John Backus lideró FORTRAN en IBM y demostró que el código de alto nivel podía ser rápido: aumentó la productividad y ayudó a que el software se convirtiera en una industria real.
A principios de los años 50, los ordenadores eran máquinas raras y caras usadas por gobiernos, universidades y grandes empresas. Eran potentes para su época, pero programarlos era terriblemente lento. Muchos programas se escribían directamente en código máquina o ensamblador, donde cada instrucción debía coincidir con el pequeño conjunto de operaciones del hardware. Un pequeño cambio en una fórmula podía significar reescribir largos tramos de código, y un solo error podía hacer que toda una ejecución fallara después de horas de espera.
John Backus era un ingeniero de IBM que ya había visto cuánto tiempo se consumía en la programación de bajo nivel. Lideró un pequeño equipo para intentar algo radical: permitir que los programadores escribieran instrucciones matemáticas en una forma más cercana a cómo pensaban los problemas, y dejar que un compilador tradujera eso a código máquina rápido.
El proyecto se convirtió en FORTRAN (abreviatura de “Formula Translation”), orientado a los clientes científicos de IBM: personas que hacían trabajo numérico, no tareas administrativas. La promesa era sencilla: escribir menos código, tener menos errores y aun así ejecutar de forma eficiente en máquinas como la IBM 704.
En aquella época, muchos programadores creían que los lenguajes de alto nivel eran un lujo. Suponían que cualquier cosa “parecida al inglés” funcionaría mucho más despacio que el ensamblador afinado por un experto—demasiado lenta para justificar la conveniencia. Con ordenadores que costaban fortunas y el tiempo de cómputo estrictamente racionado, el rendimiento no era un “deseo”; era el objetivo principal.
Así que FORTRAN no fue solo una nueva sintaxis. Fue una apuesta por que la automatización podía igualar la habilidad humana experta: que un compilador podría producir código lo bastante bueno como para ganarse la confianza de científicos e ingenieros que cuidaban cada ciclo.
La historia de FORTRAN es en parte avance técnico y en parte cambio cultural. A continuación veremos cómo se programaba antes de los lenguajes de alto nivel, cómo el equipo de Backus construyó un compilador capaz de competir con el código escrito a mano y por qué ese éxito cambió la economía del software—estableciendo patrones que los equipos modernos siguen usando hoy.
Antes de FORTRAN, “programar” solía significar escribir instrucciones en el vocabulario propio del ordenador—o algo apenas más amigable.
Los primeros ordenadores ejecutaban código máquina: códigos operativos numéricos y direcciones de memoria. Como eso era casi imposible de gestionar a escala, los programadores usaban lenguaje ensamblador, que reemplazaba muchos números por mnemónicos cortos. Pero el ensamblador seguía siendo una capa muy delgada sobre el hardware. No describías qué querías en términos matemáticos: explicabas cómo hacerlo paso a paso, registro por registro.
Para un cálculo científico, eso podía significar gestionar bucles, el diseño de la memoria y valores intermedios a mano. Incluso un pequeño cambio en una fórmula podía requerir reescribir varias partes del programa porque todo estaba interconectado mediante direcciones y saltos.
Programar en ensamblador era lento y frágil. Problemas comunes incluían:
Los científicos e ingenieros no solo ejecutaban un cálculo: refinaban modelos, volvían a correr simulaciones y exploraban escenarios “qué pasaría si”. Cuando cada actualización significaba días o semanas de recodificación y pruebas, la experimentación se ralentizaba hasta casi detenerse.
Aquí apareció un nuevo tipo de coste: el tiempo del programador. El hardware era caro, pero también lo eran las personas cualificadas. A mediados de los años 50, el cuello de botella no siempre era la velocidad de la máquina, sino cuánto tardaban los humanos en hacer que la máquina hiciera trabajo útil de forma fiable.
John Backus no empezó siendo un “pionero” destinado. Tras una carrera inquieta y tiempo en el Ejército de EE. UU., llegó a IBM a principios de los años 50, cuando los ordenadores aún eran raros y programados mayoritariamente a mano. Backus destacó por dos cosas: una impaciencia práctica con el trabajo tedioso y talento para organizar esfuerzos de ingeniería ambiciosos.
