La spinta degli agenti sui dati GitHub e i confini della misurazione

Il 28 ottobre 2026, in concomitanza con la conferenza GitHub Universe, GitHub ha pubblicato il rapporto annuale Octoverse relativo al periodo compreso tra il 1° ottobre 2025 e il 30 settembre 2026. I dati auto-dichiarati dall'azienda indicano un'attività circa triplicata: i push hanno raggiunto 17,9 miliardi (superando la somma di 2024 e 2025 presi insieme), i commit sono stati 34,3 miliardi e le pull request unite (merged) 1,3 miliardi, pari a circa 3,5 milioni al giorno. L'elemento di maggiore rottura riguarda gli agenti di programmazione: a settembre 2026 oltre il 40% delle pull request è partito da una bozza iniziale generata da un agente (contro il 17% di marzo), per un totale di circa 110 milioni di pull request avviate da agenti nel solo mese di settembre, circa sei volte il volume di marzo. Nel documento la società specifica che questa percentuale "is a floor, since not all agent use may be detected"; affianco a questa dichiarazione occorre però rilevare che la nota non descrive il metodo di tracciamento adottato e limita il conteggio alla sola bozza iniziale, senza chiarire quanto codice definitivo sia stato scritto dall'intelligenza artificiale né quante di queste richieste siano poi state effettivamente unite nei repository. Secondo quanto riportato da The Next Web, l'accelerazione dell'attività degli agenti si è concentrata a partire da giugno, quando gli strumenti sono stati messi in grado di operare su più giorni e in ambiente cloud.

Sul piano geografico, la piattaforma conta oltre 225 milioni di sviluppatori complessivi, guidati da Stati Uniti (38,3 milioni) e India (32,0 milioni), ciascuno con oltre 10 milioni di nuovi utenti nell'anno; l'Italia non figura nella classifica dei primi dieci paesi pubblicata nel rapporto. Tra i linguaggi, TypeScript è primo, seguito da Python e JavaScript. Rust si distingue per la crescita percentuale più alta tra i linguaggi principali: la redazione del rapporto lo descrive come "raddoppiato", sebbene i grafici presenti nello stesso documento indichino un incremento del 162% anno su anno. Cambia anche l'interazione con i modelli linguistici: a settembre il 61% degli utenti di Copilot che seleziona manualmente il modello ne ha impiegati più di uno (rispetto al 50% di quattro mesi prima), con l'uso di 47 modelli distinti tra gli utenti paganti e nessun singolo sistema sopra il 25% delle richieste.

Contemporaneamente alla diffusione del rapporto, la società ha annunciato la disponibilità di Copilot Fusion e l'introduzione di un modello di pagamento basato su crediti per i clienti Enterprise. Secondo GitHub, sull'Artificial Analysis Coding Agent Index la variante Fusion Max si colloca entro due punti da Opus 5.5 Max, a metà del costo e con il 40% di tempo in meno per compito. Si tratta di dati dichiarati dall'azienda e non verificati in modo indipendente. Nello stesso post Jay Parikh, EVP CoreAI di Microsoft, ha scritto che il software scritto finora sarà "less than 1% of the software we'll write in the next five years".

Misurare la trasformazione del software contando l'aumento vertiginoso delle bozze automatiche rischia di farci confondere il volume della produzione con la solida architettura dei sistemi. Un milione di righe generate in più non equivale automaticamente a un'ingegneria migliore. — Olya