Cisco и OpenAI переосмысливают корпоративную разработку с Codex
На протяжении десятилетий Cisco строит и эксплуатирует одни из самых сложных в мире критически важных программных систем. По мере того как генеративный ИИ переходил от экспериментов к реальным операционным возможностям, Cisco опиралась на то, что умеет лучше всего: масштабировать передовые технологии в требовательных, реальных средах.
Этот подход уже влияет на то, как Cisco создает новые продукты, включая AI Defense, где Codex помог сократить критически важную инженерную работу с нескольких кварталов до недель.
Вместо того чтобы рассматривать Codex как отдельный инструмент для разработчика, Cisco начала напрямую встраивать его в производственные инженерные процессы, подключая к огромным многорепозиторным системам, кодовым базам с преобладанием C/C++ и требованиям глобальной компании к безопасности, комплаенсу и управлению.
В результате Cisco помогла превратить Codex во что-то принципиально отличное от инструмента повышения продуктивности разработки: в AI-инженерного напарника, способного работать в масштабе enterprise.
> «Мне очень нравится находить новые способы интегрировать Codex в рабочие процессы жизненного цикла корпоративного ПО в Cisco. Сотрудничество с командой OpenAI над тем, чтобы сделать Codex готовым к enterprise-продакшену, тоже было очень полезным».
— Ching Ho, участник инженерного руководства Cisco
Создание AI Defense с Codex
Работа Cisco над AI Defense показывает, как эта модель выглядит на практике. AI Defense — это комплексное решение Cisco для безопасности ИИ, которое защищает от рисков безопасности и рисков для безопасности эксплуатации, возникающих из-за ИИ.
Codex использовался командой Cisco для написания большей части AI Defense и почти всех новых функций, которые Cisco разрабатывает сейчас.
> «Функции, на вывод которых клиентам ушло бы несколько кварталов, стали доступны за недели».
— DJ Sampath, SVP/GM, AI Software and Platform, Cisco
Эта работа также отражает более широкую роль Cisco в развитии безопасности ИИ. Cisco входит в число ведущих организаций в сфере безопасности, работающих с инициативой OpenAI Daybreak, которая объединяет модели OpenAI, Codex и партнеров по безопасности для ускорения киберзащиты и непрерывной защиты ПО. В рамках этой программы компаниям был предоставлен управляемый доступ к GPT‑5.5‑Cyber — модели для специалистов по киберзащите.
Cisco также использовала Codex, чтобы помочь создать Defense Squad — инструмент с открытым исходным кодом, который прошел путь от идеи до сообщества разработчиков менее чем за неделю.
Оценка agentic AI в сложных кодовых базах
У Cisco уже есть зрелая инженерная организация с несколькими ИИ-инициативами в работе. Но Codex оказался интересен не автодополнением кода и не поверхностной автоматизацией, а агентностью. Codex продемонстрировал способность:
- понимать и рассуждать в больших взаимосвязанных репозиториях
- свободно работать в сложных языках программирования
- выполнять реальные рабочие процессы через автономные циклы compile-test-fix на основе CLI
- работать в рамках существующих процессов ревью, безопасности и управления
Работая напрямую с OpenAI, инженеры Cisco смогли дать обратную связь о том, как эти возможности ведут себя в реальных условиях, сформировав такие области, как оркестрация рабочих процессов, средства контроля безопасности и поддержка долгих инженерных задач — все это критически важно для enterprise-использования.
Использование Codex в критически важных инженерных процессах
Когда Codex встроили в повседневную инженерную работу, команды начали применять его в самых сложных и трудоемких процессах:
Оптимизация сборки между репозиториями: Codex проанализировал логи сборки и графы зависимостей в более чем 15 взаимосвязанных репозиториях, выявив неэффективности. Результат — сокращение времени сборки примерно на 20% и более 1500 инженерных часов экономии в месяц в глобальных средах.
Масштабное устранение дефектов (CodeWatch): с помощью Codex-CLI Cisco автоматизировала исправление дефектов через итеративное agentic-исполнение в больших кодовых базах на C/C++. То, что раньше требовало недель ручной работы, теперь выполняется за часы, обеспечивая рост пропускной способности по устранению дефектов в 10–15 раз и освобождая инженеров для проектирования и валидации.
Миграции фреймворков за дни, а не недели: когда командам Splunk понадобилось перенести несколько интерфейсов с React 18 на 19, Codex автономно выполнил основную часть повторяющихся изменений, сократив недели работы до дней и позволив инженерам сосредоточиться на решениях, требующих оценки и суждения.
> «Самый большой эффект появился тогда, когда мы перестали думать о Codex как об инструменте и начали воспринимать его как часть команды. Мы используем Codex для создания и выполнения документа плана, чтобы ревью-команде было проще понимать и сам процесс, и сгенерированный код».
— Ryan Brady, Principal Engineer в группе Splunk Cisco
Формирование дорожной карты Codex для enterprise
Cisco регулярно делилась обратной связью, полученной в реальной продакшен-эксплуатации, что помогло OpenAI ускорить готовность Codex для крупных предприятий — особенно в таких областях, как комплаенс, управление долгими задачами и интеграция с существующими конвейерами разработки.
Для Cisco это сотрудничество стало повторяемой моделью внедрения ИИ следующего поколения: глубокое техническое партнерство, реальные рабочие нагрузки и согласованность руководства с самого начала.
Сегодня Codex используется в нескольких бизнес-подразделениях Cisco, повышая продуктивность, качество кода и скорость устранения проблем. Вместо того чтобы оценивать работу только по традиционным показателям трудозатрат, команды все чаще спрашивают: «Сколько времени займет этот запуск Codex?»
> «Codex стал важной частью того, как мы теперь думаем о разработке и операционной работе с помощью ИИ».
— Brad Murphy, вице-президент, возглавляющий инженерную команду Splunk в Cisco
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: Cisco and OpenAI redefine enterprise engineering with Codex