Cuando la gente habla de inteligencia artificial y desarrollo de software, el enfoque generalmente se centra en la productividad: solicitudes de extracción más rápidas, menos tareas de calderas, pruebas generadas automáticamente, autocompletar que se siente psíquico. Pero según Idan Gazit, quien lidera a GitHub Next, el equipo detrás de Copilot y la I + D de largo alcance de GitHub, ese es el extremo poco profundo de la curva de cambio.
El cambio más profundo está ocurriendo antes de que se escriba una sola línea de código.
“La IA no solo está cambiando la forma en que escribimos el código”, dice Gazit. “Está empezando a cambiar con lo que elegimos construir en primer lugar”.
Ese cambio ya es visible en el informe Octoverse de este año. En 2025, TypeScript superó tanto a JavaScript como a Python como el lenguaje más utilizado en GitHub, un aumento del 66% año tras año y el mayor movimiento de lenguaje en más de una década.
Pero la historia no es “TypeScript supera a Python”. Es que la IA está comenzando a dar forma a las tendencias del lenguaje de adentro hacia afuera.
La última generación de cambios fue sobre dónde se ejecuta el código: nube, contenedores, CI/CD, ecosistemas de código abierto. El siguiente es sobre de qué se hace el código y por qué esas elecciones de repente tienen diferentes apuestas.
TypeScript pasó Python. Pero la verdadera historia es por qué.
Los desarrolladores generalmente no cambian de idioma solo por razones filosóficas: cambian cuando algo hace que su trabajo sea significativamente más rápido, más simple o menos arriesgado. Y cada vez más, lo que se siente “más fácil” está vinculado a lo bien que las herramientas de inteligencia artificial apoyarán su trabajo con ese lenguaje.
“Los lenguajes de tipo estático te dan barandillas”, dice Gazit. “Si una herramienta de IA va a generar código para mí, quiero una manera rápida de saber si ese código es correcto. Los tipos explícitos me dan esa red de seguridad”.
Los idiomas mecanografiados reducen la superficie de alucinación. También dan a los modelos más estructura para la razón durante la generación. No es un beneficio teórico. Ahora es una señal de comportamiento en los datos:
Los modelos de IA tienden a funcionar mejor en lenguajes que exponen información sobre la corrección, como un sistema de tipo
Los desarrolladores que utilizan herramientas de inteligencia artificial tienen más probabilidades de adoptar lenguajes mecanografiados para nuevos proyectos
Cuantos más equipos confíen en la asistencia de IA, más elección de idioma se convierte en una decisión de compatibilidad de IA, no simplemente una preferencia personal
Ese cambio establece un bucle de retroalimentación.
La asistencia de IA es una nueva consideración cuando los desarrolladores están seleccionando lenguajes y marcos
Los modelos de IA son más fuertes en la creación de código en lenguajes populares: TypeScript, Python, Java y Go, solo por nombrar algunos.
“Si el modelo ha visto un billón de ejemplos de TypeScript y solo miles de Haskell, va a ser mejor en TypeScript”, dice Gazit. “Eso cambia el incentivo incluso antes de comenzar a codificar”.
Si una herramienta de IA va a generar código para mí, quiero una manera rápida de saber si ese código es correcto. Los tipos explícitos me dan esa red de seguridad.
Idan Gazit, jefe de GitHub Siguiente
Antes de la IA, elegir un idioma era una compensación entre el tiempo de ejecución, el ecosistema de la biblioteca y la fluidez personal. Después de la IA, aparece una nueva restricción: ¿cuánto elevación me dará el modelo si elijo este idioma?
“Python es el lenguaje dominante para el aprendizaje automático, la ciencia de datos y la formación de modelos”, dice Gazit. “¿Por qué no elegir el que ya tiene los frameworks y bibliotecas más robustos? Esas son ruedas que no necesito reinventar”. Por lo tanto, TypeScript no está ganando contra Python; cada uno está ganando en las situaciones en las que es la herramienta adecuada para el trabajo y anddonde la IA lo hace más valioso.
Los ganadores sorpresa de la era de la IA: los idiomas de la “cinta de conducto”
Una de las señales más inesperadas en los datos de Octoverse no era sobre TypeScript o Python, era sobre Bash.
Los scripts de Shell registraron un crecimiento interanual del +206% en proyectos generados por IA. ¿Entonces qué da?
Porque la IA hace que los lenguajes dolorosos sean tolerables.
