Mucho del dinero que mueves todos los días pasa por programas escritos hace décadas en COBOL, un lenguaje que pocos desarrolladores jóvenes conocen. OpenAI publicó un estudio donde asegura que sus modelos más nuevos ya escriben y traducen ese tipo de código mucho mejor que antes.
Si trabajas con sistemas viejos, o algún día te toca mantener uno, vale la pena saber qué midió la empresa y qué tanto confiar en esas cifras.
¿Qué pasó?
OpenAI publicó en su blog un texto sobre programación en lenguajes de «bajo recurso», es decir, lenguajes con poco código y poca documentación en internet para que una IA aprenda de ellos. Entre ellos están COBOL, Fortran, OCaml y Visual Basic. BleepingComputer y Hipertextual lo reportaron el 20 de octubre de 2026.
La empresa usó una prueba propia llamada MultiLangBench, que pide construir desde cero un motor de base de datos compatible con SQLite en 20 lenguajes. Según OpenAI, GPT-6 Astra pasó en promedio el 87.4% de las pruebas, contra 26.8% de GPT-5.6 Sol. En COBOL subió de 10.9% a 72.1%, y en Fortran, de 21.4% a 83.5%.
La segunda prueba midió si el modelo puede pasar un programa de COBOL a C++, Java, Kotlin, Python o Rust sin cambiar lo que hace. Con poco esfuerzo de razonamiento, GPT-6.1 Sol acertó en 86.6% de los casos; con un razonamiento más largo llegó a 97.9%. Hipertextual destaca que OpenAI solo cuenta una migración como exitosa si pasan todas sus pruebas ocultas.
¿Por qué te importa?
OpenAI recuerda que COBOL sigue detrás de buena parte de la banca en línea, los pagos con tarjeta y los cajeros automáticos. Muchas empresas quieren modernizar esos sistemas, pero cada vez hay menos gente que los entienda.
Una IA que traduce ese código con buena precisión puede acortar meses de trabajo. Aun así, son cifras de la propia empresa, medidas con sus propias pruebas, y BleepingComputer subraya que una migración real seguiría necesitando revisión de expertos y pruebas a fondo.
Según Hipertextual, OpenAI publicó MultiLangBench en GitHub, así que cualquiera puede revisar cómo se hizo la medición y comparar los resultados por lenguaje.
¿Qué puedes hacer?
- Si mantienes código antiguo, prueba la IA primero con un módulo pequeño y que no sea crítico.
- Antes de migrar, arma pruebas que comparen la salida del programa viejo y la del nuevo con los mismos datos.
- Revisa las políticas de tu empresa antes de subir código interno a un servicio en la nube.
- Consulta MultiLangBench en GitHub para ver cómo le fue al lenguaje que usas.
- Trata cada migración hecha por IA como un borrador: alguien con experiencia debe revisarla antes de ponerla en producción.
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Fuentes
- BleepingComputer: OpenAI says GPT-6.1 Sol is dramatically better at migrating legacy code
- Hipertextual: ChatGPT ya programa en COBOL, un lenguaje más viejo que muchos de sus usuarios
Imagen de portada: foto de Rafael Minguet Delgado en Pexels.