Cisco y OpenAI redefinen la ingeniería empresarial con Codex

Durante décadas, Cisco ha construido y operado algunos de los sistemas de software más complejos y críticos para la misión en el mundo. A medida que la IA generativa maduró de la experimentación a una capacidad operativa real, Cisco se enfocó en lo que mejor sabe hacer: escalar tecnología avanzada en entornos exigentes del mundo real.

Ese enfoque ya está dando forma a cómo Cisco crea nuevos productos, incluido AI Defense, donde Codex ayudó a reducir trabajo crítico de ingeniería de varios trimestres a semanas.

En lugar de tratar Codex como una herramienta independiente para desarrolladores, Cisco comenzó a integrarlo directamente en flujos de trabajo de ingeniería de producción, exponiéndolo a enormes sistemas con múltiples repositorios, bases de código con gran presencia de C/C++ y los requisitos de seguridad, cumplimiento y gobernanza de una empresa global.

En el proceso, Cisco ayudó a convertir Codex en algo fundamentalmente distinto de una herramienta de productividad para desarrolladores: un compañero de equipo de ingeniería con IA capaz de operar a escala empresarial.

El trabajo de Cisco en AI Defense muestra cómo puede verse ese modelo en la práctica. AI Defense es la solución integral de seguridad de IA de Cisco que protege contra los riesgos de seguridad y protección introducidos por la IA.

Codex fue utilizado por el equipo de Cisco para escribir la mayor parte de AI Defense y casi todas las nuevas funcionalidades que Cisco está creando.

Este trabajo también refleja el rol más amplio de Cisco en el avance de la seguridad de la IA. Cisco está entre las principales organizaciones de seguridad que trabajan con la iniciativa Daybreak de OpenAI, que reúne modelos de OpenAI, Codex y socios de seguridad para acelerar la defensa cibernética y proteger el software de forma continua. Como parte de este programa, han gobernado el acceso a GPT‑5.5‑Cyber, un modelo para defensores cibernéticos.

Cisco también usó Codex para ayudar a crear Defense Squad, una herramienta de código abierto que pasó de la ideación a la comunidad de desarrolladores en menos de una semana.

Cisco ya opera una organización de ingeniería madura con múltiples iniciativas de IA en marcha. Lo que hizo que Codex fuera atractivo no fue la finalización de código ni la automatización superficial, sino su capacidad de acción. Codex demostró la capacidad de:

• Comprender y razonar en repositorios grandes e interconectados
• Trabajar con fluidez en lenguajes complejos
• Ejecutar flujos de trabajo reales mediante ciclos autónomos de compilación-prueba-corrección basados en CLI
• Operar dentro de los marcos existentes de revisión, seguridad y gobernanza

Al trabajar directamente con OpenAI, los ingenieros de Cisco pudieron aportar comentarios sobre cómo se comportaban estas capacidades en entornos reales, lo que dio forma a áreas como la orquestación de flujos de trabajo, los controles de seguridad y el soporte para tareas de ingeniería de larga duración, todas críticas para el uso empresarial.

Una vez que Codex se integró en el trabajo cotidiano de ingeniería, los equipos comenzaron a aplicarlo a algunos de sus flujos de trabajo más desafiantes y demandantes:

Optimización de compilación entre repositorios: Codex analizó los registros de compilación y los gráficos de dependencias en más de 15 repositorios interconectados, identificando ineficiencias. El resultado: una reducción de un 20 % en los tiempos de compilación y más de 1,500 horas de ingeniería ahorradas al mes en entornos globales.

Corrección de defectos a escala (CodeWatch): Con Codex-CLI, Cisco automatizó la corrección de defectos con ejecución iterativa y agentiva en grandes bases de código C/C++. Lo que antes tomaba semanas de esfuerzo manual, ahora se completa en horas, lo cual proporciona un aumento de 10 a 15 veces en el rendimiento de resolución de defectos y libera a los ingenieros para que se concentren en el diseño y la validación.

Migraciones de frameworks en días, no semanas: cuando los equipos de Splunk necesitaban migrar varias interfaces de usuario de React 18 a 19, Codex se encargó de forma autónoma de la mayor parte de los cambios repetitivos, reduciendo semanas de trabajo a días y permitiendo que los ingenieros se concentraran en decisiones que requieren criterio.

Cisco proporcionó comentarios continuos a partir del uso real en producción, lo que ayudó a OpenAI a acelerar la preparación de Codex para grandes empresas, en especial en áreas como cumplimiento, gestión de tareas de larga duración e integración con pipelines de desarrollo existentes.

Para Cisco, la colaboración estableció un modelo repetible para adoptar IA de próxima generación: asociación técnica profunda, cargas de trabajo reales y alineación del liderazgo desde el primer día.

Hoy, Codex se usa en varias unidades de negocio de Cisco, mejorando la productividad, la calidad del código y el tiempo de resolución. En lugar de dimensionar el trabajo solo con medidas tradicionales de esfuerzo, los equipos preguntan cada vez más: “¿Cuánto tardará esa ejecución de Codex?”