Cisco और OpenAI ने Codex से एंटरप्राइज़ इंजीनियरिंग को बेहतर किया

दशकों से, Cisco ने दुनिया के कुछ सबसे मुश्किल, मिशन-क्रिटिकल सॉफ़्टवेयर सिस्टम बनाए और ऑपरेट किए हैं. जैसे-जैसे जेनरेटिव AI एक्सपेरिमेंट करने से असल ऑपरेशनल क्षमता तक मैच्योर हुआ, Cisco ने अपनी सबसे बड़ी विशेषज्ञता पर ज़ोर दिया: मांग भरे और वास्तविक दुनिया के माहौल में एडवांस टेक्नोलॉजी को स्केल करना.

यह नज़रिया पहले से ही Cisco के नए प्रोडक्ट बनाने के तरीके को आकार दे रहा है, जिसमें AI Defense भी शामिल है, जहाँ Codex ने अहम इंजीनियरिंग काम को कई क्वार्टर से घटाकर हफ़्तों में कर दिया.

Codex को अलग डेवलपर टूल मानने के बजाय, Cisco ने इसे सीधे प्रोडक्शन इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में इंटीग्रेट करना शुरू किया, इसे विशाल मल्टी-रिपॉज़िटरी सिस्टम, C/C++-मुश्किल कोडबेस, और ग्लोबल एंटरप्राइज़ की सुरक्षा, कंप्लायंस और गवर्नेंस ज़रूरतों के सामने रखा.

इस प्रोसेस में, Cisco ने Codex को एक डेवलपर प्रोडक्टिविटी टूल से बिल्कुल अलग बनाने में मदद की: एक ऐसा AI इंजीनियरिंग साथी, जो एंटरप्राइज़ स्तर पर काम करने के काबिल है.

AI Defense पर Cisco का काम दिखाता है कि असल में वह मॉडल कैसा दिख सकता है. AI Defense Cisco का एंड-टू-एंड AI सुरक्षा सॉल्यूशन है, जो AI से आने वाले सेफ़्टी और सुरक्षा रिस्क से बचाता है.

Cisco की टीम ने AI Defense का ज़्यादातर हिस्सा और Cisco द्वारा बनाए जा रहे लगभग हर नए फ़ीचर को लिखने के लिए Codex का इस्तेमाल किया.

यह काम AI सुरक्षा को आगे बढ़ाने में Cisco की व्यापक भूमिका को भी दर्शाता है. Cisco उन लीडिंग सिक्योरिटी ऑर्गनाइज़ेशन में शामिल है जो OpenAI की Daybreak पहल के साथ काम कर रहे हैं, जो साइबर रक्षा को तेज़ करने और सॉफ़्टवेयर को लगातार सुरक्षित रखने के लिए OpenAI मॉडल, Codex और सुरक्षा पार्टनर को साथ लाते हैं. इस प्रोग्राम के हिस्से के तौर पर, उन्होंने GPT‑5.5‑Cyber के एक्सेस को नियंत्रित किया है, जो साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों के लिए बनाया गया एक मॉडल है.

Cisco ने अपनी Defense Squad बनाने में भी Codex का इस्तेमाल किया, यह एक ओपन-सोर्स टूल है जो एक हफ़्ते से भी कम समय में आइडिया से डेवलपर कम्युनिटी तक पहुँच गया.

Cisco पहले से ही कई AI पहलों के साथ एक मैच्योर इंजीनियरिंग ऑर्गनाइज़ेशन चलाता है. Codex को जो बात इतना प्रभावशाली बनाती है, वह न तो कोड पूरा करना था और न ही ऊपरी स्तर का ऑटोमेशन, बल्कि एजेंसी थी. Codex ने यह क्षमता दिखाई कि वह:

• बड़ी, आपस में जुड़ी रिपॉज़िटरीज़ को समझ सके और रीज़निंग कर सके
• मुश्किल भाषाओं में सहजता से काम कर सके
• CLI-आधारित, ऑटोनोमस compile-test-fix लूप के ज़रिए असल वर्कफ़्लो एक्सीक्यूट कर सके
• मौजूदा रिव्यु, सुरक्षा और गवर्नेंस फ़्रेमवर्क के अंदर काम कर सके

OpenAI के साथ सीधे काम करके, Cisco के इंजीनियर यह फ़ीडबैक दे सके कि ये क्षमताएँ असल एनवायरमेंट में कैसे व्यवहार करती हैं, जिससे वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन, सुरक्षा कंट्रोल और लंबे समय तक जारी रहने वाले इंजीनियरिंग टास्क के सपोर्ट जैसे क्षेत्र आकार ले पाए—ये सभी एंटरप्राइज़ इस्तेमाल के लिए अहम हैं.

