「破框思維法」運用選擇的科學進行創新。我們先確認眼前的大問題，將它切割為幾個子問題，尋找每個子問題過去的解決方式，並組合這些方式來發想出新穎的解決方案。本文提供「選擇地圖」與許多實際案例來進一步說明這種方法。
儘管AI如此迷人與強大，但大部分的AI專案還是失敗了。但這種失敗其實是可以避免的，那該怎麼做才能提高成功的機會？
2022年是不確定的一年，經濟動盪、勞動力衰退、氣候變遷、網路威脅、新科技狂熱等等，都讓企業面臨鉅變，有的甚至失敗收場。企業要從這些不確定性學到哪些教訓，經理人要掌握哪些重點才能創新，為組織創造商機？本文帶你來看看。
主張吃肉的連鎖餐廳面對營收趨緩，開始考慮添加植物肉選項，希望招徠平常不會考慮他們的消費族群。此時一間植物性蛋白食品生產商來洽談合作方案，這會是一個不能放棄的選擇嗎？
金融醜聞層出不窮，即便升高監管力度，依舊攔不住各種舞弊行為。與其事後懲戒，不如先找出會引發道德惡行的驅動因素，用一些「小改變」，杜絕員工想要以身試法的念頭。這些「小改變」是什麼？又要如何於不法行為發生前，就發現端倪？
一般認為，某人之所以高升領導階層，是因為他有足夠的成功經驗。正因如此，領導人在做決策時難以走出固化思維的象牙塔，因為他們相信遵循經驗或業內常規，並沒有什麼問題。然而，提出假設、產生質疑、進行論證、積極實驗，這樣的科學步驟才是推動創新的動力。請領導人師法科學家，把做決策，當成一場邁向成功的實驗。
試想：你不必真的去試用那支被許多人用過的口紅，就能知道在你臉上是什麼顏色；你不必排隊等試衣間，就知道新衣服穿上身是什麼模樣；你不用真的把家具搬回家，就知道那套沙發跟家裡的牆壁顏色是否搭配——這就是AR（擴增實境）能帶來的消費體驗。不過領導人在投資這項技術之前，必須先正確了解 AR 技術能夠如何幫品牌加分。
許多公司都投入大量的金錢給予員工創意訓練，希望能刺激員工的創新和創業動力。然而事實表明，這些訓練收效甚微，為什麼？因為我們太相信「發散性思維」的力量，也就是我們經常召開的腦力激盪會議，一群人試著從隨機的想法中發現創意。如果是這樣，該如何解釋更擅長大量處理隨機數據的AI，為什麼就無法產生創意？因為真正的創新活動，除了發散性思考，還需要其他的點亮創意的方法。
