I linguaggi di programmazione difficilmente scompaiono. Scopri come ecosistemi, sistemi legacy, regolamentazione e nuovi runtime permettono ai linguaggi più datati di sopravvivere trovando nicchie.
Si dice che un linguaggio di programmazione sia “morto” quando smette di comparire sui social, cala nei sondaggi tra sviluppatori o non viene insegnato negli ultimi bootcamp. Questo non è morire — è perdere visibilità.
Un linguaggio è davvero “morto” solo quando non può più essere usato nella pratica. In termini reali, di solito significa che accadono più cose insieme: non ci sono più utenti reali, non ci sono compilatori o interpreti mantenuti, e non esiste un modo ragionevole per costruire o eseguire nuovo codice.
Se vuoi una checklist concreta, un linguaggio è quasi morto quando la maggior parte di questi punti è vera:
Anche allora, la “morte” è rara. Il codice sorgente e le specifiche possono essere preservati, i fork possono riprendere la manutenzione, e le aziende talvolta pagano per mantenere viva una toolchain perché il software è ancora prezioso.
Più spesso, i linguaggi si riducono, si specializzano o vengono incorporati in stack più nuovi.
Nei diversi settori vedrai “dopo‑vite” differenti: i sistemi enterprise mantengono linguaggi più datati in produzione, la scienza conserva strumenti numerici collaudati, i dispositivi embedded privilegiano stabilità e performance prevedibili, e il web mantiene linguaggi di lunga durata rilevanti grazie all'evoluzione continua delle piattaforme.
Questo articolo è scritto per lettori non tecnici e decisori — persone che scelgono tecnologie, finanziano riscritture o gestiscono il rischio. L'obiettivo non è sostenere che ogni vecchio linguaggio sia una buona scelta; è spiegare perché i titoli su “linguaggi morti” spesso perdono ciò che conta davvero: se il linguaggio ha ancora un percorso praticabile per funzionare, evolvere e essere supportato.
I linguaggi di programmazione non sopravvivono perché vincono concorsi di popolarità. Sopravvivono perché il software scritto in essi continua a creare valore molto dopo che i titoli si sono spostati.
Un sistema paghe che gira ogni due settimane, un motore di fatturazione che riconcilia le fatture, o un pianificatore logistico che mantiene i magazzini riforniti non sono “cool” — ma sono tipi di software che un'azienda non può permettersi di perdere. Se funziona, è affidabile e ha anni di casi limite incorporati, il linguaggio sottostante gode di una lunga vita per associazione.
La maggior parte delle organizzazioni non cerca di inseguire lo stack più nuovo. Cerca di ridurre il rischio. I sistemi maturi spesso hanno comportamenti prevedibili, modalità di guasto note e una traccia di audit, report e conoscenza operativa. Sostituirli non è solo un progetto tecnico; è un progetto di continuità aziendale.
Riscrivere un sistema funzionante può significare:
Anche se una riscrittura è “possibile”, potrebbe non valere il costo opportunità. Per questo i linguaggi associati a sistemi di lunga vita — pensa a mainframe, piattaforme finanziarie, controlli di produzione — rimangono in uso attivo: il software continua a produrre valore.
Tratta i linguaggi come infrastruttura più che gadget. Puoi cambiare telefono ogni pochi anni, ma non ricostruisci un ponte perché un design più nuovo è in tendenza. Finché il ponte regge il traffico in sicurezza, lo mantieni, lo rinforzi e aggiungi rampe.
Così molte aziende trattano il software centrale: mantengono, modernizzano i bordi e tengono la base provata in esercizio — spesso nello stesso linguaggio per decenni.
Un “sistema legacy” non è un sistema cattivo — è semplicemente software che è in produzione da così tanto tempo da diventare essenziale. Può gestire paghe, pagamenti, inventario, strumenti da laboratorio o archivi clienti. Il codice può essere vecchio, ma il valore di business è attuale, e questo mantiene i “linguaggi legacy” in uso attivo nel software enterprise.
Le organizzazioni spesso considerano la riscrittura in uno stack più nuovo. Il problema è che il sistema esistente contiene di solito anni di conoscenza maturata:
Quando riscrivi, non ricrei solo funzionalità — ricrei comportamenti. Differenze sottili possono causare outage, errori finanziari o problemi regolatori. Perciò sistemi mainframe e COBOL, per esempio, ancora alimentano workflows critici: non perché i team amino la sintassi, ma perché il software è provato e affidabile.
