Cisco ja OpenAI uudistavat yritystekniikkaa Codexilla

Cisco on vuosikymmenten ajan rakentanut ja operoinut joitakin maailman monimutkaisimmista, tehtäväkriittisistä ohjelmistojärjestelmistä. Kun generatiivinen tekoäly kehittyi kokeiluvaiheesta todelliseksi operatiiviseksi toimintakyvyksi, Cisco hyödynsi parhaiten tuntemaansa osaamista: kehittyneen teknologian skaalaamista vaativissa, todellisissa ympäristöissä.

Tämä lähestymistapa muokkaa jo tapaa, jolla Cisco rakentaa uusia tuotteita, kuten AI Defenseä, jossa Codex auttoi tiivistämään kriittisen suunnittelutyön useista vuosineljänneksistä viikkoihin.

Sen sijaan, että Cisco olisi kohdellut Codexia erillisenä kehittäjätyökaluna, se alkoi integroida sitä suoraan tuotannon suunnittelutyönkulkuihin ja altisti sen massiivisille usean repositorion järjestelmille, C/C++-painotteisille koodipohjille sekä globaalin yrityksen turvallisuus-, vaatimustenmukaisuus- ja hallintavaatimuksille.

Samalla Cisco auttoi muovaamaan Codexista jotakin perustavanlaatuisesti erilaista kuin kehittäjien tuottavuustyökalu: tekoälypohjaisen engineering-tiimikaverin, joka pystyy toimimaan yritystasolla.

Ciscon työ AI Defensen parissa osoittaa, miltä kyseinen malli voi näyttää käytännössä. AI Defense on Ciscon päästä päähän -tekoälyturvaratkaisu, joka suojaa tekoälyn aiheuttamilta turvallisuus- ja tietoturvariskeiltä.

Ciscon tiimi käytti Codexia kirjoittaakseen suurimman osan AI Defensestä ja lähes jokaisen uuden ominaisuuden, jota Cisco rakentaa.

Tämä työ kuvastaa myös Ciscon laajempaa roolia tekoälyn tietoturvan edistämisessä. Cisco kuuluu johtaviin tietoturvaorganisaatioihin, jotka työskentelevät OpenAI:n Daybreak-aloitteen kanssa. Se kokoaa yhteen OpenAI-mallit, Codexin ja tietoturvakumppanit kyberpuolustuksen nopeuttamiseksi ja ohjelmistojen jatkuvaksi suojaamiseksi. Osana tätä ohjelmaa niillä on hallittu pääsy GPT‑5.5‑Cyberiin, joka on kyberpuolustajille tarkoitettu malli.

Cisco käytti Codexia myös Defense Squadin rakentamiseen. Se on avoimen lähdekoodin työkalu, joka eteni ideasta kehittäjäyhteisölle alle viikossa.

Ciscolla on jo vakiintunut insinööriosasto, jossa on meneillään useita tekoälyhankkeita. Se, mikä teki Codexista houkuttelevan, ei ollut koodin viimeistely tai pintapuolinen automaatio, vaan toimijuus. Codex osoitti kykynsä:

• Ymmärtää ja päätellä yli suurten, toisiinsa kytkeytyvien repositorioiden
• Työskennellä sujuvasti monimutkaisilla kielillä
• Suorittaa todellisia työnkulkuja CLI-pohjaisten, autonomisten käännä-testaa-korjaa-silmukoiden kautta
• Toimia olemassa olevissa tarkastus-, tietoturva- ja hallintakehyksissä

Työskentelemällä suoraan OpenAI:n kanssa Ciscon insinöörit pystyivät antamaan palautetta siitä, miten nämä kyvykkyydet toimivat todellisissa ympäristöissä. Näin he muovasivat muun muassa työnkulkujen orkestrointia, tietoturvakontrolleja ja tukea pitkään kestäville suunnittelutehtäville – jotka kaikki ovat kriittisiä yrityskäytössä.

Kun Codex oli upotettu päivittäiseen engineering-työhön, tiimit alkoivat soveltaa sitä joihinkin haastavimmista ja eniten aikaa vievistä työnkuluistaan:

Repositorioiden välinen rakentamisoptimointi: Codex analysoi rakentamislokeja ja riippuvuuskaavioita yli 15 toisiinsa kytkeytyneen repositorion välillä ja tunnisti tehottomuuksia. Tulos: noin 20 %:n lyhennys rakennusajoissa ja yli 1 500 insinöörityötunnin säästö kuukaudessa maailmanlaajuisissa ympäristöissä.

Vikojen korjaus laajassa mittakaavassa (CodeWatch): Codex-CLI:n avulla Cisco automatisoi vikojen korjauksen iteratiivisella, agenttipohjaisella suorituksella suurissa C/C++-koodipohjissa. Se, mikä ennen vaati viikkojen manuaalista työtä, valmistuu nyt tunneissa, mikä lisää vikojen korjaamisen suoritustehoa 10-15-kertaisesti ja vapauttaa insinöörit keskittymään suunnitteluun ja validointiin.

Kehysten migraatiot päivissä, eivät viikoissa: Kun Splunk-tiimien piti siirtää useita käyttöliittymiä React 18:sta 19:ään, Codex hoiti suurimman osan toistuvista muutoksista autonomisesti, tiivisti viikkojen työn päiviin ja antoi insinöörien keskittyä paljon harkintaa vaativiin päätöksiin.

Cisco antoi jatkuvaa palautetta todellisesta tuotantokäytöstä, mikä auttoi OpenAI:ta nopeuttamaan Codexin valmiutta suurille yrityksille – erityisesti vaatimustenmukaisuuden, pitkään kestävien tehtävien hallinnan ja olemassa oleviin kehitysputkiin integroitumisen kaltaisilla alueilla.

Ciscolle yhteistyö loi toistettavan mallin seuraavan sukupolven tekoälyn käyttöönottoon: syvä tekninen kumppanuus, todelliset työkuormat ja johdon yhtenäinen tuki ensimmäisestä päivästä lähtien.

Nykyään Codexia käytetään useissa Ciscon liiketoimintayksiköissä, joissa se parantaa tuottavuutta, koodin laatua ja ratkaisuaikaa. Sen sijaan, että työtä mitoitettaisiin vain perinteisillä työmäärän mittareilla, tiimit kysyvät yhä useammin: ”Kuinka kauan tuo Codex-ajo kestää?”