AI och smart specialisering: vägen till starkare turism

EU-pengar är sällan problemet. Problemet är att många regioner använder dem för sent, för brett – eller för ”snällt”. De lägger månader på kartläggningar som inte landar i ett samarbete, en pilot eller en ansökan som faktiskt kan vinna.

Det är därför Tillväxtverkets utlysning om att stärka samarbete med andra regioner i EU utifrån smart specialisering är intressant – även om den formellt var en förstudiemöjlighet för regionalt utvecklingsansvariga och stängde 2025-09-16. Den pekar på en tydlig riktning: interregionala samarbeten ska kopplas till konkreta prioriteringar, och de ska leda till nästa steg (till exempel I3, RIV eller Interreg).

I den här delen av vår serie ”AI inom energi och hållbarhet” zoomar vi in på en praktisk fråga som många inom turism och besöksnäring brottas med just nu (särskilt inför 2026 års planering): Hur bygger vi EU-samarbeten som både stärker innovationskraften och minskar energi- och klimatavtrycket – utan att drunkna i administration? Mitt svar är tydligt: gör AI till motorn i förstudien.

Smart specialisering + AI: så blir det relevant för turism

Smart specialisering fungerar när ni väljer få saker att bli riktigt bra på – och kan bevisa det med data. I besöksnäringen betyder det ofta att ni slutar prata generellt om ”hållbar turism” och i stället prioriterar mätbara nischer: året-runt-destinationer, energieffektiva boenden, smart mobilitet, naturbaserade upplevelser med kapacitetsstyrning, eller digital tillgänglighet.

Här kommer AI in som ett verktyg för att göra prioriteringarna skarpare.

Tre AI-frågor som gör en regional prioritering vass

1. Efterfrågeprognoser: Var kommer trycket att ligga 6–18 månader framåt? (t.ex. evenemang, flyg- och tågkapacitet, bokningsmönster, väder- och snödata)
2. Kapacitets- och trängselanalys: Var uppstår flaskhalsar i parkering, leder, avfall, vatten, energi och lokaltrafik?
3. Energiprofil per besökare: Vilka delar av besökskedjan driver energitoppar – och var kan ni kapa dem utan att försämra upplevelsen?

Det fina är att samma AI-upplägg kan bli en gemensam metodplattform med andra regioner i EU. Det är exakt den typen av ”trovärdigt konsortium” som EU gillar: flera regioner som angriper samma problem med samma mätlogik.

En bra smart specialiseringsförstudie i turism slutar inte i en rapport. Den slutar i ett gemensamt dataprotokoll, en pilot och en ansökan.

Så bygger ni EU-samarbete som faktiskt leder till projekt (inte bara möten)

Interregionalt samarbete är inte en nätverksaktivitet – det är en produktionskedja. Tillväxtverket tryckte tydligt på att förstudier inte ska stanna vid kartläggning och analys, utan bidra till relationsbyggande och konkret samarbete. Det är helt rätt kravbild.

Här är ett upplägg jag sett fungera när regioner vill gå från ”vi borde samarbeta” till ”vi har en gemensam leveransplan”.

Steg 1: Matcha på problem, inte på bransch

Turismregioner letar ofta ”andra turismregioner”. Smalare och smartare är att matcha på systemproblem:

• Energisystem under säsongstopp (hotell, laddning, snökanoner, kylkedjor)
• Besökstryck i känslig natur (leder, park, kust, fjäll)
• Transportkedjor (last mile, kollektivtrafik, hyrbil vs delad mobilitet)
• Kompetensförsörjning (säsongsanställningar, språkkapacitet, digital mognad)

När ni matchar på problem går det snabbare att hitta gemensamma KPI:er och snabbare att skriva en ansökan.

Steg 2: Bestäm 2–3 gemensamma indikatorer från dag 1

EU-samarbeten blir mjuka när de saknar mätpunkter. Bestäm tidigt:

• Beläggningsgrad vs energiförbrukning (kWh/gästnatt)
• Trängselindex (t.ex. antal besökare per timme i hotspotområden)
• Andel fossilfria resor på destination (uppskattad genom mobilitetsdata)

Det gör att er AI-modell får en tydlig funktion: förutsäga och optimera de indikatorer ni valt.

Steg 3: Gör en ”pilot-först” förstudie

En förstudie som bara samlar underlag blir sällan en vinnande genomförandeansökan. Gör tvärtom:

• Planera en liten pilot (6–10 veckor) i två regioner
• Bygg ett delat datapaket (miniminivå)
• Testa en enkel modell: efterfrågeprognos + energitoppvarning

När piloten är igång blir samarbetet på riktigt. Och ansökan blir konkret.

