Jacob Young, consultor técnico de Sancho Studio, sostiene que la consistencia en los lenguajes de programación es determinante para el rendimiento de los modelos de lenguaje grande (LLM) en tareas de codificación. Según su análisis, los ecosistemas fragmentados, como los de JavaScript o Python con múltiples gestores de paquetes y frameworks, generan resultados impredecibles en agentes de IA. Por el contrario, lenguajes con fuertes convenciones, como Ruby on Rails o Go, ofrecen una salida más fiable.
Young destaca a Go como el lenguaje idóneo para este momento debido a su modelo de concurrencia simple, su extensa biblioteca estándar y su ecosistema unificado. Herramientas como gofmt y gopls garantizan un estilo de código consistente, lo que reduce la incertidumbre en la inferencia. En un entorno donde la IA debe gestionar la memoria y la ejecución, la rigidez de Go ofrece ventajas sobre lenguajes más flexibles pero caóticos como Python o Rust, donde la gestión de memoria y la variedad de opciones dificultan la producción de código medianamente robusto.