¿Qué lenguajes de programación y tecnologías aprender en 2025?

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El 2025 será un año crucial para el desarrollo tecnológico. A medida que la industria evoluciona, también lo hacen las herramientas y habilidades necesarias para destacar en ella. Las decisiones que tomes hoy en cuanto a qué lenguajes y tecnologías aprender determinarán tu capacidad para competir en un mercado laboral cada vez más exigente.

Los años 70 trajeron el auge de C, que estableció las bases para lenguajes modernos como C++ y Java. La década de los 90, con la explosión de internet, consolidó a JavaScript como el lenguaje del desarrollo web y a Java como la opción predilecta para aplicaciones empresariales escalables. Estos hitos reflejan cómo los lenguajes evolucionan para satisfacer las demandas cambiantes de la tecnología y el mercado.

De cara al futuro, las proyecciones indican que la tecnología continuará siendo un motor económico global. Según el Foro Económico Mundial, la inteligencia artificial y otras tecnologías digitales podrían generar alrededor de 97 millones de nuevos empleos en sectores como análisis de datos, desarrollo de software e inteligencia artificial para 2025​​.

En América Latina, se espera que la inversión empresarial en tecnologías de la información crezca un 12% anual, impulsando la demanda de habilidades digitales y nuevos desarrolladores​​. Este crecimiento es especialmente significativo en mercados como México, Brasil y Colombia, que lideran la transformación digital en la región​​.

Estas tendencias no solo subrayan la importancia de adquirir conocimientos tecnológicos, sino también la necesidad de anticiparse a las habilidades más demandadas para aprovechar estas oportunidades. En este contexto, dominar lenguajes y tecnologías clave será fundamental para cualquier profesional que quiera formar parte del futuro tecnológico.

¿Qué aprender en 2025?

Tres rankings recientes ofrecen un panorama claro sobre las tendencias tecnológicas más importantes: el Índice TIOBE, el ranking de GitHub basado en usuarios contribuyentes y el listado de los lenguajes de mayor crecimiento en GitHub para 2024.

El Índice TIOBE, una referencia clásica para medir la popularidad de los lenguajes de programación, coloca a Python en la cima, seguido de C++, Java, C y C#. Este ranking evalúa la frecuencia con la que se buscan términos relacionados con estos lenguajes en motores de búsqueda como Google, Bing y Yahoo.

Por otro lado, el ranking de GitHub, basado en la cantidad de contribuyentes únicos a proyectos, refleja un crecimiento masivo en Python, mientras que lenguajes como JavaScript y TypeScript mantienen su relevancia.

Por último, el ranking de los lenguajes de mayor crecimiento en GitHub en términos de porcentaje de adopción para 2024 posiciona a Python, TypeScript, Go, HCL y Kotlin como los lenguajes que más rápido ganan terreno. Estos datos no solo confirman las preferencias actuales, sino que también proyectan qué habilidades serán esenciales en el futuro.

Python: el líder indiscutido de la programación

Python no es solo el lenguaje más popular, sino también el más versátil, gracias a su capacidad para adaptarse a múltiples contextos tecnológicos y su sintaxis simple, que facilita el aprendizaje y la implementación. Su crecimiento exponencial se debe a diversos factores, entre ellos, su estrecha relación con la inteligencia artificial (IA) generativa. Modelos de lenguaje como ChatGPT y Bard generan código automáticamente en Python, aprovechando su estructura lógica y claridad. Esto ha posicionado a Python como el lenguaje por excelencia en áreas emergentes como el machine learning, la ciencia de datos y la automatización.

En el campo del machine learning, Python domina con bibliotecas líderes como TensorFlow, Keras y PyTorch, que permiten construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo. Estas herramientas son fundamentales en sectores como la salud, donde se usan para diagnósticos asistidos por IA; en la industria automotriz, para la creación de vehículos autónomos; y en el comercio, con motores de recomendación personalizados.

La ciencia de datos es otra área donde Python brilla. Bibliotecas como Pandas y NumPy facilitan la manipulación y análisis de grandes volúmenes de datos, mientras que Matplotlib y Seaborn ofrecen potentes herramientas para la visualización. Empresas de sectores tan variados como el marketing digital, las finanzas y la logística utilizan Python para tomar decisiones basadas en datos, identificar tendencias del mercado y optimizar procesos.