Invece di una riscrittura “big bang”, molte aziende modernizzano per passi. Mantengono il core stabile e sostituiscono gradualmente parti intorno ad esso:
Questo approccio riduce il rischio e distribuisce i costi nel tempo. Spiega anche la longevità dei linguaggi: finché sistemi di valore dipendono da un linguaggio, competenze, tooling e comunità persistono.
I codebase più vecchi spesso privilegiano la prevedibilità rispetto alla novità. In ambienti regolamentati o ad alta disponibilità, la stabilità “noiosa” è una caratteristica. Un linguaggio che esegue lo stesso programma fidato per decenni — come Fortran nella scienza o COBOL nella finanza — rimane rilevante proprio perché non cambia rapidamente.
Un linguaggio di programmazione non è solo sintassi — è l'ecosistema circostante che lo rende utilizzabile giorno dopo giorno. Quando si dice che un linguaggio è “morto”, spesso si intende: “È difficile costruire e mantenere software reale con esso.” Un buon tooling previene questo.
Compilatori e runtime sono la base ovvia, ma la sopravvivenza dipende anche dalla cassetta degli attrezzi quotidiana:
Anche un linguaggio più vecchio può restare “vivo” se questi strumenti rimangono mantenuti e accessibili.
Un pattern sorprendente: i miglioramenti al tooling spesso rivitalizzano un linguaggio più di nuove feature del linguaggio stesso. Un language server moderno, un compilatore più veloce, messaggi d'errore più chiari o un flusso di dipendenze più semplice possono rendere un vecchio codebase più avvicinabile.
Questo conta perché i nuovi arrivati raramente valutano un linguaggio in astratto — valutano l'esperienza di costruire qualcosa con esso. Se la configurazione richiede minuti invece di ore, le comunità crescono, i tutorial si moltiplicano e assumere diventa più semplice.
La longevità deriva anche dal non rompere gli utenti. Rilasci con long‑term support (LTS), politiche di deprecazione chiare e percorsi di upgrade conservativi permettono alle aziende di pianificare gli aggiornamenti senza riscrivere tutto. Quando aggiornare sembra sicuro e prevedibile, le organizzazioni continuano a investire nel linguaggio invece di abbandonarlo.
Docs, esempi e risorse didattiche sono importanti quanto il codice. Guide “getting started” chiare, note di migrazione e ricette reali abbassano la barriera per la generazione successiva. Un linguaggio con buona documentazione non solo perdura — resta adottabile.
Un grande motivo per cui i linguaggi restano è che danno una sensazione di sicurezza su cui costruire. Non “sicurezza” in senso informatico, ma sicurezza in senso aziendale: i team possono investire anni in software e aspettarsi ragionevolmente che continui a funzionare, compilare e comportarsi nello stesso modo.
Quando un linguaggio ha una specifica chiara e stabile — spesso mantenuta da un organismo di standardizzazione — diventa meno dipendente da un singolo vendor o da un singolo team di compilatori. Gli standard definiscono cosa significa il linguaggio: sintassi, librerie core e comportamenti di casi limite.
Quella stabilità conta perché le grandi organizzazioni non vogliono scommettere le loro operazioni su “qualunque cosa abbia deciso l'ultimo rilascio”. Una specifica condivisa permette anche più implementazioni, riducendo il lock‑in e rendendo più semplice mantenere sistemi vecchi mentre si modernizza gradualmente.
La retrocompatibilità significa che il codice vecchio continua a funzionare con compilatori, runtime e librerie più recenti (o almeno dispone di percorsi di migrazione ben documentati). Le aziende apprezzano questo perché riduce il costo totale di proprietà:
Il comportamento prevedibile è particolarmente prezioso in ambienti regolamentati. Se un sistema è stato validato, le organizzazioni vogliono aggiornamenti incrementali e tracciabili — non una riconsiderazione completa perché un aggiornamento ha cambiato sottilmente le semantiche.
Cambi frequenti che rompono la compatibilità spingono le persone via per una ragione semplice: trasformano “aggiornamento” in “progetto”. Se ogni nuova versione richiede di toccare migliaia di righe, rimettere a punto le dipendenze e inseguire differenze sottili, i team rimandano gli aggiornamenti — o abbandonano l'ecosistema.
