GitHub va publicar Octoverse 2026 el 28 d'octubre. Entre totes les seves xifres n'hi ha una que canvia la conversa a qualsevol equip de desenvolupament: al setembre de 2026, més del 40 % de les pull requests de la plataforma van començar amb un primer esborrany escrit per un agent. Al març eren el 17 %.
La idea que defensa aquest insight: si el primer esborrany ja l'escriu un agent, el que distingeix un equip no és escriure codi. És el que hi ha abans, què es demana i amb quins criteris d'acceptació, i el que hi ha després, què comprova una màquina i on decideix una persona perquè hi ha risc. El mateix informe ho diu a la seva última secció: algú ha de continuar decidint «whether it works, whether it belongs, and whether it's good».
Què diu Octoverse 2026 sobre els agents
Octoverse compta l'activitat de GitHub entre l'1 d'octubre de 2025 i el 30 de setembre de 2026, en repositoris públics i privats. Aquestes són les xifres que toquen com treballa un equip:
Límit Són dades de GitHub sobre la seva pròpia plataforma, que inclou codi obert i projectes personals: no són una mostra d'equips d'empresa. A més, GitHub avisa que el seu senyal d'agent és un mínim, perquè no detecta tot l'ús. I l'informe no dona xifres de defectes ni d'errors del codi fet amb agents.
Les eines van en la mateixa direcció. El mateix dia, GitHub va presentar la seva aplicació de Copilot com una eina «designed from the ground up for agentic software delivery», amb un lema que ho resumeix tot: «From issue to merge, in one app». No és una avaluació del producte; és el senyal que l'agent ja no és un assistent que suggereix línies, sinó qui obre el canvi.
Que es fusioni més no vol dir que serveixi més
La xifra que més es citarà és la de fusió: les pull requests d'agents ja s'accepten més que les altres. Diu que aquests esborranys s'accepten més sovint, i res més. Una pull request fusionada diu que algú la va acceptar, no que el canvi fos el que calia.
Un estudi sobre el desplegament d'agents en una gran empresa ho diu amb aquestes paraules. Emerson Murphy-Hill, Jenna Butler i Alexandra Savelieva van analitzar desenes de milers d'enginyers durant el desplegament de Claude Code i GitHub Copilot CLI a Microsoft a principis de 2026: els qui van adoptar l'agent van fusionar al voltant d'un 24 % més de pull requests. I els mateixos autors avisen que «a merged PR is not the same as the value it delivers». Ho expliquem amb més detall a els agents de codi no s'adopten per decret.
Més esborranys acceptats amb el mateix nombre de persones revisant també té un cost: l'atenció de qui revisa. És l'embús que descrivim a més codi, el mateix lliurament. DORA ho resumeix al seu informe de 2025: la IA és «an amplifier, magnifying an organization's existing strengths and weaknesses». Un equip que ja sabia què demanar i com comprovar-ho hi guanya; un que no, produeix més del mateix.
El que el teu equip continua decidint
Si l'esborrany ja no és la feina, la feina es mou als dos extrems del canvi. Així es reparteix en un equip que treballa amb agents:
| Abans de l'esborrany | L'esborrany | Després de l'esborrany | |
|---|---|---|---|
| Què es fa | Decidir què es canvia, per què, amb quins límits i com se sabrà que està bé | Escriure el codi del canvi | Comprovar que funciona, que encaixa i que és bo |
| Qui ho fa | Persones de l'equip, per escrit | L'agent, cada vegada més (més del 40 % de les pull requests a GitHub) | Una màquina, el que es pot comprovar; una persona, on hi ha risc |
| Què deixa | Una especificació amb criteris d'acceptació | Una pull request | Una decisió registrada: es fusiona, es corregeix o es descarta |
Elaboració d'onext a partir d'Octoverse 2026 (GitHub, 2026-10-28)
La columna de l'esquerra és l'Spec-Driven Development (SDD), el desenvolupament guiat per especificacions: escriure què ha de fer el canvi abans que ningú, persona o agent, n'escrigui el codi. No és burocràcia nova; és el que l'agent necessita per no inventar el que falta. Els criteris d'acceptació d'aquesta especificació són, a més, el que una màquina pot comprovar després, com expliquem a la teva spec ja és un eval.
La columna de la dreta té un límit clar: no tot ho decideix una màquina. On signa una persona, i per què allà i no a tot arreu, ho expliquem a specs i agents: on se signa.
