這兩家公司的行銷主管都沒有仔細思考要處理的商業問題是什麼，以及需要什麼預測，才能做出最佳決定。如果AI預測的是哪些顧客可能最容易被說服，或是哪些功能會讓玩家花更多錢，AI才會有價值。
利弊不對稱：沒能體認到「預測正確的價值」與「預測錯誤的代價」不同
AI的預測應該愈準確愈好，不是嗎？不一定。差勁的預測，有時候代價極為高昂，但有時候代價不那麼高；同樣地，超級精準的預測，在某些情況下的價值比較高。行銷人員，或更重要的是他們依賴的數據科學團隊，就常會忽略這一點。
以一家消費性商品公司為例。這家公司的數據科學家很自豪地宣布，他們提高新銷售量預測系統的準確度，錯誤率從25％降到17％。遺憾的是，他們改善這套系統的整體準確度，是因為提高低毛利產品的預測精準度，同時降低高毛利產品的預測準確度。低估對高毛利產品的需求，這情況造成的成本，遠高於正確預測低毛利產品的需求所創造的價值，因此在公司實施這套「更準確」的新系統之後，獲利下降了。
必須了解的一項重點是，AI預測可能有各種不同的錯誤。預測除了會高估或低估結果之外，還可能會出現偽陽性（例如，指出顧客可能會流失，但其實顧客會留下），或者偽陰性（指出顧客不可能流失，但其實顧客後來離開了）。行銷人員的工作是要分析這些類型錯誤的相對成本，而這幾項成本可能差異很大。然而，負責建立預測模型的數據科學團隊常會忽略這種相對成本差異很大的狀況，或甚至沒有人告知他們這種情況，於是，他們假定所有的錯誤都同樣重要，導致出現代價高昂的錯誤。
作者介紹：哈佛商業評論（Harvard Business Review）
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責任編輯／郭家宏
