2020年的世紀疫情推升了互聯網、物聯網與生活聯網的應用，促使八年前開始被吵得沸沸揚揚（又好像不斷遭受質疑聲浪）的第四次工業革命找到了另一顆推動引擎。工業革命是以科技的重大改變為基礎，衝擊人類的經濟、社會、政治等層面，造成徹底的改變。新冠疫情在許多觀察家的眼中，既有人類生活的顛覆雖非源自於科技，但變革所帶來的改變是高度共識的「回不去了」。既然不能緬懷過去的美好時光，就當更積極想像擘劃未來的政治、經濟與社會制度，並集結各種智慧與能力，開創新局。
第四次工業革命的基礎源自第三次工業革命，以半導體技術的不斷演進推升科技應用、經濟與社會制度的創新。建構模型（Modelling）包括將類比轉化為數位，以及不斷訓練統計模型（亦即時髦的機器學習與深度學習），透過繁複的生態圈串接，產生仿人類智慧的能力，藉以發揮預知的能力。當電腦建模日臻成熟，物聯網終端的感測裝置有如人類神經系統的末梢神經，將五感的類比訊號建成電腦可理解的數位訊號，兩個好處：方便記憶與方便分析，特別是時間序列的訊號常受人類有限記憶的干擾，造成雜音（或噪音），以致無法達到人類自以為的理性決策；無論是雲運算、霧運算或邊緣運算，有如人的中樞神經將末梢神經感知、經傳導與集中的感知訊號加以分析比對，做成決策與行動。
線上的流程由各種電腦的決策節點與邏輯編程連結而成的，半導體承載的運算所許諾人類的下一個社會，結合科學工具與方法所引爆的典範轉移方興未艾，潛力無窮。線下類比決策流程加上線上數位流程，構築了擴增常態的基本框架，擴增常態的架構有望徹底改變過往僅依賴類比決策的缺憾，輔以不僅是科學技術的持續演繹，這個歷程也是管理科學的進階版，因此，第四次工業革命所帶來的不僅是生產與消費方式的變革，也是經營管理的變革。管理科學在擴增常態中，亟需發展出扎實的理論架構，方能承載快速變革的新常態。
第一次工業革命迄今約莫250年，發展到半路時（約125年前）遇見了Frederick Winslow Taylor，管理科學或泰勒主義如虎添翼班地催生了現代化的管理科學與企業組織，對資本主義發展的貢獻卓著。科技進展若沒有現代化組織的承載與管理科學的烘托，可能難以為二十世紀下半葉迄今的人類文明締造如此輝煌的成就。第三股匯聚、合成的力量當屬全球化，比較優勢催化了國際分工所創造的效率，但在互聯網加入戰局後，也激化了分配的不均，為2008年金融海嘯後的全球資本主義埋下不安定的變因。管理科學也因為科技不斷演繹，邊際效益出現遞減的現象，尤其是一代創新宗師Clayton Christensen提出「顛覆式創新」（Disruptive
Innovation）理論後，科學管理的聲量似乎已淹沒在商模創新的洪濤之中。
但科學管理真的消聲匿跡了嗎？抑或集合科技演化以嶄新的形式，重新定義企業與競爭力？抑或創新應被視為充分條件、而不可或缺的必要條件依舊聞風不動地需要在當代企業組織中追求科學管理的的合理化？當代企業組織中，變的是數據與資料的規模與結構，不變的是IQCD (Innovation, Quality, Cost, Delivery)那些基本功。人工智能的想像許諾了新的結構，個別企業亟待征服的是如何建構新的數據優勢，並將數據優勢整合近百年老框架中，如同新冠疫情的啟示，別再耽延緬懷於過去或惴惴不安於未來，所有的生態系整合都是在實踐中，繳學費所實踐出來的。
人工智能所描繪的第四次工業革命與管理科學方法論扞格之處，在於「人」的定位。在管理科學中，員工被視為技術工具意義上的生產要素，（非技術）工人是尋找最佳方案或者以最佳方案工作的機器。這種物化人的尊貴，淪為機器與流程的附庸，扭轉這個質疑的艱鉅挑戰在新經濟中會持續惡化？抑或得以運用新的框架實現「以人為本」？端賴制度（包括個別企業、產業鏈與國家政策）的設計。當所有的物聯網都建構在「建模」的基礎上，連「人」都需要被建模才能竟人工智能之全功，達到人機協同的目標，如何確保在擴增常態中，人不會更進一步淪陷，有賴管理科學的重新省思「人與科技」、「人與物件」、「人與智慧（決策）」之間的關係，據此才能規範新的產業鏈與國家政策，避開科幻小說中的失控，迎向人類的另一個輝煌。
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