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La inteligencia artificial (IA) está cambiando nuestra forma de trabajar, resolver problemas y desarrollar nuevas tecnologías, por lo que la elección de un lenguaje de programación de IA es crucial.
En 2025, las herramientas y aplicaciones de IA son más populares que nunca, y el lenguaje de programación adecuado sirve para crear sistemas más inteligentes y rápidos.
Los lenguajes de programación de IA son herramientas esenciales que ayudan a los desarrolladores a crear software que imita la inteligencia humana.
Lenguajes como Python, Java y R ofrecen bibliotecas y funciones especializadas para gestionar tareas como el análisis de datos, la toma de decisiones y el aprendizaje automático (ML). Estos lenguajes son fundamentales para crear sistemas de IA como chatbots, motores de recomendación y coches autoconducidos.
Tanto si eres un desarrollador experimentado como si acabas de empezar a programar, es fundamental que elijas el lenguaje adecuado para tus proyectos de IA.
En este artículo, exploramos los seis mejores lenguajes de programación para IA, profundizando en sus aplicaciones y en las razones de su popularidad.
Puntos clave
- Los lenguajes de programación de IA son herramientas que ayudan a los desarrolladores a crear software que imita la inteligencia humana.
- Los lenguajes de programación de IA más populares, como Python, Java y R, ofrecen bibliotecas y funciones especializadas para gestionar diversas tareas, como el análisis de datos, la toma de decisiones y el aprendizaje automático.
- El mejor lenguaje de programación de IA para usted depende de sus objetivos específicos: si está creando herramientas de IA, analizando datos o explorando el aprendizaje automático.
- Python suele ser el favorito entre los desarrolladores por su sencillez y versatilidad, lo que lo hace adecuado para una amplia gama de proyectos de IA.
- Elegir el lenguaje de programación adecuado es esencial para el éxito en el desarrollo de software de IA.
Los 6 principales lenguajes de programación de IA para desarrolladores en 2025
| Lenguaje | A?o de Lanzamiento y Autor | Casos de Uso |
|---|---|---|
| Python | 1991: Guido van Rossum | Ampliamente utilizado para escribir programas que procesan datos, entrenan modelos para reconocer patrones, hacer predicciones y automatizar la toma de decisiones. |
| R | 1993: Ross Ihaka & Robert Gentleman | Mejor para tareas como análisis de datos, hacer predicciones y crear gráficos visuales para explicar resultados. |
| Java | 1995: James Gosling en Sun Microsystems | Ideal para gestionar grandes conjuntos de datos y construir herramientas, como algoritmos de aprendizaje automático, sistemas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y aplicaciones intensivas en datos. |
| Julia | 2012: Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah & Alan Edelman | Excelente para crear modelos de aprendizaje automático, procesar grandes cantidades de datos y ejecutar simulaciones debido a su eficiencia con matemáticas complejas. |
| Scala | 2003: Martin Odersky | Principalmente utilizado para manejar conjuntos de datos masivos y construir aplicaciones escalables de aprendizaje automático. |
| C++ | 1985: Bjarne Stroustrup | Conocido por su velocidad, es perfecto para entrenar modelos de aprendizaje profundo, construir algoritmos de ML y desarrollar aplicaciones de IA que requieren rendimiento en tiempo real. |
Ahora que ya sabes qué lenguajes de programación se utilizan con más frecuencia en el desarrollo de IA, vamos a analizar cada uno de ellos en detalle. A continuación, exploramos para qué se utilizan y por qué destacan.
1. Python
Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados para la IA, y es conocido por su popularidad debido a su simplicidad y flexibilidad.
Ofrece un gran ecosistema de bibliotecas y herramientas que se pueden utilizar para diversas tareas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador.
La programación en Python se utiliza habitualmente en la IA para desarrollar programas que procesan datos, entrenan modelos para reconocer patrones, hacen predicciones y automatizan la toma de decisiones.
Las principales bibliotecas especializadas son TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn.
Principales paquetes y bibliotecas de IA
- TensorFlow: Construye y entrena modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
- PyTorch: Ayuda a crear y entrenar programas informáticos que pueden aprender y tomar decisiones, como reconocer imágenes o comprender texto.
- Scikit-learn: Proporciona herramientas para tareas de aprendizaje automático, como clasificación y regresión.
- NumPy: Esencial para cálculos numéricos y operaciones con matrices.
- Pandas: Simplifica la manipulación y el análisis de datos con tablas (dataframes).
- Matplotlib: Crea visualizaciones de datos estáticas e interactivas.
Komninos Chatzipapas, fundador de HeraHaven.AI, declaró a Techopedia: ?Python se considera el estándar de oro para la IA y el aprendizaje automático?.
?Las bibliotecas PyTorch y TensorFlow (de Meta y Google, respectivamente) se han hecho increíblemente populares y proporcionan una interfaz unificada y cómoda para interactuar no sólo con GPU CUDA (Nvidia), sino también con ROCm (AMD), dispositivos CPU y dispositivos Metal de Apple.?
