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The article discusses the paradox of artificial intelligence (AI) where despite the hype surrounding it, many AI initiatives fail to deliver significant returns. This is primarily due to the lack of structured processes in companies adopting these technologies. The enthusiasm for AI often leads to its implementation without proper preparation, resulting in solutions that do not effectively integrate with existing operations. To generate real value, AI needs to be operationalized at scale, requiring a deep change in internal processes and understanding of how it can improve operations. Operationalizing AI presents challenges such as robust data infrastructure, effective data governance, talent development, and building internal capabilities. Data governance emerges as a strategic solution to these challenges, enabling effective structuring and operationalization of AI while ensuring compliance with strategic goals and regulatory data protection needs. Long-term success with AI depends o O Paradoxo da I.A. Entre o hype e a realidade operacional, a inteligência artificial, I.A., tornou-se uma das tecnologias mais hypadas dos últimos tempos, prometendo revolucionar desde a automação de processos até a personalização de serviços. No entanto, existe um paradoxo significativo no coração desta revolução tecnológica. Embora a I.A. tenha potencial para transformar negócios, muitas iniciativas de I.A. falham em entregar retornos significativos. A causa principal? A falta de processos estruturados nas empresas que adotam essas tecnologias. Hype da I.A. versus utilização prática O entusiasmo em torno da I.A. muitas vezes leva as empresas a adotarem tecnologias avançadas sem a devida preparação. Projetos de I.A. são implementados com grandes expectativas, mas sem uma estratégia sólida, resultando em soluções que não se integram efetivamente às operações existentes da empresa. Este descompasso entre a capacidade da tecnologia e a realidade operacional das empresas é onde muitas iniciativas de I.A. tropeçam. A importância de processos estruturados Para que a I.A. gere valor real, não basta aplicá-la em casos pontuais, é necessário operacionalizá-la em escala, integrando-a sistematicamente em todas as facetas da empresa. Isso exige uma mudança profunda nos processos internos e uma compreensão clara de como a tecnologia pode melhorar efetivamente as operações existentes. Desafios O escalar à I.A. Operacionalizar a I.A. em escala apresenta vários desafios. Primeiramente, requer uma infraestrutura de dados robusta e uma governança de dados eficaz para alimentar algoritmos de I.A. de maneira confiável. Além disso, as empresas precisam de uma estratégia clara para o desenvolvimento de talentos e a construção de capacidades internas em I.A., garantindo que a tecnologia possa ser sustentada e evoluir dentro da organização. Como facilitar esse processo? A governança de dados surge como uma solução estratégica para as empresas que enfrentam esses desafios. Com a capacidade de oferecer suporte para estruturar processos e operacionalizar a I.A. de forma eficaz e em conformidade, a fim de garantir que a implementação de I.A. seja não apenas tecnicamente viável, mas também alinhada com os objetivos estratégicos e as necessidades regulatórias de proteção de dados. Conclusão Enquanto a I.A. continua a ser uma força transformadora nos negócios, seu sucesso a longo prazo depende da capacidade das empresas de integrar essa tecnologia em um quadro operacional estruturado e bem gerenciado. Com a expertise do negócio e abordagens estratégicas, as empresas podem superar o paradoxo da I.A., maximizando seus investimentos em tecnologia e garantindo que cada iniciativa de I.A. seja tanto escalável quanto sustentável.