OpenAI ha aggiornato i numeri del suo test di migrazione del codice COBOL, e il salto è difficile da ignorare: GPT-6.1 Sol arriva all'86,6% di conversione corretta, mentre la versione precedente GPT-5.6 Sol si fermava al 5,4%. Un divario che parla da solo e che segna un cambio di passo netto per i modelli linguistici applicati al software legacy.
Un balzo da 5,4% a 86,6%
Il dato non riguarda solo il COBOL. Secondo OpenAI, i nuovi modelli mostrano progressi significativi anche su Fortran e Visual Basic, linguaggi storici che continuano a sostenere infrastrutture critiche in banche, assicurazioni e sistemi pubblici. La capacità di leggere, comprendere e riscrivere codice vecchio di decenni è da tempo uno dei banchi di prova più interessanti per l'IA generativa, perché richiede di interpretare sintassi rigide e logiche aziendali stratificate.
Il test è vicino alla saturazione
Con l'86,6%, il benchmark interno di OpenAI si avvicina al tetto massimo: significa che il test sta perdendo potere discriminante e che servono nuove metriche più vicine ai casi reali. Ed è qui che arriva il punto cruciale: la verifica sui carichi di lavoro effettivi resta agli sviluppatori. Un conto è superare una prova controllata, un altro è migrare milioni di righe di codice in produzione senza introdurre regressioni o bug nascosti.
La promessa è forte, ma la prudenza è d'obbligo. Se confermata sul campo, questa capacità potrebbe accelerare la modernizzazione di sistemi legacy che oggi richiedono anni di lavoro e competenze sempre più rare. Per ora OpenAI ha in mano un numero impressionante e un messaggio chiaro: la migrazione del COBOL non è più un limite insormontabile per i suoi modelli, ma la prova del fuoco si gioca fuori dal laboratorio.
