Levante la mano si le gusta generar archivos de configuración desde cero. ¿Alguien? ¿Alguien? Complejidad de formato, sintaxis barroca, variaciones en la sintaxis entre versiones de software, requisitos específicos del entorno, validación, problemas de seguridad, problemas de integración… la lista de desafíos continúa. Y lograr que una sola personalidad de servidor (Bind, Apache, Nginx, Redis, etc.) haga todo lo que necesita hacer en un entorno de producción puede requerir una combinación de cinco, 10 o 20 archivos de configuración diferentes en total. El administrador debe asegurarse de que la interfaz de red, DNS, NTP, servidor web, etc. estén todos configurados perfectamente. Por todas estas razones, usar un modelo de lenguaje para generar archivos de configuración es bastante asombroso: un gran ahorro de tiempo, que potencialmente reduce cientos de horas de trabajo humano a solo unas pocas. Sin embargo, no está bien dejar completamente en manos de la IA generativa la generación de archivos de configuración. Los humanos deben revisar y validar los archivos para asegurarse de que aborden factores específicos de la organización, por ejemplo, o cumplan con los estándares de la industria y los mandatos regulatorios. Un humano también debe asegurarse de que los archivos de configuración estén documentados para ayudar a evitar problemas con la traducción futura. (Consulte “Traducción de archivos de configuración” a continuación). Sabemos que esto está por venir porque si observa GitHub Copilot o Ansible Lightspeed, los modelos de lenguaje ya están generando sintaxis de lenguaje formal como Python, Ruby, Node.js, etc. Extender esto a sintaxis aún más limitadas como los archivos de configuración debería ser una victoria fácil en los próximos meses y años. Aún mejor, Ansible Lightspeed incluso cita su trabajo, mostrando en qué código fuente se entrenó, que es una característica que creo que todos deberíamos exigir de cualquier código de generación de sintaxis.