소프트웨어 팀의 AI 사용 패턴

Linear 유료 고객의 제품 개발 흐름을 분석한 결과, 2026년 상반기 AI 기능 사용률이 모든 직군에서 2배 이상 증가했으며 기업 규모와 관계없이 확산됨 AI는 기존 업무를 줄이기보다 그 위에 더해짐. 이슈 작성·분류·댓글 시간은 대체로 늘고 기획 시간은 유지된 가운데 AI 채팅과 에이전트 위임이 새로운 업무로 등장함 AI가 작성한 이슈는 2024년 1,000건당 1건 미만에서 2026년 8월 전체의 절반 가까이로 늘었고, PR 첨부 비율도 제품 직군은 3%에서 10%, 디자인은 1%에서 8%로 상승함 팀당 주간 Pull Request(PR) 수는 2024년 6월 대비 111% 증가함. 코딩 에이전트 연결 팀은 주당 21개에서 65개로 늘어난 반면 미연결 팀은 8개에서 10개로 증가함 PR 증가는 AI 도입과 개발 가속의 강한 상관관계를 보여주지만 사업 성과나 코드 가치까지 입증하지는 못함. 관측 범위에서는 AI가 시간을 절약하기보다 개발 활동을 확대함 분석 범위와 한계 Linear에서 매일 소프트웨어를 만드는 수만 개 팀의 6년간 데이터를 바탕으로, AI가 널리 도입되기 전부터 2026년까지 제품 개발 흐름을 분석함 토큰 사용량이나 코드 분량이 아니라 첫 이슈부터 이를 종료하는 Pull Request(PR) 까지 전체 작업 흐름을 관찰함 Linear 내부에서 확인되는 활동만 대상으로 삼으므로 외부 AI 사용은 포함되지 않으며, 전체 시장이 아닌 Linear 고객 기반의 도입 양상을 나타냄 분석 축은 AI를 사용하는 사람, Linear에서 직무별 시간 배분이 달라진 방식, 실제 산출량 변화의 세 가지임 직군과 기업 규모를 가리지 않은 확산 2026년 1월부터 6월까지 최근 30일 내 Linear AI 기능을 사용한 비율이 모든 직군에서 2배 이상 증가함 제품: 12%→34%, +22%p 엔지니어링: 12%→30%, +18%p 창업자: 14%→30%, +16%p 디자인: 6%→22%, +16%p 시장 진출(GTM): 5%→18%, +13%p 직함을 정규화해 직무를 분류했기 때문에 경계 사례에는 오차가 있지만, 확산 양상은 분류 오류만으로 보기 어려울 만큼 광범위함 해당 비교는 2026년 1월과 6월에 모두 활동한 유료 사용자 12만7,000명을 대상으로 함 기업 규모별 사용률도 약 3배로 증가해, 신기술 도입 속도에 흔히 영향을 주는 조직 규모가 거의 변수로 작용하지 않음 1,001명 이상: 8%→25% 2...