ChatGPT ya programa en COBOL y migra código antiguo

ChatGPT ya programa en COBOL: la IA se adentra en el código que sostiene la infraestructura

Cuando se habla de inteligencia artificial y programación, lo primero que viene a la mente son lenguajes modernos como Python o JavaScript. Sin embargo, una parte importante de la infraestructura tecnológica mundial sigue ligada a tecnologías mucho más antiguas. Sistemas bancarios, aplicaciones gubernamentales y plataformas de seguros se construyeron con lenguajes que hoy reciben poca atención, y mantenerlos se ha convertido en un problema creciente. OpenAI ha entrenado a ChatGPT para trabajar con ellos, y los resultados que publica sugieren que la IA puede asumir una tarea que durante años ha consumido recursos y tiempo: modernizar código heredado sin romper lo que ya funciona.

Por qué COBOL sigue importando

COBOL, Fortran, OCaml y Visual Basic reciben hoy menos atención que JavaScript y otros lenguajes modernos, pero siguen siendo fundamentales para el funcionamiento de empresas y gobiernos. Muchos de esos sistemas se desarrollaron hace décadas, y quienes los implementaron ya no trabajan en la organización o la documentación se perdió. Ese cóctel eleva el coste de mantenimiento y convierte cada actualización en un riesgo.

OpenAI ha entrenado a sus modelos para programar y migrar código en estos lenguajes, no solo para generar fragmentos aislados. El objetivo es que la IA comprenda sistemas construidos sobre bases antiguas y pueda trasladarlos a tecnologías actuales manteniendo su comportamiento.

Cómo se midió el avance

Para evaluar el progreso, la compañía desarrolló MultiLangBench, una prueba en la que la IA debe construir un motor compatible con SQLite en 20 lenguajes de programación distintos. A ello se suma un benchmark de migración de COBOL, que mide si el modelo puede trasladar aplicaciones heredadas a otros lenguajes conservando su funcionamiento.

Los datos comparan la generación anterior con la actual:

El salto es notable en todos los casos, y especialmente pronunciado en COBOL, donde el modelo anterior apenas superaba el 10 % de éxito.

La prueba de fuego: migrar aplicaciones heredadas

Lejos de los números, el desafío real es modernizar las aplicaciones antiguas. Al intentar migrar una aplicación de COBOL a lenguajes como C++, Java, Kotlin, Python o Rust manteniendo la misma funcionalidad, GPT-6.1 Sol consiguió una tasa de éxito del 86,6 % con bajo esfuerzo de razonamiento. Cuando se le permitió emplear un proceso más exhaustivo, la precisión llegó al 97,9 %.

La verificación no se basa en impresiones subjetivas. OpenAI explica que evaluó sus modelos con pruebas ocultas que exigen paridad byte por byte en las salidas observables: una migración solo se considera exitosa si todas las pruebas pasan. Ese criterio es relevante porque una migración que funciona en apariencia pero altera un cálculo puede tener consecuencias graves en un sistema financiero.

Qué implica para las empresas y los programadores

Los resultados sugieren que ChatGPT podría convertirse en una herramienta para actualizar infraestructuras tecnológicas heredadas. Lejos de limitarse a resolver errores o generar fragmentos de código, la IA ya es capaz de comprender sistemas construidos sobre lenguajes antiguos.

Eso abre una vía para que los programadores que no crecieron con COBOL o Visual Basic puedan modernizar aplicaciones antiguas. También plantea preguntas sobre el papel del conocimiento especializado: la IA puede acelerar la migración, pero alguien tiene que validar que el resultado cumple los requisitos del negocio y las normativas aplicables.

La compañía ha liberado MultiLangBench en GitHub para que los desarrolladores puedan revisar la metodología y analizar el rendimiento por lenguaje, un gesto que facilita la verificación independiente de las cifras.

Preguntas frecuentes sobre ChatGPT y COBOL

¿ChatGPT puede programar en COBOL?

Sí. OpenAI ha entrenado a sus modelos para programar y migrar código en lenguajes heredados como COBOL, Fortran, OCaml y Visual Basic. GPT-6 Astra alcanzó un 72,1 % de éxito en las pruebas específicas de COBOL, frente al 10,9 % del modelo anterior.

¿Qué es MultiLangBench?

Es una prueba desarrollada por OpenAI en la que la IA debe construir un motor compatible con SQLite en 20 lenguajes de programación distintos. Sirve para medir el rendimiento de los modelos en diferentes lenguajes y se ha liberado en GitHub.

¿Cómo se comprueba que una migración de COBOL es correcta?

Mediante pruebas ocultas que exigen paridad byte por byte en las salidas observables. Una migración solo se considera exitosa si todas las pruebas pasan, lo que evita validar resultados que funcionan en apariencia pero alteran cálculos.

¿Qué precisión alcanza ChatGPT al migrar aplicaciones de COBOL?

GPT-6.1 Sol logró un 86,6 % de éxito con bajo esfuerzo de razonamiento y un 97,9 % cuando se le permitió emplear un proceso más exhaustivo, trasladando aplicaciones a lenguajes como C++, Java, Kotlin, Python o Rust.

¿Por qué es importante la migración de COBOL?

Porque muchos sistemas bancarios y gubernamentales siguen funcionando sobre código desarrollado hace décadas, cuyos autores originales ya no están disponibles y cuya documentación se ha perdido. Migrarlos reduce costes de mantenimiento y riesgo operativo.

Recuerde que…

La inteligencia artificial no sustituye el conocimiento de los sistemas críticos, pero puede reducir el esfuerzo de modernizarlos. Los avances en COBOL, Fortran y Visual Basic muestran que los modelos actuales ya comprenden código que parecía reservado a especialistas veteranos. Aun así, una migración exitosa no termina con la generación de código: exige validación, pruebas y criterio para decidir qué debe conservarse y qué puede actualizarse. La IA acelera el proceso; la responsabilidad sobre lo que ocurre en producción sigue siendo humana. Pueden leer más contenido en https://fernandojuca.com así como videotutoriales y podcast en https://youtube.com/fernandojucamaldonado.