Cisco aposta 98% do código em IA com 2 devs

O teste mais radical com código legado até agora

código legado da Cisco acaba de virar o experimento mais agressivo de programação com IA que já vimos em uma enterprise desse porte. Reescrever 98 por cento de tudo em 24 meses, com uma equipe de duas pessoas e tokens ilimitados, não é um plano normal de modernização. É uma aposta de tudo ou nada que parece ignorar como software crítico realmente se comporta em produção. E é exatamente por isso que quem constrói precisa prestar atenção.

Se você já tentou refatorar um monolito antigo, sabe o frio na barriga. Documentação desatualizada, regra de negócio escondida em comentário de 2008, dependência que ninguém tem coragem de tocar. Agora multiplique isso por décadas de roteadores, switches, firewalls, software embarcado, painéis de controle, integrações e aquisições. Esse é o tamanho do buraco que a Cisco está tentando atravessar com IA generativa.

O fato

O presidente e chief product officer da Cisco, Jeetu Patel, tirou Padmanabhan Krishnamurthy, de 27 anos, de uma função cinco níveis abaixo e deu a ele uma missão direta. Refatorar 98 por cento do código legado da companhia em 24 meses. Krishnamurthy chegou via aquisição da EzDubs, startup de tradução que ele ajudou a fundar em 2023, e estava, nas palavras do próprio Patel, enterrado na organização em algo não estratégico.

A conversa aconteceu no escritório de São Francisco. Krishnamurthy disse que conseguiria reescrever o legado com apenas duas pessoas e que nem mesmo as pessoas mais avançadas em IA dentro do time de Patel estavam pensando nesse nível de ousadia. A resposta de Patel foi liberar tokens ilimitados e dizer para ele ir com tudo, com um proof of concept de quatro semanas para provar que o caminho é viável. A lógica é clara. Apostar em gente jovem, nativa em IA, disposta a questionar o sistema, e misturar com operadores experientes que conhecem escala.

Como funciona na visão de operador

Tokens ilimitados não significa custo zero. Significa apenas que o orçamento de inferência saiu do centro da decisão por um tempo. Na prática, reescrever código legado com IA envolve agentes de codificação com acesso ao repositório, busca semântica sobre a base de código, geração de testes, refatoração incremental e muita revisão automatizada. O modelo provável aqui é uma frota de agentes rodando em paralelo, cada um com contexto amplo, ferramentas de build, execução de testes e rollback.

O gargalo não é gerar código. Gerar é barato e rápido. O gargalo é contexto, validação e latência de integração. Código de rede e infraestrutura tem estado, concorrência, timing, drivers, compatibilidade de hardware e certificações. Um agente pode reescrever uma função em segundos, mas provar que ela se comporta igual sob carga, com perda de pacote, com firmware antigo, leva horas de CI. É aí que mora o custo real. Não é o token, é a computação para testar, o armazenamento de artefatos, os ambientes efêmeros, a fila de pipelines travando.

Isso ajuda a entender o dado de que o GitHub precisou adicionar 4 milhões de núcleos de CPU e 160 petabytes de armazenamento para dar conta do boom de codificação com IA. Vibe-coding em escala enterprise não é só prompt. É exército de máquinas rodando teste, rebuild, análise estática, scan de segurança e comparação de comportamento o dia inteiro. Minha inferência técnica é que a Cisco deve estar montando algo parecido com refatoração assistida por especificação. Primeiro o agente extrai o comportamento atual com testes de caracterização, depois propõe a nova implementação, depois roda diferencial de comportamento. Sem essa camada, reescrever 98 por cento vira roleta russa.

Existe ainda o risco operacional que já vimos em outros casos. Agentes com permissão demais deletando banco de dados, apagando setup de produção, sobrescrevendo edição pronta. Em código legado de telecom, um comando errado não quebra só o build. Quebra compatibilidade com cliente que roda versão de dez anos atrás. Então o desenho de permissão importa mais que o modelo. Escopo mínimo, sandbox, dry run, human in the loop para merge em branch crítica. Se a Cisco pular essa parte para acelerar, o proof of concept de quatro semanas pode parecer lindo e o mês cinco virar incidente.

O que isso muda na prática

Quem ganha no curto prazo são os engenheiros que já operam nesse modo. Gente que sabe escrever bom teste, desenhar avaliação, montar harness de regressão, revisar diff de agente com olho clínico. O valor deixa de ser digitar código e passa a ser provar que o código está certo. Quem só gera e faz merge rápido vai quebrar produção e vai perder confiança rápido dentro de empresas sérias.

Quem perde, pelo menos no discurso da Cisco, é a estrutura tradicional. O recado de Patel é direto. Se você não contrata gente no início de carreira e deixa a força de trabalho como está, de onde vêm ideias novas. Ele quer atrito saudável nas ideias, sem atrito pessoal, misturando operadores de escala com fundadores e engenheiros nativos em IA. Na prática, isso cria tensão real entre quem mantém o legado há 20 anos e quem quer jogar tudo fora com um agente.

Se você lidera engenharia ou mantém um sistema antigo, tem uma ação prática para fazer agora. Antes de pensar em reescrever, congele o comportamento atual em testes executáveis.

• Mapeie os 10 fluxos críticos que não podem quebrar e transforme cada um em teste de caracterização com entrada e saída reais de produção anonimizada.
• Crie um pipeline de comparação que roda a versão antiga e a nova lado a lado e acusa qualquer divergência de comportamento, latência e uso de memória.
• Só então libere agentes para refatorar em escopo pequeno, com limite de blast radius por serviço e revisão humana obrigatória.

Sem essa base, tokens ilimitados só aceleram a criação de código novo que ninguém consegue confiar. Com essa base, você transforma IA em ferramenta de modernização controlada em vez de aposta cega.

A tensão que ninguém quer admitir

Aqui está minha dúvida real. Reescrever é fácil de vender, difícil de sustentar. Código legado não é só código velho. É decisão acumulada, workaround para hardware com bug, exceção para cliente grande, protocolo que precisou ser tolerante a erro porque a internet real é bagunçada. Quando você pede para uma IA limpar tudo, ela tende a normalizar, simplificar, deixar elegante. Elegante quebra caso de borda. E caso de borda em rede é o que mantém contrato enterprise de milhões.

O outro ponto é propriedade intelectual e proveniência. Se grande parte do novo código for gerada por modelos treinados em código público, quem garante originalidade, licença e diferenciação. A Cisco já brigou por propriedade intelectual no passado. Agora vai gerar milhões de linhas com IA. Se outro modelo gerar algo parecido no futuro, como fica. Isso não trava o projeto hoje, mas cria um passivo jurídico e estratégico que ninguém está precificando.

E tem o custo que fica escondido. Tokens ilimitados para uma pessoa viram manchete. Tokens ilimitados para milhares de engenheiros viram conta impagável e fila de inferência. Se o modelo só funciona com orçamento infinito e supervisão de gênios de 27 anos, ele escala ou é só um case bonito. Minha aposta é que o resultado real não será 98 por cento reescrito do zero, mas algo mais pragmático. Uma parte reescrita, uma parte encapsulada em APIs novas, uma parte jogada fora porque nem era mais usada. O que já seria uma vitória enorme se for feito sem quebrar cliente.

Conclusão

No fim, a Cisco não está apenas testando IA para codar mais rápido. Está testando se dá para trocar o motor com o avião voando, usando dois pilotos e combustível infinito por 24 meses.

A pergunta que fica para quem opera é simples. Você confiaria 98 por cento do seu sistema mais crítico a agentes com tokens ilimitados sem uma camada brutal de testes e rollback.