Los lenguajes de programación más demandados en 2025: potenciá tu empleabilidad

¿Sabés cuáles son los lenguajes de programación que más demanda tendrán durante este 2025? 

Conocerlos te ayuda a mantenerte al tanto de las tendencias en desarrollo de software y las oportunidades de desarrollo profesional que presenta la industria IT. 

De igual modo, te ofrece la posibilidad de identificar aquellos lenguajes que te permitirán tomar decisiones más acertadas al iniciar un proyecto informático, y asegurar su relevancia y competitividad. 

En este artículo, analizamos las características más valoradas por la industria IT en lenguajes de programación y los retos más determinantes para 2025.

También identificamos los lenguajes de programación que serán más utilizados en los próximos meses y por qué Cobol seguirá siendo uno de los más utilizados en el sector financiero y las empresas de seguros.

Además, abordamos las posibilidades laborales que tendrás adquiriendo competencias para programar en Cobol. 

Características más valoradas por la industria IT en lenguajes de programación 

En 2025, las características más valoradas en los lenguajes de programación por parte de la industria IT, están alineadas con las tendencias tecnológicas, las necesidades de escalabilidad y la facilidad de desarrollo que puedan proveer.

Teniendo en cuenta este marco de análisis, conversamos con Martín Barrio, Software Studio Manager de IT Patagonia, para analizar cuáles son los aspectos más valorados en los lenguajes de programación en 2025.

1) Optimización del uso de recursos del hardware (memoria, CPU)

Los lenguajes de programación que optimizan el uso de recursos del hardware, como la memoria y el CPU, te permiten desarrollar aplicaciones más eficientes y rápidas, lo que maximiza el desempeño en dispositivos con limitaciones de recursos o en sistemas críticos donde cada ciclo de procesamiento cuenta. 

Estos lenguajes suelen ofrecer control de bajo nivel sobre la gestión de memoria y la ejecución del código, lo que da la posibilidad de minimizar el uso innecesario de recursos. 

Ejemplos de lenguajes que cumplen con estas características son:

• C y C++, conocidos por su control manual de memoria.
• Rust, que combina eficiencia con seguridad en la gestión de recursos.
• Assembly, que permite un control absoluto del hardware, aunque a un mayor costo en complejidad. 

Otros lenguajes como Go o Ada también son utilizados en aplicaciones que requieren optimización, especialmente en entornos de alto rendimiento o sistemas embebidos.

2) Capacidad de escribir código que funcione en múltiples sistemas operativos o dispositivos

La capacidad de escribir código que funcione en múltiples sistemas operativos o dispositivos, es fundamental para desarrollar aplicaciones versátiles y accesibles. Así se reducen costos de desarrollo y se facilita el mantenimiento. 

Se trata de un beneficio que se logra mediante lenguajes que abstraen las diferencias entre plataformas, lo que permite que el mismo código se ejecute en distintos entornos sin modificaciones significativas. 

Entre los lenguajes que aportan esta ventaja destacan: 

• Java, con su lema “escribe una vez, ejecuta en cualquier lugar”.
• Python, a partir de su amplia compatibilidad y bibliotecas multiplataforma.
• JavaScript, ideal para aplicaciones web que funcionan en diversos navegadores.

Otros lenguajes como C#, con .NET Core, y Kotlin, utilizado para aplicaciones multiplataforma, también te ofrecen herramientas que simplifican el desarrollo en entornos diversos.

3) Lenguajes con bibliotecas avanzadas para machine learning, análisis de datos y computación distribuida

Los lenguajes con bibliotecas avanzadas para machine learning, análisis de datos y computación distribuida son esenciales en el desarrollo de aplicaciones que procesan grandes volúmenes de información y ejecutan algoritmos complejos. 

Estas bibliotecas simplifican tareas como la manipulación de datos, la creación y el entrenamiento de modelos predictivos, y la gestión de infraestructuras de procesamiento distribuido. 

Python se destaca por su sintaxis simple, que facilita el desarrollo rápido y la comprensión del código. También por su ecosistema de bibliotecas especializadas como Matplotlib, TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Seaborn, Bokeh, Pandas y NumPy.

Además, su amplia comunidad de desarrolladores asegura constantes mejoras, documentación detallada y soporte para proyectos de machine learning, análisis de datos y computación distribuida.

