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GitHub Octoverse 2026: gli agenti IA avviano ormai oltre il 40% delle pull request
Secondo l'Octoverse 2026 di GitHub, oltre il 40% delle pull request di settembre è partito dalla bozza di un agente, contro il 17% di marzo. Cosa misurano questi numeri.
A marzo 2026, il 17% delle pull request su GitHub partiva da una bozza scritta da un agente di programmazione. A settembre era oltre il 40%. È il dato principale del rapporto annuale Octoverse di GitHub, pubblicato il 28 ottobre 2026 insieme agli annunci di GitHub Universe (GitHub).
Sono misurazioni di GitHub sulla propria piattaforma. GitHub vende anche Copilot e i suoi agenti di programmazione: il rapporto è utile per capire l'uso della piattaforma, ma non è una verifica indipendente.
I numeri chiave
- Pull request avviate da un agente: oltre il 40% a settembre 2026, contro il 17% di marzo; circa 110 milioni nel solo mese di settembre, circa sei volte il volume di marzo.
- Attività complessiva: 17,9 miliardi di push nei 12 mesi fino al 30 settembre 2026, più del 2024 e del 2025 messi insieme, 34,3 miliardi di commit e 1,3 miliardi di pull request unite (circa 3,5 milioni al giorno).
- Agenti tra gli utenti di Copilot: il 55% degli utenti attivi mensili di Copilot usa funzioni agentiche, contro il 35% di un anno prima.
- Più modelli: a settembre, il 61% degli utenti di Copilot che scelgono da sé il modello ne ha usato più di uno, contro il 50% di quattro mesi prima.
Fonte di tutti i dati: l'articolo Octoverse 2026 di GitHub.
Cosa significa «avviata da un agente»
GitHub conta una pull request come avviata da un agente quando la prima bozza proviene da un agente di programmazione che GitHub riesce a rilevare. Se poi uno sviluppatore ne riscrive una parte, conta comunque. GitHub presenta il dato come una soglia minima, perché una parte dell'uso degli agenti non viene rilevata.
Il 40% quindi non significa che gli agenti abbiano scritto il 40% del codice unito su GitHub. Il rapporto non dice quanta parte di ogni bozza sopravviva alla revisione né distingue tra repository pubblici e privati.
Le pull request degli agenti vengono unite altrettanto spesso?
Secondo GitHub, circa l'87% delle pull request avviate da un agente modifica più file, contro il 79% delle altre. A febbraio, l'83% delle pull request con un agente coinvolto veniva unito entro due settimane, poco meno del circa 86% delle altre. A settembre, il dato degli agenti è salito al 90%, mentre il gruppo di confronto è rimasto intorno all'86%.
Un tasso di merge dice se una modifica è stata accettata, non se era corretta o se ha richiesto interventi successivi. GitHub osserva anche che i nuovi repository con un file di configurazione per agenti hanno registrato otto volte più commit di quelli senza: è una correlazione, non la prova di un rapporto di causa.
La revisione diventa il collo di bottiglia
Se gli agenti scrivono una quota crescente delle modifiche, il lavoro umano si sposta sulla definizione del compito e sulla revisione del risultato. I lanci di GitHub della stessa settimana vanno in questa direzione: Copilot Fusion sceglie e combina i modelli per ogni compito, e Agent Merge sorveglia le pull request per gestire controlli falliti e conflitti di merge.
Il rapporto indica inoltre che l'uso della revisione del codice assistita dall'IA e di GitHub Advanced Security è cresciuto di oltre il 90% in un anno, e che la protezione dei push, che blocca i segreti esposti, ha eseguito 5,8 miliardi di scansioni quest'anno.
Linguaggi e paesi
TypeScript resta il linguaggio più usato su GitHub per numero di contributori, davanti a Python e JavaScript. GitHub conta ormai oltre 225 milioni di sviluppatori. Stati Uniti (38,3 milioni) e India (32 milioni) sono le due comunità più grandi; la Germania ne conta 6,30 milioni.
Da ricordare
- Il 40% è la quota di pull request la cui prima bozza proviene da un agente rilevabile, misurata da GitHub sulla propria piattaforma.
- È una soglia minima, non una misura della qualità del codice né di quanto codice degli agenti arrivi in produzione.
- Per un team, la domanda pratica non è più tanto se usare gli agenti, ma come rivederne il lavoro: test, controlli obbligatori e istruzioni chiare.
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