Purpose: The heightened relevance of purchasing processes and negotiation dynamics, accentuated by the introduction of new technologies, underlines the urgency of deepening the interaction between these spheres. In this landscape, the expanding role of Artificial Intelligence (AI) and its yet unexplored effects become fertile ground for research. The aim is therefore to expand the landscape of the existing literature by examining how AI can shape negotiation processes and outcomes, also considering how transaction costs can act as mediating factors in this relationship. Methodology: the research builds on a previously developed conceptual framework enriched by a thorough review of the literature on the interaction between artificial intelligence and its role in negotiation processes and outcomes. This approach provided a preliminary theoretical basis for the analysis. Three research questions emerged from the framework, stemming from a still evolving understanding of technology and its use in negotiation processes. These questions guided the data collection phase through case studies. Subsequently, the data obtained through interviews were subjected to a qualitative analysis. The results obtained offered answers to the research questions initially posed, based on the conceptual frame of reference. Results: The results highlight how AI impacts various aspects of negotiation processes and economic and relational outcomes, answering three key research questions. AI is observed to optimize the pre-negotiation phase through the automation of information gathering and analysis, improving preparation and reducing environmental and behavioral uncertainty. In negotiations, AI facilitates more rational decisions through accurate data analysis, supports risk management and drives greater operational efficiency. However, there are concerns about the potential opportunistic behavior of suppliers and the quality of the data used by the AI, which could make critically the credibility of the negotiations. In terms of results, AI contributes to significant economic savings by improving bargaining power through predictive analytics and better information management. However, its use in non-strategic contexts can limit the potential relational benefit, because the quality of the relationship remains linked to human involvement.
Scopo: L'accentuata rilevanza dei processi di acquisto e delle dinamiche di negoziazione, accentuata dall'introduzione di nuove tecnologie, sottolinea l'urgenza di approfondire l'interazione tra queste sfere. In questo panorama, l'espansione del ruolo dell'Intelligenza Artificiale (AI) e i suoi effetti ancora poco esplorati diventano un terreno fertile per la ricerca. L’obiettivo è quindi di ampliare il panorama della letteratura esistente, esaminando in che modo l'AI possa modellare i processi e gli esiti delle negoziazioni, considerando anche come i costi di transazione possano agire da fattori mediatori in tale relazione. Metodologia: la ricerca si fonda su un quadro concettuale precedentemente sviluppato, arricchito da un'accurata revisione della letteratura sull'interazione tra l'intelligenza artificiale e il suo ruolo nei processi di negoziazione e nei relativi esiti. Questo approccio ha fornito una base teorica preliminare per l'analisi. Dal framework sono emerse tre questioni di ricerca, derivanti da una comprensione ancora in fase di evoluzione riguardo alla tecnologia e al suo utilizzo nei processi negoziali. Queste domande hanno guidato la fase di raccolta dati attraverso lo studio di casi specifici. In seguito, i dati ottenuti attraverso interviste sono stati sottoposti ad un'analisi qualitativa. I risultati ottenuti hanno offerto risposte alle questioni di ricerca poste inizialmente, basate sul quadro concettuale di riferimento. Risultati: I risultati evidenziano come l'AI influisca su vari aspetti dei processi negoziali e sui risultati economici e relazionali, rispondendo a tre domande chiave della ricerca. Si osserva che l'AI ottimizza la fase pre-negoziale attraverso l'automazione della raccolta e dell'analisi delle informazioni, migliorando la preparazione e riducendo l'incertezza ambientale e comportamentale. In fase di negoziazione, l'AI facilita decisioni più razionali grazie a un'analisi accurata dei dati, supporta la gestione del rischio e favorisce una maggiore efficienza operativa. Tuttavia, ci sono preoccupazioni riguardo al potenziale comportamento opportunistico dei fornitori e alla qualità dei dati utilizzati dall'IA, che potrebbero rendere critica la credibilità delle trattative. In termini di risultati, l'AI contribuisce a significativi risparmi economici migliorando il potere negoziale attraverso l'analisi predittiva e una migliore gestione delle informazioni. Tuttavia, il suo utilizzo in contesti non strategici può limitare il potenziale beneficio relazionale, poiché la qualità della relazione rimane legata al coinvolgimento umano.
The impact of artificial intelligence on buyer-supplier negotations: a transaction cost economics perspective
Ursini, Francesco
2023/2024
Abstract
Purpose: The heightened relevance of purchasing processes and negotiation dynamics, accentuated by the introduction of new technologies, underlines the urgency of deepening the interaction between these spheres. In this landscape, the expanding role of Artificial Intelligence (AI) and its yet unexplored effects become fertile ground for research. The aim is therefore to expand the landscape of the existing literature by examining how AI can shape negotiation processes and outcomes, also considering how transaction costs can act as mediating factors in this relationship. Methodology: the research builds on a previously developed conceptual framework enriched by a thorough review of the literature on the interaction between artificial intelligence and its role in negotiation processes and outcomes. This approach provided a preliminary theoretical basis for the analysis. Three research questions emerged from the framework, stemming from a still evolving understanding of technology and its use in negotiation processes. These questions guided the data collection phase through case studies. Subsequently, the data obtained through interviews were subjected to a qualitative analysis. The results obtained offered answers to the research questions initially posed, based on the conceptual frame of reference. Results: The results highlight how AI impacts various aspects of negotiation processes and economic and relational outcomes, answering three key research questions. AI is observed to optimize the pre-negotiation phase through the automation of information gathering and analysis, improving preparation and reducing environmental and behavioral uncertainty. In negotiations, AI facilitates more rational decisions through accurate data analysis, supports risk management and drives greater operational efficiency. However, there are concerns about the potential opportunistic behavior of suppliers and the quality of the data used by the AI, which could make critically the credibility of the negotiations. In terms of results, AI contributes to significant economic savings by improving bargaining power through predictive analytics and better information management. However, its use in non-strategic contexts can limit the potential relational benefit, because the quality of the relationship remains linked to human involvement.| File | Dimensione | Formato | |
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