馃毃 El ocaso de Perl: Alternativas modernas que lideran el desarrollo actual
Descubre por qué Perl ha perdido relevancia y cuáles son las alternativas modernas que dominan en inteligencia artificial, machine learning y desarrollo de software actual
Durante décadas, Perl fue considerado uno de los pilares fundamentales del desarrollo web y del scripting avanzado.
Sin embargo, con el paso del tiempo, su uso ha ido decayendo notablemente, quedando desplazado por tecnologías más modernas, versátiles y adaptadas a los retos del desarrollo actual, especialmente en campos como el análisis de datos, la automatización y, por supuesto, la inteligencia artificial.
En este artículo de iartificial.blog vamos a analizar en profundidad por qué Perl está en desuso, qué factores han influido en este declive, y cuáles son las alternativas modernas a Perl que están marcando tendencia tanto en entornos corporativos como en proyectos de código abierto.
Además, examinaremos qué lenguajes están dominando áreas clave como el machine learning, el data engineering y la automatización.
- ¿Por qué Perl ha caído en desuso?
- ¿Dónde sí se sigue utilizando Perl hoy?
- Lenguajes que están reemplazando a Perl en la era de la inteligencia artificial
- ¿Y qué pasa con Raku, el sucesor de Perl?
- Empresas que abandonaron Perl
- Qué lenguaje elegir según tu proyecto
- ¿Y si aún tienes proyectos en Perl?
- Lenguajes preparados para la inteligencia artificial
- ❓Preguntas frecuentes sobre el declive de Perl y sus alternativas modernas
¿Por qué Perl ha caído en desuso?
Aunque no se puede negar la importancia histórica de Perl, su declive no ha sido repentino, sino el resultado de una serie de factores acumulativos:
Sintaxis compleja y poco intuitiva
Uno de los principales problemas de Perl siempre ha sido su sintaxis críptica, difícil de mantener en proyectos grandes.
Esto se volvió especialmente problemático cuando se empezó a priorizar la legibilidad del código como un valor esencial.
Falta de evolución frente a sus competidores
Mientras lenguajes como Python y JavaScript evolucionaban con nuevas versiones más limpias, modernas y adaptadas a las necesidades actuales, Perl quedó estancado.
Perl 6 (ahora renombrado como Raku) tardó casi dos décadas en ver la luz, y cuando finalmente lo hizo, el ecosistema ya había cambiado radicalmente.
Escasa adopción en inteligencia artificial y ciencia de datos
A diferencia de lenguajes como Python o Julia, Perl nunca logró posicionarse como una opción viable para tareas de machine learning, procesamiento de datos masivos o visualización científica.
¿Dónde sí se sigue utilizando Perl hoy?
Aunque su presencia ha disminuido, Perl sigue utilizándose en ciertos contextos específicos:
No obstante, incluso en estos nichos, muchos equipos están migrando sus sistemas a soluciones más modernas, mantenibles y compatibles con nuevas tecnologías.
Lenguajes que están reemplazando a Perl en la era de la inteligencia artificial
Ahora pasemos al núcleo del análisis: ¿cuáles son los lenguajes que han sustituido a Perl en los ámbitos donde antes era dominante?
1. Python: el rey indiscutible del desarrollo moderno
En el mundo actual, Python no solo ha reemplazado a Perl, sino que ha redefinido la forma en que se entienden el scripting, la automatización y la ciencia de datos.
¿Por qué Python domina?
Un dato relevante: más del 90% de los proyectos en inteligencia artificial aplicada utilizan Python como lenguaje principal, desde la creación de modelos hasta su puesta en producción.
2. Ruby: productividad y legibilidad para desarrollo web
Aunque su foco principal ha sido el desarrollo web con frameworks como Ruby on Rails, Ruby también es considerado una alternativa moderna a Perl gracias a su enfoque en la elegancia del código y la facilidad de mantenimiento.
Ruby se utiliza en proyectos que priorizan la velocidad de desarrollo y la experiencia del desarrollador, y aunque no tiene tanta presencia en IA, sigue siendo útil en tareas de automatización y prototipado rápido.
3. JavaScript / Node.js: el todo terreno del backend y frontend
JavaScript ha dejado de ser solo para el navegador. Con la llegada de Node.js, se convirtió en una plataforma poderosa para la automatización de procesos, creación de APIs y manipulación de datos.
Si bien no es el lenguaje principal en IA, frameworks como tensorflow.js o Brain.js permiten construir modelos simples directamente en el navegador o backend, y eso lo vuelve muy atractivo para soluciones interactivas y ligeras.
4. Go (Golang): eficiencia y paralelismo en proyectos modernos
Go, creado por Google, se ha ganado una reputación como uno de los lenguajes más robustos y rápidos para tareas que requieren concurrencia y rendimiento a escala.
