Redazione RHC : 25 septiembre 2025 11:21
Desde 2013, el IEEE publica anualmente una clasificación interactiva de los lenguajes de programación más populares . Sin embargo, los métodos tradicionales para medir la popularidad podrían estar perdiendo su validez debido a los cambios en la forma en que programamos.
En las últimas clasificaciones del IEEE Spectrum, Python mantiene su primer puesto. JavaScript ha experimentado el mayor descenso , pasando del tercero al sexto lugar. Mientras tanto, Python también ha liderado la categoría » Empleo «, que solo considera la demanda de los empleadores. Sin embargo, SQL sigue siendo una habilidad clave en los currículums de los desarrolladores.
La metodología de clasificación se basa en una recopilación de datos abiertos: búsquedas en Google, discusiones en Stack Overflow, actividad en GitHub y menciones en publicaciones científicas . Sin embargo, en los últimos dos años, el volumen de estas señales ha disminuido drásticamente. Cada vez más programadores recurren a ChatGPT o Claude en lugar de publicar preguntas públicas en foros, mientras que asistentes como Cursor escriben código rutinario ellos mismos. Como resultado, el número de nuevas preguntas en Stack Overflow en 2025 será solo el 22 % del nivel del año pasado.
Esto dificulta cada vez más medir la popularidad de un idioma. Pero, lo que es más importante, la necesidad misma de elegir un idioma está perdiendo importancia gradualmente.
Si bien la sintaxis, las funciones y las reglas del lenguaje fueron cruciales en su momento, estas tareas se delegan cada vez más en la inteligencia artificial . Los programadores empiezan a discutir menos sobre dónde colocar un punto y coma o qué sangría es la adecuada, y se centran más en la arquitectura y los algoritmos.
La inteligencia artificial puede generar código en prácticamente cualquier lenguaje, siempre que se le proporcionen datos de entrenamiento. Esto cuestiona el futuro de los nuevos lenguajes: si bien libros, artículos y proyectos de demostración han contribuido a su promoción en el pasado, esto no es suficiente para la inteligencia artificial. Requiere grandes cantidades de código para el entrenamiento, lo que pone en desventaja a los lenguajes menos comunes.
A largo plazo, esto podría congelar la popularidad de los lenguajes existentes . Lanzar nuevos proyectos se volverá más difícil, y la elección del lenguaje se convertirá cada vez más en un detalle técnico, como lo fueron antes las especificaciones de los procesadores específicos.
Algunos investigadores ya se preguntan si los lenguajes de alto nivel son realmente necesarios. Si la inteligencia artificial pudiera transformar directamente la consulta de un programador en código intermedio para el compilador, los lenguajes tradicionales podrían convertirse en un nivel de abstracción inútil. Por supuesto, esto conduciría a la creación de «cajas negras» ilegibles, pero susceptibles de pruebas unitarias.
El rol de los programadores en este futuro también cambiará . Las decisiones arquitectónicas, la selección de algoritmos, la integración de sistemas y el uso de nuevo hardware seguirán siendo importantes. Esto significa que los conocimientos básicos se considerarán más importantes que el dominio de un lenguaje específico.
Si habrá un «lenguaje de programación principal» para 2026 es una gran incógnita . Una cosa está clara: la inteligencia artificial ya se ha convertido en el principal impulsor del cambio en el desarrollo de software desde la llegada de los compiladores en la década de 1950. E incluso si parte del entusiasmo actual en torno a la inteligencia artificial resulta ser pura ilusión, la práctica de usar LLM para la programación no desaparecerá.
El IEEE promete explorar nuevas métricas y enfoques en el próximo año para comprender qué significa realmente la «popularidad del lenguaje» en la era de la inteligencia artificial.
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