El 5 de enero, los empleados de Cursor volvieron del fin de semana largo a una reunión general con una presentación de diapositivas titulada "Tiempo de guerra".

Durante ese receso, quienes trabajaban con el último modelo de Anthropic, Opus 4.5, detectaron algo incómodo: sus capacidades de programación habían avanzado tanto que los desarrolladores ya no necesitaban revisar cada línea del resultado. En vez de trabajar junto a un asistente de IA dentro del editor de código de Cursor, podían dar instrucciones generales a agentes autónomos y recibir funciones completas o, muchas veces, hasta el producto final. Y eso era un problema.

Cursor nació con una premisa distinta. Su director ejecutivo, Michael Truell, lo describió ante Forbes en 2024 como una especie de "Google Docs para programadores": un editor colaborativo donde humanos e IA refinaban código en conjunto.

Pero si la IA ya no necesitaba un colaborador humano, surgió una pregunta clave: ¿para qué usar el editor? Si escribir y editar código línea por línea dejó de ser central en el trabajo de un programador, la idea principal del producto de Cursor quedó de golpe bajo discusión.

En esa reunión general, la dirección de Cursor advirtió que los meses siguientes traerían turbulencias. Algunos proyectos podían cancelarse y varias prioridades podían cambiar. El nuevo mandato de la empresa recibió el nombre de "P0 #1" (prioridad cero): "Construir el mejor modelo de codificación".

No se trataba del mejor envoltorio. Se trataba del mejor modelo. Digamos que fue un cambio de clima. Dentro de Cursor, pareció un ajuste de cuentas.

Y eso es lo que vuelve este momento tan impactante. Hasta hace poco, Cursor parecía casi imparable. La compañía arrancó 2025 con cerca de US$ 100 millones en ingresos anualizados. Para noviembre, esa cifra ya había superado los US$ 1.000 millones. Su última ronda de financiación valoró a la compañía en casi US$ 30.000 millones, lo que convirtió a sus cuatro cofundadores en multimillonarios y ubicó a Cursor entre las 20 empresas privadas más valiosas del mundo.

Pero en la IA, el impulso que percibe el mercado puede aparecer o desaparecer de un día para el otro.

En febrero, después de que Anthropic lanzara una versión todavía más avanzada de Opus, X empezó a llenarse de fundadores de startups que aseguraban que sus equipos habían dejado Cursor. Según planteaban, los creadores de modelos como Anthropic y OpenAI terminarían por quedarse con esa capa de codificación.

"La mayoría de las empresas que mencioné… su opinión es que Cursor está obsoleto hoy en día", dijo el cofundador y ex director general de Insight Partners, Jerry Murdock, en el podcast de 20VC la semana pasada.

Pero las cifras ponen en duda ese relato. Según una fuente al tanto de las finanzas de Cursor, los ingresos anualizados ya superaron los US$ 2.000 millones, con una duplicación en apenas tres meses. Los datos de las compañías de tarjetas corporativas Ramp y Brex muestran que los ingresos mantuvieron su crecimiento hasta febrero, aunque Ramp señala que las tasas de adopción de Cursor entre las empresas que compran productos de IA caen levemente. Aún no está claro si el fuerte avance de Claude Code afectará, al final, el crecimiento de Cursor.

Dentro de la empresa, los directivos de Cursor saben que el futuro del desarrollo de software no pasa por escribir líneas de código. Para responder a ese escenario, trabajaron en la capacidad de investigación necesaria para superar a Anthropic y OpenAI en la carrera por lanzar los mejores modelos de codificación, a partir de la publicación de estudios y del uso de grandes volúmenes de datos privados. Además, empezaron a priorizar los contratos con grandes empresas, que pueden resultar más estables que las suscripciones de consumo.

Por ahora, el crecimiento sostenido de Cursor arrastra una fuerte dosis de ansiedad. Dentro de la startup, el seguimiento de ingresos se volvió tan problemático que la compañía dejó de informar las cifras diarias en su canal de Slack #numbers, según personas al tanto de esa decisión.

