[{"data":1,"prerenderedAt":905},["ShallowReactive",2],{"/es/topics/source-code-management/next-gen-source-code-management":3,"navigation-es":200,"banner-es":635,"footer-es":642,"next-steps-es":894},{"id":4,"title":5,"body":6,"category":6,"config":6,"content":7,"description":6,"extension":189,"meta":190,"navigation":191,"path":192,"seo":193,"slug":6,"stem":198,"testContent":6,"type":6,"__hash__":199},"pages/es/topics/source-code-management/next-gen-source-code-management/index.yml","",null,[8,22,29,165,187],{"type":9,"componentName":9,"componentContent":10},"CommonBreadcrumbs",{"crumbs":11},[12,16,20],{"title":13,"config":14},"Temas",{"href":15},"/es/topics/",{"title":17,"config":18},"Gestión del código fuente",{"href":19},"/es/topics/source-code-management/",{"title":21},"Gestión del código fuente de última generación",{"type":23,"componentName":23,"componentContent":24},"CommonArticleHero",{"title":25,"text":26,"config":27},"¿Qué es la gestión del código fuente de última generación para equipos de IA?","La gestión del código fuente de última generación es una infraestructura de control de código fuente diseñada para equipos de software en los que trabajan tanto personas como agentes de IA. Se basa en la compatibilidad con Git al tiempo que aborda los desafíos de concurrencia, acceso al repositorio, aislamiento y gobernanza que surgen cuando los agentes trabajan en diferentes bases de código a escala de máquina.",{"id":28},"what-is-next-gen-scm-for-ai-teams",{"type":30,"componentName":30,"componentContent":31},"CommonSideNavigationWithTree",{"anchors":32,"components":91},{"text":33,"data":34},"En esta página",[35,39,43,47,51,55,59,63,67,71,75,79,83,87],{"config":36,"text":38},{"href":37},"#what-is-next-generation-source-code-management","¿Qué es la gestión del código fuente de última generación?",{"config":40,"text":42},{"href":41},"#what-are-the-six-requirements-of-next-generation-scm","¿Cuáles son los seis requisitos de la gestión del código fuente de última generación?",{"config":44,"text":46},{"href":45},"#why-does-traditional-scm-struggle-at-ai-agent-scale","¿Por qué la gestión tradicional del código fuente presenta dificultades a la escala de los agentes de IA?",{"config":48,"text":50},{"href":49},"#how-does-next-generation-scm-work","¿Cómo funciona la gestión del código fuente de última generación?",{"config":52,"text":54},{"href":53},"#how-should-next-generation-scm-coordinate-parallel-agent-work","¿Cómo debe coordinar la gestión del código fuente de última generación el trabajo paralelo de los agentes?",{"config":56,"text":58},{"href":57},"#how-should-scm-govern-agent-actions","¿Cómo debe SCM gobernar las acciones de los agentes?",{"config":60,"text":62},{"href":61},"#what-provenance-do-agent-generated-changes-require","¿Qué procedencia requieren los cambios generados por agentes?",{"config":64,"text":66},{"href":65},"#what-are-the-benefits-of-next-generation-scm","¿Cuáles son las ventajas de la gestión del código fuente de última generación?",{"config":68,"text":70},{"href":69},"#how-does-next-generation-scm-fit-into-agentic-software-development","¿Cómo encaja la gestión del código fuente de última generación en el desarrollo de software con IA agente?",{"config":72,"text":74},{"href":73},"#next-generation-scm-vs-traditional-git","¿En qué se diferencia la gestión del código fuente de última generación de los flujos de trabajo tradicionales de Git?",{"config":76,"text":78},{"href":77},"#how-should-teams-evaluate-next-generation-scm","¿Cómo deberían los equipos evaluar la última generación de SCM?",{"config":80,"text":82},{"href":81},"#how-can-teams-assess-readiness-for-agent-scale-development","¿Cómo pueden los equipos evaluar su preparación para el desarrollo a escala de agentes?",{"config":84,"text":86},{"href":85},"#what-is-gitlabs-approach-to-next-generation-scm","¿Cuál es el enfoque de GitLab para la gestión del código fuente de última generación?",{"config":88,"text":90},{"href":89},"#next-steps","Próximos pasos",[92,98,103,108,113,118,123,129,134,139,144,150,155,160],{"type":93,"componentName":93,"componentContent":94},"TopicsCopy",{"header":38,"config":95,"text":97},{"id":96},"what-is-next-generation-source-code-management","[Los flujos de trabajo tradicionales de Git](https://about.gitlab.com/topics/version-control/what-is-git-workflow/) fueron diseñados principalmente para desarrolladores humanos. Funcionan bien cuando las personas clonan repositorios, crean ramas, confirman cambios y fusionan el trabajo en paralelo. A medida que los equipos usan más agentes de codificación, el mismo flujo de trabajo puede generar transferencias innecesarias de repositorios, cuellos de botella en el back-end e incertidumbre sobre qué agente modificó qué.