회의가 끝날 무렵 누군가 말한다. “조금 더 검토해서 다음 주에 다시 보시죠.” 반대하기 어려운 말이고, 신중해 보이기까지 한다. 그런데 미뤄둔 그 일주일에는 이자가 붙는다. 대기 시간, 반복 회의, 기회비용, 학습의 지연. 틀린 결정의 비용은 숫자로 남지만, 늦은 결정의 비용은 회의록에 남지 않는다. 확신이 설 때까지 기다리는 리더와, 확률로 말하고 먼저 움직이는 리더. 그 사이에서 우리는 어디에 서 있는가.

AI는 팀의 산출물을 비교적 손쉽게 만들어준다. 그런데 그 이면에서 팀원들의 실력이 조용히 빠져나가고 있다면 어떨까. 2025년 출판된 한 연구는 AI를 몇 달 사용한 숙련 의사들의 진단 능력이 실제로 하락했음을 처음으로 보여주었다. 2026년의 대규모 무작위 통제 실험은 여기에 인과적 증거를 더했다. 단 10여 분의 AI 사용만으로도 혼자 문제를 풀 때의 성과와 끈기가 떨어졌다. 더 심각한 것은 팀 차원의 문제다. AI가 어려운 일을 흡수할수록, 주니어가 실력을 쌓아 올릴 ’숙련의 사다리’가 끊어질 수 있다. 디스킬링 시대의 팀장에게 필요한 것은 AI 사용을 막는 일이 아니다. 팀원들이 AI에게 답이 아니라 힌트를 구하도록 사용 방식을 설계하고, 생각하는 근육이 유지되는 훈련 구간을 의도적으로 남겨두는 일이다.