En cuanto a la automatización, Python se ha consolidado como un estándar para tareas repetitivas y procesos empresariales. Con herramientas como Selenium, se pueden automatizar pruebas en navegadores web, mientras que AutoPy y PyAutoGUI permiten crear flujos de trabajo eficientes en entornos operativos. Esta capacidad de simplificar procesos lo convierte en una opción valiosa para startups y grandes corporaciones.

Además, Python destaca en el desarrollo de aplicaciones web, gracias a frameworks como Django y Flask, que ofrecen estructuras robustas y escalables. Django, por ejemplo, es ideal para construir plataformas completas con funcionalidades avanzadas de manera eficiente, mientras que Flask permite mayor flexibilidad para proyectos más personalizados.

Para quienes buscan ingresar al mundo de la tecnología, Python es el punto de partida ideal. Su curva de aprendizaje es suave, y su aplicabilidad en proyectos reales permite a los principiantes construir desde aplicaciones simples hasta sistemas complejos en poco tiempo. Gracias a su comunidad activa y a los innumerables recursos disponibles, Python no solo es el lenguaje del presente, sino una herramienta esencial para abordar los desafíos tecnológicos del futuro.

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Vulnerabilidades más comunes encontradas por CodeQL en 2024

Una mala arquitectura de software abre la puerta a múltiples vulnerabilidades, muchas de las cuales han sido identificadas como las más frecuentes en 2024 por herramientas como CodeQL. Estas vulnerabilidades no solo comprometen la funcionalidad de los sistemas, sino que también los hacen susceptibles a ataques externos. Entre las más comunes se encuentran:

• Injection: Se produce cuando el sistema no valida adecuadamente las entradas del usuario, permitiendo la ejecución de comandos maliciosos. Este tipo de ataque puede comprometer bases de datos, exponer información sensible e incluso dar acceso total al sistema a atacantes externos. La solución radica en implementar validaciones estrictas y usar técnicas como la parametrización de consultas.
• Broken Access Control: Esta vulnerabilidad ocurre cuando no existen controles claros sobre quién puede acceder a qué recursos. Por ejemplo, un usuario no autorizado podría acceder a información restringida. Para prevenirlo, es esencial definir roles y permisos específicos dentro del sistema, asegurando que cada usuario tenga acceso solo a lo que necesita.
• Insecure Design: Este problema surge de una planificación inadecuada, donde no se consideran los riesgos de seguridad desde las etapas iniciales del desarrollo. Para evitarlo, los arquitectos deben integrar prácticas de diseño seguro desde el principio, utilizando herramientas de análisis de riesgos y modelado de amenazas.
• Cryptographic Failures: Los errores en la implementación de sistemas de cifrado pueden dejar datos sensibles expuestos, incluso si se utilizan algoritmos de encriptación robustos. Es crucial garantizar que las claves sean gestionadas de manera segura y que los protocolos de cifrado se actualicen regularmente.Identification & Authentication Failures: Los fallos en los sistemas de autenticación pueden permitir la suplantación de identidad, dejando a los sistemas vulnerables. La implementación de autenticación multifactor y la validación continua de sesiones son estrategias efectivas para abordar este problema.

Por qué la arquitectura es el futuro del desarrollo

En un mundo donde las aplicaciones deben manejar grandes volúmenes de datos y ofrecer experiencias de usuario impecables, la arquitectura de software es más importante que nunca. Los desarrolladores que entiendan cómo diseñar sistemas escalables, seguros y eficientes estarán mejor preparados para liderar proyectos tecnológicos en cualquier industria. No importa qué tan avanzado sea un lenguaje de programación o cuánta automatización aporte la inteligencia artificial: sin una arquitectura sólida, los proyectos están destinados al fracaso.

Para los profesionales de la tecnología, invertir tiempo en aprender los fundamentos de la arquitectura es una apuesta segura hacia el éxito. Es la diferencia entre construir un sistema que resista la prueba del tiempo y otro que se derrumbe ante el primer desafío.

SQL: el alma de los datos estructurados

En un mundo cada vez más impulsado por datos, el manejo eficiente de la información es la base del éxito en cualquier sector. SQL (Structured Query Language), desde su creación en los años 70, ha sido una herramienta fundamental para trabajar con bases de datos estructuradas, consolidándose como una habilidad esencial para los profesionales de la tecnología. En 2025, la importancia de SQL seguirá creciendo, ya que cada vez más industrias adoptan tecnologías basadas en datos como la inteligencia artificial, la analítica avanzada y la automatización.

SQL es un estándar universal para interactuar con bases de datos relacionales. Este lenguaje permite a los desarrolladores y analistas acceder, manipular y organizar datos de manera eficiente, siendo indispensable para aplicaciones que manejan grandes volúmenes de información.

