Los 10 Mejores Lenguajes de Programación para IA

¿Piensas en dedicarte al desarrollo de inteligencia artificial (IA)? Es una excelente decisión profesional. Para 2030, la IA contribuirá con $15.7 billones a la economía global, y se predice que los puestos de especialistas en IA serán los empleos de más rápido crecimiento en el mundo.

Si te interesa seguir una carrera en IA, tendrás que aprender a programar. Puedes escribir aplicaciones de IA en una variedad de lenguajes de programación, pero solo unos pocos son excelentes para la programación de IA.

Este artículo proporciona una descripción general de los 10 mejores lenguajes de programación para IA. ¡Entra para ver qué lenguajes deberían estar en la cima de tu lista de aprendizaje y descubre qué los convierte en una excelente opción para proyectos de IA!

Lenguajes de programación para IA

Los 10 mejores lenguajes de programación para inteligencia artificial

La tabla a continuación proporciona una comparación general de los mejores lenguajes de programación para IA:

Lenguaje de programación	Fortalezas	Debilidades	Bueno para IA porque	Campos de IA principales
Python	Amplias bibliotecas, gran comunidad, fácil de aprender.	Velocidad de ejecución más lenta que los lenguajes compilados, GIL limita la multi-hilo.	Rico ecosistema de bibliotecas de IA/ML, comunidad activa y versatilidad.	Aprendizaje automático, aprendizaje profundo, ciencia de datos, PNL.
C++	Alto rendimiento, control preciso sobre los recursos del sistema, maduro y estable.	Sintaxis compleja, gestión manual de la memoria.	Alta eficiencia y rendimiento.	Sistemas de IA en tiempo real, IA para juegos, visión artificial.
Java	Independiente de la plataforma, alto rendimiento, fuerte soporte para la concurrencia.	Sintaxis verbosa, desarrollo más lento en comparación con otros lenguajes.	Rendimiento y escalabilidad sólidos, ecosistema maduro.	ML a gran escala, aplicaciones de IA empresariales.
R	Análisis estadístico sólido, visualización de datos, varios paquetes.	Más lento que otros lenguajes, menos polivalente.	Análisis estadístico y manipulación de datos.	Análisis estadístico, minería de datos.
Julia	Alto rendimiento para la computación numérica, sintaxis fácil de leer.	Comunidad más pequeña, no suficientes bibliotecas.	Computación numérica de alto rendimiento.	Análisis numérico, simulaciones científicas.
Lisp	Excelente para la computación simbólica, tipado dinámico.	Limitaciones de rendimiento, ecosistema más pequeño.	Capacidades de razonamiento simbólico.	IA simbólica, PNL, sistemas expertos.
Prolog	Sólido en razonamiento simbólico y programación lógica, coincidencia de patrones y retroceso.	Curva de aprendizaje pronunciada, ecosistema más pequeño.	Capacidades de inferencia lógica y razonamiento simbólico.	Sistemas basados en reglas, representación del conocimiento, demostración automática de teoremas.
Scala	Mezcla de programación funcional y orientada a objetos, soporte de concurrencia.	Complejidad, tiempos de compilación más largos, ecosistema más pequeño.	Se integra bien con frameworks de big data.	Procesamiento de big data (aplicaciones de IA basadas en Apache Spark), ML escalable.
MATLAB	Amplias herramientas matemáticas y estadísticas.	Alto costo de licencia, menos flexible para la programación de propósito general.	Sólidas cajas de herramientas para IA, análisis numérico.	Análisis de datos, desarrollo de algoritmos, creación de prototipos.
JavaScript	Amplia adopción, compatibilidad multiplataforma, rica integración web.	Limitaciones de rendimiento, menos bibliotecas de IA maduras.	Integración perfecta con tecnologías web.	IA basada en web, aplicaciones de IA interactivas, sistemas de IA en tiempo real.

Profundicemos en cada lenguaje de programación para IA que se incluye en esta tabla.

Python

Python es un lenguaje de programación de alto nivel y de propósito general considerado por muchos como el lenguaje de facto para el desarrollo de IA debido a su simplicidad, su amplio ecosistema y su comunidad de apoyo.

