Artykuł wskazuje, z jak skomplikowanym systemem informacyjnym musimy mieć do czynienia, gdy chcemy opisać funkcjonowanie przedsiębiorstwa, uwzględniając dodatkowo cały - jeszcze bardziej rozbudowany - splot informacji charakteryzujących jego otoczenie. Na tym tle pojawia się luka informacyjna, która skutkuje małą trafnością wybiegających w przyszłość analiz prowadzonych na poziomie przedsiębiorstwa. Ta sytuacja sprzyja tworzeniu spekulatywnych, syntetycznych modeli myślowych, pozwalających skuteczniej chwytać istotne szczegóły i łączyć je ze sobą. Są one pomocne w przewidywaniu przyszłości, jednak zazwyczaj są obarczone niejednoznacznością i mogą być błędne, ponieważ właściwe im uproszczenia zbytnio je ograniczają. Dlatego też same często stają się najważniejszą barierą podejmowania decyzji. Bardziej wyrafinowane podejście do procesu prognozowania wymaga stosowania aparatu ilościowego, prowadząc do wykorzystywania rozbudowanych modeli przyczynowo-skutkowych na podstawie danych empirycznych, ale żadnej teorii ekonomicznej nie można wypracować bez koncepcji abstrakcyjnych, opierając się tylko na materiale statystycznym i ilościowym ujmowaniu rzeczywistości. Ekonomii jako nauki nie można redukować do jej aspektów ilościowych, bo wielu złożonych warunków i wpływów, które odgrywa ją ważną rolę w życiu ekonomicznym, nie da się wyrazić za po mocą języka matematyki. Artykuł wskazuje, że coraz powszechniej spotyka się krytyczne głosy na temat możliwości zastosowania metod matematycznych do modelowania zjawisk ekonomicznych oraz podkreśla, że zawsze konieczne jest określenie charakteru i granic poznawczych modelu. W dalszej części artykułu omówiono znaczenie indukcji i dedukcji przy analizowaniu zjawisk ekonomicznych, uznając za nieodzowne łączenie obu metod. Rozważania kończy stwierdzenie, że mimo ułomności modeli, zarówno myślowych, jak i ilościowych, póki co nie mamy lepszych narzędzi, które mogą służyć omawianym analizom. (abstrakt oryginalny)