IBM tenía un problema y una oportunidad en una sola máquina: la IBM 704. Era potente para su época y diseñada con características importantes para tareas matemáticas (como aritmética en coma flotante). Pero los clientes técnicos y científicos—ingenieros, investigadores, laboratorios gubernamentales—pasaban enormes cantidades de tiempo escribiendo y depurando en ensamblador. Si la programación seguía siendo tan lenta, incluso un gran ordenador quedaría infrautilizado.
La apuesta de IBM era sencilla de decir y arriesgada de intentar: facilitar la programación del 704 sin renunciar a la velocidad.
Backus lideró un equipo que trató a FORTRAN como dos proyectos inseparables: un lenguaje que la gente pudiera escribir y un compilador que lo tradujera a código máquina rápido. Esa segunda parte fue la verdadera apuesta. Muchos expertos creían que la “programación automática” siempre sería demasiado ineficiente para reemplazar el ensamblador afinado a mano.
Un lenguaje de alto nivel no equivalía a “sintaxis bonita”. Significaba escribir fórmulas, bucles e instrucciones estructuradas más cercanas a las matemáticas y la lógica de un problema—y confiar en que el compilador produciría código competitivo con lo que un programador experto hubiera creado a mano. Esa confianza era lo que IBM y Backus intentaban ganarse.
La promesa central de FORTRAN era simple pero radical: en lugar de decirle a la máquina cómo ejecutar cada paso minúsculo, podías escribir declaraciones que se parecieran mucho a las matemáticas que ya usabas.
Un ingeniero podía escribir algo como “calcula esta fórmula para muchos valores”, en lugar de detallar cargas, sumas, almacenamientos y saltos que el ensamblador requería. La esperanza era que la programación se pareciera más a expresar una idea y menos a cablear un panel de control con palabras.
FORTRAN no se ejecutaba directamente en la máquina. Un programa separado—el compilador—traducía el código fuente FORTRAN a las instrucciones de bajo nivel de la máquina.
Puedes pensar en él como un traductor experto: tú escribes en un lenguaje legible por humanos; el compilador lo reescribe en un lenguaje que la IBM 704 puede ejecutar.
El equipo de Backus buscó una combinación poco frecuente:
Ese último punto importó. FORTRAN no intentaba ser todo para todos: estaba pensado para realizar cálculos reales con menos errores.
El escepticismo fue intenso. Muchos programadores creían que el rendimiento exigía control total y que la traducción “automática” sería derrochadora. Otros temían la depuración: si el compilador generaba las instrucciones finales, ¿cómo sabrías qué hacía realmente la máquina?
Los primeros usuarios de FORTRAN fueron ingenieros y científicos—personas con ecuaciones que ejecutar, modelos que probar y resultados que producir. Para ellos, la promesa no era novedad: era tiempo ahorrado, menos errores de transcripción y programas que podían compartir y mantener más personas que una pequeña casta de expertos en ensamblador.
FORTRAN no fue solo una nueva forma de escribir programas: exigió una nueva forma de traducirlos. Esa tarea de traducción recayó en el compilador, y su éxito decidiría si FORTRAN sería una revolución o una nota al pie.
Piensa en un compilador como un intérprete muy hábil en una reunión técnica. Hablas en frases de alto nivel (“calcula esta ecuación, repite para cada valor”), pero la audiencia solo entiende un vocabulario estricto de bajo nivel. Un intérprete mediocre podría traducir tu idea correctamente pero de forma torpe—lenta, verbosa y llena de rodeos. Un gran intérprete preserva tanto el significado como la eficiencia, entregando algo que la audiencia pueda ejecutar de inmediato.
FORTRAN necesitaba ese gran intérprete.