\n\nLa gestión del código fuente de última generación busca hacer que el código fuente sea accesible para personas y agentes sin renunciar a los flujos de trabajo basados en Git, la capacidad de auditoría y los controles en los que ya confían los equipos de desarrollo.\n\nLa gestión del código fuente de última generación es una evolución de [la gestión del código fuente tradicional](https://about.gitlab.com/topics/source-code-management/) para el desarrollo de software de alto volumen asistido por IA. Combina las funciones básicas de la gestión del código fuente —control de versiones, ramas, revisión de código, colaboración y control de acceso— con una infraestructura diseñada para admitir muchas tareas de software simultáneas.\n\nLa diferencia clave no radica en si los equipos utilizan Git. Git sigue siendo una importante capa de compatibilidad y un modelo de colaboración. La diferencia radica en cómo los agentes y desarrolladores acceden a los datos del repositorio, ejecutan el trabajo, gestionan los cambios simultáneos y cómo se gobierna ese trabajo para que los equipos puedan entregar software en el que confíen.\n\nUna plataforma SCM de última generación puede proporcionar:\n\n* Acceso desde el servidor a los datos específicos del repositorio necesarios para una tarea, en lugar de requerir que cada agente clone un repositorio completo.  \n* Infraestructura de back-end diseñada para la concurrencia a escala de máquina, en lugar de para actividades principalmente a ritmo humano.  \n* Acceso y aislamiento específicos para cada tarea, de modo que los agentes puedan trabajar en paralelo sin compartir innecesariamente el mismo contexto de trabajo.  \n* Mayor visibilidad de los cambios, permisos y acciones de los colaboradores humanos y de IA.  \n* Integración con flujos de trabajo de revisión de código, CI/CD, seguridad, gobernanza e implementación.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":99},{"header":42,"config":100,"text":102},{"id":101},"what-are-the-six-requirements-of-next-generation-scm","La última generación de SCM debe ofrecer mucho más que almacenamiento de código y conciliación de cambios. Debe ayudar a los equipos a gestionar los desafíos de escala, coordinación y control que plantea el desarrollo de software a velocidad de máquina.\n\n### Acceso concurrente\n\nSCM debe recuperar y entregar los datos del repositorio de forma eficiente cuando muchos agentes recuperan código, crean ramas, abren solicitudes de fusión y activan comprobaciones al mismo tiempo. Agrupar las solicitudes repetidas y optimizar la transferencia de datos puede reducir la carga innecesaria a medida que aumenta la actividad.\n\n### Validación basada en políticas\n\nLos cambios generados deben avanzar en función de las señales de riesgo, las verificaciones requeridas, las reglas de aprobación y las políticas de la organización. Alinear esas señales, comprobaciones y reglas con los estándares que los equipos ya aplican a los cambios realizados por humanos les permite extender la validación existente al trabajo de los agentes en lugar de crear un sistema aparte. La validación debe adaptarse al volumen de resultados generados, en lugar de depender de la revisión manual para cada acción.\n\n### Contexto del ciclo de vida\n\nLos agentes necesitan un contexto conectado, actualizado y que tenga en cuenta los permisos a lo largo de todo el ciclo de vida del software. Ese contexto puede incluir elementos de trabajo, propietarios del código, dependencias, pipelines, entornos, incidencias de seguridad, implementaciones, señales de producción y políticas aplicables.\n\n### Coordinación paralela\n\nLos agentes necesitan espacios de trabajo aislados y estar al tanto de las tareas relacionadas para poder realizarlas en paralelo sin generar cambios contradictorios. SCM debe ayudar a los equipos a detectar superposiciones y supuestos obsoletos antes de que los cambios pasen a formar parte del historial compartido.