¿Sabés cuáles son los lenguajes de programación que más demanda tendrán durante este 2025? 

Conocerlos te ayuda a mantenerte al tanto de las tendencias en desarrollo de software y las oportunidades de desarrollo profesional que presenta la industria IT. 

De igual modo, te ofrece la posibilidad de identificar aquellos lenguajes que te permitirán tomar decisiones más acertadas al iniciar un proyecto informático, y asegurar su relevancia y competitividad. 

En este artículo, analizamos las características más valoradas por la industria IT en lenguajes de programación y los retos más determinantes para 2025.

También identificamos los lenguajes de programación que serán más utilizados en los próximos meses y por qué Cobol seguirá siendo uno de los más utilizados en el sector financiero y las empresas de seguros.

Además, abordamos las posibilidades laborales que tendrás adquiriendo competencias para programar en Cobol. 

Características más valoradas por la industria IT en lenguajes de programación 

En 2025, las características más valoradas en los lenguajes de programación por parte de la industria IT, están alineadas con las tendencias tecnológicas, las necesidades de escalabilidad y la facilidad de desarrollo que puedan proveer.

Teniendo en cuenta este marco de análisis, conversamos con Martín Barrio, Software Studio Manager de IT Patagonia, para analizar cuáles son los aspectos más valorados en los lenguajes de programación en 2025.

1) Optimización del uso de recursos del hardware (memoria, CPU)

Los lenguajes de programación que optimizan el uso de recursos del hardware, como la memoria y el CPU, te permiten desarrollar aplicaciones más eficientes y rápidas, lo que maximiza el desempeño en dispositivos con limitaciones de recursos o en sistemas críticos donde cada ciclo de procesamiento cuenta. 

Estos lenguajes suelen ofrecer control de bajo nivel sobre la gestión de memoria y la ejecución del código, lo que da la posibilidad de minimizar el uso innecesario de recursos. 

Ejemplos de lenguajes que cumplen con estas características son:

• C y C++, conocidos por su control manual de memoria.
• Rust, que combina eficiencia con seguridad en la gestión de recursos.
• Assembly, que permite un control absoluto del hardware, aunque a un mayor costo en complejidad. 

Otros lenguajes como Go o Ada también son utilizados en aplicaciones que requieren optimización, especialmente en entornos de alto rendimiento o sistemas embebidos.

2) Capacidad de escribir código que funcione en múltiples sistemas operativos o dispositivos

La capacidad de escribir código que funcione en múltiples sistemas operativos o dispositivos, es fundamental para desarrollar aplicaciones versátiles y accesibles. Así se reducen costos de desarrollo y se facilita el mantenimiento. 

Se trata de un beneficio que se logra mediante lenguajes que abstraen las diferencias entre plataformas, lo que permite que el mismo código se ejecute en distintos entornos sin modificaciones significativas. 

Entre los lenguajes que aportan esta ventaja destacan: 

• Java, con su lema “escribe una vez, ejecuta en cualquier lugar”.
• Python, a partir de su amplia compatibilidad y bibliotecas multiplataforma.
• JavaScript, ideal para aplicaciones web que funcionan en diversos navegadores.

Otros lenguajes como C#, con .NET Core, y Kotlin, utilizado para aplicaciones multiplataforma, también te ofrecen herramientas que simplifican el desarrollo en entornos diversos.

3) Lenguajes con bibliotecas avanzadas para machine learning, análisis de datos y computación distribuida

Los lenguajes con bibliotecas avanzadas para machine learning, análisis de datos y computación distribuida son esenciales en el desarrollo de aplicaciones que procesan grandes volúmenes de información y ejecutan algoritmos complejos. 

Estas bibliotecas simplifican tareas como la manipulación de datos, la creación y el entrenamiento de modelos predictivos, y la gestión de infraestructuras de procesamiento distribuido. 

Python se destaca por su sintaxis simple, que facilita el desarrollo rápido y la comprensión del código. También por su ecosistema de bibliotecas especializadas como Matplotlib, TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Seaborn, Bokeh, Pandas y NumPy.