Los primeros programadores no elegían FORTRAN por su belleza o comodidad. Lo elegían solo si podía pagar su coste: menos horas de programación sin penalización en tiempo de ejecución. En máquinas caras como la IBM 704, el tiempo de CPU desperdiciado era dinero desperdiciado—y en trabajo científico, el código lento podía significar resultados que llegaban demasiado tarde.
Así que el producto real no era la especificación del lenguaje; era la salida del compilador. Si el programa compilado corría casi tan rápido como el ensamblador hecho a mano, los equipos podían justificar el cambio. Si no, abandonarían FORTRAN aunque fuera “bonito”.
El punto fuerte de FORTRAN—escribir matemáticas como matemáticas—también dificultó la compilación. El compilador debía:
Muchos ingenieros asumían que el código de alto nivel debía ser por definición más lento. El equipo de Backus tuvo que vencer esa suposición con pruebas: programas compilados que fueran competitivos, predecibles y fiables. Sin esa credibilidad de rendimiento, FORTRAN habría sido visto como una comodidad académica, no como una herramienta real de trabajo.
La gran promesa de FORTRAN no fue solo que permitía escribir código más rápido: fue que el programa compilado aún podía correr rápido. Eso importó porque los primeros adoptantes no eran aficionados: eran ingenieros y científicos que valoraban las horas máquina y los resultados entregados.
Optimizar es que el compilador haga trabajo extra para que tú no tengas que hacerlo. Escribes declaraciones claras y matemáticas, y el compilador las reescribe en silencio a una versión que usa menos instrucciones, menos accesos a memoria y menos tiempo en la IBM 704.
Lo importante no era ser “ingenioso”, sino ser predeciblemente eficiente—para que la gente confiara en que programar en FORTRAN no los condenaría a programas lentos.
El compilador de FORTRAN aplicó mejoras que corresponden a la intuición cotidiana:
Nada de esto obligaba a los programadores a pensar en el tiempo de instrucción o direcciones de memoria—pero eran precisamente esos detalles los que a los programadores en ensamblador les importaban.
El ensamblador tenía un argumento potente: “yo siempre puedo hacerlo más rápido a mano”. Los escépticos tempranos asumían que un lenguaje de alto nivel produciría código voluminoso y derrochador.
El equipo de Backus trató ese escepticismo como un requisito de producto. La optimización no era un complemento opcional; era la prueba de que la abstracción no implicaba ceder rendimiento.
Una vez que corrió la voz de que los programas FORTRAN podían competir en velocidad con el ensamblador en muchas cargas de trabajo reales, la adopción se aceleró. El compilador se convirtió en un compañero de confianza: escribe la intención con claridad, deja que el compilador trabaje en los detalles y obtén resultados que respetan el hardware.
FORTRAN no solo “se veía mejor” que el ensamblador. Agrupó algunas ideas prácticas que se ajustaban directamente al trabajo cotidiano de científicos e ingenieros: repetir un cálculo, reutilizar un método y almacenar muchos números de forma predecible.
Los programas científicos están llenos de tareas de “hacer esto N veces”: sumar mediciones, avanzar en el tiempo, iterar hacia una solución o aplicar la misma ecuación a muchos datos. En ensamblador, la repetición a menudo implicaba lógica de saltos escrita a mano, fácil de romper y difícil de leer más tarde.
El bucle DO de FORTRAN dejó esa intención clara:
SUM = 0.0
DO 10 I = 1, 100
SUM = SUM + X(I)
10 CONTINUE
En lugar de gestionar múltiples saltos y contadores manualmente, los programadores podían especificar el rango y centrarse en la fórmula.
El trabajo de ingeniería se repite: multiplicar matrices, convertir unidades, evaluar polinomios, leer un formato de datos estándar. Las subrutinas permitieron escribir una rutina confiable y llamarla desde muchos sitios. Eso redujo la programación copia-pega—una de las formas más rápidas de propagar errores.
Igualmente importante, las subrutinas fomentaron dividir un gran programa en partes más pequeñas que la gente podía revisar, probar y mejorar de forma independiente.
Mediciones, vectores, tablas, mallas y matrices son centrales en la computación científica. Los arreglos dieron a los programadores una manera directa de representar esa estructura, en vez de manejar muchas variables separadas o hacer aritmética de direcciones manualmente.
