Guido van Rossum, padre y creador de Python: "Las personas que ahora escriben código para IA están familiarizadas con Python porque comenzaron en el aprendizaje automático"
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Guido van Rossum analiza cómo la comunidad científica convirtió a Python en el estándar indiscutible del desarrollo de inteligencia artificial. "Comenzaron en el aprendizaje automático": el creador de Python explica por qué su lenguaje domina la era de la IA
Python continúa ocupando un lugar central en diversas áreas de la industria, aunque ahora mismo llama la atención por su vinculación con la inteligencia artificial.
Aunque TypeScript logró convertirse en el lenguaje más utilizado en GitHub durante agosto de 2025, Python mantuvo un crecimiento interanual del 49%.
La evolución es grande con este lenguaje de programación porque las cifras marcan una gran diferencia. Cada vez más profesionales comienzan su formación técnica utilizando herramientas vinculadas a la IA para prepararse para los próximos años tecnológicos.
La historia de Python va del proyecto personal a la base de la IA moderna
Cuando GitHub compartió con Guido van Rossum los datos de Octoverse 2025, el creador de Python reconoció que le sorprendió ver el crecimiento registrado por el lenguaje.
Aunque TypeScript tomó la delantera en GitHub, Python sigue siendo la opción predominante en ámbitos relacionados con la inteligencia artificial, la investigación científica y la educación tecnológica.
Según explicó el propio Guido, los datos contrastan con otros indicadores de popularidad, como el índice TIOBE, lo que demuestra que la adopción de un lenguaje puede variar según la métrica utilizada.
La historia de Python comenzó mucho antes del auge de la IA. Van Rossum desarrolló el lenguaje a principios de los años noventa mientras buscaba una alternativa más segura y productiva que C, pero mucho más flexible que los scripts de shell disponibles en aquella época.
En la entrevista publicada por GitHub, recordó que quería un entorno capaz de gestionar automáticamente aspectos complejos como la asignación de memoria, permitiendo a los programadores concentrarse en resolver problemas reales en lugar de lidiar con detalles técnicos de bajo nivel.
Esa filosofía inicial sigue vigente décadas después. La claridad de la sintaxis, los mensajes de error comprensibles y la legibilidad del código han convertido a Python en uno de los lenguajes más accesibles del sector.
Además, herramientas ampliamente utilizadas como NumPy, pandas, PyTorch, Jupyter, Django o FastAPI han contribuido a que desarrolladores, científicos de datos y empresas encuentren una plataforma madura para construir proyectos de cualquier escala.
Guido van Rossum explica por qué la IA y Python avanzan juntos
Uno de los puntos más interesantes de la conversación gira alrededor de la estrecha relación entre Python y la inteligencia artificial. Para Guido van Rossum, el dominio del lenguaje en este sector no es fruto de la casualidad, sino de un efecto acumulativo generado por años de desarrollo del ecosistema.
Cuando una tecnología consigue una masa crítica de usuarios y bibliotecas, se vuelve cada vez más atractiva para nuevos proyectos. En consecuencia, más desarrolladores crean herramientas sobre la misma base tecnológica, reforzando todavía más su posición.
Van Rossum destacó que muchas de las personas que actualmente programan soluciones de IA ya estaban familiarizadas con Python mucho antes de la popularización de los modelos generativos.
En sus palabras, "Las personas que ahora escriben cosas para IA están familiarizadas con Python porque comenzaron en el aprendizaje automático".
Esta afirmación ayuda a entender por qué frameworks esenciales para el sector, como PyTorch o Hugging Face Transformers, han encontrado en Python un terreno ideal para crecer.
El recorrido habitual de numerosos profesionales pasa por el análisis de datos, continúa con el machine learning y termina desembocando en proyectos basados en modelos de lenguaje avanzados.
A pesar de la expansión de la IA generativa, Guido no considera que Python deba transformarse radicalmente para adaptarse a los modelos de lenguaje.
De hecho, rechazó la idea de introducir cambios drásticos únicamente para facilitar el trabajo de la inteligencia artificial. "No creo que debamos entrar en pánico y empezar a hacer un montón de cosas que podrían facilitarle las cosas a la IA", afirmó.
Para él, el reto principal no está en el lenguaje, sino en la calidad de los datos con los que se entrenan los modelos. Su postura mantiene una idea que ha acompañado a Python durante más de tres décadas: la tecnología debe adaptarse a las personas y no al revés.
Más allá de las cifras y las tendencias actuales, el caso de Python demuestra que la simplicidad bien ejecutada puede tener un impacto duradero.
Con la IA impulsando nuevas formas de desarrollar software y con millones de personas aprendiendo a programar cada año, Python sigue siendo una puerta de entrada accesible, estable y preparada para las próximas generaciones de desarrolladores.