As empresas que passam a utilizar AI, ML, Data & Analytics rapidamente percebem que uma coisa é testar, aprender e trabalhar com essas tecnologias em um formato de "PoC" ou "Laboratório".

Outra coisa muito diferente é utilizar essas tecnologias no dia a dia, como parte do stack tecnológico usual, com modelos e casos de uso em escala por toda a organização.

Aqui um e-book muito bom da Dataiku abordando justamente isso:

https://content.dataiku.com/safely-scaling-ai#page=1

Visão muito bem estruturada sobre como escalar AI nas organizações, menos sob a ótica técnica (a premissa no artigo é que esse lado já está sob controle) e sim sob a ótica de um processo recorrente.

Entendo que para chegar a esse ponto, os desafios de explorar e criar os skills e as competências em AI já foram atendidas.

Aqui a visão é de como as empresas podem escalar o uso de AI (para chegar a esse ponto a etapa de exploração e maturação de AI já foi alcançada).

Nesse sentido, fica muito claro o quanto a governança de iniciativas é importante, incluindo uma questão chave que usualmente é um drama em grande parte das empresas: como priorizar e decidir o que efetivamente é mais importante (além de garantir os recursos necessários para tal).