Python ha superado oficialmente a JavaScript como el lenguaje de programación más utilizado del mundo. Es la primera vez en dos décadas que JavaScript pierde el primer puesto. Según la encuesta para desarrolladores de Stack Overflow de 2026, Python alcanza un 38 % de uso, frente al 36 % de JavaScript, impulsado por el auge de la IA, el crecimiento de la ciencia de datos y su incomparable ecosistema de bibliotecas.
Esta guía completa examina la posición de Python como el lenguaje de programación número uno en 2026. Aborda la historia y evolución del lenguaje, su papel fundamental en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las principales mejoras de rendimiento —incluida la revolución del free-threading, que elimina el Global Interpreter Lock—, el estado de su ecosistema, con más de 600.000 paquetes en PyPI, y el rumbo estratégico de la Python Software Foundation, que cuenta con una alianza de seguridad de 1,5 millones de dólares con Anthropic. El objetivo es ofrecer una referencia definitiva para desarrolladores, científicos de datos y líderes tecnológicos que buscan comprender por qué Python se ha convertido en el tejido conectivo de la industria tecnológica moderna.
El momento en que Python superó a JavaScript: un cambio histórico
Por primera vez desde 2014, JavaScript ya no es el lenguaje de programación más utilizado. La encuesta para desarrolladores de Stack Overflow de 2026 registró un 38 % de uso para Python, frente al 36 % de JavaScript. El cambio se debe a la convergencia de tres fuerzas: la revolución de la IA y el aprendizaje automático, la expansión de la ciencia de datos a entornos de producción y el auge de las herramientas perimetrales nativas de Python.
Las implicaciones para la industria tecnológica son profundas. Para los equipos de contratación, la reserva de talento de Python es ahora la mayor entre los lenguajes de programación en Estados Unidos. En cuanto a las decisiones de arquitectura, el ascenso de Python confirma que es una opción predeterminada viable para nuevos desarrollos de backend, y no una alternativa de nicho. En 2026, el salario mediano de los profesionales de Python en Norteamérica alcanzó los 142.000 dólares, un aumento interanual del 18 % que refleja cuánto están dispuestos a pagar los empleadores por esta experiencia.
El índice TIOBE, otro indicador clave de la popularidad de los lenguajes, confirma el dominio de Python. En agosto de 2026, ocupó el primer puesto con una cuota de mercado del 18,53 %, seguido de C, con un 10,28 %. Aunque su puntuación ha descendido gradualmente desde su máximo —y bajó del 18 % en septiembre de 2026, hasta el 17,76 %—, mantiene una ventaja considerable sobre todos sus competidores. Ningún otro lenguaje parece representar una amenaza inmediata para su primer puesto.
Los orígenes de Python: de pasatiempo navideño a estándar mundial
Guido van Rossum publicó Python por primera vez en 1991. Lo diseñó con una filosofía centrada en la legibilidad del código y una sintaxis explícita. El lenguaje se creó como sucesor de ABC, y van Rossum ejerció como «dictador benevolente de por vida» hasta que dejó el cargo en 2018. Hoy, el desarrollo de Python está guiado por el Consejo Directivo de Python, un grupo de cinco personas elegido por el equipo de desarrollo principal.
Los principios de diseño del lenguaje están recogidos en el «Zen de Python», una colección de 19 aforismos que incluye «Lo bello es mejor que lo feo», «Lo explícito es mejor que lo implícito» y «La legibilidad cuenta». Estos principios han hecho de Python un lenguaje que prioriza la claridad y la facilidad de mantenimiento. Así, resulta accesible para principiantes y, al mismo tiempo, lo bastante potente para la computación científica compleja y las aplicaciones empresariales.
Python admite varios paradigmas de programación en un mismo lenguaje: programación procedimental, diseño orientado a objetos mediante jerarquías de clases y patrones de programación funcional con funciones de primera clase, expresiones lambda y construcciones de orden superior. Esta flexibilidad, junto con un amplio ecosistema de bibliotecas de terceros, ha convertido a Python en uno de los lenguajes más utilizados en investigación científica, ingeniería y desarrollo de software.
