Stripe construye infraestructura financiera para Internet, impulsando pagos para millones de empresas en todo el mundo. El equipo de infraestructura de desarrolladores de la compañía garantiza que los ingenieros de Stripe tengan la experiencia más productiva de sus carreras a través de herramientas y capacidades de plataforma.

Con Claude, Stripe:

• Implementó Claude Code a 1370 ingenieros con una configuración sin ajustes que funciona inmediatamente en la máquina de cada desarrollador
• Migró 10 000 líneas de Scala a Java en cuatro días, un proyecto estimado en diez semanas de ingeniería sin asistencia de IA
• Colaboró con Anthropic para producir un binario empresarial firmado, que resolvía los problemas de seguridad que inicialmente habían bloqueado la implementación
• Creó un programa educativo que reformuló a los asistentes de IA como nuevos ingenieros capaces que necesitan contexto, no reemplazos que trabajan de forma autónoma
• Construyó una base para agentes con IA enfocados en mantener los 5,5 nueves de fiabilidad de Stripe

El reto 

Stripe necesitaba un asistente de codificación nativo de CLI que cumpliera los requisitos de seguridad empresarial. Para el equipo de infraestructura de desarrolladores de Stripe, dirigido por Scott MacVicar, el desafío no era elegir un solo ganador; era permitir a los ingenieros encontrar las herramientas que se ajustaran a sus flujos de trabajo individuales manteniendo la seguridad de nivel empresarial.

«Las cosas están evolucionando rápidamente en este sentido», dijo MacVicar, que dirige el grupo de infraestructura de desarrolladores de Stripe. «Estamos cubriendo muchas áreas y aún no hemos empezado a consolidar». El equipo habilitó seis asistentes de codificación diferentes, reconociendo que diferentes perfiles de ingeniería gravitan hacia diferentes modelos de interacción. Los ingenieros de infraestructura prefieren herramientas de línea de comandos. Los ingenieros de producto quieren experiencias dentro del editor. Forzar a todos a utilizar una herramienta significaría desaprovechar la productividad.

Pero abarcar tanto generó sus propios problemas. Los requisitos de seguridad empresarial implicaban que Stripe no podía simplemente dejar que los ingenieros instalaran lo que quisieran. Los ataques a la cadena de suministro son una preocupación real y los paquetes JavaScript aleatorios en portátiles corporativos representaban un riesgo inaceptable.

Claude Code permite la adopción sin fricción

El camino hacia la implementación requería colaboración. MacVicar trabajó directamente con Anthropic para desarrollar una versión binaria empresarial de Claude Code, un proceso que llevó de dos a tres meses de pruebas e iteraciones. El resultado fue un binario firmado que podía implementarse de forma segura en toda la organización, evitando la cadena de dependencias de npm que había planteado problemas de seguridad.

Tratar a los asistentes de IA como ingenieros nuevos y capaces 

«Creamos nuestro mecanismo de distribución interna», explicó MacVicar. «Está preinstalado en los portátiles de todos. Está preinstalado en los equipos de desarrollo de todos. Está preconfigurado con las reglas, los tokens y la autenticación. Funciona de inmediato, por lo que nadie tiene que crear una cuenta ni leer todas las configuraciones».

Esta filosofía se extiende a todas las herramientas de desarrollo de Stripe: los ingenieros no deberían perder tiempo leyendo manuales ni tratando de averiguar cuáles son las configuraciones ideales. El equipo de infraestructura maneja esa complejidad para que los desarrolladores puedan centrarse en crear. Claude Code encontró su nicho entre los desarrolladores que querían un asistente capaz que encajara en sus flujos de trabajo de línea de comandos existentes sin tener que cambiar de editor.

El mayor desafío no ha sido técnico: ha sido educativo. Los ingenieros inicialmente se acercaron a los asistentes de IA con expectativas poco realistas, tratándolos como sustitutos en lugar de colaboradores.

«La gente cree que puede sustituirles y, por eso, no le dan la cantidad de contexto adecuada», dijo MacVicar. El equipo desarrolló un modelo mental que caló: piensa en la IA como un «ingeniero nuevo y capaz que conoce todos los lenguajes de programación pero carece de contexto empresarial, no entiende su base de código y no conoce la forma de hacer las cosas de Stripe».

Este marco cambió la forma en que los ingenieros daban indicaciones a sus asistentes de IA. En lugar de esperar magia, aprendieron a proporcionar contexto: señalar documentación, mostrar código de ejemplo, explicar patrones arquitectónicos. El equipo reforzó esta idea a través de presentaciones plenarias de ingeniería, sesiones de formación dedicadas y «botones de sugerencia» colocados estratégicamente en todas las herramientas internas. Los ejemplos locales demostraron ser más efectivos que la formación centralizada. Los equipos que descubrieron prompts efectivos para sus bases de código específicas compartieron esos patrones dentro de sus grupos, creando una transferencia orgánica de conocimiento. Para el equipo de MacVicar, este trabajo educativo es tan importante como las herramientas mismas. Este enfoque de incorporación, tratando a la IA como un colaborador que necesita contexto en lugar de un sustituto, refleja cómo Stripe y Anthropic ven el futuro del desarrollo asistido por IA.

Los resultados: avanzar hacia la creación de agentes de IA para lograr mayor fiabilidad 

Los ingenieros informan de una mayor satisfacción con sus herramientas. Si bien el equipo no ha aislado métricas atribuibles a ningún asistente de IA en particular, las señales son positivas en todos los ámbitos. Un ejemplo concreto: un equipo utilizó modelos de Claude para migrar 10 000 líneas de Scala a Java en cuatro días, un proyecto estimado en diez semanas de ingeniería manual. La migración permitió una versión más nueva del JDK, lo que posibilitó mejoras de rendimiento que habían quedado bloqueadas por el esfuerzo manual requerido. «El ánimo mejora», dijo MacVicar. «A la gente le gusta. Las sensaciones son positivas».

El verdadero objetivo está por llegar. Stripe mantiene 5,5 nueves de fiabilidad, y MacVicar ve a los agentes de IA como el camino para alcanzar estándares aún más altos. «Si dependemos de que un humano haga algo, esos casos se miden en minutos. Si tenemos un agente haciéndolo, podemos medirlos en segundos».

El equipo está explorando el SDK de agente de Claude para crear herramientas especializadas centradas en la detección y resolución de incidentes. En un negocio donde el tiempo de inactividad afecta directamente a los ingresos de los clientes, reducir minutos en los tiempos de respuesta se traduce en un valor real.

MacVicar enmarca la oportunidad en cuatro cuadrantes: solo humanos, humanos con agentes, agentes con humanos y solo agentes. «Estamos impulsando acciones hacia humanos con agentes y agentes con humanos", dijo. «El deseo es llegar al cuadrante superior de solo agentes».

Por ahora, Stripe continúa aprendiendo qué funciona en su conjunto de herramientas de IA. La inversión en habilitación amplia, implementación segura y educación de desarrolladores ha creado una base para lo que venga a continuación en este espacio de rápida evolución.

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