“A muy pocos desarrolladores les encanta escribir Bash”, dice Gazit. “Pero todo el mundo lo necesita. Es la cinta adhesiva del software. Y ahora que puedo pedirle a un agente que escriba las partes desagradables para mí, puedo usar la herramienta adecuada para el trabajo sin sopesar esa compensación”. Si la IA automatiza la capa de trabajo pesado de la programación, la pregunta deja de ser “¿Este lenguaje es agradable?” y se convierte en “¿debo considerar usarlo cuando no tengo que escribir el código yo mismo?”
A muy pocos desarrolladores les encanta escribir Bash. Pero todo el mundo lo necesita. Es la cinta adhesiva del software. Y ahora que puedo pedirle a un agente que escriba las partes desagradables para mí, puedo usar la herramienta adecuada para el trabajo sin pesar esa compensación.
Las empresas no preguntan “¿Deberíamos adoptar la IA?” Más. Están preguntando “¿Qué pasa después de que lo hacemos?”
“Muchas empresas han estado sentadas al margen, esperando ver cuándo el agua está lo suficientemente caliente como para saltar”, dice Gazit. “Ahora están viendo el valor: los desarrolladores junior aumentan más rápido, y los desarrolladores senior pasan menos tiempo en la fatiga y más en la arquitectura”.
Esto crea efectos de segundo orden:
Antes de la IA Después de la IA
Habilidad medida por líneas de código Habilidad medida por validación, arquitectura, depuración
Juniors lentos para enviar Los jóvenes se envían más rápido de lo que los adultos mayores pueden revisar
Los desarrolladores senior escriben el código más difícil Los desarrolladores senior ahora juzgan el código más difícil
Las herramientas eran principalmente una cuestión de gusto: IDes, letras, configuraciones de construcción, etc. Las herramientas ahora definen el área de superficie en la que puede operar AI: la pila incorrecta puede bloquear o limitar la asistencia agente
Los lenguajes mecanografiados aceleran este cambio: cuanto más fuertes sean los carriles de seguridad, más trabajo se puede entregar a la automatización.
El siguiente horizonte: cuando el lenguaje deja de ser una restricción
Hoy en día, la elección del idioma importa porque los tiempos de ejecución todavía están fragmentados. Los navegadores requieren JavaScript. Los modelos necesitan Python. Firmware espera C.
Pero eso ya se está erosionando.
“WebAssembly está empezando a cambiar las reglas”, dice Gazit. “Si algún idioma puede apuntar a Wasm y correr por todas partes, eso elimina una consideración clave al elegir su pila”.
Combine eso con el código generado por la IA y obtendrá un futuro plausible:
El desarrollador escribe en Rust (o Go, o Python)
La IA genera código en ese idioma
Compilador se dirige a Wasm
El mismo código se ejecuta en la web, borde, nube, sandbox local
No es un futuro que gane TypeScript. Es un futuro que gana la portabilidad y una extensión natural del aumento de la contenedorización en la última década como un medio de empaque y hardware en ejecución.
Los idiomas pueden terminar compitiendo menos en la sintaxis y más en el apalancamiento del ecosistema: profundidad de paquete, madurez de herramientas, familiaridad del modelo, ergonomía de depuración. Todavía no estamos completamente en ese mundo, pero las primeras señales de herramientas impulsadas por la inteligencia artificial a la portabilidad impulsada por Wasm sugieren que está llegando más rápido de lo que la mayoría de los equipos esperan.
¿Qué deben sacar los desarrolladores de esto
Este no es un blog de “learn TypeScript ahora” (hay suficientes de ellos, sin duda).
Aquí están las señales que importan:
Cambio Lo que realmente significa
Lenguas mecanografiadas que se levantan La IA se beneficia de la estructura
Python sigue siendo dominante en la IA Los ecosistemas duran más que el lenguaje/las modas marco
Los scripts de Shell suben +206% La IA elimina las barreras contra el dolor, no solo las barreras de productividad
Empresas que adoptan la IA rápidamente La definición de “ingeniero mayor” está cambiando a continuación
WebAssembly maduración La lealtad al idioma es reemplazada por la interoperabilidad del idioma
La comida para llevar no se trata de cambiar de pila. Se trata de optimizar el apalancamiento, no la lealtad.
Los lenguajes y herramientas que sobrevivan a la próxima década no serán los que más aman los desarrolladores, sino que darán a los desarrolladores y las máquinas la ventaja más compartida.
