Il concetto di core vs. context è fondamentale da considerare quando si cerca di capire con cosa le persone si ricostruiranno utilizzando l'IA. Le aziende portano funzioni "core" che le differenziano. Questo è ciò che costituisce il loro prodotto o servizio principale, come vendono ai clienti, le cose che guidano la loro cultura, e così via. Al contrario, esternalizzano il "context" che è essenziale per essere a posto, ma che offre solo svantaggi se gestito male. Una regola empirica facile da considerare è se un cliente noterebbe mai se l'azienda svolgesse quella funzione direttamente o meno. Il software enterprise è quasi sempre "context". Queste sono aree come i loro sistemi CRM o HR, infrastruttura, gestione dei dati, e così via. Questi sono necessari per gestire un'attività su larga scala, ma raramente si ha un vantaggio nel cercare di sviluppare un proprio sistema. Esistono solo poche eccezioni, e quasi sempre è perché hai bisogno di una soluzione per servire il tuo "core" che nessun fornitore offre (come se avessi bisogno di software personalizzato per una catena di approvvigionamento verticalmente integrata). Indipendentemente da come un'azienda inizia, alla fine quasi sempre separa il lavoro e il valore tra core e context nel tempo. È l'unico modo per rimanere competitivi e alla fine allocare risorse nelle aree ottimali. Quindi, anche se un'azienda *potrebbe* riscrivere il proprio software enterprise con l'IA, in realtà non lo farebbe. Gli aggiornamenti di versione, la sicurezza, le funzionalità normative, i bug, gli SLA, i servizi professionali necessari, ecc. renderebbero tutto ROI negativo. Come sottolinea bucco, il vero rischio sono versioni migliori di questi strumenti che sono AI-first. Questo è ciò a cui prestare attenzione dal punto di vista della disruption.