Por Canuto  

COBOL sigue siendo el corazón invisible de miles de sistemas críticos, pero el talento para entenderlo se reduce cada año. Una publicación de Claude plantea que la IA puede cambiar la economía de modernizar estos entornos al automatizar el descubrimiento, el mapeo de dependencias y la evaluación de riesgos, reduciendo proyectos de años a trimestres sin sacrificar confiabilidad.
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  • COBOL sigue siendo masivo: según la fuente, procesa un estimado de 95% de las transacciones de cajeros automáticos en EE. UU., y opera a diario en finanzas, aerolíneas y gobierno.
  • El problema ya no es solo técnico: la jubilación de quienes construyeron estos sistemas dejó poco conocimiento institucional y documentación desactualizada.
  • La propuesta con IA: herramientas como Claude Code automatizan exploración y análisis, ayudan a planificar migraciones incrementales y diseñan pruebas para validar resultados idénticos.

 

El código legado suele quedar atrapado en una paradoja: comprenderlo cuesta tanto que, en la práctica, parece más barato reescribirlo. Sin embargo, una publicación del equipo de Claude sostiene que la inteligencia artificial está invirtiendo esa ecuación, en especial para uno de los lenguajes más críticos y menos comprendidos del mundo corporativo: COBOL.

La relevancia de COBOL no es simbólica. La fuente afirma que este lenguaje maneja un estimado de 95% de las transacciones de cajeros automáticos en Estados Unidos, y que cientos de miles de líneas se ejecutan a diario en producción para sostener operaciones sensibles en finanzas, aerolíneas y gobierno. El reto es que cada año hay menos personas capaces de leerlo y mantenerlo con seguridad.

De acuerdo con Claude, el problema se agravó porque muchos desarrolladores originales se jubilaron hace tiempo. Con ellos se fue el conocimiento institucional, mientras el código siguió cambiando durante décadas. La documentación, en cambio, no se actualizó al mismo ritmo. Además, COBOL apenas se enseña en un puñado de universidades, lo que vuelve más difícil encontrar ingenieros que puedan interpretarlo trimestre tras trimestre.

En ese escenario, modernizar sin perder confiabilidad, disponibilidad y datos acumulados se vuelve un objetivo estratégico. También implica una exigencia central: hacerlo “sin romper nada”. La propuesta presentada es que la IA puede reducir el costo de comprender el legado, que históricamente fue la parte más cara y lenta de estos proyectos.

Por qué modernizar COBOL no se parece a refactorizar código viejo

La modernización de COBOL, según el análisis de Claude, se diferencia de una refactorización típica. Aquí no se trata solo de mejorar patrones o limpiar módulos familiares. El desafío consiste en reingenierizar lógica de negocio que fue concebida en otra era, con procesos que se han ido ajustando por años a partir de requerimientos operativos, regulatorios y de disponibilidad.

La fuente lo describe como un trabajo de “desenredar” dependencias que evolucionaron durante décadas. En muchos casos, el conocimiento que antes vivía en manuales y en la memoria de equipos completos hoy solo existe dentro del propio código. Eso complica estimar riesgos, priorizar cambios y anticipar efectos en cascada.

Por esa razón, modernizar COBOL solía requerir grandes equipos de consultoría trabajando durante años para mapear flujos y procesos. El resultado era una combinación difícil de justificar para muchas organizaciones: cronogramas extensos y costos altos, con una incertidumbre técnica significativa.

En el planteamiento de Claude, la IA cambia el cálculo económico al automatizar etapas que consumían la mayor parte del esfuerzo: exploración, comprensión y análisis. Con ese trabajo de base realizado más rápido, los equipos internos pueden concentrarse en decisiones de arquitectura, riesgos y prioridades del negocio.

Exploración automatizada: de leer miles de líneas a mapear el sistema

La primera gran contribución de la IA, según la fuente, aparece en el descubrimiento. Herramientas como Claude Code pueden leer una base completa de COBOL y mapear su estructura, identificando puntos de entrada del programa, rutas de ejecución a través de subrutinas y flujos de datos entre módulos.

Ese mapeo, de acuerdo con Claude, va más allá de un simple gráfico de llamadas. En sistemas COBOL existen dependencias implícitas que no siempre emergen con análisis estático tradicional. La fuente menciona ejemplos como estructuras de datos compartidas, operaciones de archivos que generan acoplamiento entre módulos, y secuencias de inicialización que alteran el comportamiento en tiempo de ejecución.

Estas relaciones “ocultas” son, precisamente, las que elevan el riesgo al migrar. Descubrirlas tarde puede derivar en fallas difíciles de rastrear. Por eso, el descubrimiento automatizado tiene un objetivo defensivo: revelar vínculos antes de que afecten la transición.