Sin embargo, Ria Gupta, ingeniera de software en prácticas en la NASA, afirma que, dado que Python es un lenguaje interpretado de alto nivel, puede resultar lento para tareas de alto rendimiento, especialmente en comparación con C++.
2. R
R es un lenguaje de programación muy utilizado en IA para el análisis de datos y la creación de modelos. Es especialmente popular para tareas como el análisis de datos, la realización de predicciones y la generación de visualizaciones para explicar los resultados.
R cuenta con una amplia colección de herramientas y paquetes que ayudan a crear modelos de IA, procesar datos e identificar patrones. Es especialmente favorecido por investigadores y científicos de datos por su capacidad para manejar datos numéricos complejos y dar sentido a datos complejos.
Los mejores paquetes y bibliotecas de IA
- Tidyverse: Un grupo de paquetes de R que facilitan la limpieza, organización y exploración de datos, lo que a menudo es necesario antes de construir modelos de IA. Aunque no es específicamente una biblioteca de IA, se utiliza mucho para preparar y organizar datos con el fin de garantizar que estén listos para que el modelo de IA los analice.
- IML (Aprendizaje automático interpretable): Un paquete que ayuda a explicar cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático y hace que los resultados de la IA sean más claros y fáciles de entender.
- Caret: Una herramienta flexible para entrenar modelos de aprendizaje automático, preparar datos y ajustar la configuración del modelo.
- RandomForest: Una versión del método Random Forest utilizada para ordenar datos en categorías (clasificación) o predecir números (regresión). Es conocido por su precisión y fiabilidad.
- XGBoost: Una herramienta rápida y eficiente para el refuerzo de gradiente dise?ada para construir modelos predictivos sólidos.
- Keras: Keras en R es una interfaz para la biblioteca TensorFlow, lo que facilita la construcción y el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo directamente dentro del entorno R.
?R es la herramienta a la que hay que recurrir para las estadísticas y la visualización. Para el aprendizaje automático, claro que funciona, pero Python a menudo lo hace mejor, especialmente en producción?, explica a Techopedia Lars Nyman, director de marketing de Cudo Compute.
?Aun así, el mundo académico ama R, aunque por una razón u otra?.
3. Java
Java es uno de los mejores lenguajes de programación para la IA, valorado por su velocidad, escalabilidad y compatibilidad entre plataformas.
Este lenguaje de programación flexible es muy adecuado para procesar grandes cantidades de datos. Se utiliza habitualmente para crear diversas herramientas, como algoritmos de aprendizaje automático y sistemas de procesamiento del lenguaje natural.
Con sus numerosas bibliotecas, como Weka y Deeplearning4j, Java simplifica el desarrollo de la IA.
Los mejores paquetes y bibliotecas de IA
- Weka: Una herramienta fácil de usar que ayuda a los desarrolladores a explorar y experimentar con datos utilizando métodos tradicionales de aprendizaje automático.
- Deeplearning4j (DL4j): Una herramienta basada en Java para construir y utilizar modelos avanzados de aprendizaje profundo.
- Biblioteca Java de aprendizaje profundo: Simplifica la creación, el entrenamiento y el despliegue de modelos de aprendizaje profundo.
- Smile (motor de inteligencia y aprendizaje automático estadístico): Proporciona una variedad de algoritmos para el aprendizaje automático, el análisis de datos y el procesamiento del lenguaje natural.
- H2O.ai: Es compatible con el aprendizaje automático y la IA, lo que facilita la creación de modelos que pueden manejar tareas como la agrupación, la predicción de valores y más.
- Java-ML (biblioteca Java de aprendizaje automático): Biblioteca sencilla y ligera que ofrece una variedad de algoritmos y herramientas de aprendizaje automático para desarrolladores.
?Java se utiliza para construir sistemas de IA de nivel empresarial, procesamiento de lenguaje natural y procesamiento de big data a través de marcos, como Weka y DL4J?, dijo Arunkumar Thirunagalingam, Gerente Senior de Datos y Operaciones Técnicas en McKesson Corp.
?Se utiliza por su independencia de plataforma y su capacidad para escalar con grandes sistemas?.
4. Julia
Julia es un lenguaje de programación de alto rendimiento dise?ado para manejar números y problemas científicos, por lo que es ideal para la IA y el aprendizaje automático. Combina la velocidad de lenguajes como C con la facilidad de uso de Python, por lo que los desarrolladores pueden escribir código rápido y fácil de entender.
En IA, Julia se utiliza habitualmente para tareas como la creación de modelos de aprendizaje automático, el procesamiento de grandes conjuntos de datos y la ejecución de simulaciones, gracias a su capacidad para gestionar cálculos matemáticos complejos de forma eficiente.
Julia es especialmente popular en la investigación y en campos especializados como las finanzas y las ciencias computacionales.
Los mejores paquetes y bibliotecas de IA:
- Flux.jl: Una biblioteca flexible y fácil de usar para construir redes neuronales, ideal para investigación y producción.
- Knet.jl: Una biblioteca rápida de aprendizaje profundo con gráficos dinámicos, perfecta para modelos complejos y procesamiento eficiente.
