GitHub publicó Octoverse 2026 el 28 de octubre. Entre todas sus cifras hay una que cambia la conversación en cualquier equipo de desarrollo: en septiembre de 2026, más del 40 % de las pull requests de la plataforma empezaron con un primer borrador escrito por un agente. En marzo eran el 17 %.
La idea que defiende este insight: si el primer borrador ya lo escribe un agente, lo que distingue a un equipo no es escribir código. Es lo que hay antes, qué se pide y con qué criterios de aceptación, y lo que hay después, qué comprueba una máquina y dónde decide una persona porque hay riesgo. El propio informe lo dice en su última sección: alguien tiene que seguir decidiendo «whether it works, whether it belongs, and whether it's good».
Qué dice Octoverse 2026 sobre los agentes
Octoverse cuenta la actividad de GitHub entre el 1 de octubre de 2025 y el 30 de septiembre de 2026, en repositorios públicos y privados. Estas son las cifras que tocan a cómo trabaja un equipo:
Límite Son datos de GitHub sobre su propia plataforma, que incluye código abierto y proyectos personales: no son una muestra de equipos de empresa. GitHub avisa además de que su señal de agente es un mínimo, porque no detecta todo el uso. Y el informe no da cifras de defectos ni de fallos del código hecho con agentes.
Las herramientas van en la misma dirección. El mismo día, GitHub presentó su aplicación de Copilot como una herramienta «designed from the ground up for agentic software delivery», con un lema que lo resume todo: «From issue to merge, in one app». No es una evaluación del producto; es la señal de que el agente ya no es un asistente que sugiere líneas, sino quien abre el cambio.
Que se fusione más no quiere decir que sirva más
La cifra que más se va a citar es la de fusión: las pull requests de agentes ya se aceptan más que las demás. Dice que esos borradores se aceptan más a menudo, y nada más. Una pull request fusionada dice que alguien la aceptó, no que el cambio fuera el que hacía falta.
Un estudio sobre el despliegue de agentes en una gran empresa lo dice con estas palabras. Emerson Murphy-Hill, Jenna Butler y Alexandra Savelieva analizaron a decenas de miles de ingenieros durante el despliegue de Claude Code y GitHub Copilot CLI en Microsoft a principios de 2026: quienes adoptaron el agente fusionaron alrededor de un 24 % más de pull requests. Y los propios autores avisan de que «a merged PR is not the same as the value it delivers». Lo contamos con más detalle en los agentes de código no se adoptan por decreto.
Más borradores aceptados con el mismo número de personas revisando también tiene un coste: la atención de quien revisa. Es el atasco que describimos en más código, la misma entrega. DORA lo resume en su informe de 2025: la IA es «an amplifier, magnifying an organization's existing strengths and weaknesses». Un equipo que ya sabía qué pedir y cómo comprobarlo gana; uno que no, produce más de lo mismo.
Lo que tu equipo sigue decidiendo
Si el borrador ya no es el trabajo, el trabajo se mueve a los dos extremos del cambio. Así se reparte en un equipo que trabaja con agentes:
| Antes del borrador | El borrador | Después del borrador | |
|---|---|---|---|
| Qué se hace | Decidir qué se cambia, por qué, con qué límites y cómo se sabrá que está bien | Escribir el código del cambio | Comprobar que funciona, que encaja y que es bueno |
| Quién lo hace | Personas del equipo, por escrito | El agente, cada vez más (más del 40 % de las pull requests en GitHub) | Una máquina, lo que se puede comprobar; una persona, donde hay riesgo |
| Qué deja | Una especificación con criterios de aceptación | Una pull request | Una decisión registrada: se fusiona, se corrige o se descarta |
Elaboración de onext a partir de Octoverse 2026 (GitHub, 2026-10-28)
La columna de la izquierda es el Spec-Driven Development (SDD), el desarrollo guiado por especificaciones: escribir qué tiene que hacer el cambio antes de que nadie, persona o agente, escriba el código. No es burocracia nueva; es lo que el agente necesita para no inventar lo que falta. Los criterios de aceptación de esa especificación son, además, lo que una máquina puede comprobar después, como explicamos en tu spec ya es un eval.
La columna de la derecha tiene un límite claro: no todo lo decide una máquina. Dónde firma una persona, y por qué ahí y no en todas partes, lo contamos en specs y agentes: dónde se firma.
