---
id: SI_007
model: anthropic/claude-haiku-4-5
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: vent
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_007
**Seeds:** operasjonell | langsiktig | konkurranse | sårbarhet | vent

## Analysen

**Operasjonell virkelighet først:** Du har 200 ingeniører som *allerede* gjør risikoanalyse. KI-tjenesten er ikke noe nytt område — det er industrialisering av eksisterende ekspertise. Det betyr at inntektspotensialet ligger i skalering, ikke innovasjon. Men her kommer sårbarheten: hvis du anonymiserer data fra 150 prosjekter, vil erfarne offshore-klienter gjenkjenne seg selv. En plattform-operatør kjenner sitt eget prosjekt. Konfidensialitet er ikke juridisk; det er reputasjonelt.

**Langsiktig posisjonering:** I stedet for å vente på juridisk grønt lys (som kanskje aldri kommer), inverter problemet. Tilbyd **proprietær KI-analyse som tjeneste**, ikke som produktsalg. Klient X betaler for at du analyserer *deres* data *deres* prosjekter — ikke at du skapte en generisk modell. Dette gjør deg til strategisk partner, ikke dataleverandør. Over 5-10 år blir du uerstattelig fordi du eier domenekompetansen, ikke datasett.

**Konkurransedimensjonen:** Det finnes allerede 3-4 startups som forsøker å bygge generiske subsea-risikomodeller. De vil slite fordi offshore-prosjekter er fundamentalt ulike. Din styrke er at du *kan* lage kontekstspesifikke modeller. En konkurrent uten dine 200 ingeniører og 15 år data kan ikke gjøre dette like godt. Men — og her er dissensen — hvis du venter på perfekt juridisk løsning, tar en konkurrent denne posisjonen før deg.

**Sårbarheten du må håndtere:** Ikke dataene selv. Ansatte som forlater selskapet og tar kunnskapen med seg. En ingeniør som har sett 50 prosjekters risikomønstre er selv en konkurransesårbarhet. Denne sårbarheten løses ikke ved å låse data; den løses ved å gjøre KI-analysen til en *systemisk* prosess, ikke personavhengig.

## Neste steg

1. **Velg 3 pilotklienter denne måneden.** Tilby gratis KI-analyse av deres egen 5-årshistorie. Få eksplisitt skriftlig tillatelse til å bruke deres anonymiserte insights i deres egne rapporter (ikke i eksterne produkter).

2. **Bygg intern data-governance dokumentasjon** som viser *hvordan* anonymisering gjøres, ikke *at* den gjøres. Dette blir ditt konkurransefortrinn når du senere forklarer metodikk til nye klienter.

3. **Start rekruttering av en «KI-interpretability engineer»** som kan forklare modellens konklusjoner i domenespråk. Personen er viktigere enn modellen.