La conexión entre SQL y la inteligencia artificial

Con la creciente adopción de la inteligencia artificial (IA), la necesidad de bases de datos estructuradas y bien gestionadas ha alcanzado niveles críticos. Los modelos de machine learning y otras aplicaciones de IA funcionan mejor cuando están entrenados con datos limpios, precisos y organizados. SQL es una herramienta clave en este proceso, ya que permite preparar los datos para su uso en algoritmos de aprendizaje automático.

Aprender SQL: un paso estratégico

Para los profesionales que buscan destacarse en el mercado laboral, aprender SQL es un paso estratégico. Su curva de aprendizaje es relativamente sencilla, y la habilidad es aplicable a una amplia gama de roles, desde desarrolladores de software hasta analistas de datos y gerentes de producto. Además, el dominio de herramientas como PostgreSQL, MySQL o SQL Server proporciona una ventaja adicional, permitiendo aplicar el conocimiento en proyectos reales con impacto tangible.

SQL es el puente entre los datos y las decisiones estratégicas. En un mundo donde la información es poder, dominar SQL significa tener las herramientas necesarias para extraer valor de los datos y contribuir al éxito de cualquier organización. En 2025, esta habilidad será más relevante que nunca, abriendo puertas a oportunidades laborales y posicionando a quienes la dominan como líderes en la economía digital.

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Jupyter Notebook: el aliado de la ciencia de datos

En la era de la información, donde los datos son el eje central de la toma de decisiones, las herramientas que facilitan el análisis y la comunicación de resultados se vuelven indispensables. Jupyter Notebook se consolidó como una de las herramientas más potentes en el ámbito de la ciencia de datos y el machine learning. Su capacidad para integrar código, visualizaciones y documentación en un solo entorno lo convierte en una pieza clave para los profesionales que trabajan con grandes volúmenes de datos.

La fortaleza de Jupyter Notebook radica en su flexibilidad. Permite a los analistas y científicos experimentar con diferentes enfoques en tiempo real, ajustando parámetros y probando hipótesis sin necesidad de cambiar de herramienta. Además, su capacidad para crear documentos interactivos es invaluable para la colaboración en equipos multidisciplinarios. Profesionales de diversas áreas pueden trabajar juntos, compartiendo análisis y resultados en un formato visualmente claro y comprensible.

Para cualquier profesional que aspire a adentrarse en el mundo de la ciencia de datos o la inteligencia artificial, dominar Jupyter Notebook no solo es una ventaja, sino una necesidad. Su uso no solo mejora la productividad, sino que también asegura que los resultados sean presentados de manera clara y accesible, facilitando la comunicación con equipos y clientes.

Grandes modelos de lenguaje: el futuro de la productividad

Los avances en inteligencia artificial están revolucionando el desarrollo de software, y los grandes modelos de lenguaje (LLMs) como ChatGPT, Bard y otros son un claro ejemplo de esta transformación. Estas herramientas han demostrado su capacidad para generar, depurar y optimizar código, marcando una nueva era en la productividad tecnológica. En los próximos años, se espera que el uso de LLMs se convierta en un estándar en la mayoría de los flujos de trabajo tecnológicos.

Los LLMs están diseñados para entender y generar texto de manera similar a los humanos, lo que los hace ideales para tareas repetitivas y análisis complejos. En el desarrollo de software, estas herramientas pueden reducir significativamente el tiempo necesario para completar tareas como la escritura de código, la depuración de errores y la creación de documentación. Además, su capacidad para entender contexto y generar soluciones a problemas complejos los convierte en un aliado indispensable para los desarrolladores.

En un mercado laboral en constante evolución, dominar el uso de LLMs no solo será un diferenciador, sino una habilidad esencial para mantenerse competitivo. Estas herramientas representan el futuro de la productividad tecnológica, y los profesionales que aprendan a integrarlas en sus proyectos estarán mejor posicionados para liderar en un entorno cada vez más impulsado por la inteligencia artificial.

El futuro de la tecnología en 2025 estará marcado por la especialización y la adaptabilidad. Latinoamérica, con su rápido crecimiento en tecnología, se presenta como una región llena de oportunidades para quienes deseen desarrollarse en este campo.

En Henry, entendemos estas tendencias y preparamos a nuestros estudiantes para enfrentarlas. Nuestra currícula integra las habilidades más demandadas, combinando teoría con práctica intensiva para garantizar que estés listo para competir en el mercado laboral.

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