---
id: SI_005
model: openai/gpt-5.4-mini
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: forhandle
  01_perspektiv: bruker
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_005
**Seeds:** bruker | kortsiktig | tillit | mulighet | forhandle

For meg starter dette ikke med “et læringsmiljø”, men med **brukerens faktiske arbeidshverdag**. Hvis Quben ikke hjelper hver deltaker å løse noe konkret de neste 2–4 ukene, dør nettverket. Derfor bør strukturen være **kortsyklisk, praksisnær og forhandlingsbar**.

**1) Læringstruktur: fra forum til arbeidsnett**
Del 20 personer i **5 mikrogrupper à 4**, med maks **1 time/uke** per gruppe. Hver gruppe jobber med ett reelt case fra en deltaker. Format:
- 10 min: status
- 20 min: case
- 20 min: “hva gjør du mandag?”
- 10 min: beslutning/oppgave

Dette gir verdi fordi alle må komme med **en konkret anvendelse**, ikke bare innsikt. Rollen roterer: case-eier, kritiker, oversetter, oppsummerer.

**2) Relevans og kurering**
Ikke la “relevans” styres av alle. Det skaper støy. Bruk en **2-lags modell**:
- En liten kuratorgruppe på **3 personer**
- En enkel relevansregel: “Påvirker dette arbeid, risiko, produktivitet eller rolle i løpet av 90 dager?”

Alt annet parkeres. Målet er ikke full dekning, men **høy signalverdi**.

**3) Fra teori til praksis**
Hver deltaker må ha en **30-dagers eksperimentlogg**: ett KI-eksperiment per måned, med før/etter-effekt. Nettverket følger opp: Hva endret seg? Hva stoppet? Dette gjør læring målbar og tvinger praksis.

**4) Bærekraft og insentiver**
Tiden må oppleves som en **mulighet**, ikke en kostnad. Derfor bør Quben gi:
- rask problemløsning
- tilgang til andres case og maler
- sosial kapital og faglig tillit
- “payback” innen 1 måned

Forhandle eksplisitt med deltakerne: “Hva er din minste akseptable verdi per måned?” Hvis det ikke kan sies høyt, er designet for svakt.

**5) Diversitet**
Ulike bransjer er en fordel hvis dere jobber med **generiske KI-mønstre**: promptarbeid, kvalitetssikring, evalueringsrutiner, governance. Ikke prøv å standardisere use cases; standardiser **metode**.

**Mål**
- 6 mnd: 1 dokumentert KI-praksis per person
- 12 mnd: 50+ eksperimenter på tvers av nettverket
- 24 mnd: 5–8 interne mentorer og et stabilt repertoar av arbeidsmåter

**Neste steg**
1. Kartlegg 20 personers 90-dagers behov og 1 ønsket KI-gevinst hver.
2. Etabler 5 mikrogrupper og én kuratorregel for relevans.
3. Start månedlig eksperimentlogg med tydelig før/etter-måling.