Smarta energisystem: AI-lärdomar för turismens drift

Tillväxtverket hade under 2025 en utlysning i Dalarna, Gävleborg och Värmland för projekt som utvecklar smarta energisystem, smarta elnät och smart energilagring. Utlysningen stängde 2025-09-16, men den sätter fingret på något som besöksnäringen ofta underskattar: den som kan styra resurser i realtid vinner både pengar och förtroende.

Jag ser samma mönster i energisektorn som i turismen: när efterfrågan varierar kraftigt (kalla vintertoppar, fullbokade sportlovsveckor, sommarens plötsliga toppar) räcker det inte med “mer kapacitet”. Det som fungerar är smartare styrning. I energivärlden betyder det flexibilitet i nätet och lagring. I turismen betyder det AI som optimerar bemanning, priser, städlogistik, underhåll och gästflöden.

Det här inlägget kopplar ihop Tillväxtverkets fokus på smarta energisystem med praktiska AI-sätt att effektivisera turismens drift. Du får konkreta exempel, vanliga fallgropar och en enkel modell för hur man planerar projekt som faktiskt går att genomföra.

Varför smarta energisystem angår besöksnäringen

Smarta energisystem handlar om att samordna el, värme och ibland gas med hjälp av data, styrning och nya arbetssätt. Målet är att matcha tillgång och efterfrågan med minsta möjliga spill.

Besöksnäringen har exakt samma problem – bara med andra “energibärare”:

• Kapacitet: rum, bord, liftar, spa, transporter
• Resurser: personal, tvätt, städ, matproduktion, inköp
• Flöden: incheckning, frukosttoppar, köer, evenemang

När energiprojekt pratar om flexibilitet menar de att systemet kan svänga snabbt utan att krascha eller bli dyrt. För ett hotell eller en destination betyder flexibilitet till exempel:

• att kunna hantera en plötslig gruppbokning utan att servicekvaliteten faller
• att slippa övertid och akutinhyrning genom bättre prognoser
• att minska energikostnader genom smart laststyrning (utan att gästen märker något)

En bra tumregel: smarta system är inte en teknikfråga – det är en styrningsfråga. Det är lika sant i elnätet som i en fjälldestination.

Smarta nät = smart drift: tre paralleller mellan energi och turism

Parallellerna är användbara eftersom de ger ett språk för vad AI faktiskt ska göra. Många AI-initiativ i turism stannar vid “vi borde använda data”, men energisektorn är mer brutal: om styrningen inte fungerar blir det dyrt direkt.

1) Prognoser: från elförbrukning till gästbeteende

I smarta elnät är prognoser centrala: man behöver förutse belastning för att planera produktion, lagring och effekttoppar.

I turismen är motsvarigheten:

• beläggningsprognoser per segment (weekend, affär, sportlov)
• restaurangtryck per tid och väderläge
• ankomstvågor (tåg/buss/flyg) och check-in-belastning

AI blir praktiskt när prognosen kopplas till beslut. Exempel:

• Om beläggningen väntas bli 92 % fredag–lördag: schemalägg housekeeping tidigare, lås menyn till färre rätter, öka preppnivån.
• Om ankomstvågen blir sen p.g.a. tågförseningar: flytta bemanning från frukostförberedelse till reception 17:00–20:00.

Det är exakt så elnätslogik fungerar: prognos → styrsignal → åtgärd.

2) Flexibilitet: effektstyrning och “demand response” som serviceplanering

Tillväxtverket lyfter i utlysningen vikten av flexibilitet i energisystemet: att använda tillgänglig energi effektivt och matcha behovet.

I turism är “demand response” att kunna förskjuta belastning utan att gästen blir missnöjd:

• sprida frukostbelastning med tidsfönster i appen
• styra spa-bokningar med dynamiska priser och paket
• justera check-in med digital nyckel och smart köhantering

En tydlig ståndpunkt: AI ska inte användas för att “pressa” gäster – utan för att skydda upplevelsen när trycket ökar. Det är då den skapar värde.

3) Lagring: från batterier till buffertar i verksamheten

Energilagring är inte bara batterier; det är ett sätt att skapa buffert mellan produktion och konsumtion.

Turismens lagring är ofta organisatorisk:

• rätt mängd förprepp i köket
• rätt antal “redo rooms” innan peak
• rätt lager av linne och förbrukning

AI kan optimera dessa buffertar så att du slipper både brist och överlager. Och det är här många verksamheter sparar pengar utan att göra stora investeringar.

Så kan regioner och destinationer tänka projekt (även om utlysningen är stängd)

Utlysningen (budget 6 miljoner kronor, EU-stöd upp till 50 % av projektbudget) var riktad till aktörer i Norra Mellansverige och betonade samverkan: regioner, kommuner, lärosäten, branschorganisationer och innovationssystem.