\n\n### Autoridad delimitada\n\nCada agente debe operar con una identidad clara y permisos acordes a su tarea y su impacto potencial. El acceso debe limitarse a lo estrictamente necesario para la tarea, con controles más estrictos para proyectos y acciones delicadas.\n\n### Procedencia duradera\n\nLos equipos necesitan pruebas que vinculen un cambio con el objetivo humano, la autoridad delegada, la actividad del agente, la validación y la aprobación final. La procedencia debe preservar la rendición de cuentas sin exigir que los equipos almacenen transcripciones ilimitadas ni razonamientos privados de los modelos.\n\nEn conjunto, estos requisitos amplían SCM: deja de ser un simple registro de código para convertirse en una base operativa de la entrega de software con IA agente.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":104},{"header":46,"config":105,"text":107},{"id":106},"why-does-traditional-scm-struggle-at-ai-agent-scale","Los flujos de trabajo tradicionales de SCM pueden volverse ineficientes cuando cada agente sigue los mismos patrones de acceso al repositorio que un desarrollador humano. El problema no es que Git no pueda soportar la colaboración. El problema radica en que cientos o miles de agentes concurrentes pueden generar una carga de trabajo muy diferente a la de un equipo de colaboradores humanos.\n\n### La clonación de repositorios genera una sobrecarga innecesaria\n\nMuchos flujos de trabajo de Git comienzan clonando un repositorio en un entorno local. Eso tiene sentido cuando un desarrollador necesita una copia de trabajo de un proyecto. Puede resultar ineficiente cuando un agente necesita inspeccionar un solo archivo, responder una sola pregunta o realizar un cambio de alcance limitado.\n\nSi cada agente y cada reintento clona el repositorio para acceder a una pequeña cantidad de información, la transferencia repetida consume tiempo, capacidad de red, almacenamiento y recursos de procesamiento. Este trabajo repetitivo a veces se describe como sobrecarga de clonación o impuesto de clonación.\n\n### Los back-ends diseñados para cargas de trabajo humanas pueden sufrir cuellos de botella de simultaneidad\n\nUna plataforma de desarrollo que funciona bien para actividades a ritmo humano puede comportarse de manera diferente cuando muchos agentes comienzan tareas simultáneamente. Un gran número de sesiones pueden solicitar datos del repositorio, crear ramas, ejecutar operaciones y enviar cambios simultáneamente.\n\nSin una infraestructura diseñada para esta carga de trabajo, los equipos pueden experimentar tiempos de respuesta más lentos, disponibilidad impredecible y cuellos de botella que limitan el valor de la ejecución paralela de agentes.\n\n### Los espacios de trabajo compartidos pueden dificultar el control de la actividad de los agentes\n\nLos agentes necesitan límites claros en cuanto al trabajo que se les permite realizar. Cuando varios agentes comparten cuentas, ramas o contextos de trabajo, puede resultar más difícil determinar qué agente realizó un cambio, descartar limpiamente los experimentos fallidos o evitar que una tarea interfiera con otra.\n\nPor eso, los equipos necesitan flujos de trabajo de control de código fuente que permitan experimentar en paralelo sin perder los permisos, los procesos de revisión ni un historial de cambios comprensible.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":109},{"header":50,"config":110,"text":112},{"id":111},"how-does-next-generation-scm-work","La gestión del código fuente de última generación modifica la infraestructura que rodea el acceso a los repositorios y el trabajo concurrente, pero conserva los conceptos que los desarrolladores ya conocen.\n\n### El acceso desde el servidor reduce las transferencias innecesarias al repositorio\n\nEn lugar de requerir que un agente clone un repositorio completo para cada tarea, el servicio SCM puede proporcionar acceso estructurado o específico a los datos del repositorio necesarios para esa tarea.\n\nEste enfoque puede reducir las transferencias de red repetidas y ayudar a los agentes a recuperar información relevante de forma más directa. Resulta especialmente útil cuando los agentes necesitan inspeccionar grandes repositorios, trabajar en muchos proyectos o repetir tareas con frecuencia.