A Longitudinal Panel of GitHub Engineering Velocity for Venture-Backed Startups: Dataset and Early Observations

En el mundo de alto riesgo del capital de riesgo, donde los inversores apuestan por el futuro de nuevas empresas, el método tradicional para encontrar la próxima gran novedad ha dependido durante mucho tiempo de las redes personales. Los inversores suelen esperar a que un fundador haga una presentación o a que una empresa anuncie que está recaudando fondos. Sin embargo, se está produciendo un cambio silencioso. En lugar de esperar una llamada telefónica, muchos inversores están buscando ahora las huellas digitales dejadas por las propias empresas. Antes de que una startup hable siquiera con un banco o un inversor potencial, su equipo de ingeniería ya suele estar trabajando, escribiendo código y construyendo software. Este trabajo ocurre en espacios públicos en internet, específicamente en una plataforma llamada GitHub, donde los desarrolladores comparten sus proyectos. La idea central es simple: la velocidad y el volumen de este trabajo público pueden servir como un sistema de alerta temprana, revelando qué empresas están creciendo rápido y cuáles están teniendo dificultades, a menudo antes de que se publique cualquier noticia oficial.

Un nuevo estudio de Maryan Kindrat toma este concepto y lo convierte en un registro concreto y medible. La investigadora ha recopilado un registro detallado de la actividad de ingeniería de 55 startups respaldadas por capital de riesgo en 20 industrias diferentes, que van desde la inteligencia artificial hasta los videojuegos y la tecnología legal. Este registro cubre cinco trimestres de actividad, desde el segundo trimestre de 2025 hasta el segundo trimestre de 2026. Para cada empresa del grupo, el estudio rastrea acciones específicas en periodos móviles de dos semanas: la velocidad de commits (la tasa de actualizaciones de código), el recuento de personas únicas que contribuyeron al proyecto y si la empresa creó nuevos repositorios digitales, que son esencialmente carpetas donde residen los proyectos de software. Al observar estos números a lo largo del tiempo, la investigadora puede detectar patrones distintivos que señalan lo que la empresa está haciendo realmente bajo el capó.

El estudio identifica cuatro tipos principales de actividad que sugieren que una empresa se está acelerando. El patrón más común, que aparece en tres de cada cuatro observaciones, se llama migración de framework. Esto sucede cuando un equipo realiza una ráfaga concentrada de cambios en las reglas y configuraciones subyacentes de su software sin añadir nuevas personas al equipo. A menudo señala que la empresa está reescribiendo su producto para que sea más rápido o escalable. Un segundo patrón es la ráfaga de contratación de ingeniería, donde el número de personas que contribuyen al código crece más rápido que la cantidad de código escrito, lo que sugiere que el equipo se está expandiendo rápidamente. Un tercer patrón es la construcción de infraestructura, que ocurre cuando una empresa comienza a crear nuevas carpetas de proyectos públicas, lo que indica a menudo que están construyendo una nueva plataforma o preparándose para un lanzamiento empresarial importante. El patrón final es un pico de frecuencia de despliegue, donde la velocidad de codificación aumenta bruscamente sin un aumento proporcional de personal, lo que generalmente significa que un equipo pequeño está corriendo para terminar un hito específico.

Cuando la investigadora analizó los datos de estas 55 empresas, los resultados revelaron un panorama de actividad intensa y variada. A través de los 219 periodos registrados, la empresa típica realizó alrededor de 71 actualizaciones en su código en una ventana de dos semanas, aunque el promedio fue elevado por algunos proyectos extremadamente activos que alcanzaron casi 400 actualizaciones. El ritmo de cambio fue volátil; de un trimestre a otro, algunas empresas redujeron su trabajo casi a la mitad, mientras que otras aceleraron su producción en más de un 1,600 por ciento. Casi la mitad de todas las observaciones mostraron un crecimiento positivo en la velocidad de codificación. El estudio también señaló que el tipo de actividad variaba según la ubicación. En los Estados Unidos, los datos tendieron a mostrar más ráfagas de contratación y picos de despliegue rápido, mientras que las empresas en Europa eran más propensas a mostrar signos de migración de framework. Sin embargo, el estudio advierte que estas diferencias geográficas son preliminares, ya que los datos de muchas empresas no pudieron vincularse a un país específico.

A pesar de la claridad de estos patrones, el estudio es explícito sobre lo que aún no puede decirnos. Los datos describen el lado izquierdo de la ecuación: la actividad de ingeniería. Todavía no vincula estas actividades con el lado derecho: los resultados financieros reales. La investigadora aún no ha conectado estos patrones de codificación con anuncios de financiación específicos, salidas a bolsa o adquisiciones. Esta es una limitación deliberada de la publicación actual. El objetivo es proporcionar una base limpia y pública de señales de ingeniería que otros investigadores puedan utilizar. Al unir estos datos con registros externos de cuándo las empresas recaudaron dinero, estudios futuros podrían determinar si un pico en la actividad de codificación predice realmente una inversión exitosa. Por ahora, el trabajo se mantiene como un mapa detallado de los sitios de construcción digitales donde se está construyendo la próxima generación de empresas, ofreciendo una mirada objetiva y poco común al ritmo de la innovación antes de que lleguen los titulares.