Gearset ha lanciato Cam, un agente di intelligenza artificiale progettato per operare come componente integrato nei processi di sviluppo Salesforce. Cam viene presentato come un collaboratore virtuale in grado di pianificare e realizzare modifiche alla piattaforma partendo dai ticket assegnati e accompagnando il lavoro fino alla creazione di una pull request, mantenendo l’intero processo all’interno dei controlli di sicurezza, revisione e distribuzione già adottati dal team DevOps. Nei test condotti con alcuni clienti Gearset, l’agente ha contribuito alla realizzazione di una quota fino al 44% delle pull request prodotte dai team coinvolti.
L’obiettivo è affrontare uno dei problemi che emergono quando gli strumenti di intelligenza artificiale vengono introdotti nei processi di sviluppo software. La generazione del codice può infatti diventare molto più rapida, mentre validazione, revisione, correzione degli errori e integrazione delle modifiche continuano a richiedere l’intervento del team. Secondo Gearset, questo può semplicemente spostare il collo di bottiglia dalla produzione del codice alle fasi successive del ciclo di sviluppo. Le ricerche condotte da Faros AI nel 2025 e nel 2026 su decine di migliaia di sviluppatori hanno rilevato che l’AI può aumentare la velocità del singolo sviluppatore, mentre attività di revisione e rilavorazione possono assorbire una parte significativa dei guadagni ottenuti. L’adozione di workflow realmente agentici richiede inoltre che le modifiche generate dagli agenti rimangano sottoposte alle regole di sicurezza e governance dell’organizzazione.
Cam è stato sviluppato per svolgere attività più estese rispetto a un tradizionale coding copilot che si limita a fornire allo sviluppatore un punto di partenza. Il team può assegnare direttamente all’agente un ticket e lasciare che gestisca il lavoro necessario fino alla pull request. Cam interpreta la richiesta di modifica, individua eventuali elementi ambigui e chiede chiarimenti quando necessario, quindi pianifica e realizza l’intervento utilizzando come contesto sia il repository del progetto sia la configurazione specifica dell’org Salesforce. In questo modo le modifiche vengono costruite tenendo conto delle modalità operative effettivamente utilizzate dal singolo team.
Prima di sottoporre il lavoro alla revisione umana, Cam controlla che le modifiche Salesforce siano valide e distribuibili e che rispettino gli standard dell’org, le convenzioni documentate e i controlli di sicurezza definiti dall’organizzazione. L’intento è quindi aumentare il volume di lavoro prodotto senza trasferire il problema alle fasi successive della pipeline di rilascio. In uno dei casi sperimentali citati da Gearset, dopo una settimana dall’introduzione di Cam l’agente generava il 44% delle pull request del team e il 75% di queste veniva successivamente integrato con successo.
Un altro elemento centrale riguarda l’accesso agli ambienti Salesforce. Hudl, una delle aziende coinvolte nell’utilizzo della tecnologia, cercava un modo per adottare all’interno di Salesforce una velocità operativa simile a quella ottenuta nel resto dell’organizzazione attraverso strumenti AI generalisti, evitando però di concedere indiscriminatamente accessi in lettura e scrittura all’org di produzione. Cam consente di mantenere le autorizzazioni e i meccanismi di governance previsti dal processo esistente, permettendo quindi di delegare attività all’agente senza rimuovere le limitazioni stabilite per l’ambiente Salesforce.
Ogni modifica prodotta da Cam attraversa infatti gli stessi controlli di testing, revisione e software delivery applicati al lavoro realizzato dagli altri componenti del team. Il sistema conserva inoltre un audit trail completo delle operazioni eseguite dall’agente e delle motivazioni alla base delle modifiche prodotte. Il team può così verificare ciò che Cam ha realizzato, sottoporlo alle normali procedure di approvazione e aumentare progressivamente il numero di attività delegate mantenendo il controllo su qualità e sicurezza.
Con Cam, Gearset amplia quindi il proprio ruolo all’interno dello sviluppo Salesforce. La piattaforma, utilizzata per gestire e distribuire le modifiche attraverso processi DevOps, viene estesa anche alla creazione delle modifiche stesse tramite un agente AI. L’approccio punta a inserire i workflow agentici direttamente all’interno di procedure DevOps già governate, sfruttando l’esperienza maturata da Gearset in oltre dieci anni di attività nell’ecosistema Salesforce per applicare fin dall’origine controlli di sicurezza, qualità, revisione e distribuzione alle attività affidate all’intelligenza artificiale.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)