Revisión actualizada de los lenguajes de programación para aprender y el impacto de la IA en el desarrollo

¿Por qué aprender a programar en 2025?

Si eres un principiante y estás buscando qué lenguajes de programación son los más fáciles para aprender y construir un futuro en el mundo de la tecnología, ¡sigue leyendo! Aprender a programar es el primer paso hacia una carrera exitosa, pero no es necesario haber estudiado informática para dominar los conceptos básicos.

En la última década, la demanda de datos, la automatización y la expansión de la inteligencia artificial (IA) han abierto puertas a personas sin formación tecnológica que, gracias a recursos online, bootcamps y comunidades de código abierto, están aprendiendo a programar y a crear soluciones reales.

Este artículo combina una revisión actualizada de los lenguajes de programación más relevantes, una visión histórica que ayuda a comprender su evolución y, sobre todo, una reflexión profunda sobre cómo la IA está redefiniendo la forma en que escribimos, depuramos y mantenemos código. Todo ello está estructurado siguiendo el esquema que nos has propuesto, ampliándolo con ejemplos, datos de mercado y recomendaciones prácticas.

Historia de los lenguajes de programación

Antes de profundizar en los conceptos básicos, es importante conocer la historia de los lenguajes de programación.

Aunque pueda parecer que los lenguajes de programación son una invención moderna, su historia se remonta al siglo XIX. En 1843, Ada Lovelace describió el primer algoritmo destinado a ser ejecutado por la máquina analítica de Charles Babbage. Ese algoritmo, aunque nunca se ejecutó en una computadora física, sentó las bases conceptuales de la programación. Lovelace proporcionó la base para que se desarrollaran todos los inventos que vinieron después de su algoritmo. Por eso tenemos en OpenSistemas una oficina que lleva su nombre.

Después de eso vinieron muchos avances en este campo. Sin embargo, el primer lenguaje de programación disponible comercialmente fue FORTRAN. Este pertenece a la lista de lenguajes de programación antiguos.

Después de FORTRAN, todos los lenguajes de programación desarrollados se hicieron muy populares. Los ejemplos de lenguajes de programación que vinieron después de FORTRAN incluyen Java, HTML, C + +, Python, Go, Ruby, etc.

Dato curioso: muchos lenguajes de codificación ya no tienen demanda para nuevos proyectos, pero una gran cantidad de aplicaciones utilizadas actualmente por las empresas se basan en ellos.

Por lo tanto, cuando estés programando, es posible que para resolver un determinado problema debas aprender un lenguaje que ya no es popular pero que todavía se usa ampliamente.

Tipos de lenguajes de programación

Si hay algo que ha estado en constante demanda es la necesidad de aprender lenguajes de programación. Debido a esto, se han desarrollado varios lenguajes de programación para ayudar a todos. Estos son los tipos de lenguajes de programación. Cada uno de estos tiene un propósito diferente para los desarrolladores.

Lenguajes de programación funcional

Un lenguaje de programación que se basa en funciones matemáticas se denomina lenguaje de programación funcional. Incluyen Python, Clojure, Haskell, Lisp, etc.

Lenguajes de programación procedimentales

Un lenguaje de programación procedimental se centra en una serie de procedimientos y pasos que componen un programa. Estos pasos incluyen funciones de codificación, declaraciones y comandos. Pascal, FORTRAN y Java son algunos tipos de lenguajes de programación de procedimientos.

Lenguajes de programación de secuencias de comandos

Este tipo de lenguaje de programación es bastante similar al lenguaje de programación procedimental. La única diferencia es que el lenguaje de programación de secuencias de comandos está un poco restringido. Esto significa que este lenguaje de programación se limita a ciertas funciones para ejecutar un programa específico. Groovy, Python y Ruby, todos entran en la categoría de lenguaje de programación de secuencias de comandos.

Lenguajes de programación orientados a objetos

Como su nombre indica, un lenguaje de programación orientado a objetos se basa en objetos que contienen datos. Estos datos pueden ser de cualquier tipo, ya sea en trámites, campos o códigos. Ejemplos de este lenguaje de programación son Java, JavaScript, C + +, etc.

