企业在调整结构、转变增长模式期间，往往会伴随着旧的商业模式的崩解、收入增长的放缓，但在探索新的技术、确认新的商业模式之前，又伴随着无数的失败。任正非说，华为在本行业逐步攻入无人区，处在无人领航、无既定规则、无人跟随的困境，而这，就是《华为灰度管理法》诞生的土壤。在企业的人力资源层面，文化建设、选人用人、干部培养、组织建设、绩效分配、分享成果这六个方面，是华为激发团队奋斗精神的法宝，但在高层决策中，却不是简单粗暴的非黑即白。创新的方向是在混沌中产生的，是从灰色地带逐渐走向明朗化，所以高层决策不能快不能急，需要有开放和妥协，集思广益，但在执行层面，越往下越要讲速度和效率，由此才能在不断的结构转型和组织升级中换挡超车。
某种程度上，人力资源和人才培养是企业最重要的工作之一，对于社会和国家，也同样如此。IBM 的营销主管托尼·布比尔在《人工智能与向零创新》一书中，提出了在大数据时代的“认知分析”这一关键词。托尼·布比尔认为，不要错误地认为，计算机还不能自己悟出经营之道。如果只是采用现有的商业方法，然后对此进行技术性或数字性的解释，那么现有的业务流程很可能被新的机器学习和功能颠覆。这一点，和科幻小说中的热词“降维打击”类似——我消灭你，与你无关。微信减少了电话通信的时长，网上外卖减少了方便面的市场份额，都是经典案例。
分析与洞察是理解业务表现和企业外部力量的关键，而当创新只能提供越来越小的增量式改进、难以推出新产品、创新步伐落后于竞争对手时，企业就不得不提高警惕了。按照埃森哲公司对人工智能的分析，相对常规、可以被机器人替代的工作会逐渐消失，在“在不确定的时代”里，智能企业需要考虑多重内外部因素，确保它们不仅可以在服务和价格方面满足客户需求，还能应对工作环境的复杂性。全球化时代中，跨国公司往往未能在新兴市场大获成功，成功的新兴企业通常是结合了本地传统的创新，所以，跨国企业往往应该关注本土之外的新商业模式。
在《第四次教育革命》中，安东尼·塞尔登也探讨了人工智能时代的教育，并将其称之为“第四次教育革命”。前三次教育革命，我们改变传统的教育理念、教育方式，实现了教育的普及、人才的培养和阶层的流动，社会由此充满了活力和宽容。在人工智能时代，教育会更进一步到每个个体，真正实现个性化教育和终身学习，这也意味着，以往注重效率和有效性的教育方法，会逐步转变为注重培养专家和创新型人才。人工智能时代的新的模式和解决方案，往往会是不同模式的混合体，对应的，教育也需要在人工智能的辅助下，使每个人的潜力在不同侧面、不同时期得到最大化的展现。
在《数字孪生城市》中，中国信息通信研究院智慧城市团队的两位专家将他们多年对5G时代的智慧城市的理解做了全面的解读。首先，5G的通信技术能保障城市物联网的建设，由此形成的“城市大脑”，是一个大数据汇聚和应用的载体。从现实城市到数字城市，城市大脑把数据采集到数字城市中，全域数字化之后，在数字城市进行映射，从而自动发现问题。城市大脑自动发现问题后，再通过网络快速回传，完成决策后进行反向控制，迅速解决问题。相对于以往城市管理的千头万绪和突发事件，数字化的城市大脑能够连接各个场景，全域、全时、全城、全网、联防联治、群策群力，支撑城市高质量持续发展。
