AI + EU-stöd: snabbspår för grön omställning 2026

December 2025 är en ganska ärlig tid på året. Elräkningar summeras, klimatmål följs upp, och många verksamheter inom turism och besöksnäring sitter med samma känsla: vi vill ställa om – men hur får vi ihop tid, kompetens och budget?

Här kommer en konkret möjlighet som fler borde prata om. Tillväxtverket har öppnat en utlysning i Skåne–Blekinge där EU-finansiering kan stötta insatser för energieffektivisering, förnybar energi och cirkulär ekonomi – med tydligt fokus på att små och medelstora företag (SMF) ska få nytta. Ansökningsportalen öppnar 2026-01-13 och stänger 2026-03-03.

Och här är min poäng: AI är inte ett sidospår i den gröna omställningen – det är ett arbetssätt som gör att omställningen faktiskt blir av. Särskilt i branscher med många anläggningar, säsongsvariationer och komplex drift (hotell, camping, arenor, restauranger, transport, attraktioner).

EU-utlysningen i korthet: vad som går att söka och när

Direkt svar: Utlysningen ger möjlighet att finansiera projekt som stärker SMF:s förmåga att minska energianvändning, öka användning av förnybar energi och ställa om till cirkulära flöden – ofta via rådgivning, stödstrukturer och testmiljöer.

Det som är särskilt relevant för er som jobbar nära företag (destinationsbolag, kommuner, regioner, kluster, inkubatorer, lärosäten, branschorganisationer) är att utlysningen inte främst handlar om att ”ge pengar till enskilda investeringar” – utan om att bygga förmågor och skapa beteendeförändring i många företag samtidigt.

Viktiga datum och ramar

• Ansökan öppnar: 2026-01-13
• Ansökan stänger: 2026-03-03
• Beslut förväntas: 2026-06
• Medfinansiering: upp till 40 % från Regionalfonden (resten offentlig/privat)
• Rekommenderad projekttid: ca 3 år och 4 månader (förstudie: 9 månader)

Tre mål ni kan söka inom

• 2.1 Energieffektivisering
• 2.2 Förnybar energi
• 2.6 Cirkulär ekonomi

Var AI passar in – och varför det är smart att skriva in det i projektlogiken

Direkt svar: AI gör omställningen mätbar, skalbar och driftbar i vardagen – vilket passar exakt det som EU-projekt ofta bedöms på: resultatkedjor, uppföljning och långsiktig effekt.

I serien AI inom energi och hållbarhet återkommer vi ofta till samma verklighet: tekniken är sällan det största hindret. Hindret är att få ett arbetssätt där data samlas in, analyseras och leder till beslut som faktiskt genomförs.

AI hjälper till på tre nivåer som matchar utlysningens upplägg:

1. Direkta insatser till företag: AI-stödd energikartläggning, automatiserad uppföljning, prioritering av åtgärder.
2. Utveckling av stödstrukturer: gemensamma metoder, mallar, coachprogram och verktyg som gör att fler rådgivare kan hjälpa fler företag.
3. Miljöer och infrastruktur: testbäddar för cirkulära flöden, datahubbar, demonstrationsmiljöer för energistyrning.

En mening jag tycker man kan bära med sig när man designar projekt:

AI är som bäst när den får ansvaret för det repetitiva – så att människor kan lägga tid på beslut, beteende och genomförande.

Mål 2.1: Energieffektivisering – AI som ”driftchef i bakgrunden”

Direkt svar: Med AI-baserad energistyrning kan SMF minska energispill genom att optimera ventilation, värme, kyla, belysning och drifttider utifrån beläggning och väderprognoser.

I turism och besöksnäring finns en klassisk fälla: man har ofta bra utrustning, men den körs på fel tider och med fel setpoints. Det gäller särskilt där beläggningen pendlar kraftigt (helger, lov, sommar, event).

Konkreta AI-insatser som passar i projekt

• Beläggningsstyrning med prediktion: koppla bokningsdata, passersystem eller kassaflöden till energistyrning.
• Anomali-detektering: AI hittar avvikelser som läckande ventiler, felaktiga givare eller kylmaskiner som går för hårt.
• Åtgärdsprioritering med payback-logik: AI-stöd som räknar på effekter och återbetalningstid per åtgärd.
• Smart styrning i flera anläggningar: destinationsbolag eller kedjor kan standardisera arbetssätt över många enheter.

Exempel (realistiskt scenario)

En hotellkedja med 6 anläggningar i Skåne–Blekinge gör ett projekt där man:

1. Samlar timdata från el och fjärrvärme.
2. Lägger in beläggning och konferenskalender.
3. Tränar en modell som föreslår optimerade driftkurvor.
4. Skapar ett coachprogram så att driftpersonal och hotellchefer följer upp varje vecka.

Det fina här är att projektet kan visa förändrat beteende (t.ex. att rutiner, setpoints och uppföljning standardiseras) – inte bara att en pryl byts ut.

Mål 2.2: Förnybar energi – AI för planering, prognoser och flexibilitet

Direkt svar: AI förbättrar nyttan av förnybar energi genom bättre prognoser, laststyrning och flexibilitetslösningar, vilket gör att verksamheter kan använda mer egenproducerad el och minska effekttoppar.

Utlysningen betonar att stödet inte kan gå till direkt produktion av förnybar energi, men den öppnar för massor av kringinsatser: analyser, upphandlingsstöd, test, kunskap och flexibilitet.

