Money Forward incorpora los agentes de programación de Cursor a producto, diseño y QA
Money Forward se propuso llevar los agentes de programación a todos los equipos que participan en alguna parte del desarrollo de software. Empezó por ingeniería, donde Cursor empezó enseguida a ahorrarles a los desarrolladores entre 15 y 20 horas a la semana, y luego se expandió a producto, diseño y aseguramiento de la calidad (QA).
Hoy, más de 1.000 empleados de Money Forward usan Cursor a diario. Los ingenieros de QA generan casos de prueba un 70% más rápido. Los gerentes de producto analizan código en producción para redactar mejores especificaciones. Los diseñadores crean prototipos directamente sobre frontends en vivo y analizan datos de usuarios para perfeccionar sus diseños.
Demostrar valor primero en ingeniería
Al principio, el equipo de ingeniería de Money Forward utilizaba otros proveedores externos para el autocompletado de código y funciones básicas de chat con IA. La adopción se había estancado en gran medida, ya que los desarrolladores no estaban viendo ahorros de tiempo significativos en tareas de software.
Tras introducir Cursor, el número de ingenieros que utilizaban agentes de programación aumentó un 30% en tan solo una semana.
Celebramos una reunión general de ingeniería en la que mostramos que los agentes de Cursor realmente podían abordar tareas completas de ingeniería de software de principio a fin. La demanda desde la base por parte de los desarrolladores fue inmediata.
Ahora, los desarrolladores ahorran individualmente un tiempo estimado de 15 a 20 horas a la semana con Cursor en tareas como:
- Refactorizar capas de servicio para las aplicaciones iOS de Money Forward
- Optimizar aplicaciones de Rails para lograr mejoras de rendimiento de 10x
- Gestionar despliegues en AWS y GCP con Terraform
- Migrar servicios front-end heredados de Vue a React
Pero, a medida que ingeniería empezó a entregar software más rápido, producto, diseño y QA se convirtieron en la limitación.
Evaluación de Cursor para un despliegue en toda la empresa
El departamento de Engineering Productivity and AI Research (MEPAR) de Money Forward evaluó varias herramientas de programación con IA antes de seleccionar Cursor para su despliegue de agentes en toda la empresa.
La infraestructura independiente del modelo de Cursor nos permite paralelizar tareas de larga duración entre agentes asíncronos en la nube. Los agentes se conectan a nuestras herramientas internas para recuperar contexto rápidamente, sin las limitaciones del hardware local. El uso de Cursor se está expandiendo con rapidez en todos nuestros equipos.
Algunas ventajas marcaron la diferencia:
- Configuración mínima: Los usuarios pueden empezar a trabajar con agentes de inmediato, sin ninguna configuración compleja del entorno. Esto hizo que la adopción fuera práctica en áreas con distintos niveles de experiencia técnica.
- Capacidades visuales: El navegador integrado de Cursor facilitó que los diseñadores y los ingenieros de QA verificaran visualmente los cambios de los agentes. Estos equipos prefirieron la interfaz más completa de Cursor frente a alternativas basadas en terminal, donde revisar el resultado visual requería herramientas adicionales.
- Espacio de trabajo unificado para agentes: Cursor ofrecía una única plataforma para generación de código, revisión, pruebas y depuración, de modo que los usuarios no tuvieran que cambiar de herramienta para hacer su trabajo.
- Rendimiento en bases de código grandes: Money Forward mantiene sistemas de producción complejos e interconectados. La recuperación de contexto de Cursor funcionó de forma fiable en estas bases de código, lo que fue fundamental para equipos ajenos a ingeniería que interactuaban con código de producción por primera vez.
Cursor se ha extendido más allá del área de ingeniería hasta diseño, producto y QA. Estos grupos tenían bajos niveles de adopción con otras herramientas que no habían invertido en una UI sólida y una buena experiencia de usuario.
QA automatiza la generación de pruebas y participa antes en el proceso
Antes de Cursor, los ingenieros de QA leían manualmente las especificaciones del producto, desarrollaban casos de prueba para cada historia de usuario y escribían scripts de prueba.
Ahora, los ingenieros de QA alimentan Cursor con tickets relevantes de Jira y documentación de Notion mediante MCP. Un agente genera casos de prueba estructurados, mientras que un segundo agente los traduce a scripts de Playwright.
Como resultado, el tiempo dedicado a la generación de pruebas se ha reducido en un 70%. Los equipos de QA ahora dedican más tiempo a influir en la calidad del producto desde etapas más tempranas del ciclo de vida del software, centrándose en pruebas basadas en riesgos y controles de calidad.
El equipo de QA ahora usa Cursor para analizar incidentes, automatizar resultados de pruebas y revisar especificaciones antes del desarrollo. Cursor está cambiando la forma en que garantizamos la excelencia del software.
Producto usa Cursor para refinar requisitos
Cursor ayuda a los PM a extraer relaciones del sistema a partir de repositorios, generar diagramas de arquitectura y redactar PRD basados en detalles reales de implementación.
Este enfoque ha ayudado a los equipos de producto a identificar casos límite y restricciones pasadas por alto antes de que comience el trabajo de ingeniería, mejorando la eficiencia general del ciclo de vida del desarrollo de software.
Incluso cuando las especificaciones no existen en nuestra documentación, Cursor puede identificarlas directamente a partir del código. Esto nos permite desarrollar mejores requisitos de producto para que ingeniería trabaje a partir de ellos.
El diseño trabaja directamente con el código en producción
Históricamente, los diseñadores trabajaban a partir de maquetas estáticas y descripciones de segunda mano sobre el comportamiento del sistema. A menudo, estaban alejados del recorrido real del usuario y de los datos de negocio que determinaban si una función tenía éxito o fracasaba.
Los diseñadores de Money Forward ahora usan las capacidades de navegador de Cursor y el contexto full-stack para iterar directamente en código sobre los frontends de sus aplicaciones. También usan el agente de Cursor y los MCP para acceder directamente a los análisis del producto y refinar los diseños en consecuencia.
Con Cursor, puedo acceder yo mismo a las especificaciones y a los datos del producto. Eso me permite diseñar con una comprensión más clara de cómo se comporta realmente el producto, no solo de cómo se describe.
Si te interesa llevar agentes a todos los equipos que participan en tu SDLC, contacta con nosotros para empezar una prueba de Cursor.