\n\n### La compatibilidad con Git protege los flujos de trabajo existentes\n\nLa compatibilidad con Git permite a los equipos seguir utilizando repositorios, protocolos, modelos de ramificación, solicitudes de fusión y herramientas para desarrolladores con los que ya están familiarizados. Un back-end rediseñado no tiene por qué obligar a cada desarrollador o integración a adoptar un modelo de control de código fuente completamente nuevo.\n\nEsta distinción es importante para los equipos empresariales que han invertido en procesos basados ​​en Git, automatización, controles de cumplimiento y capacitación de desarrolladores. El objetivo es mejorar el sistema subyacente sin obligar a los equipos a abandonar los flujos de trabajo que ya dan soporte a la entrega de software.\n\n### La simultaneidad a escala de agente admite el trabajo en paralelo\n\nLa gestión del código fuente de última generación está diseñada para admitir una mayor cantidad de tareas de software simultáneas. Esto puede ayudar a los equipos a ejecutar agentes en distintos repositorios y proyectos sin tratar cada tarea como una secuencia a ritmo humano de clonar, crear una rama y cambiar a ella.\n\nLa plataforma aún necesita gestionar los conflictos, los permisos y los requisitos de revisión. Aumentar la escalabilidad de la simultaneidad no elimina la necesidad de controles de ingeniería; lo que hace es aumentar la importancia de aplicar esos controles de forma consistente.\n\n### El acceso específico a la tarea mejora el aislamiento y el control\n\nLos agentes deben recibir la visibilidad y el acceso mínimos al repositorio necesarios para la tarea que estén realizando. El acceso específico para cada tarea puede reducir la exposición innecesaria y ayudar a los equipos a separar los experimentos independientes.\n\nEl aislamiento también facilita la revisión, el descarte o la reproducción del trabajo del agente. Estos controles deben funcionar junto con las ramas protegidas, las solicitudes de fusión, las reglas de aprobación, los eventos de auditoría y otras protecciones establecidas de SCM.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":114},{"header":54,"config":115,"text":117},{"id":116},"how-should-next-generation-scm-coordinate-parallel-agent-work","Los agentes paralelos pueden producir cambios que son individualmente válidos pero colectivamente inconsistentes. Los conflictos de fusión tradicionales identifican ediciones incompatibles, pero no siempre identifican intenciones contradictorias, suposiciones obsoletas o cambios que resuelven problemas relacionados de maneras incompatibles.\n\nLa gestión del código fuente de última generación debe proporcionar a los agentes espacios ligeros y aislados para el trabajo especulativo, además de una vía clara para descartar intentos fallidos o incorporar resultados validados al historial compartido. El aislamiento ayuda a evitar que el experimento de un agente contamine el trabajo de otros agentes o colaboradores humanos.\n\nTambién debería ayudar a los equipos a comprender las relaciones entre tareas simultáneas. Por ejemplo, un agente podría modificar la lógica de autenticación mientras otro optimiza el mismo flujo de trabajo y un tercero actualiza un servicio dependiente. Las ramas pueden fusionarse limpiamente aunque los objetivos subyacentes entren en conflicto.\n\nLa coordinación basada en la intención puede complementar las operaciones tradicionales de Git al ayudar a los equipos a identificar objetivos superpuestos, contexto obsoleto y conflictos de nivel superior antes de que se fusionen los cambios.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":119},{"header":58,"config":120,"text":122},{"id":121},"how-should-scm-govern-agent-actions","La gobernanza debe funcionar antes de que un agente ejecute una acción, no solo después de que un cambio llegue a la revisión de código. La revisión humana sigue siendo importante, pero no puede aplicarse a todas las acciones de los agentes cuando el trabajo de software se genera de forma continua.\n\nUn modelo de gobernanza práctico tiene dos niveles:\n\n### Autorización del proyecto\n\nLa autorización del proyecto determina si un agente puede operar en un proyecto. Debe tener en cuenta la sensibilidad del proyecto, la responsabilidad sobre él, el impacto de la implementación y la identidad o delegación con la que actúa el agente.