Negociatorii: Inteligența artificială negociază contracte imposibile pentru oameni

Negociatorii AI preiau controlul în afaceri, ești pregătit?!

O nouă eră se deschide în lumea afacerilor, una în care inteligența artificială nu mai este doar un instrument, ci un negociator de sine stătător. Acești agenți digitali, capabili să gestioneze sarcini complexe considerate până acum apanajul exclusiv al omului, preiau deja controlul asupra unor procese vitale.

De la stabilirea contractelor cu furnizorii și procesarea ordinelor de achiziție, până la finalizarea tranzacțiilor pentru corporații de anvergură, AI-ul își face simțită prezența.

Departamentele de achiziții sunt, fără îndoială, pionierii acestei transformări, adoptând rapid soluții bazate pe inteligența artificială, chiar dacă reglementările care ar trebui să guverneze acțiunile acestor agenți sunt încă în fază incipientă.

Companii gigantice, precum Walmart, Maersk și Vodafone, au integrat cu succes negociatori AI în operațiunile lor. Acești agenți gestionează acorduri cu furnizorii la un volum pe care nicio echipă umană nu l-ar putea susține, iar contractele rezultate sunt perfect valide și obligatorii.

O cercetare detaliată, publicată într-un articol MIT Sloan, a analizat peste 180.000 de negocieri unice între agenți AI din peste 40 de țări. Scopul a fost identificarea factorilor-cheie ai succesului unui negociator artificial.

Studiul a fost condus de profesorul Jared Curhan și absolventa de doctorat Michelle Vaccaro de la MIT Sloan, alături de profesorul Sinan Aral și profesorul Harang Ju de la Johns Hopkins.

AI-ul negociază mai bine decât oamenii, oare?!

Descoperirea centrală a acestui studiu a contrazis o presupunere larg răspândită: aceea că tacticile de politețe și empatie sunt inutile în interacțiunea cu inteligența artificială. Contrar așteptărilor, agenții concepuți să fie amabili și calzi au obținut rezultate superioare în mod constant față de cei programați să fie reci și implacabili.

Un agent AI, creat pentru a utiliza tactici lipsite de scrupule, unde corectitudinea sau percepția nu contau – doar victoria, a fost sistematic refuzat de agenții adversari.

În schimb, un agent denumit Therapist 2.0, instruit să creeze mai întâi o relație de încredere și apoi să valorifice fiecare detaliu obținut prin ascultare activă, a demonstrat o eficiență remarcabilă.

Această combinație s-a dovedit a fi eficientă atât în încheierea tranzacțiilor, cât și în generarea de valoare și satisfacția partenerului.

Articolul subliniază și existența unor tactici de negociere specifice inteligenței artificiale, fără echivalent în negocierile umane.

De exemplu, NegoMate, câștigătorul general, a utilizat raționamentul de tip lanț. Un alt agent performant, Inject+Voss, a reușit să obțină informații confidențiale despre pozițiile de negociere ale agenților adversari prin injecția de prompt-uri.

Achizițiile, motorul adoptării AI

„Ceea ce funcționează împotriva unui agent AI și ceea ce funcționează împotriva unui om nu sunt același lucru”, a declarat Vaccaro pentru MIT Sloan.

Organizațiile care implementează negociatori AI trebuie să înțeleagă atât aceste noi capabilități, cât și vulnerabilitățile.

Un raport Wharton Human-AI Research, realizat în colaborare cu GBK Collective, a revelat că departamentele de IT și achiziții/aprovizionare se situează pe primul loc în rândul tuturor funcțiilor corporative, atât în ceea ce privește frecvența utilizării AI, cât și încrederea în această tehnologie. Generarea de contracte legale a fost menționată ca un caz de utilizare specific în care echipele înregistrează deja câștiguri tangibile.

Raportul a constatat o creștere de peste 3.000% a mențiunilor despre AI agentic între 2024 și 2025, în timp ce mențiunile despre AI generativ au scăzut în aceeași perioadă.

Aceasta semnalează o schimbare clară a direcției în care se concentrează atenția companiilor. Sectoarele tehnologiei, serviciilor profesionale și bancar/financiar depășesc sectoarele de producție și retail în ceea ce privește adoptarea AI, conform raportului. Întreprinderile mari au redus decalajul de utilizare față de firmele mai mici, care au fost anterior lideri în experimentare.

Acest tipar reflectă o schimbare mai amplă în modul în care companiile abordează inteligența artificială.