Es una opción estándar para sistemas de aprendizaje automático (ML), aplicaciones de visión artificial, procesamiento del lenguaje natural (PNL) y creación de prototipos de IA en general. Esto es exactamente lo que hace de Python el lenguaje de programación ideal para proyectos de IA:

• Varias bibliotecas y frameworks. Bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-Learn y Pandas proporcionan herramientas potentes para ML, aprendizaje profundo y análisis de datos. Estas bibliotecas aceleran el desarrollo de IA con componentes y código listos para usar.
• Facilidad de uso. La sintaxis simple y limpia de Python permite a los desarrolladores escribir y depurar código rápidamente.
• Fuerte apoyo de la comunidad. Python tiene una comunidad vasta y activa. Los aspirantes a desarrolladores tienen acceso a abundantes recursos, tutoriales y foros donde pueden buscar ayuda si tienen problemas.
• Compatibilidad multiplataforma. Python se ejecuta en varias plataformas, incluidas Windows, macOS y Linux. Los desarrolladores pueden crear e implementar aplicaciones en diferentes sistemas operativos sin cambios significativos en la base de código.

A pesar de estas ventajas, Python tiene algunos inconvenientes cuando se utiliza en proyectos de IA. El problema más notable es que Python es un lenguaje interpretado, por lo que es más lento que los lenguajes compilados. Afortunadamente, Python se puede integrar fácilmente con otros lenguajes como C/C++ y Java. Muchos desarrolladores deciden escribir componentes críticos de rendimiento en estos lenguajes mientras mantienen la lógica de alto nivel en Python.

La gestión de memoria de Python también puede ser menos eficiente que la de otros lenguajes. Esta limitación es problemática para las aplicaciones de IA a gran escala que requieren un uso intensivo de memoria.

C++

C++ es un lenguaje de programación de propósito general conocido por su velocidad, eficiencia y control preciso sobre los recursos del sistema. Este lenguaje se utiliza ampliamente en varios dominios, incluido el desarrollo de juegos, la programación de sistemas y las aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real.

En IA, C++ es valioso para implementar algoritmos que exigen una alta potencia de cálculo e implementar modelos de IA en entornos de producción de baja latencia.

Estas son las razones por las que vale la pena aprender C++ si eres un aspirante a desarrollador de IA:

• Altos niveles de rendimiento. C++ es un lenguaje compilado, lo que permite que se ejecute extremadamente rápido. Este alto rendimiento es esencial para las aplicaciones de IA que implican tareas computacionales pesadas, como el entrenamiento de redes neuronales profundas o el procesamiento de grandes conjuntos de datos.
• Gestión de memoria de bajo nivel. C++ proporciona control directo sobre la asignación y desasignación de memoria. Los desarrolladores pueden optimizar el uso de la memoria, lo que es beneficioso cuando se deben administrar grandes conjuntos de datos o garantizar el uso eficiente de los recursos del sistema.
• Control preciso del hardware. La capacidad de interactuar estrechamente con el hardware permite a los desarrolladores de C++ optimizar los algoritmos de IA para configuraciones específicas. Esta característica es crucial para los casos de uso que requieren rendimiento en tiempo real, como la robótica y los sistemas integrados.
• Bibliotecas y frameworks. C++ tiene un rico conjunto de bibliotecas y frameworks para el desarrollo de IA. Los desarrolladores pueden usar TensorFlow (API de C++), Caffe, Dlib y Shark para acelerar proyectos que involucran ML, visión artificial y redes neuronales.

C++ sobresale en casos de uso con latencia de milisegundos, como algoritmos de negociación de alta frecuencia y robótica autónoma. Sin embargo, este lenguaje tiene algunas limitaciones.

C++ es un lenguaje complejo con una sintaxis más intrincada en comparación con los lenguajes de nivel superior (especialmente Python). Dominar C++ requiere una comprensión profunda de sus conceptos de programación, lo que puede ser un desafío para los principiantes.

Además, la gestión de memoria de bajo nivel aumenta el riesgo de fugas de memoria y fallos de segmentación. La gestión manual de la memoria requiere una atención cuidadosa y hace que el proceso de desarrollo sea más propenso a errores.