AI inom turism som också stärker energi och hållbarhet

Turismens hållbarhet avgörs ofta av energi och transporter. Därför passar den här frågan naturligt in i vår serie om AI inom energi och hållbarhet: AI kan hjälpa destinationer att flytta från ”hållbarhetsambition” till ”driftoptimering”.

Exempel: AI för att kapa energitoppar under högsäsong

Ett vanligt mönster i fjäll- och kustdestinationer är att energitoppar sammanfaller med:

• in- och utcheckningsdagar
• kalla perioder (uppvärmning)
• laddningstoppar (elbil)
• event/konferensperioder

Med AI kan ni kombinera bokningsdata, väderprognoser och energimätare och skapa en toppvarningsmodell. Resultatet kan bli enkla åtgärder:

• tidsstyrning av ventilation och varmvatten
• prissättning/erbjudanden som sprider ankomstdagar
• samordnad laddstrategi med lokala aktörer

Poängen: ni behöver inte börja med ”full smart grid”. Börja med att förutsäga och planera. Det räcker ofta för att få mätbar effekt.

Exempel: Kapacitetsstyrning i naturmiljöer

När besöksflöden blir mer volatila (en trend som fortsatte 2024–2025 och lär synas tydligt i 2026 års säsonger) räcker inte skyltar och kampanjer. AI kan stödja:

• prognoser för flöden per timme/dag
• rekommendationer i appar och på webben (”åk nu/åk senare”)
• dynamisk styrning av parkering och kollektivtrafik

Det här är smart specialisering i praktiken: regionen bygger en unik förmåga att hantera tryck utan att slita sönder platsen.

Från förstudie till EU-program: så skriver ni en ansökan som hänger ihop

EU-ansökningar vinner när logiken är stram: problem → metod → test → effekt. Utlysningen från Tillväxtverket betonade att förstudien ska leda fram till underlag för program som exempelvis RIV och I3 (Interreg kan också vara relevant). För turism med AI-inslag blir det extra viktigt att ni visar att ni kan gå från idé till implementering.

En enkel förändringsteori som fungerar för AI i besöksnäringen

• Insats: delad datamodell + AI-prognoser (efterfrågan, trängsel, energi)
• Aktiviteter: pilot i 2–3 destinationer, utbildning av operativa team, gemensamma beslutsrutiner
• Output: dashboard, varningssystem, gemensamma indikatorer, samarbetsavtal
• Outcome: jämnare flöden, färre toppar, bättre resursutnyttjande
• Effekt: lägre kWh per gästnatt, minskade utsläpp, bättre boendekvalitet och naturvärden

Koppla sedan detta till projektets hållbarhetsanalys och hur ett genomförande kan bidra till mål 5 (jämställdhet) och mål 10 (minskad ojämlikhet) – till exempel genom:

• rättvisare tillgång till jobb och kompetensutveckling i besöksnäringen
• tillgängligare digitala tjänster och upplevelser för fler grupper
• åtgärder som minskar säsongsberoende och skapar stabilare arbetstillfällen

Checklista: 30 dagar till en förstudie som känns ”EU-klar”

Ni sparar månader om ni bestämmer er för vad ni inte ska göra. Här är en praktisk 30-dagarsplan som passar regionala aktörer, destinationsbolag och kluster som vill rigga nästa samarbete.

1. Dag 1–5: Välj ett smalt fokus (t.ex. energitoppar i boende + laddning)
2. Dag 6–10: Lista era datakällor och vad som saknas
3. Dag 11–15: Formulera 2–3 indikatorer som alla partners accepterar
4. Dag 16–20: Hitta 2 EU-regioner med samma problemprofil
5. Dag 21–25: Skissa en pilot (plats, period, ansvar, datadelning)
6. Dag 26–30: Skriv förändringsteorin och besluta hur ni utvärderar

Om ni gör detta innan ni ens öppnar en ansökningsmall har ni redan gjort halva jobbet.

Nästa steg: gör AI till er gemensamma ”samarbetsyta” i EU

Smart specialisering handlar ytterst om att prioritera och bygga förmåga. För turism och besöksnäring 2026–2027 tycker jag att den förmågan allt oftare bör vara AI-baserad planering: att kunna förutsäga efterfrågan, styra flöden och kapa energitoppar.

Det är också här EU-samarbetet blir mest värdefullt. När flera regioner delar metod, indikatorer och pilotdesign går ni från inspirerande studiebesök till gemensamma investeringar och snabbare lärande.

Om ni vill få fart på ett samarbete: börja inte med att samla alla runt ett bord. Börja med att definiera ett dataminimum och en pilot som går att genomföra på 8 veckor. Vilken del av er besökskedja skulle ni vilja kunna förutsäga – innan nästa högsäsong slår till?