La revolución del free-threading: dejar atrás el GIL
El cambio más trascendental en la historia reciente de Python es la eliminación progresiva del Global Interpreter Lock (GIL), un mutex que durante décadas ha impedido que varios hilos ejecuten bytecode de Python simultáneamente. Las primeras pruebas de rendimiento muestran aumentos de rendimiento de aproximadamente tres veces en cargas de trabajo concurrentes, lo que representa uno de los mayores cambios en el núcleo del lenguaje en años.
Python 3.13 incorporó una versión experimental con free-threading y el GIL desactivado. En Python 3.14, esta modalidad se volvió estable y apta para producción. La implementación descrita en PEP 703 ya está completa, incluidos los cambios en la API de C. El intérprete adaptativo especializado (PEP 659) también está habilitado en el modo free-threaded, lo que contribuye a mejorar considerablemente el rendimiento.
Actualmente, el impacto de ejecutar código de un solo hilo en modo free-threaded supone una sobrecarga de entre el 5 y el 10 %, según la plataforma y el compilador de C. Esta cifra ha ido reduciéndose: de aproximadamente un 10 % en Python 3.13 a cerca de un 5 % en Python 3.14. La migración está diseñada para ser gradual: el código de un solo hilo funciona igual que antes y la versión oficial de Python con free-threading incluye la función PyGILState_Ensure para que las extensiones que aún no estén preparadas puedan volver a adquirir el bloqueo y ejecutar código heredado.
Dropbox publicó pruebas de rendimiento de sus microservicios internos y observó mejoras constantes de 3,5 veces en el rendimiento en máquinas de ocho núcleos. El blog de ingeniería de Reddit informó de ganancias similares en su canal de comentarios en tiempo real. Se trata de tareas de serialización y validación limitadas por la CPU, que no mejoraban solo con asyncio.
Python 3.14 y 3.15: novedades del lenguaje
Python 3.14 se publicó en octubre de 2025 y representa un avance significativo en la evolución del lenguaje. Una de las novedades más destacadas es el módulo compression.zstd, que ofrece enlaces a la biblioteca Zstandard de Meta para realizar compresión de alto rendimiento. Zstandard proporciona mejores tasas de compresión y una descompresión más rápida que los algoritmos anteriores; el nuevo módulo se integra con tarfile, zipfile y shutil.
Python 3.14 también incorpora funciones de introspección de asyncio y una nueva interfaz de línea de comandos para examinar procesos de Python en ejecución. Los desarrolladores pueden usar python -m asyncio ps PID para mostrar una tabla de tareas con todas las tareas asyncio activas, sus pilas de corrutinas y las tareas que están esperando. El subcomando pstree muestra un árbol visual de llamadas asíncronas, especialmente útil para depurar programas asíncronos de larga duración.
Python 3.15 sigue en desarrollo activo y, en agosto de 2026, ya cuenta con una versión candidata. Entre sus principales funciones previstas se encuentran:
- PEP 810: importaciones diferidas explícitas para acelerar el inicio
- PEP 814: tipo integrado frozendict para diccionarios inmutables
- PEP 799: paquete de perfilado específico que organiza herramientas de perfilado de Python, incluido Tachyon, un perfilador estadístico de muestreo de alta frecuencia
- PEP 798: desempaquetado en comprensiones con * y **
- PEP 686: UTF-8 como codificación predeterminada de Python
- PEP 728: TypedDict con elementos adicionales tipados
- PEP 747: anotación de formas de tipo con TypeForm
- PEP 803: ABI estable para compilaciones free-threaded
- Mejoras del compilador JIT: mejora media geométrica del rendimiento del 6 al 7 % en Linux x86-64 frente al intérprete estándar, y aceleración del 12 al 13 % en macOS AArch64 frente al intérprete con llamadas en cola
Python e IA: el lenguaje de la era de la inteligencia
Si quedaban dudas sobre el papel de Python en la revolución de la IA, los datos de 2026 las despejan. Python se utiliza en más del 80 % del código de aprendizaje automático en GitHub, y todos los principales frameworks de IA ofrecen primero sus enlaces para Python. PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face Transformers y LangChain tienen a Python como lenguaje nativo.
