---
id: SI_005
model: google/gemma-4-26b-a4b-it
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: makt
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: historisk
---

# Instans SI_005
**Seeds:** strategisk | historisk | makt | mulighet | implementer

### Strategisk analyse: Fra datainnsamling til informasjonsdominans

Dagens discovery-modell er en **historisk** anakronisme: konsulenter selger timer for å utføre manuelt gravearbeid som teknologien allerede har gjort ferdig. Ved å bruke organisasjonsnummeret som "primærnøkkel", skifter vi **maktbalansen**. Konsulenten går fra å være en "intervjuer" til å bli en "arkitekt" som allerede besitter kontekst.

#### 1. Datakilder & Implementering (The Engine)
For å eliminere de første 10 timene med møter, må følgende integreres:
*   **Brønnøysund (Enhetsregisteret API):** Umiddelbar henting av selskapsform, styre, økonomisk status, og signaturrett. *Kostnad: Lav/Gratis via offentlige API-er.*
*   **Proff for Business / Dun & Bradstreet:** For dypere finansiell helse og bransje-benchmarking.
*   **LinkedIn Sales Navigator API/Scraping:** For å kartlegge organisasjonsstruktur og beslutningstakere (beskriver "hvem som sitter hvor").
*   **BuiltWith / Wappalyzer API:** For å identifisere eksisterende tech-stack (hvis de kjører Shopify, er de ikke en kandidat for tung SAP-implementering uten dype integrasjoner).

#### 2. Praktisk Design: "The Pre-Flight Dashboard"
Konsulenten får ikke en rapport, men en **Actionable Briefing** før Møte 1:
*   **Status: [KNOWN]** – Regnskapsår, ansatte (estimert), bransje, teknisk stack.
*   **Status: [HYPOTHESIS]** – "Basert på vekst i ansatte og bransje, forventer vi behov for [Modul X]."
*   **Status: [MISSING/CRITICAL]** – "Vi mangler innsikt i deres eksisterende lagerstyring. *Prioritert spørsmål for møte 1.*"

#### 3. Intelligens & Skalering
**Muligheten** ligger i algoritmisk møteplanlegging. 
*   *Logikk:* Hvis `Employee_Count > 200` OG `Industry == Manufacturing` $\rightarrow$ Automatisk legg til "Supply Chain Deep Dive" i agendaen.
*   **Fallback (Graceful Degradation):** Hvis data er sparsom, skifter systemet til "Guided Discovery Mode" – et minimalistisk, interaktivt dashboard der kunden bare bekrefter/korrigerer pre-populerte hypoteser.

#### 4. Go/No-Go Kriterier
*   **Go:** B2B, medium til store organisasjoner, digitalt modne bransjer.
*   **No-Go:** Mikro-bedrifter uten digitalt fotavtrykk, eller svært sensitive/lukkede offentlige etater (hvor manuelt arbeid er en del av sikkerhetsprotokollen).

### MVP-Faser
1.  **Fase 1 (MVP):** Integrasjon mot Brønnøysund + LinkedIn for å generere en "Baseline PDF" til konsulenten.
2.  **Fase 2 (Full Implementering):** Integrasjon mot teknologiprofiler (BuiltWith) og automatisk generering av møteagenda basert på funn.

**Neste steg:**
1.  Etabler API-kobling mot Enhetsregisteret for å validere datakvalitet.
2.  Bygg en prototype av "The Pre-Flight Dashboard" (fokus på *Missing vs. Known*).
3.  Test på 5 eksisterende prosjekter: Sammenlign timeforbruk med og uten baseline-rapport.