Cisco in OpenAI s Codexom spreminjata poslovni inženiring

Cisco že desetletja gradi in upravlja nekatere najkompleksnejše, za delovanje ključne programske sisteme na svetu. Ko je generativna umetna inteligenca iz eksperimentiranja dozorela v resnično operativno zmogljivost, se je Cisco oprl na to, kar zna najbolje: širjenje napredne tehnologije v zahtevnih okoljih iz resničnega sveta.

Ta pristop že oblikuje način, kako Cisco gradi nove izdelke, vključno z AI Defense, kjer je Codex pomagal skrajšati ključno inženirsko delo z več četrtletij na tedne.

Namesto da bi Codex obravnaval kot samostojno orodje za razvijalce, ga je Cisco začel neposredno vključevati v produkcijske inženirske poteke dela ter ga izpostavljati obsežnim sistemom z več repozitoriji, kodnim bazam z veliko C/C++ in zahtevam glede varnosti, skladnosti in upravljanja globalnega podjetja.

Pri tem je Cisco pomagal oblikovati Codex v nekaj bistveno drugačnega od orodja za produktivnost razvijalcev: soigralca za inženiring umetne inteligence, ki lahko deluje v obsegu podjetja.

Ciscovo delo na AI Defense kaže, kako je lahko tak model videti v praksi. AI Defense je Ciscova celovita rešitev za varnost umetne inteligence, ki ščiti pred tveganji za varnost in zaščito, ki jih uvaja umetna inteligenca.

Ciscova ekipa je Codex uporabila za pisanje večine AI Defense in skoraj vsake nove funkcije, ki jo Cisco gradi.

To delo odraža tudi širšo vlogo Cisca pri napredku varnosti umetne inteligence. Cisco je med vodilnimi varnostnimi organizacijami, ki sodelujejo pri pobudi Daybreak podjetja OpenAI, ki združuje modele OpenAI, Codex in varnostne partnerje za pospeševanje kibernetske obrambe in stalno zaščito programske opreme. V okviru tega programa imajo upravljan dostop do GPT‑5.5‑Cyber, modela za kibernetske branilce.

Cisco je Codex uporabil tudi za pomoč pri gradnji svoje odprtokodne rešitve Defense Squad, ki je od zamisli do skupnosti razvijalcev prišla v manj kot enem tednu.

Cisco že vodi zrelo inženirsko organizacijo z več pobudami umetne inteligence v teku. Codex ni bil prepričljiv zaradi dopolnjevanja kode ali površinske avtomatizacije, temveč zaradi agentnosti. Codex je pokazal sposobnost, da:

• Razume in sklepa v velikih, medsebojno povezanih repozitorijih
• Tekoče dela v kompleksnih jezikih
• Izvaja resnične poteke dela prek avtonomnih zank prevajanja, testiranja in popravljanja na osnovi CLI
• Deluje znotraj obstoječih okvirov za pregled, varnost in upravljanje

Z neposrednim sodelovanjem z OpenAI so Ciscovi inženirji lahko podali povratne informacije o tem, kako so se te zmogljivosti obnašale v resničnih okoljih, ter oblikovali področja, kot so orkestracija potekov dela, varnostni nadzori in podpora za dolgotrajne inženirske naloge – vse to je ključno za poslovno uporabo.

Ko je bil Codex vgrajen v vsakodnevno inženirsko delo, so ga ekipe začele uporabljati pri nekaterih svojih najzahtevnejših in najbolj zamudnih potekih dela:

Optimizacija gradnje med repozitoriji: Codex je analiziral dnevnike gradenj in grafe odvisnosti v več kot 15 medsebojno povezanih repozitorijih ter prepoznal neučinkovitosti. Rezultat: približno 20-odstotno skrajšanje časa gradenj in več kot 1.500 prihranjenih inženirskih ur na mesec v globalnih okoljih.

Odpravljanje napak v velikem obsegu (CodeWatch): Cisco je z uporabo Codex-CLI avtomatiziral popravljanje napak z iterativnim, agentskim izvajanjem v obsežnih kodnih bazah C/C++. Kar je nekoč zahtevalo tedne ročnega dela, se zdaj dokonča v urah, kar prinaša 10- do 15-kratno povečanje prepustnosti odpravljanja napak in inženirjem omogoča, da se osredotočijo na zasnovo in validacijo.

Migracije ogrodij v dneh, ne tednih: Ko so morale ekipe Splunk preseliti več uporabniških vmesnikov z React 18 na 19, je Codex samostojno opravil večino ponavljajočih se sprememb, tedne dela strnil v dneve in inženirjem omogočil, da se osredotočijo na odločitve, ki zahtevajo presojo.

Cisco je zagotavljal stalne povratne informacije iz resnične produkcijske uporabe, kar je OpenAI pomagalo pospešiti pripravljenost Codexa za velika podjetja – zlasti na področjih, kot so skladnost, upravljanje dolgotrajnih nalog in integracija z obstoječimi razvojnimi cevovodi.

Za Cisco je sodelovanje vzpostavilo ponovljiv model za sprejemanje umetne inteligence naslednje generacije: globoko tehnično partnerstvo, resnične delovne obremenitve in usklajenost vodstva od prvega dne.

Danes se Codex uporablja v več poslovnih enotah družbe Cisco, kjer izboljšuje produktivnost, kakovost kode in čas do razrešitve. Namesto da bi delo ocenjevale le po tradicionalnih merilih prizadevanja, se ekipe vse pogosteje sprašujejo: »Kako dolgo bo trajalo izvajanje te naloge v Codexu?«