---
id: SI_003
model: anthropic/claude-sonnet-4.6
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: økonomisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_003
**Seeds:** økonomisk | kortsiktig | tillit | mulighet | implementer

## Kjerneperspektiv: Bygg tillit billig, deretter skaler

I helsevesen med 200 ansatte og streng datasikkerhet er den største risikoen ikke teknisk — det er **tillitsgapet** mellom IT-governance og klinisk/operasjonell ledelse. Implementeringsveien må derfor gi økonomiske bevis *tidlig*, ikke arkitektonisk eleganse.

---

## Arkitekturvalg: Unngå "big bang"

**Min dissens fra mainstream:** Ikke start med Azure OpenAI + Python-orkestreringslag. Det er riktig endepunkt, men feil startpunkt for en cloud-only, strengt regulert organisasjon.

**Kortsiktig (0–3 mnd): Copilot Studio + Power Automate**
- Lever innenfor eksisterende Entra ID-grenser — ingen ny dataflyt til eksterne API-er
- Power Automate kan simulere enkel swarm via parallelle "Apply to Each"-brancher med ulike system-prompts
- **Kostnad:** Inkludert i M365 E3/E5-lisenser dere sannsynligvis allerede betaler
- **Begrensning:** Maks ~10–15 reelle parallelle agenter, ingen token-granulert observerbarhet

**Mellomsteg (3–9 mnd): Azure OpenAI + Managed Identity**
```python
# Eksempel: Agent-spesialisering via role injection
agent_roles = {
    "regulatory": "Du er GDPR/Datatilsynet-revisor. Vurder kun compliance-risiko.",
    "clinical_ops": "Du er klinisk driftsanalytiker. Vurder kun pasientflyt-implikasjoner.",
    "cost": "Du er helseøkonom. Kvantifiser kun direkte budsjettskonsekvenser."
}
# Samme case-dokument, ulik system_prompt per agent
# Output aggregeres av én "synthesizer"-agent med eksplisitt vektingsregel
```

Data forblir i Azure-tenant via **on-behalf-of flow** mot SharePoint/Dataverse — ingen ekstern kopiering.

---

## Case 2: Inbox-modell

Service Bus Queue → Azure Function trigger → parallelle OpenAI-kall med delt base-prompt + case-spesifikk kontekst. Consistency-sikring: **konfidensterskel** i aggregator avviser output under 0.7 og re-router til manuell behandling.

---

## Cost-realitet

100 GPT-4o-agenter × 4000 tokens = ~$6–8 per sverm-kjøring. Ved 10 kjøringer/dag = **~$2 000/mnd**. Bruk GPT-4o-mini for screening-agenter, GPT-4o kun for synthesizer. Reduserer kostnad 60–70 %.

---

## Konkrete neste steg

1. **Uke 1–2:** Bygg én 5-agent parallell analyse i Copilot Studio — velg ett reelt problem, mål kvalitetsgevinst vs. enkeltinstans
2. **Uke 4–6:** Sett opp Azure OpenAI-ressurs med Managed Identity, valider at SharePoint-data kan injiseres uten å forlate tenant
3. **Mnd 2:** Lever ROI-rapport til ledelse med faktiske token-kostnader og tidsmåling — *dette er tillitsbyggingen som låser opp budsjett for fase 2*