Beter onderhandelen met Artificial Intelligence

11 mei 1997; wereldkampioen Gary Kasparov kan het niet geloven. Werelds beste schaker heeft zojuist verloren van een schaakcomputer. Een gebeurtenis waar de schaakwereld tot dan toe geen rekening mee had gehouden. Tot dat moment zag men computers slechts als machines met enorme rekenkracht die veel variaties van zetten konden uitrekenen maar die de menselijke factor zoals een strategie uitdenken en soms onvoorspelbaar reageren, ontbeerden. Dit gemis zou ervoor zorgen dat de mens altijd zou blijven winnen van de computer.

Artificial Intelligence als onderhandel-assistent

We zijn nu bijna vijfentwintig jaar verder en er staat een nieuwe winnaar bovenaan de schaakranglijst. AlphaZero, de computer van Google. Geen specialistische schaakcomputer maar een algoritme dat niets wist van schaken. Het kreeg slechts de regels uitgelegd. De door Artificial Intelligence aangestuurde computer had slechts vier uur nodig om de beste schaakcomputer ter wereld Stockfish 8 te verslaan.

Artificial Intelligence (A.I.) krijgt een steeds grotere impact op ons leven. Van de zelfrijdende auto, de aanbieding van een webwinkel, de specialist die sneller kanker ontdekt tot en met de verzekeraar die fraude kan voorspellen, het wordt allemaal ondersteund door A.I. Er is geen sector of vakgebied die er geen gebruik van maakt. Althans bijna. Er is een beroepsgroep die zich tot op heden sceptisch opstelt, die van mening is dat een computer echt niet in staat is de taak beter uit te voeren dan de mens. En dat zijn de onderhandelaars.

De onderhandelaars vertonen veel overeenkomsten met de schakers uit de jaren negentig. Ze erkennen de rekenkracht van computers maar merken daarbij op dat een computer het typische menselijke ontbeert. Artificial Intelligence kent geen emoties, weet zich niet in te leven, bouwt geen relatie op en kan daardoor geen betere deal sluiten dan de menselijke onderhandelaar. Dat laatste is echter nog maar de vraag.

Wetenschappelijk onderzoek laat keer op keer zien dat onderhandelaars suboptimale resultaten behalen bij complexe onderhandelingen. Het is voor een onderhandelaar ingewikkeld om alle variabelen goed te overzien. Om toch overzicht te krijgen, wordt de onderhandelingssituatie gesimplificeerd. De onderhandelaar gaat bewust of onbewust meer nadruk leggen op bepaalde onderwerpen. Hierdoor wordt de volledige onderhandelruimte niet goed verkend waardoor partijen suboptimale resultaten behalen. Er blijft dus waarde onbenut. Dit is niet alleen kostbaar het is ook onnodig.

De A.I. Onderhandeltool

Onderhandelaars kunnen zich tegenwoordig laten ondersteunen door A.I. De TU Delft heeft een A.I. onderhandeltool ontwikkeld die onderhandelaars assisteert in hun onderhandelingen. Het houdt rekening met alle kwantitatieve en kwalitatieve onderhandelingsonderwerpen en met behulp van een algoritme kent het de diverse onderwerpen waardes en prioriteiten toe waardoor er optimaal uitgeruild kan worden. Uit onderzoek van de TU Delft blijkt dat onderhandelaars die gebruik maken van deze A.I. onderhandeltool 10 tot 30 procent betere resultaten halen dan onderhandelaars die in dezelfde onderhandelingen deze A.I. ondersteuning niet gebruiken.

In een wetenschappelijk experiment van de TU Delft vergelijken ze de uitkomst van een onderhandeling over een arbeidscontract tussen onderhandelaars die niet en onderhandelaars die wel ondersteund worden door de AI onderhandeltool. Het arbeidscontract bestond uit verschillende onderwerpen zoals salaris, aantal uren, wel of geen leaseauto, aantal dagen thuiswerken, wel of geen vast contract en diverse carrièremogelijkheden. Elk onderwerp had diverse opties c.q. gradaties waaruit men kon kiezen. Het salaris varieerde bijvoorbeeld van €2000 tot €4000 en aantal uren van 0,6 tot 1.0. De onderhandelaars moesten zelf de onderwerpen prioriteren en bepalen of en zo ja, welke concessies ze bereid waren te geven. Daarna startte de onderhandeling met openingsvoorstellen, tegenvoorstellen, suggesties voor concessies en eindvoorstellen. De onderhandelaars die ondersteund werden door de A.I. tool haalden tot 30% betere resultaten dan de onderhandelaars die zich niet lieten ondersteunen.

In een ander experiment liet een bouwonderneming een afgeronde onderhandeling met een strategische partner over betonstaal over doen met behulp van de A.I. tool. Beide partijen lieten zich dit keer ondersteunen door de A.I. tool. De uitkomst van deze onderhandeling leverde voor beide partijen een betere deal op dan de overeengekomen en al uitgevoerde overeenkomst.

A.I. maakt van de onderhandelaar een nog betere onderhandelaar.

Je zou dus verwachten dat professionals die vaak moeten onderhandelen deze A.I. tool con amore omarmen. Niet dus. Uit gesprekken met onderhandelaars komen drie oorzaken naar voren die aangeven waarom het gebruik van A.I. bij onderhandelingen tot nu toe beperkt is.

