---
id: SI_004
model: qwen/qwen3.6-plus
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: utforsk
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_004
**Seeds:** operasjonell | langsiktig | tillit | mulighet | utforsk

Paradigmeskiftet: Selg ikke historikken. Selg den *operasjonelle* læringskurven den muliggjør. I stedet for å anonymisere og pakke rådata, bygger vi en **føderert risikotvilling**. Kundenes filer blir på deres sky; vår AI trener på krypterte gradienter. Dette gjør *tillit* til en teknisk parameter, ikke bare en juridisk klausul.

*Langsiktig* verdiskaping krever at vi snur leveransen. 15 års arkiv er treningsbrensel, ikke produktet. Vi kommersialiserer via et tre-nivås abonnement (kr 150k–450k/år): Basis gir bransjebenchmarks, Pro tilbyr klient-spesifikke feilscenarier, Enterprise integrerer sanntids-varsling med DP/ROV-kontrollrom. Denne modellen omgjør gammel log-basert erfaring til en skalérbar *mulighet* med ~22% CAGR i prediktiv subsea-risk.

*Utforsk* grensene bevisst i en kontrollert pilot. Kjør 90 dagers felttest med en strategisk partner (f.eks. Aker BP). Implementer differensiell privatitet: tilfør matematisk støy under modelltrening slik at ingen enkeltobservasjon reverseres. Hvis konvergeringen holder presisjon, har vi bevist at NDA-er kan omgås arkitektonisk, ikke juridisk.

Avvik fra mainstream: De fleste forsøker å «vaske» datasett for salg. Det er en juridisk minebane og analytisk utilstrekkelig. Vi selger kontinuerlig oppdatert beslutningsstøtte der konfidensialitet er arkitekturens kjerne, ikke et ettertanke.

**Neste steg:**
1. Etabler syntetisk data-pipeline (Gretel.ai eller lokal fine-tuning) for å generere statistisk identiske, juridisk frie treningssett innen 60 dager.
2. Utkast «Føderert Læringsavtale» som erstatter tradisjonell datautlevering. Klar til forhandling innen 30 dager.
3. Definer MVP som kun predikerer tre konkrete feilmoduser (fleksibelt rør-fatigue, ankerdrag, DYNA-posisjonsavvik) for første pilot.