---
id: SI_005
model: anthropic/claude-opus-4.6
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: historisk
---

# Instans SI_005
**Seeds:** strategisk | historisk | konkurranse | sårbarhet | implementer

## Historisk mønstergjenkjenning

Norske ingeniørutdanninger har gjort denne feilen før. Da objektorientert programmering dominerte rundt 2000, kuttet flere høgskoler analog elektronikk og signalbehandling — og sto uten kompetanse da embedded systems eksploderte. Mønsteret: **spesialisering mot dagens etterspørsel skaper morgendagens sårbarhet.** NTNU Gjøviks revisjon i 2018 og UiA's dataingeniør-omlegging i 2021 viser begge at pendelen slår tilbake innen 5–7 år.

## Konkurransestrategisk analyse

Med 10–12 emner konkurrerer programmet direkte mot:
- **NTNU (Trondheim/Gjøvik):** 20+ emner, dypere bredde
- **Bootcamps/nettbasert (Coursera, Fagskolen):** raskere spesialisering, lavere kostnad
- **Masterprogram:** tar over AI-spesialiseringen uansett

Å kopiere NTNU på bredde taper. Å kopiere bootcamps på spesialisering taper. **Den eneste forsvarbare posisjonen er den som utnytter den geografiske nærheten til forsvarsindustri** — dette er en strategisk nisje ingen bootcamp kan replikere (sikkerhetsklarering, systemkontekst, domeneforståelse).

## Kritiske blindsoner

1. **Sårbarhet ved AI-verktøy-avhengighet.** Studenter som læres opp med GitHub Copilot uten å forstå algoritmisk kompleksitet, blir ubrukelige den dagen verktøyet hallusinerer i et forsvarskritisk system. Kutt *ikke* diskret matematikk og algoritmer.

2. **Implementeringsgapet.** Studieledelsen diskuterer *hva* som skal inn, men sjelden *hvordan overgangen gjennomføres*. Hvem omskoleres? Hvilke emneansvarlige mister «sine» emner? Erfaringen fra UiT sin IT-revisjon (2019) viser at intern motstand torpederer 60 % av planlagte endringer.

3. **Autonomi forveksles med valgfrihet.** Å gi studenter valgbare emner er *ikke* det samme som å bygge læringsautonomi. Konkret: ett obligatorisk metakognitivt emne (à la «Lære å lære teknologi», 5 sp) gir mer enn tre valgfag.

## Vekting av argumenter

| Prioritering | For | Mot |
|---|---|---|
| Bredde (matte/fysikk) | Historisk robusthet, masterklarhet | Oppfattes som irrelevant av studenter |
| Spesialisering (SW/AI) | Rekrutteringsattraktivitet | Halveringstid ~3 år, sårbarhet |
| Læringsautonomi | Eneste tidsuavhengige kompetanse | Vanskelig å måle, vanskelig å selge til søkere |

**Min dissens:** Mainstream-svaret er «balanser alle tre.» Mitt svar: **prioriter bredde + autonomi, la industrien ta spesialiseringen.** Kongsberg Defence & Aerospace har allerede interne opplæringsprogrammer på 6–12 måneder. De trenger ingeniører som *kan lære*, ikke ingeniører som kan dagens rammeverk.

## Tre konkrete neste steg

1. **Kartlegg faktisk kompetansebehov** gjennom strukturerte intervjuer med 8–10 nøkkelbedrifter i nærområdet (KDA, Thales, Simula) — spør spesifikt: «Hva lærer dere opp internt, og hva *forventer* dere at universitetet leverer?»

2. **Designér 2 av 12 emner som «levende» prosjektemner** med årlig roterende teknologifokus (2025: LLM-integrasjon; 2026: kanskje kvantekryptering) — dette absorberer endringstakten uten å revidere hele planen.

3. **Gjennomfør en intern sårbarhetsvurdering:** Hvilke emneansvarlige går av med pensjon innen 5 år? Hvilke emner overlever kun på én persons kompetanse? Implementering starter med menneskene, ikke pensumlisten.