AI-projekt kan få stöd i Mellersta Norrland 2026

150 miljoner kronor. Det är den ungefärliga potten som går att söka när Tillväxtverkets utlysning för ökad innovationskapacitet öppnar 2026-01-13 för Jämtland Härjedalen och Västernorrland. Det här är inte “ännu en” generell innovationsutlysning – den är tydligt byggd för att stärka små och medelstora företags förmåga att utveckla, testa och faktiskt ta innovation till marknad.

Jag tycker att många missar en sak i sådana här möjligheter: AI är ofta inte ett separat projekt, utan en förstärkare av ett verkligt affärsproblem. Det gäller i allt från turism och besöksnäring till läkemedel och bioteknik. I båda sektorerna handlar det om samma kärna: data, beslut, personalbrist och höga krav på kvalitet.

Den här artikeln visar hur ni kan läsa utlysningen med “AI-glasögon”, bygga en ansökan som håller, och hitta projektidéer som både passar programlogiken och ger tydlig effekt i verksamheten.

Det här är utlysningen – i klartext

Utlysningen handlar om att finansiera projekt och förstudier som stärker innovationskapaciteten i Mellersta Norrland. Det betyder i praktiken insatser som:

• höjer företags innovationsmognad (från idé till test till införande)
• stärker samverkan mellan företag och akademi
• bygger nätverk och kopplar regionen till nationella och internationella värdekedjor
• skapar miljöer och infrastruktur där nya lösningar kan testas

Fakta som styr er planering:

• Öppnar: 2026-01-13
• Stänger: 2026-02-17
• Beslut: maj–juni 2026
• Max stöd: 40% av projektkostnader
• Total pott: ca 150 MKR
• Projekttid: längst till och med 2029-09-30

Och ja – utlysningen betonar att programområdet är glest, att avstånd gör samverkan svårare, och att innovationsnivån bedöms som låg. Det är exakt därför projekt som kombinerar digitalisering, testmiljöer och praktisk implementering ofta blir extra relevanta.

Varför AI passar ovanligt bra här (och varför många ändå gör fel)

AI passar här eftersom den löser tre konkreta flaskhalsar i glesa regioner:

1. Kompetensbrist: AI kan automatisera rutinuppgifter och förstärka specialistkapacitet.
2. Avstånd: AI-baserade arbetssätt (t.ex. beslutsstöd och fjärrtjänster) minskar behovet av fysisk närhet.
3. Låg innovationsgrad: AI-projekt tvingar fram datastyrning, mätbarhet och testkultur.

Men de flesta gör fel genom att beskriva AI som “en teknik vi vill testa” istället för att skriva:

”Vi ska korta tiden från problem till testad lösning genom en testmiljö och ett införandeprogram – där AI är metoden för att nå mätbar effekt.”

I Tillväxtverkets logik är AI starkt när den kopplas till:

• smart specialisering (regionala styrkeområden)
• industriomställning (hållbarhet, produktivitet, konkurrenskraft)
• entreprenörskap (nya erbjudanden, kommersialisering)

Tre spår ni kan söka inom: välj rätt “resultatkedja”

Utlysningen bygger på tre resultatkedjor. Valet avgör vilka aktiviteter som passar – och vilka indikatorer ni måste kunna leverera.

RK1: Direkta insatser till företag – snabbast väg till effekt

Svar först: Välj RK1 om ni ska jobba direkt med företag och få dem att ändra beteende: testa, införa och skala innovation.

För AI inom turism kan RK1 se ut så här:

• AI-stöd för prissättning och efterfrågeprognoser för boenden och aktiviteter
• AI-baserad personalplanering (särskilt relevant vid säsongstoppar)
• Flerspråkig kundservice och bokningsstöd som minskar trycket på reception och telefon
• Prediktivt underhåll för anläggningar (liftar, fordon, fastigheter)

Kopplingen till vår topic-serie (AI inom läkemedel och bioteknik) är tydlig: även där är RK1-typen av projekt ofta “adoptionsprojekt” – exempelvis hur små biotech-bolag kan införa AI för dataanalys, laboratorieautomation eller kvalitetskontroll. Mönstret är samma: få organisationer att gå från pilot till rutin.

RK2: Utveckling av stödstrukturer – bygg kapacitet som lever längre än projektet

Svar först: Välj RK2 om ni är en företagsfrämjare, kommun, region, lärosäte eller kluster som ska skapa metoder, coachning och samverkan som många företag kan använda.

Ett RK2-upplägg för AI i besöksnäringen kan vara:

• ett regionalt “AI-coachingprogram” för turistföretag med 6–10 veckors sprintar
• mallar för datadelning och juridik (GDPR, personuppgifter, avtal med leverantörer)
• en gemensam dataplattform för beläggning, flöden och besöksmönster

RK2 är ofta mest realistiskt om ni vill skapa en bestående stödstruktur: utbildning, metodstöd och arbetssätt som fortsätter efter 2029.

RK3: Uppbyggnad av miljöer och infrastruktur – testmiljöer som gör AI möjlig

Svar först: Välj RK3 om ni behöver fysisk eller teknisk infrastruktur för att kunna testa och pilota.

Det kan handla om:

• en fysisk testmiljö för sensorer, flödesmätning och besöksanalys i en destination
• labbmiljöer för att testa integritetsbevarande AI (t.ex. anonymisering, edge-AI)
• gemensam utrustning och mätverktyg som små aktörer annars aldrig har råd med

Här blir parallellen till biotech extra tydlig: i läkemedel/bioteknik är testmiljöer och utrustning (lab, instrument, data pipelines) ofta det som skiljer “idé” från “validerad metod”. I turism kan en destination fungera som ert “fältlabb”.

