AI och HVO100: så minskar fjällresan utsläppen

Transporten till och från fjällen är ofta den stora klimatskuggan i en annars naturälskande upplevelse. Det spelar faktiskt mindre roll hur energieffektiva liftar, snökanoner och hotell blir om majoriteten av utsläppen sker på E4:an eller E45:an.

Därför är samarbetet mellan SkiStar och OKQ8 intressant: under vintersäsongen 2025–2026 får SkiStars gäster 2 kronor rabatt per liter på förnybar diesel (HVO100), och bytet kan minska växthusgasutsläppen med upp till 90% jämfört med fossil diesel (livscykelperspektiv). Initiativet gäller en tankning på ditresan och en på hemresan, och är dimensionerat för upp till 20 000 bilar. OKQ8 har 396 stationer där HVO100 säljs.

Jag tycker det här är ett bra exempel på hur hållbarhet faktiskt får fart när den blir enklare och mer konkret än “tänk på klimatet”. Och det är här AI kommer in i bilden: inte som ett buzzword, utan som ett sätt att göra rätt val billigt, smidigt och mätbart.

Varför just resan är fjällturismens stora risk

Den viktigaste poängen är enkel: gästernas resor står för största delen av fjällturismens klimatavtryck. Det gör mobilitet till en kärnfråga – och samtidigt en affärsrisk.

För företag i besöksnäringen handlar det om tre sorters risk som börjar kännas tydligare 2025:

• Efterfrågerisk: gäster väljer bort alternativ som känns klimatsvaga.
• Regel- och rapporteringsrisk: krav på klimatdata i leverantörsled och upphandlingar ökar.
• Reputationsrisk: "greenwashing" straffas snabbt i sociala kanaler.

Här finns en tydlig koppling till vår serie ”AI inom försäkring och riskhantering”. Försäkring handlar i grunden om att förstå sannolikheter och konsekvenser. I turism handlar klimatpåverkan om samma sak: mät, minska, följ upp. AI är bra på just den triangeln.

Det smarta i SkiStar–OKQ8-upplägget

Det är lätt att fastna i rabattsiffran, men mekaniken är viktigare:

• rabatten är knuten till verifierat gästskap (boende eller SkiPass)
• den styr beteende i en högutsläppszon (resan)
• den gör ett klimatval ekonomiskt rimligare

Det är beteendedesign, inte bara priskampanj.

HVO100 i praktiken: snabbt, men inte “gratis”

HVO100 är ett av få klimatsteg som går att ta utan att byta bil eller bygga om infrastrukturen. I OKQ8:s variant lyfts att bränslet är certifierat enligt EU:s hållbarhetskrav (RED II) och fritt från palmolja och PFAD, med spårbara råvaror.

Men man ska vara ärlig: även om HVO100 kan ge stora minskningar är det inte en lösning som ersätter allt annat. Det finns tre praktiska frågor som alltid kommer upp i dialog med gäster och verksamheter:

1) Funkar det i min dieselbil?

Många bilar är godkända, men inte alla. En tumregel är att leta efter XTL-märkning i tanklock/instruktionsbok. Om tillverkaren inte godkänt kan det handla om testning och garantifrågor snarare än ren teknik.

2) Var finns det längs vägen?

396 stationer låter mycket, men gästen tänker i rutter, inte i totalsiffror. Här finns en tydlig öppning för digitala verktyg: ruttplanering med drivmedelsstopp som standard.

3) Varför tankar inte alla redan?

Prisskillnaden mot fossil diesel är en tröskel. Rabatter som den här är effektiva eftersom de gör tröskeln lägre precis när resan planeras och genomförs.

Snabbaste sättet att minska utsläppen från en befintlig dieselbil är att byta bränsle, inte bil.

Här gör AI jobbet: från klimatambition till faktisk beteendeförändring

Rabatt är en stark start, men det stora värdet i turism uppstår när initiativet blir en del av gästresan: före, under och efter bokning. AI kan koppla ihop dessa steg.

AI i bokningsflödet: “rätt val” som default

Svar först: AI kan minska klimatavtrycket genom att göra hållbara val till standard i bokningen.

Så här kan det se ut i praktiken:

• Vid bokning beräknas reseavstånd och sannolik transporttyp (bil/tåg/flyg) baserat på postnummer, säsong och historik.
• Gästen får två tydliga alternativ:
  1. “Kör diesel? Aktivera HVO-rabatt och planera tankstopp”
  2. “Res med tåg + transfer – här är tider och pris”
• Systemet visar både kostnad och uppskattade utsläpp per alternativ.

