¿Java es mejor?
Ahora bien, ¿significa esto que Java es “mejor” que Python para los agentes de IA en todos los ámbitos? No. Todo depende de dónde vienes. El propio Johnson reconoce un matiz crítico: «Si estuvieras en Python, sería difícil justificar el salto a otra pila… Sin embargo, si ya estuvieras en la JVM, Embabel sería una obviedad. Traer una nueva pila (de Python) para una solución inferior no tendría ningún sentido». Éste es precisamente el punto. Si ya ha invertido en un ecosistema, cambiar a otro (solo porque está de moda) suele ser una propuesta perdida. Un equipo de Python probablemente debería seguir con Python en lugar de reescribir todo en Java; las ganancias marginales pueden no justificarlo. Por el contrario, un equipo de Java tiene pocas razones para abandonar toda la experiencia que tanto le costó ganar y el código existente para comenzar de nuevo en Python, especialmente ahora que bibliotecas como Embabel demuestran que pueden crear IA de vanguardia en Java.
El idioma correcto es el que conoce su equipo y el que utiliza sus sistemas. Es tan simple (y tan difícil) como eso.
Además, no es que Python sea una solución mágica libre de complejidad. Sí, es fácil escribir un script rápido, pero llevar ese script a una aplicación sólida a escala puede presentar desafíos: gestión de dependencias, problemas ambientales, ajuste del rendimiento, lo que sea. He señalado antes que aprender la sintaxis de Python es la parte fácil; discutir su empaque, bibliotecas en conflicto y peculiaridades de escala es más difícil. Si su organización ya resolvió ese tipo de problemas en un ecosistema diferente (por ejemplo, un Java optimizado devops pipeline), es posible que no quieras incurrir en la misma deuda de aprendizaje en Python a menos que sea necesario.
