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El 19 de octubre, OpenAI anunció que sus modelos de la serie GPT-6 han logrado mejoras drásticas en la generación y traducción de código para lenguajes heredados como COBOL, Fortran y Visual Basic. Estos lenguajes a menudo se clasifican como de bajos recursos, ya que carecen de los extensos datos de entrenamiento disponibles para lenguajes modernos como Python.
En pruebas de migración donde COBOL se tradujo a lenguajes como C++, Java o Rust, el modelo GPT-6.1 Sol alcanzó una tasa de éxito del 86.6%, aumentando al 97.9% con configuraciones de razonamiento más altas. Esto marca una mejora sustancial sobre la tasa de éxito del 5.4% registrada por el modelo anterior GPT-5.6 Sol. OpenAI señaló que estas pruebas requerían una precisión de salida a nivel de byte para ser aprobadas.
A pesar de estos avances, OpenAI enfatiza que la supervisión humana sigue siendo esencial para los sistemas de producción. Si bien el modelo puede manejar lógica compleja, la empresa advierte que las revisiones de expertos y las pruebas rigurosas contra las reglas de negocio siguen siendo necesarias antes de la implementación.
COBOL sigue siendo el lenguaje más desafiante, ya que es el único que no superó una tasa de aprobación del 83% en las evaluaciones de MultiLangBench. Este desarrollo ofrece una solución potencial para mantener infraestructuras críticas, como los sistemas bancarios, donde el código heredado persiste a pesar de una reserva cada vez menor de ingenieros capacitados. OpenAI desarrolló estas capacidades en respuesta a los comentarios de desarrolladores y clientes corporativos que luchan con las limitaciones de las herramientas de IA existentes en entornos heredados.