Java

Java es un lenguaje de programación de alto nivel y orientado a objetos conocido por su lema «escribir una vez, ejecutar en cualquier lugar» (WORA). Es independiente de la plataforma a nivel de fuente y binario gracias a la máquina virtual de Java (JVM).

Su robustez, su amplia biblioteca estándar y su alto rendimiento hacen de Java una excelente opción para construir aplicaciones empresariales a gran escala que involucran IA.

Estas son las principales razones por las que Java es tan adecuado para el desarrollo de IA:

• Independencia de la plataforma. La naturaleza independiente de la plataforma de Java permite ejecutar aplicaciones de IA en cualquier dispositivo con una JVM. Esta compatibilidad multiplataforma es ventajosa al implementar soluciones de IA en diferentes entornos.
• Excelente rendimiento. La gestión eficiente de la memoria de Java y la compilación just-in-time (JIT) contribuyen a una ejecución más rápida.
• Un ecosistema rico. Java ofrece una amplia gama de bibliotecas y frameworks para IA y aprendizaje automático (por ejemplo, Deeplearning4j, Weka, MOA, Apache Spark MLlib). Estas herramientas proporcionan activos valiosos para desarrollar modelos de IA y analizar datos.
• Multi-hilo y concurrencia. El soporte integrado de Java para multi-hilo y concurrencia permite la ejecución eficiente de procesos paralelos. Esta característica es vital en las aplicaciones de IA que implican tareas computacionales intensivas.

En cuanto a los inconvenientes, escribir y mantener código Java lleva mucho tiempo, lo que a menudo ralentiza el proceso de desarrollo. Una mayor complejidad también significa que Java tiene una curva de aprendizaje considerablemente pronunciada.

Además, si bien Java tiene varias bibliotecas de IA, su ecosistema no es tan maduro o extenso como el de Python. La mayoría de los frameworks de vanguardia de IA y aprendizaje automático como TensorFlow y PyTorch se desarrollan y mantienen principalmente para Python.

R

R es un lenguaje de programación utilizado principalmente para la computación estadística. Las características del lenguaje lo hacen adecuado para el análisis de datos y el modelado estadístico, que son elementos fundamentales en el desarrollo de IA.

La capacidad de R para manejar y analizar grandes conjuntos de datos permite a los desarrolladores construir modelos de IA sofisticados. Estas son las razones por las que R se ganó su lugar entre los lenguajes de programación para IA más populares:

• Análisis estadístico. R está diseñado principalmente para el análisis estadístico. El lenguaje incluye una amplia gama de pruebas, modelos y herramientas estadísticas integradas, lo que lo hace ideal para tareas de IA que requieren una sólida computación estadística.
• Una amplia selección de paquetes. R tiene un vasto ecosistema de paquetes disponibles a través de CRAN (Comprehensive R Archive Network). Los desarrolladores tienen acceso a paquetes de aprendizaje automático que ofrecen algoritmos de IA listos para usar.
• Manipulación de datos. R sobresale en la manipulación y preparación de datos, por lo que los desarrolladores pueden preprocesar y limpiar datos fácilmente. Estas capacidades facilitan la transformación y preparación de datos para los modelos de IA.
• Visualización avanzada. Las capacidades gráficas de R permiten la creación de visualizaciones de datos complejas e informativas. Esta capacidad es crucial para comprender los patrones de datos, los diagnósticos del modelo y la interpretación de los resultados en proyectos de IA.

En el lado negativo, R es más lento que lenguajes como Python, C++ o Java en términos de velocidad de ejecución. Este problema puede ser una limitación para las aplicaciones de IA a gran escala que requieren alto rendimiento y eficiencia.

Si bien R es excelente para el análisis de datos y las tareas estadísticas, es menos útil para otros tipos de desarrollo (por ejemplo, desarrollo web, automatización, programación de propósito general). Este problema limita la utilidad de R en proyectos que requieren diversas capacidades de programación.

R también tiene una curva de aprendizaje pronunciada. Quienes son nuevos en la programación o provienen de otros lenguajes a menudo encuentran que la sintaxis y el paradigma de programación funcional de R son difíciles de aprender.