I linguaggi che privilegiano compatibilità e standardizzazione creano una fiducia noiosa. Quella "noia" spesso è ciò che li mantiene in uso attivo molto dopo che l'hype è passato.
Un linguaggio non deve “vincere” tutte le nuove tendenze per restare utile. Spesso sopravvive inserendosi nello stack corrente — servizi web, requisiti di sicurezza moderni, data science — tramite interoperabilità.
I linguaggi più vecchi possono accedere a capacità moderne quando esiste un runtime mantenuto o un set di librerie ben supportate. Questo può significare:
Per questo “vecchio” non è automaticamente sinonimo di “isolation”. Se un linguaggio può comunicare con il mondo esterno in modo affidabile, può continuare a svolgere lavoro prezioso all'interno di sistemi in evoluzione.
FFI sta per foreign function interface. In termini semplici: è un ponte che permette al codice scritto in un linguaggio di chiamare codice scritto in un altro.
Quello ponte è importante perché molti ecosistemi condividono blocchi costitutivi comuni. Gran parte del software critico per le performance è scritto in C e C++, quindi poter chiamare C/C++ è come avere accesso a un enorme magazzino di parti.
Un pattern è chiamare librerie C/C++ da linguaggi di livello più alto. Python usa estensioni in C per la velocità; Ruby e PHP hanno estensioni native; molti linguaggi nuovi offrono compatibilità con l'ABI C. Anche quando il codice applicativo cambia, quelle librerie C spesso rimangono stabili e ampiamente supportate.
Un altro pattern è embeddare interpreti. Invece di riscrivere un sistema grande, i team incorporano un linguaggio di scripting (come Lua, Python o engine JavaScript) dentro un'applicazione esistente per aggiungere configurabilità, sistemi plugin o iterazione rapida delle funzionalità. In questo setup, il linguaggio incorporato è un componente — potente, ma non l'intero prodotto.
L'interoperabilità ridefinisce la “sopravvivenza”: un linguaggio può rimanere essenziale come glue code, livello di estensione o nucleo stabile che delega compiti moderni a moduli specializzati.
Alcuni linguaggi persistono perché specifici settori valorizzano la stabilità più della novità. Quando un sistema muove denaro, instrada chiamate di emergenza o monitora dispositivi medici, “funzionare in modo prevedibile” è una caratteristica che non si scambia a cuor leggero.
Finanza è l'esempio classico: core banking e processi di pagamento spesso eseguono enormi codebase ben testate dove il downtime è costoso e i cambiamenti rischiosi. Linguaggi come COBOL su mainframe o Java in grandi sistemi di transazione restano in uso perché hanno dimostrato di processare volumi massicci con risultati coerenti.
Telecom è simile: le reti degli operatori dipendono da operazioni continue, cicli di vita hardware lunghi e upgrade gestiti con cura. Tecnologie che supportano comportamento deterministico e tooling operativo maturo tendono a rimanere.
In aerospazio e difesa, la certificazione è un filtro di sopravvivenza. Standard come DO-178C rendono i cambi costosi, quindi i team preferiscono linguaggi e toolchain con proprietà di sicurezza forti, performance prevedibili ed ecosistemi adatti alla certificazione. Ecco perché Ada e subset controllati di C/C++ restano comuni.
Sanità aggiunge un ulteriore livello: sicurezza del paziente e tracciabilità. Per software medico e dispositivi (spesso allineati a IEC 62304 o aspettative FDA), poter documentare requisiti, test e storia delle modifiche conta tanto quanto la comodità per gli sviluppatori.
Regimi regolatori e audit (pensa a SOX, PCI DSS, HIPAA o equivalenti specifici di settore) spingono le organizzazioni verso tecnologie ben comprese, ben documentate e più facili da validare ripetutamente. Anche se un nuovo linguaggio è “migliore”, dimostrare che è sicuro, conforme e operativo può richiedere anni.
Le grandi imprese acquistano contratti di supporto pluriennali, formano il personale e standardizzano su stack approvati. I cicli di procurement possono durare più a lungo delle mode tecnologiche, e i regolatori spesso si aspettano continuità. Quando un linguaggio ha un ecosistema vendor maturo, supporto a lungo termine e pipeline di talenti, mantiene la sua nicchia.
