Nella quotidianità di una grande organizzazione tecnologica come Salesforce, dove migliaia di sviluppatori lavorano ogni giorno su funzioni complesse, aggiornamenti di prodotto e miglioramenti delle performance, l’efficienza degli strumenti di sviluppo non è mai un elemento marginale. Recentemente è emerso un dato sorprendente che racconta esattamente quanto l’intelligenza artificiale stia integrandosi nel processo di programmazione a livello industriale: più del 90% degli ingegneri software di Salesforce utilizza quotidianamente Cursor, uno strumento di coding potenziato dall’IA, come parte integrante del proprio flusso di lavoro.
La storia di questa adozione non è soltanto una testimonianza di numeri impressionanti, ma racconta un mutamento culturale e operativo. Cursor non è un semplice editor o un’estensione qualsiasi: è un ambiente di sviluppo assistito dall’IA che permette di affrontare compiti complessi — dalla comprensione di codice legacy all’automazione dei test, passando per la generazione di unit test o la migrazione di componenti — con una fluidità e una velocità che definisce un nuovo standard per gli sviluppatori.
All’inizio, l’impulso verso l’adozione di Cursor non è venuto da una direttiva top-down imposta dall’azienda, ma dal basso, dai team di ingegneri stessi. I primi a sperimentare lo strumento sono stati i colleghi più giovani, spesso arrivati in azienda in un periodo di lavoro remoto prolungato e privi di un mentoring costante in presenza. Per questi sviluppatori, che si trovavano a confrontarsi con basi di codice complesse e migliaia di linee di logica già consolidate, Cursor ha rappresentato una sorta di “compagno di programmazione”: uno strumento capace di leggere il contesto, suggerire soluzioni, spiegare pattern e accelerare l’ingresso nel codice esistente molto più rapidamente di quanto sarebbe stato possibile da soli.
Parallelamente, gli sviluppatori senior hanno cominciato a utilizzare Cursor per compiti tradizionalmente considerati noiosi o ripetitivi. Attività come analizzare le lacune nella copertura dei test unitari, generare test per moduli legacy o automatizzare la migrazione di dashboard e query richiedono normalmente un investimento significativo di tempo e attenzione. Con Cursor, queste operazioni possono essere affrontate con maggiore efficienza, liberando energie creative e mentale per altri tipi di attività. In alcuni casi documentati, un team di Salesforce è riuscito a passare da decine di giorni uomo per modulo a soli pochi giorni nella creazione di test unitari e nell’aumento della copertura del codice, con guadagni di produttività dell’ordine dell’85%.
Questa adozione diffusa ha avuto un effetto a catena: dopo che un piccolo gruppo di sviluppatori ha iniziato a sperimentare e a constatare miglioramenti tangibili nella velocità di integrazione delle pull request — con un incremento superiore al 30% nella PR velocity a livello aziendale —, altri team hanno rapidamente seguito l’esempio. In pochi mesi, uno strumento nuovo e inizialmente opzionale è diventato un elemento fondamentale del processo di sviluppo quotidiano per oltre ventimila ingegneri.
Ciò che rende particolarmente interessante questa evoluzione è il modo in cui Cursor è riuscito a integrarsi senza stravolgere le pratiche consolidate, pur migliorandole. Piuttosto che imporre un nuovo paradigma di sviluppo, ha affiancato e potenziato gli strumenti esistenti, permettendo ai team di sfruttare appieno le proprie competenze senza dover riformulare interamente il modo in cui si approcciano ai problemi tecnici. Questo equilibrio tra innovazione e continuità è un elemento chiave nelle grandi organizzazioni, dove la stabilità dei processi è spesso un valore tanto quanto l’innovazione stessa.
In definitiva, l’adozione massiva di Cursor da parte di Salesforce non è semplicemente un caso di successo tecnologico, ma un esempio di come l’intelligenza artificiale può trasformare profondamente il lavoro quotidiano degli sviluppatori su scala enterprise. Non si tratta solo di accelerare singole attività, ma di ridefinire la relazione tra il software, chi lo scrive e il contesto complesso di un ecosistema di sviluppo moderno. L’IA non sostituisce il pensiero umano, ma lo potenzia, permettendo alle persone di concentrarsi su ciò che richiede davvero creatività, giudizio e competenza.