2015년 3월 전략가 톰 굿윈(Tom Goodwin)은 한 가지 패턴을 지적했다.
"세계 최대의 택시 회사인 우버는 소유하고 있는 자동차가 한 대도 없다. 세계에서 가장 인기 있는 미디어 기업인 페이스북은 콘텐츠를 생산하지않는다. 세계에서 가장 가치 있는 소매업체인 알리바바는 물품 목록이없다. 그리고 세계 최대의 숙박업체인 에어비앤비는 부동산을 전혀 가지고 있지 않다."(15p)
공장 전기화는 확실히 알아차렸어야 할 그런 사례였다. 이 시기를 조사한 연구 결과들이 많은데 대부분 같은 결론에 이르렀다. 경제학자 앤드루 앳키슨(Andrew Atkeson)과 패트릭 키호(Patrick J. Kehoe)는 다음과 같이 요약한 바 있다. "(전력으로) 전환이 시작될 때, 제조업체들은 처음에 단지 조금 더 우수한 기술을 채택하기 위해 그동안 쌓은 많은 지식을 포기하라는 말이냐면서 전기를 받아들이기를 꺼렸다." (33p)
이 글은 기계, 플랫폼, 군중으로 사업에성공하는 비결을 상세히 열거한 사용설명서가 아니다. 우리는 그런 설명서를 쓰는 사람들이 자기 자신이나 독자를 속이고 있는 것은 아닐까 의심한다. 현재로서는 변화가 너무 많고 너무 불확실하기 때문이다. (40p)
우리는 그 현실적인 결론이 전문가의 판단과 예측에 덜 의존할 필요 가 있다는 뜻이라고 믿는다. (57p)
의미의 결핍이 혼란스러워서 우리는 그 틈새를 메운다. … 그러나우리의 의미 탐색은 착각을 초래할 수 있다. 우리는 때로 스스로가정함으로써 메운 세세한 것들을 상상하면서 실제로는 없는 의미와 이야기를 만들어낸다.(59p)
기회는 기계 기반 시스템이 대개 검증되고 개선될 수 있다는 점이다. 그리고 교정되면 동일한 실수를 다시 저지를 가능성이 거의 없다. 반면에 사람은 자신의 편견을 극복하는 데 필요한 힘겨운 일을 하는 것은 고사하고 자신의 편견을 인정하도록 만들기조차 훨씬 더 어렵다(스스로 인종차별주의자라거나 성차별주의자라고 인정하는 사람을 얼마나 보았는가?) - P71
인간은 스스로 판단하기를 너무 좋아하고 그 판단을 맹신하는 경향이 있기 때문에, 설령 대부분은 아니라고 해도 우리 가운데, 상당수는 컴퓨터의 판단을 아주 빨리 뒤엎을 것이다. 컴퓨터가 내놓은답이 더 낫다고 해도 말이다. 이 장의 앞부분에서 말한 구매 담당자의 예측에 관한 연구를 수행한 크리스 스네이더르스는 이렇게 말했다. "대개도움을 받은 전문가의 판단은, 모형과 도움을 받지 않은 전문가 사이의어딘가에 위치한다. 따라서 전문가에게 모형을 제공하면 전문가는 더 나아진다. 그러나 여전히 모형 혼자 수행하는 편이 더 낫다." - P74
복은 이런 면접의 문제점을 다음과 같이 말했다.
면접은 지원자들을 진정으로 평가하기보다는 지원자가 어떻다고 보는 우리 자신의 생각을 확인하려고 시도하며 시간을 보내는 상황을 조성한다. 심리학자들은 이를 확증 편향이라고 한다. 가장 빈약한 상호작용을 바탕으로 우리는 자신의 기존 편견과 믿음에 크게 영향을 받는 순간적이고 무의식적인 판단을 내린다. 그 점을 깨닫지 못한 채 우리는 지원자를 평가하는 것에서 우리의 첫인상을 확인하는 증거를 찾는 쪽으로 옮겨간다. - P76
여기까지 이야기했으니 인간이 미래를 예측하는 일에 아주 형편없다는 것을 알아도 그리 놀랍지 않을 것이다. 어쨌거나 예측하기와 결정하기는 서로 거의 분리할 수 없는 활동이다(타당한 결정을 내리려면 대개 미래의 어떤측면에 관한 정확한 예측이 필요하다. 즉 이쪽 또는 다른 쪽으로 결정한다면 어떤 일이 일어날 가능성이 높은지를 예측해야 한다). 한쪽을 제대로 못하면, 다른 쪽도 제대로 못할 가능성이 높다. - P79
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