Det här är samma logik som AI i försäkring använder vid underwriting: segmentera, rekommendera, minska risk. Skillnaden är att risken här är klimatpåverkan och framtida affärsrisk.

AI för ruttoptimering: minimera omvägar och tomkörning

Svar först: AI kan optimera resrutter så att hållbara tankningar blir enklare än fossil.

En konkret modell:

• Ruttmotor som väger in trafik, väglag, ladd- och tankinfrastruktur samt öppettider.
• Optimering för “minsta extra tid” att stanna på HVO-station.
• Personliga rekommendationer: familj med barn får stopp nära mat/toalett; nattresenärer får stationer med bra belysning och service.

Det låter som en detalj. Men det är ofta i detaljerna gästen bestämmer sig.

AI och mätning: rapportering som stärker varumärket

Svar först: AI gör klimatdata begriplig, och begriplig data gör att fler orkar agera.

När gästen tankar HVO100 med rabatt skapas en datapunkt. Med rätt datamodell kan verksamheten sedan följa:

• antal aktiverade rabatter per vecka
• uppskattad utsläppsminskning (med tydliga antaganden)
• återköpsgrad: hur många tankar HVO hemma efter fjällresan?

Det här kan paketeras i en enkel “klimatkvitto”-vy efter resan.

Kundupplevelse och klimatmål krockar inte – om du gör klimatvalet lätt att genomföra.

Så kopplar du mobilitet till riskhantering (och försäkring)

Det här inlägget ligger i vår serie om AI inom försäkring och riskhantering, och det finns en poäng med att prata fjällresor i det sammanhanget.

Svar först: Klimatdriven mobilitet är en riskfråga, inte bara en hållbarhetsfråga.

Tre kopplingar som många missar:

1) Operativ risk: säsongstoppar, olyckor och störningar

När fler reser samtidigt ökar incidenter. AI kan prognostisera belastning på vägar och ankomsttider, vilket hjälper destinationer att planera bemanning, parkeringslogistik och information.

2) Ansvars- och varumärkesrisk: löften måste kunna bevisas

Om du marknadsför “hållbar resa” behöver du kunna visa vad som faktiskt hände. AI-stödd datainsamling minskar risken för felaktiga påståenden.

3) Finansiell risk: energipriser och beteende

Priser på drivmedel varierar. Med AI kan rabatter och incitament dimensioneras smartare:

• ge högre incitament när prisskillnaden är stor
• styra incitament till segment där beteendeförändringen är mest sannolik

Det är i grunden samma idé som riskbaserad prissättning i försäkring: rätt incitament till rätt beteende.

Praktisk checklista: så gör du ett mobilitetsinitiativ som funkar

Svar först: Det som fungerar är det som är tydligt, mätbart och integrerat i gästresan.

Om du driver destination, hotellkedja, aktivitetsbolag eller transportnära tjänst, utgå från detta:

1. Välj en konkret åtgärd (HVO, tågpaket, samåkning, transfer).
2. Bygg in den i bokningen (inte som en PDF i efterhand).
3. Skapa ett incitament (rabatt, förtur, bonuspoäng, paketpris).
4. Gör friktionen minimal (ruttförslag, enkel aktivering, tydliga villkor).
5. Mät på riktigt (aktivering, användning, uppskattad effekt, återköp).
6. Kommunicera utan moralkaka (“Så här sparar du tid och utsläpp”).
7. Iterera varje säsong med data, precis som du gör med yield och beläggning.

Vad SkiStar–OKQ8 säger om nästa steg i svensk turism

Initiativet “Förnybart till fjällen” är ett typexempel på hur besöksnäringen 2025–2026 kan gå från klimatambitioner till beteendeförändring: en tydlig belöning vid rätt tidpunkt, kopplad till ett val som många kan göra direkt.

Men jag hoppas fler tar nästa steg: att koppla incitamentet till AI-stöd i planering och uppföljning. Då blir det inte bara “en rabatt på vägen”, utan en del av en datadriven hållbarhetsstrategi som också minskar affärsrisk.

Om du jobbar med turism, mobilitet eller försäkring: vilka reseval skulle ändras snabbast i din verksamhet om gästen fick rätt rekommendation i rätt ögonblick – och ett klimatkvitto som känns lika självklart som ett kvitto från hotellfrukosten?