조직 내 노이즈를 점검하세요
경영전문가들의 판단이 생각보다 훨씬 일관되지 않을 수 있음을 인지하고, 독립적인 다수 평가를 통해 이러한 숨겨진 변동성을 줄여야 해요.
근거가 된 발언
흥미로운 사실은 노이즈와 편향이 독립적인 오류의 원천이라는 점이에요. 그래서 둘 중 하나만 줄여도 전체적인 정확도를 높일 수 있어요.
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There is an interesting fact - that noise and bias are independent sources of error, so that reducing either of them improves overall accuracy.
예를 들어 구글은 채용할 때 최소 4명의 개인이 각 후보자를 독립적으로 평가하게 해요. 그렇게 하면 오류의 표준 편차를 최소 두 배는 줄일 수 있어요.
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Google, for example, when it hires people, they have a minimum of four individuals making independent assessments of each candidate. And that reduces the standard deviation of error at least by a factor of two.
출처 대니얼 카너먼 Daniel Kahneman on Cutting Through the Noise (Ep. 56 - Live at Mason), 2018 (새 창에서 열려요)
근거 발언 1개는 멤버십 기록이에요.
