Der Artikel „Strategic Responses to Algorithmic Recommendations: Evidence from Hotel Pricing“ von Daniel Garcia (U Wien), Juha Tolvanen (U Tor Vergata Rom), und Alexander K. Wagner (PLUS) wurde in Management Science, einem Top-Journal für Forschung in Business, Economics and Management, veröffentlicht. Der Artikel untersucht spieltheoretisch und empirisch die strategische Interaktion zwischen KI-Preisempfehlungen und dem Verhalten von Manager:innen im Kontext der Preisgestaltung von Hotelzimmern.

Zur Optimierung der Zimmerpreise liefert die KI Preisempfehlungen an die Hotelmanager:innen, die auf Basis dieser Preisempfehlungen ihre Preise festlegen. Unsere Analysen zeigen, dass es bei der Preissetzung zu erheblichen Friktionen kommt. Manager:innen passen die Preise aufgrund der schieren Menge an Preisempfehlungen nur unzureichend an, was auf hohe Anpassungskosten hindeutet. Anhand eines Datensatzes von Hotelpreisen mit KI-Preisempfehlungen zeigen wir, dass der KI-Algorithmus einen Anreiz hat, Preisempfehlungen zu übertreiben, d.h. strategisch zu verzerren, um Manager:innen zu motivieren die Preisempfehlungen umzusetzen. Dies führt zu einer suboptimalen Preisgestaltung durch die Hotelmanagerinnen. Unsere strukturellen kontrafaktischen Schätzungen zeigen, dass die vollständige Delegation der Preisgestaltung an die KI den Umsatz der Hotels erhöhen würde, obwohl dadurch wertvolle Nachfrageinformationen der Hotelmanagerinnen verloren gehen.

Die strategische Verzerrung von KI-Empfehlungen ist allgegenwärtig in Situationen, in denen Menschen an der Entscheidungsfindung beteiligt sind und es eine Status-Quo-Entscheidungsoption gibt. Die Ergebnisse sind daher nicht nur für KI-gestützte Preisempfehlungen relevant, sondern auch für KI-gestützte Behandlungsempfehlungen von Ärzten, Bewährungsempfehlungen von Richtern etc.

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