La IA está incrementando la productividad de los desarrolladores y esto se está reflejando el el número de commits registrados en GitHub
La IA está incrementando la productividad de los desarrolladores
El crecimiento de commits en GitHub ha sido realmente impresionante en tiempos recientes. En 2025 se registraron 1,000 millones. Para finales de este año se deberían alcanzar los 14 ,000 millones.
Yup, platform activity is surging. There were 1 billion commits in 2025. Now, it's 275 million per week, on pace for 14 billion this year if growth remains linear (spoiler: it won't.)
GitHub Actions has grown from 500M minutes/week in 2023 to 1B minutes/week in 2025, and now… https://t.co/iGsM2j1efO
Este crecimiento no se debe al azar. El uso de la IA está incrementando la productividad de los desarrolladores y está permitiendo que cada día surjan nuevos proyectos y aplicaciones que antes simplemente no hubiera sido posible crear.
Los commits en GitHub son una medida aproximada de lo que logra la IA
El número de commits en GitHub no es una medida exacta del aumento de productividad que la IA está permitiendo lograr, porque ni todos los desarrolladores han adoptado aún la IA ni todos lo han hecho de la misma forma. Sin embargo, entre los más entusiastas, los que publican sus proyectos en GitHub y que son generalmente «Early adopters» (o sea que adoptan rápidamente las nuevas tecnologías), lo números parecen ser concluyentes. El aumento de productividad no parece ser del 30 al 40% como han reportado algunas empresas. Estamos hablando de números mucho más altos.
El cofundador de HashiCorp abandona GitHub. Es el resultado de problemas latentes en esa empresa.
Con los problemas sufridos por GitHub, esto se veía venir
El desarrollador y emprendedor Mitchell Hashimoto sorprendió a la comunidad al anunciar que retirará su popular proyecto Ghostty de GitHub. El motivo que esgrime es contundente. Afirma que la plataforma “ya no es un lugar para trabajo serio”.
El problema principal, la falta de fiabilidad
Hashimoto no se fue por ideología ni dinero, sino por problemas de operaciones.
Datos que menciona:
Más de 65 incidentes en 2 meses a inicios de 2026
Disponibilidad de 90.21% en 90 días
Muy por debajo del SLA prometido de 99.9%
Incluso llevó un diario marcando con una “X” los días en que las caídas afectaban su trabajo. El día que anunció su salida, una caída de GitHub Actions le bloqueó revisiones de PR durante más de 2 horas.
Para un desarrollador independiente o startup, esto impacta directamente en:
Lanzamientos
Revisiones de código
Ejecución de pipelines CI/CD
No es un caso aislado, se empieza observar un pequeño éxodo
Ghostty no es el único proyecto que se va. Otros proyectos open source también migraron:
Zig
Strudel
Tenacity
La Zig Foundation incluso renunció a $170,000 al año en GitHub Sponsors para migrar a Codeberg por razones estratégicas.
Esto muestra que algunos proyectos consideran riesgosa la dependencia total de GitHub.
La culpable de la situación podría ser la IA
Muchos desarrolladores vinculan los problemas de estabilidad con la estrategia de Microsoft de integrar IA agresivamente en la plataforma.
La percepción que existe en la comunidad:
Recursos desviados hacia IA (Copilot y nueva funcionalidad de agentes de IA)
Menor foco en la infraestructura base
Patrón similar al que ya se ha vivido en Windows
No hay pruebas definitivas de causalidad, pero la coincidencia temporal ha generado desconfianza.
Qué significa esto para los usuarios de GitHub
El mensaje clave no es “abandona GitHub”, sino que no dependas de una sola plataforma crítica.
Git nació como sistema descentralizado, pero el ecosistema se volvió extremadamente centralizado en GitHub.
Para una startup, una caída de horas puede afectar:
Demos a inversionistas y clientes
Nuevos lanzamientos
Ventas
Reputación
Estrategias de mitigación recomendadas
1) Audita tu dependencia de GitHub
Haz un mapa de todo lo que depende de la plataforma:
Repositorios
CI/CD (Actions)
Paquetes
Issues
Releases
Intenta responder a la siguiente pregunta, ¿Qué pasa si GitHub se cae 24–48 horas?
