tuổi khi đó phát triển Napster, một chương trình cho phép mọi người chia
sẻ file âm nhạc miễn phí trên Internet. Nhanh chóng, mọi người bắt đầu tải
xuống hàng triệu file như vậy và nền công nghiệp âm nhạc bắt đầu đi
xuống. Ngành công nghiệp này hiện giờ vẫn chưa thể phục hồi.
Phải thừa nhận rằng, con người cũng tương đối không giỏi trong việc dự
đoán những điều chưa biết là chưa biết. Khi đối mặt với những điều chưa
biết là chưa biết, cả con người và máy móc đều thất bại.
Những điều chưa biết là đã biết
Có lẽ điểm yếu lớn nhất của máy dự đoán là chúng đôi khi cung cấp những
câu trả lời sai mà chúng lại tự tin rằng mình đúng. Như chúng tôi đã mô tả
ở trên, trong trường hợp những điều đã biết là chưa biết, con người hiểu rõ
độ thiếu chính xác của sự dự đoán. Sự dự đoán mang đến một sự tự tin mà
cho thấy sự thiếu chính xác của nó. Trong trường hợp những điều chưa biết
là chưa biết, con người không có bất kỳ câu trả lời nào. Ngược lại, với
những điều chưa biết là đã biết, máy dự đoán dường như có thể cung cấp
một câu trả lời vô cùng chính xác, nhưng câu trả lời đó có thể sai. Tại sao
điều này lại xảy ra? Bởi vì, trong khi dữ liệu tạo thành những quyết định,
dữ liệu cũng có thể đến từ những quyết định. Nếu máy không hiểu quá trình
đưa ra quyết định tạo ra dữ liệu, sự dự đoán của nó có thể thất bại. Ví dụ,
nếu bạn quan tâm đến việc dự đoán rằng liệu bạn sẽ sử dụng máy dự đoán
trong tổ chức của bạn hay không. Bạn đang bắt đầu rất vì việc bạn đọc cuốn
sách này tức là bạn đã có được yếu tố dự đoán tuyệt vời để trở thành một
người quản lý có thể sử dụng máy dự đoán.
Vì sao? Vì ít nhất ba lý do sau. Đầu tiên và trực tiếp nhất, những thông tin
sâu sắc trong cuốn sách này sẽ trở nên hữu ích, vì vậy việc đọc cuốn sách
này sẽ khiến bạn muốn học về máy dự đoán và áp dụng những công cụ này
vào trong doanh nghiệp của bạn một cách hiệu quả.
