Cisco свідомо відмовляється від використання найпотужніших фронтірних AI-моделей. Натомість система побудована на простому принципі: використовувати найбільш економічно ефективну модель для кожного конкретного завдання . Обслуговування 90 000 одночасних агентів у масштабі робить управління витратами не менш важливим, ніж продуктивність. Як сказав Паттерсон у коментарі Fortune: "Ми не збираємося витрачати купу грошей на найдорожчу модель, коли дешевша справляється не гірше"
.
Агенти працюватимуть на власній мережевій і хмарній інфраструктурі Cisco, а не на зовнішніх публічних хмарах . Це свідомий стратегічний вибір. Розгортаючи систему на власному обладнанні — тих самих комутаторах, маршрутизаторах і засобах безпеки, які компанія продає клієнтам, — Cisco може перевірити свої продукти в масштабі та продемонструвати замовникам, що її інфраструктура здатна витримувати інтенсивні навантаження AI-агентів
.
Коли співробітник надсилає завдання, система не звертається до єдиної моделі. Натомість вона спрямовує запит до тієї AI-моделі, яка є найбільш економічно ефективною для цього конкретного завдання . Агенти персоналізовані відповідно до ролі кожного працівника та можуть виконувати різноманітні функції:
Опубліковані звіти від People Matters, Times of India (з посиланням на Fortune) та інших видань не містять деталей щодо супутніх програм підвищення кваліфікації чи обміну знаннями для працівників . Можливо, це обговорювалося в оригінальній статті Fortune або внутрішніх комунікаціях, але наразі ця інформація відсутня в публічних джерелах. Окремо Cisco оголосила, в рамках реструктуризації у травні 2026 року, про надання постраждалим співробітникам однорічного доступу до всіх курсів і сертифікацій Cisco U з AI, безпеки, мереж тощо
.
Внутрішнє розгортання AI-агентів — не ізольований експеримент. Воно збігається з потужним комерційним наступом на ринок AI-агентів та інфраструктури. На Cisco Live AMER 2026 (2 червня) компанія представила Cisco Cloud Control — набір інструментів для бізнесу, щоб створювати, захищати й керувати власними AI-агентами, включно з Agent Builder із понад 50 сторонніми конекторами та інтеграцією OpenAI Codex . Внутрішнє розгортання робить Cisco власним першим тестовим клієнтом корпоративного масштабу.
Замовлення на AI-інфраструктуру Cisco стрімко зростають. З початку року (YTD) через Q3 FY2026 вони сягнули $5,3 млрд, причому $2,1 млрд було заброньовано лише в Q3 . Компанія підвищила свій річний прогноз AI-виручки FY2026 до $9 млрд з попередньої цілі
. Генеральний директор Чак Роббінс назвав поточний AI-цикл можливістю покоління, охарактеризувавши його як "більший за еру доткомів" під час звітної конференції, посилаючись на одночасні драйвери попиту: AI-кластери, оновлення кампусних мереж та агентні навантаження
.
Cisco підвищила прогноз виручки на весь FY2026 до $62,8–$63,0 млрд, що перевищило очікування аналітиків .
Того ж дня Cisco оголосила про реструктуризацію, яка передбачає скорочення майже 4000 посад (близько 4,4% персоналу) . Фінансовий директор Марк Паттерсон описав це як "кардинальне оновлення продуктової пропозиції" в міру переходу компанії від застарілого обладнання до AI-інфраструктури, програмного забезпечення та агентних платформ
. Акції Cisco зросли на 15–20% завдяки поєднанню сильних фінансових результатів, підвищеного AI-прогнозу та впевненості інвесторів у плані реструктуризації
.
Скорочення штату та запуск AI-агентів — дві сторони однієї стратегії. Cisco одночасно скорочує традиційний персонал, оснащуючи працівників, які залишаються, AI-агентами для підвищення продуктивності .
Внутрішнє розгортання AI-агентів у Cisco — це найкраще підтвердження концепції її комерційних AI-амбіцій. Запустивши 90 000 агентів на власній інфраструктурі з економічно ефективною маршрутизацією моделей, компанія демонструє, що її мережеві, безпекові продукти та продукти управління хмарами здатні підтримувати "агентне підприємство" в масштабі — і все це на тлі переорієнтації робочої сили на майбутнє, де домінує ШІ.