Hace tres décadas, en mayo de 1995, un joven ingeniero llamado Brendan Eich, recién incorporado entonces a Netscape Communications, se encerró durante diez frenéticos días para construir un prototipo funcional de un nuevo lenguaje de programación destinado a proporcionar interactividad a las páginas web.

Pero este mero experimento improvisado (un 'hack', como él mismo lo llamaría tiempo después) se terminaría convirtiendo en el motor de la web moderna, una herramienta omnipresente que hoy utilizan casi todos los sitios de Internet.

Cuando la web todavía era estática

En 1995, la World Wide Web atravesaba un momento decisivo: la navegación era esencialmente pasiva: el usuario leía texto, veía imágenes estáticas y seguía enlaces. Netscape, creadora del entonces revolucionario Netscape Navigator (el bisabuelo tanto de Mozilla Firefox como de Mozilla Thunderbird), vio un enorme potencial en la posibilidad de convertir esas páginas estáticas en entornos dinámicos y participativos.

Su objetivo era crear un lenguaje sencillo, accesible para diseñadores y profesionales sin formación profunda en programación. Era fundamental que se ejecutase dentro del navegador, sin necesidad de compilaciones complejas y sin requerir el conocimiento de lenguajes tradicionales como C o Java.

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Diez días que cambiaron Internet

Eich había sido contratado para trabajar con Scheme —un lenguaje funcional, elegante, pero poco conocido—, aunque la dirección de Netscape tenía otros planes: querían algo que "se pareciera" a Java, el lenguaje de moda por aquel entonces. Así que nuestro programador combinó influencias diversas:

• La sintaxis: Corchetes, puntos y comas, estructuras if y while, funciones declaradas con una estética familiar… todo inspirado en Java para satisfacer al departamento directivo.
• La semántica: heredada de Scheme, lenguaje que Eich admiraba. De ahí vienen las funciones de primera clase, las 'closures', la flexibilidad para manipular funciones como datos, y una forma de evaluar expresiones muy distinta a la de Java o C.
• El modelo de objetos por prototipos: tomado de Self. Así, en vez de adoptar la clásica herencia por clases (como en Java), Eich incorporó el enfoque de prototipos, donde los objetos se crean a partir de otros objetos. En 1995, esta idea era vista como exótica e incluso extraña por muchos programadores formados en lenguajes clásicos.

El resultado fue un híbrido sorprendente: ligero, flexible y lo suficientemente intuitivo como para ser adoptado por creadores de contenido web sin formación técnica avanzada. Aquel primer prototipo no era un lenguaje completo, sino una prueba de concepto interna... pero funcionaba, y eso bastó para que Netscape redoblara su apuesta. Y así terminó naciendo JavaScript.

La evolución de dicho prototipo todavía continuaría durante más de un año hasta su lanzamiento público en septiembre de 1995 y de la versión 1.0 en marzo de 1996. En aquel momento, Netscape y Sun Microsystems anunciaron conjuntamente el lenguaje y consiguieron el apoyo de 28 grandes compañías tecnológicas.

Paradójicamente, JavaScript ha terminado sobreviviendo a muchas de esas empresas —como Silicon Graphics, Digital Equipment Corporation o la propia Netscape—.

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Las prisas dejan huella

El desarrollo acelerado dejó un legado peculiar: sus inconsistencias, aún famosas entre los programadores. Resulta que JavaScript fue diseñado para ser tolerante: si el usuario cometía un error, lo ideal era que la página siguiera funcionando.

Y esa filosofía llevó, por ejemplo, a implementar un sistema extremadamente flexible —y a veces impredecible— de coerción de tipos. Ejemplos famosos:

• [] + [] produce "" (una cadena vacía).
• [] + {} produce "[object Object]".
• {} + [] produce 0 en algunos contextos.
• "5" - 2 da 3, pero "5" + 2 da "52".

Estos comportamientos se deben a reglas de conversión creadas rápidamente para compatibilizar cadenas, números y objetos sin romper el flujo del usuario, pero sin un diseño coherente a largo plazo. Sin embargo, estas imperfecciones no frenaron su éxito.

La 'era JavaScript'

Hoy JavaScript es mucho más que un lenguaje de navegador. Sus descendientes y ecosistemas relacionados se han expandido a prácticamente todos los ámbitos:

• Casi el 99 % de los sitios web utilizan JavaScript en su lado cliente.
• Con Node.js, se convirtió también un lenguaje de servidor.
• Frameworks como React, Angular o Vue dominan el desarrollo frontend.
• Se utiliza en aplicaciones móviles, escritorio, videojuegos y hasta en dispositivos embebidos.

En todas las encuestas de uso y popularidad, JavaScript sigue liderando como uno de los lenguajes más empleados del mundo.

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En marzo de 2016 ocurrió un suceso insólito que puso en evidencia la fragilidad de nuestra infraestructura digital: un sencillo y poco conocido paquete 'open source' compuesto de tan sólo 11 líneas en JavaScript, fue eliminado por su autor del repositorio NPM (una referencia para los programadores web de todo el mundo), y eso bastó para que buena parte del ecosistema de desarrollo web colapsara durante varias horas. ¿Cómo fue posible que algo tan pequeño tenga consecuencias tan enormes?

La historia del paquete left-pad lo explica todo. El paquete left-pad tenía una función muy simple: agregar caracteres a la izquierda de una cadena de texto para que alcanzara una longitud específica: por ejemplo, convertir el número '7' en '007', una tarea trivial que cualquier programador podría escribir en minutos.

