决策的隐形赋税：噪声
丹尼尔·卡内曼、安德鲁·罗森菲尔德、琳娜·甘迪、汤姆·布莱泽
《哈佛商业评论》10月刊文章
很多组织希望员工表现稳定，而每个人判断却不尽相同，哪怕他们职责相同，遵循的规则也一致。这种决策差异被称为噪声，让公司付出高昂代价。作者阐释了如何在组织中评估噪声，并采取补救措施。最有效的方法是以算法取代人工判断，无论输入情况如何，算法能保证输出的一致性。
我们要区别高频决策（例如信贷审批和解决投诉）以及低频决策（例如在什么平台上布局产品和收购什么公司）。对于反复进行的决策，可能会有可以开发和利用算法的数据，但不常见的决策不确定性很高，可能不可以靠算法来处理。
——加尔·伯库斯
通用汽车全球互联客户体验首席分析官
决策工具（算法、清单、小组检查等）并不等于创作和填写报告。其设计目的是帮助员工快速进行准确决策。在一些情境下（例如产品设计和战略），创造性、试验和改变方法很重要。但其他情况下，很多类似决定须快速进行，而人们只有一个机会做出对的选择。这是工具能帮助进行准确决策，尤其是时间紧张的情况下。实际上决策工具减少了报告的时间，因为管理者知道员工决策趋于准确一致，就不需要他们过多插手了。
例如医疗行业的专业员工在决定最佳治疗方案时，须权衡很多复杂因素。在该领域决策工具十分流行，因为工具能得出最佳实证，带来更快速、更准确的结果。决策噪声可能影响病人的性命，因此这点格外重要。
——汤姆·穆利
阿尔伯特健康服务，福利实现顾问
基于算法决策方法的关键是，聚焦输入而非输出。输入内容必须通过算法合成来改进准确度、减少差异和避免偏见。输出的例子可能是“选择平台开发产品”。这时输入的内容可能与供应商的熟悉程度，与顾客的关系，以及类似产品的经验度有关。如果根据经验进行输入，推荐的决定（哪怕是低频的），也容易取得成功。
——里尔·赫维特
Glasshouse Consulting资深商业顾问
有研究显示，预测时群体判断能减少噪声提高准确性。为了避免从众心理，应该让人们分别决策，然后再把所有决策汇总起来。我认为其他决策也适用上述方法。
——克里斯蒂娜·菲利普斯
班戈大学ForLab商业分析师