¿Está Python perdiendo su corona?

AXCESS · Septiembre 26, 2025, 06:03:32 PM

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Python conquistó el mundo porque, durante años, fue la mejor opción disponible: legible, versátil y con una biblioteca para casi todo... pero hoy vivimos un panorama distinto

Durante la última década, Python ha sido el niño mimado del mundo de la programación: las universidades lo enseñan como primer lenguaje, los gigantes tecnológicos lo usan en ciencia de datos y miles de desarrolladores lo eligen por su sencillez. Se ha convertido en sinónimo de accesibilidad y productividad.

Pero en los pasillos de conferencias, en los repositorios de GitHub y en los foros de desarrolladores, cada vez resuenan más preguntas incómodas: ¿sigue siendo Python la mejor apuesta de futuro? ¿O estamos ante el inicio de un declive silencioso? Esta es la teoría que sostiene Devrim Ozcay, ingeniero de software en Huawei.

El espejismo del crecimiento

Las estadísticas parecen contundentes: Python encabeza rankings como el índice TIOBE o las listas de proyectos en GitHub. Sin embargo, dice Ozcay, al mirar de cerca descubrimos que gran parte de esta "popularidad" corresponde a principiantes que lo usan durante uno o dos años y luego lo abandonan. El resultado: una comunidad enorme, pero con escaso peso de desarrolladores experimentados. Es como un estadio lleno de aficionados que entran y salen sin llegar a formar un equipo sólido en el campo.

El fantasma del rendimiento (y la sombra de Rust)

Quienes trabajan con Python lo saben: el lenguaje es cómodo, pero bastante lento en comparación con alternativas modernas. Lo novedoso es cómo los desarrolladores están respondiendo a este problema: escribiendo partes críticas en Rust, un lenguaje más rápido y seguro.

Ya no se trata solo de extensiones en C (como en el pasado), sino de bibliotecas de Python reescritas casi por completo en Rust. Ejemplos como Polars (alternativa a pandas), Pydantic v2 (validación de datos) o Granian (servidor web ASGI) muestran una tendencia clara: hasta dentro de la propia comunidad Python, se busca escapar de sus limitaciones.

¿Demasiado fácil para ser bueno?

El marketing de Python siempre ha apostado por destacar su facilidad de uso. Esto atrajo a miles de nuevos programadores, pero al mismo tiempo generó una paradoja: un gran número de usuarios no profundiza en fundamentos como la gestión de memoria o la optimización.

El resultado es una espiral: código poco eficiente → más consumo de hardware → menos motivación para mejorar. Mientras tanto, quienes buscan construir sistemas de alto rendimiento optan por lenguajes que exigen comprender más a fondo lo que ocurre bajo el capó.

Un lugar secundario en las empresas

Aunque muchas grandes compañías usan Python, su papel suele ser periférico: scripts de automatización, análisis de datos, prototipos rápidos. Para sistemas centrales donde importan la confiabilidad y la velocidad, prevalecen lenguajes como Java, C# o Go. Esto refuerza la percepción de Python como una herramienta útil, pero sin poder aspirar al corazón tecnológico de las organizaciones.

Engañosa popularidad en IA

Python viene siendo conocido como "el lenguaje de la IA" desde hace ya tiempo. Sin embargo, lo cierto es que en bibliotecas como TensorFlow, PyTorch o NumPy (que son las que le han dado esa fama), el trabajo duro lo hacen C, C++ y CUDA. Python actúa meramente como una interfaz, una especie de "volante" que dirige un motor construido en otros lenguajes.
A medida que los modelos de IA se despliegan en móviles o sistemas embebidos, donde cada ciclo de CPU cuenta, esta capa extra se convierte en un lastre. Y muchas compañías ya están experimentando (aquí también) con Rust, Go o incluso TypeScript para pipelines de IA más eficientes.

Una fundación en números rojos

La Python Software Foundation (PSF) es la organización que financia el desarrollo central, mantiene el repositorio PyPI y coordina la comunidad. Sin embargo, sus últimos informes financieros muestran pérdidas millonarias y la necesidad de suspender programas de apoyo. En 2024, incluso tuvieron que pedir ayuda a empresas para poder organizar PyCon, la conferencia más importante del ecosistema. Que la institución responsable de la infraestructura del lenguaje esté al borde de la insolvencia genera un comprensible nerviosismo.

El talón de Aquiles: sostenibilidad

Buena parte del ecosistema de Python se mantiene gracias a trabajo voluntario y donaciones. Librerías críticas dependen de una o dos personas, lo que deja a la comunidad vulnerable al desgaste o abandono de esos mantenedores. La fragilidad financiera de la PSF es solo la punta del iceberg: la sostenibilidad a largo plazo está en juego.

Versiones nuevas que no despegan

Otro signo preocupante es la baja adopción de las versiones más recientes que va lanzando la citada fundación: apenas un 15% de los desarrolladores usa Python 3.13. Esto contrasta con lenguajes como Go o JavaScript, donde los equipos de desarrollo actualizan en cuestión de meses. El resultado es un ecosistema fragmentado, con una mayoría de proyectos estancados en versiones antiguas, lo que dificulta la innovación y la seguridad.

Herramientas que desesperan

El manejo de entornos virtuales y paquetes sigue siendo uno de los mayores dolores de cabeza para la comunidad: herramientas como pip, conda o poetry compiten entre sí y suelen generar conflictos. Mientras tanto, otros ecosistemas ofrecen experiencias más sencillas: Rust con su cargo, Go con sus módulos integrados, o JavaScript con npm y yarn. La respuesta en Python suele ser "usa Docker"... pero esa no es una solución, sino un parche.

¿Un futuro escrito en otros lenguajes?

Nadie (tampoco Ozcay) piensa que Python vaya a desaparecer mañana. Como ocurrió con COBOL, probablemente siga presente en universidades, scripts heredados y proyectos de ciencia de datos. Pero cada vez más indicios apuntan a que su rol como lenguaje de futuro está en entredicho, y que las energías innovadoras parecen moverse hacia otros horizontes: Rust por su seguridad y rendimiento, Go por su simplicidad en sistemas distribuidos, TypeScript por su popularidad en la web, o incluso nuevos jugadores como Kotlin y Zig.

Fuente:
Genbeta
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