Cisco dan OpenAI ubah rekayasa perusahaan dengan Codex

Selama beberapa dekade, Cisco telah membangun dan mengoperasikan beberapa sistem perangkat lunak paling kompleks dan penting untuk misi di dunia. Seiring AI generatif berkembang dari eksperimen menjadi kapabilitas operasional yang nyata, Cisco menekuni apa yang paling dikuasainya: menskalakan teknologi canggih di dalam lingkungan dunia nyata yang penuh tuntutan.

Pendekatan itu sudah membentuk cara Cisco membangun produk baru, termasuk AI Defense, saat Codex membantu memangkas pekerjaan rekayasa penting dari beberapa kuartal menjadi beberapa minggu.

Alih-alih memperlakukan Codex sebagai alat pengembang mandiri, Cisco mulai mengintegrasikannya langsung ke alur kerja rekayasa produksi, membukanya ke sistem multi-repositori berskala besar, basis kode yang banyak menggunakan C/C++, serta persyaratan keamanan, kepatuhan, dan tata kelola perusahaan global.

Dalam prosesnya, Cisco membantu membentuk Codex menjadi sesuatu yang secara mendasar berbeda dari alat produktivitas pengembang: rekan tim rekayasa AI yang mampu beroperasi dalam skala enterprise.

Pekerjaan Cisco pada AI Defense menunjukkan seperti apa model itu dalam praktik. AI Defense adalah solusi keamanan AI menyeluruh dari Cisco yang melindungi dari risiko keselamatan dan keamanan yang diperkenalkan oleh AI.

Codex digunakan oleh tim Cisco untuk menulis sebagian besar AI Defense dan hampir setiap fitur baru yang sedang dibangun Cisco.

Pekerjaan ini juga mencerminkan peran Cisco yang lebih luas dalam memajukan keamanan AI. Cisco termasuk di antara organisasi keamanan terkemuka yang bekerja dengan inisiatif Daybreak dari OpenAI, yang menyatukan model OpenAI, Codex, dan mitra keamanan untuk mempercepat pertahanan siber dan terus mengamankan perangkat lunak. Sebagai bagian dari program ini, mereka memiliki akses yang diatur ke GPT‑5.5‑Cyber, sebuah model untuk pembela siber.

Cisco juga menggunakan Codex untuk membantu membangun Defense Squad mereka, alat sumber terbuka yang bergerak dari ideasi ke komunitas pengembang dalam waktu kurang dari satu minggu.

Cisco sudah menjalankan organisasi teknik yang matang dengan beberapa inisiatif AI yang sedang berlangsung. Yang membuat Codex menarik bukanlah penyelesaian kode atau automasi tingkat permukaan, melainkan kemampuan bertindak mandiri (agensi). Codex menunjukkan kemampuan untuk:

• Memahami dan bernalar di seluruh repositori besar yang saling terhubung
• Bekerja dengan lancar dalam bahasa yang kompleks
• Menjalankan alur kerja nyata melalui loop kompilasi-uji-perbaiki otonom berbasis CLI
• Beroperasi dalam kerangka kerja peninjauan, keamanan, dan tata kelola yang sudah ada

Dengan bekerja langsung bersama OpenAI, para insinyur Cisco dapat memberikan umpan balik tentang bagaimana kemampuan ini berperilaku di lingkungan nyata, membentuk area seperti orkestrasi alur kerja, kontrol keamanan, dan dukungan untuk tugas rekayasa berdurasi panjang—semuanya penting untuk penggunaan enterprise.

Setelah Codex tertanam dalam pekerjaan rekayasa sehari-hari, tim mulai menerapkannya pada beberapa alur kerja mereka yang paling menantang dan memakan waktu:

Optimasi build lintas repositori: Codex menganalisis log build dan grafik dependensi di lebih dari 15 repositori yang saling terhubung, mengidentifikasi inefisiensi. Hasilnya: pengurangan ~20% dalam waktu pembangunan dan lebih dari 1.500 jam kerja teknik yang dihemat per bulan di seluruh lingkungan global.

Remediasi cacat pada skala besar (CodeWatch): Dengan menggunakan Codex-CLI, Cisco mengotomatiskan perbaikan cacat dengan eksekusi iteratif dan berbasis agen pada codebase C/C++ berskala besar. Apa yang dulunya memerlukan waktu berminggu-minggu dengan upaya manual kini selesai dalam hitungan jam, memberikan peningkatan throughput penyelesaian cacat sebesar 10-15× dan membebaskan para insinyur untuk berfokus pada desain dan validasi.

Migrasi framework dalam hitungan hari, bukan minggu: Saat tim Splunk perlu memigrasikan beberapa UI dari React 18 ke 19, Codex menangani sebagian besar perubahan repetitif secara otonom, memadatkan pekerjaan berminggu-minggu menjadi hitungan hari dan memungkinkan para insinyur berkonsentrasi pada keputusan yang sangat membutuhkan penilaian.

Cisco memberikan umpan balik berkelanjutan dari penggunaan produksi nyata yang membantu OpenAI mempercepat kesiapan Codex untuk perusahaan besar—terutama di area seperti kepatuhan, manajemen tugas berdurasi panjang, dan integrasi dengan pipeline pengembangan yang sudah ada.

Bagi Cisco, kolaborasi ini menetapkan model yang dapat diulang untuk mengadopsi AI generasi berikutnya: kemitraan teknis yang mendalam, beban kerja nyata, dan penyelarasan kepemimpinan sejak hari pertama.

Saat ini, Codex digunakan di berbagai unit bisnis Cisco, meningkatkan produktivitas, kualitas kode, dan waktu penyelesaian. Alih-alih mengukur pekerjaan hanya dengan ukuran upaya tradisional, tim semakin sering bertanya, “Berapa lama Codex run itu berlangsung?”