---
id: SI_005
model: openai/gpt-5.4-mini
seeds:
  04_risiko: usikkerhet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_005
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | konkurranse | usikkerhet | implementer

Den største blinden er å tro at dette er et rent **faglig** designproblem. Det er i realiteten et **strategisk konkurransevalg** under usikkerhet: Programmet konkurrerer ikke bare mot andre bachelorløp, men mot bachelorer som lover “AI”, industri som forventer umiddelbar produktivitet, og en arbeidsmarkedssituasjon som kan skifte raskere enn en 3-årig plan.

### Tre blindsoner
1. **Overvekting av “moderne” verktøy**
   AI-verktøy og rammeverk kan gi kortsiktig attraktivitet, men de har kort halveringstid. Hvis 3–4 emner blir tool-spesifikke, risikerer dere å utdanne studenter som er sterke i dagens stack, men svake i neste revisjonssyklus. Det er en klassisk implementeringsfelle: man optimaliserer for synlighet nå, ikke robusthet senere.

2. **Undervurdering av grunnmuren**
   I et miljø med forsvarsindustri og høyteknologi er det lett å anta at “software engineering” er nok. Men systemforståelse, diskret matematikk, numeriske metoder, signal-/sensorforståelse og grunnleggende fysikk er konkurransefortrinn fordi de gjør kandidater anvendelige i tverrfaglige, sikkerhetskritiske og systemintensive roller.

3. **Autonomi som pynt, ikke struktur**
   Mange program sier de vil lære studenter å lære selv, men gir ikke eksplisitt trening i det. Uten krevende, åpne oppgaver, refleksjon over læringsstrategier og krav om dokumentert selvstendig oppdatering, blir “autonom læring” et slagord.

### Argumenter som bør veies mot hverandre
- **Bredde først** gir robusthet, men kan oppleves som mindre attraktivt på kort sikt.
- **Spesialisering i software/AI** gir rekrutteringskraft og næringstilknytning, men øker risikoen for foreldelse.
- **Autonomi som kjernekompetanse** reduserer usikkerhet over tid, men krever plass i emnene og kan være vanskelig å måle.

### Et mulig prioriteringsgrep
Med bare **10–12 emner** bør programmet ha:
- **4–5 emner grunnmur**: matematikk, programmering, datastrukturer/algoritmer, systemforståelse, fysikk/numerikk
- **3–4 emner software engineering og AI**
- **2 emner som trener autonomi**: prosjektbasert arbeid, faglig fordypning, teknologiendrings-/verktøy-evaluering
- resten som **integrerte industrinære prosjekter**, ikke flere løse spesialiseringsemner

### Neste steg
1. Kartlegg hvilke 3–4 læringsutbytter som må overleve neste revisjonssyklus uansett teknologi.
2. Bygg en emnematrise som viser hvilke emner som dekker grunnmur, spesialisering og autonomi — og hvor det er overlapp.
3. Test planen mot 2 scenarier: “AI-boom” og “AI-tilbakeslag”, og se om kandidaten fortsatt er attraktiv i begge.