Negociaciones modelo
Los ordenadores contemporáneos ayudan en negociaciones empresariales o de otra índole e incluso realizan ellos mismos las negociaciones, a veces frente a otros ordenadores. Sin embargo, no se ha prestado atención suficiente a los elementos de diseño de los ordenadores que negocian con humanos. El proyecto financiado con fondos europeos IEPHCN (Information exchange policies for human-computer negotiation) se propuso generar estrategias informáticas adecuadas. Su planteamiento pasa por modelar negociaciones entre humanos y ordenadores y extraer formas de crear sistemas capaces de negociar con éxito. También se incluyó en la investigación la modelización de aspectos culturales, tácticas de negociación, indicadores de confianza y comportamientos relacionados con el compromiso. Este proyecto, de cuatro años de duración, concluyó en septiembre de 2014. Varios modelos creados mediante razonamientos pertenecientes a la teoría de juegos, los modelos teóricos de decisión y el aprendizaje automático contribuyeron a lograr los objetivos del proyecto. Sus investigadores crearon así contextos en los que se pudiera estudiar el comportamiento humano con los que se extrajeron tres resultados principales. El equipo diseñó distintos contextos innovadores con los que estudiar la argumentación y la negociación. Estos contextos consisten en tres tipos de juegos distintos dotados de revelación de información, licitaciones contractuales y un juego de contratos en los que los jugadores debían alcanzar acuerdos. También generó modelos de intercambio de información y toma de decisiones aplicables a escenarios de negociación estratégica entre ordenadores y humanos. Por último, todos los diseños de agentes se evaluaron en función de factores culturales de China, Israel y Estados Unidos. Los investigadores responsables del proyecto concluyeron que, de media, el agente informático basado en normas era capaz de negociar al mismo nivel que los humanos de todos los países a prueba. El agente superó a las personas sólo en los Estados Unidos, mientras que en Líbano salieron ganando los humanos. Los modelos basados en aprendizaje fueron mejores que las personas de los tres países y además mostraron capacidad de adaptarse. Con respecto al juego de contratos, el ordenador que ejerció de cliente superó a las personas con la misma función en todos los países a prueba. Las personas de China superaron a los agentes proveedores. Los resultados del juego de corrupción están en línea con el índice de corrupción percibida, esto es, bastante alto en China, medio en Estados Unidos y ligeramente menor en Israel. Los resultados generales del proyecto IEPHCN ofrecen nuevos conocimientos sobre las decisiones estrategias realizadas entre humanos y ordenadores. Los sistemas diseñados fueron, en ocasiones, superiores a las personas y además facilitaron el proceso de toma de decisiones.