Los desarrolladores de Python se encuentran en una posición privilegiada para triunfar en la era de la IA, con un poco de capacitación
La adopción generalizada de la IA está creando un cambio de paradigma en el mundo de la ingeniería de software. Python se ha convertido rápidamente en el lenguaje de programación preferido para el desarrollo de IA debido a su facilidad de uso, su ecosistema maduro y su capacidad para satisfacer las necesidades basadas en datos de los flujos de trabajo de IA y aprendizaje automático (ML).
A medida que la IA se expande a nuevas industrias y casos de uso, y la funcionalidad de Python evoluciona, la demanda de desarrolladores versados en el lenguaje se disparará. Los desarrolladores de Python que inviertan en conocimientos de IA y ML estarán bien posicionados para prosperar en la era de la IA.
Python es el lenguaje de programación más popular, según el Índice de la Comunidad de Programación TIOBE, y continuó aumentando su popularidad de forma explosiva, mientras que el crecimiento de otros lenguajes se mantuvo en gran medida estancado. Esta tendencia se confirma con el Índice PYPL, basado en datos de Google Trends, que revela que casi el 30% de las búsquedas de tutoriales de programación en Google corresponden a Python, prácticamente el doble que las de Java, el segundo lenguaje más buscado. Por tanto, no sorprende que la popularidad de Python se haya extendido también al ámbito de la IA.
¿Por qué Python lidera el desarrollo de IA?
Existen varios factores que hacen de Python el lenguaje ideal para el desarrollo de la IA: su facilidad de uso, su rico y creciente ecosistema de bibliotecas y herramientas de IA, y las bibliotecas y herramientas disponibles para mejorar su velocidad de ejecución y escalabilidad.
Usabilidad y ecosistema
Python es un lenguaje fácil de aprender y sencillo para escribir, lo que lo hace accesible a personas sin experiencia en programación. No requiere que los desarrolladores escriban código repetitivo complejo y se puede escribir de forma iterativa. Las bibliotecas en los numerosos kits de herramientas de desarrollo de IA disponibles para Python suelen ser ligeras y no requieren la construcción o el entrenamiento de modelos de IA. En su lugar, los desarrolladores de Python pueden utilizar herramientas especializadas de proveedores para acelerar el desarrollo de aplicaciones de IA utilizando modelos disponibles.
El ecosistema que rodea a Python es enorme. Existe un amplio conjunto de bibliotecas y marcos de trabajo diseñados específicamente para IA y aprendizaje automático, como TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, y Pandas. Estas herramientas proporcionan funciones y estructuras predefinidas que permiten un rápido desarrollo y creación de prototipos. Además, paquetes y bibliotecas como NumPy y Pandas simplifican la manipulación y el análisis de datos, y son excelentes para trabajar con grandes conjuntos de datos. Muchas herramientas de Python para IA y ML son de código abierto, lo que fomenta tanto la colaboración como la innovación.
Base de usuarios y casos de uso
A medida que el desarrollo de la IA evoluciona, Python está abriendo las puertas a más personas y más casos de uso. Hoy en día, Python permite crear prototipos o incluso soluciones low-code. La mayoría de las aplicaciones de IA que se construirán en el futuro no requerirán el nivel de personalización y potencia que ofrecen PyTorch y TensorFlow. Y las futuras aplicaciones de IA utilizarán un conjunto diferente de bibliotecas, como LangChain o LlamaIndex, para construir aplicaciones que utilicen large language models (LLM).
Al mismo tiempo, la constante incorporación de nuevos paquetes para Python amplía sus horizontes más allá de la IA, abarcando casos de uso más comunes como el desarrollo de sitios web avanzados. De hecho, la IA influirá de algún modo en todas las tareas que los desarrolladores realizan actualmente con Python.
Mejoras de rendimiento
Python puede extenderse con bibliotecas como Cython para casi igualar el rendimiento del lenguaje C, y los compiladores justo a tiempo como PyPy pueden mejorar significativamente la velocidad de ejecución del código. Los componentes críticos de rendimiento pueden escribirse en C o C++ y encapsularse en Python, combinando el rendimiento con la facilidad de uso de Python. Python facilita la transición de un prototipo a una solución lista para producción, especialmente con herramientas diseñadas para escalar aplicaciones Python, como Dask o Ray.
Qué necesitan los proyectos de IA de los desarrolladores de Python
Aunque la facilidad de uso de Python permite que incluso desarrolladores con poca experiencia aprendan el lenguaje, existen habilidades específicas que serán cruciales para el futuro de la IA. Los desarrolladores deberán escribir código capaz de procesar grandes conjuntos de datos de forma rápida y eficiente mediante técnicas de IA. Será fundamental comprend... {getToc} $title={Tabla de Contenidos}