Quali sono i linguaggi principali per l’Intelligenza Artificiale

Introduzione all’AI

Negli ultimi anni l’Intelligenza Artificiale (AI) è passata dai laboratori di ricerca alle nostre vite quotidiane, trasformando il modo in cui analizziamo i dati, prendiamo decisioni e costruiamo valore attraverso la tecnologia. Al centro di questo cambiamento c’è la capacità delle macchine di simulare alcuni processi tipicamente umani: riconoscere schemi, apprendere dall’esperienza, comprendere il linguaggio, adattarsi al contesto.

L’AI non è più un concetto astratto, ma un motore concreto di innovazione. Oggi la ritroviamo ovunque: nei sistemi di diagnosi medica, nei modelli predittivi per la finanza, negli algoritmi che ottimizzano la produzione o personalizzano un’offerta commerciale. In ciascuno di questi ambiti, la combinazione tra dati e capacità di calcolo genera nuove opportunità e nuovi modelli di efficienza.

In questo scenario, comprendere i linguaggi che danno forma all’Intelligenza Artificiale significa capire le fondamenta della trasformazione tecnologica in corso. Perché dietro ogni applicazione intelligente – da un chatbot a un motore di raccomandazione – c’è sempre un linguaggio che traduce le idee in codice, e il codice in innovazione.

I linguaggi più diffusi per l’Intelligenza Artificiale

Per progettare, sviluppare e gestire soluzioni di Intelligenza Artificiale, la scelta del linguaggio di programmazione è un fattore cruciale. Le prestazioni di calcolo, la disponibilità di librerie dedicate, la facilità di integrazione con altri sistemi e la flessibilità nello sviluppo determinano la diffusione e l’utilizzo di uno specifico linguaggio.

In passato, linguaggi come R e MATLAB si sono distinti per le loro capacità statistiche e matematiche, mentre linguaggi a basso livello come C++ continuano a essere essenziali per applicazioni ad alte prestazioni e per l’ottimizzazione di algoritmi complessi.

Negli ultimi anni, tuttavia, Python si è affermato come il linguaggio di riferimento per l’Intelligenza Artificiale e la Data Science. La sua sintassi intuitiva, unita ad un vasto ecosistema di librerie e framework, come Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, e molte altre, ne ha fatto lo strumento privilegiato di ricercatori, università e aziende tecnologiche di tutto il mondo.
Chiunque operi oggi nel campo dell’AI trova in Python un alleato potente, versatile e costantemente aggiornato, capace di coniugare semplicità e performance in un unico linguaggio.

Il ruolo di Python

La centralità di Python nel panorama dell’Intelligenza Artificiale è riconducibile alla sua combinazione ottimale di semplicità sintattica e potenza computazionale. La sintassi essenziale e leggibile consente di concentrarsi sulla logica e sui dati, riducendo il tempo necessario per sviluppare e testare modelli complessi. In un contesto aziendale e di ricerca dove la rapidità di prototipazione costituisce un vantaggio competitivo critico, tale caratteristica risulta essenziale.

Un altro punto di forza di Python è la ricchezza del suo ecosistema. Librerie come NumPy e Pandas offrono strumenti ottimizzati per la gestione e l’elaborazione dei dati, mentre Matplotlib e Seaborn rendono immediata la visualizzazione dei risultati. Un tool raramente menzionato in confronto a NumPy e Pandas, ma di fatto fondamentale, è SciPy, dedicato al calcolo scientifico.

Framework come Scikit-learn sono la baseline per gli algoritmi classici di AI: semplificano l’implementazione di algoritmi supervisionati e non supervisionati, permettendo anche a chi non ha una formazione strettamente ingegneristica di costruire modelli affidabili. Per applicazioni più avanzate, TensorFlow e PyTorch forniscono le basi per la creazione di reti neurali profonde e sistemi complessi di apprendimento automatico. In particolare, PyTorch si distingue per la sua semplicità, flessibilità e immediatezza, rendendolo ideale per la ricerca e lo sviluppo rapido di prototipi. TensorFlow eccelle nella scalabilità e nelle soluzioni di produzione, offrendo un ecosistema completo e ottimizzato per l’implementazione su larga scala.

Tali strumenti sono sostenuti da una vasta comunità globale di sviluppatori che contribuisce attivamente alla crescita e al mantenimento delle librerie, garantendo coerenza applicativa, segnalando bug e problematiche, e partecipando alla loro risoluzione.

