Cisco ve OpenAI, Codex ile kurumsal mühendisliği yeniliyor

Cisco onlarca yıldır dünyanın en karmaşık ve görev açısından kritik yazılım sistemlerinden bazılarını geliştirmiş ve işletmiştir. Üretken yapay zeka, deney aşamasından gerçek operasyonel yetkinliğe ulaştıkça Cisco, en iyi bildiği şeye, zorlu, gerçek dünya ortamlarında ileri teknolojiyi ölçeklendirmeye yöneldi.

Bu yaklaşım, Codex'in kritik mühendislik çalışmalarını birkaç çeyrekten haftalara indirmeye yardımcı olduğu AI Defense dahil Cisco'nun yeni ürünleri nasıl geliştirdiğini şimdiden şekillendiriyor.

Cisco, Codex'i bağımsız bir geliştirici aracı olarak görmek yerine doğrudan üretim mühendisliği iş akışlarına entegre etmeye başladı; onu devasa çok depolu sistemlere, C/C++ ağırlıklı kod tabanlarına ve küresel bir kurumun güvenlik, uyumluluk ve yönetişim gereksinimlerine açtı.

Bu süreçte Cisco, Codex'in bir geliştirici üretkenliği aracından temelde farklı bir şeye dönüşmesine yardımcı oldu: kurumsal ölçekte çalışabilen bir yapay zeka mühendislik takım arkadaşı.

Cisco'nun AI Defense üzerindeki çalışması, bu modelin pratikte nasıl görünebileceğini gösteriyor. AI Defense, yapay zekanın beraberinde getirdiği emniyet ve güvenlik risklerine karşı koruma sağlayan Cisco'nun uçtan uca yapay zeka güvenliği çözümüdür.

Codex, Cisco ekibi tarafından AI Defense'ın büyük bölümünü ve Cisco'nun geliştirdiği neredeyse her yeni özelliği yazmak için kullanıldı.

Bu çalışma, Cisco'nun yapay zeka güvenliğini ilerletmedeki daha geniş rolünü de yansıtıyor. Cisco, siber savunmayı hızlandırmak ve yazılımı sürekli güvenceye almak için OpenAI modellerini, Codex'i ve güvenlik iş ortaklarını bir araya getiren OpenAI'ın Daybreak girişimiyle çalışan önde gelen güvenlik kuruluşları arasında yer alıyor. Bu program kapsamında, siber savunuculara yönelik bir model olan GPT‑5.5‑Cyber'a erişimi yönetti.

Cisco ayrıca, fikir aşamasından geliştirici topluluğuna bir haftadan kısa sürede geçen açık kaynaklı bir araç olan Defense Squad'ı geliştirmeye yardımcı olmak için Codex'i kullandı.

Cisco, halihazırda olgun bir mühendislik organizasyonu yürütüyor ve birden fazla yapay zeka girişimi devam ediyor. Codex'i etkileyici kılan şey, kod tamamlama veya yüzeysel otomasyon değil, ajan tabanlı çalışma oldu. Codex şu yetenekleri sergiledi:

• Büyük, birbirine bağlı depoları anlama ve bunlar üzerinde akıl yürütme
• Karmaşık dillerde akıcı biçimde çalışma
• Gerçek iş akışlarını CLI tabanlı, otonom derle-test-düzelt döngüleri üzerinden yürütme
• Mevcut inceleme, güvenlik ve yönetişim çerçeveleri içinde çalışma

Cisco mühendisleri, OpenAI ile doğrudan çalışarak bu kabiliyetlerin gerçek ortamlarda nasıl davrandığına dair geri bildirim verebildi; iş akışı orkestrasyonu, güvenlik kontrolleri ve uzun süren mühendislik görevleri için destek gibi kurumsal kullanım açısından kritik alanları şekillendirdi.

Codex günlük mühendislik çalışmalarına yerleştirildiğinde ekipler onu en zorlu ve zaman alan iş akışlarından bazılarına uygulamaya başladı:

Depolar arası derleme optimizasyonu: Codex, 15'ten fazla birbirine bağlı depo genelinde derleme günlüklerini ve bağımlılık grafiklerini analiz ederek verimsizlikleri tespit etti. Sonuç: Derleme sürelerinde yaklaşık %20 azalma ve küresel ortamlar genelinde ayda 1.500'den fazla mühendislik saatinden tasarruf elde edildi.

Ölçekli hata giderimi (CodeWatch): Cisco, Codex-CLI kullanarak büyük ölçekli C/C++ kod tabanlarında yinelemeli ve otonom ajan tabanlı yürütme ile hata onarımını otomatikleştirdi. Eskiden haftalar süren manuel çaba artık saatler içinde tamamlanıyor ve kusur giderme işlem kapasitesinde 10-15 kat artış sağlıyor. Böylece mühendisler tasarıma ve doğrulamaya odaklanabiliyor.

Haftalar değil, günler içinde framework geçişleri: Splunk ekiplerinin birden fazla kullanıcı arayüzünü React 18'den 19'a taşıması gerektiğinde Codex, tekrarlayan değişikliklerin büyük bölümünü otonom olarak üstlendi; haftalar sürecek işi günlere indirdi ve mühendislerin muhakeme gerektiren kararlara odaklanmasını sağladı.

Cisco, gerçek üretim kullanımından sürekli geri bildirim sağlayarak OpenAI'ın Codex'i büyük kurumlara hazır hale getirmesini hızlandırmasına yardımcı oldu; özellikle uyumluluk, uzun süren görev yönetimi ve mevcut geliştirme hatlarıyla entegrasyon gibi alanlarda.

Cisco için bu iş birliği, yeni nesil yapay zekayı benimsemeye yönelik tekrarlanabilir bir model oluşturdu: derin teknik ortaklık, gerçek iş yükleri ve ilk günden liderlik uyumu.

Bugün Codex, Cisco'nun birden fazla iş biriminde kullanılıyor; üretkenliği, kod kalitesini ve çözüm süresini iyileştiriyor. Ekipler, işi yalnızca geleneksel çaba ölçütleriyle boyutlandırmak yerine giderek daha fazla şunu soruyor: “Bu Codex çalıştırması ne kadar sürecek?”