---
id: SI_008
model: mistralai/mistral-large-2512
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: vent
  01_perspektiv: økonomisk
  02_tidhorisont: historisk
---

# Instans SI_008
**Seeds:** *økonomisk* press | *historisk* skala | *konkurranse* som drivkraft | *mulighet* i fragmentering | *vent* på teknologisk modning

Å samle komplett prisdata på alle varer i verden er en *økonomisk* illusjon – men en *historisk* nødvendighet for å forstå global handel. Problemet er ikke teknologisk, men strukturelt: pris er en dynamisk funksjon av *konkurranse*, ikke en statisk verdi. Likevel åpner fragmenteringen i dag *muligheter* for delvise løsninger – hvis vi *vent* med å jage perfeksjon.

### **Historisk skala, økonomisk umulighet**
Prisdata har alltid vært ufullstendig. I 1920 forsøkte USA’s Bureau of Labor Statistics å standardisere priser på 300 varer – i dag ville det tilsvare 0,0001% av Amazon’s vareutvalg alene. *Økonomisk* sett er komplett dekning en tapsforretning: kostnaden ved å spore en sjeldent kjøpt vare (f.eks. en spesialskrue for romfartsindustrien) overstiger verdien av dataene. Løsningen ligger i **prioritering etter økonomisk vekt** – ikke volum. Eksempel: 20% av varene (som mat, energi, elektronikk) står for 80% av forbrukernes utgifter. Fokuser der.

### **Konkurranse som drivkraft**
Priser er ikke objektive – de er *konkurransens* resultat. Walmart endrer priser 50.000 ganger *daglig* basert på konkurrenters data. Her ligger *muligheten*: **crowdsourcing av prisendringer**, ikke statiske lister. Plattformer som [Keepa](https://keepa.com/) (som sporer Amazon-priser) eller [CamelCamelCamel](https://camelcamelcamel.com/) viser at brukerne selv vil bidra – hvis de får verdi tilbake (f.eks. varsler om prisfall). Utvid dette til B2B: produsenter deler *anonymiserte* prisdata for å identifisere markedstrender, mot å få innsikt i konkurrenters bevegelser.

### **Vent på teknologisk modning – men start med "dårlige" data**
KI og web scraping (f.eks. [Bright Data](https://brightdata.com/)) kan samle 80% av relevante priser *nå* – men med feilmarginer. *Historisk* sett har slike "dårlige" data vært revolusjonerende (f.eks. tidlige inflasjonsindekser på 1800-tallet). Handlingspunkter:
1. **Bygg en "priskjerne" for 2000 globale varer** (mat, energi, råvarer) med manuell validering. Bruk eksisterende indekser (FAO, World Bank) som utgangspunkt, men suppler med sanntidsdata fra supermarkeder (f.eks. [Kroger’s API](https://developer.kroger.com/)).
2. **Lanser en "Wikipedia for priser"** der bedrifter og forbrukere kan rapportere unntak (f.eks. "Denne vinen selges for 50% under snitt i Norge"). Bruk blockchain for å verifisere bidragsytere (som [Steemit](https://steemit.com/)).
3. **Partner med logistikkselskaper** (Maersk, FedEx) for å få tilgang til *transaksjonsdata* – ikke listpriser. 70% av globale varer transporteres av 10 selskaper; en avtale med dem gir umiddelbar dekning av bulkvarer.

### **Neste steg**
1. **Pilotprosjekt med EU**: Bruk deres [Digital Product Passport](https://ec.europa.eu/environment/green_claims/digital_product_passport.htm)-initiativ til å kreve prisrapportering for 500 nøkkelvarer (f.eks. batterier, stål) – med incentiv om reduserte tollsatser for deltakende bedrifter.
2. **Kjøp opp eller kopier** en eksisterende prisdatabase (f.eks. [Numbeo](https://www.numbeo.com/cost-of-living/)) og bygg en åpen API for utviklere, med betalt tilgang til rådata.
3. **Lobby for lovendring**: Krev at store plattformer (Amazon, Alibaba) deler *aggregert* prisdata (uten å avsløre konkurrenters priser) som en del av antitrust-krav.

Komplett prisdata er en *økonomisk* fiksjon – men *historisk* uunngåelig. Start med det som gir mest verdi *nå*, og la *konkurransen* drive kvaliteten opp over tid.