Aunque no es una elección habitual en proyectos de IA, sí está ganando terreno en infraestructuras de datos, backend de microservicios y herramientas de ingeniería para entornos distribuidos. En otras palabras, Go puede complementar a Python en arquitecturas complejas.
5. Rust: la alternativa moderna más segura y eficiente
Rust se está convirtiendo en el favorito de los desarrolladores que buscan seguridad en memoria, rendimiento nativo y control bajo nivel sin los errores comunes de C o C++.
Ya existen bibliotecas como ndarray o tch-rs (bindings para PyTorch) que están introduciendo a Rust en el mundo de la ciencia de datos. Además, es ideal para la creación de compiladores personalizados o herramientas internas en IA.
¿Y qué pasa con Raku, el sucesor de Perl?
Raku (anteriormente Perl 6) fue diseñado como una evolución ambiciosa de Perl, pero su complejidad, escasa documentación actualizada y falta de integración con librerías modernas lo han dejado en la sombra.
Aunque tiene algunas ideas innovadoras —como su tipado gradual o la concurrencia nativa—, no ha logrado captar el interés de la comunidad ni atraer desarrolladores de proyectos reales, especialmente en entornos donde se exige eficiencia, comunidad activa y soporte industrial.
Empresas que abandonaron Perl
La tendencia de abandono de Perl no es solo académica o teórica. Varias grandes empresas han realizado migraciones masivas:
Qué lenguaje elegir según tu proyecto
No existe una única respuesta correcta, pero podemos darte algunas recomendaciones orientadas al tipo de aplicación:
| Tipo de Proyecto | Lenguaje recomendado |
|---|---|
| Automatización de tareas | Python, Go |
| Ciencia de datos e IA | Python, Julia |
| Microservicios escalables | Go, Rust |
| Desarrollo web rápido | JavaScript (Node.js), Ruby |
| Sistemas de alto rendimiento | Rust, C++ |
| Procesamiento de texto tradicional | Python (NLTK, spaCy) |
¿Y si aún tienes proyectos en Perl?
Migrar todo el código puede ser costoso y complejo, por lo que aquí algunos consejos si sigues usando Perl:
Lenguajes preparados para la inteligencia artificial
Mirando hacia adelante, los lenguajes que dominarán el desarrollo relacionado con inteligencia artificial y sistemas inteligentes son aquellos con:
En ese sentido, Python seguirá siendo la opción dominante, aunque lenguajes como Julia o incluso Rust están ganando tracción como soluciones especializadas para contextos muy específicos.
En definitiva, Perl ha sido una pieza clave del desarrollo de software en el pasado, pero su tiempo en el centro de la innovación ha llegado a su fin.
Hoy, el desarrollo tecnológico, especialmente en áreas como la inteligencia artificial, requiere lenguajes que no solo sean poderosos, sino también adaptables, eficientes y respaldados por comunidades activas.
A medida que el mundo del desarrollo sigue avanzando hacia arquitecturas distribuidas, automatización basada en datos y sistemas inteligentes, las alternativas a Perl no solo lo han superado, sino que lo han reemplazado completamente en la mayoría de los escenarios modernos.
Desde iartificial.blog, recomendamos a desarrolladores y empresas mantenerse al día con estas tecnologías emergentes y no tener miedo a migrar sus infraestructuras cuando la tecnología lo exija.
El futuro pertenece a quienes se adaptan, y en el mundo del desarrollo, esa regla es más cierta que nunca.
❓Preguntas frecuentes sobre el declive de Perl y sus alternativas modernas
1. ¿Sigue siendo útil aprender Perl en 2025?
Aunque Perl aún se utiliza en sistemas heredados y algunos sectores específicos como bioinformática o automatización de servidores Unix, ya no se considera una habilidad estratégica en el panorama tecnológico actual.
Hoy en día, es más recomendable invertir tiempo en aprender lenguajes con mayor proyección, como Python, Go o Rust, especialmente si estás interesado en campos como inteligencia artificial, automatización avanzada o desarrollo de aplicaciones web.
2. ¿Cuál es el mejor lenguaje para reemplazar Perl en scripts de automatización?
El lenguaje más recomendado para reemplazar Perl en tareas de scripting es Python.
Su sintaxis sencilla, el acceso a miles de librerías, y su versatilidad para todo tipo de tareas —desde automatización hasta análisis de datos o desarrollo de IA— lo convierten en la opción más poderosa y popular en la actualidad. Además, cuenta con una comunidad inmensa y constante evolución, lo que garantiza soporte a largo plazo.
3. ¿Qué alternativas existen a Perl para proyectos relacionados con machine learning?
Para proyectos enfocados en machine learning e inteligencia artificial, Perl no es una opción viable en 2025. Las alternativas más destacadas son:
Estos lenguajes no solo ofrecen mejores herramientas y bibliotecas modernas, sino que además se integran perfectamente en ecosistemas cloud, plataformas de datos y flujos de trabajo automatizados.
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