Sin embargo, precisamente por su trivialidad, tenía sentido prescindir de reescribir las mismas 11 líneas una y otra vez, por lo que el paquete que las contenía fue ampliamente adoptado como dependencia en otros proyectos, muchos de ellos fundamentales en el ecosistema JavaScript: Babel, Webpack, React... entre muchos otros.

En la práctica, el correcto funcionamiento de millones de proyectos terminó dependiendo, directa o indirectamente, de este pequeño fragmento de código.

El detonante: una disputa por un nombre

Azer Koçulu, el desarrollador que mantenía left-pad (y otros muchos paquetes), se vio envuelto en una disputa con la empresa Kik Messenger: ésta reclamaba para sí el nombre del paquete 'kik' en NPM, pese ser anterior a la fundación de dicha compañía. Todo se torció cuando los responsables del repositorio favorecieron la postura de Kik y expropiaron al desarrollador de la propiedad del nombre para transferírsela a la empresa sin el consentimiento de Koçulu.

En protesta, Koçulu decidió retirar todos sus paquetes de NPM, una lista compuesta de casi 300... que incluía al ya mencionado left-pad. El problema, como decíamos, era que muchos proyectos dependían de left-pad para poder construirse o instalarse. Así que, cuando el paquete desapareció del repositorio, innumerables desarrolladores de todo el mundo comenzaron a ver errores al intentar compilar o ejecutar sus aplicaciones.

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El gestor de paquetes NPM, usado para difundir malware entre los desarrolladores de aplicaciones NodeJS

Durante varias horas, amplios sectores del ecosistema de JavaScript quedaron paralizados. No es que las aplicaciones web dejaran de funcionar: pero nuevas instalaciones y despliegues fallaban, especialmente en entornos de integración continua (CI/CD). Y 'NPM' tuvo que reaccionar reinstaurando (de nuevo a espaldas de Koçulu) el paquete con el mismo nombre, algo que normalmente no está permitido, debido a la urgencia de la situación.

En definitiva, un episodio bastante movido que terminó generando todo un debate ético y técnico sobre la gobernanza del software libre.

¿Qué aprendimos? (¿O qué deberíamos haber aprendido?)

Este incidente puso de relieve varias lecciones clave sobre el desarrollo de software moderno:

• La interdependencia extrema: un software aparentemente insignificante puede estar en el corazón de cientos o miles de otros sistemas.
• Falta de redundancia: muchas empresas dependían de servidores externos sin tener copias locales de sus dependencias.
• Gobernanza y control: los conflictos entre desarrolladores independientes y plataformas centralizadas como NPM pueden tener consecuencias técnicas de gran alcance.
• Licencias abiertas y sus límites: left-pad estaba bajo la licencia WTFPL ('Do What The Fuck You Want With It', algo así como "Haz lo que te dé la pulcra gana con esto"...y sí, existe), que permite hacer prácticamente cualquier cosa con el código. Esto facilitó su reinstauración, pero también ilustró los riesgos de tener software crítico sin responsabilidad clara.

El caso de left-pad nos recuerda que gran parte de la tecnología que usamos a diario se sostiene sobre proyectos de código abierto mantenidos por personas que, muchas veces, no reciben compensación alguna. Esta situación sigue vigente hoy. Por eso, además de utilizar software libre, es crucial apoyarlo: económicamente, con tiempo o al menos con reconocimiento.

Porque, al final, todo Internet puede terminar dependiendo de un puñado de líneas de código escritas por un desarrollador solitario en su tiempo libre.

Pese a ello, pocos fueron los que aprendieron la lección. Esa falta de aprendizaje quedó patente con otro incidente aún más grave: Log4Shell.

Log4Shell: cuando todo volvió a fallar

En diciembre de 2021, se descubrió una vulnerabilidad crítica (CVE-2021-44228) en Log4J, una biblioteca de código abierto usada para registrar eventos en aplicaciones Java. Este fallo permitía la ejecución remota de código, lo que convertía a millones de servidores en objetivos accesibles para los atacantes.

La respuesta fue veloz: en apenas 24 horas, los mantenedores —tres voluntarios que trabajaban en su tiempo libre— lanzaron un parche. Sin embargo, el escándalo fue otro: ¿cómo era posible que una biblioteca esencial para empresas multimillonarias estuviera mantenida por tres personas no remuneradas, personas que tuvieron que pasarse toda una noche sin dormir para evitar problemas masivos de ciberseguridad?

Volvía a reverlarse un patrón familiar: el corazón tecnológico de las mayores corporaciones del mundo late gracias a esfuerzos individuales poco reconocidos, y peor aún, precarizados: estos desarrolladores, lejos de recibir apoyo, fueron víctimas de ataques injustos mientras intentaban contener el desastre.

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El respaldo a los proyectos 'open source', motivo de una cumbre en la Casa Blanca convocada para evitar casos como el de Log4Shell

¿Cómo evitar el próximo "left-pad"?

La caída de left-pad debía habernos enseñado sobre la fragilidad del ecosistema de software libre (que es como decir el ecosistema de todo Internet). Pero no aprendimos. En lugar de reforzar los cimientos del open source, las grandes tecnológicas continuaron capitalizando sus beneficios sin invertir proporcionalmente en su sostenimiento.

La solución no pasa solo por hacer forks o tener listas copias de respaldo de los paquetes. Amplios sectores del mundo del código abierto y/o el desarrolló web piden tomar medidas:

1. Financiación estable: patrocinios, fondos públicos y modelos sostenibles que remuneren el mantenimiento.
2. Gobernanza comunitaria: evitar que proyectos críticos dependan de una sola persona.
3. Auditoría y mantenimiento continuo: establecer estándares mínimos de seguridad, testing y actualización.
4. Cultura de la dependencia consciente: no importar paquetes triviales solo por conveniencia.

