---
id: SI_007
model: openai/gpt-5.4-mini
seeds:
  04_risiko: usikkerhet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: vent
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_007
**Seeds:** operasjonell | kortsiktig | tillit | usikkerhet | vent

Den reelle motstanden er ikke primært «manglende forståelse», men **operasjonell treghet under høy usikkerhet**. Mange juridiske profesjonelle vet nok til å ane risikoen, men de **venter** fordi dagens praksis fungerer kortsiktig: ChatGPT/Copilot gir umiddelbar gevinst, mens konsekvensen av feilbruk er diffus, sjelden og ofte usynlig. Det skaper en klassisk tillitsasymmetri: de stoler mer på verktøyet som er kjent og nyttig enn på et sikkert alternativ som krever endring.

**1. Bevissthet vs. risiko**  
Gapet ligger i «jeg vet at det *kan* være feil» vs. «jeg opplever ikke at det *blir* feil for meg». Taushetsplikt og klientdata er kjent, men ofte abstrahert. Handling utløses først når risiko blir konkret: intern hendelse, klientspørsmål om AI-bruk, eller et tydelig brudd som kan spores til egen praksis.

**2. Tillit til teknologien**  
SikkerKI møter høyere krav fordi den ber om en ny tillitsmodell: ikke bare «fungerer den?», men «kan jeg dokumentere at data ikke går ut?». I juridisk miljø er **bevisbarhet** viktigere enn påstått sikkerhet. Uten logging, revisjonsspor, klare databehandleravtaler og tekniske garantier blir «blind compute» oppfattet som markedsføring, ikke kontroll.

**3. Regulatorisk press**  
GDPR og taushetsplikt virker svakt fordi mange oppfatter dem som **generelle prinsipper**, ikke operasjonelle krav. Datatilsynet er ikke alltid en daglig drivkraft; frykten for å bli første-mover er større enn frykten for tilsyn. Mange antar at «dette gjelder de store sakene, ikke min hverdag».

**4. Sosial dynamikk**  
Bransjen er sterkt normstyrt. Hvis de andre bruker åpne verktøy, blir sikkerhet et kostbart avvik. Sikker KI blir normal først når en kritisk masse sier: «Dette er standard for klientdata.» Klienter og forsikringsselskaper er sannsynligvis sterkere normskapere enn kolleger.

**5. Pris og friksjon**  
Kostnaden ved å ikke bytte er latent: omdømme, klage, forsikringspraksis, og mulig tilsyn. Men byttefriksjonen er umiddelbar: opplæring, integrasjon, dårligere UX, usikker feature-paritet. Kortsiktige gevinster slår langsiktige risiker.

**6. Konkrete barrierer**  
De største stopperne er sjelden kontrakter alene, men: vane, uklare arbeidsflyter, manglende integrasjon med Word/Outlook/DMS, og frykt for at sikker løsning er «for tung» til tidspresset.

**Hva ville faktisk flyttet markedet?**  
1) Klientkrav om sikker AI i oppdrag  
2) Forsikringsvilkår som premierer kontrollert bruk  
3) Tydelig bransjenorm fra store byråer og fagmiljøer  
4) Reviderbar dokumentasjon som gjør tillit operasjonell

**Neste steg:**  
- Kartlegg 3–5 konkrete arbeidsflyter hvor SikkerKI må være like rask som standardverktøy.  
- Lag en «bevispakke» for tillit: logging, datalagring, revisjon, juridiske garantier.  
- Identifiser én ekstern driver: klientkrav, forsikring eller bransjestandard.