---
id: SI_001
model: google/gemini-2.5-flash
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: utforsk
  01_perspektiv: juridisk
  02_tidhorisont: historisk
---

# Instans SI_001
**Seeds:** juridisk | historisk | tillit | sårbarhet | utforsk

Kommersialisering av historiske prosjektdata er et minefelt av **juridisk** og etisk kompleksitet, spesielt for et subsea-engineering selskap med 200 ingeniører. Standardløsningen "anonymisering" er ofte utilstrekkelig og kan ødelegge verdien av dataene for KI. Min analyse vektlegger det *historiske* grunnlaget for **tillit** og anerkjenner organisasjonens **sårbarhet** i møte med nye forretningsmodeller.

Den tradisjonelle tankegangen om dataeierskap og konfidensialitet er i utakt med "KI-alderen". En bilateral NDA fra 2008, utformet for å beskytte proprietære tegninger, er ikke tilstrekkelig for å løse de *juridiske* implikasjonene av KI-læring på data. Problemet er ikke bare *hva* dataene avslører, men *hva KI kan inferere*. Det dreier seg om "syntetisk innsikt" som kan kompromittere kundens operasjonelle strategier, selv om rådataene er anonymisert.

Vi må **utforske** en radikalt annerledes tilnærming enn standard "opt-out" eller overflatisk anonymisering. Den virkelige verdien av deres 15 års *historiske* data ligger i mønstrene uidentifiserbare for mennesker, men tydelige for KI. Å fjerne all spesifikk metadata fjerner ofte de kritiske variablene for nøyaktig risikoanalyse.

I stedet for å spørre "hvordan kan vi anonymisere?", bør spørsmålet være "hvordan kan vi bygge en *tillits*modell som tillater felles utnyttelse av *historisk* data for prediktiv analyse – uten å avdekke *sårbarheter*?" Dette handler om *data-governance* og et revidert, mer dynamisk samtykke.

Forslaget mitt er ikke å selge "data", men å selge "innsikt generert av proprietære modeller trent på en *pooling av konfidensiell informasjon*".

**Konkrete neste steg:**

1.  **Juridisk & Kommersiell Rammeverk:** Etabler et tverrfaglig team (juridisk, forretningsutvikling, teknisk) for å **utforske** utviklingen av en "KI-datadelingsavtale" (AI Data Sharing Agreement – ADSA) som eksplisitt adresserer bruken av anonymiserte eller pseudonymerte data for KI-trening. Dette må inkludere klare definisjoner av "output" og "input" for KI, og mekanismer for å håndtere *infererte* data. Vurder en "pooled intelligence" modell, der kundene bidrar med data på betingelse av å få tilgang til den samlede KI-genererte innsikten, uten at noen spesifikk kundes data kan spores tilbake. Dette bygger *tillit* og reduserer *sårbarhet*.

2.  **Pilotprosjekt med "Tillits-bygger":** Velg 2-3 kunder med lang *historisk* relasjon og høy *tillit*. Presenter dem for en pilot der de gir eksplisitt, *revokerbart* samtykke til at *deres* data brukes til KI-trening under den nye ADSA. Fokuser på hvordan dette vil *redusere deres egne sår