\n\n### Política por acción\n\nLa política de nivel de acción define lo que un agente autorizado puede hacer dentro del proyecto. Las acciones de bajo riesgo pueden ejecutarse automáticamente, las acciones delicadas pueden requerir aprobación y las acciones prohibidas pueden bloquearse.\n\nPor ejemplo:\n\n* Permitir que un agente lea los archivos autorizados, cree una rama de características y ejecute las pruebas aprobadas.  \n* Exigir aprobación antes de modificar componentes sensibles, abrir una solicitud de fusión de alto riesgo o activar una implementación en producción.  \n* Denegar el acceso a proyectos restringidos, los intentos de eludir las políticas protegidas o las acciones destructivas que se salgan del ámbito de actuación del agente.\n\nLas decisiones de política deben mantenerse vinculadas a los cambios y flujos de trabajo que gobiernan, para que los equipos puedan rastrear qué ocurrió, por qué se permitió y qué artefactos se vieron afectados.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":124},{"header":125,"config":126,"text":128},"¿Qué trazabilidad requieren los cambios generados por agentes?",{"id":127},"what-provenance-do-agent-generated-changes-require","Git proporciona un registro duradero de los cambios en el código, incluida la confirmación, el autor o responsable de la confirmación, la marca de tiempo, las relaciones con confirmaciones principales y el mensaje. La delegación de tareas a máquinas requiere una cadena de responsabilidad más amplia, ya que la persona que solicitó el cambio, el agente que lo realizó y el ser humano que lo aprobó pueden ser diferentes.\n\nUna trazabilidad útil del trabajo de los agentes puede vincular:\n\n* El objetivo humano o elemento de trabajo que inició la tarea.  \n* La identidad y la autoridad delegadas al agente.  \n* La sesión del agente, el contexto y las herramientas utilizadas.  \n* El cambio de código resultante y los repositorios afectados.  \n* Pruebas, verificaciones de políticas y otras evidencias de validación.  \n* Revisión humana, aprobación y decisiones de fusión.\n\nEl objetivo no es almacenar cada prompt ni rastros del razonamiento privado del modelo. El objetivo es preservar las pruebas que los equipos necesitan para comprender qué cambió, por qué cambió, qué autoridad lo permitió, cómo se validó y quién aprobó el resultado.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":130},{"header":66,"config":131,"text":133},{"id":132},"what-are-the-benefits-of-next-generation-scm","Las ventajas de la gestión del código fuente de última generación provienen de adaptar la infraestructura de control de código fuente a la forma en que funciona realmente el desarrollo asistido por IA.\n\n### Menor sobrecarga de transferencia y contexto\n\nCuando los agentes pueden recuperar los datos del repositorio necesarios para una tarea sin clonar repetidamente repositorios completos, los equipos pueden reducir el tráfico de red, el procesamiento y los costos de infraestructura innecesarios. Los agentes pueden dedicar una mayor parte de su contexto disponible a resolver la tarea en lugar de reconstruir el estado del repositorio.\n\n### Ejecución paralela más rápida\n\nUna infraestructura de control de código fuente diseñada para cargas de trabajo concurrentes puede permitir que muchos agentes trabajen al mismo tiempo sin sobrecargar un back-end creado para operaciones a ritmo humano. Esto puede mejorar la capacidad de respuesta de repositorios grandes, monorepos y organizaciones que ejecutan muchas tareas automatizadas.\n\n### Experimentación más segura\n\nLos agentes necesitan espacio para explorar, pero los equipos necesitan una forma fiable de revisar y descartar el trabajo que no haya dado resultado. El acceso específico a tareas, los espacios de trabajo aislados, un historial de cambios claro y la revisión de solicitudes de fusión pueden ayudar a los equipos a equilibrar la experimentación con el control.\n\n### Mayor visibilidad de las contribuciones humanas y de IA\n\nA medida que los agentes se convierten en colaboradores más activos, los equipos necesitan comprender qué cambió, qué tarea produjo el cambio, qué permisos se utilizaron y dónde se requiere la revisión humana. La gestión del código fuente de última generación debería facilitar la respuesta a estas preguntas en lugar de añadir otra capa opaca al proceso de desarrollo.