有少數企業把更長遠地展望未來作為公司政策。日本學者約翰·內森（JohnNathan）回憶和松下公司創始人松下幸之助見面的事，松下幸之助是公認的20世紀最偉大企業家之一。他們坐著一艘小船在公司的湖面上。松下鼓了一下掌，片刻後，一些大魚浮出了水面，這些魚顯然以為餵食的時候到了。「這些魚明白什麼是長遠，」他說，「它們能活上一百年。」但松下看得更遠：他有一個五百年的企業發展計劃，這個已經有90多年歷史的企業，在風雲變幻、競爭白熱化的電子行業中依然強大。
石油公司比大多數企業更著眼於未來，因為他們必須這樣。談判一個石油採購權要花很多年，然後建造油田又需要10年，幸運的話，它應該能開採數十年。所以大型石油公司需要研究從現在開始100年內的石油供求前景。最好的企業則透過數字看到潛在的因果關係。例如，殼牌公司著名的假想規劃，讓這家公司對20世紀70年代的阿拉伯石油禁運做好準備。沒有哪個假想告訴殼牌管理層禁運會發生，因為假想只是一些思想演習，而非預測。但是企業策略小組做出一個假想，沙特阿拉伯發生了一次意外，導致油價上漲。中東的石油公司重新思考他們為何如此設定石油價格。殼牌公司的高層進一步分析，發現中東的石油公司會對美國支持以色列發動六日戰爭大為不滿，他們定會對石油進行禁運或者限制石油供應。
因為他們已經做了一次演習，殼牌管理人員能看到什麼事情能導致禁運，所以當它發生時，他們比競爭對手更快更好地做出反應。他們已經看過這場電影，因此他們放慢了煉油廠的擴建，並調整煉油設施以適應各種類型的原油，而競爭者仍在猶豫不決。業界公認殼牌公司比其他主要競爭對手更好地經歷了該次石油危機。
目前，在短期行為似乎遍地都是的情形下，普遍的疑問是，向前展望是否值得。傳統觀點是，沒有人會看超過下個季度的事情。但是正如許多傳統智慧一樣，事實並非如此。看看股票交易表，你會發現，許多企業，大多數是生物技術或信息技術公司，近期內完全不可能有利潤，也沒有獲取利潤的前景，但卻有可觀的股價。投資者是看未來多年的發展來評估這些企業的。市場的潮流來來去去，未來總是最重要的；合理地看得遠一些，總是一種優勢。
他們雖然看得更少，但知道得更多
在現實生活的每個領域，這種能力都是成功的必要條件，因為我們從來不會得到我們想要的那麼多信息。獲取信息有著兩個限制：它需要時間和花費金錢，用較低成本來迅速做出明智決定，在任何地方都是一個競爭優勢。
高成就者通過大量練習，學習這個在他們的領域中最重要的決策能力。警務人員學習在一瞬間決定是否開槍；橄欖球四分衛學習從非常少的線索中決定是否投球，如果投的話該投向哪裡；即使在沒有後衛阻擋你的商業社會中，用較少的信息做出較快決定，常常是一種優勢。這在華爾街很普遍，在那裡，30秒時間就能將一個贏利交易變成虧損。這在其他行業也是一樣，只是時間沒有這麼緊張。
傑克·韋爾奇（JackWelch）認為，CEO工作的中心是做出與人有關的決定，他有時會非常快地做出這些決定。在一次午餐中，他遇到了通用公司年輕的審計員約翰·賴斯（JohnRice）。他後來回憶道，「我一見到他就喜歡他。」賴斯的講解給韋爾奇留下深刻印象，他當場就給賴斯「戰場提拔」。從這個轉折點開始，賴斯成了通用電氣公司最大的明星之一，在50歲時成為公司的副總裁。當韋爾奇把賴斯送上快車道時，他對賴斯並不是很瞭解，但韋爾奇知道得足夠多，因為幾十年來，對人進行深入、系統的評價一直是韋爾奇工作的核心。
他們比平常人擁有更好的辨識力
查爾斯·雷爾森（CharlesRevson）是將露華濃(Revlon)打造成在化妝品行業內占統治地位的企業家。他能夠區分不同深淺的黑色，這項技能甚至對整天與顏色打交道的人來說也是特別困難的。這種能力隱含著人們對各項事情的評價能力。例如，說一個經理是個「善於與人打交道的人」是一回事，說一個經理對他所接到的報告從不提出質疑則是另一回事。如果這樣的話，這是一個問題，還是一個機會呢？要做出什麼的反應呢？它們的有效性或無效性又如何呢？該應用哪一個呢？看到黑色和看到五個不同深淺的黑色是大有區別的，它們在評估人員、情形、提議、性能、產品或任何事情上都有用。在這些情形中，看到別人看不到的差異，是更多感悟的另一種方式。
注意，所有這些重要能力顯然都是訓練和練習的結果，因為在很多情形下，在某個領域中，這些能力是人們辛辛苦苦工作才能培養出來的，而教練們也花很大的精力去教。我們也知道，研究表明，這些能力一般不能轉移出他們掌握該能力的領域。例如，我們很自然會說，一個優秀音樂家「有很好的聽力」，意思是他具有很強的辨識能力。但研究表明，能區分極其細微的音調不同的音樂家，在區分說話腔調時並不比普通人好多少。刻意練習幫助我們獲得的是我們在特定領域內獲勝的能力。
知道更多
