---
id: SI_001
model: mistralai/mistral-large-2512
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: utforsk
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: syklisk
---

# Instans SI_001
**Seeds:** *strategisk* | *syklisk* | *konkurranse* | *sårbarhet* | *utforsk*

**Analyse:**
Å samle *komplett* prisdata på alle varer i verden er en *strategisk* illusjon – men en *syklisk* mulighet. Verden handler ikke om fullstendighet, men om *konkurransedyktige* innsikter i kritiske sårbarheter. Prisdata er ikke statisk; det er et dynamisk spill der aktører (butikker, plattformer, stater) kontinuerlig *utforsker* og utnytter asymmetrier.

**Konkrete utfordringer:**
1. **Syklisk fragmentering:** Priser varierer med sesonger (f.eks. jordbær i juli vs. januar), valutakurser (NOK vs. USD for elektronikk), og lokale reguleringer (sukkeravgift i Norge vs. EU). En "komplett" database må derfor være *tidsstemplet* og *geografisk lagdelt* – men selv da vil 20% av varene stå for 80% av verdien (Pareto-prinsippet).
2. **Konkurranse som brems:** Amazon, Walmart og Alibaba blokkerer aktivt *scraping* (f.eks. CAPTCHA, IP-blokkering). Åpne API-er (som [Open Food Facts](https://world.openfoodfacts.org/)) dekker bare 1,5M produkter – en dråpe i havet.
3. **Sårbarhet i kildene:** 60% av verdens handel skjer i "gråsoner" – uformelle markeder, bedriftsinterne priser, eller B2B-kontrakter (f.eks. stålpriser i Kina). Disse dataene er *ikke* tilgjengelige uten partnerskap eller etterretning.

**Dissens mot mainstream:**
De fleste foreslår *teknologiske* løsninger (AI, web-scraping, blockchain). Men problemet er *sosioøkonomisk*: Priser er et *konkurransemiddel*. En "komplett" database vil alltid være *etterpåklokskap* – fordi aktører aktivt skjuler eller forvrenger data for å vinne marginer. Løsningen er ikke å samle *alt*, men å *utforske* de mest *strategiske* sårbarhetene:
- **Nøkkelvarer:** Identifiser 500 varer med høy prisvolatilitet (f.eks. olje, halvledere, sjømat) og bygg *sykliske* modeller for disse.
- **Konkurransearenaer:** Fokuser på markeder med høy konsentrasjon (f.eks. 3 selskaper kontrollerer 70% av kaffeprisen) og kartlegg deres *sårbare* prissettingsmønstre.
- **Proxy-data:** Bruk alternative kilder (f.eks. fraktkostnader, værdata, sosiale medier) for å *estimere* priser der direkte data mangler.

**Neste steg:**
1. **Bygg en "strategisk priskjerne":** Start med 500 varer som dekker 80% av global handel (bruk UN Comtrade-data som utgangspunkt). Partner med lokale aktører (f.eks. dagligvarekjeder) for å få tilgang til *sykliske* prisendringer.
2. **Kartlegg konkurranseflaskehalser:** Identifiser 10 markeder med oligopolistisk prissetting (f.eks. gjødsel, legemidler) og utvikle *sårbarhetsindekser* for disse.
3. **Utvikle "proxy-API":** Kombiner offentlige data (f.eks. tollstatistikk) med maskinlæring for å *forutsi* priser i lukkede markeder. Test på et pilotland (f.eks. Vietnam for tekstiler).

**Konklusjon:** Fullstendighet er en felle. Fokuser på *hva som gir makt* – og bygg et system som kontinuerlig *utforsker* de mest *strategiske* prisbevegelsene.