NVIDIA realiza 3 veces más commits de código con 30,000 desarrolladores gracias a Cursor
NVIDIA se ha convertido en sinónimo de IA y en la empresa más valiosa del mundo. El año pasado, la organización estableció una nueva directriz de ingeniería: aprovechar Cursor para incorporar IA en cada fase del ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC) y eliminar los cuellos de botella manuales en generación de código, pruebas, revisiones y depuración.
Hoy, más de 30,000 desarrolladores usan Cursor a diario, lo que impulsa un incremento de más de tres veces en los commits de código. Más allá de la generación de código, NVIDIA personalizó Cursor para sus flujos de trabajo de ingeniería, ampliando el impacto de los modelos de IA desde mejoras individuales de productividad hasta la automatización de flujos de trabajo de producción fundamentales en todo el SDLC.
Cursor ofrece un mejor rendimiento en grandes bases de código
A lo largo de sus 30 años de historia, NVIDIA ha acumulado enormes bases de código con pilas tecnológicas variadas. Estas bases de código están estrechamente entrelazadas con muchas dependencias compartidas. Los cambios en una base de código a menudo tienen efectos en cadena sobre otras, lo que hace que incluso para los mejores equipos de ingeniería sea difícil navegar los matices de este sistema complejo.
Cada una de las líneas de producto de NVIDIA tiene una base de código compleja que evoluciona rápidamente. Es muy difícil para los desarrolladores mantenerse al día con estos cambios y comprender por completo la totalidad de la base de código. Aquí es donde Cursor realmente destaca.
NVIDIA obtuvo resultados rápidos y precisos con Cursor en su entorno. Esta diferencia se debe a la capacidad de Cursor para modelar y razonar semánticamente sobre grandes bases de código. Fabian Theuring, arquitecto de software sénior, explicó que el agente de Cursor es notablemente más inteligente, rápido y eficiente porque recupera solo el contexto más relevante.
La velocidad y precisión de Cursor en todo el entorno de desarrollo de NVIDIA tuvo un impacto inmediato en el ritmo del trabajo de ingeniería.
Antes de Cursor, NVIDIA tenía otras herramientas de programación basadas en IA, tanto desarrolladas internamente como de otros proveedores externos. Pero fue después de adoptar Cursor cuando realmente empezamos a ver aumentos significativos en la velocidad de desarrollo.
De la generación de código a la automatización de extremo a extremo del SDLC
A medida que los desarrolladores de NVIDIA empezaron a entregar código más rápido con IA, los cuellos de botella se desplazaron a otras fases del SDLC: revisión de código, pruebas y depuración. El liderazgo de ingeniería de NVIDIA fijó objetivos ambiciosos para extender Cursor también a estos flujos de trabajo. "Mi misión aquí es integrar la IA en cada paso del SDLC", dice Luo.
Cursor se utiliza prácticamente en todas las áreas de producto y en todos los aspectos del desarrollo de software. Los equipos usan Cursor para escribir código, hacer revisiones de código, generar casos de prueba y QA. Todo nuestro SDLC está acelerado por Cursor.
Comenzaron ampliando los casos de uso de Cursor más allá de la generación de código hacia áreas como la depuración. Theuring explicó que "Cursor sobresale a la hora de encontrar y resolver errores raros y persistentes". La capacidad de Cursor no solo para identificar estos problemas de forma constante, sino también para desplegar agentes que los resuelvan ha sido especialmente impactante.
NVIDIA también ha configurado Cursor para automatizar flujos de trabajo completos. Por ejemplo, el equipo de Theuring está usando reglas personalizadas para automatizar el git flow: creación de ramas, commits de código, depuración en CI y seguimiento de issues. El equipo de Luo está adoptando un enfoque similar para la corrección de errores, con una automatización que comienza extrayendo contexto de tickets y documentación mediante servidores MCP y termina con Cursor implementando correcciones de errores y ejecutando pruebas para su validación. La extensibilidad de Cursor amplió el alcance del impacto, pasando de la productividad individual al impacto a nivel de programa.
Hemos creado muchas reglas personalizadas en Cursor para automatizar por completo flujos de trabajo enteros. Eso ha desbloqueado el verdadero potencial de Cursor.
Tiempos de incorporación más rápidos y curvas de aprendizaje reducidas
Cursor también está ayudando a que las nuevas incorporaciones de NVIDIA se pongan al día más rápido con bases de código que no conocen y comiencen a contribuir en un plazo mucho más corto que antes.
También ha permitido que los desarrolladores sénior asuman nuevos desafíos en lenguajes de programación distintos o en otras partes del stack tecnológico. Por ejemplo, ingenieros backend con experiencia están abordando tareas de frontend con más confianza que antes. «Cursor permite a los desarrolladores cerrar sus brechas de conocimiento y avanzar en nuevas áreas más rápido», explicó Luo.
Medir el valor en función de la velocidad y la calidad del desarrollo
NVIDIA está midiendo el impacto de Cursor en algunos indicadores clave:
- Adopción: más de 30 000 desarrolladores usan Cursor a diario
- Velocidad de desarrollo: los desarrolladores que usan Cursor hacen tres veces más commits de código que antes
- Calidad del código: las tasas de errores se han mantenido estables a pesar del aumento en la velocidad de desarrollo, y la consistencia en el estilo de código ha mejorado
Usamos Cursor todos los días y ahora no hay vuelta atrás, porque ha cambiado por completo la forma en que funciona la ingeniería de software. Desarrollar software ahora es mucho más divertido que antes. Me encanta.
Si te entusiasma crear equipos de ingeniería nativos de IA, ponte en contacto con nuestro equipo para comenzar con una prueba de Cursor.