Cómo la IA puede ayudar a documentar el código COBOL heredado, antes de que sea demasiado tarde

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COBOL es uno de los lenguajes de programación más antiguos que aún se usa ampliamente para impulsar aplicaciones de misión crítica en muchas industrias. Una encuesta de febrero de 2022 encontró que se usan diariamente entre 775 y 850 mil millones de líneas de código COBOL.

Pero aunque muchas organizaciones todavía usan COBOL, la cantidad de desarrolladores de COBOL continúa disminuyendo. Después de todo, COBOL se lanzó por primera vez en 1959; después de seis décadas, no es el lenguaje más atractivo de aprender para los nuevos desarrolladores. Quizás aún más preocupante es que cuando el grupo existente de desarrolladores de COBOL se retire y se vaya, se podría perder el conocimiento real de cómo se crearon y estructuraron las aplicaciones de COBOL.

Una nueva herramienta impulsada por IA que está desarrollando Phase Change Software, llamada COBOL Colleague, podría ser una solución a este desafío. Steve Brothers, presidente de Phase Change Software, dijo que COBOL no desaparecerá pronto. Y aunque es difícil encontrar desarrolladores de COBOL, ese no es el verdadero problema, le dijo a VentureBeat.

"El verdadero problema subyacente es saber qué están haciendo las aplicaciones, porque para cambiar el código de manera efectiva, es necesario comprender qué está haciendo el código", dijo.

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No es suficiente tener la capacidad de realizar cambios en el código, agregó. Lo que se necesita es conocimiento de código, que es un problema en muchos lenguajes de programación, aunque es un problema agudo para COBOL.

“Con COBOL cumpliendo 60 años, no solo estamos retirando personas, estamos retirando personas de forma permanente, y ese conocimiento simplemente no está disponible”, dijo Brothers.

Hay un número creciente de herramientas para desarrolladores que afirman usar IA para ayudar a los desarrolladores a ser más eficientes.

Existen herramientas de código bajo y sin código que usan IA para ayudar a las organizaciones a escribir código nuevo y crear aplicaciones, sin necesidad de aprender primero un lenguaje de programación. Luego, también hay herramientas avanzadas que ayudan a los desarrolladores a escribir código en lenguajes de programación reales, incluido el popular servicio GitHub Copilot.

Según Brothers, GitHub Copilot es una herramienta de sugerencia de código muy diferente a la que su empresa está creando. Señaló que Copilot ayudará a los desarrolladores a escribir código, pero no ayuda a los desarrolladores a mantener el código una vez que ya se ha escrito.

"Estamos cambiando el negocio del código, no creando el negocio del código, y esa es una de las grandes diferencias", dijo.

Phase Change Software no adopta el enfoque típico de aprendizaje automático para su IA, que requiere capacitación en un conjunto de datos.

"Parte de la complicación del código fuente es tener un repositorio de código fuente lo suficientemente grande para practicar", dijo Brothers.

El otro desafío es la explosión del camino. En el desarrollo de código, una operación puede seguir varios caminos diferentes con el uso de diferentes funciones "else". Con una función "else", una operación puede cambiar dependiendo de diferentes variables o condiciones. Con el potencial de explosión del camino para los datos de entrenamiento, Brothers dijo que la cantidad de permutaciones es astronómica y simplemente imposible para un modelo típico de entrenamiento de aprendizaje automático.

"Resolvimos el problema con técnicas de inteligencia artificial en torno al aprendizaje automático simbólico", dijo Brothers. “Entonces no hay un conjunto de datos de entrenamiento; la única entrada a nuestra herramienta es el código fuente...