---
id: SI_005
model: openai/gpt-5.4-mini
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: makt
  05_handling: forhandle
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_005
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | makt | sårbarhet | forhandle

Kjernen er **maktforskyvning i discovery**: den som eier baseline-data før første møte, styrer agendaen. Målet er ikke “mer informasjon”, men å **redusere kundens forhandlingsrom for diffuse møter** og flytte alt mot dypere valg.

## 1) Datakartlegging: hva kan hentes automatisk?
**Start med organisasjonsnummer → entity graph.**
- **Brønnøysundregistrene / Enhetsregisteret / Foretaksregisteret**: orgnr, navn, adresse, styre, signatur, roller, næringskode, konsernstruktur. Godt grunnfjell.
- **Regnskapsdata**: Proff, Purehelp, Bisnode/Dun & Bradstreet, Creditsafe (ofte betalt) for størrelse, omsetning, ansatte, nøkkeltall.
- **Offentlige anskaffelser / Doffin**, domener/teknologi via **BuiltWith/Wappalyzer**, jobannonser og nettsidecrawl for systemspor.
- **Altinn**: ofte **ikke** uten autentisering/samtykke. Praktisk: kun via kundeautorisert integrasjon.
- **LinkedIn**: API er sterkt begrenset; bruk heller offentlig nettside, org-sider, og eventuelt tredjepartsleverandører med lisens.
- **Egne systemer**: ERP/CRM/HR/ITSM-integrasjoner via standardkonnektorer (Microsoft, SAP, Oracle, Salesforce, Visma, Tripletex, etc.) **krever normalt kundeaksept/tilgang**.

**Juridisk/praktisk uten manuell aksept:** kun åpne/offentlig tilgjengelige kilder eller kommersielle dataleverandører du har avtale med. Alt med persondata, interne systemer, Altinn, og lukkede API-er = samtykke/tilgang.

## 2) Strukturering: hva må konsulenten se dag 1?
Lag en **1-sides briefing + datapanel**:
- **Min-viktig:** orgstruktur, størrelse, geografi, næring, konsern, kjente systemer, sannsynlig modenthetsnivå, kontaktpunkter, nylige endringer.
- **Nice-to-have:** teknologispor, rekruttering, økonomi-trender, leverandørspor, sannsynlige integrasjoner.

Vis dette som:
- **“Known / Inferred / Unknown”**
- **Risikofelt**
- **Foreslåtte første 8 spørsmål**
- **“Ikke spør om dette”**-liste

## 3) Intelligens: hva må spørres om?
Bruk en **spørsmålsscore**:
**Må spørres** = høy prosjektkritikalitet × høy usikkerhet × høy konsekvens.
Eksempel:
- 500+ ansatte → spør om **organisering, beslutningsstruktur, dataeierskap**
- SAP/Oracle/Visma → spør om **integrasjonsflate, masterdata, prosesseierskap**
- Grønt felt → spør om **prosessdesign og scope**, ikke legacy-migrering

## 4) Minste kundeinput før møte 1
Bare 3 ting:
1. **Orgkart eller avdelingsliste**
2. **Eksisterende systemliste** (kan være grov)
3. **Mål for implementeringen** i én setning

Framing: “Vi vil redusere deres forarbeid og bruke møtet på beslutninger, ikke oppramsing.”

## 5) Iterasjon / vedlikehold
Bruk samme pipeline per ny enhet:
**orgnr → crawl → enrich → gap-analyse → spørsmålspakke**.  
Når nye avdelinger kommer, oppdater kun diffen.

## 6) Fallback
Hvis data mangler: degrader til **hypoteser + eksplisitte gap-markører**. For små selskaper uten spor: lever en **ultra-kort discovery** med 5 kritiske spørsmål og bevisst antakelseslogg.

## Go/no-go
**Fungerer best:** mellomstore/større organisasjoner, flere systemer, offentlig spor, høy møtekost.  
**Svakest:** små bedrifter, sterkt manuelt drevne miljøer, lav digital fotavtrykk.

## Neste steg
1. Bygg en MVP med **Brønnøysund + nettsidecrawl + teknologi-detektering**.  
2. Lag en **scoringmotor for “known/inferred/unknown”** og spørsmålsprioritering.  
3. Test på 10 målbedrifter og mål **reduserte møtetimer før/etter**.