El flujo de control con mucho ensamblador dependía de muchos saltos condicionales e incondicionales. Una etiqueta mal apuntada podía romper silenciosamente los resultados. Al ofrecer constructos estructurados como bucles y subrutinas nombradas, FORTRAN redujo la necesidad de lógica enmarañada de saltos—haciendo los programas más fáciles de verificar y menos frágiles ante cambios.
FORTRAN no fue solo una idea ingeniosa de laboratorio: tuvo éxito porque la usaron repetidamente personas que resolvían problemas costosos y con plazos. Un lenguaje puede ser admirado (incluso influyente) sin cambiar el trabajo diario. FORTRAN cambió el trabajo diario porque los equipos confiaron lo suficiente como para apostar plazos y presupuestos reales en él.
Los primeros adoptantes fueron grupos que vivían y morían por la computación: programas aeroespaciales, laboratorios de física, iniciativas meteorológicas y departamentos de ingeniería que hacían cálculos estructurales y eléctricos. No eran ejemplos de juguete. Eran cargas de trabajo donde una pequeña mejora en productividad significaba más experimentos, más iteraciones de diseño y menos errores ocultos en ensamblador hecho a mano.
FORTRAN encajaba especialmente bien porque sus características coincidían con la forma de los problemas: arreglos para matrices y mallas, bucles para pasos numéricos repetidos y subrutinas para organizar código matemático denso en piezas manejables.
Los programas en ensamblador estaban fuertemente acoplados a máquinas específicas y escritos en un estilo difícil de leer o modificar por terceros. FORTRAN no hizo la portabilidad instantánea, pero sí hizo los programas más comprensibles. Eso hizo práctico circular código dentro de una organización—y, cada vez más, entre organizaciones—sin que el autor original tuviera que “traducir” cada detalle.
Cuando los programadores pudieron expresar cálculos a un nivel superior, mantener una biblioteca de rutinas confiables empezó a tener sentido. Los equipos pudieron reutilizar métodos numéricos, patrones de entrada/salida y cálculos específicos de dominio con menos temor a que un cambio rompiera todo. Ese cambio—el código como un activo que merece mantenimiento y reutilización—ayudó a empujar la programación desde un oficio puntual hacia trabajo repetible.
FORTRAN no solo hizo más felices a los programadores: cambió la economía de escribir software. Antes, cada nuevo problema científico o de ingeniería a menudo significaba semanas de ensamblador afinado a mano. Ese trabajo era caro, difícil de verificar y estrechamente ligado a un especialista y una máquina. Un lenguaje de alto nivel permitió otro modelo: escribe la intención una vez y deja que un compilador maneje los detalles gruesos.
Cuando un equipo podía entregar programas funcionales más rápido, podía abordar proyectos antes inviables: simulaciones mayores, análisis más prolongados y revisiones más frecuentes conforme evolucionaban los requisitos. Esto importa porque la mayor parte del trabajo real no es “escribirlo una vez”: son solicitudes de cambio, correcciones de errores y ajustes de rendimiento. FORTRAN redujo el coste de toda esa iteración continua.
FORTRAN fomentó una división de roles:
Esa división escala: en lugar de depender de unos pocos “magos” del ensamblador, más personas podían contribuir, revisar y mantener los programas.
Cuando un lenguaje se convierte en infraestructura compartida, el software empieza a verse como algo que se puede empaquetar y vender. FORTRAN aceleró el crecimiento de bibliotecas reutilizables, material de formación y prácticas estandarizadas de codificación. Las empresas pudieron justificar invertir en herramientas y equipos porque la salida no estaba atada a un solo encargo: podía adaptarse, mantenerse y mejorarse para muchos clientes y proyectos.
En otras palabras, FORTRAN ayudó a desplazar la programación de un oficio por máquina hacia una industria construida sobre métodos repetibles y software reutilizable.
