Linear는 유료 워크스페이스들의 집계된 제품 데이터를 공개하며, AI가 만든 이슈가 사람이 만든 이슈에 거의 맞먹는 수준에 이르렀다고 밝혔습니다. 2026년 8월 초 기준으로 AI 생성 이슈는 주당 243만5천 건, 사람 생성 이슈는 248만1천 건이었습니다. 2년 전만 해도 AI가 만든 이슈는 1,000개 중 1개도 되지 않았습니다.
다른 주요 수치
워크스페이스당 풀 리퀘스트 수는 2024년 6월 이후 111% 증가했습니다. 코딩 에이전트와 연결된 팀들은 2026년 6월 기준 팀당 주당 약 65건의 PR을 열고 있었는데, 에이전트가 없는 팀은 약 10건에 그쳤습니다.
통상적인 해석이 놓치는 점
65 대 10이라는 비교는 생산성 배수처럼 인용될 것입니다. 그러나 Linear는 이것이 그렇지 않다고 분명히 말합니다. 해당 팀들은 "코딩 에이전트가 존재하기 전부터 이미 산출이 더 높았기 때문에, 이 수준을 직접 비교할 수 없다"는 것입니다. 이는 선택 편향입니다. 이 데이터가 보여줄 수 있는 것은 각 집단의 자체 기준선 대비 궤적이며, 그 기준으로 보면 에이전트와 연결된 집단은 실제로 가속됐습니다.
두 번째 경고는 Linear 스스로가 내놓은 것으로, 이 보고서에서 가장 유용한 문장입니다. "열린 PR은 변경의 가치를 전혀 말해주지 않는다"는 것입니다. 생성된 이슈와 열린 풀 리퀘스트는 움직임을 측정할 뿐입니다. 어느 것도 실제로 머지됐는지, 제대로 작동하는지, 혹은 애초에 만들어졌어야 했는지를 세지 않습니다. 소프트웨어가 스스로를 위해 더 많은 티켓을 쓰게 될수록 올라가는 지표는, 그것만으로는 산출의 지표라고 보기 어렵습니다.
동률이 보여주는 것과 보여주지 않는 것
이슈 생성은 비용이 낮은 행위이며, 에이전트가 대량으로 수행하기에 가장 적합한 작업이기도 합니다. 후속 조치를 등록하고, 일을 분할하고, 발견 사항을 기록하는 일입니다. 등록된 이슈 수의 동률은 작업량의 동률이 아니며, 그렇게 해석하는 것은 이 데이터를 공개한 주체가 명시적으로 경고한 오류입니다. 적용 범위도 제한적입니다. 유료 Linear 워크스페이스와 그 안의 사용자들로 한정되며, 이는 도구를 일찍 도입하는 소프트웨어 팀 쪽으로 편향됩니다.
그럼에도 알아둘 가치가 있는 이유
2년 만에 추적기에서 생성되는 모든 것의 0.1% 미만에서 대략 절반 수준으로 바뀐 것은, 각 항목이 실제로 할 가치가 있는지와는 무관하게 엔지니어가 작업하는 대기열을 채우는 주체가 누구인지가 실제로 달라졌다는 뜻입니다.