Además, su amplia comunidad de desarrolladores asegura constantes mejoras, documentación detallada y soporte para proyectos de machine learning, análisis de datos y computación distribuida.

Otros lenguajes como R destacan en análisis estadístico y visualización de datos. Mientras que Scala, junto con el framework Apache Spark, es ideal para la computación distribuida. 

Asimismo, el lenguaje Julia se está consolidando como una opción eficiente para cálculos científicos intensivos. 

Estos lenguajes son clave para proyectos en inteligencia artificial, big data y análisis avanzado.

4) Contar con un ecosistema rico de bibliotecas, frameworks y herramientas, junto con una comunidad activa

Un ecosistema de estas características simplifica el desarrollo de proyectos, acelera la resolución de problemas y fomenta la innovación. 

Lenguajes como Python se destacan en este aspecto gracias a su amplia gama de bibliotecas para inteligencia artificial, análisis de datos y desarrollo web.

Por su parte, JavaScript, con frameworks populares como React, Node.js y Angular, lidera el desarrollo web moderno. 

Asimismo, lenguajes como Java, con herramientas como Spring y su compatibilidad empresarial, y C#, con el ecosistema de .NET, te ofrecen soluciones robustas en diferentes dominios. 

5) Capacidad de manejar múltiples procesos o hilos de forma eficiente, como característica importante para las aplicaciones modernas

La capacidad de manejar múltiples procesos o hilos de forma eficiente es esencial para aplicaciones modernas que requieren alto rendimiento, como:

• Sistemas de tiempo real
• Servidores web
• Procesamiento paralelo
• Computación científica 

Este beneficio permite maximizar el uso de los recursos del hardware, reducir los tiempos de ejecución y mejorar la escalabilidad. 

Lenguajes como Java y C# destacan en este ámbito gracias a sus herramientas nativas para programación multihilo y gestión de concurrencia, como el framework ExecutorService en Java y Task Parallel Library en C#. 

Rust te ofrece un manejo seguro de hilos al prevenir errores comunes como condiciones de carrera. Mientras que Python, con bibliotecas como multiprocessing y asyncio, te facilita la ejecución de tareas concurrentes, aunque con ciertas limitaciones debido al Global Interpreter Lock.

6) Soporte para blockchain, computación cuántica o infraestructura en la nube

El soporte para tecnologías emergentes como blockchain, computación cuántica o infraestructura en la nube es crucial para aprovechar las innovaciones que están transformando a diferentes industrias. 

Lenguajes como Solidity son esenciales para desarrollar contratos inteligentes en plataformas blockchain como Ethereum, mientras que Python y C++ son ampliamente utilizados en blockchain por su versatilidad y rendimiento. 

En computación cuántica, Python lidera con frameworks como Qiskit (IBM) y Cirq (Google), que permiten a los desarrolladores trabajar con simuladores cuánticos y hardware real. 

Para infraestructura en la nube, lenguajes como Go (utilizado en Kubernetes) y JavaScript (con Node.js para aplicaciones serverless) son fundamentales, junto con Java y C#, que dominan en plataformas empresariales en la nube como AWS, Azure y Google Cloud. 

Este soporte permite innovar en tecnologías de punta y adaptarse a las demandas del futuro.

7) Integración con herramientas de automatización y despliegue continuo, muy valoradas en equipos que priorizan DevOps

Son fundamentales, ya que facilitan la creación de pipelines eficientes, pruebas automatizadas y despliegues frecuentes. 

Python es altamente valorado por su compatibilidad con herramientas como Ansible, Terraform y Jenkins, que simplifican la automatización y la infraestructura como código. 

JavaScript, con frameworks como Node.js, se utiliza para tareas de scripting y manejo de procesos en entornos DevOps. 

Ruby, con su histórico vínculo con Chef y Capistrano, también es una opción destacada, al igual que Go, ampliamente adoptado en la creación de herramientas modernas como Docker y Kubernetes. 

Estos lenguajes no sólo potencian la automatización, sino que también permiten integraciones fluidas en entornos ágiles y colaborativos.