---
id: SI_006
model: anthropic/claude-opus-4.6
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: makt
  05_handling: utforsk
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: historisk
---

# Instans SI_006
**Seeds:** operasjonell | historisk | makt | mulighet | utforsk

## Analyse: Komplett prisdata på alle varer i verden

**Historisk realitet: Dette har alltid vært et maktprosjekt.**

Hver gang noen har forsøkt å kartlegge priser systematisk, har det handlet om kontroll. Romerrikets *Edictum de Pretiis* (301 e.Kr.) fastsatte makspriser på over 1.200 varer — ikke for transparens, men for imperiell styring. Kolonialmaktene kartla råvarepriser i Afrika og Asia for å ekstrahere verdi. Dagens dominante prisdata-aktører — Bloomberg Terminal, Nielsen, IHS Markit — selger tilgang for titusener per bruker per år. **Den som eier prisdataene, eier markedsmakten.**

Dissens: "Komplett" prisdata er en farlig illusjon. Mainstream-tilnærmingen antar at flere API-er og web-scraping løser problemet. Det gjør det ikke. Anslagsvis finnes det 500+ millioner distinkte produktvarianter globalt. Men den virkelige utfordringen er **operasjonell**: priser er ikke statiske datapunkter — de er kontekstuelle, forhandlede, sesongavhengige, og ofte bevisst skjulte.

## Maktstrukturer som aktivt hindrer transparens

- **Prisfortrolighetsklausuler**: B2B-handel (70%+ av global handel) opererer med NDA-beskyttede priser
- **Algoritmisk prissetting**: Amazon endrer priser ~2,5 millioner ganger daglig — «prisen» eksisterer knapt som fast størrelse
- **Kartellinteresser**: OPEC, diamantindustrien (De Beers), farmasøytisk sektor — prisopasitet er forretningsmodellen

## Utforsk: Realistisk operasjonell arkitektur

Istedenfor å jage "komplett", utforsk en **desentral prisinfrastruktur**:

1. **Crowdsourced lag**: Modell etter OpenStreetMap. Appen "Premise" brukte allerede gig-arbeidere i 30+ land til å fotografere butikkhyller. Skaler dette med kamerabasert OCR.
2. **Institusjonelt lag**: Koble sammen eksisterende kilder — 190+ nasjonale statistikkbyråer, Verdensbanken ICP-programmet, FNs COMTRADE (3 milliarder+ handelsrekorder).
3. **Transaksjonelt lag**: Samarbeid med betalingsinfrastruktur (Visa, M-Pesa, Alipay) for anonymiserte prisaggregater. Her ligger den største **muligheten** — fintech-selskaper sitter på realtids prisdata uten å utnytte det.
4. **Syntetisk lag**: ML-modeller som interpolerer manglende priser basert på nabo-markeder, valutakurser og fraktkostnader.

## Hvem har muligheten?

Ikke stater — de mangler operasjonell smidighet. Ikke akademia — de mangler skaleringsevne. **Det er et infrastrukturselskap** à la Stripe/Cloudflare for prisdata. Åpent kjernelag, premium analytics på toppen.

## Neste steg

1. **Kartlegg eksisterende dekning**: Mapp de 50 største prisdata-kildene mot varekategorier (HS-koder, 5.000+ kategorier) — identifiser hull operasjonelt
2. **Bygg proof-of-concept** med én varekategori (f.eks. byggematerialer) i tre markeder (Norge, Kenya, Indonesia) — test crowdsource + institusjonell fusjon
3. **Forhandl datadeling** med én stor betalingsaktør (Vipps/Mastercard) for anonymiserte transaksjonspriser — dette er maktforhandlingen som avgjør alt