2) Diversifica tu infraestructura
Alternativas comunes:
GitLab
Codeberg
Forgejo
CI/CD independiente:
CircleCI
Buildkite
Jenkins
Incluso disponer de un sitio espejo reduce los riesgos enormemente.
3) Exige SLAs reales si pagas por el servicio Enterprise
Si usas GitHub Enterprise:
Compara SLA contractual vs uptime real
Solicita compensación por downtime
Negocia proveedores backup
La lección de fondo
Cuando uno de los usuarios más antiguos de GitHub decide irse por fiabilidad, el mensaje es claro:
La centralización extrema del desarrollo moderno crea riesgo sistémico.
Para startups y equipos pequeños, la conclusion es simple, la resiliencia de tu pipeline es tan importante como tu código.
GitHub Copilot pasa a facturación por uso, en acorde a lo que está pasando a la industria
El fin del buffet de IA
La era del “todo lo que puedas usar” en IA está llegando a su fin. GitHub anunció que su asistente de programación GitHub Copilot cambiará radicalmente su modelo de precios a partir del 1 de junio de 2026, pasando a facturación basada en consumo de tokens.
Por qué cambia el modelo
Desde 2021, Copilot funcionaba con suscripciones de precio fijo que incluían “solicitudes premium”. El problema era que no importaba la complejidad de la tarea:
Una pregunta simple costaba lo mismo que una sesión autónoma de codificación de horas.
Los agentes de IA modernos consumen mucha más computación.
El coste de inferencia se disparó.
El propio GitHub lo resume así: Copilot ya no es solo autocompletado; ahora es una plataforma de agentes de IA capaz de trabajar en repositorios completos durante largos periodos. Mantener eso ilimitado a precio fijo se volvió insostenible.
Este cambio refleja una tendencia general del secto. Empresas como Anthropic, Google y OpenAI también están ajustando límites y precios debido al enorme coste de ejecutar modelos avanzados.
Cómo funciona el nuevo sistema: GitHub AI Credits
GitHub introduce una moneda virtual: GitHub AI Credits.
1 crédito = $0.01 USD
El consumo se mide por tokens (entrada, salida y caché).
Los modelos tendrán tarifas distintas según su coste.
La «buena noticia» es que los precios base de los planes no cambian.
Créditos incluidos por plan
Copilot Pro: $10/mes → 1,000 créditos
Copilot Pro+: $39/mes → 3,900 créditos
Copilot Business: $19/usuario/mes → $19 en créditos
Copilot Enterprise: $39/usuario/mes → $39 en créditos
Importante: Las funciones básicas (autocompletado y Next Edit) seguirán siendo ilimitadas y no consumirán créditos.
Lo que sí consumirá:
Chat avanzado
Agentes autónomos
Revisiones de código (además usarán minutos de GitHub Actions)
Desaparece el “modo fallback”. Si se acaban los créditos, se detienen las funciones avanzadas hasta el siguiente ciclo o hasta pagar más.
Impacto para usuarios con plan anual
Los suscriptores anuales permanecerán temporalmente en el sistema antiguo, pero con trampa:
Los multiplicadores de coste subirán drásticamente el 1 de junio.
Por ejemplo, los modelos avanzados pueden costar hasta 27× más en solicitudes.
Los planes anuales dejarán de renovarse.
Al expirar, los usuarios pasarán automáticamente al plan Copilot Free si no migran a uno mensual.
GitHub ofrece reembolsos prorrateados en créditos para quienes migren antes.
Cambios clave para empresas
Por otro lado, GitHub añade algo muy solicitado, los créditos compartidos por equipo:
Pool común de créditos para toda la empresa.
Controles de presupuesto por organización, departamento o usuario.
Créditos promocionales temporales:
Business: $30/usuario/mes (junio–agosto)
Enterprise: $70/usuario/mes (junio–agosto)
También lanzarán una vista previa de factura en mayo para estimar gastos antes del cambio.
Qué significa este cambio
Este movimiento confirma algo importante, la IA avanzada ya no puede venderse como tarifa plana ilimitada (al menos de momento).
El nuevo modelo busca:
Alinear costes reales con uso real
Evitar sobrecarga de infraestructura
Ofrecer transparencia en gastos
En resumen, podemos decir que el “buffet ilimitado” de la IA termina, pero llega una etapa más sostenible y predecible para el futuro de la programación asistida por IA.