Il risultato: i linguaggi sopravvivono non solo per nostalgia, ma perché i loro punti di forza — sicurezza, determinismo, performance e comportamento operativo provato — si adattano ai vincoli di settori regolamentati e ad alto impatto.
Un linguaggio non deve dominare le offerte di lavoro per restare vivo. Università, libri di testo e laboratori di ricerca mantengono molti linguaggi in circolazione per decenni — talvolta come materiali didattici principali, talvolta come “secondo linguaggio” per apprendere nuovi modi di pensare.
In aula, i linguaggi spesso servono da esempi chiari di un paradigma più che come via diretta all'occupazione:
Questo ruolo di “strumento didattico” non è un premio di consolazione. Crea un flusso costante di sviluppatori che capiscono le idee del linguaggio — e che possono poi portare quelle idee in altri stack.
Accademia e gruppi di ricerca industriale spesso costruiscono nuove feature di linguaggio come prototipi: sistemi di tipi, pattern matching, tecniche di garbage collection, moduli, modelli di concorrenza e approcci di verifica formale. Questi prototipi possono vivere in linguaggi di ricerca per anni, ma i concetti possono influenzare i linguaggi mainstream attraverso paper, conferenze e implementazioni open source.
Quell'influenza è un motivo per cui i linguaggi vecchi raramente scompaiono del tutto: anche quando la sintassi non viene copiata, le idee persistono e riemergono in nuove forme.
L'adozione educativa crea anche effetti pratici fuori dall'aula. I laureati portano con sé librerie, interpreter, compilatori e tooling nel mondo reale; scrivono blog, creano comunità open source di nicchia e talvolta dispiegano ciò che hanno imparato in domini specializzati.
Quindi quando un linguaggio rimane comune nei corsi e nella ricerca, non è “morto” — sta ancora plasmando il modo in cui il software viene progettato.
Non tutti i linguaggi sopravvivono per nostalgia o codice legacy. Alcuni resistono perché, per certi lavori, continuano a essere la scelta migliore — o con meno sorprese sgradevoli — rispetto alle alternative più nuove.
Quando spingi i limiti hardware o esegui lo stesso calcolo milioni di volte, piccoli overhead diventano tempo e denaro reali. I linguaggi che offrono performance prevedibili, modelli d'esecuzione semplici e controllo fine della memoria tendono a restare rilevanti.
Per questo la “prossimità all'hardware” rimane una ragione di longevità. Se devi sapere esattamente cosa farà la macchina (e quando), un linguaggio che mappa in modo chiaro al sistema sottostante è difficile da sostituire.
Fortran per il calcolo numerico è un classico. In carichi scientifici e di ingegneria — grandi simulazioni, algebra lineare, HPC — compilatori e librerie Fortran sono ottimizzati da decenni. I team spesso badano meno alla moda della sintassi e più a ottenere risultati stabili e veloci che corrispondono a ricerche validate.
C per sistemi embedded persiste per ragioni simili: è vicino all'hardware, ampiamente supportato su microcontroller e prevedibile nell'uso delle risorse. Con memoria limitata, vincoli realtime o hardware personalizzato, quel controllo diretto conta più della comodità per gli sviluppatori.
SQL per query di dati dura perché è adatto al problema: descrivere i dati che vuoi, non come recuperarli passo dopo passo. Anche con nuove piattaforme dati, spesso mantengono interfacce SQL perché è un linguaggio condiviso tra strumenti, team e decenni di conoscenza.
Una cultura ingegneristica sana non forza un solo linguaggio per tutto. Sceglie linguaggi come si scelgono gli attrezzi: in base ai vincoli, ai modi di guasto e alla manutenzione a lungo termine. Così i linguaggi “più vecchi” restano pratici — perché sono ancora la scelta più affidabile nella loro nicchia.
Un linguaggio non deve dominare le classifiche per ottenere una seconda vita. I revival avvengono quando cambia qualcosa attorno al linguaggio — come viene eseguito, confezionato o dove si inserisce nei workflow moderni.
La maggior parte dei ritorni segue alcuni schemi ripetibili:
Le nuove nicchie emergono quando un linguaggio diventa l'adattamento migliore per una superficie d'uso specifica, anche se non è il linguaggio principale dell'applicazione.
Alcuni percorsi comuni:
Una volta stabilita la nicchia, può auto‑rafforzarsi: tutorial, librerie e pipeline di assunzione si allineano a quel caso d'uso.
