Cisco in OpenAI sooblikujeta podjetniško inženirstvo s Codexom
Z obsežno uvedbo Codexa je Cisco razvoj, ki je izvorno zasnovan za umetno inteligenco, postavil kot osrednji del načina, kako se gradi programska oprema za podjetja.
Rezultati
95%+
Nove funkcije umetne inteligence, ki jih je razvil Codex
Rezultati
10-15x
Povečanje prepustnosti pri odpravljanju napak z uporabo Codex CLI
Rezultati
1,500+
Prihranjene ure inženirskega dela na mesec
Že desetletja Cisco gradi in upravlja nekatere najbolj kompleksne in za poslanstvo ključne programske sisteme na svetu. Ko je generativna umetna inteligenca dozorela od eksperimentiranja do resnične operativne zmogljivosti, se je Cisco oprl na to, kar najbolje pozna: razširjanje napredne tehnologije v zahtevnih, resničnih okoljih.
Ta pristop že vpliva na to, kako Cisco razvija nove izdelke, vključno z AI Defense, pri katerem je Codex pomagal skrajšati ključna inženirska dela z več četrtletij na nekaj tednov.
Namesto da bi Codex obravnavali kot samostojno razvojno orodje, ga je Cisco začel neposredno integrirati v produkcijske inženirske delovne tokove in ga izpostavljati obsežnim sistemom z več repozitoriji, kodnimi bazami, ki temeljijo predvsem na C/C++, ter varnostnim, skladnostnim in upravljavskim zahtevam globalnega podjetja.
V tem procesu je Cisco pomagal oblikovati Codex v nekaj bistveno drugačnega od orodja za produktivnost razvijalcev: inženirskega sodelavca z umetno inteligenco, ki lahko deluje na ravni podjetja.
»Z veseljem sem odkrival nove priložnosti za integracijo Codexa v delovne tokove življenjskega cikla programske opreme Cisco za podjetja. Sodelovanje z ekipo OpenAI, da bi Codex pripravili za produkcijsko uporabo v podjetjih, je bilo prav tako nagrajujoče.«
Ciscovo delo na področju AI Defense kaže, kako je lahko ta model videti v praksi. AI Defense je Ciscova celovita varnostna rešitev za umetno inteligenco, ki ščiti pred tveganji za varnost in zaščito, ki jih prinaša umetna inteligenca.
Ekipa Cisco je Codex uporabila za razvoj večine rešitve AI Defense in skoraj vsake nove funkcije, ki jo Cisco razvija.
»Čas, da funkcije pridejo do strank, ki bi sicer trajal več četrtletij, se je skrajšal na nekaj tednov.«
To delo odraža tudi širšo vlogo družbe Cisco pri izboljševanju varnosti umetne inteligence. Cisco je med vodilnimi varnostnimi organizacijami, ki sodelujejo pri OpenAI-jevi pobudi Daybreak, ki združuje modele OpenAI, Codex in varnostne partnerje za pospešitev kibernetske obrambe in neprekinjeno zagotavljanje varnosti programske opreme. V okviru tega programa so upravljali dostop do GPT‑5.5‑Cyber, modela za kibernetske branilce.
Cisco je Codex uporabil tudi za pomoč pri razvoju orodja Defense Squad, odprtokodnega orodja, ki je v manj kot enem tednu prešlo od zamisli do razvijalske skupnosti.
Cisco že vodi zrelo inženirsko organizacijo z več pobudami umetne inteligence v teku. Codex ni postal prepričljivejši zaradi dopolnjevanja kode ali avtomatizacije na površinski ravni, temveč agencija. Codex je pokazal sposobnos, kako:
- Razumeti in sklepati o velikih, medsebojno povezanih repozitorijih
- Tekoče delati v kompleksnih jezikih.
- Izvajati resnične delovne tokove prek avtonomnih zank prevajanja–testiranja–odpravljanja napak, ki temeljijo na CLI.
- Delovati znotraj obstoječih okvirov pregleda, varnosti in upravljanja
Z neposrednim sodelovanjem z OpenAI so Ciscovi inženirji lahko podali povratne informacije o tem, kako se te zmogljivosti obnašajo v resničnih okoljih, s čimer so oblikovali področja, kot so orkestracija delovnih tokov, varnostni nadzori in podpora za dolgotrajne inženirske naloge—vse to je ključno za uporabo v podjetjih.
Ko je bil Codex vključen v vsakodnevno inženirsko delo, so ga ekipe začele uporabljati pri nekaterih svojih najbolj zahtevnih in časovno potratnih delovnih tokovih:
Optimizacija gradnje med repozitoriji: Codex je analiziral dnevnike gradnje in grafe odvisnosti v več kot 15 medsebojno povezanih repozitorijih ter prepoznal neučinkovitosti. Rezultat: ~20% zmanjšanje časa gradnje in več kot 1.500 inženirskih ur prihranjenih na mesec v globalnih okoljih.
Odpravljanje napak v velikem obsegu (CodeWatch): S pomočjo Codex-CLI je Cisco avtomatiziral popravilo napak z iterativnim, agentskim izvajanjem na velikih zbirkah kode C/C++. Kar je nekoč zahtevalo tedne ročnega dela, je zdaj končano v nekaj urah, kar prinaša 10-15× povečanje prepustnosti pri odpravljanju napak in inženirjem omogoča, da se osredotočijo na načrtovanje in validacijo.
Migracije ogrodij v dneh, ne tednih: Ko so ekipe Splunk morale migrirati več uporabniških vmesnikov iz React 18 na 19, je Codex avtonomno opravil večino ponavljajočih se sprememb, s čimer je tedne dela stisnil v dneve in inženirjem omogočil, da se osredotočijo na odločitve, ki zahtevajo več presoje.
»Največje koristi so prišle, ko smo nehali razmišljati o Codexu kot o orodju in ga začeli obravnavati kot del ekipe. Codex uporabljamo za ustvarjanje in sledenje dokumentu načrta, kar ekipi za pregled omogoča lažje razumevanje tako postopka kot tudi ustvarjene kode.«
Cisco je zagotavljal neprekinjene povratne informacije iz dejanske uporabe v produkciji, kar je OpenAI-ju 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 uvajanje UI naslednje generacije: poglobljeno 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?«
»Codex je postal pomemben del našega razmišljanja o razvoju in operacijah s pomočjo umetne inteligence v prihodnje.«