De eerste oorzaak is de twijfel aan de toevoegde waarde. Veel onderhandelaars geloven niet dat A.I. nuttig kan zijn als hulpmiddel. Emoties aanvoelen, gunnen, bluf en rekening houden met de lange termijn kan een A.I. tool niet. En daarin hebben de zij gelijk. Althans gedeeltelijk. Emoties aanvoelen en vertrouwen bijvoorbeeld kan de A.I. tool (nog) niet optimaal. Maar rekening houden met de lange termijn wel. Dat zit allemaal in het algoritme verwerkt. En emoties verstoren juist vaker de onderhandeling dan dat ze een toegevoegde waarde hebben. Veel mensen ervaren onderhandelingen als stressvol. Druk en spanning lopen op en op dergelijke momenten reageren mensen vaak emotioneel en minder rationeel. Ze stappen in psychologische valkuilen en maken snel denkfouten. A.I. is daarentegen ongevoelig voor een psychologisch anker in het openingsvoorstel, laat zich niet afleiden door het contrastprincipe bij meerdere voorstellen, is niet onder druk te zetten door een harde opstelling en voelt geen tijdsdruk. Door gebruik te maken van A.I. ondersteuning voorkomt de onderhandelaar dat emoties de overhand nemen. Het objectiveert en rationaliseert het onderhandelproces. Juist bij emotioneel geladen onderhandelingen of in situaties waarin vertrouwen ontbreekt zoals bij reorganisaties, arbitrage of mediation zou een neutrale A.I. onderhandeltool uitkomst bieden.

Als tweede oorzaak wordt de extra benodigde tijd genoemd. Men is bang dat het invoeren van de benodigde gegevens in het softwareprogramma arbeidsintensief is. Het kost inderdaad tijd. Dat zijn echter geen verloren uren. Het invullen van alle gegevens zorgt voor de noodzakelijk goede voorbereiding. Zo moeten betrokkenen nadenken over de scope van de onderhandeling; waarover wordt onderhandeld en waarover niet? Wat zijn achterliggende belangen en over welke onderwerpen onderhandelen we? Wat zijn daarin prioriteiten en welke concessies zijn eventueel mogelijk? Het inkloppen van die gegevens in de computer kost nauwelijks tijd, het erover nadenken en bespreken binnen het team wel.

Als derde oorzaak noemen de onderhandelaars het gevaar van A.I. voor hun vakgebied. Sommigen zijn bang dat onderhandelingen in de toekomst worden overgenomen door computers en dat zij dus overbodig worden. Een begrijpelijke angst als je alle spookverhalen over A.I. mag geloven. Maar A.I. vervangt alleen specifieke taken of werkzaamheden binnen een beroep of vakgebied. Als het gaat om taken waarbij menselijke eigenschappen zoals als empathie, creativiteit, inspiratie en leiderschap nodig zijn, zal de mens altijd nodig blijven. Dit geldt ook in onderhandelingen. De onderhandeltool neemt het denk- en rekenwerk uit handen en geeft adviezen over hoe de onderhandelruimte optimaal kan worden benut om tot een goede deal te komen voor beide partijen. De onderhandelaar blijft verantwoordelijk en neemt de beslissingen.

'Verdeel de Coronarekening door middel van Artificial Intelligence'

Miljarden euro’s overheidssteun, uitstel van betaling, regelingen over voorraadfinanciering en huurverlaging. De schuldenlast en daarmee gepaard gaande aflossingsverplichting loopt flink op. De Coronarekening moet vroeg of laat worden betaald. Tel daar de reorganisaties en ontslagrondes die er aan komen bij op en je weet dat er komende jaren flink onderhandeld zal worden. De belangen zijn groot en de onderwerpen veelzijdig. De ruimte om elkaar tegemoet te komen is echter beperkt en ieder van de betrokken partijen vindt dat hij gezien de uitzonderlijke situatie in zijn recht staat. De onderhandelingen zullen daarom hard gespeeld worden. De praktijk laat zien dat dergelijke harde onderhandelingen vaak eindigen in een win-lose of een lose-lose situatie. Voorbeelden te over. Retailer en leverancier geven elkaar geen duimbreed toe waardoor een regeling over voorraadfinanciering uitblijft. Huurder en verhuurder komen er niet uit waardoor de huurder volledig stopt met betalen en de verhuurder dreigt met uitzetting. Werkgevers en bonden komen er niet en het verlies blijft oplopen. De noodzaak om steviger te snijden in het personeelsbestand neemt alleen maar toe.

Juist dit soort complexe onderhandelingen lenen zich bij uitstek voor ondersteuning door artificial intelligence. Daarom is het van belang dat onderhandelaars kennis en ervaring opdoen met A.I. onderhandeltools. En dat is mogelijk. De tool van de TU Delft kan inmiddels gebruikt worden voor onderhandelaars in de private en publieke sector. Hopelijk maken veel onderhandelaars daar gebruik van. Een ding is zeker, A.I. heeft zijn intrede gedaan in onderhandelingen. Het heeft zijn voordeel bewezen en steeds meer organisaties gaan het gebruiken.

Conclusie: Als je als onderhandelaar achterblijft op dit gebied sta je voordat je het weet schaakmat.

George van Houtem

Noot
Jonker, C. M., & Aydoğan, R. (2018, July). Deniz: A Robust Bidding Strategy for Negotiation Support Systems.  International Workshop on Agent-Based Complex Automated Negotiation (pp. 29-44). Springer, Singapore.