傑出人士比普通人知道得更多，這是再明顯不過的事。例如，我們認為一個高超投資者比普通投資者對投資領域瞭解更多。但這並沒有我們想像的那樣明顯，實際上許多研究者認為這並不正確。
研究者認為，偉大成就並不來自淵博的知識，而是來自高超的思考方法和思考能力。如果你知道分析一個問題的最好方法並深入思考，你就不需要知道關於這個領域的太多東西，尤其是你的分析和思考能力可以用電腦來助一臂之力的時候。這種想法在電腦技術發展初期特別流行，從1950年代到1970年代，科學家在研究創造智能機器的方法，一切看起來都是可能的。他們對這個抱負如此陶醉，以至在1957年，赫伯特·西蒙（HerbertSimon）和艾倫·紐威爾（AllenNewell）兩位科學家宣佈推出他們所謂的「通用問題解答器」的電腦程序。這個程序不知道任何特別的東西，但它擁有邏輯思維能力和理論上可普遍應用的問題解決策略。它並沒有解決任何實際的問題，但是它指出了科學思考的方向：只要你有一個足夠強大的智能引擎，你並不需要具體的知識。
最終，研究者發現，缺乏知識的計算能力，並不能產生他們所希望的結果。想看他們的方法是如何行不通，最著名的嘗試之一就是設計出成功的象棋電腦程序。這是一個「知識無關緊要」的完美情形。只要告訴計算機比賽的規則和對象，它就可以發揮它可怕的速度和推算能力，完全無人能敵，機器獲勝是必然的。
問題在於，人類在不斷獲勝。這是個大問題，因為象棋研究者估計，即使是最高水平的棋手，也需要大約15秒去思考可能要走的每一步，而早期的國際象棋程序在1秒鐘內能夠嘗試數千步。人類怎麼可能贏呢？當時的世界冠軍加裡·卡斯帕羅夫（GarryKasparov）在1996年第一次和著名的IBM深藍程序下棋時，電腦1秒鐘能估算1億步，而卡斯帕羅夫仍然贏了。一年後，電腦改進到1秒估算2億步，深藍最終在六場比賽中勝出，結果是：2勝1負三平。
電腦擁有如此驚人的優勢，為什麼和任何玩家比賽，電腦卻總是失敗或平局呢？答案是，人類擁有一些電腦無法擁有的、大量的國際象棋知識，比如以前的國際象棋高手如何回應不同的情況，什麼選擇會導致什麼結果等等。最終，多個領域的研究者意識到真正的秘密所在。「任何專業系統中，最重要的元素是知識，」布魯斯·布坎南、蘭德爾·戴維斯和愛德華·費根鮑姆這三個致力於開發專家系統的著名科學家說，「程序有著豐富的一般推理方法，其中一些甚至可能還具有一些數學邏輯能力，但卻缺乏專門領域的知識，這讓它在任何任務中都無法有出色表現。」他們的結論是：「知識就是力量。」
之後，其他研究者通過不同的研究得出同一個結論，儘管他們也研究了象棋。荷蘭心理學家阿德裡安·德·格魯特（AdriaandeGroot）對比了世界一流棋手和較好的俱樂部棋手之後，驚訝地發現世界一流棋手並不像通常認為的那樣，會比成就較遜色的棋手能多想出幾個選擇或想得更深入，也不是他們選擇棋步的原則有任何不同。總之，他們的腦力引擎看起來並沒有轉得更快。那麼是什麼使他們更好呢？
答案的一部分適用於任何領域，那就是他們在自己的領域內具備更多的知識。研究者發現在國際象棋中（我之後將敘述所使用的方法），大師級棋手比俱樂部棋手擁有多得多的國際象棋知識，這之間的差距大約是10至100倍左右。同樣重要的是，在廣泛領域中，高成就人士能更好地組織和鞏固他們的知識，使自己能夠以完全不同的方式去解決問題。例如，有成就的物理學家和物理學生分別得到40個物理問題，要求是對問題進行歸類。物理學生通過它們的表面特徵將問題歸類，諸如它們是否是關於摩擦力或斜面；而物理學家則用基本原則歸類，例如解決問題是否需要用到牛頓第二定律。
在其他許多領域，眾多研究也得到同樣的發現。專業心理顧問往往通過許多選擇治療的相關因素對患者的陳述進行分類，而剛入門的心理顧問則借助於表面細節進行分類；經驗豐富的漁民借助於高度實用的行為如市場價值等，對他們的海洋捕獲進行分類，而經驗缺乏的漁民則借助外觀分類。總的來說，高成就者的知識是完整的，是通過高層次的原則聯繫起來的。
同樣的現象也出現在商界。許多企業通過安排高級管理人員做許多不同種類、不同性質的工作，來讓他們獲得廣泛的知識，例如運營、人事、去到世界各地工作等，這樣，高級人才獲得了多方面的、甚至是商業運作所有的重要知識和能力。
尤其重要的是，許多成就卓越的企業明確認識到，掌握本身領域深層次知識的重要性，而不僅僅是普通管理能力。和電腦科學家多年前嘗試創造解決所有問題的計算機一樣，美國的商業機構也走過了同樣的道路，一流商學院和大公司數十年來一直嘗試培養優秀的總經理，他們能夠去到任何機構，通過他們學到的技巧，把工作敲打成形。當時的理論是，這些人並不需要知道具體的業務知識，他們只要知道解決商業問題的策略。