FORTRAN no solo hizo más fácil programar una máquina. Estableció expectativas sobre lo que los lenguajes de programación deberían hacer y lo que los compiladores podían hacer, en un momento en que ambas ideas aún eran controvertidas.
Una lección clave del éxito de FORTRAN es que el diseño del lenguaje y del compilador son inseparables. Los críticos tempranos no solo desconfiaban del código “parecido al inglés”; dudaban de que un compilador pudiera traducirlo a instrucciones máquina eficientes. La respuesta del equipo de FORTRAN—invertir mucho en compilación y optimización—resuena en proyectos de lenguajes posteriores.
Ese enfoque se ve en la creencia de larga duración de que mejores técnicas de compilación permiten mejores lenguajes: abstracciones más seguras, sintaxis más clara y mayor productividad sin sacrificar rendimiento. Muchos sistemas posteriores—desde lenguajes científicos hasta generales—tomaron la idea de que el compilador debe encargarse del trabajo duro que antes hacían manualmente los programadores.
FORTRAN ayudó a normalizar la noción de que un compilador debería producir código competitivo, especialmente para cargas numéricas. Aunque no todos los lenguajes posteriores persiguieron los mismos objetivos de rendimiento, la expectativa base cambió: alto nivel no tenía por qué significar lento.
Esto orientó la investigación y práctica de compiladores hacia técnicas de optimización (analizar bucles, reorganizar cálculos, gestionar registros) que se convirtieron en temas estándar en la construcción de compiladores en las décadas siguientes.
FORTRAN temprano estaba muy ligado al hardware de IBM, y la portabilidad no fue la principal ventaja al principio. Pero a medida que FORTRAN se difundió, el coste de reescribir código científico se hizo evidente. Con el tiempo, el consenso histórico atribuye a FORTRAN una influencia mayor en la presión hacia la estandarización de lenguajes.
El resultado no fue instantáneo ni perfecto, pero fijó un precedente: los lenguajes que sobreviven a una sola máquina o proveedor necesitan definiciones estables, no solo buenas implementaciones.
FORTRAN resolvió un problema doloroso—escribir cálculos complejos sin ahogarse en ensamblador—pero no hizo que programar fuera "fácil" de forma mágica. Los primeros usuarios descubrieron que un lenguaje de alto nivel podía eliminar un conjunto de problemas y revelar otros nuevos.
La reputación de FORTRAN en rendimiento vino con concesiones en cómo se escribía el código. A menudo los programas se moldeaban según lo que el compilador podía optimizar, no según lo más legible.
Por ejemplo: un científico podía dividir un cálculo claro en varios pasos o reordenar declaraciones simplemente porque así corría más rápido. El resultado podía ser código que rendía bien pero que era más difícil de entender por un nuevo miembro del equipo.
FORTRAN se elogia por facilitar mover programas entre máquinas, pero al principio la “portabilidad” llevaba un asterisco. Los ordenadores diferían en tamaño de palabra, dispositivos de E/S e incluso en comportamiento numérico. A veces los equipos mantenían versiones separadas del mismo programa para distintos sistemas o incluían partes específicas de máquina cuando necesitaban funciones especiales.
Un ejemplo simple: leer datos desde tarjetas, cinta o un dispositivo impresor podía requerir tratamientos distintos aunque las matemáticas fuesen idénticas.
FORTRAN fue diseñado para computación científica, no para todo. No ofrecía herramientas sólidas para organizar grandes bases de código como lo harían lenguajes posteriores. Depurar podía seguir siendo lento y los primeros compiladores a veces daban errores crípticos que parecían “volver al ensamblador”, pero con diferente terminología.
FORTRAN provocó discusiones que los equipos modernos todavía reconocen: ¿priorizar la máxima velocidad o un código más claro y abstracciones de alto nivel? La mejor respuesta dependía del contexto entonces—y sigue dependiendo hoy.
FORTRAN demostró que la abstracción puede compensar, pero también enseñó que cada capa de comodidad tiene límites y que los equipos deben decidir qué concesiones aceptan.
