Cómo un ingeniero de 27 años reescribió con IA casi todo el código legacy de Cisco
Un joven exfundador de startups tuvo la ambiciosa misión de refactorizar el 98% del código heredado de la compañía en 24 meses. Para acelerar el proyecto, le concedió acceso ilimitado a tokens de inteligencia artificial y cuatro semanas para demostrar que el planteamiento es viable.
En muchas empresas tecnológicas, reescribir el software que sostiene décadas de operaciones sería una tarea reservada a equipos de ingenieros sénior, con años de experiencia en las arquitecturas y los sistemas que deben modificar. Cisco decidió explorar una alternativa bastante menos convencional: poner el desafío en manos de un ingeniero de 27 años y darle acceso ilimitado a inteligencia artificial para intentar resolverlo.
El protagonista es Padmanabhan Krishnamurthy, conocido como Paddy, un exfundador de startups que llegó a Cisco después de que la compañía adquiriera EzDubs, una empresa de traducción en tiempo real que había cofundado en 2023.
Su incorporación a la estructura de Cisco no se había traducido inicialmente en una posición estratégica. Según Jeetu Patel, presidente y director de producto de la compañía, Krishnamurthy estaba cinco niveles por debajo de su propia posición y ocupado en tareas que no aprovechaban su potencial.
El encuentro entre ambos en las oficinas de Cisco en San Francisco cambió esa situación. Durante la conversación, Krishnamurthy sostuvo que podía reescribir el código heredado de la compañía con un equipo de apenas dos personas, utilizando herramientas de inteligencia artificial.
La propuesta llamó la atención de Patel, quien decidió convertirla en un proyecto de enorme alcance. El objetivo: refactorizar el 98% del código heredado de Cisco en un plazo de 24 meses.
Para hacerlo posible, el ejecutivo le concedió acceso ilimitado a tokens de IA. «Le he dado tokens ilimitados porque va a refactorizar código», explicó Patel a Fortune. Su instrucción fue directa: que avanzara sin restricciones.
La primera prueba de concepto tiene un plazo de cuatro semanas. Si el enfoque demuestra resultados, el proyecto podría convertirse en uno de los experimentos más ambiciosos de aplicación de inteligencia artificial al desarrollo de software dentro de una gran compañía tecnológica.
La IA cambia las reglas del desarrollo de software
La decisión de Cisco refleja una transformación que está alterando la economía de la programación. Las herramientas de inteligencia artificial generativa permiten analizar grandes volúmenes de código, identificar dependencias, proponer modificaciones y acelerar tareas que tradicionalmente exigían equipos numerosos y largos períodos de trabajo.
La refactorización consiste en modificar la estructura interna de un programa sin alterar su comportamiento externo. El objetivo puede ser simplificar el código, eliminar redundancias, mejorar su mantenimiento, actualizar componentes antiguos y facilitar su evolución.
En organizaciones con décadas de desarrollo acumulado, esta tarea representa un desafío considerable. Los sistemas heredados suelen contener dependencias entre aplicaciones, tecnologías de diferentes generaciones y decisiones arquitectónicas que no siempre están documentadas.
La IA promete acelerar ese proceso al reducir el tiempo necesario para comprender y modificar grandes bases de código. Pero la velocidad para generar nuevas versiones no elimina la necesidad de comprobar que funcionan correctamente. El propio proyecto de Cisco deja planteada una cuestión central: reescribir software no equivale a garantizar que el resultado sea confiable.
Un experimento que también cuestiona la jerarquía corporativa
La iniciativa de Cisco no se limita a una apuesta tecnológica. Patel quiere demostrar que las grandes organizaciones pueden encontrar capacidades de innovación en lugares que sus propias estructuras jerárquicas suelen pasar por alto.
El ejecutivo considera que las compañías tienden a privilegiar la experiencia acumulada y los perfiles tradicionales para asignar responsabilidades estratégicas. Ese criterio puede dejar fuera a profesionales jóvenes que llegan con perspectivas diferentes y una relación más natural con las herramientas de inteligencia artificial.
«Si no contratas a trabajadores que están comenzando su carrera y simplemente dejas que tu fuerza laboral continúe como hasta ahora, ¿de dónde llegan las ideas nuevas? ¿Cómo cuestionas el statu quo?», planteó Patel en su conversación con Fortune.
Su apuesta consiste en utilizar el talento joven no solamente como mano de obra para tareas de menor responsabilidad, sino como una fuente de innovación capaz de cuestionar procesos y estructuras que llevan años funcionando de la misma manera.
El ejecutivo reconoce que esa estrategia puede generar fricciones entre empleados que llevan décadas en la organización y profesionales que llegan con una visión diferente. Sin embargo, considera que cierta tensión es positiva cuando se concentra en las ideas y no en los conflictos personales.
El caso de Krishnamurthy no es el único ejemplo que utiliza para defender esta filosofía. Patel también contó que conoció a una estudiante de 17 o 18 años durante una actividad con jóvenes becarios de Stanford. Le pidió que le enviara mensualmente sus aprendizajes sobre inteligencia artificial como una prueba de compromiso y constancia.
La estudiante cumplió con el seguimiento, consiguió una pasantía en Cisco y terminó rediseñando un proceso que empleados experimentados no habían logrado resolver. Patel explicó que no la incorporó para realizar tareas rutinarias, sino para enseñar a otros trabajadores a pensar de otra manera.
El riesgo detrás de los tokens ilimitados
La iniciativa tiene un atractivo evidente: acelerar una tarea que podría consumir años de trabajo y convertir a la inteligencia artificial en una herramienta de modernización del software corporativo. Pero también abre interrogantes sobre los controles que deben acompañar este tipo de proyectos.
Los agentes y asistentes de programación pueden cometer errores, interpretar incorrectamente dependencias o introducir cambios que no se manifiestan durante las primeras pruebas. El riesgo aumenta cuando las modificaciones afectan sistemas complejos y componentes que deben funcionar de manera coordinada.
La experiencia reciente con agentes de IA que ejecutaron acciones no solicitadas, incluyendo la eliminación de bases de datos y entornos de producción, demuestra que la autonomía de estas herramientas necesita límites y mecanismos de supervisión.
En el caso de Cisco, además, existe una diferencia fundamental entre producir una nueva versión de una base de código y demostrar que esa versión es segura para operar en entornos reales. El desafío de validar miles de componentes, detectar regresiones y comprobar la compatibilidad de los sistemas puede terminar siendo tan exigente como la propia reescritura.
La prueba de concepto de cuatro semanas será, por lo tanto, una primera señal, no una garantía de que el objetivo completo pueda alcanzarse en dos años.
La apuesta de Cisco también plantea una pregunta sobre el futuro de la ingeniería de software: si un equipo de dos personas puede utilizar IA para abordar tareas que antes requerían organizaciones mucho mayores, ¿cómo cambiarán las estructuras, los salarios y las trayectorias profesionales dentro de las empresas tecnológicas?
Patel parece tener una respuesta inicial. En lugar de proteger las jerarquías existentes, quiere incorporar perfiles capaces de cuestionarlas y utilizar la inteligencia artificial para multiplicar su capacidad de ejecución.
Pero el verdadero resultado de este experimento no se medirá en tokens consumidos ni en líneas de código reescritas. Se medirá en la capacidad de Cisco para modernizar su infraestructura sin comprometer la confiabilidad de los sistemas que sostienen parte de la conectividad mundial.
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