Campus universitario de élite

Fundada en 2022 por cuatro amigos del MIT, Cursor arrancó con la creación de modelos para ayudar a ingenieros mecánicos a diseñar piezas físicas. Sin embargo, los cofundadores no tenían experiencia en esa área. Entonces cambiaron de rumbo y dieron con su producto estrella: un editor de código que ganó una popularidad enorme. Los modelos de codificación ultrarrápidos de la compañía ayudaron a empujar el fenómeno de la "codificación por vibración", una práctica con la que las personas podían escribir, o incluso decir, instrucciones en inglés simple a modelos de IA para crear aplicaciones web completas.

Los fundadores de Cursor, y buena parte de sus 400 empleados, tienen cerca de 25 años, y la startup se parece menos a una empresa que a un campus universitario de élite. Los empleados se sacan los zapatos antes de entrar a la oficina. Muchas veces, el personal trabaja después de la medianoche, se ducha en la oficina y vive a pocas cuadras del lugar.

Hace un año, Cursor era conocida como la startup cuyo producto se volvió tan viral que superó los US$ 100 millones en ingresos anuales con apenas 20 empleados y ningún equipo comercial. Su expansión veloz atrajo la atención de firmas fuertes de capital de riesgo como Accel, Andreessen Horowitz y Thrive Capital. Además, consiguió acceso privilegiado a algunos de los mejores modelos. En 2025, Anthropic le dio acceso anticipado a sus modelos y usó sus comentarios para mejorar esas capacidades, en una relación de competencia y colaboración al mismo tiempo.

A medida que la empresa sumó hasta cerca de 400 empleados, ocupó cuatro edificios en el barrio de North Beach e incluso tomó el espacio publicitario de la parada de colectivo ubicada entre sus oficinas para instalar un cartel publicitario con los nombres de sus empleados: la versión de Cursor de garabatear nombres en la pared de un baño.

El cambio hacia los agentes

A comienzos del año pasado, Anthropic llamó a Cursor, que en ese momento era su mayor cliente, para mostrarle una vista previa de un nuevo producto llamado Claude Code, una herramienta de línea de comandos con una interfaz mínima que les permitía a los desarrolladores lanzar rápido ejércitos de agentes de codificación.

A primera vista, no parecía que fuera a competir de manera directa con el editor de código de Cursor. Pero eso ya no es así. Claude Code superó los US$ 1.000 millones en ingresos anualizados en seis meses y el mes pasado llegó a US$ 2.500 millones, por encima de Cursor. Mientras tanto, OpenAI avanzó en la misma dirección. Después de relanzar su agente de codificación Codex en abril de 2025, su director ejecutivo, Sam Altman, afirmó que la app se descargó más de un millón de veces en su primera semana.

Los fundadores de startups le dijeron a Forbes que el cambio es profundo. En lugar de escribir código línea por línea, muchos desarrolladores ahora coordinan agentes: les asignan tareas, revisan resultados y ordenan varios procesos en paralelo.

"Es el cambio más grande y fundamental en el desarrollo de software desde sus inicios", afirma Andrew Hsu, cofundador y director de tecnología de Speak, la app de tutoría de idiomas con IA. El equipo de 50 ingenieros de la compañía usa agentes de codificación, sobre todo Claude Code, aunque en algunos casos también recurre a Codex, para entregar funciones en cuestión de semanas y no de meses. Cursor todavía cumple un papel en la revisión de cambios, afirmó, pero su peso pierde fuerza.

"Eliminar el producto"

Los valores internos de Cursor incluyen una directiva tajante: "Eliminar el producto". La frase parte de una idea concreta: el futuro de la empresa está en agentes de codificación como Claude Code y Codex. La semana pasada, Cursor anunció actualizaciones importantes para su producto "Agentes en la Nube". Ahora, varios agentes pueden ocuparse de tareas distintas al mismo tiempo dentro de su propio espacio de trabajo y dejar registro de lo que hicieron.

Internamente, la conducción de Cursor apuesta a que las empresas van a valorar un producto que no dependa de un solo proveedor de modelos, una preocupación cada vez mayor entre los desarrolladores a medida que esas capacidades mejoran día a día y la balanza puede inclinarse para cualquier lado.