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En Genbeta | Qué fue de los programadores que hace dos años trabajaron gratis para evitar pérdidas millonarias a grandes tecnológicas

El formato PDF es mucho más polivalente de lo que la mayoría de los usuarios piensa, sin duda. Pero lo cierto es que, hasta ahora, cuando uno oía decir "Voy a echar una partida, voy abriendo el PDF", no esperaba que la partida tuviera lugar dentro del documento en sí.

Pero, por supuesto, en el mundillo tecnológico la creatividad no conoce límites. Un ejemplo de eso es la reciente adaptación de videojuegos icónicos, como Doom y Tetris, para poder ejecutarse dentro de este formato.

El PDF: mucho más de lo que parece

Adobe creó los PDF en la década de 1990, como un medio para compartir documentos que se visualizaran de manera consistente en cualquier dispositivo o sistema operativo. Aunque su propósito inicial era bastante limitado en sus objetivos, lo cierto es que sus actuales especificaciones técnicas incluyen características poco conocidas, como soporte para JavaScript, que permiten añadir interactividad a su contenido.

Esta funcionalidad ha sido aprovechada, desde su implementación, tanto por desarrolladores creativos como por actores malintencionados. Mientras que los primeros han encontrado formas de portar videojuegos al formato, los segundos han utilizado esta complejidad para diseñar malware.

DoomPDF en acción.

Matar demonios espaciales también es ofimática

Pero si el PDF ha sido objeto y motivador de soluciones creativas, el legendario juego Doom, lanzado en 1993 por iD Software, no se queda atrás: ha sido portado a plataformas inusitadas, desde calculadoras hasta pruebas de embarazo electrónicas. Ahora, gracias al desarrollador identificado como 'ading2210', también se puede jugar en un archivo PDF creado por el proyecto DoomPDF.

Para hacer esto posible, el código original de Doom fue convertido a código asm.js (un subconjunto optimizado de JavaScript diseñado para ser ejecutado de manera altamente eficiente en los navegadores web). Posteriormente, los desarrolladores enfrentaron un desafío particular: la visualización.

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Los lugares más insólitos donde se ha ejecutado 'Doom': cajeros, tests de embarazo, robots de cocina, osciloscopios o 'Minecraft'

En lugar de utilizar miles de pequeños campos de texto individuales para representar cada píxel (lo cual sería extremadamente lento), se optó por asignar un campo de texto a cada fila de la pantalla, utilizando caracteres ASCII para crear gráficos monocromáticos.

No podía faltar el Tetris

Por su parte, el programador Thomas Rinsma decidió explorar las capacidades de los PDFs creando una versión jugable de Tetris. Este proyecto, llamado PDFTris, utiliza una cuadrícula de botones que se activan o desactivan mediante JavaScript para simular los bloques del juego. A diferencia de Doom, cuya complejidad gráfica representa un desafío mayor, Tetris se beneficia de su diseño sencillo y minimalista.

El documento que implementa PDFTris muestra cómo los eventos de JavaScript, como el manejo de teclas en campos de texto, pueden ser aprovechados para crear un bucle de juego funcional. Este enfoque no solo es ingenioso, sino que también demuestra que, incluso con un entorno limitado como el PDF, es posible desarrollar experiencias interactivas.

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En Genbeta | El creador de Tetris tardó 10 años en cobrar por su trabajo mientras otros se hacían ricos con él. Al menos ahora ya es millonario

Hace poco estaba revisando el subreddit /r/learnjavascript y, en un hilo titulado "¿Cuánto me ayudará JavaScript en el desarrollo de IA?", me encontré con esta respuesta:

"Si por 'IA' te refieres a 'desarrollar aplicaciones que proporcionen una interfaz de usuario que combine el resultado de algún servicio respaldado, por ejemplo, por un gran modelo de lenguaje (LLM)', entonces la respuesta es 'mucho', porque JavaScript se utiliza principalmente para escribir código para interfaces de usuario web.

Si por 'IA' te refieres a 'implementar mi propia versión de alguna de las diversas tecnologías que actualmente están asociadas con el término "IA" a un nivel fundamental', entonces la respuesta es 'no mucho, la verdad', porque JavaScript se utiliza principalmente para escribir código para interfaces de usuario web".

Me pareció una contribución interesante, porque el primer párrafo es indudablemente cierto... pero el segundo es, sin embargo, bastante matizable.

Y es que, aunque JavaScript no sea el primer lenguaje de programación que te puede venir a la mente a la hora de pensar en desarrollar aplicaciones de IA (Python destaca claramente en ese campo), sigue siendo posible utilizarlo en muchos ámbitos relacionados con el machine learning.

¿Qué aporta JavaScript?

JavaScript es un lenguaje de programación tan versátil como accesible, diseñado originalmente para proporcionar interactividad en páginas web. Su flexibilidad y su capacidad de ejecutarse tanto en el navegador como en el servidor (un detalle, este último, que parece olvidar el comentarista de Reddit) lo han convertido en una opción más relevante de lo que pudiera parecer en un primer momento para el desarrollo de aplicaciones de IA.

Por supuesto, es una opción con limitaciones, pues en comparación con lenguajes como Python, puede ser menos eficiente en términos de rendimiento a la hora de realizar operaciones complejas de entrenamiento de modelos, y aunque su ecosistema está en plena expansión, no ha alcanzado aún la madurez de las bibliotecas de IA disponibles en Python.

