NOKIOS
Fyrlyktfinalister 2026
Digital selskapsetablering – Fra fragmentert prosess til én sammenhengende tjeneste for etablering av selskap
Brønnøysundregistrene i samarbeid med finansnæringen og systemleverandører
Digital selskapsetablering har løst en av de mest kjente digitale flaskehalsene i norsk næringsliv: etablering av aksjeselskap og enkeltpersonforetak.
Tidligere måtte etablereren selv koordinere en prosess mellom flere aktører, skjemaer og systemer. Opplysninger måtte registreres flere ganger, dokumentasjon flyttes mellom bank og myndigheter, og feil kunne føre til forsinkelser. Denne prosessen kunne ta opptil 30 dager før innsendelse.
I dag kan virksomheten etableres gjennom en sammenhengende digital tjeneste hos banker og systemleverandører. DNB, Fiken, Folio, SpareBank 1 og Tripletex tilbyr tjenesten i dag.
Prosessen gjennomføres i én brukerflate, med strukturerte data, automatiske kontroller og direkte integrasjon mot Brønnøysundregistrene. Målet er å etablere selskapet på kortest mulig tid, ned mot 5 dager.
Nesodden kommune
Nesodden kommune har gjennomført et helhetlig utviklings- og innovasjonsprosjekt for å utforske hvordan kunstig intelligens kan bidra til bedre tjenester, mer effektive arbeidsprosesser og økt bærekraft i kommunens virksomhet. Prosjektet har ikke tatt utgangspunkt i teknologi som mål i seg selv, men i konkrete utfordringer knyttet til ressursutnyttelse, økende tjenestebehov og behovet for å frigjøre tid til kjerneoppgaver.
Arbeidet startet med en bred kartlegging av arbeidsprosesser, informasjonsflyt og brukerbehov på tvers av sektorer. Gjennom systematisk innsiktsarbeid, involvering av ansatte og vurdering av ulike teknologiske muligheter ble det identifisert områder hvor kunstig intelligens kunne gi størst nytte. Dette dannet grunnlaget for en behovsdrevet anskaffelsesprosess. I stedet for å ta utgangspunkt i bestemte produkter eller teknologier, ble markedet utfordret til å løse reelle problemstillinger knyttet til dokumentasjon, saksbehandling, informasjonsforvaltning og brukeroppfølging. Anskaffelsen kombinerte dialog med leverandørmarkedet, tverrfaglig involvering og grundige vurderinger av hvordan teknologi, arbeidsprosesser og organisering kunne utvikles i sammenheng for å skape varige gevinster.
Prosjektet omfatter utvikling og innføring av 3 virksomhetsovergripende KI løsninger. Samtidig har arbeidet handlet om å etablere et varig fundament for trygg og ansvarlig bruk av kunstig intelligens gjennom styringsmodeller, metodikk for gevinstrealisering, kompetansebygging, informasjonsforvaltning og teknisk arkitektur.
En sentral målsetting har vært å sikre at teknologien understøtter faglige vurderinger og styrker medarbeidernes arbeid, fremfor å erstatte det. Prosjektet har derfor kombinert teknologisk innovasjon med organisatorisk utvikling og endringsledelse. Resultatet er ikke bare nye digitale verktøy, men en ny arbeidsform som legger til rette for kontinuerlig forbedring, raskere saksbehandling, bedre beslutningsgrunnlag og mer målrettet bruk av kommunens ressurser.
Erfaringene viser at gevinster kan realiseres på tvers av sektorer når teknologiinnføring forankres i faktiske behov, kombineres med systematisk endringsarbeid og følges opp med måling og dokumentasjon av effekter. Prosjektet representerer derfor ikke én enkelt innovasjon, men en ny modell for hvordan kommunen kan ta i bruk kunstig intelligens for å møte fremtidens utfordringer.
SimpleAudit – åpent rammeverk for sikkerhetstesting av KI-modeller
Helsedirektoratet, i samarbeid med Simula og SimulaMet
SimpleAudit er et åpent, lettvekts rammeverk for sikkerhetstesting og red-teaming av KI-modeller, utviklet av Simula og SimulaMet i samarbeid med Helsedirektoratet. Verktøyet lar en «auditor»-modell stille adversarielle spørsmål, mens en «judge»-modell vurderer svarene etter en fast alvorlighetsskala. Alt kan kjøres lokalt uten API-nøkler eller skytjenester, slik at prompter, transkripsjoner og data aldri forlater virksomhetens eget miljø – en forutsetning for bruk i helsetjenesten og annen regulert forvaltning.
Helsedirektoratet har bidratt med helsefaglig domenekompetanse: fageksperter har utarbeidet norske evalueringskriterier som er lagt inn som ferdige «judge»-konfigurasjoner i verktøyet, og direktoratet er medforfatter på metodeartikkelen som empirisk validerer at målingene skiller trygge fra utrygge modeller og er reproduserbare på tvers av kjøringer.
Rammeverket er MIT-lisensiert, tilgjengelig på GitHub og PyPI, verifisert som Digital Public Good og oppført i OECDs katalog over KI-verktøy. Det inneholder ferdige scenariopakker for norsk offentlig sektor, blant annet NAV (AAP), Skatteetaten, Helfo, Lånekassen og Ung.no.