El mercado laboral también está creciendo rápidamente. Un análisis de más de 1.000 descripciones de puestos de ingeniería de IA, publicado en marzo de 2026, encontró que Python aparecía en aproximadamente el 82,5 % de ellas, por delante de cualquier otra tecnología mencionada. Los puestos especializados en IA crecen a un ritmo aproximadamente ocho veces mayor que el mercado laboral general, y los trabajadores con conocimientos de IA reciben una prima salarial cercana al 62 % frente a quienes ocupan el mismo puesto sin esas habilidades.
Las habilidades fundamentales de Python más importantes para trabajar en IA en 2026 son:
- Lógica básica y estructuras de datos de Python: variables, bucles, funciones, listas y diccionarios. Toda respuesta de IA es una estructura anidada que hay que recorrer.
- API y respuestas estructuradas: gran parte de la ingeniería aplicada de IA consiste en conectar componentes: enviar solicitudes a modelos, recibir respuestas estructuradas y extraer datos útiles.
- Pruebas y validación: los sistemas de IA pueden fallar de maneras sutiles y específicas. La validación permite detectarlas.
- Herramientas de desarrollo: Git, la línea de comandos y los entornos; después, FastAPI y Docker.
- pandas y NumPy: son necesarios cuando el trabajo de IA utiliza datos que deben inspeccionarse y limpiarse.
La encuesta State of Developer Ecosystem 2025 reveló que el 49 % de las personas encuestadas planea probar agentes de programación con IA durante el próximo año. Responsables de programas de grandes empresas tecnológicas han declarado que casi no pueden contratar desarrolladores que no adopten la IA agéntica. Se estima que quienes la utilizan son aproximadamente un 30 % más productivos que quienes no lo hacen.
El ecosistema de computación científica: NumPy, SciPy y más
La posición de Python en la computación científica está definida en gran medida por el conjunto de herramientas SciPy. NumPy proporciona el tipo ndarray y operaciones vectorizadas respaldadas por rutinas optimizadas en Fortran y C. SciPy se basa en NumPy y ofrece integración numérica, optimización, álgebra lineal, procesamiento de señales y estadística. Como se explica en el artículo sobre SciPy 1.0 publicado en Nature Methods, SciPy se ha convertido en un estándar de facto para los algoritmos científicos en Python, con más de 600 colaboradores, miles de paquetes dependientes y millones de descargas al año.
La publicación de IEEE «Python for Scientific Computing», de Pérez, Granger y Hunter, documenta cómo la combinación de un intérprete interactivo —IPython, posteriormente Jupyter—, el procesamiento de matrices numéricas y la creación de gráficos convirtió a Python en una alternativa viable a los entornos interactivos de investigación basados en MATLAB. La transición ha sido tan completa que, en agosto de 2026, MATLAB salió por primera vez en la historia reciente de los 20 primeros puestos del índice TIOBE.
El crecimiento de Python en la computación técnica se aceleró con la maduración de bibliotecas como NumPy, SciPy y Matplotlib, que ofrecen operaciones con matrices, algoritmos numéricos y herramientas de visualización comparables a las de los paquetes comerciales. Python es ahora el entorno principal para desarrollar frameworks de aprendizaje automático: TensorFlow, PyTorch y scikit-learn ofrecen API para este lenguaje.
Desarrollo web y el amplio ecosistema de Python
Los usos de Python van mucho más allá de la ciencia de datos y la IA. El lenguaje se utiliza en desarrollo web, computación científica, educación, interfaces gráficas de escritorio, desarrollo de software y aplicaciones empresariales.
Desarrollo web y de Internet: Python ofrece numerosas opciones para el desarrollo web, incluidos frameworks integrales como Django y Pyramid, microframeworks como Flask y Bottle, y sistemas avanzados de gestión de contenido como Plone y django CMS. La biblioteca estándar de Python admite muchos protocolos de Internet, y el índice de paquetes ofrece bibliotecas adicionales, como Requests (cliente HTTP), Beautiful Soup (analizador de HTML), Feedparser (fuentes RSS/Atom), Paramiko (protocolo SSH2) y Twisted (programación de redes asíncronas).
