2년 전만 해도 프로젝트 관리 도구인 Linear 내부에서 AI가 생성한 문제는 천 개 중 하나도 채 되지 않았습니다. 오늘날 AI는 플랫폼에서 생성된 모든 것의 절반 미만을 작성하며, 현재 속도로 보면 곧 사람과 통합을 합친 것보다 더 많은 것을 작성하게 될 것입니다.

이 수치는 Linear가 새로 발표한 "소프트웨어 팀의 AI 사용 패턴" 보고서에서 나온 것입니다. 이 보고서는 100,000명 이상의 유료 사용자로 구성된 고객 기반의 활동을 바탕으로 작성되었습니다. 이는 AI가 2026년에 일상적인 소프트웨어 작업을 실제로 어떻게 변화시키고 있는지(누가 사용하는지, 팀이 시간을 보내는 장소를 어떻게 바꾸는지, 배송량을 바꾸는지 여부)에 대한 가장 명확한 자사 사진 중 하나입니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 AI 뉴스를 참조하세요.

모든 기능에서 AI 채택이 두 배 이상 증가했습니다.

2026년 1월부터 6월 사이에 측정된 모든 직무에서 Linear의 AI 기능을 사용하는 사용자의 비율이 두 배 이상 증가했습니다. 이는 회사 자체 분석가들조차 놀라게 할 정도로 채택 범위가 넓었습니다.

제품 관리자는 12%에서 34%로 가장 빠르게 증가했습니다. 코드베이스에서 가장 멀리 떨어져 있는 기능인 시장 진출 직원도 5%에서 18%로 늘어났습니다. 이 수치는 2026년 1월과 6월에 활동한 유료 사용자 127,000명을 기준으로 합니다.

일반적으로 조직이 신기술을 얼마나 빨리 채택하는지에 대한 신뢰할 수 있는 예측 변수인 회사 규모는 데이터에 "거의 등록되지 않습니다". 신생 기업에서 기업에 이르기까지 모든 곳에서 채택이 약 3배 증가했습니다.

경영진은 팀보다 AI를 더 많이 사용하고 있습니다

전체 보고서에서 가장 눈에 띄는 도약은 경영진의 것입니다. 직원이 201명 이상인 회사의 CEO는 1월 AI 기능에 적극적으로 참여하는 비율이 9%에서 6월에는 36%로 증가했습니다. 이는 Linear가 측정한 모든 부문 중 가장 큰 증가율입니다.

보고서의 해석: 대부분의 고위 리더들은 기술에 대해 읽는 것이 아니라 사용함으로써 기술을 배우고 있습니다. 직장 AI 논쟁을 따르는 사람이라면 누구에게나 그 세부 사항이 중요합니다. AI 전략을 궁극적으로 책임지는 사람들은 점점 더 실제 사용자 자신입니다.

엔지니어가 아닌 사람들도 더 많은 코드를 배송하고 있습니다

누가 "코드를 발송하는가"의 경계가 허물어지고 있습니다. 작업에 끌어오기 요청을 첨부하는 제품 관리자의 비율은 2년 만에 3%에서 10%로, 디자이너는 1%에서 8%로 증가했습니다.

엔지니어링도 20%에서 34%로, 창업자는 11%에서 23%로 증가했습니다. 심지어 시장 진출 직원도 1%에서 3%로 소폭 증가했습니다. 선형 주의 사항은 플랫폼에 연결된 저장소의 풀 요청만 계산하므로 천장이 아니라 바닥이라는 점입니다. 루프 외부에 코드를 전달하는 사람은 보이지 않습니다.

보고서에 따르면 패턴은 변화를 설명하던 사람들이 점점 더 스스로 변화를 가져오는 것입니다.

생산량이 111% 증가했지만 계획은 변경되지 않았습니다.

작업공간당 열린 풀 요청은 2024년 6월 기준에 비해 111% 증가했습니다. 첫해에는 생산량이 대략 수준을 유지하다가 모델 품질과 채택률이 함께 높아지면서 2026년까지 증가했습니다.

그러나 한 가지 변함없는 사실은 팀이 고객 요청, 문서 및 프로젝트 계획에 소비하는 시간입니다. Linear는 이러한 꾸준함은 AI가 지금까지 팀이 무엇을 구축할지 결정하는 방법보다 실행하는 방법을 훨씬 더 많이 변화시켰다는 것을 의미한다고 말합니다.

데이터에 따르면 AI 채팅과 AI 에이전트에 문제 위임은 "1년 전에는 존재하지 않았던" 새로운 작업 범주이며 이제 모든 기능의 주에 나타나며 제품 팀이 가장 열심히 노력하고 있습니다. 특히, 공간을 확보하기 위해 다른 어떤 것도 줄어들지 않았습니다. 이는 AI가 적어도 지금까지는 기존 작업을 대체하기보다는 기존 작업 위에 올라섰음을 시사합니다.

그 숫자 뒤에 숨은 규모는 상당합니다. Linear의 사용자 기반은 2025년 6월 유료 사용자 54,300명에서 1년 후 89,000명으로 증가했으며, 사용자가 AI와 채팅하고 에이전트 위임 문제를 해결하는 데 소비한 시간은 이제 모든 사용자에 걸쳐 표시됩니다. AI 채팅에서만 엔지니어의 경우 사용자당 평균 2분, 제품 관리자의 경우 5분입니다. 개별적으로는 규모가 작지만 보고서에 따르면 이러한 카테고리는 2년 전에는 0분만에 등록되었습니다.

작은 글씨 읽기

Linear는 한계에 대해 투명하며 이는 중요합니다. 회사는 자체 플랫폼 내에서 발생하는 AI 사용만 볼 수 있습니다. 그림은 전체 시장이 아닌 고객 사이의 채택을 반영합니다. 모델 회사와 코딩 도구 제작자는 토큰 사용량과 코드 양을 게시하지만 보고서에 따르면 이는 작업의 한 계층만 캡처합니다.

측정 시 주의사항도 있습니다. 보고서에서는 병합된 풀 요청이 아닌 열린 풀 요청만 계산하며, 열린 풀 요청은 변경 사항의 가치에 대해 아무 말도 하지 않습니다. 직위는 가장자리에 약간의 오류가 있는 상태로 정규화되었으며, 경영진 분석은 타사 회사 규모 강화에 의존하여 보고서의 나머지 부분보다 적은 작업 공간을 포함합니다.

2026년 고정 포인트

Linear는 이 보고서를 "2026년 AI 지원 제품 개발의 위치에 대한 고정점이자 다음 버전을 측정할 기준"이라고 설명합니다.

그럼에도 불구하고 그 고정점은 놀랍습니다. 18개월 만에 업계에서 가장 널리 사용되는 개발 도구 중 하나에 포함된 AI는 천 개 중 하나의 문제를 작성하는 것에서 거의 절반으로 늘어났습니다. 반면 인간은 더 적은 양의 설명을 하고 더 많은 배송을 수행하면서 스택 위로 올라갔습니다. 지금부터 1년 후의 다음 측정에서는 계획 계층도 마침내 이동하는지 여부를 보여줄 것입니다.

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