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Antes de que se impusiera Python, estos fueron los lenguajes con los que se desarrollaba inteligencia artificial

Cómo aprender a desarrollar IA con JavaScript paso a paso

Fundamentos de JavaScript

Antes de adentrarse en el desarrollo de IA, es crucial dominar los conceptos básicos de JavaScript: variables, funciones, objetos, estructuras condicionales y bucles. Además, familiarizarse con herramientas clave como Node.js, Express.js y React.js facilitará la creación de aplicaciones robustas.

Conceptos fundamentales de la IA

Entender los principios básicos de la IA (que puedes adquirir gratuitamente en muchos cursos online), como aprendizaje supervisado y no supervisado, redes neuronales, clasificación, regresión y agrupamiento, es esencial. Estos conocimientos son la base para desarrollar algoritmos inteligentes.

Aprendizaje automático con JavaScript

El aprendizaje automático (o 'machine learning') permite a las máquinas aprender de datos y hacer predicciones. Herramientas como TensorFlow.js proporcionan funcionalidades avanzadas para entrenar y desplegar modelos de IA directamente en JavaScript, en navegadores y entornos Node.js. 

Proyectos prácticos

La mejor manera de consolidar conocimientos es aplicándolos en proyectos reales, para que puedas adquirir experiencia práctica y crearte un portafolio competitivo de cara al mercado laboral. Si te preguntas qué tipo de usos puedes darle a JavaScript a la hora de desarrollar aplicaciones de IA, aquí tienes algunas ideas:

• Reconocimiento de imágenes y procesamiento de vídeos.
• Procesamiento de lenguaje natural (NLP) para chatbots y asistentes virtuales.
• Desarrollo de sistemas de seguridad basados en reconocimiento visual.
• Automatización de tareas repetitivas, como análisis de texto o conversión de formatos.
• Desarrollo de aplicaciones predictivas basadas en datos históricos.
• Simulaciones de procesos biológicos para investigación académica.
• Creación de aplicaciones interactivas que respondan a movimientos o gestos.

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Así puedes instalar un entorno básico de desarrollo de Node.js en Windows (sin necesidad de WSL)

Principales herramientas de JavaScript para la IA

El ecosistema de JavaScript incluye una amplia gama de herramientas diseñadas específicamente para facilitar el desarrollo de aplicaciones de IA, librerías y frameworks que no sólo democratizan el acceso al desarrollo de IA, sino que también permiten a JavaScript consolidar su posición como un lenguaje relevante en este campo:

TensorFlow.js

TensorFlow.js es la versión adaptada para JavaScript del popularísimo framework TensorFlow, desarrollado por Google. Ofrece capacidades avanzadas para desarrollar, entrenar y desplegar modelos de machine learning directamente en navegadores y entornos Node.js.

Características clave:

• Ejecución de modelos en el navegador, eliminando la necesidad de servidores para tareas básicas.
• Compatibilidad con modelos preentrenados, que permite integrar funcionalidades avanzadas sin empezar desde cero.
• Entrenamiento de modelos personalizados utilizando datos del usuario en tiempo real.
• Amplísima documentación y una comunidad activa de desarrolladores.

ConvNetJS

ConvNetJS es una biblioteca ligera que facilita la implementación de arquitecturas de deep learning como CNNs y redes recurrentes (RNNs) directamente en el navegador o en entornos Node.js, sin necesidad de dependencias externas.

Brain.js

Brain.js es una biblioteca intuitiva para la implementación de redes neuronales en JavaScript, diseñada tanto para el navegador como para Node.js. Cuenta con una API simple y fácil de usar, ideal para desarrolladores principiantes en machine learning.

Synaptic.js

Synaptic.js es una biblioteca de redes neuronales que destaca por su flexibilidad y simplicidad, siendo adecuada tanto para principiantes como para usuarios avanzados. Permite la creación de redes neuronales multicapa personalizadas.

Natural.js

Natural.js es una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que simplifica el análisis y la generación de texto en JavaScript. Compatible con algoritmos de clasificación y sistemas de etiquetado.

ml.js

ml.js es una colección de algoritmos de machine learning en JavaScript que proporciona herramientas para el análisis de datos y la construcción de modelos de aprendizaje. Cuenta con amplio soporte para algoritmos como regresión lineal, k-means y árboles de decisión.

tracking.js

Tracking.js es una biblioteca ligera para la implementación de aplicaciones de seguimiento de objetos y análisis de imágenes en JavaScript. Es ideal para desarrollar aplicaciones que necesitan realizar tareas de visión por computadora en tiempo real, proporcionando funciones de detección y seguimiento de colores, caras y objetos definidos por el usuario.

OpenCV.js

OpenCV.js es una adaptación de la popular biblioteca de visión por ordenador OpenCV, diseñada para ejecutarse directamente en el navegador mediante JavaScript y WebAssembly. Procesa tanto imágenes como vídeos, y proporciona una amplia gama de algoritmos, incluidos detección de bordes, reconocimiento de objetos y análisis de movimiento.

• Utiliza WebAssembly para ejecutar operaciones complejas con alta eficiencia.
• Funciona en cualquier navegador moderno sin necesidad de instalación de software adicional.

Imagen | Marcos Merino mediante IA + Toms Design vía IconScout

En Genbeta | Las herramientas de programación con IA están provocando que los desarrolladores codifiquen cada vez peor

En la industria tecnológica actual, estar al tanto de los lenguajes de programación más demandados se ha convertido en una herramienta esencial para cualquier persona que quiera abrirse paso en el competitivo mercado laboral de desarrollo de software. A pesar de que existen centenares de lenguajes de programación, tan sólo unos pocos de ellos acaparan la mayoría de las ofertas laborales.

