Ing. Calogero Bono
GitHub ha publicado una guía para desarrolladores sobre el agentic engineering, es decir, el trabajo con agentes de IA a lo largo de todo el ciclo del software. El punto de partida son las cifras que la propia empresa declara. En la semana de octubre los commits superaron los 1.200 millones, más de un 400% por encima de hace un año. Escribir código cuesta menos, pero planificar, revisar y observar siguen siendo el cuello de botella, y ahí es donde se juega la productividad real.
Algunos términos, antes de entrar en los hechos. Agentic engineering es la forma de trabajar en la que los agentes de IA realizan tareas de forma autónoma y tú los diriges. Una pull request es la propuesta de cambio que un compañero revisa antes de integrarla. El triage es la clasificación de los reportes por prioridad. CodeQL es la herramienta de GitHub que analiza el código buscando vulnerabilidades. Un sandbox es un entorno aislado en el que el código se ejecuta sin tocar tu ordenador.
¿Por qué más código no significa más productividad?
Según GitHub, en una semana de octubre hubo más commits que en todo 2025. La empresa se pregunta si los desarrolladores se sienten realmente un 400% más productivos.
El segundo dato procede de un estudio de Faros AI citado por GitHub. Las pull requests permanecieron en revisión un 441% más de tiempo cuando los equipos pasaron de un uso bajo a uno alto de la IA. El trabajo se desplaza de escribir a verificar.
Es el mismo escenario que comentamos al hablar de GitHub Rubicon, pensada para muchos agentes sobre un solo repositorio.
¿Cómo se planifica con Copilot?
La fase Plan sirve para reunir en un solo lugar el contexto disperso entre herramientas, chats y viejas pull requests. GitHub indica usar Copilot en Slack o Teams para planificar junto a product managers, diseñadores y analistas.
- Copilot puede crear GitHub Issues con criterios de aceptación y tareas separables.
- GitHub Agentic Workflows etiqueta las issues y estima la complejidad, de modo que las tareas sencillas pasan directamente a Copilot.
- Plan Mode compara enfoques y produce un plan que hay que aprobar antes de implementar.
¿Cómo se trabaja en varias tareas a la vez?
En la fase Build, la continuidad de sesión permite retomar la misma sesión de Copilot desde dispositivos distintos. Las tareas se ejecutan en sandboxes en la nube, así que siguen avanzando aunque el portátil esté cerrado. La aplicación de Copilot da a cada sesión una copia aislada del repositorio.
El conocimiento del proyecto pasa por las instrucciones del repositorio y una memoria compartida. Copilot Dreaming revisa las sesiones adecuadas y los comentarios de las pull requests para actualizar las memorias. Con Copilot Fusion eliges modelos y profundidad de razonamiento, equilibrando calidad, coste y tiempos. Un enfoque parecido al descrito en IA agéntica y automatización avanzada.
¿Cómo reducir el tiempo de revisión de las pull requests?
Para GitHub, la cola de revisión es «el 441% en la práctica». La respuesta pasa por actuar en dos frentes, cambios más fáciles de revisar y controles rutinarios delegados en Copilot.
- Las stacked pull requests dividen el trabajo dependiente en piezas pequeñas.
- GitHub Code Quality revisa los cambios según los estándares de la organización.
- Copilot code review ajusta la profundidad al tamaño del cambio.
- AI Scan busca vulnerabilidades más allá de la cobertura de CodeQL, mientras que la detección de secretos con IA localiza secretos no estructurados como las contraseñas. Para profundizar, tienes nuestra guía sobre gestión de secretos.
- El package firewall, en vista previa pública para npm, puede bloquear descargas que incumplan las políticas.
- Agentic Autofix propone correcciones de seguridad y Agent Merge gestiona los checks fallidos, los comentarios y los conflictos.
Si lo configuras, Copilot también puede integrar las pull requests cuando pasan las verificaciones.
Límites que conviene conocer
El texto es una guía publicada por GitHub, así que los beneficios son afirmaciones de la empresa y no resultados medidos de forma independiente. En el material que tenemos, la fase Observe aparece cortada, por lo que no podemos describirla completa. Faltan precios, planes necesarios y disponibilidad de cada función, salvo la vista previa pública del package firewall. El estudio de Faros AI está citado, pero no lo hemos verificado.
Qué cambia para quien trabaja con lo digital
Si desarrollas con IA, el tiempo que ahorras escribiendo corre el riesgo de perderse en las revisiones. Conviene trabajar con pull requests pequeñas y centradas, y automatizar los controles rutinarios antes de que llegue un compañero. Quien usa Cursor u otros asistentes debería hacer el mismo razonamiento. En equipos pequeños, escribir bien las instrucciones del repositorio pasa a ser parte del trabajo.
Nuestra opinión
La guía tiene el mérito de partir de un problema real, la revisión, en lugar de presumir solo de velocidad. Aun así, sigue siendo material promocional. Muchas funciones citadas, desde Agent Merge hasta la integración automática, trasladan la confianza al agente justo donde hace falta más atención humana. El riesgo es sustituir la cola de revisión por una cola de controles automáticos que nadie lee. El método tiene sentido, pero hay que introducirlo paso a paso y medirlo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el agentic engineering según GitHub?
Es un flujo de trabajo en el que los agentes de IA ayudan en cuatro fases, Plan, Build, Verify y Observe. El desarrollador dirige los resultados. GitHub lo presenta como una extensión más allá de la simple generación de código.
¿Cuántos commits registró GitHub?
Más de 1.200 millones en una semana de octubre. Según GitHub, supone más de un 400% respecto a hace un año y más que todos los commits de 2025 juntos.
¿Qué dice el estudio de Faros AI?
Las pull requests permanecen en revisión un 441% más de tiempo con una adopción alta de la IA frente a una baja. GitHub lo cita como prueba de que la presión se traslada a la revisión.
¿Puede Copilot integrar las pull requests por sí solo?
Sí, si lo configuras. GitHub indica que Copilot integra las pull requests cuando se superan las verificaciones establecidas.
¿Está disponible el package firewall para todos?
Está en vista previa pública para npm. Puede bloquear las descargas que incumplen las políticas de seguridad configuradas. Para otros ecosistemas, la fuente no dice nada.
Qué vigilar en los próximos meses con las revisiones asistidas
La cuestión es si estas herramientas reducen de verdad la espera en las revisiones. Los datos independientes dirán más que las guías.
- Mide el tiempo medio de revisión de tus pull requests antes y después de introducir los agentes.
- Comprueba cuándo se describirá la fase Observe completa y cómo se conecta con tus herramientas de monitorización.
- Verifica planes y costes de las funciones de seguridad antes de confiarles los controles.
