軟體團隊中的 AI 使用模式：Linear 2026 年數據報告

AI 採用已擴展至所有組織角色與職級

AI 的使用不再僅限於工程部門；它已滲透至軟體團隊中的每個職能。在 2026 年 1 月至 6 月期間，所有追蹤區段中使用 AI 功能的使用者比例均翻倍以上。產品管理部門成長最快，從 12% 增至 34%，而市場進入（GTM）角色則從 5% 增至 18%。

高階領導層採用這些工具的速度與其團隊持平甚至更快。特別是員工數達 201 人或以上的公司中，CEO 的使用率在六個月內從 9% 大幅攀升至 36%，為所有區段中增幅最大。這顯示高階主管是透過直接使用而非被動觀察來參與這項技術。

無論公司規模為何，採用率都保持一致。從初創公司（1–50 名全職員工）到大型企業（1001+ 名全職員工），AI 使用率在所有層級均約三倍增長，顯示在 2026 年，組織規模並非 AI 整合的重大障礙。

編碼代理正推動產出量的大幅增加

使用編碼代理與軟體產出增加之間存在強烈關聯。使用編碼代理的團隊，其每週合併請求（PR）數在兩年內翻了三倍，從平均 21 件增至 65 件。相比之下，未使用代理的傳統團隊產出幾乎沒有增長，僅從每週 8 件增至 10 件。

整體而言，每工作區開啟的合併請求數量在 2024 年 6 月至 2026 年 6 月間增加了 111%。此加速效應在 2026 年才真正顯現，當時模型品質與採用率同步攀升。

AI 正模糊傳統角色的界限

AI 工具正讓非工程人員能直接貢獻程式碼。兩年間，產品經理提交合併請求的比例從 3% 增至 10%，設計師則從 1% 增至 8%。此轉變顯示，過去專注於描述變更的角色，如今正越來越多地實際交付變更。

AI 增加了新的工作層面，而非減少現有工作時間

與預期相反，AI 並未節省時間，反而引入了新的工作類別。在既有任務上的時間投入——例如建立、分類與回覆問題——實際上有所增加。例如，工程團隊在建立與分類上的時間增加了約 17%。

新活動，如與 AI 聊天、將問題委派給代理，如今已出現在每個職能的每週工作流程中。由於既有任務的時間並未縮短以容納這些新活動，整體產品開發所花費的時間正在增加。此現象類似於「傑文斯悖論」，即資源效率提升反而導致該資源的總消耗量增加。

AI 對規劃的影響仍有限

儘管 AI 已根本性地改變了團隊的執行方式，但對他們決定要打造什麼的影響卻有限。在 2025 年 6 月至 2026 年 6 月期間，處理客戶需求、文件編寫與專案規劃的時間保持穩定。這顯示目前 AI 的價值主要集中在執行與產出，而非戰略規劃。

社群觀點的綜合分析

儘管數據顯示活動量明顯增加，但 Hacker News 上的社群成員對這些指標的解讀提出了幾項關鍵反駁意見：

• 活動量 vs. 價值： 批評者認為，合併請求與問題建立數量的增加，未必與商業價值或投資報酬率相關。一位使用者指出：「使用量與高價值產出或投資報酬率無關，」暗示本報告衡量的是「動作」而非「進展」。
• 自上而下的壓力： 一些觀察者認為，創辦人與 CEO 的高採用率可能反映的是組織壓力，而非自然產生的實用性。一位留言者表示：「由上而下推動的採用，與由成果驅動的採用，看起來截然不同。」
• 衡量偏差： 使用者指出，Linear 僅追蹤其生態系內的 AI 使用情況。在外部 IDE 或桌面工具中進行的 AI 驅動研究、架構規劃與程式碼撰寫，對此數據而言是不可見的，可能扭曲了「AI 未影響規劃階段」的結論。
• 「審查負擔」： 一些實務工作者指出，AI 帶來了一種新的低效率，一位使用者表示：「我的工作變成：花 20 分鐘產生程式碼，然後花一小時閱讀它。"