При внедрении машинного обучения в технических системах возникает явление дрейфа данных, когда обученная модель перестаёт давать достоверные прогнозы из-за изменений в системе. Аналогично, при изменении собственного мышления наступает момент, когда нужно перестать адаптировать старую модель к новым условиям и заменить ее на новую. В обоих случаях необходимо сознательно отказываться от старого подхода и говорить ему 'нет'.