---
id: SI_006
model: anthropic/claude-sonnet-4.6
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: makt
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_006
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | makt | sårbarhet | implementer

## Advarsel: Ikke gjør dette kortsiktig

Den åpenbare bevegelsen — ta data, anonymiser, tren modell, selg — er en **maktfelle**. Du tror du har kontroll over dataen. Du har ikke det.

### Sårbarhetene du undervurderer

Anonymisering av subsea-prosjektdata er hardere enn du tror. Prosjektparametere som vanndybde (340m), rørdiameter (24"), installasjonsdato og geografisk region reduserer anonymitetssettet drastisk. **Equinor, Aker BP eller Shell vil gjenkjenne sine egne prosjekter** i outputen fra modellen din — selv uten navn. Dette er ikke hypotetisk; det har skjedd i andre industrier med smal domenespesifik data.

Resultatet: én konfidensialitetsklage fra en storkundes juridiske avdeling kan koste deg 3-5 år med rettssaker og relasjoner som er verdt langt mer enn tjenesten du bygger.

### Den strategiske realiteten

Du har ikke egentlig et dataproblem. Du har et **maktposisjonsproblem**: Kundene dine eier relasjonene, du eier kompetansen. Den ekte verdien er ingeniørenes domenekunnskap, ikke rådata.

**Implementer dette i stedet:**

1. **Federated learning-arkitektur**: Tren modellen *hos kunden*, på deres data, og ta bare de anonyme modellvektene tilbake. Ingen data forlater kundens miljø. Juridisk rent. Teknisk gjennomførbart med f.eks. PySyft eller NVIDIA FLARE.

2. **Konsortieavtale med 4-6 kunder**: Tilby dem medeierskap i modellen mot at de bidrar med data under felles juridisk rammeverk. Equinor og TotalEnergies har begge gjort lignende strukturer i OGA-kontekst. Du går fra leverandør til **partner med strategisk innflytelse**.

3. **Syntetisk data som bro**: Bruk eksisterende data til å generere syntetisk treningsdata som juridisk tilhører deg. Verktøy: Gretel.ai eller Mostly AI. Ikke perfekt, men gir deg en base å bygge på mens konsortiet etableres.

### Konkrete neste steg

1. **Uke 1-2**: Gjennomfør juridisk gap-analyse av alle eksisterende NDA-er — let spesifikt etter "aggregated insights"-klausuler. Mange NDA-er tillater dette eksplisitt.
2. **Måned 1**: Kontakt 2-3 mellomstore kunder (ikke de største først) om pilotkonsortieavtale — lavere maktasymmetri, raskere beslutning.
3. **Måned 2**: Sett opp federated learning-pilot på ett historisk prosjekttype (f.eks. flowline-installasjon) for å bevise