Immaginate un linguaggio di programmazione nato nel 1959 e ancora oggi al centro di transazioni bancarie, prelievi ATM e sistemi governativi. È COBOL, acronimo di Common Business-Oriented Language, che secondo IBM gestisce oltre il 40% dei sistemi bancari online, l'80% delle transazioni con carta di credito e il 95% degli sportelli automatici. Un'infrastruttura critica che nessuno osa toccare per paura di far crollare tutto. Ma ora OpenAI sostiene di poter risolvere il problema con l'intelligenza artificiale.
Le promesse di OpenAI
Il 19 ottobre, l'azienda ha annunciato miglioramenti sostanziali nella capacità dei suoi modelli di migrare software obsoleto verso linguaggi moderni come C++, Java, Kotlin, Python e Rust, mantenendo inalterato il comportamento originale. Nei test interni, GPT-6.1 Sol ha raggiunto un'accuratezza dell'87% nella preservazione del comportamento con basso sforzo di ragionamento, salendo al 98% con sforzo elevato. Un balzo notevole rispetto ai modelli precedenti, ma OpenAI stessa ammette che la migrazione è considerata riuscita solo se tutti i test passano.
La realtà è più complessa
Gli esperti, però, frenano l'entusiasmo. «Riscrivere il codice non è la stessa cosa che sostituire un sistema», avverte Vadim Zaytsev, professore associato di evoluzione del software all'Università di Twente. I sistemi legacy, spiega, coinvolgono più linguaggi, formati dati diversi, integrazioni tecniche e aspettative organizzative. Arie van Deursen, professore di ingegneria del software all'Università di Delft, definisce il blog di OpenAI «superficiale»: i benchmark testano compiti relativamente semplici e ben definiti, lontani anni luce dalla complessità reale. «La difficoltà principale è scomporre un sistema legacy complesso in unità più piccole da sostituire singolarmente», aggiunge.
Anche Anthropic ha fiutato l'opportunità, pubblicando a febbraio un playbook per la modernizzazione del codice e proponendo il suo agente Claude Code per migrare COBOL verso Java o Python. L'annuncio ha fatto crollare il titolo IBM, che trae parte dei suoi ricavi proprio dalla manutenzione di sistemi legacy. Tuttavia, nessuna delle due aziende ha fornito prove concrete di migrazioni su larga scala. Alastair Donaldson, professore all'Imperial College di Londra, sottolinea che il vero ostacolo è la comprensione del funzionamento del sistema: «Nessuno sano di mente userebbe COBOL per un nuovo progetto». E anche piccole differenze di comportamento dopo la migrazione possono essere inaccettabili.
La soluzione potrebbe arrivare da test rigorosi e verifiche formali, ma richiederebbe uno sforzo enorme. Fino ad allora, conclude Jacopo Mauro dell'Università della Danimarca Meridionale, «la verifica umana resta essenziale». L'IA ha fatto passi avanti, ma la strada per sostituire in sicurezza i sistemi critici è ancora lunga.