Otros lenguajes como R destacan en análisis estadístico y visualización de datos. Mientras que Scala, junto con el framework Apache Spark, es ideal para la computación distribuida. 

Asimismo, el lenguaje Julia se está consolidando como una opción eficiente para cálculos científicos intensivos. 

Estos lenguajes son clave para proyectos en inteligencia artificial, big data y análisis avanzado.

4) Contar con un ecosistema rico de bibliotecas, frameworks y herramientas, junto con una comunidad activa

Un ecosistema de estas características simplifica el desarrollo de proyectos, acelera la resolución de problemas y fomenta la innovación. 

Lenguajes como Python se destacan en este aspecto gracias a su amplia gama de bibliotecas para inteligencia artificial, análisis de datos y desarrollo web.

Por su parte, JavaScript, con frameworks populares como React, Node.js y Angular, lidera el desarrollo web moderno. 

Asimismo, lenguajes como Java, con herramientas como Spring y su compatibilidad empresarial, y C#, con el ecosistema de .NET, te ofrecen soluciones robustas en diferentes dominios. 

5) Capacidad de manejar múltiples procesos o hilos de forma eficiente, como característica importante para las aplicaciones modernas

La capacidad de manejar múltiples procesos o hilos de forma eficiente es esencial para aplicaciones modernas que requieren alto rendimiento, como:

• Sistemas de tiempo real
• Servidores web
• Procesamiento paralelo
• Computación científica 

Este beneficio permite maximizar el uso de los recursos del hardware, reducir los tiempos de ejecución y mejorar la escalabilidad. 

Lenguajes como Java y C# destacan en este ámbito gracias a sus herramientas nativas para programación multihilo y gestión de concurrencia, como el framework ExecutorService en Java y Task Parallel Library en C#. 

Rust te ofrece un manejo seguro de hilos al prevenir errores comunes como condiciones de carrera. Mientras que Python, con bibliotecas como multiprocessing y asyncio, te facilita la ejecución de tareas concurrentes, aunque con ciertas limitaciones debido al Global Interpreter Lock.

6) Soporte para blockchain, computación cuántica o infraestructura en la nube

El soporte para tecnologías emergentes como blockchain, computación cuántica o infraestructura en la nube es crucial para aprovechar las innovaciones que están transformando a diferentes industrias. 

Lenguajes como Solidity son esenciales para desarrollar contratos inteligentes en plataformas blockchain como Ethereum, mientras que Python y C++ son ampliamente utilizados en blockchain por su versatilidad y rendimiento. 

En computación cuántica, Python lidera con frameworks como Qiskit (IBM) y Cirq (Google), que permiten a los desarrolladores trabajar con simuladores cuánticos y hardware real. 

Para infraestructura en la nube, lenguajes como Go (utilizado en Kubernetes) y JavaScript (con Node.js para aplicaciones serverless) son fundamentales, junto con Java y C#, que dominan en plataformas empresariales en la nube como AWS, Azure y Google Cloud. 

Este soporte permite innovar en tecnologías de punta y adaptarse a las demandas del futuro.

7) Integración con herramientas de automatización y despliegue continuo, muy valoradas en equipos que priorizan DevOps

Son fundamentales, ya que facilitan la creación de pipelines eficientes, pruebas automatizadas y despliegues frecuentes. 

Python es altamente valorado por su compatibilidad con herramientas como Ansible, Terraform y Jenkins, que simplifican la automatización y la infraestructura como código. 

JavaScript, con frameworks como Node.js, se utiliza para tareas de scripting y manejo de procesos en entornos DevOps. 

Ruby, con su histórico vínculo con Chef y Capistrano, también es una opción destacada, al igual que Go, ampliamente adoptado en la creación de herramientas modernas como Docker y Kubernetes. 

Estos lenguajes no sólo potencian la automatización, sino que también permiten integraciones fluidas en entornos ágiles y colaborativos.

Retos de la industria IT en relación a lenguajes de programación en 2025

La industria IT enfrenta varios desafíos clave relacionados con la programación, derivados de las demandas crecientes de tecnología avanzada y las necesidades actuales del mercado.

1) Seguridad en el desarrollo: proteger sistemas de vulnerabilidades comunes y ataques más sofisticados, como aquellos dirigidos a IA o aplicaciones en blockchain

Proteger sistemas requerirá lenguajes que prioricen la seguridad desde su diseño. Un ejemplo es Rust, que previene errores comunes relacionados con la gestión de memoria, y otro Go, que facilita la creación de sistemas seguros y escalables. 

