Los mejores lenguajes de programación para el desarrollo de IA julio de 2025
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El desarrollo de la IA se ha convertido en un nuevo rumor en el mercado. Y sería útil que tuvieras una aclaración sobre cómo elegir el correcto, ya que existen muchos lenguajes de programación. Por eso, lo ayudaremos a elegir el idioma correcto para ayudarlo a crecer en su campo.
Este artículo ha mencionado el Principales lenguajes de programación e identificaron aquellos con el desarrollo de IA más adecuado.. Mientras lee el artículo, recuerde que la IA es una innovación que se volverá más inteligente con el tiempo.
Nuestras 5 mejores recomendaciones⬇️
Lenguajes de programación para IA | Famoso por |
Java | Lenguaje de programación orientado a objetos (POO) |
Python | Versatilidad, eficiencia y rapidez |
Julia | Resolver un problema de dos idiomas |
Prólogo | Lenguaje de programación declarativo |
Scala | Fusión de POO y programación funcional |
Los 7 mejores lenguajes de programación para el desarrollo de IA en julio de 2025
A continuación se muestran los 7 mejores lenguajes de programación para el desarrollo de IA de nuestra lista. Hemos explicado cada lenguaje de programación con sus características y su uso. Para sumergirnos en más lenguajes de programación, debemos comenzar con cada lenguaje.
1.Java
Java es un lenguaje de programación popular. ampliamente utilizado en el desarrollo de aplicaciones de alto nivel y es conocido por su portabilidad, confiabilidad y seguridad, lo que lo convierte en uno de los mejores opciones para el desarrollo de la IA.
Diseñado por James Gosling, Java es un lenguaje de programación orientado a objetos de propósito general diseñado para ser simple y fácil de aprender. Apareció por primera vez el 23 de mayo de 1995..
Es un lenguaje de alto nivel, lo que significa que es más fácil leer y escribir que lenguajes de bajo nivel como C y C++.
Una de las principales características de Java es que es independiente de la plataforma. Esto convierte a Java en una de las opciones perfectas para crear aplicaciones que deben implementarse en múltiples plataformas.
Existen principalmente 4 tipos diferentes de Java que se denominan de la siguiente manera:
En el campo de la IA, Java se utiliza a menudo en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial a nivel empresarial debido a su confiabilidad, seguridad y portabilidad. Tambien es comúnmente utilizado en el desarrollo de aplicaciones de Android que incorporan funciones de IA, como reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural.
2. pitón
Python es un lenguaje de programación popular diseñado por Guido van Rossum y ampliamente utilizado en IA. Es un lenguaje de alto nivel y de propósito general conocido por su inteligibilidad y legibilidad, lo que lo convierte en una excelente opción para principiantes y usuarios avanzados.
Python fue inaugurado el 20 de febrero de 1991., y desde entonces ha ganado una comunidad grande y activa, lo que significa que hay muchas bibliotecas y marcos disponibles para su uso en proyectos de IA. Algunas bibliotecas populares de Python para IA incluyen TensorFlow, PyTorch y sci-kit-learn.
Además de estas bibliotecas, existen muchas otras herramientas y marcos disponibles para el desarrollo de IA en Python, como OpenCV para visión por computadora y NLTK para procesamiento de lenguaje natural.
3. JavaScript
JavaScript es un lenguaje de programación Diseñado principalmente para construir aplicaciones web.. Era Diseñado por Brendan Eich. y se ha vuelto cada vez más popular para crear aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en los últimos años debido a la disponibilidad de Bibliotecas dinámicas de JavaScript y marcos potentes como TensorFlow.js y Brain.js..
JavaScript se hizo realidad el 4 de diciembre de 1995 y comprendía varias características que lo convierten en el mejor lenguaje de programación para IA..
Primero, es un lenguaje de tipo dinámico, lo que significa que el tipo de una variable se determina en tiempo de ejecución en lugar de en tiempo de compilación. Esto hace que sea más fácil escribir código que sea flexible y pueda manejar una amplia variedad de tipos de datos.
Existen numerosas formas en que se puede utilizar JavaScript para crear aplicaciones de inteligencia artificial. Un enfoque común es utilizar JavaScript para crear modelos de aprendizaje automático que puedan entrenarse para reconocer patrones en los datos. Luego, estos modelos se utilizan para hacer predicciones o clasificar datos en tiempo real. JavaScript también puede crear chatbots y otras aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP).
4. Julia
Julia es un lenguaje de programación de alto nivel y alto rendimiento. utilizado para informática técnica, con entornos informáticos técnicos fáciles de usar.
fue específicamente diseñado y desarrollado por Alan Edelman, Jeff Bezanson, Stefan Karpinski y Viral B. Shah para ser utilizado para computación numérica y científica y tiene varias características que lo hacen muy adecuado para este tipo de aplicaciones.
