Большая часть проектов цифровой трансформации нацелены на изменение бизнес моделей или бизнес процессов. Огромные бюджеты тратятся на разработку и внедрение систем работающих с большим объемом данных и формирующих решения с огромной скоростью. Компании Интернет экономики легко трансформируют эти решения в новый опыт и проводят огромное количество тестов, выявляя наиболее эффективные решения и обогащая свои алгоритмы. Одна из ключевых проблем для традиционных компаний заключается в том, что сформированные решения просто не получают должной оценки по причине того, что они не реализуются. В данном случае правило «плохое решение, реализованное на 100% лучше чем хорошее, но реализованное на 50%» работает в 100% случаев. Незавершенный процесс и незаконченный цикл обучения сводят на нет все вложения в системы машинного обучения.
