NVIDIA ha registrato una triplicazione dei commit di codice interni dopo aver dotato l'intera forza lavoro di sviluppatori di strumenti di programmazione assistita dall'intelligenza artificiale. La svolta arriva dall'adozione massiva di Cursor, un ambiente di sviluppo integrato (IDE) creato da Anysphere, ora utilizzato da oltre 30.000 sviluppatori dell'azienda di Santa Clara per accelerare ogni fase del ciclo di vita del software, dalla scrittura del codice alla revisione, fino alla generazione di test case e al controllo qualità.
Wei Luio, Vice Presidente dell'Ingegneria presso NVIDIA, ha dichiarato che Cursor è impiegato praticamente in tutte le aree di prodotto e in ogni aspetto dello sviluppo software. La chiave del successo risiede nell'implementazione di regole personalizzate che hanno permesso di automatizzare interi flussi di lavoro, sbloccando quello che Luio definisce "il vero potenziale" dello strumento. L'IDE di Anysphere si è dimostrato particolarmente efficace nel debugging, dove riesce a individuare bug rari e persistenti attraverso agenti automatizzati che li risolvono rapidamente.
L'integrazione con il flusso di lavoro git rappresenta un altro punto di forza significativo. Il sistema utilizza regole personalizzate per estrarre automaticamente il contesto da ticket e documentazione, consentendo a Cursor di gestire autonomamente le correzioni di bug con i relativi test di validazione. Secondo Luio, NVIDIA aveva già sperimentato altri strumenti di codifica assistita da AI, sia sviluppati internamente che forniti da vendor esterni, ma l'aumento significativo della velocità di sviluppo si è manifestato solo dopo l'adozione di Cursor.
Il vantaggio competitivo dello strumento emerge particolarmente nella gestione di database complessi e di lunga durata, dove la capacità di comprensione dell'AI supera quella che normalmente richiederebbe tempo e risorse umane considerevoli. Per i nuovi assunti e i tirocinanti, Cursor funge da guida con una base di conoscenze estesa, accelerando drasticamente la curva di apprendimento. Parallelamente, gli sviluppatori più esperti possono concentrarsi su sfide che richiedono effettivamente ingegno umano, riducendo il divario tra concezione e implementazione pratica.
Un dato cruciale riguarda la qualità del codice: nonostante il volume di codice e la produttività complessiva siano aumentati in modo significativo, il tasso di bug è rimasto costante. Questa stabilità assume particolare rilevanza considerando che componenti critici come i driver GPU, utilizzati sia da gamer che da professionisti, dipendono da codice ora parzialmente generato da intelligenza artificiale. Per NVIDIA, l'approccio non rappresenta comunque un territorio inesplorato: tecnologie come DLSS si affidano da anni a supercomputer per il loro funzionamento.
