---
id: SI_003
model: anthropic/claude-sonnet-4
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_003
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | tillit | sårbarhet | implementer

Dere står overfor en **sårbarhet** som kan bli deres største styrke - men bare hvis dere **implementerer** tilnærmingen riktig fra dag én.

**Kortsiktig** fristelse vil være å anonymisere data og lansere raskt. Dette er farlig. Offshore-industrien er liten - selv anonymiserte data fra Equinor-prosjekter vil være gjenkjennelige for konkurrenter. En eneste lekkasjeanklage ødelegger 15 års **tillit**.

**Strategisk** må dere snu dette: I stedet for å skjule databruken, gjør kundene til medeierne av løsningen.

Foreslår "Offshore Risk Intelligence Consortium" - en ko-eid plattform hvor:
- Kunder betaler 150-300k NOK årlig for tilgang
- Bidrar med nye data mot krediteringer  
- Får tilgang til risikoinnsikter fra aggregerte industrimønstre
- Beholder full kontroll over egne sensitive data

Dette løser **sårbarheten** ved å gjøre transparens til forretningsmodellen. Shell, Aker Solutions og TechnipFMC blir partnere, ikke ofre for datamining.

**Implementer** gjennom tre faser:
1. **Måned 1-2**: Kontakt 5 største kunder direkte. Presenter som "industri-fellesskap for risikointelligens" 
2. **Måned 3-4**: Pilot med 3 kunder, 2-3 anonymiserte case studies fra deres egne historiske data
3. **Måned 6**: Lansering med minimum 8 medlemmer for kritisk masse

**Sårbarhet** blir styrke når Equinor innser at deres 20 års Goliat-erfaring kan hjelpe Shell unngå lignende feller - uten å røpe Goliat-spesifikke detaljer.

Prissetting: 200k årsgebyr + 50k per nye risikomodell. Ved 15 medlemmer = 3M årlig før individuell konsulentarbeid.

## Neste steg:
1. **Denne måneden**: Ring prosjektleder hos Equinor og Aker - test konseptet direkte, ikke PowerPoint
2. **Innen 6 uker**: Utvikle juridisk rammeverk med Wiersholm for konsortium-struktur  
3. **Innen 8 uker**: Bygg MVP med 3 risikomodeller basert på egne data først