Stripe fornisce un'infrastruttura finanziaria per Internet, gestendo i pagamenti di milioni di aziende in tutto il mondo. Il suo personale dedicato all'infrastruttura di sviluppo si impegna a offrire al team di programmazione interno l'esperienza professionale più produttiva possibile attraverso strumenti e funzionalità di piattaforma.

Grazie a Claude, Stripe ha ottenuto i seguenti risultati:

• ha distribuito Claude Code a un team di ingegneria di 1.370 persone senza alcuna attività di configurazione consentendo un'operatività immediata su ogni postazione di sviluppo;
• ha migrato 10.000 righe di codice da Scala a Java in quattro giorni, un progetto che senza il supporto dell'IA avrebbe richiesto circa 10 settimane di lavoro;
• ha collaborato con Anthropic per produrre un file binario enterprise firmato, risolvendo i problemi di sicurezza che avevano impedito la distribuzione
• ha creato un programma di formazione che ha ridefinito gli assistenti IA non come sostituti autonomi, ma come nuovi e competenti membri del team che necessitano di contesto;
• ha gettato le basi per lo sviluppo di agenti IA con l'obiettivo di mantenere il livello di affidabilità di Stripe, che si attesta al 99,9995%.

La sfida 

Stripe necessitava di un assistente di codifica nativo per la CLI che soddisfacesse i requisiti di sicurezza aziendali. Il team di infrastruttura di sviluppo di Stripe, guidato da Scott MacVicar, si era posto un obiettivo ambizioso: non individuare un'unica soluzione per tutti, ma consentire ai membri del team di programmazione di trovare gli strumenti più adatti ai propri flussi di lavoro individuali, garantendo al contempo una sicurezza di livello enterprise.

"Siamo in una fase di rapida evoluzione", ha affermato MacVicar, responsabile del gruppo di infrastruttura di sviluppo aziendale. "Stiamo semplicemente ampliando le nostre possibilità, non abbiamo ancora iniziato alcuna attività di consolidamento". Il team ha abilitato sei assistenti di codifica differenti, consapevole che profili tecnici diversi gravitano attorno a modelli di interazione differenti. Chi si occupa di infrastrutture preferisce strumenti a riga di comando, mentre chi sviluppa prodotti predilige le esperienze integrate direttamente nell'editor. Imporre a tutti un unico strumento avrebbe significato sacrificare la produttività.

Tuttavia, tale varietà ha generato criticità specifiche. I requisiti di sicurezza aziendale impedivano a Stripe di consentire al team di sviluppo l'installazione libera di qualsiasi strumento. Gli attacchi alla catena di approvvigionamento rappresentano una minaccia concreta e la presenza di pacchetti JavaScript non verificati sui laptop aziendali comportava rischi inaccettabili.

Claude Code consente un'adozione senza attriti

Il percorso verso la distribuzione ha richiesto una stretta collaborazione. MacVicar ha operato direttamente con Anthropic per produrre una versione binaria enterprise di Claude Code, un processo che ha richiesto tra i due e i tre mesi di test e iterazioni. Il risultato è stato un binario firmato, distribuibile in piena sicurezza in tutta l'azienda, che aggira la catena di dipendenze npm, fonte di preoccupazioni in termini di sicurezza.

Considerare gli assistenti IA come nuovi membri del team competenti 

"Abbiamo ideato un nostro sistema di distribuzione interno", ha spiegato MacVicar. "È preinstallato su tutti i laptop e su ogni postazione di sviluppo. È preconfigurato con le regole, i token e le procedure di autenticazione. È pronto all'uso, senza che nessuno debba creare un account o leggere tutte le configurazioni".

Questa filosofia si estende a tutti gli strumenti di sviluppo di Stripe: chi opera in questo ambito non dovrebbe perdere tempo a leggere manuali o a cercare configurazioni ideali. Il team dell'infrastruttura gestisce tale complessità affinché il team di sviluppo possa concentrarsi sul proprio lavoro. Claude Code ha trovato la sua collocazione ideale tra chi cercava un abile assistente che si integrasse nei flussi di lavoro a riga di comando già esistenti senza dover cambiare editor.