Octoverse dona una pista sobre els equips que més fan servir agents. Entre els repositoris creats aquest any, els que tenen un fitxer de configuració de l'agent registren de mitjana vuit vegades més commits que els que no en tenen. És una correlació i no prova que el fitxer causi res, però apunta en una direcció raonable: qui treballa molt amb agents acaba escrivint com hi vol treballar. Què ha d'anar en aquest fitxer, i què no, és a CLAUDE.md en equips: context, no control.
L'agent escriu cada vegada més del primer esborrany. El que el teu equip demana abans i el que comprova després continua sent feina de persones.
Tres preguntes per al teu equip aquesta setmana
No cal esperar a tenir la xifra del teu equip per començar. N'hi ha prou de mirar les últimes pull requests que va obrir un agent i respondre:
- Hi havia res escrit abans de l'esborrany? Si l'agent va treballar amb una línia d'una issue, el que faltava ho va decidir ell.
- Què va comprovar una màquina i què una persona? Si la resposta és «una persona ho va mirar tot», la revisió serà el següent embús.
- Com sabeu si lliureu millor? El nombre de pull requests fusionades no ho diu. El temps fins a producció, els errors després de desplegar i el retreball, sí: què mesurar és a KPIs per a equips de desenvolupament amb IA.
Si les vols respondre amb calma amb algú que ho veu des de fora, el diagnòstic és gratuït. Abans, pots llegir com instal·lem el mètode a AI-Accelerated Development.
Preguntes freqüents
Què és Octoverse 2026?
És l'informe anual de GitHub sobre l'activitat a la seva plataforma, publicat el 28 d'octubre de 2026. Cobreix l'any que va de l'1 d'octubre de 2025 al 30 de setembre de 2026 i inclou repositoris públics i privats, llevat que s'indiqui una altra cosa.
Quantes pull requests ja comencen amb un agent?
Segons Octoverse 2026, al setembre de 2026 més del 40 % de les pull requests de GitHub van començar amb un primer esborrany d'un agent, davant del 17 % del març: uns 110 milions només al setembre. GitHub avisa que és un mínim, perquè no detecta tot l'ús d'agents.
Les pull requests d'agents es fusionen més?
Al setembre, el 90 % de les pull requests amb un agent es van fusionar en dues setmanes, davant d'al voltant del 86 % de les que no tenien cap agent detectat. Al febrer era al revés: 83 % davant d'un 86 %. Que es fusioni més no diu res de si el canvi era el correcte ni de quant valor lliura.
Serveixen aquestes dades per a la meva empresa?
Com a senyal de mercat, sí; com a referència exacta, no. Són dades de GitHub sobre la seva pròpia plataforma, que inclou codi obert i projectes personals, així que no representen un equip d'empresa concret. El que és útil és mesurar al teu equip com canvia el lliurament, no comparar-se amb la mitjana de GitHub.
Què ha de canviar al meu equip si l'agent escriu el primer esborrany?
El que passa abans i després del codi. Abans: què es demana, amb quins criteris d'acceptació i amb quins límits, és a dir, l'especificació. Després: què comprova una màquina i en quins punts decideix una persona perquè hi ha risc.
Un fitxer de configuració de l'agent es nota en l'activitat del repositori?
Octoverse diu que, entre els repositoris creats aquest any, els que tenen un fitxer de configuració de l'agent registren de mitjana vuit vegades més commits que els que no en tenen. És una correlació: no prova que el fitxer causi res. Sí que suggereix que els equips que més fan servir agents escriuen abans com volen treballar-hi.
Fonts
- GitHub Staff, «Octoverse: Commits, pushes, reach new highs in 2026 as developers build with agents», GitHub Blog, 28 d'octubre de 2026.
- Jay Parikh, «GitHub Universe 2026: Evolving every layer of the stack», GitHub Blog, 28 d'octubre de 2026.
- Emerson Murphy-Hill, Jenna Butler i Alexandra Savelieva, «Adoption and Impact of Command-Line AI Coding Agents: A Study of Microsoft's Early 2026 Rollout of Claude Code and GitHub Copilot CLI», arXiv:2607.01418, 1 de juliol de 2026.
- DORA, «State of AI-assisted Software Development 2025», 2025.
Bernat López és fundador i CEO d'onext, boutique d'IA. Acompanya equips de desenvolupament i de producte a treballar amb IA amb mètode —especificació abans de programar, una persona que decideix on hi ha risc i Spec-Driven Development— i aplica a la seva pròpia empresa el que proposa: onext funciona amb el seu propi sistema agèntic.
LinkedIn →