IA já abre quase tantos issues quanto pessoas. A Linear diz que isso não prova nada.

A Linear publicou dados agregados de produto de seus workspaces pagos mostrando que os issues criados por IA quase alcançaram a paridade com os criados por humanos: 2,435 milhões por semana contra 2,481 milhões, medidos no início de agosto de 2026. Há dois anos, menos de um issue em mil era criado por IA.

O outro número principal

Os pull requests por workspace subiram 111% desde junho de 2024. As equipes conectadas a agentes de código estavam abrindo cerca de 65 PRs por equipe por semana em junho de 2026, ante cerca de 10 nas equipes sem eles.

O que a leitura comum erra

A comparação de 65 contra 10 será citada como um múltiplo de produtividade. A Linear diz explicitamente que não é isso: essas equipes "já tinham uma produção maior antes de os agentes de código existirem, então os níveis não são diretamente comparáveis." Trata-se de um efeito de seleção. O que os dados podem sustentar é a trajetória de cada coorte em relação à sua própria linha de base — e, nessa medida, a coorte conectada a agentes de fato acelerou.

A segunda ressalva é da própria Linear, e é a frase mais útil do relatório: "um PR aberto não diz nada sobre o valor da mudança." Issues criados e pull requests abertos são medidas de movimento. Nenhum deles conta se algo foi incorporado, funcionou ou deveria ter sido construído. Uma métrica que sobe quando o software escreve mais tickets para si mesmo não é, por si só, uma medida de produção.

O que a paridade mostra — e o que não mostra

Criar issues é um ato de baixo custo, e é exatamente o tipo de tarefa que os agentes estão mais bem posicionados para fazer em volume — registrar acompanhamentos, dividir trabalho, anotar descobertas. Paridade em issues abertos não é paridade em trabalho realizado, e lê-la assim seria o erro que a própria publicadora dos dados adverte contra. O escopo também é limitado: workspaces pagos da Linear e os usuários neles, o que tende a favorecer equipes de software que adotam ferramentas cedo.

Por que ainda vale a pena saber

Sair de menos de 0,1% para cerca de metade de tudo o que é criado em um tracker em dois anos é uma mudança real em quem, ou no que, alimenta a fila a partir da qual os engenheiros trabalham — independentemente de cada item valer a pena ou não.