Por jon
Publicado el 29 agosto, 2023
El COBOL (Common Business Oriented Language) se erige como uno de los lenguajes de programación más antiguos, con sus raíces en 1959. Sorprendentemente, a pesar de su longeva historia, el COBOL mantiene su relevancia en el presente. De acuerdo con una encuesta realizada en 2022, se estima que más de 800 mil millones de líneas de código COBOL se encuentran en uso en sistemas de producción, una cifra que ha aumentado de manera significativa desde las 220 mil millones calculadas en 2017.
La migración desde COBOL hacia un lenguaje más moderno plantea un reto complejo y costoso, especialmente para empresas de gran envergadura. La escasez de expertos en COBOL y la intrincada naturaleza del lenguaje dificultan esta transición. Un caso ejemplar es el del Commonwealth Bank of Australia, que demandó cinco años y un coste superior a los 700 millones de euros para reemplazar su plataforma central COBOL en el año 2012.
En este contexto, IBM ha lanzado una solución innovadora bautizada como “Code Assistant for IBM Z”, que aprovecha un modelo de inteligencia artificial para convertir el código COBOL en Java. El propósito de esta herramienta radica en asistir a las empresas en la refactorización de sus aplicaciones mainframe, salvaguardando tanto el rendimiento como la seguridad. Se espera que esta herramienta esté disponible de manera generalizada en el último trimestre del año 2023.
Aunque diversas herramientas y servicios ya existen para transformar aplicaciones COBOL hacia la sintaxis de Java, el “Code Assistant” se destaca por su enfoque en preservar las capacidades inherentes a COBOL. Su objetivo es reducir costos y generar un código de fácil mantenimiento, a diferencia de otras opciones competidoras en el mercado.
Una investigación reciente realizada por Stanford pone de manifiesto que ingenieros de software que emplean sistemas de inteligencia artificial similares al “Code Assistant” podrían introducir vulnerabilidades en las aplicaciones resultantes. IBM, por su parte, hace hincapié en la importancia de llevar a cabo una revisión minuciosa del código producido por seres humanos antes de llevar a cabo su implementación.