Gracias a un exhaustivo estudio realizado por DevJobsScanner tras someter a 'scrapping' hasta 12 millones de ofertas de empleo en el área de la programación, publicadas a lo largo de 21 meses en plataformas web como LinkedIn, Glassdoor y Dice. ¿El objetivo? Identificar los lenguajes de programación más demandados en la actualidad.

Metodología del estudio

Para llevar a cabo este estudio, su autor se enfocó en analizar los títulos de las ofertas de empleo, descartando aquellas que sólo indicaban una posición genérica como "Backend Developer" y enfocándose en aquellas que especificaban lenguajes, como "Desarrollador React" o "Desarrollador Laravel".

Asimismo, se tuvo en cuenta que muchas ofertas de empleo pueden involucrar múltiples lenguajes de programación. Por ejemplo, un puesto para "Full Stack Developer (Django/Angular)" se contabilizó para Python y JavaScript/TypeScript.

¿Qué lenguajes de programación lideran la demanda en el mercado laboral?

1. JavaScript y TypeScript: Líderes indiscutibles en el desarrollo web

Desde su creación, JavaScript ha jugado un papel crucial en el desarrollo de aplicaciones web dinámicas y sigue siendo el lenguaje de programación más demandado en 2024. Con una impresionante cifra de 651.000 ofertas de trabajo (equivalente al 31% del total de empleos que requieren conocimientos específicos de programación), JavaScript y su extensión TypeScript lideran el mercado.

TypeScript ha ganado popularidad en los últimos años debido a su capacidad para mejorar la seguridad y robustez del código, facilitando el trabajo en grandes proyectos. Frameworks modernos como Angular y NestJS están escritos en TypeScript, lo que refuerza la posición de este lenguaje en el ámbito laboral.

2. Python: La versatilidad como su mayor fortaleza

Python, que se ubica en el segundo lugar de la lista, es conocido por su facilidad de uso y su capacidad para adaptarse a una variedad de aplicaciones, desde el desarrollo web hasta el análisis de datos y la IA. Con 408.000 ofertas laborales (20% del total), Python ha consolidado su posición en la industria, respaldado por una gran comunidad de desarrolladores.

La simplicidad de Python y su amplia gama de librerías especializadas, como Django y Flask, lo convierten en una opción ideal para empresas y desarrolladores que buscan flexibilidad.

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Por qué muchos programadores dicen que los lenguajes no importan: el secreto está en el pseudocódigo y la sintaxis

3. Java: La fiabilidad de un clásico

Java mantiene una posición fuerte en el mercado, ocupando el tercer lugar en la lista de lenguajes más demandados, con 376.000 ofertas de empleo (18% del total). Aunque su popularidad ha disminuido con la llegada de lenguajes modernos como Kotlin, Java sigue siendo esencial en muchas empresas de alto nivel, gracias a su framework Spring y a su presencia en aplicaciones críticas.

4. C#: La base del ecosistema de Microsoft y más allá

C# ha demostrado ser una opción sólida y estable en la industria, ocupando el cuarto lugar en el ranking con 246.000 ofertas laborales (12% del total). Desarrollado para superar las limitaciones de C++, C# es ampliamente utilizado en aplicaciones empresariales y de videojuegos, gracias a su integración con el framework .NET y la popularidad de Unity.

5. PHP: La herramienta veterana del desarrollo web

Aunque PHP fue inicialmente un proyecto modesto para crear páginas web personales, ha evolucionado para convertirse en un lenguaje fundamental en el desarrollo web, particularmente para aplicaciones respaldadas por frameworks como Laravel y WordPress. Con 206.000 ofertas laborales (10% del total), PHP demuestra su relevancia continua, a pesar de la competencia con lenguajes más modernos.

6. C/C++: El legado en la programación de bajo nivel

Con una historia de más de cincuenta años, C y C++ siguen siendo lenguajes esenciales en aplicaciones de alto rendimiento, como videojuegos, servidores y bases de datos. Sin embargo, su demanda ha disminuido, pasando de un 10% de las ofertas laborales en 2023 a un 6-7% en 2024. Esta caída sugiere un cambio en la industria hacia lenguajes más modernos, aunque C/C++ sigue siendo relevante en sectores específicos.

7. Ruby: La estabilidad en nichos específicos

Ruby, a menudo utilizado junto con su framework Ruby on Rails, ocupa el séptimo lugar en la lista de lenguajes más demandados. Aunque representa solo un 4% de las ofertas laborales (76.000 empleos), Ruby es fundamental para compañías tecnológicas prominentes como Twitter y GitHub. Su nicho especializado y su estabilidad en la demanda laboral lo convierten en una opción segura para ciertos desarrolladores.

8. Go: La joven promesa en ascenso

Go, desarrollado por Google hace 12 años, ha captado la atención de empresas que buscan mejorar la productividad en entornos de código amplio y multicore. Aunque Go solo representa el 2% de las ofertas laborales (49.000 empleos), su demanda ha mostrado un aumento reciente, probablemente impulsado por compañías como Uber y Twitch que lo han adoptado en sus infraestructuras.

