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前面列举了通过“升维”来拓宽视野和视角的例子，但反过来，上位概念的操作通常比下位概念的操作更难。我们学习数学时，也是先从一维的世界开始慢慢增加变量，提升维度。这是达成理解的正确途径。因此有些时候，有意地降维思考更易于理解。
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例如，分析立体图形的时候，想象其“截面”等投影在平面上的图形更容易理解。建筑图纸就是具体的例子。建筑物自然是“三维”的，但在设计、施工等涉及细节的场合，研究二维的平面图才不至于出现误解。
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因升维而复杂化的问题，通过降维更易于具体理解。以商业场合而言，前面提到的“○○中心”的思维方式便是如此。肩负“利润责任”的利润中心需要控制“营业额”和“成本”这两个变量，但在按部门进行任务细分的时候，就会分成肩负“营业额责任”的部门和肩负“成本责任”的部门进行管理。该手法便相当于降维。
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再比如，上司管理、培养下属时的“工作的自由度”，就相当于“变量的数量”或“维度”。例如，起初让下属在低自由度的状态下记住该如何工作，随着技能提升，再给下属以自由度，也就是裁量权，允许下属挑战难度高的工作。
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“固定的蚂蚁”与“可变的蝈蝈”的对立结构
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“变量固定”的蚂蚁，一旦解决问题的进展不顺，就会把责任归咎于他人或环境。也就是说，蚂蚁容易怀有责怪他人的想法和受害者意识。这是因为，蚂蚁作为解决在固定变量中提出的问题的专家，会为之竭尽全力，而一旦进展不顺，就会认为“制定问题（变量的定义）的人有错”。蚂蚁从来没有增减变量本身、“改变问题本身”的选项，所以既然自己已经竭尽全力，那么错误自然在于“制定问题的一方”。
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与之相反，蝈蝈若是认为问题本身不对，就会放弃解决问题，开始自己定义别的问题。在思维上拥有如此高自由度的蝈蝈，认为一切问题都能找到办法解决，所以总是将矛头对准自己的创意，在这上面狠下工夫。
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“若有不满就应提出替代方案”也是蝈蝈的逻辑。在蚂蚁看来，“不满”是在自己已尽全力对自己可控范围内的变量进行最优化后发生的，自己已经再没什么可做的了，所以替代方案“就算想拿出来也拿不出来”。相反，拥有无数可选变量的蝈蝈则会认为，提不出替代方案的原因无他，只是因为自己不够努力。这里也会发生因思路不同而导致的意见对立。
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而且，蚂蚁对于“提高自由度”是格外厌恶的。因为在它看来，变量增加得越多，问题就变得越复杂，解决起来也就越麻烦。
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指标确定就会干劲十足的蚂蚁和与之相反的蝈蝈
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一旦指标确定，蚂蚁就会致全力于该变量的最优化。相反，如果指标不确定，蚂蚁就会因无从着手而不知所措。
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公司的管理也是如此。公司越成熟，越趋向“下游”，使用指标的管理就越有效。赋予一切以“定量的”“同平台的”“能够对比的”标准，能使蚂蚁的能力得到最大限度的发挥。人事评价同样如此。在蚂蚁看来，“同平台的”“基于共同标准的”评价才是公平的。
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由此不难看出，“渴望加薪升职”是典型的蚂蚁的动力。
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蝈蝈则与之相反，一旦确定了这样的“共同指标”，顿时就会失去动力。蝈蝈不喜欢和别人同台较量，因为“制定别的指标，自己独自获胜”才是蝈蝈的工作哲学。
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换言之，蚂蚁是志在成为“第一”，蝈蝈是志在成为“唯一”。
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希望他人决定的蚂蚁与希望自己决定的蝈蝈
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一味讨厌因“自由度提高”而导致工作范围扩大的蚂蚁，不会自行寻找新的工作，而是会让他人决定制约条件，自己在该条件下尽力做到最好。这是因为，“志在解决问题”的蚂蚁本能地明白，如果胡乱增加变量，会令问题难度大增。
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与之相反，言必及本质并以重新定义问题的“拆台”为信条的蝈蝈，则认为决定制约条件（画分界线）是自己该干的事，所以一旦被他人决定了制约条件，就会一下子失去动力。
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也就是说，蚂蚁的组织管理需要的是“规章”“规矩”和“模板”，而蝈蝈的管理一旦模板化，则会完全起反效果，因为剥夺自由度是维持蝈蝈工作动力的最大忌讳。
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蝈蝈不惜“为轻松而努力”
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同样地，当直面无法跨越的困境，即“高墙”时，蚂蚁会不断尽最大限度的努力，设法在墙上挖开“一个洞”，直到终于挖开一个小洞，再一点点使洞扩大，最终脱困（以前面的“道路施工”的例子来说，就是想方设法通过“现有的道路”）。
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与之相反，蝈蝈所考虑的完全不是从正面突破，而是“如何回避这堵墙”。岔开的出路也好，简单的办法也好，总之会彻底思考能顺利绕开墙壁的方法。在蚂蚁看来，这样做只是“逃避现实”，但蝈蝈式的竭尽全力，就是要通过彻底思考“别的维度”来找出另一条路。请回忆前文提到的拼图问题。蝈蝈丝毫不会考虑“正面突破”，而是会思考其他办法。
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也就是说，蚂蚁和蝈蝈的施力点存在根本上的差异。蚂蚁是在已确定的赛台上尽力做到最好，蝈蝈则是全力思考如何找到别的赛台，以便能在既有的赛台上“轻松享乐”。然而，所谓“轻松享乐”不过是蚂蚁的看法，蝈蝈可是会“为了轻松享乐而彻夜思考”的。
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