TypeScript, India y agentes de IA: qué revelaron las estadísticas de GitHub en el último año y por qué están transformando la industria

El mapa mundial del desarrollo se ha desplazado — y esto se aprecia en los datos de GitHub del último año (de septiembre de 2024 a agosto de 2025). La plataforma registra un histórico flujo de participantes y un fuerte aumento de la actividad, y con ello — cambios estructurales en la elección de lenguajes y herramientas. En primer plano aparecen entornos con control estricto de tipos y el trabajo cotidiano con IA, y la geografía de la comunidad se expande rápidamente más allá de los centros tradicionales.

En un año se unieron a GitHub más de 36 millones de nuevos usuarios; ahora en la plataforma trabajan más de 180 millones de desarrolladores. En promedio se registra más de una cuenta nueva por segundo. Paralelamente se actualizaron los récords en métricas de trabajo: mensualmente se fusionan alrededor de 43,2 millones de pull requests, y el número de commits en 2025 se acercó a los mil millones. Una parte sustancial del trabajo cotidiano se realiza en repositorios privados: en ellos recae aproximadamente el 81,5% de las contribuciones, aunque los proyectos abiertos siguen siendo fuente de bibliotecas y modelos para el resto del código del ecosistema.

El principal cambio de lenguaje de la década ocurrió en agosto de 2025: TypeScript superó a Python y JavaScript en número de participantes activos y por primera vez ocupó el primer lugar en el ranking de GitHub. En el contexto del uso generalizado de herramientas con IA, los desarrolladores se inclinan hacia una tipificación más estricta, lo que facilita llevar el código generado a producción. Python, por su parte, mantiene el liderazgo en proyectos de IA y también en tareas científicas e investigativas, siendo el lenguaje básico para notebooks y la orquestación de modelos.

La agenda de la IA también se escala. Se contaron más de 1,1 millones de repositorios públicos que integran los SDK de grandes modelos — el crecimiento anual fue del 178%. En total hay más de 4,3 millones de proyectos orientados a IA, y el número de contribuidores a esos repositorios es varias veces mayor que hace dos años. GitHub también señala el temprano contacto de los recién llegados con asistentes: en la primera semana alrededor del 80% de los nuevos usuarios prueban Copilot, lo que acelera la creación de prototipos y el despliegue de pequeñas aplicaciones alrededor de las API de modelos.

La geografía cambia de forma notable. En un año India añadió más de 5 millones de desarrolladores y se convirtió en la mayor fuente de nuevas cuentas, así como en la primera en número de participantes en código abierto. Un fuerte crecimiento también se observa en Brasil e Indonesia, donde crecen ecosistemas locales y la demanda de proyectos con IA.

La seguridad también cambia sus acentos. El tiempo medio para resolver vulnerabilidades críticas se redujo aproximadamente de 37 a 26 días, gracias a los procesos automatizados: ha aumentado notablemente la configuración de Dependabot, y entre las alertas de CodeQL la principal fue "Control de acceso comprometido", lo que refleja problemas con la configuración de permisos y tokens en los pipelines modernos. Al mismo tiempo, los equipos señalan un cuello de botella en la etapa de aprobación de cambios: la automatización prepara correcciones más rápido de lo que son aprobadas y fusionadas manualmente.

Otra línea es la madurez de las herramientas de desarrollo. Aumentó bruscamente el número de repositorios con Jupyter Notebook para experimentos y Dockerfile para compilaciones reproducibles, lo que conecta las etapas de investigación con las líneas de producción industrial. También ganan fuerza los escenarios con agentes: según GitHub, de mayo a septiembre se registraron más de un millón de pull requests creados por agentes de IA, y no solo en entornos de pruebas, sino también en proyectos maduros.

El balance del año no es una confrontación "IA contra desarrolladores", sino un crecimiento notable de la comunidad, la aceleración en la entrega de cambios y el desplazamiento hacia pilas tipadas. Los proyectos abiertos continúan alimentando el resto del ecosistema, y la elección de herramientas se determina cada vez más por lo cómodo que resulta trabajar con ellas junto a modelos y agentes.