---
id: SI_004
model: mistralai/mistral-large-2512
seeds:
  04_risiko: resiliens
  03_relasjon: tillit
  05_handling: utforsk
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_004: **Operasjonell utforskning med kortsiktig tillit og resiliens**

### **1. Datakartlegging: Automatisert baseline med juridisk resiliens**
**Kjernedatakilder (uten manuell aksept):**
- **Brønnøysundregistrene** (API, gratis): Juridisk struktur, eiere, styre, revisor, bransjekoder (NACE), ansatte (siste årsregnskap).
- **Altinn** (API, gratis for offentlige data): Skatteopplysninger, regnskapsdata (for AS), næringskoder.
- **SSB/Åpne data** (API, gratis): Bransjestatistikk, geografisk fordeling, sysselsettingsdata.
- **LinkedIn Sales Navigator** (API, betalt): Ansatte, roller, vekst (krever samtykke for detaljer, men overflatedata er tilgjengelig).
- **Konkurrente databaser** (f.eks. Proff.no, betalt): Økonomiske nøkkeltall, historikk, konkurrentanalyse.

**Juridisk gjennomførbart uten samtykke:**
- Offentlige registre (Brønnøysund, Altinn) er unntatt GDPR artikkel 6(1)(e) (offentlig interesse).
- LinkedIn/Proff: Overflatedata (antall ansatte, bransje) er tillatt under "legitimate interest" (GDPR artikkel 6(1)(f)), men unngå persondata uten samtykke.
- **Fallback:** Hvis API-er feiler, bruk webskraping (lovlig for offentlige data, men sårbart for endringer).

---

### **2. Strukturering: Praktisk dashboard for konsulenten (Dag 1)**
**Minimumsinformasjon (MÅ ha):**
- **Organisasjonsprofil:** Navn, org.nr, bransje, ansatte, omsetning, juridisk struktur.
- **Prosesslandskap:** Bransjekoder (NACE) → antatte kjerneprosesser (f.eks. "produksjon" → "lagerstyring").
- **Systemhint:** Domeneanalyse (f.eks. `sap.kunde.no` → antatt SAP-bruk) + LinkedIn-profiler med systemtitler (f.eks. "SAP FI-konsulent").
- **Kontaktpunkter:** Offentlige styre-/lederroller (Brønnøysund) + LinkedIn-ansatte med CRM/ERP-relaterte titler.

**Nice-to-have (automatisert hvis tilgjengelig):**
- Org.kart (hentes fra Altinn hvis offentliggjort).
- Historiske endringer (f.eks. oppkjøp → antatt integrasjonsbehov).
- Lokale nyheter (Google News API) om kunde → strategiske prioriteringer.

**Presentasjon:**
- **Dashboard** med "fyllingsgrad" (f.eks. "80% av min-viktig-data er kartlagt").
- **Sjekkliste** med "allerede besvart" (f.eks. ✅ "Antall ansatte: 240") og "må verifiseres" (❓ "Bruker dere SAP?").
- **Prioritert møteagenda** basert på hull i data (se punkt 3).

---

### **3. Intelligens: Dynamisk møteplan basert på data**
**Scoring av spørsmål:**
- **MÅ spørre om:**
  - Hvis bransje = "helse" → "Hvordan håndterer dere personvern i CRM?"
  - Hvis ansatte > 200 → "Har dere dedikerte superbrukere?"
  - Hvis omsetning > 500M → "Hvordan integreres økonomidata?"
- **Allerede besvart (ikke spør):**
  - Juridisk struktur (hentes fra Brønnøysund).
  - Antall ansatte (hentes fra årsregnskapet).
- **Nice-to-have (spør bare hvis tid):**
  - "Hvordan måler dere kundetilfredshet?" (krever bransjekontekst).

**Automatisert agenda:**
- **Temaer** genereres basert på hull i data (f.eks. "Vi ser dere bruker SAP – hvordan er dagens FI-modul integrert med salg?").
- **Tidsestimater** per tema (f.eks. "SAP-integrasjon: 20 min" vs. "Grønt felt: 45 min").

