Article / članak 09

Identifying risks in the delivery of infrastructure projects using artificial intelligence

Prepoznavanje rizika u izvedbi infrastrukturnih projekata uz pomoć umjetne inteligencije

authors / autori
Kristijan Vilibić, prof. dr. sc. Ivica Završki

Građevinski fakultet Sveučilišta u Zagrebu, kristijan.vilibic@grad.unizg.hr

Građevinski fakultet Sveučilišta u Zagrebu, ivica.zavrski@grad.unizg.hr

DOI
https://doi.org/10.5592/CO/PhDSym.2025.08

keywords / ključne riječi
artificial intelligence, GPT-4o, risk management, infrastructure, project optimization
umjetna inteligencija, GPT-4o, upravljanje rizicima, infrastruktura, optimizacija projekta

page range in publication / raspon stanica
97 - 106

publish date / datum publikacije
11/9/2025

abstract / sažetak
Risk management is one of the most critical yet complex aspects of large infrastructure projects, particularly in the context of railway construction, where numerous uncertainties arise related to finances, safety, weather conditions, and regulatory requirements. To improve the efficiency and success of project execution, it is essential to identify potential risks in a timely manner, allocate resources appropriately, and make informed decisions. Although traditional tools such as expert judgment and probabilistic analysis are still widely used, they often fall short when dealing with large volumes of complex data and interdependent risks. This paper explores the potential application of the GPT-4o artificial intelligence (AI) model for risk identification, with a focus on the execution and closing phases of the project “Reconstruction of the existing and construction of the second railway track Dugo Selo – Novska (M103).”
Upravljanje rizicima predstavlja jedan od najvažnijih, ali i najsloženijih aspekata velikih infrastrukturnih projekata, osobito u kontekstu gradnje željeznice, gdje su prisutne brojne neizvjesnosti povezane s financijama, sigurnošću, vremenskim uvjetima i regulatornim zahtjevima. Kako bi se povećala učinkovitost i uspješnost provedbe, nužno je pravodobno prepoznati potencijalne rizike, pravilno rasporediti resurse i donositi utemeljene odluke. Iako se tradicionalni alati poput stručnih procjena i probabilističkih analiza i dalje koriste, oni često nisu dovoljno učinkoviti u obradi kompleksnih i velikih količina podataka te u prepoznavanju međuovisnih rizika. Ovaj rad istražuje mogućnosti primjene GPT-4o modela umjetne inteligencije (UI) u prepoznavanju rizika, s fokusom na faze izvođenja i zatvaranja projekta „Rekonstrukcija postojećeg i izgradnja drugog kolosijeka pruge Dugo Selo – Novska (M103)“.