採用和擴充人工智慧應用程式的最大障礙之一，是獲取所需的大量數據。更糟的是，法規和隱私問題對共享數據構成障礙。本文作者提出一個可能的解決方案，就是成立一個「數據信託」，來做為數據提供者的受託人，並代為監管這些數據是否被正確而合法地使用。作者並發現，數據信託也可以幫助組織激發創意、跨職能部門協作和創新，並吸引數位人才。
在無數的資安漏洞、資料造假等商業醜聞爆發後，我們明白，資料完整性是先進製造、網路安全與營運敏捷度的基礎，但根據調查，三分之二的領導人對自己組織運用資料的方式，缺乏高度信任；僅3％的公司達到基本的資料品質標準。本文提出三大方針，敦促董事會成立資料完整性委員會，以確保營運資料準確、完整且安全。
許多研究預測，到了2030年底，量子運算將是規模達價值數十億美元的產業，但量子是一種極不穩定的粒子，這種特殊的物理特性，為我們的技術應用提供許多新的可能性，像是加密技術、藥物開發，以及原物料分子設計的模擬。這一切並不是科幻小說，而是我們實際上正在前往的未來，企業領導人應擬定適當的策略，從現在開始，就為量子運算革命做好準備。
你是否高估了數據資料能帶來的優勢？ 由資料促成的學習，雖然會帶動看來可能類似網路效應的良性循環，但效能沒有那麼強大或持久。 要確定顧客資料是否可協助建立市場進入障礙，企業應回答七個問題來檢視資料的價值：能創造多少附加價值；邊際價值遞減速度有多快；使用者資料的相關性貶值速度；資料是否是專屬的；要模仿這類產品改善有多困難；改善的產品，是否適用於其他使用者；多快能將見解整合到產品中。
領導人應採取以下六個步驟：隨時掌握快速變化的研究資訊。所屬的企業或組織在建置人工智慧時，應建立負責任的流程，以減少偏見。針對潛在的人類偏見，以事實為基礎進行對話。考慮人與機器如何攜手合作來減少偏見。投資更多，提供更多資料，以繼續推進此一領域。加強投資以提高人工智慧領域的多元化。