---

### **4. Kundeinvolvering: Minimal input med umiddelbar verdi**
**Minste input fra kunde (framet som "spar tid"):**
1. **Org.kart** (last opp PDF/Visio) → Automatisk parsing med OCR (f.eks. ved hjelp av Azure Form Recognizer).
2. **"Hva gjør dere i dag?"** (tekstfelt) → NLP-analyse (f.eks. spaCy) for å identifisere prosesser/systemer.
3. **Eksisterende systemer** (drop-down med vanlige CRM/ERP + "annet"-felt).

**Framing:**
- "Dette tar 5 minutter og sparer 2 timer med repetitive spørsmål."
- **Umiddelbar verdi:** Kunden får en **autogenerert "as-is"-rapport** basert på deres input + offentlige data (f.eks. "Vi antar dere bruker HubSpot – her er en oversikt over hvordan det typisk integreres med ERP").

---

### **5. Iterasjon: Automatisert oppfølging under prosjektet**
- **Nye avdelinger/roller:** Hvis kunden legger til en ny avdeling, trigger det en **automatisk oppdatering** av dashboardet (f.eks. "Ny avdeling: Logistikk – må kartlegges").
- **Systemendringer:** Overvåk LinkedIn for nye ansettelser med systemtitler (f.eks. "Ny Dynamics 365-ansvarlig").
- **Feedback-loop:** Konsulenten markerer "feil data" → systemet lærer (f.eks. "Bransjekode var feil, korriger til NACE 47.71").

---

### **6. Risiko: Graceful degradation**
- **Manglende data:**
  - **Liten bedrift:** Hvis årsregnskap mangler, bruk SSBs gjennomsnittstall for bransjen (f.eks. "Typisk omsetning for 10 ansatte i denne bransjen: 15M").
  - **Privat AS:** Hvis org.kart ikke er offentlig, be om det som input (se punkt 4).
- **Teknisk feil:**
  - **API-nedetid:** Cache data i 24 timer + varsle konsulenten ("Data er ikke oppdatert – bruk med forsiktighet").
  - **Skraping feiler:** Fallback til manuell input med forhåndsutfylte forslag (f.eks. "Vi antar dere bruker [vanlig system i bransjen] – bekreft eller korriger").

---

### **Go/No-Go-kriterier**
| **Faktor**               | **Go**                          | **No-Go**                      |
|--------------------------|---------------------------------|--------------------------------|
| **Org.størrelse**        | 10–5000 ansatte                 | <10 (manglende offentlige data)|
| **Bransje**              | Standardiserte prosesser (f.eks. varehandel, produksjon) | Høyregulerte (f.eks. bank) eller unike prosesser (f.eks. kunst) |
| **Systemlandskap**       | Vanlige CRM/ERP (Dynamics, SAP, HubSpot) | Hjemmesnekrede/ukjente systemer |
| **Offentlige data**      | Org.nr gir >60% av min-viktig-data | <30% dekning (for mye manuell innsats) |

---

### **Prototype → MVP → Skala**
1. **Prototype (2 uker):**
   - Integrer Brønnøysund + Altinn API.
   - Lag et dashboard med org.profil, ansatte, bransje + sjekkliste.
   - Test på 3–5 eksisterende kunder (sammenlign med manuell discovery).

2. **MVP (2 måneder):**
   - Legg til LinkedIn (overflatedata) + org.kart-parsing.
   - Automatisert agenda basert på bransje/ansatte.
   - Kundeinput (org.kart + "hva gjør dere i dag?").

3. **Skala (6 måneder):**
   - NLP for tekstanalyse av kundens input.
   - Dynamisk oppdatering av dashboard underveis.
   - Bransjespesifikke maler (f.eks. "helse" vs. "varehandel").

---

### **Neste steg (konkrete handlinger)**
1. **Start med Brønnøysund + Altinn:**
   - Registrer deg for API-tilgang ([Brønnøysund](https://data.brreg.no), [Altinn](https://altinn.no/api)).
   - Bygg en enkel Python-skript som henter data for et org.nr og genererer en JSON-struktur.

2. **Design dashboard-prototype:**
   - Bruk et verktøy som Power BI eller Tableau til å visualisere dataene fra punkt 1.
   - Fokuser på "fyllingsgrad" og sjekkliste (se punkt 2).

3. **Test på en reell kunde:**
   - Velg en eksisterende kunde med org.nr.
   - Sammenlign automatisert baseline med hva dere manuelt kartla i forrige prosjekt.
   - Identifiser hull og juster datakilder.