Julia

Julia es un lenguaje de programación de alto nivel que combina la facilidad de uso de lenguajes como Python con el rendimiento de lenguajes como C++. El lenguaje es particularmente adecuado para tareas que implican una gran cantidad de cálculos numéricos.

Estas son las razones principales por las que decidimos incluir Julia en este artículo:

• Alto rendimiento. Julia es un lenguaje compilado que utiliza LLVM (Low-Level Virtual Machine) para generar código eficiente. Esta característica da como resultado un rendimiento comparable a C y Fortran, lo cual es crucial para las tareas de IA computacionalmente intensivas.
• Excelente legibilidad. La sintaxis simple y expresiva de Julia facilita la escritura y comprensión del código. Esta facilidad de uso conduce a un desarrollo y experimentación rápidos, que son importantes en la investigación y el desarrollo de IA.
• Computación numérica y científica. Julia tiene soporte integrado para operaciones matemáticas complejas y un rico conjunto de funciones para álgebra lineal, estadística y manipulación de datos. Estas características hacen de este lenguaje una excelente opción para la investigación y las aplicaciones de IA que requieren alto rendimiento.
• La función de envío múltiple. Las capacidades de envío múltiple de Julia permiten a los desarrolladores definir funciones que se comportan de manera diferente según los tipos de argumentos. Esta característica proporciona una forma poderosa de escribir código eficiente, lo cual es muy útil en proyectos de IA.

Si bien Julia tiene algunos paquetes para IA y aprendizaje automático (Flux.jl, Knet.jl y MLJ.jl), el ecosistema relacionado con la IA del lenguaje aún es relativamente inmaduro. La cantidad de bibliotecas y frameworks disponibles es menor en comparación con otros lenguajes, y algunas áreas carecen de suficiente apoyo comunitario.

También vale la pena señalar que Julia tiene una base de usuarios más pequeña que lenguajes como Python y R. Como resultado, hay menos recursos, tutoriales y foros para solucionar problemas y aprender.

Lisp

Lisp (abreviatura de list processing) es uno de los lenguajes de programación de alto nivel más antiguos que tiene una larga historia de uso en la investigación y el desarrollo de IA.

Ha influido en muchos lenguajes de programación y conceptos de informática a lo largo de los años, y sigue siendo relevante para el desarrollo de IA, particularmente en proyectos que involucran:

• Razonamiento simbólico.
• Procesamiento del lenguaje natural.
• Tareas complejas de resolución de problemas.

Esto es lo que hace de Lisp una excelente opción para la programación de IA:

• Computación simbólica. Lisp sobresale en la computación y manipulación simbólicas. La capacidad del lenguaje para manipular fácilmente símbolos y listas lo hace muy adecuado para el razonamiento simbólico.
• Tipado dinámico y flexibilidad. El tipado dinámico y la flexibilidad de Lisp permiten a los desarrolladores escribir código altamente adaptable y flexible. Esta naturaleza dinámica es beneficiosa para la creación rápida de prototipos y la experimentación, ambas vitales en la investigación de IA.
• Sistemas de macros. Lisp permite a los desarrolladores crear nuevas construcciones sintácticas y lenguajes específicos del dominio, lo que permite un código altamente expresivo y conciso. Esta capacidad es útil para desarrollar algoritmos de IA que requieren construcciones de lenguaje personalizadas.

Lisp tiene algunos inconvenientes notables que los desarrolladores deben solucionar si utilizan este lenguaje. Lisp es más lento que C++ y Java cuando se trata de tareas numéricas e intensivas en computación. Esta sobrecarga de rendimiento es un factor decisivo para algunos casos de uso de IA.

Al igual que Julia, Lisp tiene una base de usuarios y un ecosistema más pequeños en comparación con lenguajes como Python o Java. Espere menos bibliotecas, herramientas y recursos de la comunidad, lo que puede limitar la practicidad de Lisp para algunos proyectos.

Prolog

Prolog (abreviatura de Programming in Logic) es un lenguaje de programación de alto nivel comúnmente utilizado en IA y lingüística computacional.