Un resultado adicional es la documentación de flujos de trabajo. Claude explica que, al trazar cómo se mueven los datos desde la entrada hasta la salida, la IA puede producir diagramas y descripciones escritas de tuberías de procesamiento. En organizaciones donde “nadie recuerda” ciertos circuitos, esta reconstrucción puede convertirse en un activo clave para planificar con precisión.

Análisis de riesgos y oportunidades: qué mover primero y qué tocar con pinzas

Con el mapa del sistema en la mano, el siguiente paso es evaluar riesgos. La fuente sostiene que la IA puede señalar qué componentes son más seguros de mover y cuáles requieren tratamiento cuidadoso. En general, módulos con alto acoplamiento tienden a ser más riesgosos, mientras que componentes aislados pueden convertirse en candidatos para modernizaciones tempranas.

El análisis también puede revelar duplicidad de lógica, algo que abre oportunidades de refactorización. A la vez, ayuda a ubicar áreas con deuda técnica acumulada para que no se conviertan en “sorpresas” durante la migración. En el enfoque descrito, la idea no es solo traducir, sino reducir incertidumbre.

Este tipo de lectura es especialmente relevante en industrias donde la tolerancia al riesgo es baja. En sistemas de pagos, transporte o administración pública, un cambio pequeño puede tener efectos grandes. El valor del análisis, entonces, no se limita al ahorro de tiempo. También busca aumentar la previsibilidad de cada paso.

Claude resume el efecto operativo con una promesa clara: con IA, equipos pueden modernizar su base COBOL en trimestres en lugar de años. El texto no entrega cifras de costos, pero enfatiza que el mayor ahorro proviene de reemplazar meses de análisis manual por automatización asistida.

Planificación con supervisión experta: dónde la IA no reemplaza el juicio humano

Aunque la IA automatiza parte del trabajo pesado, la publicación subraya que el juicio humano sigue siendo esencial. En particular, los ingenieros COBOL y especialistas del dominio aportan comprensión de requisitos regulatorios, prioridades empresariales, restricciones operacionales y tolerancia al riesgo, factores que la IA no define por sí sola.

En la fase de planificación, la IA puede sugerir una priorización basada en riesgos, dependencias y complejidad detectadas durante el análisis. Pero el equipo revisa esas recomendaciones y decide qué modernizar primero en función de valor comercial, riesgo técnico y prioridades organizacionales. El objetivo es construir una hoja de ruta detallada y realista.

Este momento también sirve para definir arquitectura objetivo, estándares de código y requisitos de integración para los componentes modernizados. En otras palabras, no se trata solo de “convertir COBOL a otro lenguaje”, sino de acordar cómo se verá el sistema futuro y cómo convivirá con lo heredado durante la transición.

La prueba y validación se diseñan antes de cambiar una sola línea. Claude indica que la IA puede proponer pruebas funcionales preliminares para verificar que el código migrado produzca resultados idénticos al COBOL original. El equipo decide si esas pruebas bastan, qué escenarios deben validarse manualmente por expertos y qué parámetros de rendimiento deben cumplir.

Ejecución incremental: traducir, envolver y correr lado a lado

La ejecución, según la fuente, ocurre por componentes, con validación continua en cada paso. La IA puede traducir lógica COBOL a lenguajes modernos, crear “wrappers” de API alrededor de componentes heredados que permanecen en su lugar y construir el andamiaje para ejecutar código viejo y nuevo en paralelo durante la transición.

La clave del enfoque es limitar el radio de falla. Cada paso se valida: si funciona, se avanza; si falla, se corrige con un alcance pequeño. Esto evita migraciones masivas donde un error obligue a deshacer semanas de trabajo, un riesgo común en transformaciones de sistemas críticos.

Al ver pasar pruebas a los componentes modernizados, los equipos ganan confianza para abordar porciones progresivamente más complejas del sistema. Esta dinámica también ayuda a ajustar prácticas internas, porque cada iteración deja lecciones sobre dependencias, pruebas y criterios de aceptación.

Como recomendación de arranque, Claude sugiere comenzar con un solo componente o flujo de trabajo que tenga límites claros y complejidad moderada. A partir de allí, usar IA para analizar y documentar, planificar con ingenieros, implementar incrementalmente con pruebas en cada paso y validar con cuidado. El texto apunta a que este método funciona para sistemas COBOL de cualquier tamaño.

En síntesis, la publicación sostiene que “la economía” de modernizar COBOL cambió. La IA haría viable lo que antes exigía ejércitos de consultores, al automatizar exploración y análisis y liberar a los equipos para las decisiones que realmente requieren experiencia de dominio. Para una guía paso a paso, la fuente remite a su Manual de Modernización de Código.


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