Kärna kontra kontext är ett viktigt begrepp att tänka igenom när man tar reda på vad människor kommer att återuppbygga själva med AI. Företag tar in "kärnfunktioner" som skiljer dem åt. Detta är vad deras kärnprodukt eller tjänst är, hur de säljer till kunder, saker som driver deras kultur och så vidare. Omvänt lägger de ut "sammanhanget" på entreprenad som är insatser för att få rätt, men erbjuder bara en nackdel i att ha fel. En enkel tumregel att tänka igenom är om en kund någonsin märker om företaget gjorde det direkt själva eller inte. Företagsprogramvara är nästan alltid "kontext". Det här är områden som deras CRM- eller HR-system, infrastruktur, datahantering och så vidare. Dessa är nödvändiga för att driva ett företag i stor skala, men sällan är du fördelaktig när du försöker lansera ditt eget. Det finns bara några få undantag, och det beror nästan alltid på att du behöver en lösning för att tjäna din "kärna" som ingen leverantör erbjuder (som om du behövde anpassad programvara för en vertikalt integrerad försörjningskedja). Oavsett hur ett företag startar, separerar de så småningom nästan alltid arbete och värde mellan kärna och kontext över tid. Det är det enda sättet för dem att förbli konkurrenskraftiga och så småningom allokera resurser till de optimala områdena. Så även om ett företag *kunde* skriva om sin företagsprogramvara med AI, skulle de i princip helt enkelt inte göra det. Versionsuppdateringarna, säkerheten, regulatoriska funktioner, buggar, SLA:er, de professionella tjänster som krävs, etc. skulle bara allt göra det ROI negativt. Som bucco påpekar är den verkliga risken bättre versioner av dessa verktyg som är AI-first. Det är vad man ska se upp för när det gäller störningar.