GitHub ha realizado significativas mejoras en su infraestructura para manejar la creciente demanda impulsada por el uso de inteligencia artificial en el desarrollo de software. En 2026, la plataforma incorporó cuatro millones de núcleos de CPU, 160 petabytes de almacenamiento de alta velocidad y 50 terabits por segundo en capacidad de red. Esto es parte de una respuesta a un aumento dramático en la actividad, que pasó de 12.900 millones a 34.300 millones de commits anuales en apenas un año, reflejando un dinamismo marcado en el uso de herramientas de IA por parte de los desarrolladores.
Este crecimiento se manifiesta en que más del 40% de las “pull requests” en septiembre comenzaron con borradores creados por agentes de IA. En marzo, solo el 17% de estas propuestas era similar. Además, los nuevos repositorios que adoptan configuración para agentes de IA están generando, en promedio, ocho veces más commits que aquellos que no lo hacen, aunque esto no necesariamente implica una mejora directa en la productividad.
Sin embargo, el aumento de actividad también ha resaltado problemas de capacidad. En agosto de 2026, GitHub experimentó una interrupción significativa debido a que un componente crítico no pudo escalar ante un tráfico récord. Aunque la empresa no vinculó directamente la caída a los agentes de IA, reconoció la necesidad de incrementar sus recursos con mayor previsión.
Ante este contexto, GitHub está transformando su arquitectura tecnológica. Está migrando hacia una infraestructura distribuida en Microsoft Azure y separando almacenamiento y procesamiento para permitir una expansión más eficiente de ambos recursos. En pruebas internas, esta nueva arquitectura ha logrado multiplicar por 35 la capacidad de escritura, aunque aún está en evolución.
La experiencia de GitHub subraya cómo la creciente automatización y el uso de inteligencia artificial están modificando no solo el trabajo de los programadores, sino también la forma en que se gestionan y procesan los cambios en los proyectos. Los desarrolladores aún deben validar y revisar los cambios propuestos por estos agentes, lo que resalta la necesidad de evolucionar los sistemas que respaldan el desarrollo de software.