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IBM estimates that COBOL supports 95 percent of ATM transactions and 80 percent of in-person credit card transactions. For banks, this old code is not only a technical burden: it is often where the business rules live, and sometimes nowhere else. OpenAI now says its newest models can rewrite such programs in modern languages without changing how they behave, and reports 97.9 percent accuracy on its own migration test.
IBM stima che il COBOL supporti il 95% delle operazioni agli sportelli automatici e l'80% delle transazioni con carta di credito effettuate presso i punti vendita. Per le banche, questo codice datato non è solo un peso tecnico: è spesso il luogo in cui vivono le regole di business, e talvolta non esiste altrove. OpenAI afferma ora che i suoi modelli più recenti possono riscrivere questi programmi in linguaggi moderni senza modificarne il comportamento, e dichiara una precisione del 97,9% nel proprio test di migrazione.
The difficulty is not only the age of the code. COBOL and Fortran, which is used in weather forecasting and nuclear reactor safety analysis, have far less training material available than Python or JavaScript, and their documentation is often incomplete. A rewritten program can run without a single error and still produce different numbers. COBOL, for example, discards extra decimal digits unless a program explicitly requests rounding, and in finance that detail is the whole calculation.
La difficoltà non dipende solo dall'età del codice. Il COBOL e il Fortran, usato nelle previsioni meteorologiche e nell'analisi della sicurezza dei reattori nucleari, dispongono di molto meno materiale di addestramento rispetto a Python o JavaScript, e la loro documentazione è spesso incompleta. Un programma riscritto può funzionare senza un solo errore e produrre comunque numeri diversi. Il COBOL, per esempio, elimina le cifre decimali in eccesso, a meno che un programma non richieda esplicitamente un arrotondamento, e in finanza quel dettaglio è l'intero calcolo.
To score a migration, OpenAI's test translates existing COBOL programs into C++, Java, Kotlin, Python or Rust, and requires the new version to pass every hidden test, including checks that its observable outputs match the original. GPT-6.1 Sol reached 86.6 percent at low reasoning effort, against 5.4 percent for GPT-5.6 Sol, and 97.9 percent at higher effort. OpenAI also reported a 39 percent reduction in API costs at the lower setting.
Per valutare una migrazione, il test di OpenAI traduce programmi COBOL esistenti in C++, Java, Kotlin, Python o Rust, e richiede che la nuova versione superi ogni test nascosto, compresi i controlli che i suoi output osservabili corrispondano a quelli dell'originale. GPT-6.1 Sol ha raggiunto l'86,6% con uno sforzo di ragionamento basso, contro il 5,4% di GPT-5.6 Sol, e il 97,9% con uno sforzo più alto. OpenAI riporta inoltre una riduzione del 39% dei costi API con l'impostazione più bassa.
The gains go beyond COBOL. On MultiLangBench, which asks models to build a database engine compatible with SQLite in 20 programming languages, GPT-6 Astra averaged 87.4 percent, up from 26.8 percent for GPT-5.6 Sol, and improved in every language. Its Fortran score rose from 21.4 to 83.5 percent, and COBOL, still the hardest language, climbed from 10.9 to 72.1 percent. The cheaper GPT-6 Luna averaged 40.3 percent, at approximately 78 percent less per sample: OpenAI estimates average API costs of $0.77 against $3.48.
I progressi non riguardano solo il COBOL. Su MultiLangBench, che chiede ai modelli di costruire un motore di database compatibile con SQLite in 20 linguaggi di programmazione, GPT-6 Astra ha ottenuto in media l'87,4%, contro il 26,8% di GPT-5.6 Sol, migliorando in ogni linguaggio. Il suo punteggio in Fortran è salito dal 21,4 all'83,5%, mentre il COBOL, ancora il più difficile, è passato dal 10,9 al 72,1%. Il più economico GPT-6 Luna ha ottenuto in media il 40,3%, con circa il 78% in meno di costo per campione: OpenAI stima costi API medi di 0,77 dollari contro 3,48 dollari.
What changes first is the cost of experimenting. For institutions that have long avoided touching core systems because replacing them is risky, a cheaper way to test rewrites is the practical point, and OpenAI argues that Luna's lower costs could let engineering teams run more trials without substantially increasing budgets. The limits are as clear as the gains: 97.9 percent is a score on OpenAI's own suite, not a guarantee, and the company itself points to COBOL as the weakest language in its results. Teams will still have to check migrated software against real workloads and undocumented dependencies before trusting it with critical operations.
A cambiare per primo è il costo della sperimentazione. Per le istituzioni che da tempo evitano di toccare i sistemi centrali perché sostituirli è rischioso, il punto pratico è un modo più economico di testare le riscritture, e OpenAI sostiene che i costi più bassi di Luna potrebbero permettere ai team di ingegneria di fare più prove senza aumentare sostanzialmente i budget. I limiti sono chiari quanto i progressi: il 97,9% è un punteggio sulla suite di OpenAI, non una garanzia, e l'azienda stessa indica il COBOL come il linguaggio più debole nei suoi risultati. I team dovranno comunque verificare il software migrato su carichi di lavoro reali e sulle dipendenze non documentate, prima di affidargli operazioni critiche.