FORTRAN triunfó porque trató el tiempo del desarrollador como el recurso escaso. Backus y IBM no solo inventaron una sintaxis más agradable: demostraron que invertir en herramientas puede abrir clases enteras de software.
La propuesta de FORTRAN fue simple: escribir menos líneas, entregar programas correctos más rápido. Los equipos modernos lo reaprenden constantemente. Una semana invertida en construir una API más segura, un límite de módulo claro o un script que automatice una tarea tediosa suele aportar más valor que arañar un 3% en un bucle caliente que quizá no importa.
La gente dudó de FORTRAN porque la abstracción parecía renunciar al control. El compilador cambió eso entregando rendimiento cercano al ensamblador.
La versión moderna es la confianza en frameworks, runtimes gestionados y servicios en la nube—pero esa confianza se gana, no se presupone. Cuando una abstracción falla, los equipos vuelven al “modo manual”. El antídoto es el mismo que en 1957: rendimiento medible, comportamiento transparente y modos de fallo previsibles.
FORTRAN no fue solo un lenguaje: fue un esfuerzo de compilador que hizo viable la programación de alto nivel a escala. Los equivalentes actuales son:
Existe también una categoría más nueva que hace eco de la apuesta original de FORTRAN: mover trabajo humano a un sistema “tipo compilador”. Plataformas de vibe-coding como Koder.ai llevan esto más lejos, permitiendo a equipos describir lo que quieren en chat y que un sistema basado en agentes genere e itere aplicaciones reales (por ejemplo, React en la web, Go + PostgreSQL en el backend y Flutter en móvil). En la práctica, funcionalidades como modo de planificación, snapshots y rollback intentan ofrecer lo mismo que FORTRAN tuvo que demostrar: intención de alto nivel sin perder control operativo.
Las buenas herramientas no solo previenen errores; amplían la ambición. Permiten a equipos construir sistemas más grandes con equipos más pequeños.
El impacto duradero de Backus es la idea de que el software escala cuando el sistema alrededor del código—lenguaje, compilador y prácticas—ayuda a las personas a trabajar más rápido y con más confianza. Ese sigue siendo el manual para los equipos de ingeniería modernos.
FORTRAN importó porque redujo el coste humano de programar sin imponer una gran penalización en tiempo de ejecución.
Un compilador es un programa que traduce código fuente escrito por humanos a las instrucciones de bajo nivel que una máquina específica puede ejecutar.
En el caso de FORTRAN, el compilador debía cumplir dos tareas bien:
Porque la objeción principal a los lenguajes de alto nivel era la velocidad. Si FORTRAN compilado funcionaba mucho más lento que el ensamblador, los equipos científicos e ingenieros no podían justificar la comodidad.
La adopción de FORTRAN dependió de que el compilador demostrase que podía producir código máquina competitivo, no solo código que funcionara.
Las optimizaciones típicas incluían mejoras prácticas y mecánicas como:
FORTRAN hizo que patrones numéricos centrales fuesen fáciles de expresar:
DO para cálculos repetidos sobre rangos.En conjunto, estas características redujeron los “saltos misteriosos” y la aritmética manual de direcciones—dos fuentes comunes de errores en ensamblador.
No de inmediato ni a la perfección. FORTRAN redujo los costes de reescritura humana y mejoró la legibilidad, pero la portabilidad real estuvo limitada por:
Con el tiempo, la necesidad de mover código científico entre máquinas impulsó la estandarización.
Cambió la economía del desarrollo:
En suma, FORTRAN ayudó a mover la programación de un oficio por proyecto a una industria basada en métodos repetibles y software reutilizable.
Aparecieron varios compromisos prácticos:
Resolvió un cuello de botella importante, pero no eliminó la complejidad.
La lección central es que invertir en herramientas puede desbloquear escala.
Consejos prácticos:
Sí, sigue siendo relevante en computación científica y numérica, sobre todo donde existen librerías maduras y bases de código de larga vida.
Si vas a usarlo o aprenderlo:
Estas eran exactamente las técnicas que los programadores en ensamblador aplicaban a mano, pero ahora automatizadas.