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Linear, 개발팀 실제 데이터 공개: "AI, 코드 양은 늘렸지만 작업 시간은 줄이지 못해"

Linear의 실제 사용 데이터 분석 결과, 소프트웨어 팀의 AI 활용 패턴이 드러났다. 양적 생산성은 뚜렷하게 급증했지만, 새로운 형태의 업무 부담과 장기적 품질에 대한 의문이라는 대가가 따랐다.

소프트웨어 개발팀을 위한 프로젝트 관리 플랫폼 Linear가 자사 사용자 기반의 실제 사용 데이터를 분석해 AI가 소프트웨어 팀의 일하는 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 공개했다. 가장 뚜렷한 결과는 Coding Agents(자동 코드 작성 도구)를 사용하는 팀에서 Pull Requests 수가 눈에 띄게 증가했다는 점이다. 예를 들어 일부 그룹에서는 주당 21건에서 65건으로 급증했다.

데이터는 또한 조직 내 역할이 변화하고 있음을 보여준다. 비엔지니어도 AI의 도움으로 코드를 작성할 수 있게 됐으며, 고위 경영진 다수가 이러한 도구를 통해 직접 기술 업무에 복귀하고 있다.

그러나 가장 주목할 점은 양적 생산성은 늘었지만 전체 제품 개발 시간은 줄지 않았다는 것이다. AI가 AI 생성 코드를 검토하고 품질을 관리하는 작업처럼 업무에 새로운 '레이어'를 추가했기 때문이다. 또한 AI가 시스템 아키텍처의 복잡성을 통제하는 능력이 부족해 장기적으로 관리하기 어려운 기술 부채(Technical debt)를 초래할 수 있다는 우려도 제기된다.

이번 연구 결과는 다른 보고서들과도 일치한다. McKinsey(2025)는 AI로 좋은 성과를 거둔 조직은 도구를 단순히 도입한 것이 아니라 업무 프로세스와 역할을 전면적으로 재설계한 그룹이라고 지적했다. DORA 보고서는 AI 사용이 코드 생성이 너무 빨라 작업 단위가 커지고 검토가 어려워지면서 배포 안정성에 부정적 영향을 줄 수 있다고 경고했다.

한편, 이 스레드가 178점과 110개 이상의 댓글을 기록한 Hacker News 개발자 커뮤니티에서는 '늘어난 활동량'이 실제 비즈니스 성과를 보장하지 않는다는 지적이 주를 이뤘다. 또한 엔지니어가 AI에 지나치게 의존하면 심층적인 분석 사고 역량을 잃을 수 있다는 경고도 나왔다.