EU-stöd för AI-innovation: så får ni projektet beviljat

Ett vanligt misstag när organisationer söker EU-medel är att de börjar i tekniken. “Vi vill bygga en AI-lösning.” Det låter ambitiöst – men det är sällan så ansökningar vinner.

Det som faktiskt får finansiering är projekt som tydligt kan visa varför något behöver förändras, vilken effekt det ska ge, och hur det bidrar till hållbar omställning. Nu öppnar en utlysning som passar extra bra för er som vill driva innovation med AI – i allt från turism och besöksnäring till life science, läkemedel och bioteknik – i Gävleborg, Dalarna och Värmland.

Den här texten gör två saker: den förklarar vad utlysningen innebär i praktiken (datum, villkor, pengar), och den visar hur ni kan formulera ett AI-projekt så att det matchar kraven: Agenda 2030, smart specialisering, statsstödsregler och förändringsteori.

Vad är det här för finansiering – och varför är den relevant för AI?

Det enkla svaret: Utlysningen finansierar projekt och förstudier som stärker forskning och innovation, med fokus på små och medelstora företags (SMF) innovationsförmåga i Norra Mellansverige.

Det viktiga svaret: EU-medel premierar projekt som bygger kapacitet – alltså strukturer, samarbeten, testmiljöer och arbetssätt som gör att fler företag faktiskt kan gå från idé till implementerad lösning.

Det är precis där AI ofta fastnar.

• Många organisationer har data men saknar processer, juridik, och kompetens för att använda den.
• Många företag vill testa AI, men saknar testbäddar och relevanta partners.
• Många branscher (inklusive turism och besöksnäring) behöver AI som stödjer hållbarhet: energistyrning, kapacitetsplanering, cirkulära flöden och bättre beslutsstöd.

Som del av vår serie om AI inom läkemedel och bioteknik ser jag en tydlig parallell: i life science är AI inte längre “en produkt”, utan en infrastrukturfråga. Samma logik gäller i besöksnäringen. Ni behöver bygga miljöer där AI kan testas, valideras, skalas – och mätas.

Snabbfakta: datum, stödgrad och projekttid

• Ansökan öppnar: 2026-01-13
• Ansökan stänger: 2026-02-17
• Beslut: maj/juni 2026
• Stöd: upp till 50 % av projektbudgeten (Regionalfonden)
• Förslag finns om att höja till 60 %; uppdatering väntas januari 2026
• Rekommenderad projekttid: ca 3 år (förstudier ca 9 månader)
• Utbetalning: i efterskott (kräver planerad likviditet)

Vem kan söka – och hur bör ni bygga ett starkt konsortium?

Det direkta svaret: juridiska personer kan söka, särskilt aktörer i det företags- och innovationsfrämjande systemet samt idéburen sektor.

Det strategiska svaret: De starkaste ansökningarna är nästan alltid byggda som ett ekosystem.

Utlysningen signalerar tydligt att företag gärna ska vara med – men inte nödvändigtvis som projektägare. För AI-projekt är det ofta en fördel:

• En innovationsaktör/klusterorganisation kan bära administration och rapportering.
• Universitet/högskola kan bidra med metodik, testdesign och utvärdering.
• Företag kan delta i piloter, dela data, och medfinansiera där det är lämpligt.
• Offentlig sektor kan ge realistiska användningsfall, särskilt i turism (destination management) och vård/lab (life science).

En bra tumregel: projektägaren ska vara bäst på att driva projekt – inte bäst på AI.

Exempel: så kan AI i turism matcha utlysningen

AI inom turism och besöksnäring kan ibland uppfattas som “marknadsföring och chatbots”. Det är för smalt. De mest finansieringsvänliga idéerna ligger närmare hållbar omställning och resurseffektivitet:

• Prediktionsmodeller för beläggning som minskar matsvinn och energitoppar
• AI-stöd för dynamisk kapacitetsstyrning i natur- och kulturmiljöer (minskar slitage)
• Optimering av logistik och transporter kopplat till evenemang och säsong
• Cirkulära flöden i hotell/restaurang (inköp, avfall, återbruk) med datadrivet beslutsstöd

Och ja – samma logik går att återanvända i läkemedel och bioteknik, där AI ofta används för att optimera resursutnyttjande i labb, planera studier och minska spill i processer.

Vad kan ni få stöd för – och hur översätter man kraven till AI-aktiviteter?

Utlysningen ligger under Specifikt mål 1.1: Stärk forskning och innovation. Den tar sikte på tre typer av investeringar (resultatkedjor):

1. Direkta insatser till företag
2. Utveckling av stödstrukturer
3. Uppbyggnad av miljöer och infrastruktur

Nyckeln är att välja en huvudsaklig resultatkedja och bygga ansökan konsekvent.

1) Direkta insatser: AI som faktiskt tas i bruk

Om ni väljer den här kedjan behöver ni visa att företag kommer att förändra sitt beteende och sin förmåga. AI-aktiviteter som brukar fungera väl:

• “Från data till pilot”: datapipeline, datakvalitet och modelltest i liten skala
• Gemensamma pilotprojekt med flera SMF (sänker tröskeln)
• Kompetensinsatser som är praktiska: datastyrning, MLOps, AI-juridik, upphandling

Mätbara prestationer kan vara antal företag som deltar, antal piloter, antal implementeringar, och dokumenterade effekter i t.ex. energi, svinn, ledtider eller exportförmåga.