Julia nació en 2012. Está diseñado para ser tan rápido como C y Fortran y al mismo tiempo ser fácil de usar y leer. Julia logra esto compilando código en lenguaje de máquina en tiempo de ejecución, utilizando compilación JIT.
Julia comprende varias bibliotecas y paquetes, lo que facilita la creación de aplicaciones en una gama más amplia de áreas. Estas bibliotecas incorporan herramientas para aprendizaje automático, visualización de datos, trabajo con grandes conjuntos de datos, etc.
5. LISP
Lisp es un lenguaje de programación que fue desarrollado por primera vez en 1960 y diseñado por John McCarthy; conocido por su uso de expresiones S, que son tipos de estructuras de listas anidadas que se utilizan para representar código y datos. Lisp es más abstracto y accesible para que los usuarios normales lean y escriban que los lenguajes de bajo nivel como el código de máquina.
La principal característica de Lisp es que su código y sus datos tienen la representación exacta, lo que permite que el código sea tratado como datos, lo que facilita la escritura de programas que puedan manipular y generar otros programas.
Lisp también es un lenguaje de tipo dinámico, lo que significa que el tipo de una variable se determina en tiempo de ejecución en lugar de en tiempo de compilación.
Lisp ha sido influyente en el campo de la inteligencia artificial (IA) y se ha utilizado para crear varias aplicaciones de IA a lo largo de los años. Es particularmente adecuado para crear sistemas expertos y otros tipos de programas de IA que implican mucho procesamiento simbólico.
6. PRÓLOGO
Prolog es un lenguaje de programación particularmente Muy adecuado para crear aplicaciones de inteligencia artificial (IA). Es un lenguaje de programación lógica.
Prolog es conocido por su operación en la construcción de sistemas especializados, que son programas que evolucionan para imitar las capacidades de toma de decisiones de un experto individual en un particular domain.
Los sistemas especializados creados con Prolog pueden tomar decisiones y facilitar recomendaciones basadas en un conjunto de reglas y una base de conocimientos codificada en el programa.
Prolog también se utiliza con frecuencia para tareas de PNL, como traducción de idiomas y análisis de texto. Es especialmente adecuado para este tipo de tareas debido a su capacidad para manipular datos simbólicos y soporte integrado para estructuras de datos basadas en árboles.
7. ESCALA
Scala es un lenguaje de programación. diseñado por Martin Odersky para ser escalable, flexible y fácil de usar. Es un lenguaje de tipo estático, lo que significa que el tipo de una variable debe declararse cuando se crea la variable y ese tipo no puede cambiar.
Esto puede hacer que el código Scala sea más fácil de depurar y mantener porque detecta ciertos tipos de errores durante el tiempo de compilación en lugar de durante el tiempo de ejecución.
Scala fue diseñado para ser una mejora en el Lenguaje de programación Java que apareció por primera vez el 20 de enero de 2004. y es totalmente interoperable con Java.
Esto significa que el código Scala puede llamar al código Java y viceversa, lo que facilita el uso de Scala en proyectos que tienen código Java existente. Scala también usa la licencia Apache 2.0.
Scala facilita a sus usuarios características tales como:
Preguntas frecuentes: los mejores lenguajes de programación para IA en julio de 2025
¿Qué idioma es mejor para el desarrollo de la IA?
La elección de los mejores lenguajes de programación para IA depende de varios factores, como los objetivos del proyecto, la experiencia del equipo y los recursos disponibles.
En relación con esto, presentamos algunas de las mejores opciones en la industria de la IA:
- JAVA
- Python
- JavaScript
- Julia
- CECEO
- PRÓLOGO
- ESCALA
¿Cuál se utiliza en AI Gaming?
Java se utiliza en los juegos de IA debido a su soporte multiplataforma, su rico conjunto de bibliotecas y marcos, su sólida verificación de tipos, su buen rendimiento y su popularidad en la industria.
¿JAVA es mejor que Python?
Python es una buena opción para principiantes, ya que es fácil de aprender y tiene una variedad de comunidades activas, mientras que Java es más adecuado para proyectos más grandes a nivel empresarial.
¿Por qué Python es tan famoso?
Python es extremadamente famoso como:
- Es fácil de usar.
- Es versátil.
- Tiene una comunidad grande y activa.
- Excelente soporte para la informática científica.
¿Qué lenguaje se utiliza en Robótica?
Estos son algunos de los mejores lenguajes de programación para IA que se utilizan habitualmente en robótica:
- C + +
- Python
- Java
- Matlab
- ROS
Conclusión – Los mejores lenguajes de programación para IA en julio de 2025
Después de minuciosamente revisando varios lenguajes de programación utilizados en IA, nuestro equipo concluye que Python es el lenguaje de programación superlativo para la IA, ya que es fácil de aprender y cuenta con una gran comunidad de desarrolladores.
Si estás pensando en aprender a programar para IA te sugerimos que utilices Python por sus ventajas para usuarios principiantes y experimentados.
¡No dudes en dejar tus consultas!