Python eccelle inoltre nell’integrazione con altre tecnologie. La possibilità di connettere modelli a database, API o sistemi distribuiti consente di trasformare prototipi in soluzioni scalabili e pronte per la produzione. Un esempio concreto è lo sviluppo di pipeline di dati end-to-end, dove Python gestisce l’intero flusso: dall’acquisizione e pulizia dei dati, fino all’addestramento del modello e alla sua messa in produzione tramite containerizzazione e servizi cloud. Questo approccio rende Python non solo un linguaggio di ricerca, ma uno strumento strategico per il business.

I linguaggi utili per un lavoro completo

Al di là di Python, il cui utilizzo è il più diffuso, vi sono innumerevoli altri linguaggi che si adattano alla costruzione di un progetto di Intelligenza Artificiale. Ciascuno di questi offre una prospettiva diversa sullo sviluppo di sistemi AI, rispondendo a esigenze specifiche che spaziano dalla rapidità di prototipazione alla gestione di grandi infrastrutture, dall’elaborazione di grandi quantità di dati al calcolo ad alte prestazioni.

 Java, JavaScript, Groovy: frontend & BI

Nel contesto di un progetto di Intelligenza Artificiale, la componente frontend – ossia la parte visiva, l’interfaccia utente, il cruscotto di monitoraggio, etc. – svolge un ruolo tutt’altro che marginale per tradurre i risultati dei modelli in insight interpretabili e fruibili. In ambienti aziendali e soluzioni di Business Intelligence, spesso si adottano tecnologie basate su Java e JavaScript. Questo è il caso della soluzione proprietaria Sadas BI in cui ritroviamo i tre principali linguaggi: Java, Javascript e Groovy, che costituiscono una combinazione solida e ben integrata per la realizzazione di cruscotti BI intelligenti e connessi ai modelli AI.

Java viene scelto per la sua solidità, la capacità di integrazione con architetture enterprise e la compatibilità con piattaforme server-side. In contesti di dashboarding aziendale, Java può gestire la logica di backend con affidabilità, garantendo una base stabile per servire dati ai componenti frontend.

JavaScript, essendo il linguaggio onnipresente nel browser, è indispensabile per costruire interfacce dinamiche, grafici interattivi, elementi reattivi e widget visuali che si aggiornano in tempo reale in funzione delle elaborazioni AI.

Groovy è una scelta interessante nei contesti Java-centrici: si tratta di un linguaggio dinamico che gira sulla Java Virtual Machine (JVM) e può essere usato per scripting, automazione, estensioni o configurazioni legate al layer applicativo integrato con Java. Groovy permette flessibilità e rapidità di sviluppo mantenendo interoperabilità con l’ecosistema Java.

R e Python: logiche applicative

Di pari importanza alle componenti frontend sono i linguaggi utilizzati per la logica applicativa, ossia per orchestrare il flusso dei dati, attivare i modelli di Intelligenza Artificiale, gestire le pipeline di elaborazione e produrre output strutturati. Accanto a Python, già approfondito in precedenza, è opportuno citare R.

R, nato per l’analisi statistica e la ricerca, può sostituire Python nelle fasi di analisi avanzata, come test inferenziali o modelli probabilistici complessi. Tuttavia, l’utilizzo di Python risulta predominante nella fase di deployment, dove quest’ultimo garantisce una gestione più efficiente dei flussi dati e dell’applicazione operativa.

Questa doppia prospettiva consente di coprire con maggiore completezza le esigenze dall’analisi esplorativa alla produzione di elaborazioni intelligenti.

C, C++ e Julia: funzioni core

Quando il requisito è massimizzare le prestazioni computazionali, in particolare per componenti critiche dell’AI (motori di inferenza, ottimizzazione, elaborazioni numeriche intense), entrano in scena linguaggi a basso livello come C, C++ e Julia.

C è il linguaggio “storico” dell’efficienza: offre controllo diretto sull’allocazione di memoria, pointer arithmetic e accesso all’hardware con overhead minimo. Componenti particolarmente performanti di framework AI o moduli embedded possono essere implementati in C per ottenere latenza ridotta e massima efficienza.

C++ estende C con funzionalità di programmazione orientata agli oggetti (OOP), programmazione generica (tramite template) e una libreria standard più ampia. Supporta inoltre la programmazione procedurale, combinando efficienza e strutturazione del codice. È ampiamente usato nei backend di librerie numeriche, nella scrittura dei motori core di AI e nella parte più “pesante” dei framework, dove le prestazioni sono un vincolo.

Julia è un linguaggio più recente, progettato per il calcolo scientifico ad alte prestazioni con una sintassi di alto livello. Una delle sue promesse è superare il cosiddetto “problema dei due linguaggi”: l’utente può scrivere codice di prototipazione e analisi in uno stile simile a quello dei linguaggi interpretati, ma Julia viene compilato e offre prestazioni vicine a quelle dei linguaggi compilati come C e C++. Questo lo rende una scelta interessante per funzioni numeriche intensive, calcoli matriciali, simulazioni e modellazione scientifica integrata.

