AI-stöd 2026: digitaliseringslyft för Småland & Öarna

91 miljoner kronor i regionalfondsmedel kan låta som “EU-siffror långt borta”. Men för företag och offentliga aktörer i Småland och Öarna är det här en ovanligt konkret chans att få fart på digitalisering som faktiskt syns i vardagen: mindre manuellt arbete, bättre beslutsunderlag, säkrare informationsflöden – och ja, mer relevant service till besökare och gäster.

Utlysningen som öppnar 2026-01-13 och stänger 2026-03-03 handlar om att säkra nyttan av digitalisering. Jag gillar den formuleringen, för den skär igenom mycket av det som brukar gå fel. Många projekt blir lätt “system först, effekt sen”. Här är logiken tvärtom: börja i nytta, bygg sedan teknik.

Samtidigt är den här texten en del av vår serie ”AI inom läkemedel och bioteknik”. Det kan låta som ett sidospår – tills man ser hur starkt samma mönster går igen: AI ger resultat först när datan är i ordning, processerna är standardiserade och säkerheten sitter. Det gäller både en klinisk prövning och ett hotell.

Vad utlysningen faktiskt innebär – och varför den är relevant för AI

Det centrala: Organisationer kan söka stöd för projekt och förstudier som stärker små och medelstora företags och offentliga aktörers digitala mognad i Jönköpings, Kalmar, Kronobergs och Gotlands län.

Det här är inte ett “köp en ny webbplats”-stöd. Utlysningen pekar ut områden där digitalisering ger mätbar effekt:

• AI och dataanalys (inkl. big data)
• Automatisering och robotisering (även mjukvarurobotar)
• Cybersäkerhet och säkra informationsflöden
• Öppna och delade data
• IoT/sensorer för resurseffektivitet (koppling till grön omställning)

Stödnivå: upp till 40 % av projektkostnaderna. Resterande 60 % behöver komma som offentlig och/eller privat medfinansiering.

Tidsramar:

• Ansökan: 2026-01-13 till 2026-03-03
• Beslut: juni 2026
• Rekommenderad projekttid: upp till 40 månader (förstudie upp till 9 månader)
• Projekten kan längst pågå till 2029-09-30

Min ståndpunkt: om ni i dag pratar om AI, men saknar struktur för data, processer och säkerhet, är det här exakt den typ av program som kan finansiera “det tråkiga” som krävs för att AI ska fungera.

Från digitalisering till AI i besöksnäringen: 6 projektspår som ger effekt

AI i turism och besöksnäring blir lönsam först när den kopplas till drift och intäkter. Nedan är sex spår som passar utlysningens inriktning och som ofta ger tydliga resultat inom hotell, camping, destinationsbolag, restaurang och upplevelseaktörer.

1) Personalisering som faktiskt går att driva: “en gästresa, inte fem system”

Ett vanligt problem i besöksnäringen är att data om gästen ligger utspridd: bokningssystem, CRM, nyhetsbrev, kassasystem, recensioner, kundtjänst.

Ett bra projektupplägg här är att skapa en gemensam datamodell och arbetssätt som gör att AI kan:

• föreslå relevanta tillval (tidig incheckning, spa, aktiviteter)
• segmentera gäster utan att någon sitter och Excel-krigar
• förbättra kommunikation före/under/efter vistelse

Det är samma logik som i life science: innan man tränar en modell måste man säkra datakvalitet, versionering och spårbarhet. Annars blir AI bara ett dyrt experiment.

2) Efterfrågeprognoser och bemanning: mer precision, mindre stress

AI behöver inte börja med “chatbotar”. Ett av de mest lönsamma tillämpningsområdena är att förbättra planering:

• prognos för beläggning och intäkter per kanal
• bemanningsplan baserad på historik + bokningsläge + lokala event
• inköp som minskar svinn (särskilt för restaurang)

Varför utlysningen passar: Den uppmuntrar dataanalys och automatisering som minskar manuellt arbete. För många verksamheter räcker en förstudie för att sätta datagrund, definiera KPI:er och bygga en pilot.

3) Cybersäkerhet som möjliggörare (inte bromskloss)

Besöksnäringen hanterar betalningar, personuppgifter, passkopior, lojalitetsdata och ibland hälsorelaterade uppgifter (spa, specialkost). AI-projekt utan cybersäkerhet är som att bygga ett labb utan lås.

Ett finansierbart projektspår kan vara:

• standardiserade rutiner för behörigheter och loggning
• säkra integrationer mellan system
• incidenthantering och utbildning

Poängen: säkrare flöden gör det lättare att dela data internt och mellan aktörer – vilket i sin tur gör AI nyttigt.

4) Automatisering i offentlig sektor som förenklar för företagen

Utlysningen lyfter att kommuner/regioner kan arbeta med AI och automatisering för att minimera manuellt arbete i handläggning och förenkla kontakter med företag.

För besöksnäringen kan det översättas till:

• snabbare och tydligare processer för tillstånd, markupplåtelse, servering
• mer enhetliga krav och digitala checklistor
• automatiserad återkoppling och status i ärenden

När det funkar blir effekten tydlig för företagen: mindre väntan, färre missförstånd, lägre administrativ kostnad.