Al mismo tiempo, Cursor también intenta reducir su dependencia de Anthropic y OpenAI. Su idea es que un modelo de codificación más chico y especializado, entrenado con datos propios, puede competir bien incluso cuando sus rivales invierten en modelos de frontera cada vez más grandes. Según fuentes al tanto de la empresa, hoy cerca de 20 investigadores de IA trabajan en los modelos Composer. Esos desarrollos parten de modelos chinos de código abierto potentes, como DeepSeek, Kimi y Qwen, y después se ajustan con entrenamiento adicional y aprendizaje por refuerzo a partir de los datos de Cursor. Esos esfuerzos ya dieron resultados. Composer 1.5 es rápido, hoy es el segundo modelo más usado de la plataforma y le cuesta bastante menos a Cursor que pagar por los grandes modelos de Anthropic. Para los desarrolladores, de todos modos, sigue siendo caro: Composer 1.5 cuesta US$ 3,5 por millón de tokens de entrada, mientras que el Codex GPT-5.3 de OpenAI cuesta US$ 1,75 dentro de Cursor, según su sitio web.

El costo sigue como un desafío permanente. Los principales competidores de Cursor están dispuestos a aplicar subsidios agresivos. Según una persona al tanto del análisis interno de la compañía, Cursor estimó el año pasado que una suscripción a Claude Code de US$ 200 por mes podía consumir hasta US$ 2.000 en computación, lo que sugiere un subsidio importante de parte de Anthropic. Hoy, ese subsidio parece incluso más agresivo, ya que ese plan de US$ 200 puede consumir cerca de US$ 5.000 en computación, según otra persona que consultó los análisis sobre los patrones de gasto en computación de la empresa.

Cursor también subsidia a algunos usuarios, aunque da la impresión de que en una escala menor que Anthropic. La empresa arrastra márgenes negativos en las suscripciones de consumo, pero sus planes corporativos trabajan con márgenes positivos, según una persona al tanto de sus finanzas. Las compañías que usan Cursor pueden elegir el plan Teams, orientado a startups y fácil de cancelar, o negociar un contrato corporativo, pensado para organizaciones de mayor tamaño.

Expandir el negocio corporativo aparece como una vía hacia la estabilidad. Los contratos empresariales tardan más en cerrarse, pero tienen menos riesgo de pérdida de clientes. Cursor apenas perdió uno o dos clientes de ese segmento, según una persona al tanto de la empresa. Sin embargo, esos contratos, muy buscados por las tecnológicas, durante mucho tiempo representaron una porción menor del negocio de Cursor: en noviembre del año pasado, apenas el 13,6 % de sus ingresos anualizados provenía de contratos empresariales, según documentos que consultó Forbes. Hoy, cerca del 60 % de sus ingresos llega desde empresas, según una persona al tanto de Cursor, aunque Forbes no logró determinar qué parte de ese total corresponde a planes empresariales.

El perfil del personal de la compañía ahora refleja su apuesta por el negocio corporativo: la mitad del equipo trabaja en áreas vinculadas al lanzamiento al mercado. El equipo de ventas cerró contratos con grandes clientes como Meta y Nvidia, según personas al tanto de sus planes.

La presión, de todos modos, aumenta. En febrero, más de 90 empleados de la startup de servicios hipotecarios Valon cancelaron sus suscripciones a Cursor. El motivo fue directo: ya no necesitaban el editor. En su lugar, eligieron los agentes de Claude Code para automatizar todo el trabajo de principio a fin, como migrar datos entre sistemas o corregir errores. Según el director ejecutivo Andrew Wang, esas tareas se hacían "diez veces más rápido".

Mientras el mundo del desarrollo de software enfrenta el impacto de la codificación autónoma, aparece un paradigma todavía más nuevo alrededor de los sistemas multiagente: imaginá a un solo desarrollador al frente de un equipo de decenas de agentes, cada uno con su propio rol y función, casi como si fueran compañeros de trabajo humanos.

Ahora, Cursor busca la mejor forma de crear una herramienta capaz de gestionar cientos de agentes al mismo tiempo, algo que internamente llaman "modo de trabajo pesado". Hay problemas complejos por resolver. Necesitan definir cuál es la mejor manera de asignarle funciones especializadas a cada agente. A veces, cuando los agentes detectan que tienen tantos compañeros de trabajo, se vuelven perezosos y rinden menos de lo necesario, igual que las personas.

*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com