Sectores, lenguajes y software¶
En Programación escribes Java. Después abres las noticias y parece que todos los titulares sobre IA hablan de Python. ¿Te has equivocado de lenguaje? ¿Escribirá un asistente de IA tu código antes de que acabes el ciclo, de todos modos?
Buenas preguntas, y merecen datos, no opiniones. Hoy miras tres tipos de pruebas: qué dicen las estadísticas europeas sobre qué empresas usan IA, en qué están escritos realmente los proyectos de IA reales de GitHub y qué cuentan los propios desarrolladores en las encuestas más grandes. Después miras tu futuro trabajo: qué cambia la IA en el desarrollo de software, y qué no.
Qué aprenderás
- Nombrar los sectores y los tipos de empresa donde más se usa la IA, con cifras de Eurostat
- Nombrar los principales lenguajes de programación y bibliotecas para IA y para qué sirve cada uno
- Comprobar los lenguajes de proyectos reales de IA en GitHub y citar encuestas a desarrolladores
- Describir cómo está cambiando la IA el desarrollo de software y la responsabilidad del desarrollador
- Evitar la trampa del día: "la IA es Python" solo es verdad a medias; el motor a menudo es C++, y muchas aplicaciones simplemente llaman a un modelo a través de una API
Dónde se usa más la IA¶
Eurostat es la oficina estadística de la Unión Europea. Cada año pregunta a las empresas de 10 o más personas qué tecnologías digitales usan.
Sus cifras de 2025:
| Dato (UE, 2025) | Valor |
|---|---|
| Empresas que usan al menos una tecnología de IA | 19,95% (unos 6,5 puntos más que en 2024) |
| Empresas grandes / medianas / pequeñas | 55,03% / 30,36% / 17% |
| Sector con más uso: información y comunicaciones | 62,52% |
| Uno de los sectores con menos uso: construcción | 10,79% |
| País con más uso / menos uso | Dinamarca 42,03% / Rumanía 5,21% |
| Tecnología de IA más usada: minería de textos | 11,75% |
| Finalidad más habitual: marketing o ventas | 34,70% |
Así pues, aproximadamente una de cada cinco empresas de la UE usa IA. Arraiga primero donde hay muchos datos digitales, decisiones repetidas con valor económico y personal que sabe usarla: por eso van en cabeza las empresas informáticas y las grandes empresas.
Más allá de la clasificación, algunos sectores tienen usos bien conocidos:
| Sector | Usos típicos |
|---|---|
| Informática y software | Asistentes de código, búsqueda, ciberseguridad, moderación de contenidos |
| Finanzas y seguros | Detección de fraude, riesgo de crédito, atención al cliente automatizada |
| Salud | Ayuda al diagnóstico a partir de imágenes médicas, priorización de casos, investigación de fármacos |
| Comercio y marketing | Recomendadores, segmentación de clientes, previsión de ventas |
| Industria | Mantenimiento predictivo, control de calidad visual, robótica |
| Transporte y logística | Rutas, previsión de la demanda, ayuda a la conducción |
| Turismo | Precios dinámicos, previsión de la ocupación, chatbots multilingües |
El turismo no está en lo alto de la tabla de Eurostat, pero es nuestro sector, y ya encontraste un caso real de Baleares en la lección anterior. Recuerda también que la contratación, el crédito y la salud son de riesgo alto según el Reglamento de IA.
Lenguajes y herramientas¶
| Lenguaje | Papel en la IA | Bibliotecas y herramientas |
|---|---|---|
| Python | El lenguaje de referencia para entrenar y experimentar: sencillo, con un ecosistema enorme | NumPy, pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow/Keras, Hugging Face Transformers |
| C++ (y CUDA) | Velocidad: el motor bajo muchas bibliotecas, y la ejecución de modelos en dispositivos y tarjetas gráficas | Los núcleos de PyTorch y TensorFlow, llama.cpp |
| SQL | Obtener y preparar los datos | Bases de datos y almacenes de datos |
| R | Estadística y análisis de datos | Paquetes de estadística y de visualización |
| Java y Kotlin | Añadir IA a aplicaciones de empresa y de Android, llamando a modelos | LangChain4j, Deeplearning4j, clientes de API |
| JavaScript y TypeScript | Ejecutar o llamar a modelos en el navegador y en la web | TensorFlow.js (el motor de Teachable Machine), llamadas a API |
Una biblioteca es código que otra persona ha escrito y publicado para que lo puedas reutilizar. Nadie escribe una red neuronal desde cero: importas PyTorch.
Alrededor del lenguaje hay tres herramientas más que encontrarás:
- Cuadernos (notebooks) como Jupyter o Google Colab: un documento que mezcla código, texto y resultados.
- Tarjetas gráficas (GPU), normalmente alquiladas en la nube de la Unidad 3, para entrenar.
