---
id: SI_006
model: google/gemini-2.5-flash
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: makt
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: historisk
---

# Instans SI_006
**Seeds:** strategisk | historisk | makt | mulighet | implementer

Deres posisjon er en sjelden strategisk mulighet, ikke bare en serviceutvidelse. Dere sitter på en gulgruve av **historisk** data. Konfidensialitet er ikke en hindring, men en ramme for kreativitet og et forhandlingselement for fremtidig makt.

Først: Segmenter de enorme mengdene **historisk** data. Ikke alt er likt. Identifiser "core learnings" fra dataen. Dette er den generelle kunnskapen – f.eks., en tendens for *X* komponenter å feile under *Y* forhold etter *Z* timer, uavhengig av prosjekt eier. Dette er den anonymiserte essensen.

Kommersialisering handler om å skifte fra "rådata" til "modellforbedrende innsikt". Dere har **makt** i denne innsikten. Se for dere et produkt som "Subsea Risk Predictor v1.0", ikke en data-eksport. Dette produktet bruker deres 15 år med **historisk** data (f.eks., 500+ unike prosjekter som involverer 20 unike fartøytyper og 100 000+ sensorpunkter) til å trene en KI-modell. Modellen predikerer risiko på generelt nivå, uten å avsløre at prosjekt "Deepwater Horizon" hadde spesifikke problemer.

For å **implementere** dette, må dere utvikle en robust anonymiseringsprotokoll. Tenk på standarder som GDPR, men gå lenger. Bruk teknologier som føderert læring eller differensielt personvern. Dette betyr at dataen aldri forlater deres sikre miljø, men modellene *læres* på tvers av den. Dette gir dere **makt** over dataen og løfter dere over konfidensialitetsutfordringen. En slik protokoll, sertifisert av en anerkjent tredjepart som DNV, blir et salgsargument i seg selv.

Dette er ikke en "mainstream" tilnærming som bare omhandler data-rens. Dette er å snu et problem – konfidensialitet – til en del av løsningen for å skape et uovertruffent produkt. Dere selger ikke data, dere selger *prediksjonskraft* basert på **historisk** dybde. Det er den store **strategiske mulighet**.

**Neste steg:**
1.  **Etabler "Core Learning"-team:** Utnevne et tverrfaglig team (ingeniører, data scientists, jurister) for å definere og **implementere** en anonymiserings- og kategoriserings-strategi for den **historiske** dataen. Mål: 80% av dataen skal kategoriseres som ikke-sensitivt "core learning".
2.  **Pilotprosjekt med valgt kunde:** Identifiser en eksisterende kunde med stor gjensidig tillit. Tilby et pilotprosjekt der deres KI-baserte risikoanalyse testes på deres *nye* prosjekter, med klar avtale om hvordan *begge parters* data bidrar til modellforbedring. Dette er en **strategisk mulighet** til å bevise verdien.