Python
Python se lee casi como inglés, lo que lo convierte en el lenguaje más amigable para principiantes y la lengua franca de los datos, la automatización y la propia IA. Si tu proyecto toca aprendizaje automático, análisis de datos, automatización o computación científica, Python suele ser la respuesta.
- Bueno para: IA/ML, procesamiento de datos, scripts de automatización, APIs de (una , o Application Programming Interface — interfaz de programación de aplicaciones — es la puerta que un programa usa para hablar con otro), código de pegamento, cualquier cosa donde ya existan librerías (y para Python, suele haberlas).
- Dónde duele: lento para cálculo numérico en bruto a menos que te apoyes en librerías escritas en C por dentro; el "infierno de las dependencias" con entornos virtuales y versiones de paquetes confunde a los recién llegados; no sirve para frontends de navegador.
- Casos de uso típicos: scraping, pipelines de datos, experimentos de ML, bots de Discord/Telegram, herramientas internas, APIs (Representational State Transfer — un estilo común para esas puertas de API) (FastAPI, Django, Flask).
- Manejo por IA: excelente, a la par de JavaScript. Los asistentes son extremadamente fluidos en Python y sus librerías principales. Un gran predeterminado para proyectos que no son web.
El único lugar donde Python confiablemente hace tropezar a los recién llegados es el entorno, no el lenguaje. Un script que funciona bien para la IA en una carpeta falla en otra porque los paquetes viven en un entorno virtual que no fue activado, o porque dos proyectos quieren versiones distintas de la misma librería. Nada de esto es culpa de tu código, y nada de esto es difícil una vez que lo has visto — pero es el momento de "por qué no simplemente funciona" más común en Python. Pídele a la IA que configure un entorno virtual y un requirements.txt (o que use una herramienta como uv o Poetry) desde el principio, y la mayor parte del dolor desaparece.