\n\n### Una base más sólida para una entrega gobernada\n\nEl control de código fuente está conectado con la revisión de código, las pruebas, el análisis de seguridad, la implementación y el cumplimiento. Una plataforma de SCM de última generación debe integrarse en esos flujos de trabajo para que los equipos puedan aumentar la velocidad de desarrollo sin separar la actividad de los agentes de los controles usados para entregar software confiable.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":135},{"header":70,"config":136,"text":138},{"id":137},"how-does-next-generation-scm-fit-into-agentic-software-development","El desarrollo de software con IA agente implica mucho más que generar código. Los agentes pueden interpretar tickets, inspeccionar repositorios, crear cambios, responder a revisiones de código, ejecutar pruebas y ayudar a resolver fallos de pipelines.\n\nLa gestión del código fuente es la capa de ejecución que almacena, versiona, revisa y coordina esos cambios. Debe funcionar en conjunto con las demás partes del ciclo de vida del software:\n\n* Los datos de planificación y de tickets proporcionan la definición de la tarea y los criterios de aceptación.  \n* El control de código fuente proporciona el estado del repositorio, las ramas, las confirmaciones y el historial de cambios.  \n* La revisión de código proporciona comentarios humanos y automatizados antes de que se fusionen los cambios.  \n* CI/CD valida, empaqueta y entrega el cambio.  \n* Los controles de seguridad y cumplimiento determinan si el cambio puede llevarse a cabo.  \n* Las señales de implementación y producción proporcionan información para la siguiente tarea.\n\nPor eso, la gestión del código fuente de última generación no debe evaluarse como una funcionalidad aislada del repositorio. El valor depende de lo bien que la capa de control de código fuente se conecte con el contexto, la automatización y la gobernanza que la rodean. [La plataforma de orquestación inteligente](https://about.gitlab.com/gitlab-duo-agent-platform/) de GitLab está diseñada para coordinar el trabajo a lo largo de estas etapas del ciclo de vida.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":140},{"header":74,"config":141,"text":143},{"id":142},"next-generation-scm-vs-traditional-git","| **Capacidad** | **Flujo de trabajo tradicional de Git** | **Enfoque de SCM de última generación** |\n| :---- | :---- | :---- |\n| **Acceso al repositorio** | Los desarrolladores suelen clonar una copia funcional localmente. | Los agentes pueden acceder a los datos del repositorio necesarios para una tarea a través de interfaces del lado del servidor. |\n| **Carga de trabajo principal** | Desarrollo y colaboración al ritmo humano. | Tareas humanas y de IA que se ejecutan simultáneamente a escala de máquina. |\n| **Trabajo en paralelo** | Las ramas y los espacios de trabajo locales permiten el desarrollo simultáneo. | El acceso y el aislamiento específicos para cada tarea están diseñados para admitir muchas tareas de agentes simultáneas. |\n| **Uso de la red** | Las clonaciones y transferencias repetidas pueden generar una sobrecarga en las tareas automatizadas. | Un acceso más específico puede reducir las transferencias innecesarias al repositorio. |\n| **Control de cambios** | Las confirmaciones, las ramas, las solicitudes de fusión y las revisiones coordinan los cambios. | Los controles existentes basados en Git siguen siendo importantes, mientras la actividad de los agentes se vuelve más visible y auditable. |\n| **Integración de plataforma** | SCM se conecta con los flujos de trabajo de CI/CD, seguridad e implementación. | Se espera que SCM proporcione una base de ejecución más sólida para la entrega de software con IA agente. |\n\nLa gestión del código fuente de última generación no implica que los equipos deban descartar Git. Esto significa que la infraestructura que da soporte al desarrollo basado en Git debe evolucionar a medida que aumenta el número, la velocidad y la autonomía de los colaboradores de software.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":145},{"header":146,"config":147,"text":149},"¿Cómo deben evaluar los equipos la gestión del código fuente de última generación?",{"id":148},"how-should-teams-evaluate-next-generation-scm","Los equipos que evalúan sistemas SCM de última generación deberían ir más allá del almacenamiento en repositorios y la compatibilidad básica con Git. Pregunta si la plataforma puede admitir la escala, los controles y los flujos de trabajo que necesita tu organización.