En la era de la inteligencia artificial y los avances tecnológicos acelerados, el desarrollo de los lenguajes de programación enfrenta nuevas dinámicas y desafíos. Una pregunta que ha cobrado protagonismo tanto en comunidades técnicas como en foros especializados es si el progreso y la innovación en los lenguajes de programación podrían congelarse en el tiempo debido a la influencia de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) y las herramientas de autocompletado basadas en inteligencia artificial. Este debate nos conduce a examinar cómo las tecnologías emergentes podrían afectar la adopción, evolución y diversidad de los lenguajes que utilizamos para crear software. Los lenguajes de programación surgen y evolucionan lentamente. La adopción masiva depende no solo de sus características técnicas sino también del ecosistema, la comunidad y las herramientas disponibles.
Históricamente, las innovaciones en sintaxis, paradigmas y funciones han requerido un período considerable para ser aceptadas y madurar. Sin embargo, hoy en día existe la preocupación que el advenimiento de LLM y sistemas automatizados de sugerencia de código cree una especie de conservadurismo involuntario en la industria. Es decir, que se favorezca el uso de lenguajes y características ya ampliamente entrenados y documentados, dejando poco espacio para la incorporación de nuevas opciones y enfoques. Una de las razones subyacentes para este posible congelamiento radica en el propio funcionamiento de los modelos de lenguaje. Estos sistemas necesitan grandes volúmenes de datos y ejemplos de código para aprender y generar soluciones útiles.
Cuando un lenguaje es joven o poco popular, la falta de una base extensa de código y documentación limita la capacidad del modelo para asistir al programador eficazmente, lo que genera incertidumbre y riesgos. Como resultado, los desarrolladores podrían mostrarse reticentes a adoptar lenguajes novedosos, pese a sus potenciales ventajas técnicas, por miedo a que las herramientas de inteligencia artificial no sean lo suficientemente sólidas para apoyar su trabajo diario. Este fenómeno puede provocar un efecto dominó que favorezca a los lenguajes consolidados, exacerbando la concentración en unas pocas opciones dominantes. Por otro lado, hay quienes plantean un escenario opuesto y más dinámico. La inteligencia artificial podría estimular la creación rápida y variada de nuevos lenguajes especializados para diferentes proyectos, objetivos y dominios.
En este contexto, diseñar un lenguaje propio —aunque sea minimalista o específico— permitiría a los equipos humanos mantener el control creativo del código, dificultando que los agentes automatizados los reemplacen o limiten la personalización. Esta proliferación de lenguajes podría ser una estrategia deliberada para preservar la identidad, la innovación y la diferenciación en el desarrollo de software, obligando a la inteligencia artificial a adaptarse constantemente y favoreciendo la diversidad de aproximaciones. Una perspectiva interesante la aporta la experiencia con lenguajes más antiguos, como Fortran, R o Python. Algunos programadores reconocen que los LLM suelen desempeñarse mejor en lenguajes con mayor presencia y cantidades significativas de datos de entrenamiento, como Python. Sin embargo, incluso para idiomas menos populares, la inteligencia artificial puede ser una herramienta útil que facilita la programación, el debug y la comprensión, al punto de hacerlos más accesibles.
La integración de bots inteligentes que interactúan con compiladores y ambientes de desarrollo puede acelerar la iteración y el aprendizaje, demostrando que la tecnología puede reforzar la viabilidad de lenguajes menos predominantes. En cuanto al diseño y desarrollo de los lenguajes mismos, es importante distinguir entre la adopción y la evolución técnica. Si bien la primera puede estar influenciada por factores de popularidad y soporte, la segunda depende de criterios rigurosos alrededor de la semántica, la precisión y el rendimiento. El desarrollo de nuevas características, modelos de tipos, optimizaciones, y formalismos pertinentes es un campo especializado ligado a la teoría y la práctica computacional profunda. No es probable que la existencia de un modelo que genere código con un 95% de precisión sustituya la necesidad de entender y perfeccionar detalles fundamentales de los lenguajes, ya que incluso errores mínimos en estas áreas pueden conllevar consecuencias graves en la ejecución de software.
Finalmente, la diversidad de lenguajes de programación responde a la necesidad de enfrentar distintos problemas y contextos con herramientas adecuadas. Cada lenguaje ofrece un conjunto particular de tradeoffs, filosofías, y características que pueden adaptarse mejor o peor según la tarea. Por ello, es improbable que la inteligencia artificial elimine la variedad innata que caracteriza al ecosistema de programación. Más bien, estas tecnologías podrían organizar el panorama bajo nuevos esquemas, facilitando la combinación y evolución de lenguajes, y enriqueciendo el proceso creativo y productivo. En conclusión, aunque la influencia de los modelos de lenguaje y las herramientas basadas en inteligencia artificial pueda generar cierto efecto conservador en la adopción de lenguajes, no hay indicios sólidos que apunten a un congelamiento absoluto del desarrollo.
La historia tecnológica indica que la innovación persiste, incluso ante cambios disruptivos. La relación entre humanos y máquinas seguirá transformándose, dando lugar a nuevas formas de crear, aprender y programar, donde el ingenio y la necesidad continuarán impulsando la evolución del software y los lenguajes que lo sostienen.
