Cisco e OpenAI: la fine della luna di miele dell’ia generativa?

Cisco e OpenAI insieme per riscrivere il futuro del lavoro: l’IA generativa pronta a sostituire gli sviluppatori?

Siamo onesti: la luna di miele con l’intelligenza artificiale generativa è finita da un pezzo.

Siamo entrati nella fase del matrimonio di convenienza, quella in cui le grandi aziende devono giustificare i miliardi spesi in GPU e data center convincendo gli azionisti che, sì, tutto questo servirà a licenziare – pardon, “riallocare” – esseri umani e a vendere più hardware.

Il caso di scuola di questo inizio 2026 è l’abbraccio, stretto e potenzialmente soffocante, tra Cisco e OpenAI. Sulla carta, sembra la solita partnership tech: il gigante delle reti che incontra il gigante degli algoritmi.

Ma se si gratta via la patina di marketing entusiasta sui “partner di design” e l’innovazione, emerge un quadro molto più complesso e, per certi versi, inquietante sul futuro del lavoro e della privacy aziendale.

Tutto ruota attorno a Codex.

Non stiamo parlando del semplice autocompletamento che vi suggerisce la chiusura di una parentesi, ma di quello che la Silicon Valley chiama ormai “Agentic AI”, o IA agentica. È un salto qualitativo notevole: software che non si limitano a rispondere a una chat, ma agiscono, modificano, testano e distribuiscono codice in autonomia.

OpenAI descrive Codex come uno strumento in grado di eseguire compiti come la scrittura di funzionalità, la risposta a domande sul codice e la correzione di bug, proponendo direttamente le modifiche (pull request) pronte per essere revisionate.

Sembra il sogno di ogni CTO che vuole tagliare i costi, o l’incubo di ogni sviluppatore junior che sperava di imparare il mestiere correggendo quegli stessi bug.

Il miraggio del “moltiplicatore di forza”

Cisco si è lanciata su questa tecnologia con la fame di chi deve reinventarsi. Dopo aver trascorso il 2024 e il 2025 a ristrutturare (leggi: tagliare migliaia di posti di lavoro) per concentrarsi su sicurezza e IA, ora l’azienda di San Jose vuole dimostrare che l’IA non è solo un prodotto da vendere, ma il motore stesso della sua ingegneria.

Jeetu Patel, Chief Product Officer di Cisco, non usa mezzi termini. Per lui, l’integrazione di Codex non è un aiuto, è un cambio di paradigma totale.

L’ingegneria del software ha una leva incredibilmente alta. Essere in grado di sviluppare, fare debug, migliorare e gestire il codice con l’IA è un moltiplicatore di forza per ogni azienda in ogni settore.

— Jeetu Patel, President and Chief Product Officer presso Cisco

“Moltiplicatore di forza” è un termine preso in prestito dal gergo militare, e raramente porta buone notizie per la fanteria.

La narrazione ufficiale è che questo permetterà agli ingegneri di concentrarsi su problemi “più grandi”, lasciando i compiti noiosi all’IA. È la favola che ci raccontiamo da anni.

La realtà, spesso, è che quando uno strumento ti permette di fare il lavoro di dieci persone, l’azienda raramente decide di tenersi tutte e dieci le persone per farle riposare di più.

Non è un caso che i vertici dell’azienda parlino apertamente di aumentare la produttività degli sviluppatori fino a dieci volte rispetto ai ritmi umani.

Se la matematica non è un’opinione, un aumento di produttività del 1000% in un mercato saturo non si traduce in un’esplosione di assunzioni, ma in una drastica contrazione della domanda di manodopera tecnica di medio livello.

Ma c’è un altro livello di lettura, più cinico e puramente economico. Cisco non fa beneficenza tecnologica. Cisco vende infrastrutture.

E cosa serve per far girare questi “miliardi di agenti AI” che lavorano 24 su 24? Reti mostruosamente veloci e a bassa latenza.

