AI i hållbar stadsutveckling: stöd som lyfter SME

38 miljoner kronor i EU-medel. Max 40 % i medfinansiering. Ansökan öppnar 2026-01-13 och stänger 2026-03-03. Det här är siffror som gör skillnad – särskilt för små och medelstora företag (SME) som ofta sitter på idéerna men saknar musklerna för att skala.

För oss som jobbar med AI inom turism och besöksnäring är det här extra intressant. Hållbar urban utveckling handlar nämligen inte bara om bygg och infrastruktur. Den handlar om hur människor rör sig, vad de konsumerar, hur kapacitet används – och hur städer klarar trycket från både invånare och besökare. Där blir AI ett praktiskt verktyg: för att minska spill, styra flöden, spara energi och ge bättre upplevelser utan att kostnader och klimatpåverkan skenar.

Utlysningen från Tillväxtverket om att stötta SME för hållbar utveckling i städer är därför en tydlig signal: den som kan kombinera hållbarhet, digitalisering och företagsutveckling har ett starkt läge 2026.

Vad utlysningen faktiskt innebär (och varför den passar AI)

Utlysningen är kopplad till strategier för hållbar urban utveckling inom Nationella regionalfondsprogrammet och fokuserar på specifikt mål 1:3 – Stärk små och medelstora företags tillväxt och konkurrenskraft. Det innebär att projekt ska bygga kapacitet i SME – direkt i företag (resultatkedja 1) och/eller i stödstrukturer runt dem (resultatkedja 2).

Det viktiga här: många läser “urban utveckling” och tänker stadsplanering. Jag tycker det är en miss. Urban utveckling är lika mycket system och beteenden som byggnader. Och det är exakt där AI gör nytta: i planering, optimering och uppföljning.

Exempel på AI-nära projektlogik som passar in i utlysningens ramar:

• Direkta insatser till företag: utbildning, coachning, testmiljöer och pilotprojekt där turism-SME bygger AI-stöd för drift, marknad eller kundservice.
• Stödstrukturer: en kommun/region etablerar en gemensam data- och testplattform för lokala aktörer (hotell, attraktioner, restauranger, mobilitet) där AI kan köras på ett tryggt sätt.

Samtidigt finns tydliga krav: hållbarhetsanalys, förändringsteori, jämställdhetsintegrering och förstås statsstödsregler om projekt gynnar företag.

Där turismen krockar med stadens hållbarhetsmål

Städer vill vara attraktiva. Turismen vill växa. Men hållbarhetsmålen kräver ofta motsatsen: mindre utsläpp, bättre luft, mindre trängsel, jämnare resursutnyttjande och mer jämlik tillgång till stadens rum.

Det syns extra tydligt kring storhelger och säsongstoppar – och vi är där nu, i december 2025. Många städer har julmarknader, evenemang och hög belastning på kollektivtrafik, parkeringsytor, avfallshantering och energi. Det är en bra påminnelse om vad som händer när efterfrågan klumpar ihop sig.

AI:s styrka i urbana turismmiljöer är att jämna ut toppar och minska spill. Det är inte magi, det är matematik och bra datagrund.

Tre friktioner som AI kan adressera direkt:

1. Trängsel och flöden: besökare samlas på samma platser vid samma tider.
2. Energi och drift: hotell, arenor och lokaler värmer/kyler “för säkerhets skull”.
3. Transport och utsläpp: sista-kilometern-resor, taxi-toppar, tomkörning, felparkering.

Utlysningen pratar om smarta städer och digitalisering. Jag läser det som en inbjudan: bygg lösningar som gör att staden kan växa utan att slitas sönder.

AI som ger hållbar effekt i besöksnäringen (konkreta use cases)

Här är fem AI-spår som brukar ge mätbar effekt och som går att paketera som projekt eller förstudier inom ramen för “SME-tillväxt + hållbar urban utveckling”.

1) Prediktion av besöksflöden och kapacitetsstyrning

Direkt svar: Med AI kan ni förutsäga belastning per timme och styra resurser efter faktisk efterfrågan.

I praktiken: kombinera bokningsdata, evenemangskalender, väder, skolledighet och historik för att prognostisera besöksvolymer. Resultatet kan användas av:

• museer och attraktioner (slot-tider, personalplanering)
• restauranger (inköp, schemaläggning)
• destinationsbolag (sprida besökare i tid och rum)

För hållbarhet betyder det mindre matsvinn, mindre överbemanning/övertid och mindre trängsel.

2) Energioptimering i hotell och lokaler

Direkt svar: AI kan sänka energianvändning genom att styra ventilation, värme och kyla efter beläggning.

Det här ligger helt i linje med vår serie ”AI inom energi och hållbarhet”. Många anläggningar kör fortfarande statiska scheman. AI-baserade styrsystem kan använda:

• beläggningsgrad (PMS/booking)
• sensordata (temperatur, CO₂)
• elpriser och effekttariffer

Värdet är dubbelt: lägre klimatpåverkan och bättre ekonomi. För en SME-aktör kan en bra pilot vara att börja med en byggnad, en zon, en säsong.

3) Smart mobilitet för besökare (utan att öka bilberoende)

Direkt svar: AI kan föreslå rutter och tider som minskar trängsel och utsläpp.

