Protecția infrastructurilor critice reprezintă una dintre cele mai mari provocări ale ultimului deceniu, datorită noilor amenințări cibernetice și fizice, dar și a celor generate de instabilitatea climatică, geopolitică sau de altă natură. Acest complex de amenințări poate perturba sistemele interconectate și complexe, conducând la defecțiuni în lanț care nu mai pot fi remediate cu ușurință. De aceea, infrastructurile critice, care includ sistemele esențiale ce vizează activitățile economice, de sănătate publică și de siguranță națională, ar trebui analizate nu numai din punctul de vedere al fiabilității, ci și din cel al capacității de adaptare în caz de criză majoră. Studiul are ca scop analiza capacității modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLM-uri) de a prioritiza amenințările la adresa infrastructurilor critice și compararea acestor evaluări cu cele realizate de experți certificați în domeniu. Analiza se bazează pe un set de zece amenințări și pe trei criterii: efectul asupra societății, consecințele economice și posibilele victime. Acestea sunt ierarhizate prin intermediul a trei modele LLM diferite (ChatGPT, Gemini și Claude), folosind iterații repetate, iar în paralel, același set de amenințări este evaluat de un eșantion de specialiști umani. Prin această abordare, se dorește determinarea punctelor în care aceste ierarhii converg, cât și a punctele lor de divergență, pentru a înțelege în ce măsură inteligența artificială poate fi integrată în mecanismele de suport decizional destinate rezilienței și managementului crizelor.