En el ámbito de blockchain, lenguajes como Solidity tendrán que incorporar mejores prácticas para prevenir fallas en contratos inteligentes.

Mientras que los entornos de IA, dominados por lenguajes como Python, necesitarán bibliotecas avanzadas para proteger modelos y datos ante manipulaciones adversas. 

Este desafío también demandará estándares de codificación más estrictos y un enfoque continuo en la formación en ciberseguridad para los desarrolladores.

2) Compatibilidad con tecnologías emergentes: soportar tecnologías como la computación cuántica, redes 6G e infraestructura para metaverso

La compatibilidad con tecnologías emergentes representará un desafío clave para la industria IT en 2025, ya que implica que los lenguajes de programación evolucionen para integrar estas tecnologías disruptivas. 

Un proceso en el cual se deberá brindar soporte para operaciones cuánticas complejas y simulaciones, como lo hacen Python y C++ con sus bibliotecas de computación cuántica (por ejemplo, Qiskit). 

Además, lenguajes como JavaScript y WebAssembly jugarán un papel crucial en la creación de aplicaciones para el metaverso, al facilitar la interacción en tiempo real y la integración con redes 6G de ultra baja latencia. 

Para que estas tecnologías emergentes sean accesibles y efectivas, los lenguajes deberán ofrecer mayor interoperabilidad, escalabilidad y flexibilidad, para permitir el desarrollo eficiente de nuevas soluciones en un entorno digital en constante evolución.

3) Complejidad del manejo de datos: gestionar grandes volúmenes, garantizar su privacidad y optimizar su procesamiento en tiempo real

La complejidad del manejo de datos será un desafío crucial para la industria IT en 2025, ya que las empresas deberán gestionar big data de manera eficiente, para garantizar su privacidad y optimizar su procesamiento en tiempo real. 

Los lenguajes de programación deberán evolucionar para integrar herramientas más potentes que permitan manejar y analizar datos en tiempo real, como:

• Python con sus bibliotecas para big data (Pandas, Dask) y procesamiento distribuido.
• Java y Scala en conjunto con frameworks como Apache Spark. 

A su vez, la creciente preocupación por la privacidad de los datos demandará un enfoque más riguroso en la protección de la información. 

De esta manera, llevará a los lenguajes a incorporar mecanismos más robustos para la criptografía y el cumplimiento de regulaciones como el GDPR. 

Además, se necesitarán lenguajes que ofrezcan soluciones escalables y optimizadas para el procesamiento paralelo y la ingesta de datos en tiempo real. Esto será clave para aplicaciones en sectores como la salud, las finanzas o la Internet de las Cosas (IoT).

4) Optimización para sostenibilidad: reducir el impacto ambiental de las aplicaciones, enfocándose en el uso eficiente de los recursos computacionales

La optimización para la sostenibilidad será un desafío importante para la industria IT en 2025, ya que las empresas se verán presionadas a reducir el impacto ambiental de las aplicaciones mediante el uso eficiente de los recursos computacionales. 

Esto implica que los lenguajes de programación evolucionen, a fin de permitir la creación de software que consuma menos energía y recursos para:

• Optimizar el uso de la CPU, la memoria y el almacenamiento.
• Favorecer el desarrollo de arquitecturas que faciliten la eficiencia energética. 

Lenguajes como Rust, que prioriza la eficiencia en el uso de la memoria sin sacrificar seguridad, y Go, que es conocido por su capacidad de generar aplicaciones rápidas y de bajo consumo, serán claves en este aspecto. 

Además, lenguajes como Python, con bibliotecas como NumPy para la optimización de procesos matemáticos y Django para aplicaciones web eficientes, seguirán siendo populares en el desarrollo de soluciones sostenibles. 

Este enfoque hacia la sostenibilidad no solo abarcará el código, sino también la infraestructura y el ciclo de vida de las aplicaciones, exigiendo mejores prácticas en su desarrollo y despliegue.

5) Adaptación a la inteligencia artificial generativa

Los lenguajes de programación deberán evolucionar para integrar y optimizar el desarrollo de modelos de IA capaces de crear contenido de manera autónoma. 