Projektidéer som faktiskt matchar kraven (och går att mäta)

Tillväxtverket vill se effekter: ökad innovationskapacitet, fler innovationer, bättre konkurrenskraft och i förlängningen jobb och investeringar.

Här är fyra projektspår som brukar vara lätta att motivera, särskilt om ni kopplar dem till smart specialisering och hållbar omställning.

1) “AI i destinationens drift”: från magkänsla till beslutsstöd

Bygg ett program där företag får hjälp att införa AI för:

• efterfrågeprognoser
• bemanning
• inköp och svinn
• dynamisk prissättning

Mätbarhet: antal företag som implementerar en ny processinnovation, tidsbesparing per vecka, minskat svinn, ökad beläggning i låg-/mellansäsong.

2) Testmiljö för hållbar besöksstyrning

Skapa en testmiljö där ni kombinerar sensordata, bokningsdata och öppna data för att styra flöden.

Exempel på AI-funktioner:

• prediktion av trängsel vid leder, parkeringar eller evenemang
• rekommendationsmotorer som sprider besök över tid och plats

Mätbarhet: minskade toppar, förbättrad besökarupplevelse (NPS/enkäter), minskad miljöbelastning.

3) AI för tillgänglighet och service i glesbygd

Fokus på att göra service mer tillgänglig när personal är svår att hitta:

• flerspråkiga assistenter i bokning/FAQ
• AI-stöd för lokala guider (skript, säkerhetsrutiner, anpassade turer)
• personalstöd för utbildning och kvalitet

Mätbarhet: kortare svarstider, fler bokningar som slutförs, minskade avhopp i kundresan.

4) “Säker AI och datahantering” som regional metod

Om ni vill vara extra relevanta för både turism och life science: bygg en stödstruktur för trygg AI.

Det kan omfatta:

• dataklassning och riskanalys
• rutiner för persondata (gästdata), samtycken och gallring
• modellstyrning: versionering, loggning och uppföljning av kvalitet

Det här ligger nära hur biotech redan arbetar med kvalitetssystem och spårbarhet. Jag har sett att destinationer som tar datahygien på allvar får en helt annan fart i innovation, oavsett bransch.

Så bygger ni en ansökan som brukar överleva verkligheten

Utlysningen kräver bland annat förändringsteori och hållbarhetsanalys, och ni måste planera för medfinansiering och likviditet (utbetalning sker ofta i efterskott). Här är vad jag hade prioriterat.

Förändringsteori: skriv den som en kedja av beslut

Svar först: En bra förändringsteori visar varför era aktiviteter leder till beteendeförändring – inte bara till “genomförda workshops”.

Ett enkelt upplägg som brukar fungera:

1. Problem: t.ex. låg innovationsgrad och svag dataförmåga i små turistföretag.
2. Orsak: brist på tid, kompetens, testmiljöer och gemensamma arbetssätt.
3. Insats: coaching + testmiljö + införandestöd (AI som metod).
4. Prestation: antal företag som testar och implementerar.
5. Kort sikt: höjd kunskap, bättre datakvalitet.
6. Medellång sikt: nya produkter/tjänster/processer i drift.
7. Lång sikt: högre förädlingsgrad, hållbar konkurrenskraft.

Medfinansiering och statsstöd: bestäm upplägg tidigt

Ni kan få max 40% i stöd. Resten måste komma från offentliga och/eller privata medel. Dessutom påverkar statsstödsregler hur ni kan stötta företag.

Praktiskt råd: bestäm tidigt om projektet ska:

• ge direkt stöd till företag (och hur det hanteras i regelverket)
• eller främst bygga stödstrukturer och miljöer där nyttan blir indirekt

Likviditet: räkna baklänges

Om ni får pengar i efterskott behöver ni klara att ligga ute med kostnader.

Tre saker som ofta räddar projekt:

• en tydlig plan för delutbetalningar och intern fakturering
• en partner med stabil ekonomi som kan bära större kostnadsposter
• att tidigt undersöka om förskott kan vara aktuellt vid svag likviditet

Nästa steg: vad ni kan göra redan före 2026-01-13

Ni behöver inte vänta på att e-tjänsten öppnar för att göra det som avgör kvaliteten.

Gör det här under jul- och nyårsperioden när många ändå planerar året:

1. Välj resultatkedja (RK1–RK3) och skriv 10 rader om varför.
2. Samla 5–10 företag och dokumentera deras behov i konkreta termer (tid, kostnad, kvalitet).
3. Skissa en testmiljö eller införandesprint som går att upprepa.
4. Säkra medfinansiering i princip (inte bara “vi tror att…”).
5. Boka avstämning med projektrådgivare så ni vet att upplägget matchar kraven.

Om ni arbetar med AI inom läkemedel och bioteknik och samtidigt har regionala innovationsmiljöer: fundera på gemensamma byggblock (data governance, modellstyrning, test- och pilotmetodik). De fungerar i båda världar, och ger ofta en tydligare långsiktig effekt.

När ni tittar på 2026 års utlysning är den stora frågan inte om AI får plats. Den gör den. Frågan är om ni kan visa att AI leder till beteendeförändring och mätbar nytta i företag som annars inte hade kommit i gång.

Vilket första problem i er verksamhet skulle ni vilja “låsa upp” med en testmiljö och ett AI-stött arbetssätt – redan under våren 2026?