La sfida principale non è stata di natura tecnica, bensì formativa. Inizialmente, i team di programmazione si sono avvicinati agli assistenti IA con aspettative irrealistiche, ritenendoli sostituti anziché collaboratori.

"Le persone pensano che siano loro sostituti e di conseguenza non forniscono un contesto sufficientemente adeguato", ha affermato MacVicar. Il team ha sviluppato un modello concettuale di grande efficacia: considerare l'IA come "un nuovo competente membro del team, che conosce tutti i linguaggi di programmazione ma non il contesto aziendale, non comprende la codebase esistente ed è all'oscuro delle procedure operative di Stripe".

Questa mentalità ha cambiato il modo in cui chi si occupa di sviluppo formula i prompt per gli assistenti IA. Invece di aspettarsi magie, ha imparato a fornire il contesto necessario: segnalare la documentazione, mostrare esempi di codice e spiegare i pattern dell'architettura. Il team ha rafforzato questo approccio tramite presentazioni plenarie per le figure tecniche, sessioni di formazione dedicate e "pulsanti di suggerimento" posizionati strategicamente in tutti gli strumenti interni. Gli esempi locali si sono rivelati più efficaci della formazione centralizzata. I team che hanno individuato prompt efficaci per le specifiche codebase hanno condiviso questi pattern con gli altri membri del proprio gruppo, generando un trasferimento organico di conoscenze. Per il team di MacVicar, quest'attività formativa è importante quanto gli strumenti stessi. Questo approccio all'onboarding, che considera l'IA come un collaboratore che necessita di contesto anziché come un sostituto, rispecchia la visione condivisa da Stripe e Anthropic sul futuro dello sviluppo assistito dall'IA.

I risultati: procedere verso lo sviluppo di agenti IA all'insegna dell'affidabilità 

I team di programmazione segnalano una maggiore soddisfazione nei confronti dei propri strumenti. Sebbene il team non abbia isolato metriche attribuibili a un singolo assistente IA, gli indicatori sono positivi su tutta la linea. Un esempio concreto: un team ha utilizzato i modelli Claude per migrare 10.000 righe di codice da Scala a Java in quattro giorni, un progetto che avrebbe richiesto circa 10 settimane di sviluppo manuale. Questa migrazione ha permesso l'adozione di una versione più recente del JDK, consentendo miglioramenti delle prestazioni in precedenza ostacolati dallo sforzo manuale necessario. "Il morale è alto", ha dichiarato MacVicar. "Alle persone piace. L'atmosfera è ottima".

La vera ambizione è all'orizzonte. Stripe mantiene un'affidabilità del 99,9995% e MacVicar vede negli agenti IA la via per raggiungere standard ancora più elevati. "Se ci affidiamo all'intervento umano, i tempi si misurano in minuti. Se disponiamo di un agente, possiamo misurarli in secondi".

Il team sta sperimentando Claude Agent SDK per sviluppare strumenti specializzati mirati al rilevamento e alla risoluzione degli incidenti. In un settore in cui i tempi di inattività incidono direttamente sui ricavi dei clienti, ridurre di minuti i tempi di risposta si traduce in un valore tangibile.

MacVicar suddivide questa opportunità in quattro quadranti: solo esseri umani, umani con agenti, agenti con umani e solo agenti. "Ci stiamo spingendo verso l'integrazione di umani con agenti e agenti con umani", ha affermato. "L'obiettivo è arrivare al quadrante superiore, quello dei soli agenti".

Per il momento, Stripe sta ancora valutando quale strumento IA sia più efficace nell'ambito della propria suite. Gli sforzi profusi in un'estesa implementazione, in una distribuzione sicura e nella formazione dei team di programmazione hanno posto le basi per qualsiasi sviluppo futuro in questo settore in rapida evoluzione.