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Dal 2013, l’IEEE pubblica una classifica annuale interattiva dei linguaggi di programmazione più popolari. Tuttavia, oggi i metodi tradizionali per misurarne la popolarità potrebbero perdere di significato, a causa dei cambiamenti nel modo in cui programmiamo.
Nell’ultima classifica IEEE Spectrum, Python si riconferma al primo posto. JavaScript ha registrato il calo maggiore, scendendo dal terzo al sesto posto. Nel frattempo, anche nella categoria separata “Lavoro“, che tiene conto solo della domanda dei datori di lavoro, Python ha preso il sopravvento. Tuttavia, SQL rimane una competenza chiave nei curriculum degli sviluppatori.
La metodologia di classificazione si basa su una raccolta di dati aperti: query di ricerca su Google, discussioni su Stack Overflow , attività su GitHub e menzioni in pubblicazioni scientifiche. Tuttavia, negli ultimi due anni, il volume di tali segnali è diminuito drasticamente. Sempre più programmatori si rivolgono a ChatGPT o Claude invece di porre domande pubbliche sui forum, mentre assistenti come Cursor scrivono autonomamente codice di routine. Di conseguenza, il numero di nuove domande su Stack Overflow nel 2025 è solo il 22% del livello dell’anno scorso.
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Ciò rende sempre più difficile misurare la popolarità di un linguaggio. Ma, cosa ancora più importante, la necessità stessa di scegliere un linguaggio sta gradualmente perdendo importanza.
Mentre un tempo sintassi, funzioni e regole del linguaggio erano fondamentali, ora questi compiti vengono sempre più spesso affidati all’intelligenza artificiale. I programmatori stanno iniziando a discutere meno su dove posizionare un punto e virgola o su quale indentazione sia appropriata, e si stanno concentrando maggiormente su architettura e algoritmi.
L’intelligenza artificiale è in grado di generare codice praticamente in qualsiasi linguaggio, a patto che siano forniti dati di addestramento. Questo mette in discussione il futuro dei nuovi linguaggi: sebbene libri, articoli e progetti dimostrativi abbiano contribuito in passato a promuoverli, questo non è sufficiente per l’intelligenza artificiale. Richiede grandi quantità di codice per l’addestramento, svantaggiando i linguaggi meno comuni.
A lungo termine, questo potrebbe congelare la popolarità dei linguaggi esistenti. Il lancio di nuovi progetti diventerà più difficile e la scelta del linguaggio diventerà sempre più un dettaglio tecnico, proprio come un tempo lo erano le caratteristiche di specifici processori.
Alcuni ricercatori si stanno già chiedendo se i linguaggi di alto livello siano davvero necessari. Se l’intelligenza artificiale potesse trasformare direttamente la query di un programmatore in codice intermedio per il compilatore, i linguaggi tradizionali potrebbero trasformarsi in un inutile livello di astrazione. Certo, questo porterebbe alla creazione di “scatole nere” illeggibili ma testabili unitariamente.
Anche il ruolo dei programmatori in questo futuro cambierà. Le decisioni architetturali, la selezione degli algoritmi, l’integrazione dei sistemi e l’utilizzo di nuovo hardware continueranno a essere importanti. Ciò significa che le conoscenze di base saranno considerate più importanti della padronanza di un linguaggio specifico.
Se nel 2026 esisterà un “linguaggio di programmazione primario” è un grande interrogativo. Una cosa è chiara: l’intelligenza artificiale è già diventata il motore di cambiamento più significativo nello sviluppo del software dall’avvento dei compilatori negli anni ’50. E anche se parte dell’attuale clamore intorno all’intelligenza artificiale dovesse rivelarsi una mera illusione, la pratica di utilizzare LLM per la programmazione non scomparirà.
L’IEEE promette di esplorare nuove metriche e approcci nel prossimo anno per comprendere cosa significhi realmente “popolarità del linguaggio” nell’era dell’intelligenza artificiale.
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