---
id: SI_007
model: anthropic/claude-sonnet-4.6
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: makt
  05_handling: forhandle
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_007
**Seeds:** operasjonell | kortsiktig | makt | mulighet | forhandle

## Maktposisjon: Forhandle deg til arkitektur, ikke arv den

Den kritiske innsikten mainstream-analyser unngår: **du har forhandlingsmakt akkurat nå**. Microsoft presser Copilot Studio aggressivt, noe som betyr at enterprise-avtaler i 2024-2025 inneholder uutnyttede AI-credits og utvidede API-kvoter. Bruk det operasjonelt.

## Arkitektur-valg: Kortsiktig realisme

**Ikke** bygg på Copilot Studio for swarm-orkestrering. Det er designet for enkelt-agent-flyt, ikke parallell eksekusjon av 100 agenter. Maktstrukturen der er Microsoft-kontrollert og låst.

**Optimal kortsiktig stack for helsedata + cloud-only:**

```
Azure OpenAI (gpt-4o-mini for volum, gpt-4o for kompleks)
    ↓
Azure Durable Functions (stateful orchestrator — INGEN Kubernetes)
    ↓
Azure Service Bus (queue for Case 2 inbox-modell)
    ↓
Microsoft Graph API + Dataverse (data-injection IN-boundary)
```

Durable Functions gir deg fan-out/fan-in gratis, batch-tolerant, og kjører innen EU-data-residency. **Data forlater aldri tenanten** — Graph-kall skjer server-side med Managed Identity, ikke bruker-tokens.

## Agent-spesialisering: Ikke 100 kopier

For Case 1: Definer **rolle-ontologi** på forhånd. Eksempel:

```python
AGENT_ROLES = {
  "regulatory": {"system": "Du er GDPR/DPIA-analytiker for helse...", "temp": 0.2},
  "operational_cost": {"system": "Du analyserer driftsøkonomi...", "temp": 0.4},
  "risk_adversarial": {"system": "Finn de tre mest alvorlige feilscenarioene...", "temp": 0.7}
}
```

Aggregering: **Ikke konsensus** — bruk en dedikert "meta-agent" som identifiserer *divergens* mellom roller. Divergens er verdien.

## Failure mode du må ta på alvor

Swarm er feil løsning når problemet er **data-kvalitet, ikke analyse-bredde**. Med 200 ansatte i helsevesen er risikoen at 100 agenter analyserer feil grunnlagsdata parallelt — og det skalerer feilen, ikke innsikten.

## Observerbarhet: Azure Monitor + custom tabell

Token-forbruk per rolle-type loggføres til Log Analytics. Sett **hard cap per orchestration-run** i Durable Functions — dette er din forhandlingsbrikke mot IT-security også.

---

## Neste steg

1. **Denne uken**: Forhandle Azure OpenAI-kvote og data-residency-garanti inn i eksisterende EA-avtale
2. **Innen 30 dager**: Deploy én Durable Functions fan-out med 5 roller mot ett reelt case — beviser arkitektur uten å involvere IT-governance fullt ut
3. **Innen 60 dager**: Instrumenter token-kostnad per rolle og presenter ROI-tall til beslutningstaker — dette er din maktbase for fase 2