Esto requerirá herramientas y bibliotecas especializadas, que permitan a los desarrolladores implementar y entrenar modelos generativos de forma eficiente. 

Como Python, con sus bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y OpenAI GPT, que ya dominan el espacio de la IA. 

Además, lenguajes como Julia, que es reconocido por su rendimiento en cálculos científicos, y R, especializado en análisis de datos, también jugarán un papel importante en el entrenamiento y la optimización de estos modelos. 

A medida que la IA generativa avance, los lenguajes de programación necesitarán proporcionar una mayor flexibilidad, escalabilidad y eficiencia, en sintonía con los rápidos avances en las técnicas de aprendizaje automático y redes neuronales profundas.

6) Falta de talentos especializados: encontrar y retener desarrolladores con habilidades avanzadas en áreas emergentes como ciberseguridad, blockchain o IA

La falta de talentos especializados será un desafío crítico para la industria IT en 2025, ya que las empresas se enfrentarán a dificultades para encontrar y retener desarrolladores con habilidades avanzadas en áreas emergentes como ciberseguridad, blockchain o inteligencia artificial. 

A medida que estas tecnologías avanzan, los lenguajes de programación también evolucionan, lo que requiere una comprensión profunda, tanto de las herramientas como de los conceptos subyacentes. 

Lenguajes como Python y Rust se están consolidando en áreas como IA y blockchain, pero la demanda de expertos en estas tecnologías superará la oferta de profesionales capacitados. 

Esto exigirá esfuerzos sostenidos para invertir en la formación de nuevos talentos, la creación de programas educativos más especializados y la mejora de las condiciones laborales para retener a los desarrolladores experimentados. 

A su vez, las empresas deberán fomentar una cultura de aprendizaje continuo para mantenerse al día con las tendencias tecnológicas y atraer a los mejores profesionales en un mercado altamente competitivo.

Lenguajes de programación en 2025: cuáles serán los más utilizados 

Analizamos reportes y rankings para poder determinar cuáles son los lenguajes que serán más utilizados en 2025, a partir de las características más valoradas por la industria IT. 

Entre otras fuentes de información consideramos a PYPL, Pluralsight, Crossover y GrowBy. También a Tiobe Index y Codemotion Talent.

Además, tomamos en cuenta la demanda actual en términos de programación que demandan industrias con altos niveles de transacciones y volúmenes de datos exponenciales, como  el sector financiero, el ámbito del retail y las empresas de telecomunicaciones.

1. Python

Python se consolidará como uno de los lenguajes más utilizados en 2025 por varias razones. Entre ellas:

• Es fácil de aprender y versátil.
• Cuenta con un amplio soporte en ciencia de datos, machine learning, automatización y desarrollo web. 
• Posee un ecosistema extenso de bibliotecas (pandas, TensorFlow, PyTorch)
• Su combinación de facilidad de uso, ecosistema poderoso y flexibilidad, permite a las empresas optimizar sus procesos y adaptarse a tecnologías emergentes.

Estas características lo convierten en una opción preferida para desarrolladores novatos y expertos en áreas avanzadas, como ciencia de datos, machine learning, automatización y desarrollo web. 

2. JavaScript (y TypeScript)

Este lenguaje es fundamental para el desarrollo web (frontend y backend con Node.js).

JavaScript es el corazón de las aplicaciones web interactivas y dinámicas, y su uso en el desarrollo del frontend con frameworks como React, Angular y Vue.js, y en el backend con Node.js, continúa siendo un estándar global. 

TypeScript, al añadir tipado estático a JavaScript, ofrece ventajas de mantenimiento y escalabilidad en aplicaciones más grandes. Esto lo ha convertido en una opción cada vez más popular en equipos que priorizan la robustez y la calidad del código. 

A medida que tecnologías emergentes como el metaverso y redes 6G cobran relevancia, JavaScript se mantiene como un pilar para crear experiencias interactivas y de tiempo real en la web. Mientras que TypeScript facilita la integración de proyectos más complejos y colaborativos. 

3. Go (Golang)

Excelente para aplicaciones escalables y sistemas distribuidos. Está diseñado para manejar la concurrencia de forma eficiente y con una sintaxis limpia.

Su enfoque en la simplicidad y la rapidez lo hace ideal para proyectos que requieren alta disponibilidad y rendimiento, como servidores web, microservicios y plataformas en la nube. 

