Cisco와 OpenAI, Codex로 엔터프라이즈 엔지니어링을 재정의하다

수십 년 동안 Cisco는 세계에서 가장 복잡하고 미션 크리티컬한 소프트웨어 시스템을 구축하고 운영해 왔습니다. 생성형 AI가 실험 단계를 넘어 실제 운영 역량으로 성숙해지면서, Cisco는 자사가 가장 잘하는 영역인 까다로운 실제 환경에서의 첨단 기술 확장에 집중했습니다.

이러한 접근 방식은 이미 Cisco의 제품 개발 방식을 변화시키고 있습니다. 대표적인 예가 AI Defense로, Codex는 핵심 엔지니어링 작업에 걸리는 시간을 여러 분기에서 몇 주 수준으로 단축하는 데 기여했습니다.

Cisco는 Codex를 독립적인 개발자 도구로 취급하는 대신 실제 프로덕션 엔지니어링 워크플로에 직접 통합했습니다. 또한 대규모 다중 리포지터리 시스템, C/C++ 중심의 코드베이스, 그리고 글로벌 엔터프라이즈 환경에서 요구되는 보안, 컴플라이언스, 거버넌스 요구 사항 속에서 Codex를 검증하고 발전시켜 왔습니다.

그 과정에서 Cisco는 Codex를 단순한 개발 생산성 도구를 넘어 엔터프라이즈 규모의 환경에서 함께 일할 수 있는 AI 엔지니어링 팀원으로 발전시키는 데 기여했습니다.

Cisco의 AI Defense 개발 사례는 이러한 모델이 실제 현장에서 어떻게 구현될 수 있는지를 보여줍니다. AI Defense는 AI로 인해 발생하는 안전 및 보안 리스크로부터 조직을 보호하는 Cisco의 종합 AI 보안 솔루션입니다.

Cisco 팀은 AI Defense 코드의 상당 부분을 작성하는 데 Codex를 활용했으며, 현재 개발 중인 거의 모든 신규 기능에도 Codex를 사용하고 있습니다.

이러한 노력은 AI 보안 발전에 기여하고 있는 Cisco의 역할을 잘 보여줍니다. Cisco는 사이버 방어를 강화하고 소프트웨어를 지속적으로 보호하기 위해 OpenAI 모델, Codex, 보안 파트너를 한데 모은 OpenAI의 Daybreak 이니셔티브에 참여하는 주요 보안 기업 중 하나입니다. 이 프로그램의 일환으로 Cisco는 사이버 보안 담당자를 위한 모델인 GPT‑5.5‑Cyber에 대한 관리된 액세스를 제공받고 있습니다.

Cisco는 또한 Codex를 활용해 Defense Squad를 개발했습니다. Defense Squad는 아이디어 단계에서 개발자 커뮤니티 공개까지 1주일도 채 걸리지 않은 오픈소스 툴입니다.

Cisco는 이미 여러 AI 이니셔티브를 동시에 운영하는 성숙한 엔지니어링 조직을 보유하고 있습니다. Codex를 매력적으로 만든 요소는 코드 자동 완성이나 표면적인 자동화가 아니라, 에이전시였습니다. Codex는 다음과 같은 역량을 입증했습니다.

• 대규모로 연결된 리포지터리 전반을 이해하고 추론하기
• 복잡한 프로그래밍 언어 환경에서도 효과적으로 작업하기
• CLI 기반의 자율적인 컴파일-테스트-수정 루프를 통해 실제 워크플로 수행하기
• 기존의 검토, 보안, 거버넌스 체계 안에서 작업하기

Cisco 엔지니어들은 OpenAI와 직접 협력하며 이러한 기능이 실제 환경에서 어떻게 작동하는지에 대한 피드백을 제공했습니다. 그 결과 워크플로 오케스트레이션, 보안 제어, 장기간 실행되는 엔지니어링 작업 지원 등 엔터프라이즈 환경에 중요한 영역의 발전에 기여할 수 있었습니다.

Codex가 일상적인 엔지니어링 업무에 통합되자, 팀들은 가장 복잡하고 시간이 많이 소요되는 워크플로에도 Codex를 적용하기 시작했습니다.

크로스 리포지토리 빌드 최적화: Codex는 15개 이상의 상호 연결된 리포지토리에 걸친 빌드 로그와 의존성 그래프를 분석해 비효율을 식별했습니다. 그 결과 빌드 시간이 약 20% 단축되었고, 전 세계 환경에서 매월 1,500시간 이상의 엔지니어링 시간을 절감했습니다.

대규모 결함 수정(CodeWatch): Cisco는 Codex-CLI를 사용해 대규모 C/C++ 코드베이스에서 반복적이고 에이전트형 실행 방식으로 결함 수정을 자동화했습니다. 과거에는 수주가 걸리던 수작업이 이제는 몇 시간 만에 완료되며, 결함 해결 처리량이 10~15배 증가했고 엔지니어들은 설계와 검증에 집중할 수 있게 되었습니다.

몇 주가 아닌 며칠 만에 완료한 프레임워크 마이그레이션: Splunk 팀이 여러 UI를 React 18에서 React 19로 이전해야 했을 때, Codex는 반복적인 변경 작업의 대부분을 자율적으로 처리했습니다. 그 결과 수주가 걸릴 작업을 며칠로 단축할 수 있었고, 엔지니어들은 판단이 중요한 의사결정에 집중할 수 있었습니다.

Cisco는 실제 운영 환경에서 얻은 지속적인 피드백을 제공했으며, 이를 통해 OpenAI는 컴플라이언스, 장기 작업 관리, 기존 개발 파이프라인과의 통합 등 엔터프라이즈 환경에 중요한 영역에서 Codex의 완성도를 더욱 빠르게 높일 수 있었습니다.

Cisco에게 이번 협업은 차세대 AI 도입을 위한 재현 가능한 성공 모델을 제시했습니다. 그 핵심은 긴밀한 기술 협력, 실제 업무 기반의 검증, 그리고 초기 단계부터의 경영진 공감대 형성입니다.

현재 Codex는 Cisco의 여러 사업 부문에서 활용되며 생산성, 코드 품질, 문제 해결 시간을 개선하고 있습니다. 이제 팀들은 더 이상 업무 규모를 투입 노력만으로 평가하지 않습니다. 대신 “이 작업은 Codex로 얼마나 빨리 끝낼 수 있을까?”라는 질문을 점점 더 자주 던지고 있습니다.