Cisco (CSCO), yapay zekâyla kod tabanını 500 binden 120 bin satıra yeniden düzenledi

Cisco (CSCO), yapay zekâ kullanarak şirket içindeki yaklaşık 500 bin satır kodu yaklaşık 120 bin satıra yeniden düzenledi. Çalışma yaklaşık iki hafta sürdü.

Cisco Başkanı ve Baş Ürün Sorumlusu Jeetu Patel, 8 Ekim'de yayımlanan Y Combinator röportajında çalışmanın “yaklaşık iki hafta içinde yeniden yapılandırıldığını” söyledi. Patel, yapay zekânın kullanımına şüpheyle yaklaşan bir şirket mühendisi bu çalışmayı deneyimledikten sonra fikrini değiştirdiğini anlattı.

Bu çalışma, mevcut kodun yapısını düzenlemeye yönelik bir refaktör örneği. Refaktör, genel olarak programın işlevlerini korurken kod yapısını iyileştirme çalışması anlamına geliyor.

Açıklanan veriler, çalışma öncesi ve sonrasındaki kod satırı sayısı ile çalışmanın süresiyle sınırlı. Satır sayısındaki düşüş tek başına işlevlerin korunduğunu, hataların azaldığını ya da kodun ileride daha kolay yönetileceğini göstermiyor. Cisco, bu örnekte kod kalitesi veya hata oranındaki değişime ilişkin veri paylaşmadı.

Patel, 3 Şubat 2026'da Cisco AI Summit'te mühendislerin ürün gereksinimlerini belirlediği, yapay zekânın yazdığı kodu okuyup incelediği bir çalışma biçimine geçileceğini anlattı. Bu yaklaşımda ürün tasarımı ve sonuçların incelenmesi mühendislerin sorumluluğunda kalıyor.

Patel, kod yazma süresi kısaldıkça insanların ortaya çıkan ürünü okuyup incelemesinin geliştirme sürecindeki darboğaz hâline gelebileceğini söyledi. Böylece geliştirme yöntemindeki değişimin parçası olarak yalnızca kod üretim süresine değil, inceleme için gereken zamana da dikkat çekti.

Cisco, yapay zekâ destekli kodlama sürecinde güvenlik kuralları uygulamak üzere CodeGuard adlı açık kaynaklı çerçeveyi de yayımladı. Proje, üretilen kodun geliştirilmesi sırasında güvenlik kurallarının uygulanması için tasarlandı.

Cisco, Şubat 2026'da CodeGuard'ı Coalition for Secure AI (CoSAI) adlı güvenli yapay zekâ ittifakına bağışladı. Bu adım, şirketin kod üretimi ve inceleme yöntemlerindeki değişimin yanı sıra güvenlik konusunu da ele aldığını gösteriyor.

Cisco, CodeGuard'ı güvenli geliştirmeyi destekleyen bir güvenlik katmanı olarak tanımlıyor. Şirket, aracın üretilen kodun güvenliğini garanti etmediğini ve eş incelemesinin yerini almadığını belirtiyor.

Cisco'nun yapay zekâ kullanımı şirket içi geliştirmeyle sınırlı kalmıyor, ürün iş kolunda da sürüyor. Yapay zekâ siparişlerinde 9,3 milyar dolar (yaklaşık 12 trilyon 443 milyar 400 milyon won) tutarı ve bu siparişlerin gelire dönüşme hızını ele alan TokenPost'un önceki haberi, dış talep tarafına odaklanmıştı.

Geliştirici topluluğunun tepkileri ise farklılaştı. Hacker News'te 2 Eylül 2026'da yapılan yapay zekâ destekli refaktör tartışmasında, yapay zekâ ajanlarının ertelenen kod düzenleme işlerinin yükünü azaltabileceği görüşü dile getirildi.

Öte yandan, karmaşık kodun bağlamının gözden kaçırılabileceği veya insanların anlamakta zorlanacağı çıktılar üretilebileceği yönünde kaygılar da paylaşıldı. Bu tartışma, Cisco'nun çalışmasına yönelik doğrudan bir değerlendirme değil, yapay zekâ destekli refaktör konusundaki genel bir görüş alışverişiydi.

Patel, 3 Şubat 2026'da Cisco AI Summit'te, kodunun tamamı yapay zekâ tarafından yazılan ürün sayısını 2026 sonuna kadar yaklaşık altıya çıkarmayı hedeflediklerini söyledi. Bu hedef, yapay zekânın kodun bir bölümüne destek verdiği ürünleri değil, kodunun tamamını yazdığı ürünleri kapsıyor.

Patel, aynı etkinlikte ürün portföyünün yaklaşık yüzde 70'ini 2027 sonuna kadar aynı yöntemle geliştirme planını da paylaştı. Bu oran, açıklama sırasında belirlenen bir hedef; ürün kalitesinde veya hata oranında iyileşme sağlandığı anlamına gelmiyor.