Även om just den här möjligheten stängde 2025-09-16, är projektlogiken högst relevant för besöksnäringen – särskilt för destinationer som vill kombinera AI, energi och gästupplevelse.

Projektidéer som “översätter” energifokus till turismnytta

Här är fem projektspår som passar in i tänket kring smarta energisystem och samtidigt skapar tydlig nytta i turism:

1. AI för effekt- och energistyrning i hotellkluster
   Samordna flera anläggningar (hotell, arena, badhus) för att minska effekttoppar med gemensamma principer och styrning.

2. Flexibilitet som tjänst: incitament för gästen
   Bygg paketering där gästen frivilligt väljer tider (frukost/spa/transfer) och får något tillbaka. AI styr erbjudandet.

3. Mikronät-tänk på destination: driftberedskap
   Inte som “egna elnät” i praktiken, men som en modell för redundans: vilka funktioner måste fungera vid störning och hur prioriterar vi?

4. Datadelning mellan aktörer (energi + turism)
   Säsongsprognoser och evenemangskalender påverkar belastning. En gemensam dataprodukt kan minska både energikostnad och driftstress.

5. Cirkulära affärsmodeller för energi i besöksnäring
   Exempel: värmeåtervinning, delad lagring, smart styrning som tjänst, och nya intäktsströmmar kopplade till hållbar profil.

Praktisk modell: förändringsteori för AI i turism (lånad från EU-projekt)

Tillväxtverket kräver ofta att projekt beskriver en förändringsteori: vad ska förändras, varför och hur.

Besöksnäringen borde använda samma metod, även för interna AI-satsningar. Jag har sett att det minskar “pilotkyrkogården” – alla små tester som aldrig blir drift.

En enkel förändringsteori i 6 rader

1. Problem: Varför blöder vi tid/pengar/kvalitet? (ex. toppar skapar köer och övertid)
2. Målgrupp: Vem ska ändra beteende? (reception, housekeeping, gästen)
3. Insats: Vad bygger vi? (prognosmodell + beslutsstöd i schemaläggning)
4. Prestation: Vad levererar vi i vardagen? (dagliga rekommendationer kl 06:00)
5. Kortsiktig effekt: Vad blir bättre snabbt? (färre övertidstimmar)
6. Medellång effekt: Vad förändras på riktigt? (stabil servicekvalitet vid 90 %+ beläggning)

Vill du att AI ska vara mer än en demo? Skriv ner punkt 4. Det är där nästan alla misslyckas.

Vanliga fallgropar när man kopplar AI till energi och hållbarhet

Det som stoppar värdet är sällan modellen – det är processen runt modellen. Tre misstag dyker upp om och om igen:

1) Man jagar mätetal som inte går att påverka

Om ni bara mäter total energiförbrukning blir det svårt att styra. Mät i stället det som går att agera på:

• effekt-toppar per timme
• beläggning per segment vs bemanning
• tomkörningar i transporter
• no-shows och sena avbokningar

2) Man bygger utan samverkan

Utlysningen betonade samarbete mellan relevanta aktörer. Det finns en anledning: smarta system är system. En destination kan inte optimera flöden om transport, boende och aktiviteter inte pratar med varandra.

Min erfarenhet: börja med en gemensam veckorytm (prognosmöte, datastandard, åtgärdslista) innan ni börjar prata plattformar.

3) Man glömmer statsstöds- och finansieringslogik (när man söker stöd)

Även i turismprojekt med AI uppstår ofta frågan: är detta stöd till företag, metodutveckling eller gemensam infrastruktur? Det påverkar upplägg, budget och vilka som bör stå som projektägare.

Det praktiska rådet: låt företag delta och medfinansiera, men låt en neutral aktör äga projektet när administrationen annars blir för tung.

Nästa steg: så gör du detta till ett lead-säkert initiativ

Om du jobbar i besöksnäringen i Norra Mellansverige (eller bara gillar samma arbetssätt) är budskapet enkelt: tänk på din drift som ett nät. Bygg prognos, styrning och buffertar. AI är verktyget, men nyttan kommer av att ni kopplar verktyget till beslut.

Vill du få fart på en konkret plan för 2026? Jag brukar börja med en 90-minuters workshop där vi:

• ringar in var “effekttopparna” i driften uppstår (bemanning, köer, energi, inköp)
• väljer 1–2 processer där AI faktiskt kan ta beslut varje dag
• sätter en mätbar effekt (t.ex. minska övertid med 15 % under högsäsong)

Smarta energisystem lär oss en sista sak: resiliens är inget man skriver i en policy – det är något man tränar i vardagen. Vilken del av din verksamhet skulle bli märkbart bättre redan nästa månad om du införde prognoser och styrning på riktigt?