Abstract
Erfolgreiches Verhandeln stellt einen Schlüsselfaktor für Unternehmenserfolge dar. Es angemessen zu trainieren kann jedoch sowohl zeitaufwendig als auch kostenintensiv werden, erfordert es doch idealerweise wiederholte, persönliche Übungen mit professionellen Verhandlungsführern oder Agenten. Digitale Trainingswerkzeuge können zwar ebenfalls Trainingserfolge erzielen, bieten aber eine mangelnde Authentizität der Übungssituation und erschweren somit den Transfer des Gelernten in den Berufsalltag. Das in diesem Beitrag vorgestellte Verhandlungstraining setzt Virtual Reality (VR) als Technologie für realitätsnahe Simulation ein, um eine räumlich authentische Übungssituation zu schaffen. Weiterhin dient ein sprachlich interagierendes Dialogsystem als automatisierter, virtueller Verhandlungsagent. Dieser wurde mit Interaktionsdaten aus einer Verhandlungsstudie trainiert und bietet Trainingspersonen somit einen wirksamen Übungspartner für das VR-Verhandlungstraining.
Motivation
Verhandlungen stellen für die Steigerung der Unternehmensumsätze und einer damit verbundenen optimierten Unternehmensperformance einen zentralen Einflussfaktor dar, z. B. in IT, Einkauf, Vertrieb oder Logistik [1,2]. Sie sind dabei ein Interaktionsprozess in dem zwei oder mehrere Parteien bewusst versuchen die Bedingungen ihrer gegenseitigen Abhängigkeit zu bestimmen [3]. Demzufolge können Mitarbeiter mit ausgeprägten Verhandlungsfähigkeiten den Unternehmenserfolg positiv beeinflussen [2] und Optimierungsmöglichkeiten aufdecken. Unternehmen sollten daher kontinuierlich und aktiv nach Verbesserungspotentialen in Verhandlungen suchen. Um die Vielzahl an Erkenntnissen aus der Verhandlungsforschung in der Praxis zu nutzen, bieten sich vor allem Verhandlungstrainings an, die zu einer Steigerung der Verhandlungsleistung führen [4-6]. Ziel ist dabei im Rahmen der Übung neue Verhandlungskompetenzen zu erwerben und diese in zukünftigen Verhandlungen einzusetzen und damit deren Effektivität zu erhöhen [7]. Dies gelingt vor allem durch die Übertragung der im Verhandlungstraining erlernten Konzepte und Methoden auf neue und themenfremde Situationen [8]. So werden beispielsweise der Umgang mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen wie Zeitdruck oder kultureller Background über strategische Aktions-Reaktionsmuster trainiert [9] oder Verhandlungsstrategien für verschiedene Verhandlungstypen (distributiv und integrativ) erlernt [10].
Trainings- und Schulungsprogramme, die sich auf Verhandlungen fokussieren, sind sehr ressourcenintensiv [11], da die Teilnehmenden zumeist durch erfahrene Verhandlungsführer und Coaches geschult werden oder weitere Mitarbeiter für Übungszwecke im Rahmen von Vorab-Simulationen im Einsatz sind [12]. Hinzu kommt sowohl für den Trainer als auch die Schulungsteilnehmenden neben der eigentlichen Verhandlungsübung zusätzlich der Zeitaufwand für eine angemessene Einarbeitung in das Verhandlungsthema, beziehungsweise den spezifischen Verhandlungsfall sowie eine anschließende Auswertung des Trainings [12].
Die Nutzung verschiedener existierender elektronischer Trainingssysteme (über Smartphones oder Computer) bietet dabei einen bedeutenden Vorteil zur Verbesserung der Verhandlungsleistung und des Verhandlungswissens [13,11,14]. Sie schulen diverse Verhandlungsaspekte wie Taktiken und Strategien und bieten gleichzeitig eine ortsunabhängige, standardisierte und kostensparende Alternative. Allerdings erfolgt durch ihre oftmals abstrakten Verhandlungsübungen ein Verlust der Realität und Probanden fühlen sich verstärkt in eine künstlich erzeugte Schulungssituation versetzt.
Entgegen dieser Problematik wurden Lösungsansätze untersucht und mit Virtual Reality (VR) realitätsnahe und authentische Anwendungen für Verhandlungstrainings aufgezeigt [11,13,15,16]. Durch VR – als computergenerierte, künstliche Umgebung welche mittels immersiver Technologien (z.B. Head Mounted Displays) das psychologische Phänomen der Präsenz erzeugen kann – wird es Nutzern möglich, mit unterschiedlichen Sinnen und unter Ausblendung der physischen Realität in eine künstliche Schulungssituation einzutauchen und somit ein realistisches Verhalten zu beobachten. VR-Verhandlungstrainings ermöglichen darüber hinaus eine Reduktion der Trainingskosten sowie einen schnelleren Lernerfolg über eine beliebige Anzahl an durchführbaren Übungen [17]. Auf Grund der technischen Herausforderungen und komplexen theoretischen Fundierungen der Verhandlungsforschung sind existierende VR-Verhandlungstrainings jedoch bislang noch nicht ausgereift genug, um den vielseitigen Nutzerbedürfnissen nachzukommen. Sie sind überwiegend nur als Desktop-Versionen verfügbar und befinden sich damit nicht in einer authentischen Verhandlungsumgebung. Durch die mangelhafte Immersion werden das Erreichen des Präsenzgefühls und somit auch ein bestmögliches und realitätsnahes Training erschwert.
Diese Herausforderungen werden im Folgenden über ein VR-Verhandlungstraining adressiert, bei dem die Trainingspersonen in einem individuell gestalteten, künstlichen Lernraum gegen einen virtuellen Agenten – ein weitgehend autonom
arbeitendes Programm– verhandeln. Somit wird zum einen die Stärke von VR im Bereich des situierten Lernens [18] genutzt und der Transfer der Lernerfahrung auf reale Verhandlungssituationen gefördert. Zum anderen wird über ein textbasiertes Dialogsystem, welches per Spracherkennung und -synthese an den Verhandlungsagenten gekoppelt ist, eine höhere Standardisierung von Trainingssituationen im Vergleich zum Training mit menschlichen Verhandlungspartnern ermöglicht. Der als Verhandlungspartner agierende Verhandlungsagent reagiert dabei auf die verbalen Äußerungen der Trainingspersonen auf Grundlage eines bereits vorliegenden Modells aus der interdisziplinären Verhandlungsforschung [4], welches für das Training des textbasierten Dialogsystems für die Verhandlungsführung genutzt wurde.
Durch das Zusammenspiel dieser beiden Technologien kann im hier präsentierten Projekt die zentrale Forschungsfrage untersucht werden, ob Verhandlungssimulationen aus einer Kombination von VR und Dialogsystemen das Training von Verhandlungen optimieren können.
