---
id: SI_004
model: openai/gpt-5.4-mini
seeds:
  04_risiko: usikkerhet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: vent
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_004
**Seeds:** operasjonell | langsiktig | tillit | usikkerhet | vent

Min linse er: dere trenger ikke et “læringsforum”, men et **operasjonelt nettverk for kompetanseoppbygging under usikkerhet**. KI endrer seg for raskt til at gruppen kan “bli ferdig”. Derfor må Quben være bygget for å **vente på det som ikke er modent**, samtidig som dere hele tiden gjør små, målbare operasjonelle steg.

## 1) Læringsstruktur
Del nettverket i **3 lag**:
- **Core (5–6 personer):** kuraterer, setter retning, oppsummerer.
- **Celler (4–5 personer per celle):** jobber med samme problemtype, ikke samme bransje.
- **Casetog:** kort presentasjon av ekte arbeidscases, 1 per møte.

Hver samling skal ende i tre ting:  
1) én beslutning om hva som er relevant,  
2) én praksis å teste neste uke,  
3) én person som rapporterer tilbake.

Hvis det ikke skaper en konkret handling, er det støy.

## 2) Relevans og kurering
Ikke la alle kurere alt. Bruk en **rotasjonsmodell**: 2 personer per måned er “signalvakter”. Deres jobb er å levere:
- 3 relevante utviklinger
- 1 konsekvens for Quben
- 1 ting dere skal ignorere

Relevans bør styres av et enkelt filter:  
**Påvirker dette arbeidsflyt, risiko, kvalitet eller kost?**  
Hvis nei: vent.

## 3) Fra teori til praksis
Kunnskap blir praksis gjennom **30-dagers eksperimenter**. Hver deltaker velger ett konkret KI-bruksområde på jobb og tester det. Neste møte: hva ble gjort, hva hindret, hva ble endret. Dette er viktigere enn presentasjoner.

## 4) Bærekraft og insentiver
Det må være rasjonelt å delta:  
- sparer tid på egen jobb  
- gir sosial kapital og faglig tillit  
- gir tilgang til andres eksperimenter  
- gjør deg mer operativ i et usikkert felt

Ingen må “være med for fellesskapets skyld” alene. Fellesskapet må levere **personlig nytte hver 4. uke**.

## 5) Diversitet
Ulike bransjer er en fordel hvis dere deler **problemtyper**, ikke ord og jargon. KI-bruk er ofte likere på tvers av bransjer enn folk tror: dokumentasjon, søk, analyse, kundedialog, beslutningsstøtte.

## 6) Mål
- **6 mnd:** 10–15 dokumenterte eksperimenter
- **12 mnd:** 5–7 repeterbare mønstre / playbooks
- **24 mnd:** 2–3 medlemmer per celle som fungerer som mentorer

## Tre neste steg
1. Kartlegg 20 personers 3 viktigste KI-oppgaver og 1 største usikkerhet.  
2. Velg 2 signalvakter og innfør 30-dagers eksperimentlogg.  
3. Definer et enkelt relevansfilter og en regel: ingen møtepunkt uten konkret handling.