Vía | DevJobsScanner

Imagen | Marcos Merino mediante IA

En Genbeta | La pregunta más infravalorada en entrevistas de trabajo a desarrolladores: demuestra la experiencia con muchos lenguajes

Una de las cosas que más recuerdo de mi época universitaria es la de estar en la sala de ordenadores picando código y compilando en busca de elaborar el programa requerido que cumpliera lo que pedía el ejercicio y por supuesto, que funcionara bien. Horas y horas rebuscando, pendiente de los puntos y comas y los paréntesis que me dejaba. Aprender una nueva función era un hito, pero saber bien como funcionaba solo llegaba después, tras haberla integrado en mis líneas. Me habría venido de cine tener una herramienta como esta web que desgrana cada línea de código y la explica.

Porque si estás aprendiendo Python (el lenguaje de programación más usado), pero también otros tan populares como Java, JavaScript, C o C++, este recurso vale oro: ejecuta línea a línea los programas, describe el funcionamiento y lo muestra de forma gráfica para facilitar y agilizar la comprensión y lo mejor: es completamente gratis.

¿No sabes qué hace esa línea de código? Esta web acude al rescate

La web en cuestión se llama Python Tutor y es una magnífica herramienta para el aprendizaje a la vieja usanza, esto es, desgranando línea a línea para descubrir lo que hace cada orden y si está bien o no. Una vez dentro, solo tienes que elegir el lenguaje de programación en el que quieres que te eche una mano para después encontrarte un pequeño ejemplo sobre su funcionamiento.

Así, en el recuadro de la izquierda vemos el código introducido, donde encontraremos una marca con una flecha verde que indica la línea que está ejecutando y otra flecha roja para la siguiente. A la derecha, otro recuadro donde en inglés, con gráficos y palabras  para explicar qué está pasando al ejecutar el programa.

Bajo el ejemplo, encontramos un cajetín donde podemos elegir la versión del lenguaje de programación que estamos usando de entre las disponibles y un espacio donde escribir o pegar el código con el que estemos trabajando. Después, la opción de 'Visualize execution' para ver lo que hace y ojo, porque hasta dispone de una herramienta con IA para echarnos una mano al tocar el botón de 'Get IA help'.

Ojo porque esta web no solo sirve para aprender a programar, sino también constituye un buen recurso para docentes, ya que abajo del todo existe la posibilidad de generar un link para pasar al alumnado con la explicación. O para guardártela tú para repasar.

Portada | Foto de Fotis Fotopoulos en Unsplash y Lupa iconos creados por zero_wing - Flaticon

En Genbeta | 11 cursos gratis para aprender a programar en Python, el lenguaje más popular

El Índice TIOBE para enero de 2024 ha concluido que C# es el lenguaje de programación del año 2023, por primera vez en la historia del índice TIOBE.

Aunque C# ha estado entre los 10 mejores durante más de 2 décadas, ahora destaca porque se está poniendo al día con los 4 grandes lenguajes, lo que le llevó a ganar el premio al ser el lenguaje con el mayor repunte en un año (con un crecimiento del 1,43%). Ya en 2021 se especuló con que podría llegar a ser el lenguaje del año, pero al final no pudo ser.

C# es un lenguaje de programación conocido por haber sido estandarizado por Microsoft, ha sido un lenguaje popular tradicionalmente gracias a los desarrolladores de .NET, pero ya hace dos años experimentó un notable aumento de popularidad.

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C++ ha sido el lenguaje de programación de 2022, según TIOBE: ocho mejores cursos para aprenderlo gratis desde 0

Los segundos puestos, en cuanto a gran impulso, son para Scratch (+0,83%) y Fortran (+0,64%) que también han destacado por sus respectivos crecimientos. Explican desde TIOBE que "C# le está quitando cuota de mercado a Java y se está volviendo cada vez más popular en dominios como backends de aplicaciones web y juegos (gracias a Unity)".

C# fue diseñado por Anders  ejlsberg, de Microsoft, y lanzado en el año 2000, pero ha ido avanzando y adaptándose a los cambios. Así, por ejemplo, destaca que en el 2021 Microsoft lanzó la versión 10 de C# junto con .NET 6 para Linux, macOS y Windows, así como Visual Studio 2022, su primera versión de 64 bits de Visual Studio. La versión de .NET también es compatible de forma nativa con Apple Arm64 Silicon y Windows Arm64.

Python se mantiene como el más usado

De todos modos, aunque el elegido como lenguaje de programación del año haya sido C#, gracias a su enorme impulso, el lenguaje más usado se mantiene un año más siendo Python, seguido de C, C++ y Java. Todos ellos mantienen las posiciones del primer al cuarto puesto, al igual que el pasado año, pero todos ellos han perdido cuota de en este año.

En quinta posición está C# y en la sexta encontramos a JavaScript que ha subido un puesto frente a la situación del pasado año y a PHP que ha pasado al séptimo puesto desde el décimo.

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Estos serán los lenguajes de programación con más salida en 2024. Puedes empezar a aprenderlos gratis

Desde TIOBE recuerdan que Julia tocó brevemente el índice en el año 2023, pero no ha conseguido mantenerse dentro. Predicen que el lenguaje probablemente necesite madurez (aunque ya tiene más de una década) y una comunidad mayor para poder lograr mayor estabilidad.

Paul Jansen, el CEO de TIOBE dice que apuesta a que Dart (con Flutter) y TypeScript van a tener un gran año. Sobre TypeScript recuerda que ya se usa mucho en la industria pero que "por alguna razón no logra una estabilidad en el índice", aunque podría ser en este 2024 que la consiga.

Si miras las gráficas desde el año 2002 está claro que el lenguaje que ha perdido mucha fuerza, aunque se mantenga de entre los principales, es Java (la línea naranja), mientras que C tuvo una gran caída entre 2016 y 2018 para luego remontar. Python estaba muy abajo en los comienzos del milenio para ser ahora un lenguaje ampliamente usado.