Computación científica y numérica: SciPy es una colección de paquetes para matemáticas, ciencia e ingeniería. Pandas es una biblioteca para el análisis y la modelización de datos. IPython es un potente intérprete interactivo que facilita editar y guardar sesiones de trabajo, y admite visualizaciones y computación paralela.
Educación: Python es un lenguaje excelente para enseñar programación, tanto en cursos introductorios como avanzados. Su legibilidad y curva de aprendizaje gradual lo convierten en la opción preferida en los planes de estudio de informática de todo el mundo.
Interfaces gráficas de escritorio: La biblioteca gráfica Tk se incluye con la mayoría de las distribuciones binarias de Python. Entre los conjuntos de herramientas compatibles con varias plataformas se encuentran PyQt, wxPython y Kivy. Las opciones específicas de plataforma incluyen GTK+ y Microsoft Foundation Classes mediante las extensiones win32.
Aplicaciones empresariales: Python se utiliza para crear sistemas ERP y de comercio electrónico. Odoo es un software de gestión integral que ofrece diversas aplicaciones empresariales en una suite completa. Tryton es una plataforma de aplicaciones de propósito general, de alto nivel y con arquitectura de tres capas.
Python Software Foundation: seguridad, estrategia y alianza con Anthropic
En julio de 2026, la Python Software Foundation (PSF) adoptó su Plan Estratégico 2026, que abarca el período de 2026 a 2031. El plan se elaboró a partir de amplias consultas con la comunidad e incorporó cambios importantes en respuesta a los comentarios del personal de la PSF y de la comunidad de Python.
Uno de los principales avances de 2026 fue el compromiso de Anthropic de aportar 1,5 millones de dólares a la Python Software Foundation durante una alianza de dos años centrada en reforzar la seguridad del ecosistema Python, especialmente de CPython y el Python Package Index (PyPI). Los fondos se destinarán a impulsar el plan de seguridad de la PSF, cuyo objetivo es proteger mejor de los ataques a la cadena de suministro a los millones de usuarios de PyPI. La meta principal es superar los procesos de seguridad actuales, en gran medida reactivos, mediante el desarrollo de herramientas para verificar de forma automatizada y proactiva todos los paquetes que se suben a PyPI. Entre estas iniciativas se incluye la creación de una nueva base de datos de malware conocido.
La PSF afirma que las herramientas previstas no beneficiarán únicamente a Python. Muchas de las técnicas y los resultados de este trabajo podrían trasladarse a otros repositorios de paquetes de código abierto y mejorar las prácticas de seguridad de numerosos ecosistemas. Además de la seguridad, el apoyo de Anthropic contribuye a las actividades centrales de la PSF, como la mejora continua de CPython, el mantenimiento de infraestructura crítica y la financiación de programas comunitarios, subvenciones y otras iniciativas en apoyo de la comunidad global de usuarios y desarrolladores de Python.
La PSF también ha establecido un proceso anual de revisión del plan estratégico. Cada año, la junta evaluará los avances hacia los objetivos, determinará si es necesario cambiar las prioridades, incorporará comentarios del personal y de la comunidad, y publicará un resumen de sus conclusiones.
La revolución del empaquetado: uv y las herramientas modernas
Históricamente, el ecosistema de empaquetado de Python ha sido motivo de frustración para los desarrolladores. Varias herramientas —pip, pipenv, poetry, virtualenv y conda— resolvían partes del problema, pero generaban fragmentación. En 2026, una nueva herramienta se ha destacado por unificar estas funciones con un rendimiento excepcional: uv.
uv es una herramienta escrita en Rust que combina las funciones de pip, pip-tools, pipx, poetry, pyenv, virtualenv y otras en un solo ejecutable. Pasó de una adopción del 0 % al 11 % durante su primer año y ha seguido creciendo con rapidez en 2025 y 2026.