\n\n### Compatibilidad con repositorios y protocolos\n\nConfirma que los repositorios, clientes de Git, automatizaciones, integraciones y flujos de trabajo de desarrollo existentes puedan seguir funcionando. Comprende qué interfaces son compatibles hoy y qué funcionalidades siguen en vista previa.\n\n### Concurrencia y rendimiento\n\nPrueba cargas de trabajo realistas, incluidos repositorios grandes, monorepos, tareas entre varios repositorios, sesiones de agentes concurrentes y reintentos repetidos. Mide el tiempo de respuesta, el uso de la red, las tasas de fallos y el tiempo necesario para completar tareas representativas.\n\n### Control de acceso y aislamiento\n\nEvalúa si cada agente puede recibir únicamente la visibilidad y los permisos necesarios para su tarea. Confirma cómo la plataforma aísla el trabajo, gestiona las credenciales, registra las acciones y evita que una tarea interfiera con otra.\n\n### Revisión y gobernanza\n\nComprueba cómo entran en la revisión de código los cambios creados por agentes, cómo se aplican las políticas de aprobación y cómo pueden los equipos auditar la actividad resultante. La generación de código más rápida no debe obviar los controles necesarios para el software de producción.\n\n### Integración del ciclo de vida\n\nEvalúa cómo se conecta la plataforma de SCM con el seguimiento de tickets, la revisión de código, [CI/CD](https://about.gitlab.com/topics/ci-cd/), las pruebas de seguridad, la implementación, la observabilidad y las señales de producción. El mayor valor reside en reducir las transferencias a lo largo del ciclo de vida, en lugar de acelerar las operaciones del repositorio de forma aislada.\n\n### Disponibilidad y ruta de adopción\n\nDistingue las funcionalidades disponibles de forma general de las que están en beta privada o acceso anticipado. Documenta la ruta de adopción prevista, los requisitos de migración, el modelo de asistencia y el proceso alternativo antes de usar infraestructura en vista previa para flujos de trabajo críticos.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":151},{"header":82,"config":152,"text":154},{"id":153},"how-can-teams-assess-readiness-for-agent-scale-development","Los líderes de ingeniería pueden empezar a prepararse para la gestión del código fuente de última generación identificando dónde es más probable que la actividad a escala de agentes genere presión.\n\n### Acceso e infraestructura\n\nCompara las clonaciones de repositorios completos con la recuperación dirigida. Supervisa la latencia del repositorio, la profundidad de la cola, el uso de la red, el almacenamiento y la demanda de procesamiento a medida que aumenta la actividad de los agentes.\n\n### Generación y validación\n\nCompara la tasa de cambios generados con la capacidad disponible para realizar pruebas, revisiones y aprobaciones. Detecta si aumentan los retrasos entre la creación del código y su lanzamiento confiable.\n\n### Autoridad y exposición\n\nIdentifica dónde pueden operar los agentes y qué pueden afectar. Identifica accesos que excedan las necesidades de la tarea, especialmente en torno a código sensible, entornos de producción y controles de seguridad.\n\n### Responsabilidad\n\nDetermina si los equipos pueden vincular un cambio con su objetivo, la autoridad delegada, la actividad de la máquina, la validación y la aprobación final. La falta de contexto, la propiedad poco clara y los registros incompletos dificultan la confianza en los cambios impulsados ​​por agentes.\n\nEstas señales muestran dónde deben evolucionar primero los sistemas y controles existentes y ayudan a los equipos a priorizar las inversiones antes de que la actividad de los agentes alcance una mayor escala.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":156},{"header":86,"config":157,"text":159},{"id":158},"what-is-gitlabs-approach-to-next-generation-scm","La gestión del código fuente de última generación de GitLab es un motor de Git reconstruido para la concurrencia a escala de agentes. El enfoque conserva el protocolo Git para mantener la compatibilidad con versiones anteriores, pero utiliza un back-end rediseñado e interfaces creadas para agentes.