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過去在古典力學的時代，多數人篤信數字的力量，也認為可以看到並確認的數字反映了真實的客觀情形。因此，許多傳統領導者都會強調數字管理的重要性，認為用數字來評估一切事物，是最具科學與邏輯性的。
不過，世界上有許多狀態是無法用明確的數字同時呈現的，譬如量子力學中強調的「測不準原理（the uncertainty principle）」（又稱不確定性原理），多數有形的數字也不一定能真實地呈現無形的因素，譬如收集數據的方式不同而造成的「測量者效應（measurement effect or observer's effect）」即是其中之一。因此，現在的數字雖然被認為反映了過去，但是卻有掛一漏萬、見樹不見林的缺點，甚至無法有效地預測未來的發展。
如果未來AI當道，透過大數據（BD）的分析，是不是數字管理就能更有效地被執行？
其實，在量子覺知時代，意識決定言行，因此，運用數字化來蒐集不同項目的資訊、訂定SOP的任務標準、或是評估績效完成的程度及品質，並不能排除蒐集數字的過程中人為參與的變數（認為對自己有利與否），以及員工因此項評量而產生相對的行為準則及做法（此時出現了觀察者效應）。
此外，即使了解分析相關的數字，也評估了數字與組織的策略、以及各項財務指標之間的關係，但是對於每個參與其中的成員其內在的意識、感受及期望與外顯出來的言行，仍有其探索上的限制（除非日後人機共體）。
雖然運用AI與BD做為工具的趨勢已崛起，但在量子覺知方興未艾之下，如何照顧到有形與無形的因素，以免做出重大的誤判，將是未來進行數字管理的挑戰。
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