---
id: SI_009
model: openai/gpt-5.4-mini
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_009
**Seeds:** operasjonell | langsiktig | konkurranse | sårbarhet | implementer

Den reelle adopsjonsbarrieren er sjelden «mangel på forståelse» alene. I norsk juridisk miljø ser jeg tre operative hindre:

**1) Risiko oppleves abstrakt, gevinstene konkrete.**  
Advokater og rådgivere vet i teorien at klientdata kan lekke via åpne LLM-er, men den daglige nytten vinner. Dette er klassisk operasjonell friksjon: ChatGPT/Claude er ett klikk unna, mens sikker løsning ofte betyr annen innlogging, færre integrasjoner, mer opplæring. Risikoen er sårbar, men usynlig; gevinsten er umiddelbar.

**2) Tillit krever bevis, ikke påstand.**  
Mange vil ikke tro på «blind compute» bare fordi leverandøren sier det. I juridisk sektor er terskelen høyere enn i andre bransjer fordi konsekvensen av feil er tapsansettelse, erstatning, disiplinærsak og omdømmeskade. De spør egentlig: *Kan jeg dokumentere overfor klient, forsikrer og tilsyn at dette faktisk er forsvarlig?* Uten revisjonsspor, databehandleravtale, klare logging-policyer og norsk/EU-hosting blir det vanskelig å implementere.

**3) Sosial norm er den sterkeste bremsen.**  
Hvis “alle andre” bruker åpne verktøy, blir sikker KI fort sett som overinvestering. Dette er konkurranselogikk: ingen vil være første som pådrar seg kostnad uten at markedet krever det. Resultatet er en stille kollektiv sårbarhet. Når en stor aktør, klient eller forsikringsgiver først krever kontroll, skifter normene raskt.

**Det som faktisk kan utløse bytte:**
- Klientkrav i anbud og oppdragsbrev: “ingen kundedata i offentlige modeller”
- Forsikringsvilkår som premierer kontrollerte miljøer
- Tydeligere praksis fra Datatilsynet om behandlingsgrunnlag, overføring og leverandørkontroll
- Synlig konkurransefordel: at en aktør kan dokumentere sikker KI som del av sitt leveranseløfte

**Ekte trade-off:**  
Sikker KI taper ofte på feature-paritet og friksjon, selv om den vinner på risiko. Adopsjon skjer først når risiko blir økonomisk synlig og daglig arbeidsflyt blir nesten like enkel som standardverktøy.

**Norske særtrekk:**  
Små og mellomstore advokatmiljøer har begrenset IT-kapasitet, men høy personavhengighet og sterk profesjonsnorm. Det gjør dem både sårbare og vanskelige å endre.

**Neste steg:**
1. Gjør risikoen målbar per oppdrag: enkel DPIA-/klientdata-checkliste og hendelsesmodell.  
2. Reduser operasjonell friksjon: SSO, Word/Outlook-integrasjon, ferdige maler, norsk support.  
3. Bygg norm gjennom bevis: referansekunder, audit-dokumentasjon og “klientklar” compliance-pakke.