OpenAI asegura que sus nuevos modelos mejoran notablemente en la programación con COBOL

OpenAI anunció el lunes 19 de octubre de 2026 que sus modelos más recientes han mejorado drásticamente en la escritura y migración de código en lenguajes de programación de "pocos recursos" como COBOL, Fortran y Visual Basic. En la prueba de migración de COBOL realizada por OpenAI, GPT-6.1 Sol obtuvo una precisión del 86.6% con un bajo esfuerzo de razonamiento, en comparación con el 5.4% de GPT-5.6 Sol.openai.com

OpenAI denomina a estos lenguajes de pocos recursos porque los modelos tienen mucha menos documentación y código de donde aprender en comparación con Python o JavaScript. Sin embargo, siguen ejecutando infraestructura crítica. La empresa citó cifras que muestran que COBOL respalda más del 40% de los sistemas bancarios en línea y el 95% de las transacciones en cajeros automáticos, mientras que Fortran se utiliza en la previsión meteorológica y el análisis de seguridad de reactores nucleares. OpenAI indicó que los desarrolladores y clientes empresariales le habían comunicado que los modelos de codificación a menudo tienen dificultades con estos lenguajes.openai.com

Dos nuevas evaluaciones

MultiLangBench, la primera prueba, solicita a un modelo que cree un motor de base de datos compatible con SQLite desde cero en cada uno de los 20 lenguajes. Los resultados se verifican frente a la implementación de referencia de SQLite utilizando pruebas adaptadas del propio conjunto de pruebas de SQLite. Con el máximo esfuerzo de razonamiento, GPT-6 Astra obtuvo una tasa de aprobación promedio del 87.4%, frente al 26.8% de GPT-5.6 Sol. Astra obtuvo una puntuación superior al 83% en 19 de los 20 lenguajes. COBOL fue el más difícil, donde la puntuación de Astra aumentó del 10.9% al 72.1%.openai.com

GPT-6 Luna, un modelo más económico, promedió un 40.3%. Su costo estimado de API fue de 0.77 dólares por muestra, en comparación con los 3.48 dólares de GPT-5.6 Sol, lo que supone un 78% menos. OpenAI está publicando la configuración de MultiLangBench, el conjunto de pruebas y los resultados para cada lenguaje en GitHub.openai.com

Preservación de la lógica de negocio antigua

La segunda prueba solicita a los modelos que conviertan programas de COBOL a C++, Java, Kotlin, Python o Rust sin alterar la funcionalidad de los programas. Las pruebas ocultas requieren que los resultados coincidan byte por byte con el original, y una migración solo cuenta si todas las pruebas son superadas. OpenAI dio un ejemplo de por qué esto es difícil: la aritmética de punto fijo de COBOL elimina los dígitos decimales adicionales a menos que se solicite el redondeo. Una reescritura que redondee en su lugar puede ejecutarse sin errores y aun así producir resultados financieros diferentes.openai.com

La puntuación del 86.6% de GPT-6.1 Sol se obtuvo con el 61% del costo de API de GPT-5.6 Sol. Con un mayor esfuerzo de razonamiento, alcanzó el 97.9%, lo que según OpenAI acerca la prueba a la saturación.openai.com

Advertencias y contexto

OpenAI diseñó y ejecutó ambas pruebas por sí misma, y ningún grupo externo ha verificado los resultados todavía. La empresa también señaló que el uso de estas capacidades en software de producción "todavía requiere revisión de expertos y pruebas frente a las reglas de negocio y dependencias del sistema".openai.com

El interés en COBOL ha ido creciendo. El lenguaje, creado en 1959, subió del puesto 23 en octubre de 2025 al 16 en el índice de popularidad TIOBE, según ITHardware. Las empresas siguen dependiendo de estos sistemas, y el grupo de ingenieros que saben cómo mantenerlos se está reduciendo.ithardware.pl