AI och tillstånd: så får vi fart på förnybar el

Det finns ett obekvämt faktum som energibranschen gärna slipper prata om: många förnybara projekt stoppas inte av teknik, kapital eller ens lokalt stöd – utan av tillståndsprocesser som fastnar i fel ände. Under 2025 har USA sett en våg av försenade eller avbrutna projekt, och i december blossar striden om tillståndsreformer upp igen. Resultatet? Sol och vind hamnar mitt i ett politiskt dragkamp.

För oss som jobbar med AI inom energi och hållbarhet är det här mer än amerikansk inrikespolitik. Det är en tydlig signal om var flaskhalsen ligger när elnät, datacenter och elektrifiering drar åt samma håll. Bygger vi inte snabbare – både produktion och elnät – får vi en framtid där elpriserna blir volatila och klimatmålen svårare att nå.

Det här inlägget kopplar ihop tre trådar: 1) varför tillståndsfrågan exploderar just nu, 2) varför transmission (stamnät/regionnät) är den verkliga huvudrollen, och 3) hur AI kan göra tillstånd, nätplanering och samhällsnytta mätbar och snabbare – utan att tumma på miljöhänsyn.

Varför tillståndsreform blivit en energifråga (igen)

Tillstånd är idag en kapacitetsfråga. När fler industrier elektrifieras och när AI- och molntjänster driver fram fler datacenter ökar efterfrågan på el snabbt. Samtidigt byggs ny produktion (sol, vind, lagring) ofta där det finns mark och resurser – inte där förbrukningen är som störst. Mellan dessa behövs elnätets mest underskattade komponent: nya ledningar och stationer.

I RSS-artikeln beskrivs hur amerikanska kongressen återigen försöker reformera energitillstånd. Men konflikten är tydlig: reformer som inte explicit prioriterar förnybart och nätutbyggnad riskerar att köra fast politiskt. Demokratiska senatorer trycker på att snabbare processer måste leda till mer transmission och billig, ren el – annars saknas poängen.

Samtidigt har en administrativ förändring (en order som kräver personlig sign-off på beslut kring förnybar energi på federal mark) i praktiken bromsat solprojekt. Det är ett typexempel på hur små processregler kan skapa stora systemeffekter: projektpipelines fryser, investerare pausar och nätplanering blir osäkrare.

Myten som behöver dö: “Problemet är bara långsam handläggning”

Lång handläggning är en del av bilden. Men det större problemet är att processen ofta saknar:

• Gemensam datamodell för mark, naturvärden, nätkapacitet, anslutningsköer och samhällsnytta
• Tydlig prioriteringslogik (vilka projekt ger mest systemnytta per konflikt?
• Förutsägbarhet för utvecklare, kommuner, markägare och nätbolag

När det saknas blir tillstånd inte en prövning, utan ett lotteri.

När sol och vind fastnar blir elen dyrare – och AI tar smällen

Här är en tydlig orsak–verkan-kedja som många missar:

Försenade projekt → mindre ny elproduktion → tightare effektbalans → högre och mer spretiga priser → dyrare elektrifiering och dyrare drift för datacenter.

I artikeln citeras resonemanget att även om man bara bryr sig om “priset på en elektron”, skapar ett stopp för sol en bristsituation – särskilt när datacenterlasten ökar. Det är kärnan: AI driver efterfrågan på el, samtidigt som AI kan vara ett verktyg för att bygga elsystemet snabbare.

Datacenter som katalysator (och konflikt)

Mot slutet av 2025 har motståndet mot datacenter nått en “febernivå” i USA. Kritiken handlar om markanvändning, vatten, lokala nätbegränsningar och klimatpåverkan. Man kan ha viss sympati: om lokalsamhället får buller, markintrång och nätproblem – men nyttan hamnar någon annanstans – blir acceptansen låg.

Här finns en svensk parallell: även i Sverige ser vi diskussioner om regional nätkapacitet, anslutningstider och lokal nytta när stora laster etableras.

Det smarta svaret är inte att stoppa utveckling. Det är att göra nyttan och kostnaderna spårbara och förhandlingsbara – och där kan AI bidra.

Transmission är huvudrollen: utan nät blir förnybart “strandat”

Mer sol och vind utan mer nät skapar strandade tillgångar. Det betyder att produktionen finns, men kan inte leverera el när och där den behövs. I praktiken kan det ge:

• negativa priser i överskottsområden
• högre priser i underskottsområden
• ökade kostnader för stödtjänster och flexibilitet
• fler timmar med “curtailment” (nedreglering) av förnybar produktion

Tillståndsreform som inte tar transmission på allvar blir därför kosmetika. Och det är exakt den politiska sprickan som RSS-texten pekar på: snabbare processer räcker inte om de inte riktas mot de projekt som faktiskt löser systemproblemet.

AI som beslutsmotor för “systemnytta per konflikt”

Jag har sett att debatten ofta fastnar i två lägen: “bygg allt överallt” eller “bygg inget som stör”. Det finns en bättre väg: rankning och design baserad på data.

Med AI och avancerad analys kan man modellera ett projekts systemnytta (t.ex. minskade flaskhalskostnader, minskad fossil marginal, stabilare priser) mot konfliktyta (naturvärden, kulturmiljö, boenden, rennäring, vatten, landskap).

