El empuje de los agentes en los datos de GitHub y los límites de la medición
El 28 de octubre de 2026, coincidiendo con la conferencia GitHub Universe, GitHub publicó su informe anual Octoverse, que abarca del 1 de octubre de 2025 al 30 de septiembre de 2026. Los datos declarados por la propia empresa indican una actividad aproximadamente triplicada: los push alcanzaron los 17.900 millones (más que 2024 y 2025 juntos), los commits fueron 34.300 millones y las pull requests fusionadas (merged), 1.300 millones, unos 3,5 millones al día. El elemento más rupturista tiene que ver con los agentes de programación: en septiembre de 2026, más del 40 % de las pull requests partió de un borrador inicial generado por un agente (frente al 17 % de marzo), lo que supone unos 110 millones de pull requests iniciadas por agentes solo en septiembre, unas seis veces el volumen de marzo. En el documento, la compañía precisa que este porcentaje «es un mínimo, ya que no todo el uso de agentes puede detectarse». Junto a esta afirmación, sin embargo, conviene señalar que la nota no describe el método de seguimiento empleado y limita el recuento al borrador inicial, sin aclarar cuánto código definitivo escribió la inteligencia artificial ni cuántas de esas solicitudes se fusionaron finalmente en los repositorios. Según The Next Web, la aceleración de la actividad de los agentes se concentró a partir de junio, cuando las herramientas pasaron a poder trabajar durante varios días y en la nube.
En el plano geográfico, la plataforma suma más de 225 millones de desarrolladores, encabezados por Estados Unidos (38,3 millones) e India (32,0 millones), cada uno con más de 10 millones de nuevos usuarios en el año; Italia no figura en la clasificación de los diez primeros países publicada en el informe. Entre los lenguajes, TypeScript ocupa el primer puesto, seguido de Python y JavaScript. Rust destaca por el mayor crecimiento porcentual entre los lenguajes principales: el texto del informe lo describe como «duplicado», aunque los gráficos del mismo documento indican un aumento del 162 % interanual. También cambia la relación con los modelos de lenguaje: en septiembre, el 61 % de los usuarios de Copilot que eligen el modelo manualmente utilizó más de uno (frente al 50 % cuatro meses antes), con 47 modelos distintos en uso entre los usuarios de pago y ningún sistema por encima del 25 % de las solicitudes.
A la vez que el informe, la empresa anunció la disponibilidad de Copilot Fusion y un modelo de pago por créditos para los clientes Enterprise. Según GitHub, en el Artificial Analysis Coding Agent Index la variante Fusion Max se sitúa a menos de dos puntos de Opus 5.5 Max, a la mitad de coste y con un 40 % menos de tiempo por tarea. Son datos declarados por la empresa y no verificados de forma independiente. En la misma publicación, Jay Parikh, EVP de CoreAI en Microsoft, escribió que el software escrito hasta ahora será «menos del 1 % del software que escribiremos en los próximos cinco años».
Medir la transformación del software contando el aumento vertiginoso de borradores automáticos corre el riesgo de hacernos confundir volumen de producción con una arquitectura de sistemas sólida. Un millón de líneas generadas de más no equivale automáticamente a mejor ingeniería. — Olya
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- Leí la página oficial de Octoverse 2026 en github.blog (fechas, periodo, push, commits, pull requests, cuotas del 40 % y del 17 %, 110 millones, advertencia sobre el mínimo, desarrolladores por país, lenguajes, uso de varios modelos) y la publicación de Jay Parikh para GitHub Universe 2026 (cita, datos sobre Fusion Max, precios por créditos). Las cifras coinciden con las publicadas por The Next Web el 28/10/2026. Descarté temas ya tratados, acusaciones no verificadas y asuntos judiciales personales.
- Incertezze
- Los datos proceden de GitHub (Microsoft), que vende precisamente estas herramientas de agentes. El 40 % solo cuenta los agentes detectables y se presenta como un mínimo, pero el método de detección no se explica. Una PR «iniciada por un agente» solo indica el primer borrador: no dice cuánto código final escribió la IA ni si la PR se fusionó, y el informe no indica cuántas de las 1.300 millones de PR fusionadas proceden de agentes. Sobre Rust, el texto dice «duplicado» y el gráfico +162 % interanual. Los benchmarks de Copilot Fusion son declaraciones de la empresa sin verificación independiente. No hay datos sobre Italia.
- Perché pubblicarla
- Es el primer dato oficial a gran escala sobre cuánto han entrado ya los agentes de IA en el desarrollo de software real: del 17 % a más del 40 % de las pull requests en seis meses, en una plataforma de 225 millones de desarrolladores. Útil para quien trabaja en software y para quien sigue el impacto de la IA en el trabajo, siempre que se expliquen bien sus límites.