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Linear revela datos reales de sus equipos de desarrollo: la IA aumenta la cantidad de código, pero no reduce el tiempo de trabajo

El análisis de datos de uso real de Linear revela patrones de adopción de IA en equipos de software: la producción cuantitativa aumenta claramente, pero a costa de nuevas cargas de trabajo y de interrogantes sobre la calidad a largo plazo

Linear, la plataforma de gestión de proyectos para equipos de desarrollo de software, publicó un análisis basado en datos de uso reales de su propia base de usuarios para examinar cómo la IA está cambiando la forma de trabajar de los equipos de software. El resultado más evidente es que los equipos que utilizan Coding Agents (asistentes de escritura automática de código) registran un aumento notable en el número de Pull Requests (solicitudes para integrar código al sistema principal): en algunos grupos, la cifra se disparó de 21 a 65 por semana.

Los datos también muestran que los roles dentro de las organizaciones están cambiando: quienes no son ingenieros pueden escribir más código con la ayuda de la IA, mientras que muchos altos directivos han vuelto a realizar trabajo técnico por sí mismos a través de estas herramientas.

Sin embargo, el punto más interesante es que, aunque la producción cuantitativa aumenta, el tiempo total dedicado al desarrollo del producto no disminuye, porque la IA se ha convertido en una "nueva capa" de trabajo que se suma a la existente, como la revisión y el control de calidad del código generado por IA. Además, existe la preocupación de que la IA carece de la capacidad para controlar la complejidad de la arquitectura de los sistemas, lo que podría generar deuda técnica (Technical debt) difícil de gestionar a largo plazo.

Los resultados de este estudio coinciden con informes de otras fuentes: McKinsey (2025) señala que las organizaciones que obtienen buenos resultados con la IA son las que rediseñan por completo sus procesos de trabajo y roles, no las que simplemente añaden herramientas. Por su parte, el informe DORA advierte que el uso de IA puede afectar negativamente la estabilidad en la entrega de trabajo, ya que el código generado demasiado rápido hace que cada lote de trabajo sea más grande y difícil de revisar.

En la comunidad de desarrolladores de Hacker News, donde este hilo obtuvo 178 puntos y más de 110 comentarios, la mayoría subraya que el "aumento de la actividad" no garantiza un retorno empresarial real, y advierte de que los ingenieros podrían perder habilidades de pensamiento analítico profundo si dependen demasiado de la IA