\n\nEl enfoque de GitLab:\n\n* Sustituye la clonación completa e innecesaria de repositorios por un acceso más específico desde el servidor.  \n* Permite que muchos agentes trabajen al mismo tiempo en distintos repositorios.  \n* Proporciona a cada agente la visibilidad mínima del repositorio necesaria para su tarea.  \n* Conserva la compatibilidad con Git y la capacidad de auditoría, a la vez que mejora la capa de ejecución subyacente.  \n* Permite que los agentes experimenten de forma segura sin sacar a los desarrolladores de sus flujos de trabajo existentes.",{"type":93,"componentName":93,"componentContent":161},{"header":90,"config":162,"text":164},{"id":163},"next-steps","La gestión del código fuente se está convirtiendo en una infraestructura para colaboradores humanos y de IA. Los equipos que planifican la concurrencia a escala de agentes, el acceso específico a tareas y los flujos de trabajo de cambio controlados pueden adoptar el desarrollo asistido por IA sin considerar la velocidad y el control como objetivos opuestos.\n\n> [Obtén más información sobre la gestión del código fuente](https://about.gitlab.com/solutions/source-code-management/) o [solicita acceso anticipado a la gestión del código fuente de última generación de GitLab](https://about.gitlab.com/early-access-preview/).",{"type":166,"componentName":166,"componentContent":167},"CommonFaq",{"header":168,"groups":169},"Preguntas frecuentes",[170],{"questions":171},[172,175,178,181,184],{"question":173,"answer":174},"¿La gestión del código fuente de última generación reemplaza a Git?","No necesariamente. La gestión del código fuente de última generación puede conservar los protocolos Git, los repositorios y los flujos de trabajo de colaboración conocidos, a la vez que cambia la forma en que la plataforma subyacente gestiona el acceso al repositorio, la concurrencia y la actividad de los agentes.",{"question":176,"answer":177},"¿Por qué los agentes de IA necesitan una infraestructura de gestión del código fuente diferente?","Los agentes de IA pueden crear muchas tareas de software simultáneas y acceder repetidamente a grandes repositorios para inspeccionar o modificar pequeñas cantidades de código. Los flujos de trabajo tradicionales basados en clonaciones pueden generar sobrecarga de red innecesaria, cuellos de botella en el back-end y límites poco claros entre tareas paralelas.",{"question":179,"answer":180},"¿Qué relación existe entre la gestión del código fuente de última generación y GitLab?","El enfoque de GitLab consiste en un back-end de control de código fuente compatible con Git, diseñado para la concurrencia a escala de agentes. Busca admitir el acceso dirigido a repositorios, el trabajo paralelo de agentes y una experimentación más segura, sin dejar de estar conectado con la revisión de código, CI/CD, la gobernanza y los flujos de trabajo de implementación.",{"question":182,"answer":183},"¿La gestión del código fuente de última generación de GitLab está disponible de forma general?","Al momento de redactar este artículo, GitLab describe la gestión del código fuente de última generación como una funcionalidad en beta privada. La disponibilidad, los requisitos y las funcionalidades pueden cambiar a medida que avanza la fase de vista previa.",{"question":185,"answer":186},"¿Cómo deben prepararse los equipos para la gestión del código fuente de última generación?","Empieza por medir los patrones actuales de acceso a repositorios, los tiempos de clonación, el uso de la red, las cargas de trabajo concurrentes y las tasas de fallos de las tareas de los agentes. Después, define los requisitos de compatibilidad con Git, control de acceso, aislamiento, capacidad de auditoría, revisión de código, integración con CI/CD y adopción de funcionalidades en vista previa.",{"type":188,"componentName":188},"CommonNextSteps","yml",{},true,"/es/topics/source-code-management/next-gen-source-code-management",{"config":194,"title":38,"ogTitle":38,"description":196,"ogDescription":197},{"noIndex":195},false,"La gestión del código fuente de última generación amplía Git para desarrolladores y agentes de IA a escala, con simultaneidad, aislamiento y gobernanza.","Descubre cómo la gestión del código fuente de última generación amplía Git para que desarrolladores y agentes de IA trabajen a 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