AI-finansiering i turism: så bygger ni innovationskapacitet

Innovationsförmågan i Mellersta Norrland har sjunkit över tid och ligger nu bland de lägre nivåerna i Sverige. Det är en hård siffra att läsa – men för dig som jobbar med turism och besöksnäring i Jämtland eller Västernorrland är den också en öppning. För när innovationsgapet är tydligt blir det också lättare att motivera satsningar som faktiskt förändrar vardagen: bättre gästupplevelser, effektivare drift och smartare energianvändning.

Samtidigt är december 2025 en tid då många verksamheter summerar året och planerar inför vintersäsong, sportlov och vårens bokningstryck. Då blir frågan praktisk: Hur får man AI att gå från idé till drift i en bransch som är personalintensiv, säsongsstyrd och ofta småskalig?

Här finns ett konkret svar: offentliga aktörer, lärosäten, forskningsmiljöer och företagsfrämjare kan bygga projekt som stärker små och medelstora företags innovationskapacitet – och där AI i turism kan vara en tydlig motor. Den här artikeln visar hur du kan tolka utlysningens logik, hur du formar ett AI-projekt som passar kraven, och varför det här också hör hemma i vår serie AI inom energi och hållbarhet.

Utlysningen i korthet – vad den betyder för AI i besöksnäringen

Utlysningen handlar om att stärka innovationskapaciteten i Mellersta Norrland (Jämtland och Västernorrland) genom projekt och förstudier. Fokus ligger på små och medelstora företag, samverkan med forskning samt att bygga strukturer och miljöer där innovation kan testas och skalas.

Det som gör den extra relevant för turism är att besöksnäringen ofta har tre klassiska hinder:

• Gleshet och avstånd: svårt att få nära till testmiljöer, dataresurser och spetskompetens.
• Små marginaler: svårt att finansiera utveckling som inte ger effekt inom en säsong.
• Komplex drift: bokningar, bemanning, energi, transporter och kundservice hänger ihop.

AI adresserar alla tre – men bara om den implementeras med rätt stödstruktur.

Nyckeltal du behöver ha koll på när du formar projektet:

• Medfinansiering: upp till 40 % av projektets kostnader kan finansieras.
• Total budget i utlysningen: cirka 250 miljoner kronor.
• Projektlängd: upp till 3 år och 4 månader (förstudie max 12 månader).
• Utbetalning: i regel i efterskott, vilket ställer krav på likviditet.

Det här är inte “pengar till en app-idé”. Det är finansiering för systematisk innovationshöjning – vilket passar AI bra, eftersom AI nästan alltid kräver dataarbete, förändrade processer, kompetenslyft och test.

Tre projektspår som passar AI i turism (och hur du väljer rätt)

Utlysningen arbetar med tre resultatkedjor. För att lyckas behöver du välja en huvudsaklig – och sedan kan du koppla på de andra.

1) Direkta insatser till företag: AI som förbättrar drift och intäkter

Det här spåret passar när projektets kärna är att hjälpa företag genom coachning, piloter, test och införande.

Bra AI-exempel i besöksnäringen:

• Efterfrågeprognoser för beläggning och prissättning (”right price, right night”) som tar hänsyn till evenemang, väderhistorik och bokningstakt.
• AI-stödd schemaläggning för säsongspersonal som minskar övertid och höjer servicegrad.
• Automatiserad gästkommunikation (flerspråkig) som avlastar reception, höjer svarshastighet och minskar missförstånd.

Kopplingen till vår serie AI inom energi och hållbarhet blir tydlig när du sätter KPI:er som:

• kWh per gästnatt
• topp-last (kW) i anläggningen
• matsvinn i kg per serverad gäst

AI som bara “ökar bokningar” är ofta för bred. AI som optimerar energi och resursanvändning samtidigt som den säkrar intäkter är däremot en tydlig innovationslogik.

2) Utveckling av stödstrukturer: bygg “AI-stödet” som besöksnäringen saknar

Det här spåret är underskattat – och jag tycker många regioner missar det. Besöksnäringen behöver inte bara verktyg, utan en fungerande infrastruktur för att ta emot verktygen.

Stödstruktur kan vara:

• en regional AI-coachfunktion för turism (metodik, upphandling, datastöd)
• gemensamma mallar för datapolicy, GDPR och informationssäkerhet
• en “AI-sandlåda” med syntetiska data och branschspecifika testfall
• utbildningspaket för chefer och driftledare (inte bara “AI för IT”)

Det här skapar innovationskapacitet på riktigt: företagen lär sig hur man driver förbättring, inte bara vad man kan köpa.

3) Uppbyggnad av miljöer och infrastruktur: testmiljöer för AI, energi och gästflöden

Om projektet handlar om utrustning och fysiska/tekniska miljöer är detta spåret.

Konkreta testmiljö-idéer för turism i glesbygd:

• sensorer och mätning för energi, inomhusklimat och beläggningsmönster i hotell/stugbyar
• pilotmiljö för “smart destination”-data (flöden, parkering, köer, transporter)
• demoanläggning för AI-styrd ventilation, värme och laddinfrastruktur

En sådan miljö gör att fler företag kan testa med låg risk. Och det är exakt vad utlysningen vill se: miljöer som möjliggör teknisk utveckling, test och pilot.

Så gör du AI-projektet finansieringsbart: förändringsteori + hållbarhetsanalys

Två krav avgör om projektet upplevs seriöst: förändringsteori och hållbarhetsanalys. Många skriver dem som bilagor. Det räcker inte. De måste styra projektets design.

