34.300 millones de commits en un año: los agentes de IA ya arrancan más del 40 % de las propuestas de código en GitHub

• Adrián Villellas @AdrianVillellas
• Ingeniero informático, divulgador y creador de contenido tecnológico desde 2017, escribiendo para blogs y medios tanto en español como en inglés.
• • 14/11/2026 09:45
  • Actualizado: 14/11/2026 09:45

GitHub, la plataforma para guardar y compartir código, registró 34.300 millones de commits en doce meses. Un año antes había contado 12.900 millones. Cada commit es una copia guardada de los cambios hechos en un programa, y el recuento va de octubre de 2025 a septiembre de 2026.

La cifra aparece en Octoverse 2026, el informe anual que la compañía publicó el 28 de octubre. Según ese documento, más del 40 % de las pull requests de septiembre nació de un borrador escrito por agentes de IA. En marzo eran el 17 %.

Una pull request es la propuesta de cambio que otros revisan antes de incorporarla a un proyecto. Los agentes son programas que reciben un encargo y lo ejecutan por su cuenta durante varios pasos.

De 12.900 a 34.300 millones

Los envíos de código a la plataforma alcanzaron los 17.900 millones, más que la suma de 2024 y 2025. Las pull requests aceptadas llegaron a 1.300 millones, con una media de 3,5 millones al día. Hace dos años eran 402 millones.

GitHub Actions, el sistema que compila y prueba programas de forma automática, ejecutó 1.440 trabajos por segundo. Son 124 millones al día.

Los repositorios creados este año con un archivo de configuración para agentes acumularon ocho veces más commits de media que los nuevos sin él. Un repositorio es la carpeta en línea donde vive un proyecto con su historial. GitHub lo presenta como «señal» de que esos equipos van a otro ritmo.

Septiembre, el mes del 40 %

Solo en septiembre, los agentes iniciaron 110 millones de pull requests, unas seis veces el volumen de marzo. «Para una parte creciente del trabajo, el primer paso es ahora dirigir a un agente», escribe GitHub en el informe.

Alrededor del 87 % de esas propuestas toca varios archivos. En las que no se detecta ningún agente, el porcentaje baja al 79 %.

En febrero, el 83 % de las propuestas con agente se aceptaba en menos de dos semanas. El resto estaba en el 86 %. Siete meses después, las primeras llegaban al 90 % y las otras seguían igual.

Dentro de GitHub Copilot, pariente del Copilot de Microsoft, el 55 % de los usuarios mensuales ya recurre a funciones de agente. Hace un año lo hacía el 35 %. La modalidad en la que el agente resuelve solo una tarea creció un 230 %.

Junio torció la curva

La actividad subió de manera constante desde enero y se disparó alrededor de junio, «como si los desarrolladores de todas partes hubieran visto a la vez nuevas posibilidades». GitHub lo atribuye a mejores modelos y a agentes capaces de seguir una tarea durante días.

Desde ese mes, cerca del 55 % de los commits procede de repositorios completamente nuevos. Quienes enviaron código en el último año llevan de media 36 meses registrados.

En septiembre, el 61 % de los usuarios de Copilot que elegía el modelo a mano empleó más de uno. Los clientes de pago utilizaron 47 modelos distintos, y ninguno superó el 25 % de las peticiones.

225 millones de desarrolladores

Estados Unidos encabeza la lista de la plataforma con 38,3 millones e India le sigue con 32 millones. Cada uno sumó más de 10 millones este año. Detrás aparecen China, con 12,4 millones, y Brasil, con 10,2.

España no figura entre los diez primeros países. El informe la menciona junto a Francia como foco de empresas emergentes de inteligencia artificial.

Por primera vez, la compañía ha clasificado los repositorios públicos por sectores económicos. Construcción lidera el uso de agentes, con cerca del 9 % de repositorios que tienen pull requests abiertas por uno.

En minería, sanidad y agricultura ocurre lo contrario. Más de cuatro de cada diez repositorios mencionan la IA, pero menos del 3 % recibe propuestas de un agente.

Entre los ejemplos que cita GitHub hay un sistema de alertas de catástrofes en nepalí. También menciona un proyecto de la NASA para ejecutar programas a bordo de naves espaciales.

Un recuento con letra pequeña

Todas estas cifras salen de los datos internos de GitHub, que además vende Copilot. El informe no menciona ninguna auditoría externa ni dice cuántos errores introdujeron esas propuestas automáticas.

El glosario define la señal de agentes como «un mínimo, ya que puede que no se detecte todo el uso de agentes». Los totales de 2024 y 2025 están recalculados con las mismas definiciones y el mismo periodo, de octubre a septiembre, e incluyen repositorios privados. Por eso pueden no coincidir con los de la edición de 2025.

De los 43 modelos de previsión que GitHub ejecutó hasta 2031, 21 anticipan que los desarrolladores se multiplicarán por tres o más. Solo tres se quedan por debajo del doble.

La IA ya aporta código a proyectos populares como el emulador RPCS3, en sus versiones para macOS y FreeBSD. GitHub cierra su análisis con una defensa del papel humano. «Alguien sigue teniendo que decidir si funciona, si encaja y si es bueno», concluye el texto.

El informe se ha publicado en el blog oficial de GitHub, con una aclaración metodológica del 6 de noviembre.

Crédito de la imagen: GitHub.