जब Codex रोज़मर्रा के इंजीनियरिंग काम में शामिल हो गया, तो टीमों ने इसे अपने कुछ सबसे चुनौतीपूर्ण और समय लेने वाले वर्कफ़्लो में लागू करना शुरू किया:

क्रॉस-रिपॉज़िटरी बिल्ड ऑप्टिमाइज़ेशन: Codex ने 15 से ज़्यादा आपस में जुड़ी रिपॉज़िटरी के बिल्ड लॉग और डिपेंडेंसी ग्राफ़ को एनालाइज़ किया, और उनमें मौजूद कमियों की पहचान की. नतीजा: ग्लोबल एनवायरमेंट भर में बिल्ड समय में ~20% की कमी और हर महीने 1,500 से ज़्यादा इंजीनियरिंग घंटे बचाए गए.

बड़े पैमाने पर डिफ़ेक्ट में सुधार (CodeWatch): Codex-CLI का इस्तेमाल करके, Cisco ने बड़े पैमाने के C/C++ कोडबेस पर बार-बार होने वाले, एजेंटिक एक्सेक्यूशन के साथ डिफ़ेक्ट के सुधार को ऑटोमेट किया. जिस काम में पहले हफ़्तों की मैन्युअल मेहनत लगती थी, वह अब कुछ ही घंटों में पूरा हो जाता है, जिससे डिफ़ेक्ट थ्रूपुट रिज़ॉल्यूशन में 10-15 गुना वृद्धि हुई है और इंजीनियरों को डिज़ाइन और वैलिडेशन पर ध्यान देने के लिए ज़्यादा समय मिल गया है.

फ़्रेमवर्क माइग्रेशन हफ़्तों में नहीं, दिनों में: जब Splunk की टीमों को React 18 से 19 में कई UI माइग्रेट करने की ज़रूरत पड़ी, तो Codex ने ज़्यादातर दोहराए जाने वाले बदलाव को अपने-आप ही संभाल लिया; इससे हफ़्तों का काम कुछ ही दिनों में पूरा हो गया और इंजीनियरों को उन फ़ैसलों पर ध्यान देने का मौका मिला जिनमें ज़्यादा सोच-समझ की ज़रूरत होती है.

Cisco ने असल प्रोडक्शन इस्तेमाल से लगातार फ़ीडबैक दिया, जिससे OpenAI को बड़े एंटरप्राइज़ के लिए Codex की तैयारी तेज़ करने में मदद मिली—ख़ासकर कंप्लायंस, लंबे समय तक जारी रहने वाले टास्क के मैनेजमेंट और मौजूदा डेवलपमेंट पाइपलाइन के साथ इंटीग्रेशन, जैसे क्षेत्रों में.

Cisco के लिए, इस सहयोग ने नए ज़माने के AI को अपनाने का एक दोहराने योग्य मॉडल शुरू किया: गहरी तकनीकी पार्टनरशिप, असल वर्कलोड और पहले दिन से ही लीडरशिप का तालमेल.

आज, Codex का इस्तेमाल Cisco की कई बिज़नेस यूनिट्स में किया जा रहा है, जिससे प्रोडक्टिविटी, कोड की क्वालिटी और समस्याओं को हल करने में लगने वाला समय बेहतर हो रहा है. काम का अंदाज़ा सिर्फ़ मेहनत के पारंपरिक तरीकों से लगाने के बजाय, टीमें अब ज़्यादा से ज़्यादा यह पूछ रही हैं कि, 'Codex को रन करने में कितना समय लगेगा?'