Vključitev velikih jezikovnih modelov (VJM) v agente umetne inteligence (UI) ponuja nove priložnosti za izboljšanje upravljanja gradbenih projektov z izboljšanim sodelovanjem, razumevanjem in avtomatizacijo delovnih tokov. Ta prispevek preučuje, kako lahko agenti UI, ki jih poganja VJM, podpirajo kompleksne gradbene naloge, kot so načrtovanje, dodeljevanje virov, ocena tveganj in usklajevanje informacij. Izvedli smo strukturiran pregled najnovejše literature s področja gradbene informatike, upravljanja projektov na podlagi UI in sistemov na podlagi agentov, da bi identificirali trende, zmogljivosti in omejitve. Naše ugotovitve kažejo, da agenti UI sicer ponujajo velik potencial za pomoč projektnim delovnim skupinam pri dinamičnem sprejemanju odločitev in avtomatizaciji rutinskih nalog, vendar je njihova učinkovitost omejena zaradi kakovosti podatkov, prilagajanja domen in stohastične narave VJM. Ti vpogledi so pomembni za raziskovalce in st rokovnjake, ki želijo agente UI uvesti v realne gradbene delovne tokove, kjer so zanesljivost, razložljivost in človeški nadzor bistvenega pomena. Članek poudarja potrebo po nadaljnjem raziskovanju zasnov načela človek v zanki (angl. Human-in-the-Loop, HITL) in poziva k standardizaciji zmogljivosti agentov, da se zagotovi varna, pregledna in praktična uporaba v gradbeni industriji.
|