Go introduce el concepto de goroutines, que facilita la ejecución de múltiples hilos de manera ligera y eficiente, lo que permite a los desarrolladores construir aplicaciones altamente concurrentes sin la complejidad que otros lenguajes pueden requerir. 

Su sintaxis limpia y directa también mejora la productividad del equipo, al reducir la cantidad de código necesario para lograr resultados complejos. 

Además, su integración con herramientas de infraestructura como Docker y Kubernetes lo posiciona como el lenguaje preferido en entornos de contenedores y DevOps, donde la escalabilidad y la gestión de recursos son cruciales. 

Con el crecimiento de las arquitecturas de microservicios y la demanda de soluciones que puedan soportar el aumento masivo de datos y usuarios, Go se mantiene como una opción ideal para el desarrollo de software moderno, rápido y eficiente.

4. Java

Java continuará siendo uno de los lenguajes más utilizados en 2025, debido a su longevidad en la industria y su capacidad para adaptarse a las demandas modernas, especialmente en aplicaciones empresariales y sistemas en la nube. 

Su sólido soporte para la creación de aplicaciones escalables y robustas, lo mantiene como un estándar en sectores como finanzas, telecomunicaciones y comercio electrónico. 

Frameworks modernos como Spring Boot y Quarkus permiten a Java competir de manera efectiva en el desarrollo de microservicios y aplicaciones nativas en la nube, gracias a su amplia comunidad y el ecosistema maduro de bibliotecas y herramientas. 

Además, la evolución de Java con nuevas versiones más ligeras y rápidas, junto con su integración con plataformas de contenedores y soluciones de orquestación como Kubernetes, refuerzan su relevancia en arquitecturas modernas basadas en la nube. 

A pesar de la creciente competencia de lenguajes como Go y Python, Java sigue siendo una opción preferida para aplicaciones que requieren una gran estabilidad, alto rendimiento y una amplia base de soporte.

5. Kotlin

Se consolidará como uno de los lenguajes más populares en 2025 por ser moderno y compatible con Java, además de contar con un diseño orientado a aumentar la productividad. 

Promovido como el principal lenguaje para el desarrollo en Android, ha logrado altos niveles de adopción masiva gracias a su integración nativa con el ecosistema de Android Studio y su capacidad para aprovechar las bibliotecas y marcos de trabajo de Java. 

A medida que las aplicaciones móviles se vuelven más complejas y sofisticadas, Kotlin se perfila como la opción preferida para aquellos que buscan un lenguaje eficiente, con un rendimiento robusto y una experiencia de desarrollo más ágil.

6. C++

Continuará siendo un lenguaje esencial en 2025, especialmente en áreas que requieren un control exhaustivo de los recursos del sistema, como el desarrollo de aplicaciones de alto rendimiento y software de infraestructura. 

Su capacidad para ofrecer un control detallado sobre la memoria y la optimización de recursos lo convierte en la opción preferida para aplicaciones donde el rendimiento es crítico, como simulaciones científicas, procesamiento en tiempo real y sistemas operativos. 

A pesar de la popularidad creciente de lenguajes de más alto nivel, C++ sigue siendo insustituible en industrias que exigen velocidad y eficiencia. 

Además, su continua evolución, con la incorporación de características modernas como las bibliotecas de concurrencia en el estándar C++11 y versiones posteriores, ha permitido que siga siendo relevante. 

7. C#

Su integración con el ecosistema de Microsoft, incluida la plataforma .NET, ha permitido que sea ampliamente adoptado en entornos corporativos para construir aplicaciones escalables y robustas, tanto en la nube como en sistemas locales. 

La evolución de C# hacia un lenguaje más moderno, con características como el soporte para programación asíncrona y la introducción de patrones de programación funcional, lo hace aún más atractivo para los desarrolladores que buscan eficiencia y productividad. 

A medida que las arquitecturas en la nube y los microservicios continúan dominando, C# se mantiene como una opción confiable para empresas que buscan soluciones escalables y de alto rendimiento en un entorno de desarrollo ágil y moderno.

8. Rust

Rust se perfila como uno de los lenguajes más relevantes en 2025, especialmente en áreas que requieren un alto rendimiento y una gestión segura de la memoria, como el desarrollo de sistemas, software de infraestructura, y aplicaciones de alto rendimiento. 

