Cuando pensamos en la IA y vibe coding, lo primero que nos viene a la mente es la programación con lenguajes modernos como Python o JavaScript. Si bien esto es útil, una parte importante de la infraestructura tecnológica mundial sigue ligada a tecnologías mucho más antiguas. Sistemas bancarios o aplicaciones gubernamentales se crearon con lenguajes que ya no se usan, por lo que OpenAI ha entrenado a ChatGPT para que pueda trabajar con ellos.
En una publicación de su blog, la compañía anunció que sus modelos de IA mejoraron notablemente en tareas relacionadas con tecnología antigua. Lenguajes como COBOL, Fortran, OCaml y Visual Basic, que hoy reciben menos atención que JavaScript y otros lenguajes modernos, siguen siendo fundamentales para el funcionamiento de empresas y gobiernos. Debido a ello, OpenAI entrenó a sus modelos para programar y migrar código en estos lenguajes.
Para medir los avances, la empresa desarrolló una herramienta conocida como MultiLangBench, en donde la IA debe construir un motor compatible con SQLite en 20 lenguajes de programación distintos. A eso se suma un benchmark de migración de COBOL, que mide si el modelo puede trasladar aplicaciones heredadas a otros lenguajes manteniendo su comportamiento.
Según los primeros datos, GPT-6 Astra logró una tasa media de éxito del 87,4% en MultiLangBench, que representa un salto notable si comparamos el 26,8% que lograba GPT‑5.6 Sol. En COBOL, Astra pasó del 10,9% al 72,1%, mientras que en Fortran aumentó del 21,4% al 83,5%. En el caso de Visual Basic, la IA registró una tasa de éxito cercana al 90%, lo que significa que el modelo más reciente de ChatGPT puede comprender este lenguaje que en su momento fue muy utilizado.
ChatGPT ya es capaz de migrar aplicaciones de COBOL a otro lenguaje
Lejos de los números, la verdadera prueba de fuego fue la de modernizar las aplicaciones antiguas. Este es uno de los principales cuellos de botella para muchas empresas y organizaciones, que tienen que mantener programas desarrollados hace décadas. En algunos casos, los empleados que los implementaron ya no laboran ahí o la documentación se perdió, lo que incrementa el coste de manutención.
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 IA logró una precisión del 97,9%.
“Para comprobar si estos comportamientos se conservan, evaluamos nuestros modelos en pruebas ocultas que requieren paridad byte por byte en salidas observables”, mencionó la compañía. “Una migración solo se considera exitosa si todas las pruebas pasan”.
Según OpenAI, estos 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. Esto ayudaría a que los nuevos programadores que no crecieron con COBOL o Visual Basic puedan modernizar las viejas aplicaciones.
La compañía ha liberado MultiLangBench en GitHub para que los desarrolladores puedan revisar la metodología y analizar el rendimiento por lenguaje.