我們面對的問題，常常都是複雜又難處理。愛因斯坦（Albert Einstein）有句常被引用的話說：「用製造問題的思考層次去想，根本無法想出解決那些問題的辦法。」所以，我們該如何提高思考的複雜度？
要平衡工作與生活，很有挑戰性。現在數位通訊無所不在，工作上的各種要求增加，因此每個人似乎都面臨難題，努力想要好好整合生活中的每個部分，讓各部分能豐富彼此。「平衡生活的各個部分」是一個譬喻，我比較喜歡採取的觀點是「生活裡不同部分的整合性和諧」。你必須承認工作與生活很難兼顧，沒人做得到。如果你從平衡工作和生活的觀點來思考，就自然會考慮到取捨。
2011 年，作者獲聘加入李維時，公司的財務狀況已連續十年不穩了。公司缺乏清楚的策略，對此他並不意外。但他也發現缺乏迫切感、財務紀律、資料紀律的情況，瀰漫在整個企業文化中。
人工智慧正在全面翻轉經濟，但我們沒理由害怕機器人會取代全部人力。其實，本文作者指出，公司營運自動化如果主要是為了削減勞動力，只能看到短期的生產力提升。根據他們對不同產業1,500 家公司的研究，績效改善最顯著，是人機一起工作，強化彼此的強項的時候。
美國的醫療體系需要改革，但專家往往把重點擺在源自聯邦政策變革的、由上而下的解決方案。然而，光靠這樣的努力，無法修補浪費和方向錯誤的醫療體系。 真正需要的，是由醫生、護理師、行政人員、創業家，甚至是病人推動的創新，他們正在為自己面臨的日常挑戰，制定新的解決方案。
我們Stitch Fix 的商業模式很簡單：把我們認為你會喜歡的服飾寄給你；你留下你喜歡的品項，退回其他的。我們善用資料科學，大規模提供個人化服務，因而超越傳統的實體和電子商務零售體驗。2017 年，Stitch Fix 賣出9.77 億美元的衣服，所有營收都是直接來自我們的推薦，這是我們的業務核心。 我們結合資料、機器學習和人類專家的判斷，做出獨特的個人化選擇，資料科學就是我們的文化。我們一開始就把資料科學放在業務核心，而不是把它加進傳統的組織結構裡；我們根據客戶和他們的需求，來打造演算法。我們雇用超過八十名資料科學家，其中大多數人在數學、神經科學、統計、天體物理學等量化領域擁有博士學位。資料科學單位直屬於我，若沒有資料科學，Stitch Fix 就不會存在。事情就是這麼簡單。
我們通常不願意尋求幫助，因為求助涉及許多社會威脅，包括不確定性、遭拒絕的風險、地位下降的可能性，以及內在放棄自主權。 然而，沒有其他人的幫助，在現代組織中晉升幾乎是不可能的任務。研究顯示，人們給予支援的意願，比你想像來得高。前提是：你必須以正確的方式提出要求。
所有領導人都知道，上任後頭一百天或頭一年非常重要；在這段期間，新任領導人必須評估和診斷情勢，制定願景與策略，並創造初步成就，以爭取別人的信任和認可接受。至於執行長在任內最後幾個月，有大量的書籍和文章，指導他們如何在這段期間履行首要職責，也就是幫助公司培養和選擇一名繼任者，然後順利移交權力。但很少人關注任期頭尾之間的那段時間。執行長應如何好好把握任期中段的機會？
未來十年之間，隨著Alexa、Siri 那樣的人工智 慧（AI）助理變成大家取得資訊、商品、服務的主要管道，企業獲取、服務、留住顧客的方式，也會徹底改變。由於AI 助理對個人的習慣和偏好有深入的了解，它們可以預測消費者的需求，甚至比消費者自己更擅長預測。它們會確保例常消費平順地送到家中，不會中斷，並經常追蹤及分析複雜的商品（例如保險和資料傳輸方案），以找出最划算的交易。AI 助理愈能滿足消費者時，消費者也會把愈多的信任，從品牌轉向AI 平台。 達瓦認為，行銷很快就會變成業者爭搶AI 助理的關注。品牌將會把焦點放在影響AI 演算法上，並爭搶在AI 平台上做置入性行銷的機會。但品牌也可以從平台獲得消費者的資料，那是企業在這個新世界中競爭不可或缺的東西，因為AI 助理會不斷重新評估購買決策，那種無止境的評估，將迫使業者持續為顧客推出量身打造的新商品及創新。
只要設置得當，敏捷創新團隊幾乎總能比傳統做法達成更高的團隊生產力與士氣、產品更快上市、品質更好、風險更低。但公司如果想在整個組織內成立幾十、幾百，甚至幾千個敏捷團隊，會是怎樣的情況？企業所有部門都能學習以這種方式運作嗎？