La automatización de infraestructuras prometía sistemas fiables, predecibles y autorreparables. En la práctica, para muchos equipos se ha convertido en algo frágil, difícil de depurar, peligroso de cambiar y casi imposible de razonar de forma segura por parte de agentes de inteligencia artificial. Hemos automatizado más que nunca y, sin embargo, los incidentes causados por errores en la automatización siguen aumentando. Esto es el problema de la fragilidad.

Una automatización frágil es aquella que funciona perfectamente en condiciones esperadas y falla de forma catastrófica ante desviaciones mínimas, sin dejar señales claras sobre la causa raíz. Gran parte de la automatización moderna se apoya en shells basados en texto y en el parseo de salidas humanas, lo que hace que pequeños cambios en el formato, el locale, el orden de los mensajes o el estado del sistema conviertan tareas críticas en fallos silenciosos.

Los shells clásicos como Bash, Zsh o Fish fueron diseñados para interacción humana, flujos ad hoc y scripts pequeños. No fueron concebidos para agentes autónomos, control determinista del sistema, manipulación tipada de recursos ni razonamiento mecánico a gran escala. Al operar sobre cadenas de texto, códigos de salida y variables de entorno implícitas, se vuelven difíciles de validar, simular, auditar y controlar por IA de forma segura.

Hoy muchos agentes de DevOps con IA funcionan generando comandos de shell, ejecutándolos, parseando la salida y adivinando lo ocurrido. Esto es peligroso porque la salida no es garantizada, las condiciones de error son inconsistentes y los éxitos parciales pueden parecer éxito total. En esencia, se concede acceso de alto privilegio a sistemas críticos a través de un parser de texto. Eso no es automatización segura, es ruleta.

El problema arquitectónico de fondo es que tratamos recursos críticos del sistema como texto en lugar de objetos tipados. Ficheros, servicios, procesos, interfaces de red, logs, secretos, contenedores y recursos cloud se exponen por herramientas desconectadas con salidas formateadas para humanos y semánticas inconsistentes. No existe una capa de control universal, tipada y legible por máquina del sistema operativo, por eso cada stack de automatización vuelve a construir esa capa de forma frágil y repetida.

Un modelo no frágil exige recursos tipados en lugar de cadenas, direccionamiento uniforme, salidas estructuradas, verbos deterministas, semánticas multiplataforma y comportamientos auditables. En lugar de parsear ps aux o cadenas complejas, la idea es acceder a recursos como proc://nginx.status o a APIs con llamadas explícitas donde los resultados son JSON tipado, predecible y verificable por máquinas y agentes IA.

Surge así la tendencia de los resource oriented shells que dejan de tratar el sistema como un flujo de texto para considerarlo un grafo de recursos tipados y direccionables con verbos explícitos. Recursos como file://, proc://, svc://, http://, net://, mq://, secret:// o config:// exponen verbos definidos, entradas claras, salidas estructuradas y errores previsibles, lo que hace la automatización más segura, testeable, observable, reproducible y controlable por IA.

Esta aproximación no busca reemplazar Bash para uso humano interactivo, sino proporcionar una API de sistema real para la automatización robusta. A largo plazo, la infraestructura evoluciona hacia remediación autónoma, plataformas autooperadas, operaciones zero touch y gestión cloud basada en agentes. Todo eso exige inmutabilidad, determinismo y comportamientos verificables por máquina, metas que la automatización basada en texto no puede alcanzar de manera segura.

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