在所有这些市场中，战斗正在从旧护城河——数据来源，转移到新护城河——你如何使用这些数据。使用一个公司的数据，你可以增销客户，自动回复支持请求，防止员工流失，并识别安全异常。使用某一个行业（如医疗保健、金融服务）或者某一个公司（客户数据、机器日志等）的数据来解决战略性难题，这种产品开始变得像是一个相当深的护城河，尤其是，如果你能替换或自动完成整个企业工作流程，或者创建一个新的增值工作流程，这因着智能系统已经成为可能。
创建系统记录的企业应用程序一直是强大的商业模式。一些像 Salesforce 和 SAP 这样最久负盛名的应用程序公司都是建立在深度知识产权的基础之上，受益于规模经济，随着时间的推移，积累了更多的数据和操作知识，对公司的工作流程和业务流程也更加深入。 然而，即使这些老牌公司免不了平台转换的冲击，新一代公司正攻击他们的领地。
公平地说，我们可能面临人工智能营销疲劳的危险，但所有的炒作都反映了人工智能有潜力改变这么多行业。人工智能比较流行的一种方法，机器学习（ML），可以与数据，业务流程和企业工作流相结合，创建背景，来构建智能系统。 Google 是将机器学习应用于业务流程和工作流程的先驱：他们收集了关于每个用户更多的数据，并应用机器学习，在网络搜索的工作流程中提供更及时的广告。 还有其他不断发展的人工智能技术，如神经网络将继续改变我们对这些未来应用的期望。
这些人工智能驱动的智能系统为新创公司提供了巨大的机会。这里，成功公司可以建立一个良性的数据循环，因为你生成的数据或者用产品瞄准的数据越多，你的模型就会越好，产品也会越好。最终，该产品成为为每个客户定制的产品，从而创造另一个护城河——高切换成本。也可以建立一个公司，将参与系统与智能系统结合在一起，甚至将企业堆栈的三层系统结合起来，但是一个智能系统或参与系统会是一个初创企业针对老牌企业的最佳插入点。建立参与系统或智能系统可不是什么小事，它需要深入的技术，尤其是在速度和规模上。另外，特别说明一点，那些促进智能层跨越多个数据源的技术是至关重要的。最后，有一些企业可以通过使用客户和市场数据建立数据网络效应，改善模型，从而为所有客户提供更好的产品，而这也会更快地转动智能系统的飞轮。
总之，你可以将参与系统、智能系统或者记录系统作为你防御的商业模式，但是随着人工智能的到来，智能应用将会成为下一代伟大的软件公司的源泉，因为它们会是新一代护城河。