En Genbeta | Escribe en once lenguajes de programación sabiendo sólo uno de ellos con esta herramienta web

Imagen | Foto de Radowan Nakif Rehan en Unsplash 

Si con el año nuevo te has propuesto aumentar tu empleabilidad aprendiendo un nuevo lenguaje de programación o directamente un cambio profesional. Si este año nuevo te has propuesto aprender a programar desde cero, estos son los mejores lenguajes de programación para iniciarte en 2024 y lo mejor es que puedes empezar a aprenderlos gratis.

Más allá de gustos, de tu experiencia previa o del sector en el que quieras trabajar (o trabajes), una buena idea es apostar por aprender un lenguaje de programación que tenga una alta demanda. Vaya por delante que no tenemos una bola para predecir el futuro, pero para la propuesta de lenguajes de programación con más salidas y por tanto recomendados para 2024 hemos usado el índice TIOBE, que analiza la popularidad de los lenguajes de programación y de la comunidad global Developer Nation, y la encuesta anual de Stack Overflow, en la que participaron casi 90.000 personas contando qué lenguajes han aprendido y cómo, qué herramientas usan y qué quieren aprender en el futuro.

Python

La comunidad TIOBE mide la popularidad de los lenguajes de programación y se basa en su popularidad considerando motores de búsqueda mainstream como Google, Bing, Yahoo!, Wikipedia, Amazon, YouTube y Baidu, profesionales de la ingeniería a escaa mundial y cursos, entre otros.

Python despunta en TIOBE y a decir verdad, es uno de los lenguajes de programación más interesantes para aprender porque es relativamente sencillo y su parecido con el inglés, el idioma oficial de internet. Ojo, no confundir sencillez con potencia, ya que cuenta con cientos de librerías, frameworks y se postula como el estándar en dos áreas tan importantes en la actualidad como el big data y el machine learning.

• Casi 200 cursos de Python hay disponibles en EdX, algunos básicos como este 'IBM: Python Basics for Data Science' de menos de 40 horas de duración a otros más avanzados como 'UCSanDiegoX: Python for Data Science' para ciencia de datos de hasta 100 horas pasando por el 'CS50's Web Programming with Python and JavaScript' de Harvard. Si los quieres en castellano, también hay una buena lista con títulos como 'Python: aprender a programar' de la Universidad de Valencia o 'AnahuacX: Introducción a la Ciencia de Datos con Python'.
• En Coursera hay casi 1.500 cursos y más de 600 en castellano. Para principiantes hay títulos como 'Conceptos básicos de Python' de la Universidad de Michigan o este de Duke de 'Fundamentos de programación en Python', pero si quieres algo más a fondo, 'Get Started with Python' de Google es una buena opción. En castellano puedes encontrar 'Python para ciencia de datos, IA y desarrollo' de IBM o 'Python para todos' de Duke.
• Casi 6000 cursos gratis hay en Udemy, algunos básicos como 'Programación para Principiantes: Python Primeros Pasos' o 'Introducción a la Programación con Python' para iniciarse, exhaustivos y divididos en módulos como 'Curso de Python 3.12: Aprende Desde Cero a Pro 2023', más específicos como 'Curso de Inteligencia Artificial con Python' o si prefieres aprender con ejemplo, este de '+30 Ejercicios Resueltos en Python'.
• En Codeacademy hay disponible gratis 'Learn Python 2' para principiantes, 'Getting Started with Python for Data Science, o si ya tienes experiencia con programación, este 'Python for Programmers'.

JavaScript

Que JavaScript sea el número 1 de Stack Overflow no es una sorpresa, considerando que es su undécimo año consecutivo mandando en la lista. No obstante, cabe destacar la subida de Python hasta el tercer puesto, que ojo se coloca en el primer puesto para quienes no se dedican profesionalmente al desarrollo. Y es que como comentábamos más arriba, es el candidato perfecto para iniciarse.

Lo de conocimientos en JavaScript abunda en las ofertas de trabajo y no es para menos, habida cuenta del auge del desarrollo web y lenguajes relacionados como TypeScript, ReactJS, React Native, NodeJS..., por lo que constituye toda una piedra angular con alta empleabilidad.

• En Coursera hay más de 600 cursos, con algunos impartidos por empresas tan importantes como Meta y su 'Programación con JavaScript' o un versátil 'HTML, CSS y Javascript para desarrolladores web'. Para principiantes, este 'JavaScript para principiantes' o este 'Conceptos básicos de JavaScript', ambos de la UCDavis de California.
• Más de 2000 cursos de diferentes niveles, idioma y características encontramos en Udemy. Puedes empezar desde cero con este de 'Introducción a la Programación con JavaScript' o este de 'Javascript Essentials', pero puedes ir más a fondo con este corto 'Advanced JavaScript Development' o más orientado y global 'Crea una página web moderna con HTML CSS Y JAVASCRIPT'. En castellano tienes también este básico de 'Sumérgete en JavaScript'.
• En EdX hay 67 cursos, con algunos básicos como 'JavaScript Introduction' de 40 horas o este llamativo y corto 'Guided Project: Learn JavaScript with Rock-Paper-Scissors' de IBM que puede servirte para ver si te interesa. Más globales y enmarcados para la web, este 'Introduction to Web Development with HTML5, CSS3, and JavaScript'. También global y bastante intensivo, este 'CS50's Web Programming with Python and JavaScript' de Harvard y unas 100 horas de duración.
• En Codeacademy hay unos cuantos cursos de lo más interesantes. Para principiantes, este 'Learn JavaScript: Fundamentals' de solo 4 horas, 'Learn JavaScript' de 15 horas o 'Learn Intermediate JavaScript' de 10 horas.