Lenguajes de programación lógica

A diferencia de otros programas que le dicen a la máquina qué pasos tomar a continuación. Un lenguaje de programación lógico le da a la máquina lógica sobre lo que debería estar haciendo. La codificación de este lenguaje de programación se realiza en forma de reglas y hechos. Absys, CHIP, Ciao y ASP (Programación de conjunto de respuestas) son algunos de los lenguajes de programación que se incluyen en esta categoría.

Los lenguajes de programación más demandados y fáciles de aprender para trabajar

Como principiante, debes aprender algo que sea fácil y que resulte beneficioso para tu carrera.

Si estás buscando trabajar en este mundo, lo más probable es que te pongan a hacer lo siguiente:

• Crear aplicaciones
• Big Data y análisis de datos
• Automatizar acciones
• Comprender la tecnología, probar y resolver problemas de codificación.

Aquí va una lista de lenguajes de programación para ayudarte a saber qué lenguaje de programación debes aprender primero.

Python

La razón número uno por la que Python es tan fácil de aprender es por la legibilidad de su código. Python utiliza un sistema de codificación en inglés. También es el primer lenguaje de programación que se enseña a estudiantes universitarios. Python se utiliza para crear sitios web, software y visualizaciones de datos. Debido a su versatilidad, Python es uno de los favoritos entre profesionales, científicos y desarrolladores front-end.

La razón por la que Python es uno de los lenguajes de programación más solicitados se debe a que se usa en casi todas las industrias. No está mal decir que Phyton es la herramienta perfecta para las tareas diarias. Sin embargo, para aprender Python, deberás configurar tu computadora en consecuencia. Esto puede resultar complicado para algunos.

• Por qué es fácil: su sintaxis cercana al inglés y la ausencia de llaves o punto y coma hacen que el código sea legible desde el primer día.
• Áreas de aplicación: desarrollo web (Django, Flask), ciencia de datos, IA/ML, automatización, scripting y pruebas.
• Ventajas competitivas: la comunidad más grande del planeta, cientos de paquetes (NumPy, Pandas, TensorFlow) y una curva de aprendizaje suave.
• Desafíos: la configuración del entorno (virtualenv, conda) puede resultar intimidante para principiantes, pero existen plataformas como Replit o GitHub Codespaces que simplifican el proceso.

Java

Java es un lenguaje de programación orientado a objetos y es uno de los favoritos entre los desarrolladores backend y frontend. Se originó en 1995 y sigue siendo uno de los lenguajes de programación de alto nivel. Esto significa que no tendrás que profundizar en los conceptos básicos para aprender Java. Muchas de las cosas en este programa se ejecutan automáticamente.

¿Por qué Java es fácil de aprender? Es porque su codificación es precisa y va al grano. Si tienes poca experiencia con lenguajes de programación orientados a objetos. Entonces no te llevará mucho dominar Java.

• Por qué es fácil: aunque su sintaxis es más verbosa que la de Python, el lenguaje está fuertemente tipado y el compilador detecta errores antes de la ejecución, lo que ayuda a los novatos a comprender conceptos de tipos y objetos.
• Áreas de aplicación: backend empresarial, Android, microservicios, sistemas embebidos y grandes plataformas financieras.
• Ventajas competitivas: estabilidad a largo plazo, abundancia de frameworks (Spring, Quarkus) y una gran demanda en empresas de gran escala.
• Desafíos: la gestión de dependencias (Maven/Gradle) y la configuración del JDK pueden ser complejas al inicio.

JavaScript

Mientras que los desarrolladores de back-end prefieren Java, JavaScript es el que más buscan los desarrolladores de front-end. Es uno de esos lenguajes de programación que pueden mostrar resultados al instante. La razón por la que JavaScript es fácil de aprender es que está hecho específicamente para personas que no son programadores. En promedio, puede llevarte un máximo de tres semanas aprender JavaScript.

Como principiante, JavaScript debe ser tu principal prioridad para aprender. JavaScript es el mejor para usar en aplicaciones web, y desde entonces ha aumentado la necesidad de aplicaciones web. Eso ha añadido JavaScript a la lista de los lenguajes de programación más demandados en el futuro.

Si aprendes JavaScript, no encontrarás dificultades para aprender otros lenguajes de programación también.

