---
id: SI_003
model: openai/gpt-5.4-mini
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: utforsk
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_003
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | tillit | mulighet | utforsk

Den beste kortsiktige gevinsten er ikke “mer discovery”, men **å flytte discovery fra møter til maskinlesing**. Strategisk betyr det: bygg en baseline som er god nok til at konsulenten kan starte med hypoteser, ikke datainnsamling. Utforskende betyr at løsningen må tåle at kilder varierer kraftig mellom små og store virksomheter. Tillit betyr at du må vise *hvor hvert datapunkt kommer fra* og *hvor sikkert det er*.

## 1) Datakilder du faktisk kan bruke
**Offentlig og realistisk:**
- **Enhetsregisteret / Brønnøysundregistrene (API)**: navn, org.nr, adresser, næringskode, ansatte/omsetning (for noen), styre, rolleinfo.
- **Regnskapsregisteret** via Brønnøysund: årsregnskap, note-data, revisjon.
- **Altinn**: ikke “åpent” generelt, men kan brukes hvis kunden autoriserer tilgang; nyttig for skjemadata, roller, virksomhetsinfo.
- **Purehelp / Proff / Bisnode/D&B**: kommersielle firmadata, ofte bedre strukturert enn offentlig data, men lisens/kost.
- **OpenCorporates**: nyttig for internasjonale konsern.
- **Web crawling av nettside**: organisasjonsstruktur, avdelinger, ledelse, kontaktpunkter.
- **LinkedIn**: praktisk via manuell eksport/brukeropplastet CSV eller tredjepartsdata; API er sterkt begrenset.
- **Kundeeksport**: ERP/CRM/HR/AD/CMDB (f.eks. SAP, Dynamics, Visma, Power BI-eksport, Entra ID/Azure AD). Dette er ofte mest verdifullt, men krever samtykke.

**Juridisk/praktisk:** Offentlige registre og kundens egne eksportfiler er enklest. Altinn og systemintegrasjoner krever normalt **aktiv autorisasjon**. LinkedIn er ofte vanskelig å automatisere lovlig/praktisk.

## 2) Struktur for consultant day 1
Lag en **“Discovery Baseline”** med 5 blokker:
1. **Selskap**: orgnr, navn, lokasjoner, bransje, størrelse, konserntilhørighet
2. **Operativ profil**: ansattintervall, geografi, B2B/B2C, antall enheter
3. **Teknisk profil**: sannsynlige systemer, ERP/CRM-indikasjoner, sky/on-prem
4. **Tillit/klarthet**: kilde, dato, sikkerhet (høy/middels/lav)
5. **Åpne hull**: det som må bekreftes i møte

**Må vite først:** struktur, størrelse, lokasjoner, eksisterende systemer, beslutningstakere, integrasjonsbehov, compliance-krav.  
**Nice-to-have:** KPI-er, detaljert prosesskart, historikk.

## 3) Intelligent møteplan
Bruk en enkel regelmotor:
- **500+ ansatte** → prioriter avdelingsmodell, governance, integrasjoner, rollout
- **<50 ansatte** → prioriter prosessflyt, superbrukere, minimal løsning
- **SAP/Dynamics/Visma** → spør om integrasjoner, masterdata, migrering
- **Grønt felt** → spør om prosessdesign, datamodell, fremtidig skalerbarhet

Score hvert tema med: **Known / Likely / Unknown / Risk**. Møtet tar bare Unknown + Risk.

## 4) Minste kundeinput
Be om **kun 3 ting før møte 1**:
- orgnr + evt. konsernstruktur
- én eksport: org-kart eller systemliste
- “hva ønsker dere å endre nå?” i 3 punkter

Framing: “Vi bruker dette til å spare dere for repetitive spørsmål og kutte første workshop med 30–50%.”

## 5) Iterasjon og fallback
Samme mekanisme brukes for nye avdelinger: ny orgenhet → ny baseline → delta-sjekkliste.  
Hvis data mangler: fallback til **minimalt verifiseringsmøte på 20 min** + opplasting av én eksportfil.

## Go/no-go
**Fungerer best:** mellomstore+ organisasjoner, flere systemer, flere interessenter, tydelig org.nr.  
**Svakere:** små selskap uten digitalt fotavtrykk eller bransjer med lite offentlig data.  

### Neste steg
1. Bygg MVP med Brønnøysund + nettsidecrawl + kundens org-kart/CSV.  
2. Lag en baseline-rapport med kilder, sikkerhet og “åpne hull”.  
3. Test på 5 kunder og mål: møtetid spart, antall spørsmål redusert, datakvalitet.