デルの元幹部が、企業のAI導入の失敗を目の当たりにして医療向けAI企業を創業。95%のパイロットが成果を上げられていない根本原因は、AIを既存の壊れたプロセスに無理やり付け足しているからだと指摘しています。

何が起きたか：Dellで11年間働いた著者が、COVID後に医療業界に転身して新しいスタートアップを立ち上げました。著者は、薬事承認後の保険カバー判定プロセスが6～7人の専門家で60～90日かかり、1件あたり約$100,000のコストがかかっている現実を見て、調整されたAIで同じ業務を4～8時間で完了でき、直接労働コストを97%削減できることを発見しました。

なぜ重要か：MIT研究者が300以上の企業AI導入を分析した結果、生成AIパイロットの95%が測定可能な成果を生み出していません。原因はモデルの弱さではなく、企業がAIをプロセスの見直しなしに既存のワークフローに組み込んでいるためとみられます。Gartnerは2027年末までにエージェント（自分で判断して作業するAI）プロジェクトの40%以上がキャンセルされると予測しており、その理由のひとつが不十分なリスク管理です。

注目点：医療は規制が厳しく、臨床医が不足（2036年までに最大86,000人の医師不足が予測されている）であるため、AIを適切に管理・監査する方法を学ぶ上で重要な産業です。著者は、エージェントを調整・統治・監査できない状態で千個のエージェントを配置することは、10年前に企業が千個のポイントソリューションを導入して失敗したのと同じ思考だと警告しています。