AI-projekt med EU-stöd: så stärker ni innovationskraften

250 miljoner kronor. Det är storleksordningen på potten som nyligen låg ute för projekt som ska höja innovationskapaciteten i Mellersta Norrland – med upp till 40 % medfinansiering av projektkostnaderna. Utlysningen (som stängde 2025-09-16) säger något viktigt om riktningen framåt: Sverige vill se fler projekt som bygger testmiljöer, stärker små och medelstora företags innovationsförmåga och kopplar ihop näringsliv med forskning.

Och här kommer min tydliga ståndpunkt: turism- och besöksnäringen samt svensk primärvård har mer gemensamt än många tror när det gäller AI. Båda branscherna brottas med samma basproblem – hög efterfrågevariation, pressad bemanning, höga krav på service, och en vardag där data finns men sällan används smart. I vår serie ”AI för Svenska Vårdcentraler: Primärvård 4.0” har vi gång på gång sett att AI ger störst effekt när den kopplas till konkreta flöden: bokning, triage, kommunikation, dokumentation och resursplanering. Exakt samma logik kan appliceras på gästresan inom hotell, destinationer och upplevelsebolag.

Det här inlägget visar hur ni kan använda lärdomarna från EU-finansierad innovationslogik (som Tillväxtverket pekar ut) för att bygga AI-satsningar som faktiskt håller – oavsett om ni är en vårdcentral, en kommun, ett lärosäte eller en företagsfrämjande aktör som vill få med besöksnäringen.

Vad Tillväxtverkets innovationsspår betyder i praktiken

Kärnan i utlysningen var enkel: höj innovationskapaciteten hos små och medelstora företag, stärk nätverk för kunskapsöverföring och bygg miljöer där man kan testa och pilota ny teknik. För Mellersta Norrland var behovsbilden tydlig: låg nivå av näringslivets FoI-investeringar och stora avstånd mellan företag och forskningsmiljöer.

För dig som jobbar med AI i praktiken är detta mer än policy. Det är en checklista över vad som brukar saknas när AI-projekt misslyckas.

Tre saker som ofta saknas i AI-satsningar

1. Gemensam testmiljö där flera aktörer kan prova samma lösning med tydliga spelregler.
2. Stödstruktur (coachning, juridik, datadelning, upphandling, mätning) som gör att små aktörer kan vara med.
3. Plan för beteendeförändring – inte bara teknik. Det är här förändringsteori kommer in.

I primärvården syns detta i projekt kring t.ex. AI för journaldokumentation: tekniken kan fungera, men utan arbetssätt, utbildning, uppföljning och ansvarsfördelning blir det ett pilotprojekt som dör när eldsjälen byter jobb.

I besöksnäringen ser jag samma mönster: en chatbot lanseras, men ingen äger innehållet, ingen följer upp svarskvalitet, och den kopplas inte till bokningsflödet. Resultat: låg användning och en känsla av att ”AI inte funkade här”.

Varför AI i turism och primärvård passar extra bra för innovationsprojekt

AI ger bäst effekt där det finns många repetitiva moment, mycket kommunikation och tydliga flaskhalsar. Det är därför både besöksnäring och vårdcentraler är tacksamma miljöer.

Gemensamma processer (vårdcentral vs besöksnäring)

• Tidsbokning: patientbesök ↔ aktivitet/rum/bord
• Triage och prioritering: symtombild ↔ gästbehov/ärendetyp
• Kommunikation: inför besök ↔ före ankomst
• Dokumentation: journal ↔ ärendehistorik/CRM
• Resursplanering: bemanning i mottagning ↔ bemanning i reception/städ/kök

Det här betyder att mycket av det vi beskriver i Primärvård 4.0 kan återanvändas som innovationslogik för turistnäringen: mätbara flöden, tydliga service-KPI:er och stor nytta av språk- och text-AI.

Tre AI-case som ofta ger snabb effekt

1) AI för kundservice/patientkommunikation

• Automatiska svar på vanliga frågor
• Guidning till rätt kanal (self-service, telefon, människa)
• Flerspråkstöd (extra relevant i vinterturismen)

2) AI för planering och kapacitet

• Prognoser för beläggning, kötryck eller samtalsvolym
• Rekommendationer för bemanningsplan

3) AI för dokumentation och kvalitetsuppföljning

• Sammanfattningar av samtal/chattar
• Strukturerade ”ärendekort” för uppföljning

Jag tycker att fler offentliga aktörer borde driva gemensamma testmiljöer där både vård och besöksnäring kan delta. Det låter oväntat – men vinsten är stor: man delar metodik, juridik och utvärderingsramar, även om data aldrig blandas.

Så bygger ni ett projekt som matchar resultatkedjorna

Tillväxtverket strukturerar projekten i tre resultatkedjor. Översatt till ett AI-projekt (och applicerat på turism/primärvård) blir det här en praktisk modell.

RK1: Direkta insatser till företag – “AI i vardagsdriften”

Svar direkt: RK1 passar när ni vill få företag att faktiskt införa AI i flöden som bokning, kundservice eller intern effektivisering.