- Modelos ya hechos y servicios de IA en la nube a los que llamas a través de una API: una dirección web a la que tu programa envía una petición y de la que recibe una respuesta. Muy a menudo una empresa no entrena nada; consume un modelo que ha entrenado otra persona.
Cuidado: \"para hacer IA me tengo que pasar a Python\"
Para entrenar y experimentar, Python es la referencia. Para usar IA dentro de una aplicación, que es lo que hacen la mayoría de los desarrolladores, llamas a un modelo a través de una API desde el lenguaje en que esté escrita la aplicación: Java, Kotlin, JavaScript. Tu Java no es tiempo perdido.
En clase: ¿de qué están hechos los proyectos de IA reales?¶
Por parejas. En la página de cada repositorio de GitHub, la columna de la derecha muestra una barra Languages con el porcentaje de cada lenguaje. No te hace falta una cuenta.
Paso 1 — Elige cuatro repositorios de esta lista (al menos uno que no sea mayoritariamente Python). Apunta los tres lenguajes principales con su porcentaje, la fecha en que lo has mirado y para qué sirve el proyecto, en una frase sacada de su README.
| Repositorio | Qué es |
|---|---|
pytorch/pytorch |
Una biblioteca de aprendizaje profundo |
tensorflow/tensorflow |
La biblioteca de aprendizaje automático de Google |
scikit-learn/scikit-learn |
Aprendizaje automático "clásico" en Python |
huggingface/transformers |
Modelos ya hechos para texto, imágenes y sonido |
ggml-org/llama.cpp |
Ejecutar modelos de lenguaje en un ordenador normal |
tensorflow/tfjs |
TensorFlow para el navegador |
langchain4j/langchain4j |
Añadir modelos de lenguaje a aplicaciones Java |
Paso 2 — Encuentra y cita dos cifras en fuentes primarias: (a) en la Developer Survey 2026 de Stack Overflow (en stackoverflow.blog), el porcentaje de desarrolladores que usan Python y el lenguaje que está en primer lugar; (b) en el informe Octoverse 2025 de GitHub (en github.blog), el lenguaje más usado en GitHub y el lenguaje que sigue liderando la IA y la ciencia de datos.
Paso 3 — Responde: ¿qué proyecto es "más C++ que Python", y por qué crees que es así?
Qué encontrarás probablemente
La interfaz de la mayoría de las bibliotecas de IA es Python, pero la parte que tiene que ser rápida (el motor) es C++ o CUDA. En TensorFlow, el C++ es más de la mitad del código. Una biblioteca Java como LangChain4j es casi entera Java. Los porcentajes cambian un poco cada día, así que escribe siempre la fecha.
Entrega en Classroom (individual, "S18 · ¿De qué están hechos los proyectos de IA?", antes de las 23:59 del mismo día): la tabla de tus cuatro repositorios; las dos cifras de las encuestas, citadas; y tu propio párrafo (5–8 líneas) sobre cómo cambiaría la IA el trabajo del departamento de informática de la empresa de tu proyecto. Sin IA generativa en esta actividad.
La IA en el desarrollo de software: tu sector¶
El sector de tu título es el desarrollo de software, y la IA lo está cambiando deprisa.
| Ámbito | Qué cambia |
|---|---|
| Escribir código | Asistentes y agentes completan y generan funciones, pruebas y documentación, explican código antiguo y ayudan a depurar |
| Productos | Las aplicaciones añaden funciones de IA (búsqueda, resúmenes, recomendaciones, chat) llamando a modelos a través de API |
| Empleos | Roles nuevos: ingeniero/a de aprendizaje automático, ingeniero/a de datos, operaciones de modelos (MLOps) |
| Riesgos | Código con errores o vulnerabilidades que parece correcto, licencias poco claras, fugas de código confidencial, perder habilidades si aceptas lo que no entiendes |
| Lo que no cambia | Entender el problema del cliente, diseñar, revisar, probar y responder de lo que publicas |
Mira este código. Un asistente lo ha propuesto para buscar un usuario. Compila y funciona. ¿Lo aceptarías?
String sql = "SELECT * FROM usuaris WHERE nom = '" + nom + "'";
Statement st = con.createStatement();
ResultSet rs = st.executeQuery(sql);
Es vulnerable a la inyección SQL: lo que escribe el usuario se pega dentro de la consulta, así que un nombre que contenga una comilla puede cambiar la propia consulta. La versión correcta usa una consulta parametrizada (PreparedStatement con ?). El código generado se debe revisar como el código de un compañero nuevo.
La inyección SQL es un ataque en el que un texto escrito por un usuario se ejecuta como parte de una consulta a la base de datos, porque el programa lo ha pegado sin separar los datos del código.
Lo más probable es que la IA no te quite el trabajo; te lo cambiará. Quien solo sabe copiar lo que propone una herramienta es sustituible. Quien sabe explicar por qué ese código está mal, no.
