Estado del proyecto
Hola a todos,
Quería compartir un breve informe sobre el estado del proyecto.
La experiencia de desarrollar un proyecto tan complejo como un compilador, un entorno RAD y una IDE ha sido realmente muy enriquecedora. A medida que se resuelven cientos de problemas y se refinan innumerables detalles, la primera versión estable para producción está cada vez más cerca.
Durante este proceso han surgido algunos desafíos que ponen de manifiesto un aspecto muy interesante del estado actual de la Inteligencia Artificial Generativa, que constituye uno de los pilares fundamentales del proyecto.
He probado decenas de modelos, tanto ejecutándose localmente como en la nube, con el objetivo de dotar a PowerRustCOBOL AI de capacidades de IA generativa que permitan desarrollar aplicaciones con el menor esfuerzo posible. Sin embargo, la gran mayoría de los modelos disponibles actualmente, tanto comerciales como de código abierto, presentan la misma limitación cuando se trata de COBOL.
Los modelos conocen el estándar del lenguaje y gran parte de sus especificaciones, pero muestran deficiencias evidentes al generar código que interactúa con APIs, interfaces gráficas o patrones de diseño propios de COBOL que permiten reducir significativamente la verbosidad del lenguaje.
Esto ocurre principalmente por dos motivos.
1. Escasez de código COBOL disponible públicamente
Aunque COBOL es una de las lenguas de programación con mayor legado de código fuente existente, la inmensa mayoría de ese código nunca ha sido publicada.
Lenguajes modernos como Python, Java, Rust o JavaScript aparecen diariamente en miles de blogs, artículos, documentación, libros y proyectos de código abierto. Todo ese material forma parte del conjunto de datos utilizado para entrenar los modelos de IA.
En cambio, los proyectos públicos escritos en COBOL son relativamente escasos. El enorme volumen de software desarrollado por bancos, aseguradoras, organismos gubernamentales y empresas de prácticamente todos los sectores permanece en repositorios privados y, por tanto, resulta inaccesible para los modelos durante su entrenamiento.
Lo mismo sucede con el trabajo realizado por pequeños desarrolladores: normalmente permanece en proyectos privados y tampoco puede utilizarse para entrenar estos modelos.
2. La fragmentación del ecosistema COBOL
Otro factor importante es la enorme fragmentación del mercado COBOL.
Existen cientos de compiladores diferentes, con distintos niveles de compatibilidad entre sí. Algunos implementan únicamente una parte del estándar, mientras que otros incorporan numerosas extensiones propietarias.
Como consecuencia, migrar una aplicación de un compilador a otro suele requerir la reescritura de una parte importante del código.
Como resultado de estas dos limitaciones, en muchas situaciones los agentes de IA que he desarrollado todavía dependen de mi experiencia para comprender cuál es la mejor manera de generar código COBOL eficiente y de alta calidad.
Creo que, como comunidad, necesitamos encontrar una forma de compartir código COBOL de manera abierta y pública. Solo así los futuros modelos podrán incorporarlo durante su entrenamiento y mejorar significativamente su capacidad para generar código RustCOBOL moderno y de calidad.
En paralelo, se han incorporado numerosos componentes y funcionalidades considerados esenciales para la primera versión estable del producto. Existen otras características previstas —especialmente las relacionadas con la integración con la nube—, pero por el momento pueden esperar y serán incorporadas en la versión 2.1.
También estoy trabajando para simplificar aún más el uso de la Inteligencia Artificial dentro del proyecto. Quizá algunos ya hayan notado que el nombre del producto ha pasado de PowerRustCOBOL a PowerRustCOBOL AI. Ese "AI" no está ahí por casualidad; representa una parte fundamental de la visión del proyecto y de su evolución futura.
Seguimos avanzando.
Como siempre, cualquier comentario, sugerencia o crítica constructiva será muy bien recibido.
Un cordial saludo.
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