Exempel på aktiviteter:

• AI-workshops med företag där ni kartlägger 3 prioriterade processer
• Piloter med mätning (t.ex. kortare svarstid, högre konvertering, färre återkontakter)
• Stöd för informationssäkerhet, datakvalitet och riskanalys

Mätbart resultat (konkret):

• Antal företag som genomför pilot
• Andel som går från pilot till drift inom 6–12 månader

RK2: Utveckling av stödstrukturer – “gör det lätt att göra rätt”

Svar direkt: RK2 är rätt när ni vill skapa en regional kapacitet som gör att små aktörer inte behöver uppfinna hjulet.

Exempel på stödstrukturer:

• Mallar för AI-upphandling och kravställning
• Juridiskt stöd för datadelning och personuppgifter
• Kompetensprogram för chefer och processägare

För vårdcentraler blir RK2 ofta det som saknas: en gemensam ”AI-verkstad” som tar fram rutiner för journaldokumentation, loggning, kvalitetskontroll och medicinsk riskhantering.

RK3: Miljöer och infrastruktur – “testbädd på riktigt”

Svar direkt: RK3 passar när ni vill bygga eller uppgradera en fysisk/digital testmiljö för AI, sensorer, analys och pilotdrift.

Inom turism kan det vara en testbädd för:

• Gästflöden, köer och kapacitetsstyrning
• Digitala guider och språk-AI
• IoT + AI för energistyrning på anläggningar

Inom primärvård kan det vara:

• Säker utvecklingsmiljö för AI-stöd i triage och kommunikation
• Utvärderingsmiljö med anonymiserade testdata och tydliga etiska ramar

Förändringsteori: det som skiljer ett “projekt” från en effekt

Kravet på förändringsteori i EU-projekt kan låta byråkratiskt. Jag ser det tvärtom: förändringsteori är ett verktyg som skyddar er från att bygga teknik som ingen använder.

Här är en enkel förändringsteori för ett AI-projekt i besöksnäringen (samma struktur funkar i primärvård):

1. Problem: Lång svarstid på frågor leder till tappade bokningar och hög belastning på personal.
2. Insats: AI-assistent för FAQ + ärendestyrning, integrerad med bokningssystem.
3. Direkt resultat: 30–50 % av inkommande frågor löses i self-service.
4. Kort sikt: Personalen får tid till mer komplexa ärenden, högre servicegrad.
5. Medellång sikt: Högre konvertering, lägre kostnad per hanterat ärende.

Notera att detta inte handlar om att ”införa en chatbot”. Det handlar om ett mätbart beteendeskifte i verksamheten.

Budget, medfinansiering och likviditet – den praktiska verkligheten

Utlysningen pekade ut tre ekonomiska realiteter som många underskattar:

• Max 40 % stöd: ni måste säkra resterande 60 % som offentliga och/eller privata medel.
• Utbetalning i efterskott: ni behöver planera likviditet. AI-projekt har ofta konsultkostnader tidigt.
• Statsstödsregler: om projektet gynnar företag kan det påverka upplägg, stödnivå och krav på privat medfinansiering.

Min rekommendation är att redan i projektidé-fasen bestämma:

• Vem som äger data och vem som äger modellen
• Vilka driftkostnader som uppstår efter projektet
• Hur ni säkerställer att piloter går att skala (integrationer, support, kompetens)

En konkret projektidé för Mellersta Norrland (som också funkar i vård)

Projekt: “AI-assisterad service i glesbygd – gemensam testbädd”

Mål: Höja servicekvalitet och tillgänglighet i glesa miljöer genom AI-stödd kommunikation och planering.

Deltagare:

• Kommun/region (samordning och hållbarhetskrav)
• Lärosäte (utvärdering och metod)
• Företagsfrämjande aktör/kluster (rekryterar SMF)
• SMF i besöksnäring + vårdcentraler (piloter i skarpa flöden)

Leveranser:

• Gemensam kravkatalog för AI i kund/patientkommunikation
• Testmiljö med säker loggning, kvalitetsmätning och språkstöd
• 6–10 piloter med gemensamma KPI:er (svarstid, NKI, återkontakter, personaltid)

Det fina är att ni kan dela ramverk, upphandling och utvärdering – men hålla data strikt separerad.

Nästa steg: gör innovationsarbetet mindre romantiskt och mer praktiskt

Om ni vill bygga AI-kapacitet som består är nästa steg sällan “mer teknik”. Det är bättre projektlogik: testmiljöer, stödstrukturer, förändringsteori och mätning.

För dig som följer AI för Svenska Vårdcentraler: Primärvård 4.0 är det här en naturlig fortsättning: primärvården behöver samma typ av innovationsmiljöer som industrin länge har haft – men med vårdens krav på säkerhet, kvalitet och ansvar. Besöksnäringen behöver samma sak av ett annat skäl: branschen är fragmenterad och små aktörer behöver gemensamma muskler för att införa AI på riktigt.

Om fler regioner vågar bygga testbäddar och projekt som fokuserar på faktisk användning kommer vi se en annan utvecklingstakt – och bättre service för både patienter och gäster. Frågan är bara: vilken process hos er är först ut att mätas, förbättras och ägas långsiktigt?