COBOL (Common Business Oriented Language) es uno de los lenguajes de programación más antiguos, que data de 1959. A pesar de su edad, sigue siendo sorprendentemente relevante en la actualidad. Según una encuesta de 2022, hay más de 800 mil millones de líneas de COBOL en uso en sistemas de producción, un aumento significativo desde las 220 mil millones estimadas en 2017.
Los desafíos de migrar de COBOL
La migración de COBOL a un lenguaje más moderno es una propuesta compleja y costosa, especialmente para grandes organizaciones. La falta de expertos en COBOL y la naturaleza intrincada del lenguaje hacen que la transición sea difícil. Un ejemplo notable es el del Commonwealth Bank of Australia, que tardó cinco años y costó más de 700 millones de euros en reemplazar su plataforma COBOL central en 2012.
Code Assistant for IBM Z: una solución a la modernización de COBOL
IBM ha presentado una solución innovadora llamada Code Assistant for IBM Z, que utiliza un modelo de inteligencia artificial para traducir el código COBOL a Java. Esta herramienta está diseñada para ayudar a las empresas a refactorizar sus aplicaciones mainframe, preservando el rendimiento y la seguridad. Estará disponible en general en el cuarto trimestre de 2023.
Detalles técnicos de Code Assistant y su modelo CodeNet
CodeNet, el modelo subyacente de Code Assistant, comprende alrededor de 80 lenguajes de programación diferentes. Fue entrenado con 1,5 billones de tokens y tiene 20 mil millones de parámetros. La ventana de contexto grande de 32.000 tokens permite una transformación más eficiente de COBOL a Java. Los tokens representan texto sin procesar, mientras que los parámetros definen la habilidad del modelo en un problema.
Comparación con otras herramientas y enfoque único
Aunque existen otras herramientas y servicios para convertir aplicaciones COBOL a sintaxis Java, Code Assistant se diferencia en su enfoque para evitar sacrificar las capacidades de COBOL. Busca reducir costos y producir código fácil de mantener, a diferencia de algunas ofertas rivales en el mercado.
Riesgos y precauciones en el uso de Code Assistant
Un estudio reciente de Stanford revela que los ingenieros de software que utilizan sistemas de inteligencia artificial similares a Code Assistant pueden introducir vulnerabilidades en las aplicaciones. IBM también advierte sobre la importancia de revisar el código producido por humanos antes de su implementación.
IBM y la industria: mirando hacia el futuro
IBM ve herramientas como Code Assistant como vitales para su crecimiento futuro, especialmente en entornos híbridos de computación. La empresa también está compitiendo con aplicaciones como GitHub Copilot y Amazon CodeWhisperer, reflejando una tendencia más amplia en la industria hacia herramientas de generación de código AI.
Este proyecto de IBM puede ser un paso significativo en la facilitación de la transición de sistemas COBOL heredados a arquitecturas más modernas. Representa una evolución en la forma en que las grandes organizaciones pueden abordar la modernización de sus sistemas, con un enfoque en la eficiencia, la seguridad y la sostenibilidad.
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