Asana, das bekannte Projektmanagement-Unternehmen, stand vor einem klassischen Legacy-Problem: Ein veraltetes internes Testsystem musste grundlegend erneuert werden – eine Aufgabe, die das Engineering-Team intern auf rund fünf Jahre Entwicklungsarbeit geschätzt hatte. Stattdessen setzte Asana auf OpenAI Codex, ein KI-gestütztes Coding-Tool, und schloss die Migration in nur zwei Wochen ab. Die Gesamtkosten der KI-gestützten Lösung beliefen sich auf etwa 12.000 US-Dollar – ein Bruchteil dessen, was eine mehrjährige interne Entwicklung gekostet hätte. Codex übernahm dabei offenbar den Großteil der mechanischen, repetitiven Migrationsarbeit, die bei Legacy-Modernisierungen typischerweise den Löwenanteil des Aufwands ausmacht. Asana veröffentlichte den Fall gemeinsam mit OpenAI als konkretes Praxisbeispiel für den Einsatz von Codex in produktionskritischen Engineering-Workflows. Das Beispiel ist insofern bemerkenswert, als es sich nicht um ein Pilotprojekt oder ein isoliertes Skript handelt, sondern um die Ablösung eines zentralen Testsystems. Es unterstreicht, wie groß der Hebel von KI-Coding-Assistenten speziell bei technischen Schulden sein kann, die Unternehmen jahrelang vor sich hergeschoben haben.