---
id: SI_009
model: anthropic/claude-opus-4.6
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: avhengighet
  05_handling: utforsk
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_009
**Seeds:** strategisk | langsiktig | avhengighet | sårbarhet | utforsk

## Avhengighetsanalyse som blindsone nr. 1

Studieledelsen rammer problemet som en prioriteringsdiskusjon mellom bredde, spesialisering og autonomi. Men den farligste blindsonen ligger i **avhengighetsstrukturen** programmet bygger inn — bevisst eller ubevisst.

**Leverandøravhengighet i pensum.** Hvis 3–4 av 12 emner bygges rundt spesifikke AI-verktøy (GitHub Copilot, Azure ML, OpenAI API-er), skaper programmet en *sårbarhet* mot leverandørers prismodeller, lisenspolitikk og plattformendringer. Forsvarsindustrien i nærområdet (Kongsberg Defence, Thales Norway) krever dessuten sikkerhetsklarering og ofte lukkede systemer. Et pensum som trener studenter på skytjeneste-avhengige verktøy kan produsere kandidater som er **strukturelt inkompatible** med arbeidsgivernes sikkerhetskrav.

**Kompetanseavhengighet av fagstab.** Med 10–12 emner har programmet kanskje 8–10 faglærere. Hvis AI/ML-kompetansen sitter hos 1–2 personer, er programmet *sårbart* for turnover. Langsiktig robusthet krever at spesialisering forankres i minst 3 fagmiljøer.

## Strategisk dissens: Bredde er ikke det trygge valget — det er det modige

Mainstream-argumentet sier «spesialiser tidlig, markedet krever det.» Mitt perspektiv er motsatt: **bredde er den langsiktig mest strategiske investeringen**, nettopp fordi feltet endrer seg raskere enn revisjonssykluser.

Konkret: En kandidat som tok dype kurs i jQuery i 2014 har utdatert spesialkompetanse. En kandidat med sterk systemforståelse, diskret matematikk og signalbehandling kan *utforske* nye verktøy selvstendig. Matematikk-emner (lineær algebra, statistikk, optimering) har en halveringstid på >50 år. AI-rammeverk har halveringstid på ~3 år.

## Foreslått struktur (10 emner)

| Kategori | Emner | Begrunnelse |
|---|---|---|
| Varig fundament | 4 (matematikk, fysikk, diskrete strukturer, systemarkitektur) | Lav sårbarhet, lang levetid |
| Utforskende metodikk | 3 (programvareutvikling, læringsprosjekt med ukjent teknologi, forskningsmetode) | Bygger autonomi |
| Kontekstuell spesialisering | 2 (sikkerhetsfokusert systemutvikling, anvendt ML) | Forsvars-/industritilpasset |
| Valgfritt/praksisemne | 1 | Studentdrevet utforskning |

## Tre konkrete neste steg

1. **Kartlegg avhengigheter eksplisitt**: Lag et «dependency map» over hvert emnes binding til spesifikke leverandører, enkeltpersoner og teknologier. Rød-flagg alt med halveringstid <5 år.
2. **Involver Kongsberg/Thales i sårbarhetsvurderingen**: Spør ikke bare «hva trenger dere?» men «hvilken kompetanse tror dere er robust om 10 år?» — forskjellen er kritisk.
3. **Innfør ett «utforsk ukjent teknologi»-emne** der teknologistacken byttes hvert semester. Dette institusjonaliserer autonomi fremfor å håpe den oppstår som bieffekt.