Python y 'machine learning': cómo el lenguaje de programación de moda impulsa el desarrollo de la IA
Python es uno de los lenguajes de programación más populares en el mundo de la tecnología gracias a diferentes características, como su compatibilidad multiplataforma, su capacidad para diseñar programas con menos líneas de código y su naturaleza de código abierto. Además, estas ventajas han convertido a Python en uno de los lenguajes preferidos por los desarrolladores para crear 'software' enfocado en dos tendencias clave: inteligencia artificial y 'machine learning'.
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"Los idiomas que usamos para expresar nuestras ideas se convierten en parte de nosotros mismos". El científico Bjarne Stroustrup, creador de C++, destacó en una entrevista cómo el lenguaje utilizado para programar determina la manera de conceptualizar ideas y comunicarse. Además, los lenguajes de programación no son estáticos. Al igual que cualquier idioma, evolucionan y se adaptan a las realidades cambiantes. En la actualidad, gracias a su capacidad para responder a las demandas contemporáneas, uno de ellos se ha convertido en el preferido de los desarrolladores: Python.
"Python es un lenguaje de programación versátil y fácil de usar que permite a los desarrolladores crear una amplia variedad de aplicaciones, desde sitios web y ‘scripts’ [conjuntos de instrucciones para que un ordenador realice una tarea] automatizados hasta análisis de datos y modelos de inteligencia artificial", explica Álvaro Romero, científico de datos en BBVA AI Factory.
Además, la relevancia de Python está en aumento. En 2023, superó a SQL como el tercer lenguaje de programación más utilizado y ocupa el primer puesto entre aquellos profesionales que comienzan a programar, según una encuesta realizada a más de 90.000 desarrolladores de todo el mundo.
Esto sucede en un contexto donde los grandes modelos de lenguaje (LLM), y en especial los asistentes de IA, están modificando la forma en la que se escribe código al facilitar la generación automática de fragmentos y la corrección de errores en tiempo real. Como destaca MIT Technology Review, estas herramientas ayudan a que los programadores pasen menos tiempo en Google o en foros buscando soluciones a problemas comunes. "La inteligencia artificial generativa ha tenido un impacto significativo en la programación, transformando e incrementando la productividad de diversas maneras. ¿Qué desarrollador hoy en día no tiene en mente herramientas como GitHub Copilot? Estas herramientas nos sugieren código, autocompletan funciones y proporcionan soluciones a problemas específicos", apunta Romero.
Los principales beneficios de usar Python
Aunque el lenguaje de programación más adecuado es aquel que mejor se ajusta al propósito del proyecto, Python ofrece diversas ventajas sobre otros lenguajes que han impulsado su creciente adopción en empresas de todo el mundo, desde startups hasta grandes corporaciones. Algunos de estos beneficios, según Álvaro Romero, son los siguientes:
- La sintaxis de Python es sencilla y se asemeja al inglés, lo que facilita a los desarrolladores leer y comprender el código.
- Dispone de una extensa librería de códigos reutilizables para diversas tareas, evitando así tener que escribirlos desde cero. Otro ejemplo de este tipo de librerías es Mercury, de BBVA, que tiene el objetivo de facilitar la reutilización a gran escala del código que generan sus científicos de datos, y que la entidad ha compartido con la comunidad de desarrolladores 'open source'.
- Cuenta con una amplia y activa comunidad de usuarios en todo el mundo, que ofrece soporte para resolver problemas comunes y proporciona numerosos recursos en línea, como videotutoriales y guías.
- Se integra fácilmente con otros lenguajes de programación populares, como Java y C++, y es compatible con múltiples sistemas operativos, como Windows, macOS y Linux.
- Se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde el desarrollo web con entornos de trabajo como Django y Flask, hasta el análisis de datos con librerías como Pandas y NumPy. Además, es fundamental en inteligencia artificial y 'machine learning', empleando librerías como TensorFlow y PyTorch, entre otras.
"En resumen, gracias a su sintaxis sencilla y a su amplia biblioteca estándar, Python permite un desarrollo rápido y eficiente, lo que es especialmente valioso en entornos de desarrollo ágil y prototipado rápido como el de la inteligencia artificial y el 'machine learning'", destaca Álvaro Romero, de BBVA AI Factory.
Ventajas de Python para el desarrollo de 'machine learning' e IA
Python es un lenguaje de programación versátil y puede utilizarse para desarrollar casi cualquier tipo de 'software', pero, tal y como destacan en un artículo de GitHub, la mayor plataforma de 'software' libre del mundo, sus características lo han convertido en la opción favorita para dos disciplinas que se encuentran en auge:
- Inteligencia artificial. "Es uno de los lenguajes preferidos para la IA. El código conciso y legible de Python permite a los desarrolladores crear sistemas consistentes y confiables", destaca GitHub en su artículo. Un ejemplo de ello es Pybrain, una biblioteca de código abierto implementada en Python que permite a los desarrolladores aplicar soluciones avanzadas de inteligencia artificial sin necesidad de escribir estos algoritmos desde cero. Además, subrayan que las capacidades de visualización de Python juegan un papel crucial en la transformación de grandes conjuntos de datos en informes comprensibles. Otro punto importante es que, gracias a la IA generativa, los desarrolladores pueden verificar si el código funciona de manera adecuada. "Es capaz de crear las pruebas necesarias para comprobar el correcto funcionamiento del código e incluso generar la documentación, incluyendo comentarios, descripciones de funciones y manuales de usuario", destaca Álvaro Romero.
- 'Machine learning'. El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas mejorar su desempeño en ciertas tareas mediante el análisis de datos y la identificación de patrones. Gracias a esta tecnología, Spotify puede recomendar canciones personalizadas según el gusto del oyente y Gmail puede identificar automáticamente correos electrónicos maliciosos. Para esto, es necesario procesar grandes volúmenes de datos, y los desarrolladores de Python pueden recurrir a librerías como las ya mencionadas TensorFlow y PyTorch. Aunque también existen otras, como NumPy, Pandas y Matplotlib, que han popularizado el uso de algoritmos complejos sin necesidad de escribir el código desde cero. "El uso extendido de estas librerías, junto con el gran soporte que tienen y la activa comunidad de desarrolladores, se traduce en una abundancia de recursos, tutoriales y foros de soporte disponibles para ayudar a los desarrolladores", afirma Romero.
Por todas estas características, Python es en la actualidad uno de los lenguajes de programación más populares. Debido a ello, se ha utilizado para crear algunas de las aplicaciones más famosas en la actualidad, como Spotify o Netflix. Ambas plataformas son solo dos ejemplos del poder de Python en el desarrollo de 'software' impulsado por la inteligencia artificial y 'machine learning'. Dos campos vanguardistas en constante crecimiento que cada vez son más demandados tanto por las empresas como por los usuarios.