El flujo de trabajo básico es mucho más sencillo. Para instalar Python y crear un entorno virtual, basta con ejecutar «uv venv .venv». En un solo paso, instala la versión estable más reciente de Python y crea el entorno virtual. La diferencia de rendimiento es considerable: uv es varias veces más rápido que pip al instalar paquetes y resolver dependencias.
La herramienta también admite patrones modernos de gestión de Python. Los desarrolladores pueden instalar versiones específicas, gestionar varios entornos y resolver dependencias con archivos de bloqueo, todo desde una sola herramienta.
Python en móviles y en el borde: más allá de la computadora de escritorio
Tradicionalmente, Python se ha utilizado en computadoras de escritorio y servidores, pero 2026 marca un punto de inflexión para su uso en plataformas móviles. El trabajo para que iOS y Android pasen a ser plataformas de nivel 3 compatibles con CPython, descrito en las PEP 730 y 738, es un requisito necesario, aunque no suficiente, para que los desarrolladores puedan crear aplicaciones nativas con Python y distribuirlas en las tiendas de aplicaciones.
El ecosistema móvil también se beneficia de soluciones basadas en WebAssembly. Pyodide, una adaptación de CPython a WebAssembly, permite ejecutar código Python directamente en navegadores web. Herramientas como Pyodide REPL ofrecen entornos interactivos de Python que ejecutan código completamente en el cliente, sin depender de un servidor.
Para aprender y desarrollar desde dispositivos móviles, aplicaciones como PyobIDE ofrecen un entorno de ejecución completo de Python 3.11 que funciona totalmente sin conexión. La aplicación incluye cursos interactivos, retos diarios de programación y un editor de código optimizado para móviles, con resaltado de sintaxis y autocompletado inteligente. Admite la gestión de proyectos con varios archivos y funciona en iOS 15.0 y versiones posteriores.
La IA perimetral es otra vía de expansión. Frameworks como TensorFlow Lite y PyTorch Mobile permiten desplegar modelos entrenados directamente en drones, sensores de IoT y dispositivos móviles. Inferencia en tiempo real, sin depender de la nube y con costos más bajos.
Conclusión: la posición de Python en 2026
Python en 2026 ya no es el mismo lenguaje que era hace apenas tres años. La eliminación del GIL como restricción obligatoria, la madurez del modo free-threaded y las importantes mejoras de rendimiento del compilador JIT han transformado las capacidades de Python para las cargas de trabajo limitadas por la CPU. El lenguaje ya no está sujeto al límite de rendimiento de un solo núcleo que marcó sus primeras tres décadas.
La revolución de la IA ha consolidado la posición de Python como lenguaje predeterminado para el aprendizaje automático, la ciencia de datos y las aplicaciones inteligentes. El 82,5 % de las ofertas de empleo para ingenieros de IA mencionan Python, y los puestos especializados en IA crecen ocho veces más rápido que el mercado laboral general. La demanda de conocimientos de Python nunca ha sido tan alta.
El ecosistema de herramientas también ha madurado. uv ofrece una solución unificada y de alto rendimiento para instalar Python, gestionar entornos y resolver dependencias. La época de tener que alternar entre pip, poetry, pipenv y conda está llegando a su fin.
La comunidad también crece y evoluciona. La PSF ha conseguido una alianza de seguridad de 1,5 millones de dólares con Anthropic, ha adoptado un plan estratégico que prioriza la seguridad, la accesibilidad y la sostenibilidad financiera, y trabaja activamente para ampliar la compatibilidad de Python con plataformas móviles.
Para los desarrolladores, el mensaje es claro: Python sigue siendo el lenguaje más versátil y solicitado para crear las aplicaciones que definen la era moderna. Ya sea en IA, ciencia de datos, desarrollo web o automatización, Python ofrece la base necesaria. El lenguaje que es «potente y rápido, se integra bien con otros, funciona en todas partes, es amigable y fácil de aprender, y es abierto» se ha convertido en el tejido conectivo de la propia industria tecnológica.
Lorraine Hayes
Arquitecta de nube / Diseñadora de contenido
Plataforma tecnológica eBits
@ eBits.icu