Tänk “digital concierge” som inte bara tipsar om sevärdheter utan också:

• föreslår kollektivtrafik när den har kapacitet
• uppmuntrar gång/cykel med realistiska tidsestimat
• jämnar ut efterfrågan genom att lyfta alternativa platser

Det här kopplar direkt till utlysningens resonemang om delningstjänster och systemoptimering.

4) Cirkulära flöden: avfall, återbruk och inköp

Direkt svar: AI kan hitta mönster i avfall och inköp så att ni kan minska resursutnyttjandet.

I besöksnäringen finns många “osynliga” flöden: engångsartiklar, sänglinne, mat, rengöringsprodukter. Med enkla datakällor (inköpsfakturor, avfallsdata, beläggning) kan AI identifiera:

• vilka dagar/situationer som driver mest svinn
• vilka leverantörer som ger högst klimatpåverkan
• vilka åtgärder som ger störst effekt per krona

Det passar särskilt väl in i projekt som kopplar till cirkulär ekonomi och kravställning.

5) Kundservice och personalstöd som förbättrar upplevelsen

Direkt svar: AI-assistenter kan avlasta personal och höja servicen utan att öka bemanning.

Det här är lätt att göra fel: “en chatbot” är inte ett projektmål. Men en AI-assistent som leder till kortare köer, färre fel, bättre tillgänglighet och mindre stress kan vara det.

Bra upplägg för SME:

• begränsa till 10–20 vanligaste ärendena
• bygg språkstöd (svenska + relevanta besökar språk)
• mät effekten: svarstid, NKI, ärenden som löstes utan eskalering

Så kan kommuner och regioner bygga stödstrukturer som faktiskt funkar

Om ni jobbar i offentlig sektor är den mest kraftfulla insatsen ofta inte att “dela ut pengar”, utan att göra det lätt att testa och köpa hållbara lösningar.

Utlysningen nämner upphandling och kravställning – och här tycker jag många tappar fart. En bra stödstruktur för AI i turismnära stadsutveckling kan innehålla:

• Gemensamma datastandarder (så att SME kan integrera utan specialbyggen)
• Test- och demonstrationsmiljöer i stadskärnan (sensorer, flödesmätning, energi)
• Upphandlingsmallar där hållbarhetskrav och dataskydd är tydliga
• Kompetensprogram: praktisk AI för drift, analys och förändringsledning

Det här är resultatkedja 2 i sin renaste form: strukturer som gör att fler företag kan växa hållbart.

En stad som vill ha hållbar turism behöver bli bättre på att vara kund – inte bara tillsynsmyndighet.

Ansökan 2026: det som brukar avgöra om projektet flyger

Utlysningen har flera formella krav, men de flesta problem jag ser i EU-projekt uppstår i tre punkter: otydliga mål, otydliga effekter, och otydliga roller.

Förändringsteori: skriv den så att den går att mäta

En användbar förändringsteori för AI-projekt i besöksnäringen brukar innehålla:

1. Problem i nuläget (t.ex. energitoppar, trängsel, låg digital mognad)
2. Aktiviteter (pilot, datainsamling, utbildning, testmiljö)
3. Kort sikt-resultat (antal företag som implementerat, antal anställda utbildade)
4. Effekt (kWh minskning, minskat matsvinn, jämnare besöksflöden)

Viktigt: välj 2–3 indikatorer som ni kan följa månadsvis.

Statsstöd: bestäm tidigt hur ni ska göra

Om SME gynnas direkt måste ni förhålla er till statsstödsregler. Det påverkar budget, upplägg och redovisning. Mitt råd är praktiskt:

• håll varje arbetspaket så att det i möjligaste mån faller inom en statsstödsbox
• definiera tydligt om ni ger “direkt stöd” till företag eller bygger struktur
• gör en tidig avstämning med programkontoret innan ni låser plan

Jämställdhet: gör det konkret, annars blir det en bilaga

Kravet är att projekt ska bidra till ökad jämställdhet. Det blir ofta formuleringar som ingen kan följa upp. Gör i stället något som faktiskt förändrar:

• mål för andel kvinnliga deltagare i program/inkubator
• urvalskriterier som minskar snedrekrytering
• särskilda aktiviteter som stärker entreprenörskap och ledarskap

Det är lätt att mäta och lätt att rapportera.

Nästa steg för er som vill kombinera AI, turism och hållbara städer

Om ni sitter med en projektidé just nu: börja inte med tekniken. Börja med stadens friktion – trängsel, energi, resursutnyttjande – och bygg AI som ett medel för att lösa den. Då hamnar ni rätt både i hållbarhetsanalysen och i projektets logik.

Tre saker ni kan göra redan före julledigheten tar över helt:

1. Välj en primär målgrupp: företag (resultatkedja 1) eller stödstruktur (resultatkedja 2).
2. Skissa en 12-månaders pilot med tydliga mätetal (även om projektet kan pågå längre).
3. Samla en partnertrio: offentlig aktör + 3–10 SME + en kompetenspart (t.ex. lärosäte eller innovationsmiljö).

Utlysningen öppnar 2026-01-13. Det som brukar vinna tid är att ha förändringsteorin och indikatorerna klara innan ni börjar skriva ansökan på riktigt.

Sverige behöver städer som klarar fler besökare med lägre avtryck. SME i besöksnäringen behöver verktyg som gör dem konkurrenskraftiga utan att tumma på hållbarheten. AI kan göra båda – men bara om vi bygger projekt som går att införa i vardagen.

Vilken del av er stads turismflöde hade ni helst velat kunna förutsäga och styra redan till nästa högsäsong?