• Por qué es fácil: se ejecuta directamente en el navegador, lo que permite ver resultados al instante sin necesidad de compiladores.
• Áreas de aplicación: desarrollo front‑end (React, Vue, Angular), back‑end con Node.js, aplicaciones móviles híbridas (React Native, Ionic) y automatización de pruebas.
• Ventajas competitivas: es el único lenguaje que domina el ecosistema web; aprenderlo abre la puerta a todo el stack de desarrollo.
• Desafíos: la asincronía (promesas, async/await) y la gestión de paquetes (npm, yarn) pueden confundir a los principiantes.

C

Para poder entender cosas más complicadas, primero debes entender lo básico. C es el lenguaje de programación con el que debes empezar. Esto solo se aplica si estás buscando tener en tus manos los conceptos básicos de la programación. Cada programador primero debe dominar los códigos de C antes de pasar a los lenguajes de programación más complejos. Incluso después de tantos años de su origen, este lenguaje de programación sigue siendo una base sólida para todos los programadores.

C tiene las estructuras de datos más simples, por lo que no requerirá que inviertas mucho tiempo para dominarlo.

• Por qué es fácil: aunque su sintaxis es más “cruda”, C enseña los fundamentos de la memoria, punteros y arquitectura de bajo nivel, conocimientos esenciales para cualquier programador.
• Áreas de aplicación: sistemas operativos, firmware, drivers, videojuegos de alto rendimiento y cualquier entorno donde la eficiencia sea crítica.
• Ventajas competitivas: es la base de muchos lenguajes modernos (C++, Go, Rust) y sigue siendo indispensable en la industria de sistemas críticos.
• Desafíos: la gestión manual de memoria y la ausencia de recolección de basura hacen que los errores sean más difíciles de depurar.

Ruby

A menudo se compara con Python porque los dos tienen un marco similar.

Ruby es uno de los lenguajes de programación más fáciles de aprender debido a su simplicidad. Por no decir que puede ser realmente beneficioso para tu carrera en el futuro. Dado que se utiliza principalmente para desarrollar aplicaciones web, Ruby tiene una demanda constante.

Ruby es un excelente primer lenguaje de programación para aprender porque tiene una interfaz simple.

Este lenguaje de programación también tiene excelentes recursos en Internet que pueden ayudarte a comprenderlo rápidamente. La tasa de productividad con este lenguaje de programación es alta.

• Por qué es fácil: su filosofía “optimiza para la felicidad del programador” se traduce en una sintaxis muy legible y expresiva.
• Áreas de aplicación: desarrollo web con Ruby on Rails, prototipado rápido y scripts de automatización.
• Ventajas competitivas: comunidad activa, gran cantidad de gemas (bibliotecas) y un ecosistema que favorece la productividad.
• Desafíos: la demanda laboral es menor que la de Python o Java, aunque sigue siendo relevante en startups y proyectos legacy.

¿Cuál es el lenguaje de programación más fácil de aprender?

Los lenguajes de programación mencionados anteriormente son unos de los lenguajes de programación más fáciles de aprender y usar en un entorno de trabajo.

Con esto queremos decir que puede haber muchos otros idiomas más fáciles de aprender, pero estos también tienen más demanda.

Entonces, si estás buscando una carrera profesional en la industria tecnológica, estos son los lenguajes de programación más demandados por las empresas. 

Sin embargo, aprender un lenguaje de programación siempre va a depender de ti mismo y de los problemas que quieras resolver. 

Si todavía no lo tienes claro, para ayudarte a pasar por este proceso de decisión, aquí va un video producido por un desarrollador senior en Codecademy que podría aclararte las cosas con respecto a qué lenguaje de programación aprender y usar.

Inteligencia artificial y programación: un nuevo escenario de desarrollo

En los últimos años, la IA ha pasado de ser una herramienta de investigación a convertirse en un asistente cotidiano para los desarrolladores. El artículo “IA para programadores: nuevo escenario de desarrollo” (OpenSistemas) describió cómo los modelos generativos, los sistemas de análisis estático y los entornos de desarrollo integrados (IDE) potenciados por IA están transformando cada fase del ciclo de vida del software. A continuación, profundizamos en los puntos más relevantes y los vinculamos con los lenguajes de programación que hemos revisado.

