---
id: SI_001
model: openai/gpt-5.4-mini
seeds:
  04_risiko: usikkerhet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: forhandle
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_001
**Seeds:** operasjonell | kortsiktig | tillit | usikkerhet | forhandle

For en distribuert gruppe som Quben ville jeg starte med en **operasjonell læringsmodell**, ikke et «community». Målet de første 6–12 ukene er ikke kultur, men **relevant praksis per person**. Når KI-landskapet endrer seg ukentlig, er det kortsiktig relevans som skaper tillit: folk må erfare at tiden deres gir direkte uttelling.

## 1) Struktur: liten, fast, og med friksjon
Del 20 personer i **4 pods à 5**. Hver pod har:
- 1 fast fasilitator
- 1 roterende «case-eier»
- 1 ukentlig problemformulering fra jobb

Hver uke: **30 min synk + 1 side output**. Ikke lange diskusjoner. Output må være ett av:
- en prompt-/workflow-endring
- en beslutning om ikke å bruke KI
- en testbar hypotes

Dette gir **kort vei fra innsikt til handling**.

## 2) Relevans: kurering med mandat
Ikke la alle kurere alt. Utnevn en liten **relevans-redaksjon på 2 personer** som hver uke velger:
- 2 nyheter som faktisk kan påvirke arbeidspraksis
- 1 «støy-notat»: hva dere **ikke** skal bruke tid på

Relevans skal måles operasjonelt: **“Kan dette endre en arbeidsflyt innen 14 dager?”** Hvis ikke, arkiveres det.

## 3) Fra teori til praksis
Bruk en enkel progresjonsstige:
- **Nybegynner:** bruker 1 KI-verktøy i eget arbeid
- **Praktiserende:** dokumenterer 1 konkret forbedring per måned
- **Mentor:** kan hjelpe andre å implementere og vurdere kvalitet

Sikre praksis ved å kreve **før/etter-eksempel** hver måned. Uten evidens blir det prat.

## 4) Insentiver: forhandle, ikke forvente
Deltakelse må forhandles med arbeidsgiver: hver deltaker får f.eks. **2 timer per måned** som eksplisitt kompetansetid. Verdiforslaget til selskapet er at nettverket reduserer eksperimenteringskostnad og feilbruk.

## 5) Diversitet: bruk ulikhet som sammenligning
Ulike bransjer er en styrke hvis dere jobber med **metoder**, ikke bare use cases. Spør:  
- Hvilken arbeidsflyt ble forbedret?  
- Hvilken risiko oppstod?  
- Hva er overførbart?

## 6) Mål
- **6 mnd:** 80% har testet minst 1 ny praksis
- **12 mnd:** 50% har dokumentert målbar effekt
- **24 mnd:** 5–8 interne mentorer, og minst 10 repeterbare arbeidsmønstre

## Kritisk punkt
Distribuert læring fungerer dårlig for abstrakt teori alene. Den fungerer godt når den er **nær jobb, konkret, liten og gjensidig forpliktende**.

### Neste steg
1. Kartlegg hver persons nivå, bransje og ønsket KI-bruk i 5 spørsmål.
2. Etabler 4 pods og en 2-personers relevans-redaksjon.
3. Enes om 1-måneds pilot med krav om før/etter-dokumentasjon.