---
id: SI_008
model: anthropic/claude-sonnet-4.6
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: makt
  05_handling: forhandle
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_008
**Seeds:** operasjonell | kortsiktig | makt | mulighet | forhandle

## Maktposisjon før arkitektur

Glem teknologivalget i første omgang. Du sitter med en **forhandlingsposisjon** du ikke utnytter: 200 ansatte i helsevesen = Microsoft vil *beholde* dere. Det betyr at Azure OpenAI Service med private endpoints, data residency i EU-North, og HIPAA/GDPR-compliance ikke er en kostnad du ber om — det er noe du **forhandler inn** i eksisterende EA-avtale. Ring Microsoft CSP-partner *før* arkitekturmøtet.

## Kortsiktig operasjonell realitet: Copilot Studio er en felle

Copilot Studio + Power Automate ser enkelt ut, men for ekte sverm-orkestrering (100 parallelle agenter) treffer du umiddelbart **throttling-grenser** på Power Platform (25 samtidige flows uten Premium-lisens per bruker). Det er ikke sverm — det er kø. **Azure OpenAI + Semantic Kernel** er eneste reelle vei for helsevesen + cloud-only + batch-aksept.

## Mulighetsvindu: Semantic Kernel som orkestrator

```python
# Pseudo-kode: rolle-differensiert agent-spesialisering
kernel = Kernel()
agents = [
    ChatCompletionAgent(kernel, system_prompt=f"Du er {role}. Analyser kun {domain}.")
    for role, domain in AGENT_ROLES  # 100 unike (role, domain)-par
]
# Parallel dispatch via asyncio — batch på 20 om gangen mot token-grenser
results = await asyncio.gather(*[a.invoke(problem) for a in agents[:20]])
```

Nøkkelen: **ingen agent deler system-prompt**. Rolle-differensiering skjer via domenespesifikke instruksjoner + RAG mot SharePoint via Microsoft Graph API — data forlater aldri tenant.

## Aggregering uten kaos

Ikke aggreger 100 rå-svar. Bygg en **meta-agent** som kun ser strukturerte JSON-outputs (score, begrunnelse, flagg) fra primæragentene. Dette er operasjonelt håndterbart og revisjonsbart — kritisk i helsevesen.

## Failure mode du må unngå

Sverm er feil løsning når casene har **sekvensiell avhengighet** (output fra agent A endrer premiss for agent B). Da er pipelines bedre. Test dette eksplisitt i pilot.

---

## Konkrete neste steg

1. **Uke 1–2**: Forhandle Azure OpenAI private endpoint + EU data residency inn i eksisterende Microsoft-avtale — dette er din maktposisjon, bruk den nå
2. **Uke 3–4**: Bygg minimal Semantic Kernel-pilot med 5 rolle-differensierte agenter mot én SharePoint-kilde — bevis konseptet uten full infrastruktur
3. **Uke 5–6**: Implementer token-tracking via Azure Monitor + Application Insights *før* du skalerer — kostnader uten observerbarhet er blindflyging i produksjon