# Debrief — google/gemma-4-26b-a4b-it

- Instanser: 9
- Tokens inn: 20,917
- Tokens ut: 8,488
- Kostnad: $0.0046
- Kjørt: 2026-04-15 15:58:19.450014+00:00

---

# Sverm-debrief: Automatisert Discovery-motor

## Konsensus
Svermen er enstemmig om den tekniske og strategiske retningen. De viktigste punktene er:
*   **Datakilde-triaden:** En effektiv løsning *må* kombinere tre lag: **Offentlig data** (Brønnøysund/Proff for økonomi/struktur), **Teknisk fotavtrykk** (BuiltWith/Wappalyzer for eksisterende stack) og **Organisatorisk struktur** (LinkedIn/Apollo for roller og hierarki).
*   **Fra Rapport til Dashboard:** Konsulenten skal ikke ha teksttunge dokumenter, men et **"Pre-Flight Dashboard"** som skiller mellom *Known* (grønn), *Hypothesis* (gul) og *Gaps/Critical* (rød).
*   **Intelligent Agenda:** Systemet skal ikke bare hente data, men bruke dem til å generere en dynamisk møteplan (f.eks. hvis `NACE=Produksjon` + `Ansatte > 200` $\rightarrow$ prioriter logistikk-moduler).
*   **Minimalistisk kundeinvolvering:** Kunden skal ikke "fylle ut skjemaer", men "bekrefte/korrigere" en ferdig generert profil. Dette endrer psykologien fra arbeid til kontroll.

## Dissens
Det er liten uenighet om *hva* som skal gjøres, men ulikhet i *hvorfor*:
*   **Makt vs. Effektivitet:** Noen instanser ser løsningen primært som et verktøy for **operasjonell marginøkning** (spare timer), mens andre ser det som et **strategisk maktgrep** for å endre konsulentens posisjon fra "intervjuer" til "beslutningsarkitekt" som allerede besitter kontekst.
*   **Juridisk tilnærming:** Det er en nyanse i hvordan man håndterer GDPR; noen foreslår å bruke "bekreftelse" som juridisk samtykke-trigger, mens andre fokuserer på strengt skille mellom offentlig entitetsdata og sensitiv prosessdata.

## Blindsoner avdekket
Svermen identifiserte kritiske risikoer som en enkelt analyse ofte overser:
*   **Graceful Degradation:** Hvordan løsningen må skifte modus fra *deklarativ* (vi forteller hva vi vet) til *interrogativ* (vi stiller målrettede spørsmål) når data mangler, slik at verktøyet ikke blir ubrukelig for små bedrifter.
*   **Psykologisk framing:** Verdien ligger ikke i informasjonen i seg selv, men i å presentere den slik at kunden føler de har "investert" i prosessen idet de bekrefter de første dataene.

## Anbefalinger
1.  **MVP (Fase 1):** Bygg en Python-prototype som kobler **Brønnøysund API** med **BuiltWith API**. Målet er å generere en "Context Brief" (PDF/Dashboard) som viser tech-stack og økonomisk ramme.
2.  **Utvikle "Hypotese-motoren":** Lag en logikk-matrise basert på NACE-koder (bransjer) som automatisk foreslår 3-5 kritiske spørsmål/moduler per bransje.
3.  **Design "Bekreftelses-portalen":** Lag et enkelt grensesnitt der kunden kan trykke "Godkjenn profil" for å sikre juridisk ryggdekning og datakvalitet.
4.  **Pilotering:** Kjør 5 eksisterende caser manuelt gjennom denne modellen for å måle faktisk reduksjon i "Discovery-timer".
