La proporción de commits en GitHub que involucran redes neuronales se multiplicó por diez en el último año.

La IA cada vez entra más en el desarrollo de software de código abierto, pero es difícil evaluar la escala real. El ingeniero programador Andrew Nesbitt revisó 5682 repositorios de GitHub relacionados con paquetes de los que dependen la mayoría de otros proyectos en 16 ecosistemas, y encontró signos claros de participación de la IA en 4,13% de los commits en el primer semestre de 2026. En el año hasta el 29 de julio la proporción de esos commits fue 2,93%, o 17 279 de 589 798.

El trabajo apareció después del análisis de RedMonk, donde entre aproximadamente 24 000 commits en 15 proyectos de infraestructura la proporción de señales claras de participación de máquinas resultó inferior al 1%. Nesbitt repitió el recuento en los mismos repositorios y obtuvo 0,54% con dos indicadores iniciales. Tras añadir otros dos tipos de marcas explícitas, el indicador subió a 1,05%, es decir, aproximadamente el doble.

La principal diferencia no la dio tanto la técnica de búsqueda como la propia muestra. En los 5682 repositorios críticos esos mismos dos indicadores dieron ya 3,57%, y el conjunto ampliado de marcas elevó la cifra hasta 4,13%. En el cálculo se incluyeron autoría de un agente de IA conocido, las líneas Co-Authored-By y Assisted-By, así como formatos especiales con los que las herramientas señalan su participación en el commit.

El recuento refleja solo los commits en los que los desarrolladores indicaron explícitamente la participación de la IA en los metadatos de Git. El uso oculto de modelos no lo detecta este método, y un commit se cuenta como una unidad independientemente del volumen de los cambios. Por eso los porcentajes obtenidos no muestran la proporción de código creado por la IA, sino la proporción mínima verificada de cambios con participación revelada de tales herramientas.

En un año la cifra creció notablemente. En agosto de 2025 las etiquetas explícitas de la IA aparecían en 0,48% de los commits, y en julio de 2026 ya en 5,32%. El crecimiento lo aportaron principalmente las marcas de asistencia de la IA, mientras que la proporción de commits en los que un agente autónomo figura como autor apenas se modificó. Entre las herramientas indicadas explícitamente la más habitual fue Claude Code, que concentró el 57,35% de las menciones.

Los resultados también muestran una fuerte desigualdad. Al menos una señal de IA se encontró en 687 de 3533 repositorios activos; diez proyectos aportaron 40,8% de todos los hallazgos, y cien proyectos ya 84,9%. Ambos análisis están limitados a las marcas visibles en el historial de Git, por lo que con esos datos no es posible medir el volumen real de código creado con ayuda de la IA ni comparar con precisión la contribución de personas y máquinas.