Octoverse da una pista sobre los equipos que más usan agentes. Entre los repositorios creados este año, los que tienen un archivo de configuración del agente registran de media ocho veces más commits que los que no lo tienen. Es una correlación y no prueba que el archivo cause nada, pero apunta en una dirección razonable: quien trabaja mucho con agentes acaba escribiendo cómo quiere trabajar con ellos. Qué debe ir en ese archivo, y qué no, está en CLAUDE.md en equipos: contexto, no control.
El agente escribe cada vez más del primer borrador. Lo que tu equipo pide antes y lo que comprueba después sigue siendo trabajo de personas.
Tres preguntas para tu equipo esta semana
No hace falta esperar a tener la cifra de tu equipo para empezar. Basta con mirar las últimas pull requests que abrió un agente y responder:
- ¿Había algo escrito antes del borrador? Si el agente trabajó con una línea de una issue, lo que faltaba lo decidió él.
- ¿Qué comprobó una máquina y qué una persona? Si la respuesta es «una persona lo miró todo», la revisión será el siguiente atasco.
- ¿Cómo sabéis si entregáis mejor? El número de pull requests fusionadas no lo dice. El tiempo hasta producción, los fallos tras desplegar y el retrabajo, sí: qué medir está en KPIs para equipos de desarrollo con IA.
Si quieres responderlas con calma con alguien que lo ve desde fuera, el diagnóstico es gratuito. Antes, puedes medir en qué punto está tu equipo con el autodiagnóstico de SDD o ver cómo instalamos el método en AI-Accelerated Development.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Octoverse 2026?
Es el informe anual de GitHub sobre la actividad en su plataforma, publicado el 28 de octubre de 2026. Cubre el año que va del 1 de octubre de 2025 al 30 de septiembre de 2026 e incluye repositorios públicos y privados, salvo que se indique otra cosa.
¿Cuántas pull requests empiezan ya con un agente?
Según Octoverse 2026, en septiembre de 2026 más del 40 % de las pull requests de GitHub empezaron con un primer borrador de un agente, frente al 17 % de marzo: unos 110 millones solo en septiembre. GitHub avisa de que es un mínimo, porque no detecta todo el uso de agentes.
¿Las pull requests de agentes se fusionan más?
En septiembre, el 90 % de las pull requests con un agente se fusionaron en dos semanas, frente a alrededor del 86 % de las que no tenían un agente detectado. En febrero era al revés: 83 % frente a un 86 %. Que se fusione más no dice nada de si el cambio era el correcto ni de cuánto valor entrega.
¿Sirven estos datos para mi empresa?
Como señal de mercado, sí; como referencia exacta, no. Son datos de GitHub sobre su propia plataforma, que incluye código abierto y proyectos personales, así que no representan a un equipo de empresa concreto. Lo útil es medir en tu equipo cómo cambia la entrega, no compararse con la media de GitHub.
¿Qué tiene que cambiar en mi equipo si el agente escribe el primer borrador?
Lo que pasa antes y después del código. Antes: qué se pide, con qué criterios de aceptación y con qué límites, es decir, la especificación. Después: qué comprueba una máquina y en qué puntos decide una persona porque hay riesgo.
¿Un archivo de configuración del agente se nota en la actividad del repositorio?
Octoverse dice que, entre los repositorios creados este año, los que tienen un archivo de configuración del agente registran de media ocho veces más commits que los que no lo tienen. Es una correlación: no prueba que el archivo cause nada. Sí sugiere que los equipos que más usan agentes escriben antes cómo quieren trabajar con ellos.
Fuentes
- GitHub Staff, «Octoverse: Commits, pushes, reach new highs in 2026 as developers build with agents», GitHub Blog, 28 de octubre de 2026.
- Jay Parikh, «GitHub Universe 2026: Evolving every layer of the stack», GitHub Blog, 28 de octubre de 2026.
- Emerson Murphy-Hill, Jenna Butler y 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 julio de 2026.
- DORA, «State of AI-assisted Software Development 2025», 2025.
Bernat López es fundador y CEO de onext, boutique de IA. Acompaña a equipos de desarrollo y de producto a trabajar con IA con método —especificación antes de programar, una persona que decide donde hay riesgo y Spec-Driven Development— y aplica a su propia empresa lo que propone: onext funciona con su propio sistema agéntico.
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