О преимуществах использования искусственного интеллекта в переговорном процессе

Аннотация

Актуальность. Интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) в переговорный процесс стала ответом на вызовы современной бизнес-среды, характеризующейся высокой сложностью и динамичностью. Возрастающие объемы информации и необходимость принятия стратегических решений в условиях неопределенности делают традиционные подходы к переговорам недостаточно эффективными. Особую актуальность приобретает исследование влияния ИИ не только на результативность переговоров, но и на поведенческие аспекты взаимодействия участников.

Цель. Проанализировать эффективность использования ИИ в контексте социально-психологических аспектов переговорного процесса.

Выборка. В исследовании приняли участие 60 человек (возраст 22–23 года), студенты старших курсов Московского авиационного института (Национального исследовательского университета).

Методы. В работе использовались методы лабораторного эксперимента, наблюдения, непараметрический статистический анализ с использованием U-критерия Манна — Уитни для проверки гипотез при отклонении от нормального распределения данных.

Результаты. Исследование показало, что использование ИИ в переговорном процессе значимо повышает экономическую результативность сделок (среднюю выгоду), способствует сдвигу доминирующих поведенческих стратегий в сторону сотрудничества и улучшает социально-психологические показатели взаимодействия (снижение напряжения, рост коммуникативной эффективности и удовлетворенности процессом). По длительности переговоров и частоте достижения полного соглашения зафиксированы выраженные тенденции эффективности для группы с использованием ИИ, не достигающие уровня статистической значимости при имеющемся объеме выборки (n = 5 в группе) и требующие подтверждения на расширенной выборке.

Выводы. Представленный эксперимент вносит аргументированный вклад в полемику о необходимости использования ИИ в современных переговорных процессах. Полученные данные подтверждают, что использование ИИ в рамках переговорного процесса повышает его эффективность, трансформирует социально-психологический климат взаимодействия в ходе переговорного процесса, смещая акцент с конфронтации на сотрудничество.

Литература

Базаров, Т.Ю., Базарова, К.Т. (2007). Возможно ли распределенное лидерство? Национальный психологический журнал, (1), 123–127.

Болотова, А.К., Жуков, Ю.М., Петровская, Л.А. (2024). Социальные коммуникации. Психология общения. 2-е изд., пер. и доп. Москва: Изд-во «Юрайт».

Гришина, Н.В. (2015). Психология конфликта. 3-е изд. Санкт-Петербург: Изд-во «Питер».

Емельянов, С.М. (2009). Практикум по конфликтологии. 2-е изд., доп. и перераб. Санкт-Петербург: Изд-во «Питер».

Купрейченко, А.Б. (2008). Психология доверия и недоверия. Москва: Изд-во «Институт психологии РАН».

Леонов, Н.И. (2013). Методы изучения конфликтов и конфликтного поведения. Москва: Изд-во МПСУ.

Панферов, В.Н. (2017). Методологический конструкт общения. В кн.: Социальная психология общения. (С. 5–40). Москва: Изд-во «ИНФРА-М».

Райффа, Г. (1996). Искусство и наука переговоров. Москва: Изд-во «Мир».

Тульчинский, Г.Л. (2023). Смысл, субъектность и ответственность в цифровых коммуникациях. Человек, 34(3), 74–93. https://doi.org/10.31857/S023620070026106-3

Фишер, Р., Юри, У. (1992). Путь к согласию, или переговоры без поражения. Москва: Изд-во «Наука».

Чалдини, Р. (2009). Психология влияния. 4-е изд. Санкт-Петербург: Изд-во «Питер».

Шотт, Б. (2006). Как вести переговоры: надежно, креативно, успешно. Москва: Изд-во «Омега-Л».

Юри, У. (2013). Гарвардская школа переговоров. Как говорить НЕТ и добиваться результатов. 2-е изд. Москва Изд-во «Альпина Бизнес Букс».

Agrawal, A., Gans, J., Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: The simple economics of artificial intelligence. Boston: Harvard Business Review Press.

Binns, R. (2018). Fairness in machine learning: Lessons from political philosophy. In the Proceedings of Machine Learning Research. Vol. 81. In: S.A. Friedler, C. Wilson, (eds.). First Conference on Fairness, Accountability and Transparency (February 23–24, 2018). (pp. 149–159). Cambridge: JMLR Publ.

Campbell, D.T., Stanley, J.C. (1963). Experimental and Quasi-Experimental Designs for Research on Teaching. In: N.L. Gage, (ed.). Handbook of research on teaching (pp. 171–246). Chicago: Rand McNally Publ.

Janis, I.L. (1982). Groupthink: Psychological studies of policy decisions and fiascoes. 2nd ed. Boston: Houghton Mifflin Publ.

Jennings, N.R., Faratin, P., Lomuscio, A.R., Parsons, S., Sierra, C., Wooldridge, M. (2001). Automated negotiation: Prospects, methods and challenges. Group Decision and Negotiation, 10(2), 199–215. https://doi.org/10.1023/A:1008746126376

Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. New York: Farrar, Straus and Giroux.

Mann, H.B., Whitney, D.R. (1947). On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. Annals of Mathematical Statistics, 18(1), 50–60. https://doi.org/10.1214/aoms/1177730491

Mell, J., Gratch, J. (2017). Grumpy and Pinocchio: Using expressive virtual agents to study human-computer negotiations. In: S. Das, E. Durfee, K. Larson, M. Winikoff, (eds.). 16th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems (May 8–12, 2017). (pp. 401–409). South Carolina: IFAAMAS Publ.

Pruitt, D.G., Rubin, J.Z. (1986). Social conflict: Escalation, stalemate, and settlement. New York: Random House Publ.

Rubin, J.Z., Brown, B.R. (1975). The social psychology of bargaining and negotiation. New York: Academic Press Publ.