SQL

Sebbene SQL non sia propriamente un linguaggio di Intelligenza Artificiale, riveste un ruolo importante nella gestione dei dati. La maggior parte dei dati “strutturati” su cui i modelli AI operano risiede in database relazionali, e SQL fornisce gli strumenti essenziali per estrarre, caricare, trasformare (ELT) e aggregare tali dati in modo efficace e coerente.

La padronanza di SQL è conditio sine qua non per preparare dataset puliti, organizzati, ben indicizzati e ottimizzati per l’uso con modelli AI. È frequente che pipeline AI contengano query SQL complesse, join, raggruppamenti, finestre temporali (window functions) e sottoquery per trasformare i dati grezzi nella forma più adatta al consumo da parte dei modelli.

Inoltre, in quanto linguaggio standard per i database, SQL è spesso integrato con altri linguaggi dell’ecosistema AI, formando il “collante” che unisce la parte dati alla logica applicativa e inferenziale.

Utilizzo e diffusione

Negli anni, l’utilizzo dei vari linguaggi ha riscontrato variazioni più o meno significative, soprattutto condizionate alle nuove tendenze tecnologiche. Secondo l’indice TIOBE, un indicatore di popolarità dei linguaggi di programmazione, C ha spesso occupato posizioni di punta in termini di popolarità storica. Negli ultimi periodi, C++ è tornato a essere tra i linguaggi più utilizzati mantenendo insieme a C una rilevanza consolidata, mostrando quote consistenti nella classifica delle tecnologie più popolari. Al primo posto secondo il TIOBE, ritroviamo invece Python, il cui uso è sempre più diffuso e amplificato grazie anche al costante sopporto che offre su temi e tecnologie di frontiera.

Linguaggi di programmazione applicati allo Spoke 3 – Resilient AI

Lo Spoke 3 del partenariato FAIR, coordinato dall’Università degli Studi di Napoli Federico II e a cui SADAS partecipa attivamente, è incentrato sul tema dell’Intelligenza Artificiale resiliente. Per lo sviluppo del core di tale progettualità, la scelta del linguaggio da utilizzare è ricaduta su Python e SQL integrando il DBMS Sadas Engine ossia il database colonnare proprietario. Per quanto riguarda la componente grafica e l’interfaccia è stato utilizzato il framework Sadas BI. In particolare, l’adozione delle tecnologie SADAS è stata sostenuta dalle principali caratteristiche della stessa vale a dire:

Sadas Engine è un DBMS colonnare progettato per offrire prestazioni fino a 100 volte superiori rispetto ai tradizionali sistemi transazionali. Grazie al suo approccio innovativo, che prevede l’assegnazione e la memorizzazione di un indice dedicato a ciascuna colonna di una tabella, il sistema opera per colonne anziché per righe. Questa architettura consente di analizzare grandi volumi di dati in modo efficiente, garantendo un livello di performance significativamente superiore rispetto alle soluzioni concorrenti.

Sadas BI, sviluppato internamente da SADAS, si integra in modo trasparente e nativo con il DBMS Sadas Engine, offrendo una piattaforma completa orientata alla Business Intelligence.
Il framework consente di progettare e realizzare dashboard interattive in modo rapido e intuitivo, supportando al contempo l’analisi dei dati sia a livello puntuale che aggregato, con l’obiettivo di estrarre insight utili a supporto dei processi decisionali.

Il futuro è nella sinergia

Nel mondo dell’Intelligenza Artificiale non esiste un linguaggio “migliore” in senso assoluto. Ogni tecnologia nasce per rispondere a un’esigenza specifica: c’è chi privilegia la velocità di sviluppo, chi la potenza di calcolo, chi la scalabilità o l’integrazione con infrastrutture complesse. La vera competenza, oggi, sta nel saperle orchestrare.

Non basta conoscere una sintassi o padroneggiare una libreria: serve comprendere la logica del progetto, gli obiettivi di business, i vincoli operativi e le potenzialità dei dati. È in questa capacità di tradurre un’esigenza in una scelta tecnica che si misura il valore di un team AI.

Costruire soluzioni solide significa trovare equilibrio tra rigore e flessibilità, scegliendo ogni volta lo strumento più adatto al contesto. Solo così ogni componente – dal frontend all’elaborazione core, fino alla gestione dei dati – diventa parte di un insieme coerente, dove codice, architettura e obiettivi aziendali si muovono nella stessa direzione.