OpenAI ha anunciado la contratación de Aidan Cunniffe y Sasha Varlamov, los fundadores de Git AI, un proyecto de código abierto que monitoriza la cantidad de código generado por inteligencia artificial, además de medir el rendimiento y coste asociado a distintos agentes de programación asistida.
Estos expertos se incorporan al equipo de Codex de OpenAI, plataforma principal de la compañía para el desarrollo de software basado en IA, con el firme propósito de ofrecer a las empresas información transparente y detallada sobre cómo rinden estos agentes de codificación y cuál es el retorno de inversión que aportan en los procesos de desarrollo.
Tal y como expresó Cunniffe en LinkedIn, “la misma misión, un escenario más grande”, reflejando el compromiso compartido con OpenAI para avanzar en la medición precisa del valor generado por la IA en la programación. 
Thibault Sottiaux, miembro del equipo técnico de OpenAI y encargado de proyectos como ChatGPT y Codex, confirmó a través de su cuenta en X que la tecnología de Git AI será aprovechada para facilitar a las empresas la comprensión del impacto de Codex en sus flujos de trabajo.
“Queremos que sea más sencillo para las organizaciones detectar en qué momentos Codex aporta soluciones significativas a los retos de individuos y equipos”, indicó Sottiaux.
Git AI es una extensión para Git que rastrea cada línea de código generada por inteligencia artificial, asociándola al agente, modelo y prompts que la originaron, preservando el contexto completo incluso después de que el código se haya integrado o modificado con commits, merges o rebases.
Esta herramienta permite a los equipos evaluar cuánto código generado por IA llega a producción, cuántas veces es revisado o reescrito, y dónde se emplea el tiempo y los recursos de cómputo (tokens). Con estos datos, es posible comparar agentes y modelos de programación para verificar si la inversión realizada está produciendo resultados efectivos.
Git AI ya soporta una amplia variedad de agentes, incluyendo OpenAI Codex, Claude Code de Anthropic, Cursor y el Gemini CLI de Google, así como agentes en segundo plano como Codex Cloud y Devin, entre otros.
Tras la instalación, estos agentes reportan automáticamente sus modificaciones al sistema de Git AI, permitiendo a los desarrolladores trabajar con sus herramientas habituales de codificación y gestión de repositorios sin interrupciones, etiquetando y comprometiendo código con normalidad.
Interfaz de Git AI mostrando la diferenciación entre código escrito por humanos y por IA.
La trayectoria de Aidan Cunniffe refleja experiencia previa en el sector: fue fundador de Optic, una startup especializada en herramientas para desarrolladores centradas en APIs, que fue adquirida por Atlassian en 2024. Tras la venta, Cunniffe continuó en Atlassian como director de producto principal antes de lanzar Git AI en 2025 con su socio Varlamov como un proyecto paralelo.
El objetivo inicial era responder a una cuestión sencilla pero fundamental: ¿qué porcentaje del código de un equipo es generado por IA y qué sucede con ese código a lo largo del ciclo de desarrollo?
El proyecto tomó auge rápidamente y para su primera versión importante en noviembre de 2025, dejó de ser un simple experimento de fin de semana para convertirse en un producto con gran potencial. En enero de 2026, Cunniffe abandonó Atlassian para fundar una empresa comercial en torno a Git AI.
Ahora, a menos de un año de esa decisión, ambos fundadores se integran en OpenAI, donde continuarán desarrollando esta tecnología en un marco mucho más amplio. Aunque el futuro de Git AI como negocio independiente no está del todo claro, se espera que la versión de código abierto siga activa bajo el paraguas de OpenAI.
En su anuncio oficial, Cunniffe aseguró que mantendrán la inversión en código abierto mientras ayudan a las empresas a optimizar sus procesos de desarrollo mediante datos precisos.
Este movimiento consolida una tendencia en la industria de la inteligencia artificial hacia la transparencia y la trazabilidad del código generado por IA, estrategias clave para facilitar la adopción y confianza en estos sistemas por parte de las organizaciones.