Una rete affamata (e chi la nutre)

Qui il conflitto di interessi diventa quasi artistico nella sua trasparenza. Da un lato, Cisco adotta l’IA per scrivere il proprio software; dall’altro, usa l’adozione dell’IA come spauracchio per convincere i propri clienti a comprare nuovo hardware.

Chuck Robbins, il CEO di Cisco, ha collegato esplicitamente la necessità di agenti AI autonomi alla vendita di nuove infrastrutture di rete. Se avete “agenti” che comunicano costantemente tra data center, cloud e dispositivi edge, avete bisogno di tubi più grandi.

E indovinate chi vende quei tubi?

Con l’IA agentica, la rete è fondamentalmente vincolata e richiederà reti ultraveloci, a bassa latenza ed efficienti dal punto di vista energetico, che noi siamo in grado di fornire.

— Chuck Robbins, CEO di Cisco

È un modello di business circolare perfetto: creo il problema (un carico di lavoro computazionale immenso gestito da macchine) e vendo la soluzione (router, switch e ottiche di nuova generazione).

I 600 milioni di dollari incassati da Cisco in un solo trimestre del 2025 per infrastrutture AI web-scale sono lì a dimostrarlo.

Tuttavia, c’è un elefante nella stanza grande quanto un data center: la privacy e la sicurezza dei dati.

Per funzionare, Codex non può limitarsi a guardare un singolo file. Deve “ingerire” l’intero contesto del progetto, navigare tra le dipendenze, capire l’architettura.

In termini pratici, significa dare a OpenAI (e per estensione a Microsoft) le chiavi di casa del proprio codice proprietario.

Certo, ci parlano di “sandbox cloud” sicure e isolate. Ci dicono che i dati non vengono usati per addestrare i modelli pubblici (la classica promessa “Enterprise”). Ma dal punto di vista della data governance e del GDPR, stiamo parlando di processare il cuore della proprietà intellettuale di un’azienda su server terzi, spesso situati oltreoceano.

Se un agente AI ha il permesso di modificare il codice e proporre pull request, chi controlla che non introduca, per errore o per “allucinazione”, una vulnerabilità critica? O peggio, una backdoor sottile che un revisore umano stanco potrebbe non notare?

Affidare la scrittura del codice di infrastrutture critiche a un modello probabilistico è un atto di fede che rasenta l’incoscienza.

L’ingegnere nel loop (o fuori?)

L’aspetto più grottesco di questa evoluzione è il costo. Mentre le aziende cercano di risparmiare sul personale, si accollano costi di licenza sempre più alti. Il tutto, naturalmente, ha un prezzo: l’accesso a queste capacità avanzate richiede un abbonamento specifico, fissato a 200 dollari al mese per gli utenti Pro.

Moltiplicate questo per migliaia di sviluppatori e avrete un flusso di cassa costante che si sposta dai budget “Salari” ai budget “Licenze Software”. È la subscription economy portata all’estremo: non possiedi più nemmeno la competenza per scrivere il tuo codice, la noleggi mensilmente da Sam Altman.

La visione di Cisco e OpenAI è quella di un “Internet degli Agenti”, dove software autonomi collaborano tra loro. Ma in questo ecosistema automatizzato, il ruolo dell’umano si riduce sempre più a quello di un supervisore distratto, un “human in the loop” che serve solo per questioni di responsabilità legale quando qualcosa va storto.

Stiamo costruendo un futuro in cui le aziende tech vendono l’infrastruttura per supportare l’IA che scrive il software per vendere altra infrastruttura. È un meccanismo che si autoalimenta, generando profitti enormi per chi controlla i modelli e i cavi, ma che lascia aperte voragini enormi sulla sicurezza dei dati e sulla sovranità tecnologica delle aziende che adottano questi sistemi.

Siamo sicuri che trasformare l’ingegneria del software in una commodity gestita da algoritmi, all’interno di scatole nere controllate da pochi giganti americani, sia davvero “reimmaginare il lavoro”, o è solo il modo più efficiente per svuotarlo di significato e sicurezza?