Asistentes de código basados en IA

Herramientas como GitHub Copilot, Google Gemini Code, Claude de Anthropic o Tabnine utilizan modelos de lenguaje de gran escala (LLM) entrenados con miles de millones de líneas de código. Sus principales aportaciones son:

• Autocompletado inteligente: sugiere bloques de código completos, desde funciones simples hasta estructuras complejas.
• Generación de snippets: a partir de una descripción en lenguaje natural (“leer un archivo CSV y graficar la columna X”) la IA produce código listo para usar en Python, JavaScript o Go.
• Adaptación al estilo del proyecto: aprenden de los patrones de codificación del repositorio y respetan convenciones de nombres y arquitectura.

Impacto en la elección de lenguaje: los desarrolladores tienden a preferir lenguajes con una gran cantidad de ejemplos en los repositorios públicos, pues la IA se desempeña mejor con ellos. Python y JavaScript, al ser los más populares en GitHub, reciben sugerencias más precisas y útiles.

Generación automática de pruebas y documentación

Los LLM pueden analizar una función y crear:

• Tests unitarios (usando frameworks como pytest, JUnit o Jest).
• Casos de borde que el programador podría pasar por alto.
• Docstrings y documentación en formato Markdown o Javadoc.

Esto acelera la adopción de buenas prácticas de calidad, especialmente para principiantes que a menudo descuidan la cobertura de pruebas.

Refactorización y detección de vulnerabilidades con IA

Los sistemas de análisis estático potenciados por IA (por ejemplo, DeepCode, Snyk Code) pueden:

• Identificar patrones de código duplicado y proponer refactorizaciones.
• Detectar vulnerabilidades de seguridad (inyección SQL, XSS, desbordamiento de búfer).
• Sugerir mejoras de rendimiento, como cambiar bucles anidados por operaciones vectorizadas en Python (NumPy) o usar streams en Java.

IA como “pair‑programmer” y mentor para principiantes

Una de las mayores barreras para los nuevos programadores es la falta de feedback inmediato. Los asistentes de IA actúan como un pair‑programmer virtual que:

• Responde preguntas de sintaxis y lógica en tiempo real.
• Explica conceptos de paradigma (por ejemplo, “¿por qué usar una clase en lugar de una función en Python?”).
• Proporciona ejemplos de código paso a paso, reduciendo la curva de aprendizaje.

Esto democratiza el acceso a la enseñanza de lenguajes de programación, alineándose con la visión de OpenSistemas de que “cualquiera puede aprender a programar”.

Impacto en la elección de lenguajes de programación

La IA está creando una retroalimentación positiva entre popularidad y soporte:

Lenguaje	Popularidad en repositorios	Calidad de sugerencias IA	Comentario
Python	Muy alta	Excelente	Ideal para prototipos y ML
JavaScript	Muy alta	Excelente	Dominante en desarrollo web
Java	Alta	Buena	Sólido para backend y Android
C	Media	Aceptable	Menos ejemplos, pero IA ayuda en gestión de memoria
Ruby	Media‑baja	Moderada	IA menos entrenada, pero útil para Rails

En conclusión, la IA no solo acelera la escritura de código, sino que también influye en la demanda de ciertos lenguajes de programación, favoreciendo aquellos con mayor presencia en la web y en proyectos open source.

Cómo combinar el aprendizaje de lenguajes de programación con herramientas de IA

Aquí tienes algunas recomendaciones para saber navegar en el nuevo paradigma de IA programación combinando el aprendizaje de lenguajes de programación con herramientas de inteligencia artificial:

1. Elige un lenguaje “IA‑friendly”: si tu objetivo es entrar rápido al mercado, Python y JavaScript son los más recomendados por la calidad de los asistentes de código.
2. Configura un entorno de desarrollo con IA integrada:
   • Instala VS Code y añade extensiones como GitHub Copilot o Tabnine.
   • Usa GitHub Codespaces o Gitpod para evitar la instalación local de dependencias.
3. Practica con “prompt engineering”: aprende a formular preguntas claras a la IA. Por ejemplo, en lugar de “escribe una función”, escribe “crea una función en Python que reciba una lista de números y devuelva la media, manejando listas vacías”.
4. Valida y refina el código generado: nunca aceptes la salida sin revisarla. Comprueba:
   • Correctitud lógica (pruebas unitarias).
   • Seguridad (escaneo con Snyk).
   • Legibilidad (estilo PEP8 para Python, ESLint para JavaScript).
5. Participa en comunidades: foros como Stack Overflow, Reddit r/learnprogramming y los canales de Discord de OpenSistemas son lugares donde puedes compartir prompts, comparar resultados y aprender de los errores comunes.
6. Crea proyectos reales: combina lo aprendido con IA en proyectos de fin de semana (por ejemplo, una API REST en Flask que use GPT‑4 para generar respuestas automáticas). La práctica consolidará tanto el lenguaje como la interacción con la IA.

