---
id: SI_003
model: openai/gpt-5.4-mini
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: makt
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_003
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | makt | mulighet | implementer

Den reelle barrieren er sannsynligvis **ikke primært kunnskap**, men **kortsiktig opplevd risikoasymmetri**: SikkerKI krever et aktivt bytte nå, mens gevinsten er usynlig så lenge ingenting går galt. For mange jurister er dette en klassisk “makt”-logikk: de har makt over egen arbeidsflyt i dag, men liten umiddelbar motivasjon til å gi opp friksjonsfri bruk av ChatGPT/Copilot for en sikkerhetsgevinst som først blir verdsatt ved krise.

**1) Bevissthet vs. risiko**  
De fleste vet nok at “noe” kan være problematisk, men de **bagatelliserer sannsynlighet** og overdriver egen kontroll. “Jeg sender jo ikke inn sensitivt materiale” blir ofte en mental unntaksregel. Det som mangler er ikke info, men **operativ konsekvens**: konkrete scenarioer der klient, forsikring eller Datatilsynet faktisk kan reagere.

**2) Tillit til teknologien**  
Skepsisen til SikkerKI er ofte høyere enn til standardverktøy fordi den krever **positiv tillit til fravær**: at data ikke går ut, ikke lagres, ikke trenes på. Det er vanskeligere å “føle” enn nytteverdien i åpne modeller. Mange jurister kjøper dermed risikoen ved standard KI som en praktisk nødvendighet, men krever nær perfekt bevis før de aksepterer sikker KI.

**3) Regulatorisk press**  
GDPR og taushetsplikt fungerer svakt som driver fordi de oppleves som **abstrakte og selektive**. Uten håndheving, tilsynssaker eller tydelige bransjeforventninger blir det en “det rammer ikke meg”-effekt. Dette er særlig sterkt i små og mellomstore miljøer med lav sannsynlighet for revisjon.

**4) Sosial norm og konkurranse**  
Bransjen er normstyrt. Hvis konkurrenter bruker åpne verktøy, blir sikker KI et **kostnadssignal**, ikke et konkurransefortrinn. For at SikkerKI skal bli normalt må det bli en **signalplattform**: klienter, forsikrere eller store oppdragsgivere må begynne å forvente det.

**5) Pris og friksjon**  
Den største kostnaden er ofte ikke lisens, men **implementeringsfriksjon**: integrasjon mot dokumenthåndtering, sakssystemer, adgangsstyring og vaner. Selv en 10–20 % tidsulempe i starten slår hardt mot adopsjon.

**6) Konkrete byttebarrierer**  
Typiske stoppere: manglende feature-paritet, dårlig norsk arbeidsflyt, uklare juridiske garantier, og “hva gjør jeg på mandag?”-problemet.

**Leverage-punkter:** klientkrav, forsikringsvilkår, innkjøpskrav fra større virksomheter, og enkel integrasjon.

**Neste steg:**
1. Kartlegg 10–15 konkrete KI-bruksscenarier og hvilken risiko juristene faktisk anerkjenner.  
2. Test om forsikringsbrev/klientkrav endrer vilje mer enn compliance-budskap.  
3. Reduser onboarding-friksjon til én arbeidsflyt: dokumentopplasting → svar → logg.