Cisco выдала 27-летнему инженеру Падманабхану Кришнамурти неограниченные ИИ-токены для рефакторинга корпоративного легаси-кода. На первую проверку у него есть четыре недели, а цель компании куда амбициознее: переписать 98% устаревшей кодовой базы за 24 месяца. Для разработчиков и руководителей это не столько история о щедром лимите API, сколько тест новой модели управления техническим долгом: маленькая команда, широкий доступ к ИИ и измеримый срок.
По данным Habr / Новости, инициативу поддержал президент и директор по продуктам Cisco Джит Патель. Он поручил задачу сотруднику, который находился на пять уровней ниже него в корпоративной иерархии. Патель лично встретился с Кришнамурти в офисе Cisco в Сан-Франциско и выяснил, что тот считает возможным справиться с существенной частью работы силами всего двух человек.
Кришнамурти пришёл в Cisco в 2025 году вместе с командой стартапа EzDubs, который он соосновал в 2023-м. До встречи с Пателем его работа, по описанию руководителя, не относилась к стратегическим направлениям компании. Теперь бывший фаундер получил задачу, которую в крупной корпорации обычно отдают большой программе с несколькими уровнями согласований, архитекторами, бюджетными комитетами и календарём, способным пережить пару реорганизаций.
Не лимит токенов, а лимит доверия
Сам по себе безлимитный доступ к модели не превращает переписывание старого кода в автоматическую операцию. Легаси-системы редко состоят только из неудобного синтаксиса: в них живут неявные бизнес-правила, зависимости от внутренних сервисов, особенности развёртывания, старые контракты API и сценарии, которые никто не документировал. ИИ может быстро предложить миграцию, тесты или рефакторинг, но не знает, какой «странный» участок кода десять лет удерживает критичный процесс от падения.
Поэтому эксперимент Cisco интересен не обещанием заменить инженеров генерацией кода. Компания фактически проверяет, способна ли небольшая команда с доступом к ИИ быстрее пройти полный цикл: разобраться в системе, выделить безопасные границы изменения, переписать модули, покрыть их проверками и доказать, что результат не ломает производство. В этом сценарии ИИ-токены для рефакторинга — расходный ресурс, а главным дефицитом остаются контекст, инженерное суждение и право принимать решения.
Четырёхнедельный срок выглядит как способ быстро отделить смелую гипотезу от красивого питча. За месяц едва ли можно честно оценить переписывание всей огромной кодовой базы, но можно показать темп на конкретном участке: сколько кода удалось перенести, какие тесты появились, где модель ошибается и сколько ручной работы остаётся. Если команда не сформулирует такие метрики, «98% за 24 месяца» рискует стать не планом, а корпоративным плакатом.
Почему Cisco делает ставку на молодого фаундера
Патель объясняет выбор не только техническими навыками Кришнамурти. По его мнению, крупным компаниям нужны команды из трёх групп: опытных управленцев, специалистов с внешним рыночным опытом и предпринимателей либо инженеров, для которых ИИ — привычный рабочий инструмент. Руководитель сознательно ищет людей, готовых спорить с устоявшимся порядком, и не считает напряжение между поколениями проблемой, если конфликт остаётся вокруг идей, а не переходит на личности.
Это важный сигнал для IT-менеджмента. Компании часто покупают ИИ-инструменты централизованно, вводят лимиты, проводят обязательные курсы и ждут роста производительности во всех командах сразу. На практике наиболее полезные сценарии возникают там, где есть конкретный владелец проблемы и возможность менять процесс, а не только подсказки в редакторе кода. Дать разработчикам генератор кода проще, чем разрешить им пересобрать процесс миграции, тестирования и ревью.
Патель также продвигает идею обратного наставничества: молодые сотрудники и стажёры должны не выполнять вспомогательные задачи, а приносить в команду новые способы работы с ИИ. Он приводит пример студентки, которая регулярно отправляла ему отчёты о том, что изучила в области искусственного интеллекта, затем прошла стажировку в Cisco и переработала задачу, недоступную более опытным коллегам. Деталей этой задачи компания не раскрывает, поэтому превращать эпизод в доказательство превосходства одного поколения над другим было бы преждевременно.
Для российских команд, работающих с большим объёмом старого кода, вывод прагматичнее громких заявлений. ИИ-токены для рефакторинга имеют смысл выделять не «на всё подряд», а на ограниченные домены с понятными контрактами и возможностью быстро проверить результат. Нужны базовые метрики до начала работ: объём затронутого кода, покрытие тестами, число инцидентов, время ревью и стоимость поддержки. Иначе скорость генерации изменений просто увеличит скорость, с которой технический долг переедет в новую версию системы.
Эксперимент Cisco покажет, можно ли превратить доступ к ИИ в промышленный механизм сокращения легаси, а не в эффектную историю о талантливом инженере и безлимитном счёте за токены. Если за четыре недели Кришнамурти подтвердит свою оценку хотя бы на выбранном сегменте, у больших компаний появится ещё один повод пересмотреть не только бюджеты на модели, но и то, кому они доверяют самые неприятные задачи.