Resultatet är inte att AI “bestämmer”. Resultatet är att människor får ett underlag som:

• är transparent (varför föreslås denna korridor?)
• går att uppdatera när data förändras
• gör kompromisser kvantifierbara

Så kan AI korta tillståndstider utan att sänka ribban

AI kan korta tiden genom att minska omtag, förbättra underlag och flagga risker tidigt. Det handlar mindre om magi och mer om att göra processerna maskinläsbara.

1) “Tidig varning” för konfliktzoner

Genom att kombinera geodata, historiska beslut, inventeringar och satellitdata kan modeller identifiera områden där en ansökan sannolikt kommer få problem. Då kan projektteamet:

• flytta layout innan ansökan lämnas in
• planera kompletterande utredningar i rätt ordning
• förankra lokalt med bättre fakta

Det sparar månader – ibland år – eftersom den dyraste tiden är den där man väntar på besked om brister.

2) AI-stödd dokumentation och spårbarhet

Tillståndsprocesser är texttunga. AI kan hjälpa till att:

• strukturera kravmatriser (vilket underlag möter vilket krav?)
• sammanfatta remissvar och skapa spårbara åtgärdslistor
• upptäcka inkonsekvenser mellan bilagor, kartor och beräkningar

Poängen är inte att “autogenerera” en miljökonsekvensbeskrivning. Poängen är att minska administrativ friktion och göra kvalitetssäkring snabbare.

3) Prognoser som gör anslutning och nätinvesteringar mer träffsäkra

Nätbolag och systemoperatörer sitter med ett klassiskt problem: de måste investera långt innan efterfrågan materialiseras. AI kan förbättra:

• lastprognoser (inkl. datacenter, laddning, industriprojekt)
• produktionsprognoser för sol och vind
• scenarioplanering (”vad händer om projekt A faller, men B går igenom?”)

När prognoserna blir bättre minskar risken för felinvesteringar – och då blir det politiskt enklare att motivera nätutbyggnad.

4) Förhandling: visa lokal nytta med siffror

Motstånd bottnar ofta i upplevelsen av orättvisa. AI kan användas för att:

• simulera lokala pris- och nätpåverkan
• analysera arbetstillfällen och leverantörseffekter
• optimera kompensationspaket (t.ex. nätförstärkning, energidelning, lokala fonder)

Det gör diskussionen mindre ideologisk och mer praktisk: “Vad krävs för att det här ska bli rimligt här?”

Checklista: så använder du AI i ett tillstånds- och nätcase

Om du ansvarar för projektutveckling, nätplanering eller energistrategi är det här en konkret start:

1. Bygg en gemensam datagrund: geodata, naturvärden, befintlig nätkapacitet, anslutningsköer, markägarkartor, historiska beslut.
2. Definiera systemnytta i mätbara termer: minskade flaskhalsar, effektbidrag vid topplast, minskade utsläpp, minskad prisvolatilitet.
3. Träna/kalibrera riskmodeller på historiska ärenden: vilka mönster korrelerar med överklaganden och kompletteringskrav?
4. Gör design iterativ: låt modellen föreslå alternativa lokaliseringar/korridorer med olika konfliktprofiler.
5. Skapa spårbar dokumentkedja: från krav → underlag → svar → revidering.
6. Planera remiss och dialog datadrivet: vilka aktörer påverkas mest? vilka frågor kommer tidigt?
7. Mät ledtid per steg och sätt förbättringsmål: var uppstår väntan, omtag, oklarheter?

Det här är exakt den typ av praktiskt arbete som gör att policyförändringar faktiskt ger effekt.

Vad betyder det här för Sverige och EU vintern 2025?

Europa går in i 2026 med högre fokus på industrins konkurrenskraft, elpriser och klimatstyrmedel. Samtidigt träder nya handelspolitiska regler för koldioxidintensiva varor i kraft vid årsskiftet, vilket ökar trycket på ren el i värdekedjor. Det gör att snabbare nät och förnybart inte är “nice to have” – det är en förutsättning för att behålla industri, attrahera investeringar och klara omställningen.

Sverige har andra institutioner än USA, men dynamiken känns igen: tillstånd, överklaganden, nätköer och lokal acceptans avgör takten. Och när stora nya laster (datacenter, batterifabriker, vätgas, elektrifierad gruva) planeras samtidigt blir varje fördröjning dyrare.

Det är därför jag tycker att diskussionen om AI i energisektorn måste handla om mer än prognoser. AI är också ett verktyg för styrning: att prioritera rätt projekt, på rätt plats, i rätt ordning.

Nästa steg: gör tillstånd till en dataprodukt

Kärnan i nyheten från USA är enkel: när politiken blir polariserad hamnar förnybart och nät mellan stolarna. Men tekniskt och organisatoriskt finns en väg framåt. Gör tillståndsprocessen mätbar, spårbar och iterativ. Då minskar du konflikterna, ökar förutsägbarheten och får fler projekt i mål.

Om du vill skapa leads i din organisation är frågan jag skulle ställa internt redan nu (innan nästa projekt fastnar): Vilka delar av vår tillstånds- och nätprocess är egentligen dataproblem – och varför behandlar vi dem som pappersproblem?

Vill du ha hjälp att komma igång? Börja med en workshop där ni kartlägger er tillståndskedja, identifierar var AI ger snabbast effekt (risktriage, dokumentspårbarhet, nät- och lastscenarier) och sätter en 90-dagars pilot med tydliga mätetal.