Si los agentes ya arrancan 4 de cada 10 pull requests en GitHub: qué tiene que aprender un programador junior para revisar código

Resumen ejecutivo

• Según el informe Octoverse que GitHub publicó esta semana, en septiembre más del 40% de los pull requests en la plataforma empezó con un primer borrador escrito por un agente de IA, contra el 17% en marzo.

• Eso no significa que los programadores junior sobren: alguien tiene que pedir bien el cambio, revisarlo, probarlo y hacerse responsable de lo que se publica.

• Las habilidades que ganan peso son leer y revisar código ajeno, escribir especificaciones claras, testear, dominar Git y los pull requests y detectar riesgos de seguridad.

• Te dejamos una checklist para revisar un pull request hecho por un agente y un plan para practicar estas habilidades mientras aprendés.

Durante años, el primer trabajo de un programador junior fue escribir código: arreglar bugs chicos, sumar una pantalla, completar una función. Ahora una parte creciente de ese primer borrador lo escribe un agente de IA. El informe Octoverse de GitHub registró unos 110 millones de pull requests iniciados por agentes solo en septiembre, alrededor de seis veces el volumen de marzo. La pregunta para quien está aprendiendo a programar es concreta: ¿qué tengo que saber hacer si el código ya no lo escribo solo yo?

Qué dicen los datos

Los números del informe, que también resumió The Next Web, muestran un cambio rápido en cómo se trabaja:

• Más del 40% de los pull requests de septiembre empezó con un borrador de un agente, contra el 17% de marzo.

• Los cambios de los agentes son más amplios: cerca del 87% de los pull requests iniciados por agentes toca varios archivos, contra el 79% del resto.

• Se aceptan a un ritmo parecido: en septiembre, el 90% de los pull requests de agentes se integró en menos de dos semanas, frente a alrededor del 86% de los demás.

• Los equipos combinan modelos: el 61% de los usuarios de Copilot usó más de un modelo.

GitHub aclara que su conteo es un piso: no incluye el uso de agentes que no puede detectar. Dicho de otra forma, el cambio probablemente sea más grande de lo que muestran las cifras.

Qué cambia para un programador junior

Si un agente escribe el primer borrador, el trabajo humano se mueve hacia los dos extremos del proceso: antes, definir con precisión qué hay que hacer; después, revisar que lo hecho esté bien, sea seguro y resuelva el problema real. Y como los cambios de los agentes tocan varios archivos a la vez, revisarlos exige entender cómo se conecta un proyecto, no solo una función aislada.

Esto no reemplaza saber programar. Para revisar código tenés que poder escribirlo: entender por qué una solución funciona, cuándo una es mejor que otra y qué puede fallar. Lo que cambia es el orden de las prioridades. Si querés el panorama del rol completo, repasá qué hace un programador en el día a día.

Las 5 habilidades que ganan peso

1. Leer y revisar código ajeno

Es la habilidad más subestimada en los cursos y la más pedida en los equipos. Practicá leyendo proyectos de código abierto, entendiendo cómo están organizados y siguiendo el recorrido de una función de punta a punta. Las guías de revisión de código de Google son una excelente referencia sobre qué mirar en un cambio.

2. Escribir especificaciones claras

Un agente rinde tanto como el pedido que recibe. Una buena especificación dice qué problema se resuelve, cuál es el comportamiento esperado, qué casos borde hay que contemplar y cómo se va a verificar. Es la misma habilidad que se necesita para escribir un buen ticket o un buen issue.

3. Testear

Si no escribiste el código, los tests son la forma más confiable de saber que funciona. Aprendé a escribir pruebas unitarias y a pensar casos que el autor no contempló: datos vacíos, valores extremos, errores de red.

4. Dominar Git y los pull requests

Ramas, commits, conflictos y revisiones son el lugar donde se encuentran las personas y los agentes. La documentación de GitHub sobre revisiones de pull requests explica cómo comentar, aprobar o pedir cambios. Mostrar tu historial de revisiones en tus propios repositorios también suma, como contamos en proyectos de GitHub que miran los recruiters.

5. Detectar riesgos de seguridad

El código generado puede incluir dependencias innecesarias, datos sensibles expuestos o validaciones débiles. Conocer los riesgos del OWASP Top 10, como la inyección o el control de acceso roto, te da un marco para revisar cualquier cambio. Vimos un caso concreto de estos riesgos en el agente de OpenAI y los datos internos en GitHub.

Checklist para revisar un pull request hecho por un agente

• ¿Resuelve el problema pedido? Compará el cambio con el issue o la especificación, no con lo que dice la descripción del pull request.

• ¿Entendés cada línea? Si no podés explicar qué hace un bloque, no lo apruebes.

• ¿Tocó archivos que no debía? Revisá la lista de archivos modificados y preguntá por cada cambio fuera del alcance.

• ¿Hay tests y pasan? Corré las pruebas y sumá al menos un caso borde.

• ¿Agregó dependencias nuevas? Verificá que existan, que estén mantenidas y que sean necesarias.

• ¿Expone datos sensibles? Buscá claves, tokens o datos personales en el código y en los logs.

• ¿Sigue las convenciones del proyecto? Nombres, estructura de carpetas y estilo.

• ¿Se puede revertir fácil? Los cambios chicos y bien separados son más seguros que uno gigante.

Cómo practicar mientras aprendés

• Revisá tu propio código generado: cuando uses un asistente como los que comparamos en Cursor, Copilot y Windsurf, abrí un pull request en tu repositorio y revisalo con la checklist antes de integrarlo.

• Escribí la especificación primero: antes de pedirle código a la IA, escribí en el issue qué esperás y cómo lo vas a probar.

• Revisá proyectos de compañeros: intercambiá revisiones con otras personas de tu curso. Es la práctica más parecida a un equipo real.

• Contribuí a código abierto: empezá por documentación o issues marcados para principiantes y observá cómo revisan los mantenedores.

• Usá la IA para entender, no para copiar: pedile que te explique un error antes de pedirle que lo arregle, como mostramos en usar IA para entender errores de código.

Cursos recomendados de Coderhouse

Para construir la base que te permite revisar cualquier código, la Carrera de Desarrollo Full Stack cubre frontend, backend, Git y proyectos reales. Si querés especializarte en la parte de pruebas, el curso de Testing QA Manual te enseña a diseñar casos y detectar errores. Y para entender cómo funcionan los agentes que escriben esos borradores, mirá el curso de AI Agents.

Preguntas frecuentes

¿Los agentes de IA van a reemplazar a los programadores junior? Los datos muestran que cambian las tareas, no que eliminen el rol. Alguien tiene que definir qué construir, revisar el código, probarlo y responder cuando algo falla.

¿Tiene sentido aprender a programar si la IA escribe código? Sí. Sin saber programar no podés evaluar si el código de un agente es correcto, seguro o mantenible.

¿Qué es un pull request? Es una propuesta de cambio en un repositorio: muestra qué líneas se agregan o se quitan y permite que otras personas lo revisen y comenten antes de integrarlo al proyecto.

¿Cómo muestro estas habilidades en una entrevista? Llevá ejemplos de pull requests que revisaste o de tests que escribiste, y explicá qué problema encontraste y cómo lo resolviste.