Förändringsteori (praktisk version för AI i besöksnäring)

En finansieringsbar förändringsteori brukar kunna sammanfattas i en kedja som går att mäta:

1. Problem: t.ex. hög energikostnad per gästnatt, ojämn beläggning, personalbrist, låg digital mognad.
2. Insats: datainsamling + AI-modell + processförändring + kompetenslyft.
3. Prestation: antal företag som deltar, antal piloter, antal utbildade, antal testade use case.
4. Kortsiktig effekt: bättre beslutsunderlag, snabbare processer, ökad innovationsmognad.
5. Medellång effekt: ändrat beteende – företagen använder prognoser, optimerar drift, mäter energi.
6. Långsiktig effekt: högre förädlingsgrad, ökad konkurrenskraft, hållbarhet och jobb.

Det viktiga är att AI inte får vara “aktiviteten”. AI är metoden. Effekten är bättre drift, bättre tjänster och lägre resursåtgång.

Hållbarhetsanalys som inte känns som pappersarbete

Om du kopplar AI till energi och resursoptimering blir hållbarhetsanalysen enkel att göra konkret.

Exempel på hållbarhetsfrågor att besvara i projektplanen:

• Miljö: Hur minskar projektet energi, transporter eller matsvinn? Vilka mått följer ni?
• Socialt: Hur påverkas arbetsmiljö när AI automatiserar vissa uppgifter? Hur säkrar ni kompetensväxling?
• Ekonomi: Hur stärker lösningen lönsamhet utan att skapa inlåsning eller höga licenskostnader?

En bra tumregel: om ni inte kan formulera en hållbarhetsnytta i siffror (kWh, kg, timmar, kronor), är ni inte klara.

Vanliga misstag som fäller AI-projekt (och hur ni undviker dem)

De flesta avslagna projekt jag har sett (i olika program, inte bara detta) faller på samma tre saker.

1) “Vi ska bygga en plattform” utan målgruppens medverkan

Utlysningen betonar att insatser ska utgå från företagens behov och att berörda företag ska medverka i utformning och genomförande. För turism betyder det: ha med anläggningar, destinationsbolag, aktivitetsföretag och transportaktörer tidigt.

Gör så här: sätt upp en referensgrupp och skriv in deras roll i aktivitetsplanen. Visa beslutspunkter där företagen stoppar eller prioriterar use case.

2) Budget som inte tål granskning

Budgeten ska vara kostnadseffektiv och lätt att förstå. AI-projekt blir ofta “konsulttunga” utan förklaring.

Gör så här:

• dela upp kostnader i dataarbete, modellarbete, förändringsledning, utbildning, testmiljö
• koppla varje kostnad till en aktivitet och indikator
• visa vad som händer efter projektet (drift, ägarskap, förvaltning)

3) Statsstödsfrågan kommer som en överraskning

Om projektet gynnar företag kan statsstödsregler påverka upplägget och medfinansieringen.

Gör så här: designa tidigt vilka delar som är öppna stödinsatser (t.ex. utbildning, testmiljö) och vilka delar som är företagsnära pilotstöd. Ta dialog om upplägget innan ni låser modellen.

Fem AI-use case som snabbt ger effekt i Jämtland och Västernorrland

Besöksnäringen i Mellersta Norrland har tydliga säsongstoppar. Det gör att AI-use case med snabb återbetalning blir extra attraktiva.

1. Beläggnings- och intäktsprognoser som styr bemanning och inköp.
2. Energiprognoser och styrning (värme/ventilation) baserat på bokningsläge och väderhistorik.
3. Matsvinnsoptimering i restaurang och frukost via prognoser per gästsegment.
4. Prediktivt underhåll av kritisk utrustning (t.ex. värmepumpar, ventilation) för att undvika driftstopp under högsäsong.
5. Flerspråkig kundservice som avlastar personal och säkrar snabb respons.

Poängen: välj use case som både förbättrar gästupplevelsen och minskar resursåtgång. Det är där finansieringslogiken och affären möts.

Nästa steg: så tar ni er från idé till ansökan (utan att fastna)

Det snabbaste sättet att komma framåt är att jobba baklänges från det som bedöms: indikatorer, mål, genomförbarhet och samverkan.

En enkel 30-dagarsplan jag brukar rekommendera:

1. Vecka 1: samla 5–10 företag och ringa in 3 prioriterade problem (energi, bemanning, beläggning).
2. Vecka 2: välj resultatkedja och skriv en första förändringsteori på en sida.
3. Vecka 3: spika projektorganisation (ägare, dataansvar, testmiljö, utvärdering) och grov budget.
4. Vecka 4: gör hållbarhetsanalys, definiera indikatorer och skriv projektsammanfattning som går att läsa högt.

När du kan beskriva projektet på 90 sekunder utan att säga “plattform” mer än en gång, då är du nära.

En bra AI-ansökan låter inte som teknik. Den låter som verksamhetsutveckling med mätbara effekter.

Besöksnäringen i Jämtland och Västernorrland har mycket att vinna på att koppla AI till energi, drift och resiliens – särskilt när säsongerna pressar både personal och kostnader. 2026 kommer belöna de aktörer som mäter, testar och faktiskt inför.

Vill ni sätta ett första projektupplägg för AI i turism med tydlig energinytta och hållbarhetslogik? Börja med att formulera tre mätbara problem i er verksamhet – och bygg sedan projektet runt dem. Vilken del av er drift skulle ge störst effekt om den blev 10 % smartare redan nästa säsong?