Топ мов програмування для ШІ-розробки у 2025 році

Штучний інтелект продовжує трансформувати бізнес, технології та підходи до розробки. Від автоматизації операцій до побудови складних систем персоналізації — ШІ залишається драйвером змін в індустрії. Водночас мови програмування, які використовуються для створення таких рішень, еволюціонують і переосмислюються разом із самим підходом до інженерії.

Нижче — добірка мов від dev.to, які відіграють ключову роль у розробці ШІ-рішень у 2025 році. Вони відібрані з урахуванням активності професійної спільноти, готовності до використання в продакшн-середовищах, а також релевантності до сучасних ШІ-воркфлоу. High Bar Journal адаптував найцікавіше з матеріалу.

Python: лідер екосистеми ШІ

Python стабільно утримує перше місце серед мов для ШІ-розробки. Його популярність обумовлена зрозумілим синтаксисом, широкою підтримкою з боку open-source-спільноти та розвиненою інфраструктурою бібліотек — від TensorFlow і PyTorch до Keras і scikit-learn.

Ключові переваги Python у контексті ШІ:

• Потужна екосистема інструментів для машинного та глибинного навчання.

  
  

• Активна спільнота розробників, що забезпечує постійну підтримку та оновлення.

  
  

• Підтримка хмарних платформ (AWS, GCP, Azure) та інтеграція з edge-рішеннями.

  
  

• Сценарії використання: NLP, computer vision, recommendation systems, автоматизовані пайплайни для data science.

  
  

Python залишається основною мовою для розробки AI-рішень і моделей машинного навчання.

Julia: продуктивність у числових обчисленнях

Julia набирає популярності завдяки поєднанню високої продуктивності та синтаксису, орієнтованого на наукові обчислення. У 2025 році мова активно використовується у високонавантажених системах, де потрібна точність та швидкодія без втрати гнучкості.

Julia підходить для:

• Побудови обчислювально-інтенсивних ШІ-моделей.

  
  

• Інженерних розрахунків, фінансового моделювання, біоінформатики.

  
  

• Використання в R&D-відділах, де важлива інтеграція дослідницьких результатів у production-середовище.

  
  

Завдяки зростаючому числу пакетів та покращенню сумісності з ML-фреймворками, Julia дедалі частіше розглядається як альтернатива Python у задачах, де критичною є швидкодія.

R: фокус на статистичний аналіз

R традиційно вважається мовою для статистиків та аналітиків, однак вона й досі зберігає позиції в екосистемі ШІ, особливо у data-driven напрямах, де глибокий аналіз даних є критичним.

У 2025 році R демонструє ефективність у таких сценаріях:

• Побудова статистичних моделей.

  
  

• Валідація результатів машинного навчання.

  
  

• Робота з великими масивами структурованих даних.

  
  

• Інтеграція з ML-фреймворками (наприклад, caret, mlr3, tidymodels).

  
  

R залишається актуальним у академічному середовищі, аналітичних департаментах великих компаній та у проєктах, де потрібна прозора інтерпретація моделей.

JavaScript / TypeScript: розвиток ШІ на фронтенді

У 2025 році JavaScript і TypeScript активно використовуються для застосування AI-функцій безпосередньо у браузері — зокрема, завдяки бібліотеці TensorFlow.js. Це відкриває нові сценарії застосування AI у вебдодатках, де обробка даних відбувається безпосередньо в браузері.

Переваги та приклади використання:

• Розпізнавання зображень, облич, жестів чи голосу у браузері без залучення бекенда.

  
  

• Використання у UI-компонентах для персоналізації, рекомендацій чи адаптивної поведінки.

  
  

• Швидке створення інтерактивних ШІ-прототипів без залежності від складної інфраструктури.

  
  

Хоча ці мови не є класичним вибором для моделювання, вони стають все більш затребуваними у фронтенд-командах, які працюють з ШІ-складовими в продуктах.

Як змінюється мапа ШІ-розробки

Швидкий розвиток генеративних моделей, нових фреймворків (як-от LlamaIndex, Haystack, Ollama) та підходів до обробки даних призводить до того, що вимоги до мов програмування змінюються. На перший план виходять гнучкість, масштабованість та можливість безшовної інтеграції з ML- і MLOps-інфраструктурою.

Компанії, які працюють з ШІ, усе частіше комбінують кілька мов у межах одного проєкту, будуючи багаторівневу архітектуру рішень: Python — для core-логіки, TypeScript — для інтерфейсів, Julia — для складних обчислень.

Яку мову обрати для роботи з ШІ у 2025?

Вибір мови залежить насамперед від задачі, етапу розробки та технічного стека компанії. Python залишається універсальним інструментом із потужною екосистемою для досліджень та продакшену. Julia доцільна у high-performance сценаріях, де потрібна швидкість обчислень. R — оптимальний вибір для глибокої аналітики та статистичного аналізу. JavaScript / TypeScript — варіант для інтеграції ШІ-моделей безпосередньо у клієнтську частину продукту.