Där AI ger mest effekt i praktiken

• Prognoser för sol- och vindproduktion kopplade till driftplanering.
• Peak shaving (effektreducering): AI styr last (t.ex. varmvatten, ventilation, laddning) för att kapa toppar.
• Optimering av energilager: batterier eller värmelager används när det är ekonomiskt och klimatmässigt logiskt.
• Upphandlingsstöd: AI-stödda kravlistor och utvärderingsmodeller för energitjänster.

I Skåne–Blekinge finns dessutom den uttalade regionala utmaningen med låg lokal elproduktion. Det gör att projekt som hjälper företag att använda energi smartare – och vara flexibla – blir extra relevanta.

Mål 2.6: Cirkulär ekonomi – AI som spårbarhet och flödeskontroll

Direkt svar: AI gör cirkulär ekonomi möjlig i vardagen genom att spåra materialflöden, matcha restströmmar och optimera logistik, återbruk och inköp.

Cirkularitet faller ofta på en tråkig detalj: ingen har koll på flödena. Var uppstår restmaterial? När? I vilken kvalitet? Vem kan använda det? Vad kostar transporten?

AI fungerar som en ”matchmaker” mellan resurser och behov – men bara om projektet bygger upp datagrunden.

Projektidéer som passar utlysningen (och turism)

• Restflödeskartor för destinationer: matavfall, textilier (linne), möbler, byggmaterial vid renovering.
• AI-stöd för inköp och menyplanering: minska svinn i restaurang och konferens.
• Delnings- och återbrukssystem: utrustning, möbler, eventmaterial mellan aktörer.
• Industriell symbios light: hotell/restaurang/arena kan kopplas till lokala aktörer som kan ta hand om restvärme, organiskt avfall eller emballage.

Utlysningen lyfter även CSRD-kopplingar i rådgivning (särskilt relevant när större kunder börjar kräva hållbarhetsdata av sina leverantörer). Här är AI praktisk: den kan automatisera datainsamling och kvalitetssäkring för hållbarhetsrapportering, så att SMF inte drunknar i Excel.

Så bygger ni en ansökan som håller: förändringsteori, mätning och statsstöd

Direkt svar: En stark ansökan visar (1) tydlig förändringsteori, (2) mätbara beteendeförändringar, (3) realistisk likviditetsplan och (4) korrekt hantering av statsstödsregler.

Jag har sett många projekt falla på att de beskriver aktiviteter, men inte mekaniken i hur aktiviteterna skapar effekt. Här funkar en enkel struktur:

En fungerande resultatkedja (exempel)

• Insats: AI-stödd energicoachning + verktyg + test i 30 SMF
• Förmåga: företagen lär sig tolka timdata och styra drift
• Beteende: veckovis uppföljning, nya driftinstruktioner, beslut om åtgärder
• Resultat: minskad energianvändning och lägre effekttoppar
• Långsiktig effekt: lägre kostnader, minskade utsläpp, högre konkurrenskraft

Mätetal som är lätta att följa upp (och citatvänliga)

• kWh per gästnatt / besök / serverad portion
• effekt (kW) i topp 10-timmarna per månad
• andel timmar med avvikande drift (AI-detekterat)
• antal genomförda åtgärder med payback < 36 månader
• antal företag som implementerat en ny rutin (inte bara ”deltagit i workshop”)

Vanliga missar att undvika

• Att tro att ”AI-verktyg” räcker utan förändringsledning.
• Att sakna plan för datatillgång (mätare, API:er, avtal).
• Att underskatta likviditet eftersom stöd ofta betalas ut i efterskott.
• Att inte göra hemläxan kring statsstödsregler om företag gynnas.

En praktisk plan fram till 2026-03-03 (utan att stressa sönder)

Direkt svar: Börja bakifrån från deadline, kör en förstudie om ni är osäkra, och bygg en projektkonstellation som speglar fokus och nytta för flera SMF.

Ett upplägg som brukar fungera:

1. 2025-12-21 till 2026-01-10: formulera problem, målgrupp, och vilka data som krävs.
2. 2026-01-13 till 2026-02-01: spika partners och roller (vem gör vad, vem äger data, vem driver coachning).
3. 2026-02-01 till 2026-02-20: skriv förändringsteori, mätetal, budget och likviditet.
4. 2026-02-20 till 2026-03-03: kvalitetssäkring, statsstödsanalys, bilagor och intern förankring.

Om ni har en bra idé men osäkra på upplägget: en förstudie (9 månader) kan vara ett smart steg, särskilt för att kartlägga datalandskap, behov och testmiljö.

Nästa steg: gör AI till en del av den gröna omställningen – på riktigt

EU-utlysningen för grön omställning i Skåne–Blekinge är inte bara en finansieringsmöjlighet. Den är en tydlig signal: Sverige vill att fler SMF ska bli bättre på energi, förnybart och cirkularitet – och man vill att stödsystemet runt företagen ska bli vassare.

Min tydliga rekommendation är att inte behandla AI som en ”teknikrad” i budgeten. Skriv in AI som metod för att skapa mätbara beteendeförändringar: bättre uppföljning, snabbare beslut, mer träffsäker rådgivning och tydligare effekt.

Om du sitter på en destination, i en kommun, på ett lärosäte eller i en företagsfrämjande organisation: vilka två datakällor kan ni koppla ihop redan i januari för att bevisa värde – och vilka 20–50 SMF kan ni skala det till under 2026?