inteligente de los datos educativos para anticiparse a la exclusión,
corremos el riesgo de tener una escuela muy digital… pero poco justa.
La buena noticia es que los ingredientes ya están sobre la mesa. Tenemos docentes con ganas, normativa que habla de competencia digital, herramientas de IA cada vez más accesibles y un contexto de país que empieza a tomarse en serio la equidad.
Ahora hace falta lo que Jamme lleva años practicando en contextos infinitamente más duros: constancia, escucha y valentía para apostar de verdad por el talento de todas las niñas.
La pregunta es directa: cuando, dentro de unos años, miremos los datos de quién se ha beneficiado de la IA en la educación española, ¿veremos a todas nuestras Asunas reflejadas ahí… o se habrán quedado otra vez fuera de plano?