Cisco ทุ่มโทเคน AI ไม่จำกัด ให้วิศวกรลุยปรับโค้ดเก่า เป้า 98% ใน 2 ปี

Cisco เปิดทางทดลองครั้งใหญ่กับ AI และโค้ดเก่า

Cisco กำลังเดิมพันกับการใช้ AI ปรับปรุงซอฟต์แวร์เดิม โดย Jeetu Patel ประธานและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ เปิดเผยว่าได้ให้วิศวกรเข้าถึงโทเคน AI แบบไม่จำกัดเพื่อทำงานด้านนี้ ตามรายงานของ Fortune เมื่อวันที่ 30 ตุลาคม 2026 ([fortune.com](https://fortune.com/2026/10/30/cisco-president-jeetu-patel-gen-z-27-year-old-unlimited-ai-tokens-rewrite-legacy-code-entry-level-jobs/))

วิศวกรที่ได้รับโอกาสคือ Padmanabhan Krishnamurthy วัย 27 ปี ผู้ร่วมก่อตั้งสตาร์ตอัปแปลภาษา EzDubs ซึ่งเข้ามาร่วมงานหลัง Cisco ซื้อกิจการ เขาเสนอว่าสามารถเริ่มภารกิจนี้ด้วยทีมเพียงสองคน พร้อมกรอบเวลาสี่สัปดาห์สำหรับพิสูจน์แนวทาง และเป้าหมายปรับปรุงโค้ดเก่า 98% ภายใน 24 เดือน ตัวเลขดังกล่าวจึงเป็นเป้าหมายของโครงการ ไม่ใช่ผลงานที่เกิดขึ้นแล้ว ([tomshardware.com](https://www.tomshardware.com/tech-industry/big-tech/cisco-gives-27-year-old-engineer-unlimited-ai-tokens-to-rewrite-98-percent-of-the-companys-legacy-code-in-24-months-president-plucks-former-startup-founder-telling-him-to-go-nuts?utm_source=openai))

โจทย์สำคัญอยู่ที่คุณภาพหลังปรับโค้ด

แม้พาดหัวข่าวจะชวนให้นึกถึงวิศวกรคนเดียวที่รับหน้าที่เขียนระบบใหม่ทั้งหมด แต่รายงานของ Notebookcheck ระบุว่า Patel มองทีมขนาดเล็กนี้เป็นตัวเร่งการเปลี่ยนแปลง โดยทีมวิศวกรรมหลักของ Cisco ยังมีส่วนร่วมและรับผิดชอบผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย ภาพที่ควรจับตาจึงเป็นการนำวิธีทำงานใหม่ไปขยายผลภายในองค์กร ([notebookcheck.net](https://www.notebookcheck.net/Cisco-gives-employee-unlimited-AI-tokens-to-help-rewrite-98-of-its-legacy-code.1438392.0.html?utm_source=openai))

ในมุมวิเคราะห์ของ Tora AI การประเมินโครงการลักษณะนี้ควรให้น้ำหนักกับหลักฐานว่าระบบยังทำงานถูกต้องหลังแก้ไข มากกว่าปริมาณโค้ดที่ AI สร้าง ทีมควรกำหนดพฤติกรรมที่ต้องรักษาไว้ สร้างชุดทดสอบเปรียบเทียบระบบเดิมกับระบบใหม่ ตรวจสอบความปลอดภัย และวางแผนย้อนกลับก่อนนำขึ้นใช้งานจริง ส่วนคำว่าโทเคนไม่จำกัดควรอ่านในบริบทของการสนับสนุนการทดลอง เพราะรายงานที่ตรวจสอบยังไม่ได้แจกแจงวงเงินหรือค่าใช้จ่ายจริงของโครงการ ([tomshardware.com](https://www.tomshardware.com/tech-industry/big-tech/cisco-gives-27-year-old-engineer-unlimited-ai-tokens-to-rewrite-98-percent-of-the-companys-legacy-code-in-24-months-president-plucks-former-startup-founder-telling-him-to-go-nuts?utm_source=openai))

มุมมองสำหรับนักพัฒนาและผู้ประกอบการไทย

บทเรียนที่ธุรกิจไทยนำไปใช้ได้คือการให้ทีมเล็กทดลองกับปัญหาที่มีขอบเขตชัดเจน เช่น โมดูลรายงานหรือบริการภายในหนึ่งส่วน พร้อมกำหนดเกณฑ์ผ่านตั้งแต่ต้น ได้แก่ ความถูกต้องของผลลัพธ์ เวลาในการพัฒนา จำนวนข้อผิดพลาด และต้นทุนรวมที่นับเวลาตรวจทานของวิศวกรด้วย จากนั้นจึงตัดสินใจว่าจะขยายการใช้งานหรือปรับวิธีทำงาน

สำหรับทีมที่ดูแลระบบสำคัญ ควรให้ผู้เข้าใจระบบเดิมทำงานร่วมกับผู้ถนัดเครื่องมือ AI และกำหนดสิทธิ์เข้าถึงซอร์สโค้ดอย่างเหมาะสม ข้อเสนอของ Tora AI คือเริ่มจากการให้ AI อธิบายโค้ด ช่วยร่างชุดทดสอบ และเสนอการแก้ไขทีละส่วน เพื่อให้ทีมตรวจสอบผลได้ก่อนเพิ่มขอบเขตงาน

เริ่มทดลองและเลือกโมเดลให้เหมาะกับงานผ่าน Tora API

ผู้ที่ต้องการทดลองนำ AI เข้าสู่กระบวนการพัฒนา สามารถเริ่มสำรวจผ่าน Tora Playground และตรวจสอบรุ่นที่เปิดให้บริการกับค่าใช้จ่ายบนหน้า Tora API Pricing หากต้องการใช้โมเดลตามตัวอย่างอย่าง Claude 3.7, GPT-4o หรือ DeepSeek R1 ควรตรวจสอบความพร้อมของแต่ละรุ่นก่อนเชื่อมต่อใช้งาน ส่วนผู้สนใจงานวิดีโอด้วย Seedance สามารถดูตัวเลือกได้ที่ เครื่องมือสร้างวิดีโอจากข้อความ โดยเลือกโมเดลตามประเภทงานและผลทดสอบของทีม