Over 60% of companies now use Java for AI, driven by cost concerns and better integration, despite ongoing technical challenges. Más del 60% de las compañías ahora usan Java para IA, impulsadas por preocupaciones de costos y una mejor integración, a pesar de los desafíos técnicos en curso.

Over 60% of enterprises now use Java for AI features, up from 50% in 2025, driven by integration with existing systems and AI-friendly libraries, according to the Azul 2026 State of Java Survey. Más del 60% de las empresas ahora usan Java para las características de IA, frente al 50% en 2025, impulsado por la integración con los sistemas existentes y las bibliotecas amigables con la IA, según la Encuesta Azul 2026 sobre el estado de Java. Rising concerns over Oracle’s employee-based Java pricing are pushing 81% of organizations to migrate to non-Oracle OpenJDK distributions, with cost, open-source preference, and audit risk cited as key reasons. Las crecientes preocupaciones sobre los precios de Java basados en los empleados de Oracle están empujando al 81% de las organizaciones a migrar a distribuciones OpenJDK que no son de Oracle, con costos, preferencia de código abierto y riesgo de auditoría citados como razones clave. Nearly a third of firms have more than half their Java apps using AI, while long-term support, security, and observability are top priorities for AI environments. Casi un tercio de las empresas tienen más de la mitad de sus aplicaciones Java que usan IA, mientras que el soporte a largo plazo, la seguridad y la observabilidad son las principales prioridades para los entornos de IA. A majority are cutting cloud costs, with high-performance Java platforms a key strategy, though over 20% unused compute remains common. La mayoría está reduciendo los costos de la nube, con plataformas Java de alto rendimiento como una estrategia clave, aunque más del 20% de computación no utilizada sigue siendo común. Technical challenges include dead code and frequent security vulnerabilities, with many teams spending significant time on false positives. Los desafíos técnicos incluyen código muerto y vulnerabilidades de seguridad frecuentes, con muchos equipos gastando tiempo significativo en falsos positivos.