I maintainer open source e gli eventi comunitari contano più di quanto si creda. Alcuni manutentori dedicati possono modernizzare il tooling, mantenere regolari i rilasci e rispondere alle vulnerabilità. Conferenze, meetup e hack week creano slancio condiviso — arrivano nuovi contributori, si diffondono best practice e si documentano casi di successo.
Ciò che da solo non crea longevità: l'hype. Un picco di attenzione senza tooling affidabile, governance e vittorie in produzione svanisce rapidamente. Un revival persiste quando risolve un problema ricorrente meglio delle alternative — e continua a farlo anno dopo anno.
Scegliere un linguaggio per il lungo periodo non è prevedere quale sarà di moda. È scegliere uno strumento che rimanga operabile, manutenibile e reperibile man mano che prodotto e organizzazione cambiano.
Parti dai vincoli verificabili più che dalle opinioni:
La scelta di un linguaggio impatta costi che non emergono in un hello‑world:
Un linguaggio “più economico” può diventare costoso se richiede specialisti di nicchia o riscritture frequenti.
Riduci l'incertezza con passi piccoli e deliberati:
Se il tuo rischio principale è “quanto velocemente possiamo convalidare l'approccio?”, strumenti che accelerano i prototipi aiutano — specialmente quando vuoi qualcosa che poi si possa mantenere come un normale codebase. Per esempio, Koder.ai è una piattaforma vibe‑coding che permette ai team di costruire prototipi web, backend e mobile tramite chat, per poi esportare il codice sorgente (React per il front end, Go + PostgreSQL per il back end, Flutter per il mobile). Usata con attenzione, può ridurre il tempo tra idea e proof‑of‑concept funzionante, mantenendo comunque una via d'uscita tramite codice esportato e refactoring incrementale.
Prima di fissare uno stack, conferma:
Un linguaggio è effettivamente “morto” quando non è più possibile usarlo praticamente — cioè non si può ragionevolmente costruire, eseguire o mantenere software con esso sui sistemi correnti.
Perdere popolarità, meme o presenza nei bootcamp riguarda più la visibilità che la fattibilità reale.
Perché le tendenze misurano l'attenzione, non la realtà operativa. Un linguaggio può calare nei sondaggi ma continuare a gestire payroll, fatturazione, logistica o infrastrutture critiche.
Per chi prende decisioni, la domanda chiave è: Possiamo ancora operare e supportare sistemi costruiti con quel linguaggio?
Un linguaggio è vicino alla morte quando la maggior parte di questi elementi è vera:
Anche in quel caso, può essere rivitalizzato tramite fork, toolchain preservate o supporto a pagamento.
Perché il software che fornisce valore sopravvive alle mode. Se un sistema continua a portare benefici concreti, le organizzazioni tendono a mantenerlo piuttosto che rischiare una riscrittura.
Il linguaggio resta “vivo per associazione” finché il software rimane essenziale e supportato.
Le riscritture non sono solo cambi di codice — sono eventi di continuità aziendale. Costi nascosti tipici includono:
Spesso la strada più sicura è la modernizzazione incrementale, non la sostituzione completa.
Perché l'usabilità dipende dall'ecosistema di lavoro, non solo dalla sintassi. Un linguaggio resta praticabile quando ha:
Aggiornamenti al tooling possono far sembrare un vecchio linguaggio moderno senza cambiarne la sintassi.
Standard e compatibilità riducono il rischio operativo. Aiutano a garantire che il codice continui a compilare e a comportarsi in modo prevedibile nel tempo.
Praticamente, questo significa:
Nei contesti regolamentati il comportamento prevedibile conta quanto la velocità di sviluppo.
L'interoperabilità permette a un linguaggio di integrarsi con sistemi moderni invece di restare isolato. Approcci comuni includono:
Così un linguaggio può restare essenziale come “nucleo” o “colla” del sistema.
I domini ad alto rischio premiano la stabilità perché i cambiamenti sono costosi e rischiosi. Esempi: finanza, telecomunicazioni, aerospaziale/difesa e sanità.
Regolamentazioni, audit, certificazioni e cicli di supporto a lungo termine creano nicchie “appiccicose” dove toolchain provate e comportamenti prevedibili battono la novità.
Usa criteri che puoi verificare, non l'hype:
Riduci i rischi con un prototipo per il requisito più difficile e preferisci migrazioni progressive rispetto a riscritture totali.