2) Stödstrukturer: bygg “AI-förmåga” i regionen

Det här är ofta den smartaste vägen om ni är kluster, inkubator, science park, region eller idéburen aktör. Fokus flyttas från “en modell” till “en struktur”:

• Gemensam metod för att välja AI-use cases med hållbarhet som kriterium
• Nya samverkansformer mellan akademi–näringsliv–offentlig sektor
• Modeller för jämställd innovationskraft (rekrytering, testgrupper, designprinciper)
• Processer för att göra innovationsstödet mer öppet och tillgängligt

AI blir då ett verktyg, men projektet handlar om att öka innovationskapaciteten i systemet.

3) Miljöer och infrastruktur: testbäddar som sänker risken

Utlysningen pekar på behovet av test- och demonstrationsmiljöer. För AI betyder det inte bara servrar. Det betyder:

• Tillgängliga dataset och avtal (data access)
• Miljöer för säker testning (inklusive integritet och cybersäkerhet)
• Utvärderingsprotokoll: hur mäter vi effekt, bias, robusthet?

I besöksnäringen kan testbädden vara en destination, ett hotellnätverk eller en evenemangsarena. I bioteknik kan det vara ett labbkluster eller en processmiljö. Principen är densamma: ni gör det möjligt att testa innan man skalar.

Så skriver ni ansökan så att den klarar granskningen

Här är verkligheten: många ansökningar faller inte på idén, utan på att logiken inte hänger ihop. Utlysningen kräver bland annat förändringsteori, hållbarhetsanalys och att ni reder ut statsstöd.

Förändringsteori som faktiskt fungerar

En användbar förändringsteori är konkret och testbar:

1. Problem: vilket kapacitetsgap finns i regionen? (t.ex. låg AI-implementering i SMF)
2. Orsaker: varför ser det ut så? (brist på data, kompetens, testmiljö, kapital)
3. Insatser: vad gör projektet? (piloter, testbädd, metod, kompetens)
4. Prestationer: vad levererar ni? (antal pilotsprintar, datasets, utbildningar)
5. Kortsiktiga effekter: vad lär sig målgruppen? (förmåga att välja och driva AI-case)
6. Medellånga effekter: vad ändras? (AI tas i bruk, nya cirkulära affärsmodeller)

Skriv så att en extern person kan följa kedjan utan att känna er verksamhet.

Hållbarhetsanalysen: visa målkonflikter, inte bara ambition

Utlysningen kräver att ekonomisk, social och miljömässig hållbarhet integreras. För AI-projekt är det här ofta det mest övertygande om ni gör det seriöst:

• Miljö: AI som optimerar energi, minskar svinn, förbättrar resursutnyttjande
• Socialt: inkluderande design, icke-diskriminering, tillgänglighet
• Ekonomi: stärker konkurrenskraft, export, produktivitet och kompetens

Våga också beskriva målkonflikter, till exempel:

• ökad datainsamling vs integritet
• automatisering vs kompetensförskjutning
• optimering för beläggning vs lokal acceptans och naturpåverkan

När ni visar att ni ser riskerna och har åtgärder, ökar trovärdigheten.

Statsstödsregler: börja tidigt, annars blir det dyrt

Om projektet gynnar företag kan statsstödsregler gälla. Det påverkar budget, stödnivå och upplägg.

Praktiskt råd: gör en workshop tidigt där ni kartlägger vilka parter som bedriver ekonomisk verksamhet, vilka aktiviteter som är företagsstöd (t.ex. coachning, utveckling av tjänster), och hur det ska hanteras i arbetspaket och kostnader.

En konkret projektidé att stjäla (och anpassa)

Här är ett exempel som passar utlysningens logik och kampanjens AI-fokus inom turism – men med en tydlig koppling till hur life science jobbar med AI-piloter och validering.

“AI-testbädd för hållbar kapacitetsstyrning i besöksnäringen”

Mål: Öka innovationsförmågan hos SMF i besöksnäringen i Norra Mellansverige genom att införa en gemensam metod och testmiljö för datadriven kapacitets- och resursplanering.

Aktiviteter:

• etablera dataavtal och datastandarder (bokning, energi, flöden, avfall)
• genomföra 6–10 pilotsprintar med SMF
• bygga en referensarkitektur för AI (från datainsamling till drift)
• utbilda innovationsstödjare och företag i modellutvärdering och uppföljning

Mätetal:

• antal SMF som genomför pilot
• andel piloter som går till drift
• minskning i energitoppar eller matsvinn (i procent)
• dokumenterade nya arbetssätt/affärsmodeller

Agenda 2030-koppling: mål 8, 9, 10, 12, samt jämställdhet som horisontellt krav.

Nästa steg: så hinner ni till 2026-02-17 utan panik

Om ni vill vara klara i tid behöver ni jobba baklänges från deadline.

1. 2025-12-21 till 2026-01-10: spika konsortium, välj resultatkedja, gör första förändringsteorin
2. 2026-01-13 till 2026-01-31: hållbarhetsanalys, statsstödsbedömning, mätetal och indikatorer
3. 2026-02-01 till 2026-02-10: budgetlogik, förenklade redovisningsalternativ, bilagor
4. 2026-02-11 till 2026-02-17: kvalitetssäkring, språk, tydlighet, intern granskning

Utbetalning sker i efterskott, så ha en ärlig plan för likviditet. Det är tråkigt – men avgörande.

Avslutningsvis: om ni kan beskriva er AI-satsning så att den ser ut som en förflyttning i systemet (inte ett IT-projekt), då har ni gjort den svåraste delen. Frågan ni bör bära med er när ni skriver är enkel:

Vilket beteende ska vara annorlunda i regionen 2029-09-30 tack vare projektet – och hur bevisar ni det?