チェタン氏は、データ、AI、ライフサイエンスの交差点でプロダクトポートフォリオを構築・拡大し、価値と患者のアウトカムを提供している。
どこを見ても、企業は「AIを活用している」と発表することに躍起になっている。投資家向け資料、プレスリリース、製品発表—そのプレッシャーは容赦ない。
あるとき、私自身のチームが、実績のある従来のルールベースの自動化エンジンをAIエンジンに変換することを提案してきた。彼らの考えは単純だった：AIを導入すれば、市場のナラティブで競合他社を一気に追い抜けるというのだ。
私はフラストレーションを感じた。チームは技術に熱中するあまり、長年私たちを導いてきた核心的な原則—顧客に真の価値を届けること—を置き去りにしていた。私は議論を一時停止し、再構築した：AIが意味を持つのは、それがアウトカムを向上させ、生産性を改善し、あるいは具体的な問題を解決する場合だけだ。その瞬間、私は気づいた：
AIは製品ではない。価値こそが製品だ。
次の課題は、この熱意を有意義な行動に変換することだった。既存のルールエンジンは決定論的で信頼性が高く、効率的だった—一貫した結果を提供し、リスクを最小限に抑えていた。確率的なAIモデルを導入することは革新的に聞こえるかもしれないが、それは不確実性、追加の監視、人間介在型のプロセスを加えることになっただろう。
私はすぐに気づいた。革新だけでは不十分だということを。リーダーシップとは「これは実際に顧客の生活をより良くしているのか？」と問うことだ。技術への熱意はチームを活気づけることができるが、それが核心的な価値原則から注意をそらせば、信頼を損ない、リソースを無駄にし、生産性を低下させる可能性がある。
私はチームに単純な原則を強調した：「AIは本質的に優れているわけではない—私たちの決断は常に価値と測定可能な影響によって導かれるべきだ」。その考え方が、すべてのAIイニシアチブの指針となり、私が行うポートフォリオレベルのすべての決定を導いている。
指針となる質問
価値が第一、技術が第二であることに合意したら、次の課題は、どのAIイニシアチブが投資に値するかを決めることだった。時間をかけて、私はあらゆる決断を導く簡潔な質問セットを開発してきた：
1. これは実際のビジネス問題を解決するのか、それとも単に誇大宣伝を生み出すだけなのか？
2. AIの出力に対する信頼を確立できるか？
3. データと知的財産は安全か？
4. ガバナンスは整っているか、そして負担はどのようなものか？
5. AIが間違っていた場合、どのようなリスクを引き継ぐことになるか？
これらは単なるチェックボックスではない—リーダーシップのマインドセットを反映している。新規性よりも測定可能な影響を、興奮よりも説明責任を、そして近道よりもガバナンスを優先する。
これらの評価を構造化するために、私はRICEと多次元AIユースケースマップを組み合わせ、影響、利益、コスト、リスクを評価している。目標は、AIが実際に価値を創造する場所—そしてそうでない場所—を示す明確なロードマップだ。
このアプローチの最も明確な例の一つは、構造化・非構造化フォームから有害事象データを抽出するイニシアチブだった—ファーマコビジランスにおける非常に手作業で、エラーが発生しやすいプロセスだ。
私自身がモデルを構築していたわけではない。チームを監督し、ロードマップを導き、すべての決定が私たちの原則に沿っていることを確認した：AIは単に技術的な指標だけでなく、アウトカムを改善する場合にのみ価値を付加する。
結果は具体的だった：
• 手動レビューとデータ入力時間が30%削減。
• データ品質が98%向上。
• プロセスは信頼性が高く、監査可能で、ビジネス目標に沿ったままだった。
指標を超えて、これは私が今日まで持ち続けているリーダーシップの教訓を強化した：焦点、規律、目的の明確さは技術と同じくらい重要だ。このチャレンジを通じてチームを導いたことは、価値主導のリーダーシップが派手なツールよりも常に勝ることの証明だった。
「ただなんとなく」では十分ではない
今日でも、プロダクトリーダーが同じ罠に陥るのを目にする：
• 技術のための技術を行う
• 存在しない問題を解決する
• 基礎からのガバナンスを無視する
• 変更管理にユーザーを関与させない
これらの間違いは、イノベーションを無駄な努力に変えてしまう。厳しい真実：
どれだけのAI、量子コンピューティング、派手な技術も、無能なプロダクトリーダーシップを救うことはできない。
差別化要因は技術ではない。価値を創造し、生産性を高め、測定可能な成果を提供する能力だ。私がチームによく思い出させるように：
繰り返すが、AIは製品ではない—価値こそが製品だ。
CPO、CEO、プロダクト幹部は「AIをどう構築するか？」と問うのをやめるべきだ。代わりに「これは顧客、チーム、ビジネスに対して、どのように実際の影響を生み出すのか？」と問うべきだ。
答えが明白でなければ、構築すべきではない。まず価値を優先し、技術はその後に続かせよう。
なぜなら、最終的には、規律ある、成果重視の、顧客中心のリーダーシップこそが、AIをキラキラしたオブジェクトから戦略的優位性に変える唯一のものだからだ。