Los programas en Prolog constan de una serie de hechos y reglas que definen relaciones e infieren conclusiones lógicas, lo que hace de Prolog una excelente herramienta para desarrollar aplicaciones de IA que requieren:

• Razonamiento simbólico.
• Representación del conocimiento.
• Lógica basada en reglas.

Estas son las razones principales por las que Prolog terminó en esta lista:

• Razonamiento simbólico. Prolog puede representar y manipular fácilmente relaciones complejas entre entidades. Esta capacidad hace que el lenguaje sea ideal para sistemas expertos basados en IA.
• Paradigmas declarativos. Prolog requiere que los desarrolladores especifiquen los problemas en lugar de describir los pasos exactos sobre cómo resolverlos. Este paradigma de programación declarativa permite a los desarrolladores concentrarse en definir la lógica del problema, lo que facilita el desarrollo de algoritmos de IA complejos.
• Coincidencia de patrones. La coincidencia de patrones y la unificación integradas permiten que Prolog maneje de manera eficiente estructuras de datos y relaciones complejas. Estas características son útiles en las tareas de IA que requieren que el modelo coincida con los patrones y extraiga información del texto.
• Retroceso. El soporte para el retroceso permite a los desarrolladores de Prolog explorar sistemáticamente diferentes posibilidades y encontrar soluciones a los problemas. Esta capacidad es valiosa para las aplicaciones de IA que involucran problemas de búsqueda (es decir, problemas computacionales representados por una relación binaria).

En el lado negativo, la sintaxis y el paradigma de programación de Prolog son difíciles de aprender para los desarrolladores acostumbrados a los lenguajes imperativos u orientados a objetos. La naturaleza declarativa y los constructos lógicos requieren una forma diferente de pensar, que lleva tiempo dominar.

Además, si bien es adecuado para IA basada en reglas y lógica, Prolog no es la mejor opción para otros dominios de IA, como el aprendizaje profundo o el procesamiento de datos a gran escala.

Scala

El lenguaje de programación Scala integra características tanto de la programación orientada a objetos como de la funcional. El lenguaje se ejecuta en la JVM y es totalmente interoperable con Java.

Esta interoperabilidad permite que Scala aproveche el vasto ecosistema de bibliotecas y herramientas de Java al tiempo que introduce funciones de lenguaje avanzadas que promueven un código más conciso.

Las capacidades de Scala lo hacen adecuado para el desarrollo de IA, especialmente cuando se combina con frameworks de big data como Apache Spark, que utiliza Scala como su lenguaje principal. Estas son las razones principales por las que los aspirantes a desarrolladores de IA deberían aprender Scala:

• Programación funcional. Scala admite la programación funcional, lo cual es muy beneficioso para el desarrollo de IA. Conceptos como la inmutabilidad, las funciones de orden superior y la evaluación perezosa permiten a los desarrolladores escribir código de IA robusto, mantenible y sin código repetitivo.
• Paralelismo. Scala admite la concurrencia y el paralelismo gracias a su integración con el framework Akka y las construcciones de programación funcional.
• Excelente comunidad y ecosistema. Scala tiene una comunidad activa y un ecosistema creciente de bibliotecas y herramientas para IA y ciencia de datos. Herramientas como Breeze (procesamiento numérico), Saddle (manipulación de datos) y Algebird (álgebra abstracta) complementan las capacidades de Scala.

Desafortunadamente, la combinación de paradigmas de programación orientados a objetos y funcionales de Scala es difícil de aprender para los principiantes. Dominar las funciones y los modismos avanzados de Scala requiere mucho tiempo y esfuerzo.

Además, si bien Scala se beneficia de las optimizaciones de rendimiento de Java, puede introducir cierta sobrecarga de rendimiento debido a las abstracciones y las características de tiempo de ejecución de la JVM.

MATLAB

MATLAB (Matrix Laboratory) es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en el ámbito académico, la ingeniería y la investigación debido a sus potentes capacidades matemáticas y su interfaz fácil de usar. Está diseñado principalmente para la computación numérica, el análisis de datos y el desarrollo de algoritmos.