Portada | Foto de James Harrison en Unsplash

En Genbeta | Estos son los lenguajes de programación mejor y peor pagados en España en 2023, según un informe de Manfred

Google Bard anunció esta semana que exporta código para replicarlo en 18 lenguajes de programación. La función Exportar a Replit de Google Bard ahora admite 19 lenguajes de programación en total, que son Python, C+, JavaScript, PHP, Bash, C, C#, C++, CSS, Dart, Go, HTML, Java, Kotlin, Ruby, Rust, SQL, Swift y TypeScript.

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Google acaba de lanzar Bard en España: la IA de Google llega con múltiples funciones para hacer frente a ChatGPT

Otro anuncio es que ahora se usar Bard  para acceder a información útil de aplicaciones y servicios de Google en japonés y coreano, además de inglés. "Con las extensiones de Bard puedes  obtener información en tiempo real de YouTube, Hoteles, Vuelos y Maps, e incluso permitir que Bard acceda a información de tu cuenta de Gmail,  Documentos y Drive, para que puedas encontrar, resumir y obtener  respuestas fácilmente de tu contenido personal", dice el anuncio.

Enjoy! 🇯🇵🇰🇷 https://t.co/MV9MjT75as pic.twitter.com/dKXcqfLQQF

— Jack Krawczyk (@JackK) December 19, 2023

Ha sido Jack Krawczyk, jefe de producto de Bard en Google, quien anunció las novedades en su cuenta de X, antiguo Twitter.

Qué quiere decir la integración de los lenguajes de programación en Bard

Explican desde la web oficial de la herramienta de inteligencia artificial de Google, que además de Python, la función Exportar a Replit ahora admitirá 18 lenguajes de programación,  como C++ y JavaScript, Ruby, SQL y Swift.

El gigante de Mountain View afirma que "seguimos viendo que  los desarrolladores recurren a Bard para obtener ayuda con la programación y nos han informado de que existe interés por utilizar las  funciones específicas de programación de Bard en más lenguajes de  programación".

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Así de fácil puedes probar ya el nuevo y potente Gemini Pro desde Google Bard en España sin esperas

Los usuarios de Bard pueden encontrar la opción "Exportar a Replit" en el menú "Compartir" al final de una conversación. Ahora, dicen desde Google, "después de codificar algo en Bard, puedes enviarlo a tu cuenta Replit para integrarlo con el resto de tus proyectos de codificación, como el desarrollo de complementos de WordPress".

Este verano ya habíamos visto que Google Bard es una excelente herramienta para entornos profesionales y  académicos, y que "si quieres que te ayude con cualquier materia, basta con que se lo pidas". Entre otras, también puedes hacer que te ayude con  tu código y obtener así soluciones alternativas. Hasta ahora, si escribías en Python podías exportar el código a Replit y a Google Colab a través de una función integrada de Bard.

Imagen| Foto de Mojahid Mottakin en Unsplash

Vía| SEJ

En Genbeta | Google Bard 'amenaza' el liderazgo de ChatGPT: la clave está en sus características superiores y gratuitas

Es una realidad que programar en pocos años no será algo opcional, y pasará a ser obligatorio para conseguir uno de los puestos de trabajo que están surgiendo debido a la revolución tecnológica que vivimos. Pero también es una realidad que sentarnos a estudiar, sobre todo cuando ya se tiene una edad, es algo laborioso y pesado para muchas personas.

Ante esta situación hay que buscar otras formas de aprender que no sea ponerse delante de una web a leer y a practicar código. Y es por ello que os traemos un interesante proyecto que se basa en aprender a programar de manera gratuita mientras con juegos retro. Y aunque parece algo que no casa muy bien, el aprender con el jugar, lo cierto es que se hacen las lecciones realmente amenas.

Una nueva forma de aprender a programar gratis

La página en cuestión es Codedex.io y nada más entrar nos encontramos una interfaz que a nosotros particularmente nos encanta al trasladarnos a los juegos antiguos. En esta primera pantalla se va a tener que pulsar en Espacio para comenzar a responder preguntas sobre lo que quieres conseguir desarrollando para iniciar el juego adecuado para ti.

Todo comienza con una muy buena historia que va a guiarte por toda esta aventura de aprendizaje en un lenguaje concreto. A partir de aquí se presentará una interfaz con diferentes apartados y diferentes niveles que vas a tener que ir superando, hasta llegar al final para poder crear tu propio proyecto.

Dentro de cada uno de los ejercicios del bloque (por los que se consigue experiencia al completar) se puede encontrar una consola a la derecha para poder ir ejecutando el código que se va proponiendo en las lecciones que se encuentran a la derecha. Para ir guardando todo este progreso es importante crear una cuenta con la que se irá sincronizando en tiempo real.

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Aprende a programar con Python gratis con este curso: muy visual y con acceso a todo el código

Hay que destacar que en esta web se va a poder aprender Python, HTML, JavaScript y CSS así como encontrar diferentes retos para poder practicar todo lo que se ha aprendido, independientemente de la formación a través de juegos que hemos comentado. Es por ello que estamos ante una interesante forma de aprender nuevos lenguajes de programación, con una experiencia de fondo que sin duda te va a encantar si eres amante de los juego retro.

En Genbeta | Los mejores cursos para aprender a programar desde cero gratis