OpenAI ha anunciado GPT-6 Astra, un modelo de inteligencia artificial pensado para programar y migrar código en lenguajes antiguos como COBOL, Fortran, Visual Basic y OCam. La compañía lo ofrece ya a través de su API y asegura que mejora de forma notable los resultados de su modelo anterior, GPT-5.6 Sol, en las pruebas internas diseñadas para medir este tipo de tareas.
Vamos a repasarlo con más detalle, porque el anuncio, publicado el 20 de octubre, pone el foco en un problema que lleva años pendiente de solución en el desarrollo de software: la falta de herramientas de IA capaces de trabajar con garantías en lenguajes que, pese a su antigüedad, siguen sosteniendo infraestructuras críticas y servicios esenciales en todo el mundo. Así lo explica OpenAI en su comunicado, donde reconoce que estos lenguajes cuentan con mucho menos código y documentación disponible para entrenar modelos que Python o JavaScript.
Qué lenguajes de programación cubre GPT-6 Astra
GPT-6 Astra ya está disponible para los desarrolladores a través de la API de OpenAI, concretamente para tareas de código en COBOL, Fortran, OCam y Visual Basic. La compañía explica que el modelo se ha desarrollado atendiendo a las peticiones de clientes empresariales y desarrolladores, que llevaban tiempo señalando que los modelos de código actuales tienen dificultades reales con este tipo de lenguajes.
«Nuestro objetivo es ayudar a los modelos a aplicar habilidades de ingeniería de software en más lenguajes: entender repositorios desconocidos, planificar cambios, usar herramientas de compilación, ejecutar pruebas y depurar fallos», resume OpenAI en el anuncio. Esa descripción encaja con el tipo de trabajo que suelen afrontar los equipos que mantienen sistemas heredados: no se trata solo de escribir líneas nuevas, sino de entender código ajeno, muchas veces sin documentación, antes de tocarlo.
Si trabajáis con aplicaciones de este tipo, reconoceréis ese escenario: tocar algo que lleva décadas funcionando sin saber muy bien por qué. Esa combinación de tareas, más que la simple generación de código desde cero, es la que OpenAI sitúa en el centro de este lanzamiento.
Estos lenguajes resultan difíciles para la IA
La razón principal, según OpenAI, es la escasez de material de entrenamiento. Lenguajes como Python o JavaScript cuentan con millones de líneas de código público, foros activos y documentación constantemente actualizada que los modelos usan para aprender patrones. COBOL, Fortran o Visual Basic no gozan de esa misma presencia online, pese a que siguen sosteniendo infraestructuras críticas y servicios esenciales en distintos sectores y países.
A esa dificultad se suma otra, de naturaleza distinta: migrar una aplicación antigua no es lo mismo que escribir una nueva. Cuando se traduce un sistema heredado a un lenguaje moderno, el modelo no solo tiene que entender la sintaxis original, sino que también debe preservar exactamente el comportamiento del programa, para no alterar procesos de negocio que en muchos casos llevan funcionando varias décadas sin interrupción. Ese matiz explica por qué OpenAI ha decidido medir ambas capacidades, crear código nuevo y migrar código existente, con pruebas separadas.
Estos son los resultados frente a GPT-5.6 Sol
Para comprobar hasta qué punto el modelo cumple ese objetivo, OpenAI ha comparado el rendimiento de GPT-6 Astra con el de su predecesor, GPT-5.6 Sol, utilizando dos pruebas internas diseñadas específicamente para este tipo de lenguajes. En MultiLangBench, una evaluación que abarca 20 lenguajes de programación distintos, GPT-6 Astra alcanza un 87,4 % de acierto, frente al 26,8 % que obtenía GPT-5.6 Sol en la misma prueba.
La diferencia es todavía mayor en la prueba de migración de COBOL: GPT-6 Astra llega al 86,8 %, y sube hasta el 97,9 % cuando se le exige un esfuerzo de razonamiento alto. GPT-5.6 Sol, en esa misma prueba, se quedaba en apenas un 5,4 %.
- GPT-5.6 Sol: MultiLangBench (20 lenguajes) 26,8 %.
- GPT-6 Astra: MultiLangBench (20 lenguajes) 87,4 %
- GPT-5.6 Sol: Migración de COBOL 5,4 %.
- GPT-6 Astra: Migración de COBOL 86,8 %.
- GPT-6 Astra: Migración de COBOL (esfuerzo alto) 97,9 %.
Si os fijáis, la mejora no se limita a un lenguaje concreto: se repite tanto en la prueba que cubre 20 lenguajes distintos como en la más exigente, centrada únicamente en la migración de COBOL. Conviene recordar, eso sí, que estas cifras proceden de evaluaciones internas diseñadas por la propia OpenAI, sin que exista por ahora una validación independiente que las confirme.
Qué miden exactamente MultiLangBench y COBOL migration
Vamos a detallar qué evalúa cada una de estas pruebas, porque ayuda a entender los resultados del apartado anterior. OpenAI las ha diseñado para cubrir las necesidades más habituales de quienes trabajan con código heredado: construir funcionalidad nueva en estos lenguajes y migrar aplicaciones existentes sin alterar su comportamiento.
- MultiLangBench: evalúa la capacidad del modelo para construir software nuevo en lenguajes antiguos o poco documentados, sobre un total de 20 lenguajes.
- COBOL migration: mide si el modelo logra preservar el comportamiento exacto de una aplicación cuando esta se moderniza o se traslada a un lenguaje más reciente.
Lo que el anuncio no detalla es la metodología concreta de estas pruebas: qué tareas se han utilizado, cuántos casos componen cada evaluación o si existe algún tipo de revisión externa que respalde los porcentajes. Tampoco se especifica si estas pruebas se harán públicas para que otros laboratorios o investigadores puedan reproducirlas, algo habitual cuando se presentan comparativas de este tipo entre modelos.
Disponibilidad y lo que está pendiente de confirmar
GPT-6 Astra ya puede usarse a través de la API de OpenAI para tareas de código en COBOL, Fortran, OCam y Visual Basic, según confirma la propia compañía en su anuncio. No se trata de un lanzamiento en fase beta ni de acceso limitado a ciertos clientes: la disponibilidad es general para cualquier desarrollador con acceso a la plataforma.
El comunicado no incluye, sin embargo, el precio de las llamadas a la API para este modelo en concreto, los límites de uso por minuto o por token, ni si la tecnología llegará en algún momento a ChatGPT o a otras herramientas de desarrollo de la compañía. Tampoco se menciona si habrá particularidades en su despliegue fuera de Estados Unidos.
Por ahora, el único canal confirmado para acceder a GPT-6 Astra es esa vía de programación directa, sin interfaz gráfica adicional ni integración anunciada en otros productos de la casa.