Su enfoque en la seguridad de memoria sin sacrificar la velocidad lo convierte en una opción ideal para aplicaciones que deben operar a nivel de hardware o con grandes volúmenes de datos, como motores de bases de datos, sistemas operativos y aplicaciones embebidas. 

La adopción de Rust ha ido en aumento en la comunidad de desarrollo debido a su capacidad para ofrecer la eficiencia de lenguajes de bajo nivel, con la facilidad de uso y las garantías de seguridad propias de los lenguajes más modernos. 

Además, Rust se está posicionando en áreas emergentes como la computación distribuida y blockchain, donde el control de los recursos y la confiabilidad del código son cruciales. 

9. Ruby

Ruby seguirá siendo un lenguaje relevante en 2025, especialmente en el desarrollo web y en aplicaciones empresariales que priorizan la rapidez en el desarrollo y la facilidad de uso. 

Su principal fortaleza radica en el framework Ruby on Rails, que ha sido un estándar en el desarrollo de aplicaciones web dinámicas y de alto rendimiento, permitiendo a los desarrolladores crear soluciones completas de manera ágil y con un enfoque en la productividad. 

Ruby mantiene su popularidad por su sintaxis limpia y expresiva, que facilita el aprendizaje y la escritura de código eficiente. 

Además, permite que los desarrolladores se concentren más en la lógica del negocio que en la configuración del sistema, lo que acelera el tiempo de desarrollo.

10. Cobol

A raíz del foco y especificidad que posee para el desarrollo de aplicaciones comerciales, financieras y administrativas, Cobol (Common Business-Oriented Language) es ampliamente utilizado por entidades financieras y compañías de seguros de todo el mundo. 

Su robustez, fiabilidad, eficiencia, escalabilidad y compatibilidad para gestionar sistemas críticos de procesamiento de datos, hace que estas instituciones hayan desarrollado y mantenido durante décadas sistemas core que utilizan Cobol.

Estos atributos son los que lo convirtieron en la columna vertebral del sistema financiero, como lenguaje ideal para desarrollar aplicaciones que requieren un alto rendimiento y bajo mantenimiento.

¿Por qué Cobol seguirá siendo uno de los lenguajes más utilizados por la industria IT en 2025?

A pesar de tener más de 60 años de existencia, el lenguaje de programación Cobol sigue vigente. 

Así lo considera Adrián Duarte, Cobol Studio Manager de IT Patagonia, quien asegura que, a partir de la gran cantidad de líneas de código, programas, transacciones y soluciones tecnológicas implementadas en Cobol, a los sistemas se les debe proveer mantenimiento correctivo y evolutivo y, en lo posible, modernizarlos. 

Esta necesidad del mercado genera la demanda de desarrolladores Cobol durante este 2025 y los años siguientes. 

Como explica Adrián, es importante capacitarse en este lenguaje de programación porque hoy el mercado no cuenta con la cantidad de especialistas necesarios para abastecer la demanda. 

En paralelo, las personas expertas se encuentran principalmente en la generación Silver y se estarán retirando del mercado en breve.

Conclusión

La industria IT se encuentra en un constante proceso de evolución, con lenguajes de programación emergentes que prometen mayor eficiencia, flexibilidad y compatibilidad con nuevas tecnologías. 

Sin embargo, en medio de esta revolución, lenguajes históricos como Cobol siguen siendo fundamentales para sistemas críticos en sectores como la banca y los seguros. 

Este panorama plantea un desafío único: equilibrar la adopción de lenguajes modernos sin descuidar la operatividad de infraestructuras esenciales que dependen de tecnologías más antiguas pero increíblemente robustas.

En 2025, las empresas IT enfrentan la tarea de preparar a las nuevas generaciones de programadores para manejar tanto lenguajes innovadores como aquellos que llevan décadas sosteniendo la economía global. 

La preservación y modernización de aplicaciones escritas en Cobol, en particular, no solo permitirá mantener la estabilidad de los sistemas heredados, sino también impulsar una transformación digital inclusiva que aproveche lo mejor de ambos mundos: lo tradicional y lo moderno.

Cobol Studio de IT Patagonia provee recursos expertos en análisis, diseño, desarrollo, control de calidad e implementación de soluciones informáticas en lenguaje Cobol, en diversas plataformas. 

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