本文認為，下一代的演算法會增強帕雷托的80/20法則在實證上深具啟發性的模式。人工智慧和機器學習，會用以三個重要的方式，重新定義組織如何運用帕雷托法則，以數位方式推動能獲利的創新，超越傳統分析能達到的創新水準。

這種做法對人人都有利。

如何為自動化時代的企業轉型做好準備？本文認為，如果想知道如何有效整合軟體機器人與數位化，高階主管可參考汽車產業的經驗。重要教訓包含：逐步推動改變，不要輕易拋棄核心能力，以及透過獲得的利益來建立策略優勢。

儘管人工智慧影響的面向很廣，它展現的種類仍十分有限，最近的進展模式仍是「輸入A可以得到B」。在了解人工智慧的能力和局限後，高階主管的下一步，是把它納入策略，並注重真正稀少的資源：數據資料、人才。

解讀〈建立「見解競爭力」〉近年來，大數據（Big Data）在台灣引起廣泛討論，雖然對於大數據重要性的認知程度明顯提高，但要讓它真正成為企業創造價值的工具，仍有很大努力的空間。本文提出對於台灣企業應該如何成功建立數據競爭力的看法。