Perspectivas de futuro: ¿Qué lenguajes de programación dominarán la próxima década?

Lenguajes “AI‑first”

• Python seguirá liderando gracias a su ecosistema de IA (TensorFlow, PyTorch, scikit‑learn).
• Julia está ganando tracción en la comunidad científica por su velocidad cercana a C y su sintaxis amigable. Podría convertirse en la opción predilecta para modelado numérico y simulaciones de IA.

Lenguajes de sistemas con seguridad por diseño

• Rust se ha consolidado como el lenguaje de sistemas que evita vulnerabilidades de memoria. Con la creciente preocupación por la ciberseguridad, su adopción en proyectos críticos (navegadores, sistemas embebidos) seguirá creciendo.

Lenguajes de desarrollo web “full‑stack”

• TypeScript (superset de JavaScript) está desplazando a JavaScript puro en proyectos grandes, gracias a su tipado estático que reduce errores.
• Deno, el nuevo runtime de JavaScript/TypeScript creado por el creador de Node.js, promete mayor seguridad y una experiencia de desarrollo más moderna.

Lenguajes de bajo código y “no‑code”

Plataformas como Retool, Appsmith y Microsoft Power Platform están incorporando bloques de lógica basados en lenguajes declarativos. Aunque no sustituyen a los programadores, amplían el ecosistema y crean nuevas oportunidades para combinar código tradicional con componentes visuales.

Influencia de la IA en la evolución de los lenguajes

Los LLM están impulsando la creación de DSLs (Domain‑Specific Languages) que permiten describir problemas en lenguaje natural y generar código automáticamente. Por ejemplo, PromptLang (un proyecto experimental) traduce prompts en código Rust o Python, reduciendo la fricción entre la idea y la implementación.

Conclusión: Tu hoja ruta para convertirte en un programador del siglo XXI

1. Define tu objetivo: ¿quieres crear aplicaciones web, trabajar en IA, o desarrollar sistemas embebidos?
2. Elige el primer lenguaje:
   • Python → IA, ciencia de datos, automatización.
   • JavaScript/TypeScript → desarrollo web full‑stack.
   • C o Rust → sistemas y rendimiento.
3. Configura un entorno con IA: instala VS Code + Copilot, crea un repositorio en GitHub y habilita los GitHub Actions para pruebas automáticas.
4. Aprende los fundamentos: variables, estructuras de control, funciones, objetos y, si es posible, conceptos de concurrencia.
5. Practica con proyectos reales: una API REST, una página web interactiva o un script de automatización. Usa la IA para generar código y luego revisa, prueba y refactoriza.
6. Domina la calidad del código: pruebas unitarias, linting, análisis estático y gestión de dependencias.
7. Mantente actualizado: sigue el blogs especializados, participa en meetups y suscríbete a newsletters de IA y desarrollo.
8. Construye tu portafolio: publica tus proyectos en GitHub, escribe blogs técnicos y comparte tus experiencias con la comunidad.

Al combinar la aprendizaje de lenguajes de programación con las potentes herramientas de IA, no solo aceleras tu curva de aprendizaje, sino que también te posicionas en la vanguardia del desarrollo de software. La demanda de profesionales que sepan tanto programar como aprovechar la IA está creciendo exponencialmente, y tú puedes ser parte de esa revolución.

Recuerda: la mejor manera de aprender a programar es escribiendo código. Deja que la IA sea tu compañero de escritorio, pero nunca sustituyas tu juicio crítico. Cada línea que escribas, cada error que depures y cada proyecto que entregues son los ladrillos que construirán tu carrera tecnológica. ¡Empieza hoy mismo y conviértete en el desarrollador que el futuro necesita!