Para tu proyecto¶
Esta lección alimenta la Entrega 4 · Plan de IA. También es la sesión en la que tu grupo se reparte las secciones y los roles de la entrega:
| Trabajo de hoy | Se convierte en | Criterio |
|---|---|---|
| Las cifras de Eurostat y la tabla de sectores | Sección C: el panorama de la IA en el sector | d |
| Tu párrafo sobre el departamento de informática | Sección C: cómo cambia la IA el trabajo de software | f |
| Tus cuatro repositorios y las cifras de las encuestas | Sección D: lenguajes y herramientas | e |
Ideas clave¶
- Aproximadamente una de cada cinco empresas de la UE usaba IA en 2025 (Eurostat); información y comunicaciones va en cabeza, y las grandes empresas la usan mucho más que las pequeñas.
- Python es la referencia para entrenar; C++ es a menudo el motor; SQL prepara los datos; Java, Kotlin y JavaScript integran la IA en las aplicaciones.
- Muchas aplicaciones no entrenan nada: llaman a un modelo ya hecho a través de una API.
- Los proyectos reales de GitHub lo demuestran: Python por fuera, C++ por dentro. Cita la fecha, los números cambian.
- La IA cambia el desarrollo de software (asistentes, productos nuevos, roles nuevos), pero tú sigues revisando, probando y respondiendo del código.
Comprobación rápida¶
1. Según Eurostat, ¿qué sector de la UE tenía el porcentaje más alto de empresas que usaban IA en 2025?
- Construcción
- Información y comunicaciones
- Hostelería
- Agricultura
Información y comunicaciones iba en cabeza con un 62,52%. La construcción estaba entre los más bajos, con un 10,79%.
2. ¿Por qué es tan importante el C++ en la IA si la mayoría de la gente escribe código de IA en Python?
- Porque el C++ es más fácil de aprender que Python
- Porque el motor rápido que hay bajo muchas bibliotecas de Python está escrito en C++
- Porque Python no sabe hacer matemáticas
- Porque GitHub solo acepta C++
Python es la interfaz cómoda; los cálculos pesados se ejecutan debajo, en un motor de C++ (y CUDA). Es lo que muestra la barra Languages de PyTorch o TensorFlow.
3. La aplicación Java de tu empresa necesita resumir opiniones de clientes con un modelo de lenguaje. ¿Cuál es el enfoque más habitual?
- Reescribir toda la aplicación en Python
- Entrenar un modelo de lenguaje nuevo desde cero
- Llamar a un modelo ya hecho a través de una API desde la aplicación Java
- No se puede hacer sin una GPU en cada oficina
La mayoría de las aplicaciones consumen un modelo a través de una API. Bibliotecas como LangChain4j existen precisamente para esto en Java.
4. ¿Dónde ves en qué lenguajes está escrito un repositorio de GitHub?
- En el nombre del repositorio
- En la barra Languages de la columna de la derecha de la página del repositorio
- Solo después de descargar todo el código
- En la lista de colaboradores
La barra Languages muestra el porcentaje de cada lenguaje. Cambia con el tiempo, así que escribe siempre la fecha en que lo has mirado.
5. Un asistente propone código que construye una consulta SQL pegando lo que ha escrito el usuario. Compila y funciona. ¿Qué deberías hacer?
- Aceptarlo: si funciona, es correcto
- Rechazarlo y usar una consulta parametrizada, porque está expuesto a la inyección SQL
- Aceptarlo, porque el asistente es el responsable de su código
- Borrar la base de datos
Funcionar no es lo mismo que ser seguro. Pegar texto del usuario dentro de una consulta permite la inyección SQL. El desarrollador que publica el código es el responsable.
6. ¿Qué dos afirmaciones sobre la IA y el trabajo del desarrollador son ciertas?
- Revisar, probar y responder del código siguen siendo trabajo del desarrollador
- Los asistentes de código hacen innecesario saber programar
- Han aparecido roles nuevos como ingeniero/a de aprendizaje automático y MLOps
- La IA solo la usan los desarrolladores que trabajan en Python
La IA cambia el trabajo: herramientas nuevas, roles nuevos. La responsabilidad de lo que se publica, y la capacidad de juzgarlo, siguen siendo tuyas.
7. Una pequeña empresa hotelera de Menorca, con 15 trabajadores, se pregunta por qué usa menos IA que una gran cadena. ¿Qué explicación encaja mejor con los datos de Eurostat?
- El Reglamento de IA no permite a las pequeñas empresas usar IA
- El uso de la IA crece con el tamaño: las grandes empresas tienen más datos, más decisiones repetidas y más personal especializado
- La IA solo funciona en empresas de información y comunicaciones
- Menorca no forma parte de las estadísticas de la UE
Eurostat muestra una gran diferencia según el tamaño: un 55% de las grandes empresas frente a un 17% de las pequeñas. Los datos, la escala y las competencias explican buena parte, no la ley.
Ya sabes dónde se usa la IA, de qué está hecha y qué cambia para ti. Es hora de ponerlo todo junto para tu empresa: Entrega 4 · Plan de IA.