Core vs. context is een kritisch concept om over na te denken wanneer je probeert te begrijpen waarmee mensen zichzelf opnieuw zullen opbouwen met AI. Bedrijven brengen "core" functies in die hen onderscheiden. Dit is wat hun kernproduct of -dienst is, hoe ze aan klanten verkopen, dingen die hun cultuur aandrijven, enzovoort. Omgekeerd besteden ze de "context" uit die essentieel is om goed te krijgen, maar alleen nadelen biedt als het verkeerd gaat. Een eenvoudige vuistregel om over na te denken is of een klant ooit zou opmerken of het bedrijf die functie zelf direct uitvoerde of niet. Enterprise software is bijna altijd "context". Dit zijn gebieden zoals hun CRM- of HR-systemen, infrastructuur, databeheer, enzovoort. Deze zijn noodzakelijk om een bedrijf op schaal te laten opereren, maar zelden heb je voordeel bij het zelf ontwikkelen. Slechts een paar uitzonderingen bestaan, en het is bijna altijd omdat je een oplossing nodig hebt om je "core" te bedienen die geen enkele leverancier biedt (zoals als je aangepaste software nodig had voor een verticaal geïntegreerde toeleveringsketen). Ongeacht hoe een bedrijf begint, scheiden ze na verloop van tijd bijna altijd werk en waarde tussen core en context. Het is de enige manier waarop ze competitief kunnen blijven en uiteindelijk middelen kunnen toewijzen aan de optimale gebieden. Dus zelfs als een bedrijf *zou kunnen* hun enterprise software herschrijven met AI, zouden ze dat in feite gewoon niet doen. De versie-updates, beveiliging, regelgevende functies, bugs, SLA's, de professionele diensten die nodig zijn, enzovoort, zouden het gewoon ROI-negatief maken. Zoals bucco opmerkt, is het echte risico betere versies van deze tools die AI-eerst zijn. Dat is waar je op moet letten vanuit een verstoringsstandpunt.