Este lenguaje de programación tiene soporte integrado para varias tecnologías de IA, incluyendo ML y aprendizaje profundo. Aquí hay una descripción general de lo que hace de MATLAB una opción que vale la pena para los futuros desarrolladores de IA:

• Funciones matemáticas y estadísticas. MATLAB ofrece una gran variedad de funciones matemáticas y estadísticas integradas esenciales para desarrollar e implementar algoritmos de IA.
• Cajas de herramientas de IA. MATLAB proporciona cajas de herramientas especializadas para el desarrollo de IA, como Statistics and Machine Learning, Deep Learning y Neural Network Toolboxes. Estas cajas de herramientas ofrecen funciones y algoritmos preconstruidos para tareas comunes de IA.
• Visualización. MATLAB sobresale en la visualización de datos y ofrece varias herramientas de trazado y gráficos. Estas capacidades son cruciales para comprender los datos y presentar los resultados del modelo de IA.
• Opciones de integración. MATLAB admite la integración con varios componentes de hardware, lo que permite a los desarrolladores acelerar los cálculos de IA. El lenguaje también proporciona interfaces para la integración con otros lenguajes de programación, como C++, Python y Java.

El mayor inconveniente de MATLAB es que el lenguaje es un producto comercial con un alto costo de licencia. Este gasto aún puede ser una barrera significativa para la entrada, ya que existen muchas alternativas gratuitas y de código abierto.

También vale la pena señalar que MATLAB no coincide con las capacidades de rendimiento de lenguajes de bajo nivel como C++ para ciertas tareas de IA intensivas en computación.

JavaScript

JavaScript (JS) es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel conocido principalmente por su uso en el desarrollo web. JS se integra perfectamente con HTML, CSS y otras tecnologías web, lo que facilita el desarrollo e implementación de aplicaciones de IA en la web.

Estas son las razones por las que vale la pena aprender JavaScript si te interesa la programación de IA:

• Amplia adopción y versatilidad. JavaScript es uno de los lenguajes de programación más utilizados y tiene un vasto ecosistema. La versatilidad del lenguaje permite a los desarrolladores crear aplicaciones de IA que se pueden ejecutar en prácticamente cualquier plataforma con un navegador web.
• Interacciones en tiempo real. JavaScript sobresale en la interacción en tiempo real y las actualizaciones dinámicas de contenido, lo que lo hace ideal para aplicaciones de IA que implican interacción del usuario y retroalimentación inmediata. Los chatbots de IA basados en web y los sistemas de recomendación a menudo se ejecutan en código JS.
• Variedad de bibliotecas. JavaScript tiene una amplia selección de bibliotecas y frameworks para el desarrollo de IA. Los dos más notables son TensorFlow.js y Brain.js. TensorFlow.js permite el aprendizaje automático en el navegador, mientras que Brain.js proporciona redes neuronales simples en JavaScript.

Si bien es muy valioso para aplicaciones de IA basadas en web, JavaScript generalmente es más lento que C++ o Python para tareas computacionalmente intensivas. En comparación con otros lenguajes, JavaScript tiene menos bibliotecas maduras para la computación numérica y el análisis científico. JavaScript tampoco se usa comúnmente para el aprendizaje profundo.

El mayor problema con el aprendizaje profundo es que lleva mucho tiempo entrenar modelos. Afortunadamente, podemos usar frameworks de aprendizaje profundo para acelerar significativamente este proceso de entrenamiento.

Lenguajes de programación que se deben evitar para IA

Si bien muchos lenguajes de programación son adecuados para el desarrollo de IA, algunos de ellos no son una buena opción debido a ciertos inconvenientes o limitaciones. Estos son algunos lenguajes de programación populares que no recomendamos usar para el desarrollo de IA:

• PHP. PHP es excelente para el desarrollo web y se utiliza ampliamente en scripts del lado del servidor. Sin embargo, la falta de soporte nativo para la computación numérica y el aprendizaje automático hace que PHP sea una mala opción para las tareas de IA.
• Perl. Perl tiene fuertes capacidades de procesamiento de texto y es altamente flexible, pero tiene un ecosistema limitado para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
• Ruby. Ruby tiene un soporte limitado para bibliotecas de IA y ofrece un rendimiento considerablemente más lento en comparación con los lenguajes que cubrimos anteriormente en este texto.
• COBOL. COBOL sobresale en el procesamiento de datos empresariales y se utiliza ampliamente en sistemas heredados. Sin embargo, este lenguaje no es adecuado fuera del procesamiento de datos empresariales y no tiene mucho que ofrecer para las tareas de IA modernas.
• Objective-C. Si bien es sólido en el desarrollo de macOS e iOS, Objective-C tiene un soporte limitado para bibliotecas de IA.
• Fortran. Fortran no es lo suficientemente intuitivo para las tareas de IA modernas. Además, el lenguaje tiene un número limitado de bibliotecas de IA, por lo que no hay muchas razones para elegir Fortran sobre otros lenguajes para la programación de IA.

Si bien cada uno de estos lenguajes tiene sus fortalezas y casos de uso adecuados, todos son menos adecuados para el desarrollo de IA que los 10 lenguajes que aparecen en este artículo. Para las tareas de IA, es mejor utilizar cualquiera de los lenguajes que cubrimos anteriormente, ya que tienen ecosistemas mucho más sólidos para las tareas de IA y ML.

Cómo elegir un lenguaje de programación para IA

Aquí hay algunos consejos generales sobre qué lenguaje de programación elegir para tu proyecto de IA:

• Python. Opta por Python cuando necesites un amplio soporte de bibliotecas para IA y si deseas un fuerte apoyo de la comunidad. Python también es una excelente opción cuando priorizas la facilidad de aprendizaje y la creación rápida de prototipos.
• C++. Elige C++ cuando el rendimiento y la velocidad de ejecución sean factores críticos. Este lenguaje también es una opción sensata cuando necesitas un control preciso sobre los recursos del sistema.
• Java. Usa Java cuando estés desarrollando aplicaciones de IA empresariales a gran escala. Java ofrece un rendimiento y una escalabilidad sólidos, por lo que es una opción ideal para desarrollar sistemas de IA robustos.
• R. Utiliza R cuando tu proyecto implique un análisis estadístico y una visualización de datos intensos. R también es una buena opción cuando debes realizar una manipulación y limpieza complejas de datos antes de entrenar tu modelo.
• Julia. Opta por Julia cuando necesites una computación numérica de alto rendimiento, como cálculos matemáticos avanzados o simulaciones.
• Lisp. Este lenguaje es una excelente opción cuando trabajas en proyectos que involucran razonamiento simbólico o IA basada en lógica.
• Prolog. Utiliza Prolog cuando tu proyecto de IA implique sistemas basados en reglas e inferencia lógica. Prolog también es una buena opción si necesitas capacidades integradas de coincidencia de patrones y retroceso.
• Scala. Elige Scala si estás desarrollando aplicaciones de IA que necesitan procesar datos a gran escala. Scala también es la opción correcta si necesitas un lenguaje que admita tanto la programación funcional como la orientada a objetos.
• MATLAB. Usa MATLAB cuando necesites herramientas matemáticas y estadísticas potentes para el desarrollo de algoritmos. MATLAB también tiene sentido si tu proyecto implica una visualización de datos o creación de prototipos extensos.
• JavaScript. JS es la opción correcta si estás desarrollando aplicaciones de IA basadas en web. JavaScript también es excelente si tu proyecto de IA implica interacciones con el usuario en tiempo real o actualizaciones dinámicas de contenido.

Si planeas dedicarte a la programación de IA, también debes tomarte un tiempo para familiarizarte con los principales riesgos de la inteligencia artificial.

Lenguajes de programación para IA: Preguntas frecuentes

¿Buscas algunas conclusiones más rápidas? A continuación, se encuentran las respuestas a algunas de las preguntas más frecuentes sobre los lenguajes de programación para IA.

Elige un lenguaje y empieza a leer libros

El Foro Económico Mundial proyecta que el sector de la IA empleará a 97 millones de personas para 2025. Tener las habilidades adecuadas puede marcar la diferencia en esta industria de rápido crecimiento. Para destacar, asegúrate de tener dominio en al menos algunos de los lenguajes de programación para IA que se tratan en este artículo. De esa manera, estarás listo para contribuir a un alto nivel una vez que consigas un trabajo de desarrollo de IA.