En la conferencia Universe 2026, el 28 de octubre, GitHub presentó un conjunto de novedades de Copilot: la GitHub Copilot app, diseñada desde cero para agentes; Copilot Fusion, una capa de orquestación que elige el modelo automáticamente; y además Copilot projects para trabajar en paralelo en varios repositorios, las automations, tareas programadas en la nube, y un modo de revisión de código en profundidad. La forma de facturar la versión empresarial también cambia.
La entrada del blog está firmada por Jay Parikh, y su primera frase marca el tono:
"Completed work, not more code, is the output that matters." (Lo que importa es el trabajo terminado, no tener más código.)
Fusion: que el sistema elija el modelo por ti
Fusion es una capa de orquestación multimodelo. Según lo que cada tarea exija en razonamiento, generación de código, depuración y uso de herramientas, decide si la entrega a un solo modelo o a varios que se pasan el relevo. Los resultados que ofrece GitHub provienen del índice de agentes de programación de Artificial Analysis: la puntuación de Fusion Max queda a menos de 2 puntos de la de Opus 5.5 Max, con un coste aproximado de la mitad y un 40% menos de tiempo por tarea.
Estas cifras las ha publicado el propio GitHub. La entrada no revela qué modelos se usan en concreto durante la orquestación ni en qué proporción. El enlace a la documentación ya está disponible, pero GitHub no aclara si se trata de una versión final o de una vista previa.
Copilot app y projects
La Copilot app se plantea como una herramienta que acompaña desde la issue hasta la fusión del código: redactar especificaciones, organizar debates de diseño y consultar datos de telemetría se hace en la misma interfaz. Copilot projects, lanzado a la vez, permite ejecutar sesiones paralelas gestionadas en varios repositorios, con el progreso y las decisiones pendientes reunidos en un solo lugar; desde el 28 de octubre ya se puede usar en la app.
Ahora una misma sesión de agente en la nube puede pasar de la web de GitHub a VS Code, la línea de comandos y la app. Las automations admiten activación manual, por eventos o programada; la novedad es que proponen mejoras a partir de los resultados de las ejecuciones, que solo entran en vigor tras la revisión de una persona. La revisión de código suma un nivel, el modo Max, que según GitHub obtuvo la mejor puntuación F1 en problemas de gravedad alta en ReviewBench; los niveles Lite y Balanced siguen para revisiones rápidas del día a día.
Enterprise pasa a pagar por créditos
Los clientes de GitHub Enterprise ya no necesitan comprar una suscripción de Copilot aparte; la app, la revisión de código, las automations y otras funciones están disponibles y se pagan según los créditos de IA consumidos. Por ahora hay que gestionarlo con el equipo de ventas, y el alta por autoservicio llegará "próximamente"; los clientes actuales de Copilot Business y Enterprise pueden mantener su plan o migrar en cualquier momento. GitHub no menciona cambios en el precio de la versión individual.
En cuanto a infraestructura, GitHub afirma que este año ha añadido 4 millones de núcleos de CPU, 160 PB de almacenamiento de alta velocidad y 50 Tb/s de capacidad de red; se espera que la migración de varias regiones a Azure termine a principios del próximo año.
Frente a productos similares
En la línea de varios agentes en paralelo, Cursor lanzó Projects hace unos meses, y Claude Code, de Anthropic, también impulsa agentes en segundo plano. La diferencia de GitHub es que las issues, los PR y la CI ya viven en su plataforma, así que el agente no tiene que saltar entre sistemas desde que recibe la tarea hasta que envía la fusión. Fusion, por su parte, quita de las manos del usuario la decisión de "qué modelo usar", algo muy práctico para los clientes empresariales que pagan por créditos: para el mismo trabajo, una orquestación a mitad de precio se refleja directamente en la factura.
Los equipos en China que usan GitHub Enterprise todavía no encuentran una tabla pública con el precio unitario tras el cambio de facturación; antes de migrar, es más seguro pedir al equipo de ventas un documento con el criterio de conversión de créditos.
Fuentes: CocoLoop, entrada de anuncio de Universe 2026 en el blog oficial de GitHub (verificación de la diferencia de puntuación de Fusion, proporción de coste y tiempo, cifras de ampliación de infraestructura), índice de agentes de programación de Artificial Analysis.