- MLJ.jl: Un marco rápido para probar, comparar y ajustar modelos de aprendizaje automático en un solo lugar.
- Mocha.jl: Una biblioteca de aprendizaje profundo para construir y entrenar redes neuronales, con soporte para CPU y GPU.
- StatsBase.jl: Una biblioteca de Julia con herramientas básicas para estadística, como resúmenes, muestreo y cálculos de probabilidad.
- Makie.jl: Una biblioteca Julia que ayuda a crear visualizaciones interactivas y de alta calidad, como tablas y gráficos 2D y 3D.
Julia tiene un rendimiento similar al de C/C++ gracias a su compilación ?justo a tiempo?. Y su facilidad de uso hace que sea accesible para las personas que están acostumbradas a Python?, se?aló la ingeniera de software en prácticas de la NASA Ria Gupta.
?Julia también admite operaciones de álgebra lineal y aprendizaje profundo con bibliotecas como Flux.jl, así como computación paralela, que son todas críticas para la computación numérica de alto rendimiento y el aprendizaje automático.?
5. Scala
Uno de los lenguajes de programación más comunes para la IA, Scala, es un lenguaje de codificación flexible que soporta tanto la programación orientada a objetos como la funcional. Esto lo hace ideal para construir sistemas de IA complejos.
Se utiliza principalmente en IA para manejar cantidades masivas de datos y crear aplicaciones de aprendizaje automático.? Scala funciona bien con herramientas como Apache Spark, que son cruciales para entrenar modelos de IA. Su sintaxis limpia y su compatibilidad con las bibliotecas Java lo hacen eficiente para desarrollar IA.
Principales paquetes y bibliotecas de IA
- Apache Spark: Una herramienta para procesar cantidades masivas de datos de forma rápida y eficiente.
- Spark MLlib: Una biblioteca en Spark para construir y utilizar modelos de aprendizaje automático.
- Breeze: Una biblioteca para hacer cálculos matemáticos y científicos, como trabajar con ecuaciones, resolver problemas complejos de manera eficiente y ejecutar tareas de aprendizaje automático.
- Deeplearning4j: Una herramienta para construir modelos de aprendizaje profundo que funciona bien con Scala y plataformas de big data.
- Scalding: Una biblioteca de Scala que facilita el procesamiento y análisis de big data en plataformas como Hadoop.
- Algebird: Simplifica el trabajo con datos, haciendo que el procesamiento de big data e IA sea más rápido y eficiente.
?Scala se integra perfectamente con Apache Spark, por lo que es excelente para el procesamiento de datos a gran escala y el apoyo a los marcos de aprendizaje automático robustos?, dijo Thirunagalingam de McKesson Corp.
?Scala combina paradigmas de programación funcional y orientada a objetos?.
Nyman, de Cudo Compute, está de acuerdo y a?ade que ?Scala está construido para la escala. Spark y Scala son una buena combinación para conjuntos de datos masivos. Tal vez pensar en ello como el primo de alto rendimiento de Python?.
6. C++
C++ es un lenguaje de programación rápido y eficiente ampliamente utilizado en IA. Es particularmente adecuado para entrenar modelos de aprendizaje profundo, desarrollar algoritmos de aprendizaje automático y construir aplicaciones de IA que requieren procesamiento en tiempo real.
El lenguaje es bueno para manejar grandes cantidades de datos y aumentar el rendimiento en campos como la robótica, los juegos y el procesamiento del lenguaje.
Los mejores paquetes y bibliotecas de IA
- TensorFlow C++ API: Ideal para grandes proyectos y uso en producción, ofrece un rendimiento rápido y escalable.
- PyTorch C++ Frontend (LibTorch): Fácil de usar para la investigación, con herramientas flexibles y una sensación similar a Python.
- Caffe: Perfecto para tareas de reconocimiento de imágenes, especialmente con CNNs (un tipo de red neuronal).
- MLpack: Construido para manejar tareas comunes de IA de forma rápida y eficiente, incluso con muchos datos.
- Shark: Ofrece una amplia variedad de herramientas para crear modelos de IA para diferentes tareas.
- Dlib: Una biblioteca flexible que es especialmente buena para trabajar con imágenes, incluido el reconocimiento facial.
?C++ es el monstruo de la velocidad, esencial para esas cosas en tiempo real como los coches autoconducidos?.
Sin embargo, Nyman, de Cudo Compute, a?ade: ?Pero por Dios, la depuración puede resultar desalentadora?.
Conclusión
En 2025, la programación de IA está evolucionando más rápido que nunca, con lenguajes populares como Python, Java y Julia a la cabeza. El mejor lenguaje de programación para tu proyecto depende de tus objetivos específicos, ya estés creando herramientas de IA, trabajando con datos o explorando el aprendizaje automático.
Elegir el lenguaje de programación adecuado es clave para el éxito del desarrollo de software de IA, ya que garantiza que su proyecto sea eficiente, escalable, compatible con otros sistemas y permita un desarrollo rápido.