5) IoT och energidata: AI som stöd för grön omställning

Utlysningen kopplar digitalisering till resurseffektivitet, exempelvis via sensorer (IoT) som ger data för effektivare energi- och materialanvändning.

I hotell- och fastighetsnära verksamheter finns ofta snabba vinster:

• behovsstyrd ventilation och värme
• upptäckt av “onormala” förbrukningsmönster
• optimering av städ- och underhållsscheman

AI här handlar inte om stora språkmodeller. Det handlar om analys, avvikelser och beslutstöd.

6) Delad och öppen data på destinationen: bättre service, bättre styrning

Destinationsutveckling blir vassare när aktörer kan samverka kring data: gästflöden, evenemang, kollektivtrafik, parkering, öppettider, kapacitet.

Ett projekt kan bygga en samverkansplattform där man:

• delar data på ett säkert och standardiserat sätt
• skapar gemensamma dashboards
• tar fram gemensamma rekommendationer för styrning (t.ex. sprida besök över tid/platser)

Det här liknar hur bioteknikkluster jobbar med delade infrastrukturer och gemensamma dataformat för att få skala.

Så ökar ni chansen att få stöd: det Tillväxtverket i praktiken vill se

Nyckeln i ansökan är en trovärdig resultatkedja: aktiviteter → förändrade förmågor/beteenden → långsiktiga effekter.

Här är vad som brukar skilja mogna projekt från “vi vill också digitalisera”-projekt:

Bygg en förstudie som betalar tillbaka sig själv

Om ni inte redan har gemensamma mål, dataöversikt och partners på plats: sök en förstudie (upp till 9 månader). Den kan leverera:

1. kartläggning av data och system (vad finns, vem äger, kvalitet)
2. prioriterade use cases med ROI-logik
3. riskanalys för informationssäkerhet
4. plan för kompetensutveckling
5. konkret plan för pilot + uppskalning

Välj 2–3 mätetal som alla accepterar

AI-projekt faller ofta på att “nytta” blir en känsla. Definiera i stället mätetal tidigt, exempelvis:

• minskad handläggningstid (timmar/ärende)
• minskat manuellt administrationsarbete (timmar/vecka)
• minskad energiförbrukning (kWh/m²)
• ökad konvertering i bokningsflöde (%)
• minskat matsvinn (kg/vecka)

Förankring: börja nu, inte i februari

Utlysningen rekommenderar tidig förankring hos regionalt utvecklingsansvariga. Räkna med att det tar 2–6 månader att planera och få rätt parter ombord.

I praktiken betyder det att ni bör:

• säkra medfinansiering i god tid
• låsa projektägare, partners och roller
• ha en tydlig geografisk målgruppsanalys (inkl. landsbygd)

Jämställdhet och minskad ojämlikhet: gör det konkret, inte symboliskt

Alla projekt ska bidra till Agenda 2030 mål 5 (jämställdhet) och mål 10 (minskad ojämlikhet). Många skriver en halvsida om värdegrund och går vidare. Det håller sällan när det ska bedömas.

För AI- och digitaliseringsprojekt i besöksnäringen finns enkla, mätbara sätt:

• Kompetensspår som riktas till underrepresenterade grupper i teknikroller (t.ex. utbildningsinsatser för arbetsledare, reception, drift)
• Tillgänglighet i digitala tjänster (språk, kognitiv tillgänglighet, funktionsnedsättning)
• Rättvisa i AI: rutiner för att upptäcka bias i rekommendationer, urval och automatiserade beslut

En mening som ofta fungerar i ansökan är: “Vi mäter deltagande och effekt uppdelat på kön och relevanta jämlikhetsdimensioner, och justerar insatserna under projektets gång.” Då visar ni att ni menar allvar.

Nästa steg: en snabb plan fram till 2026-03-03

Om ni vill använda utlysningen för att få fart på AI och digitalisering (i besöksnäringen eller i stödsystemet runt den), är den här ordningen effektiv:

1. 2025-12–2026-01: Samla partners och välj 1–2 problem som är dyra i dag (tid, pengar, energi, kvalitet).
2. Senast 2026-01-16: Delta i informationsmötet och ställ frågor som påverkar upplägg (statsstöd, målgrupp, kostnadsmodell).
3. 2026-01: Gör en enkel datainventering: vilka system, vilka fält, vilken kvalitet, vilka avtal.
4. 2026-02: Spika medfinansiering och skriv projektlogik: aktiviteter → resultat → effekt.
5. Senast 2026-03-03: Skicka in ansökan i god tid och se till att bilagor och förankring sitter.

Ett bra digitaliseringsprojekt känns nästan lite “tråkigt” på pappret: tydliga processer, tydliga dataflöden, tydlig säkerhet. Det är exakt därför det blir effekt.

Om du jobbar i en kommun, ett destinationsbolag, en klustermiljö eller en hotellkedja i Småland och Öarna: vilket moment i er verksamhet skulle ni vilja att AI tar hand om först – och vilken data saknas för att det ska gå att göra på riktigt?