Del 17% al 40% en seis meses
Más del 40% de las solicitudes de extracción abiertas en GitHub en septiembre de 2026 comenzaron con un agente de IA, según el informe Octoverse 2026 de la compañía, publicado el 28 de octubre. Eso supone unos 110 millones de solicitudes de extracción en un solo mes, aproximadamente seis veces el volumen de marzo, cuando los agentes representaban el 17% del total.
Los desarrolladores enviaron código 17.900 millones de veces durante los doce meses cubiertos por el informe, más que en 2024 y 2025 combinados. La ventana de medición abarcó del 1 de octubre de 2025 al 30 de septiembre de 2026, y GitHub detectó la actividad de los agentes mediante señales de la plataforma y no por autoinforme de los usuarios.
Cambios más grandes, revisión más pesada
Las solicitudes de extracción iniciadas por agentes modificaron varios archivos el 87% de las veces, frente al 79% de las abiertas por personas. Ese patrón importa para los revisores: un cambio que toca muchos archivos es más difícil de comprobar que una corrección de una línea, y la capacidad de revisión no ha crecido al mismo ritmo que la capacidad de generación.
GitHub también ha reportado repetidas caídas a gran escala a medida que aumentaba la carga de procesamiento. La compañía amplió su capacidad en millones de núcleos de cómputo durante el año, y sus publicaciones de ingeniería describen cambios en las colas y los límites de velocidad implementados para mantener la plataforma estable durante las horas punta.
Las herramientas convergen en el mismo punto de referencia
El informe llegó junto con nuevos datos de producto. Copilot Fusion de GitHub, ahora disponible de forma general, obtuvo 60,0 en el Coding Agent Index v2.0 del evaluador independiente Artificial Analysis el 28 de octubre. Una configuración de comparación de Claude Code con Claude Opus 5.5 Max obtuvo 61,7, una diferencia de 1,7 puntos.
Esas cifras sugieren que los principales agentes de programación están cerca en las tareas de referencia, lo que desplaza la competencia hacia la fiabilidad, la calidad de la revisión y el costo por cambio fusionado. Los equipos de ingeniería contactados por publicaciones del sector dicen que el cuello de botella se ha trasladado de escribir código a verificarlo, y varios están probando solicitudes de extracción generadas por agentes con controles automatizados más estrictos antes de que las lea una persona.
La próxima cifra que vale la pena observar son las horas de revisión por solicitud de extracción fusionada. Si eso sigue aumentando mientras crece la producción, los agentes están moviendo el trabajo de lugar en lugar de eliminarlo.