Relatório da Linear revela padrões de adoção de IA em equipes de software

Escopo e adoção

O relatório da Linear reúne dados agregados de dezenas de milhares de equipes que usam sua plataforma para descrever a adoção de IA em desenvolvimento de produtos em 2026. A análise cobre somente espaços de trabalho pagos e usuários ativos na Linear; portanto, não representa necessariamente o mercado inteiro nem o uso de IA fora da plataforma. As métricas comparam principalmente janeiro e junho de 2026, ou junho de 2025 e junho de 2026, e usam janelas fixas para reduzir ruídos de curto prazo.

A proporção de usuários ativos nos recursos de IA da Linear mais que dobrou em todas as funções entre janeiro e junho. Produto teve o maior avanço, de 12% para 34%; engenharia foi de 12% para 30%; design, de 6% para 22%; fundadores, de 14% para 30%; e go-to-market, de 5% para 18%. A adoção também cresceu de forma semelhante entre empresas de todos os tamanhos: chegou a 25% nas organizações com mais de 1.001 funcionários e a 23% nas de 1 a 50. Entre executivos, CEOs de empresas com 201 ou mais pessoas passaram de 9% para 36%, o maior salto do relatório. A Linear interpreta esses dados como sinal de que líderes estão aprendendo a tecnologia pelo uso direto, embora a segmentação por porte cubra menos espaços de trabalho.

Como o trabalho mudou

O tempo dedicado a criar, organizar, atribuir, atualizar e comentar tarefas aumentou em quase todas as funções entre junho de 2025 e junho de 2026. Em engenharia, criação e triagem subiram de 24 para 28 minutos mensais por usuário, enquanto comentários passaram de 35 para 40 minutos. Entre fundadores, os aumentos foram de 17 minutos em criação e 26 em comentários. A Linear sugere que o crescimento do trabalho exige mais coordenação, que também fornece contexto para os agentes.

O planejamento, porém, quase não mudou: o tempo dedicado a solicitações de clientes, documentos e projetos permaneceu estável ou variou apenas um minuto na maioria dos grupos. Segundo o relatório, isso sugere que a IA alterou mais a execução do que a decisão sobre o que construir. Conversas com IA e delegação de tarefas a agentes surgiram como uma nova camada de trabalho, especialmente para produto, que adicionou cinco minutos mensais de conversa com IA. Nenhuma categoria existente diminuiu para compensá-la.

Código e produção

A participação de usuários que anexaram pull requests aumentou entre junho de 2024 e junho de 2026: de 3% para 10% entre profissionais de produto e de 1% para 8% entre designers. Fundadores passaram de 11% para 23%. Como a medição inclui apenas repositórios conectados à Linear, os números são apresentados como limites mínimos.

Pull requests abertos por espaço de trabalho cresceram 111% em relação à linha de base de junho de 2024, com aceleração concentrada em 2026. Equipes que conectaram coding agents passaram de uma média de 21 para 65 pull requests semanais em dois anos; as demais foram de 8 para 10. Essas equipes já produziam mais antes da adoção, de modo que os níveis não são diretamente comparáveis. O relatório identifica uma correlação clara entre agentes e aceleração, mas não prova que a IA causou o aumento nem que ele gerou valor empresarial. Pull requests medem movimento, não qualidade ou resultado.

A conclusão é que a IA parece estar ampliando a produção e borrando fronteiras entre funções, sem reduzir, até agora, o tempo total observado no desenvolvimento. A Linear descreve esse padrão como semelhante ao paradoxo de Jevons, mas ressalva que ainda não sabe se o aumento de produção melhora os negócios. Relatórios futuros devem relacionar o uso de tokens e o ciclo de código a resultados, em vez de tratar volume como substituto de valor.