EU-stöd 2026: Bygg AI-projekt för turism och life science

Most företag pratar om AI som en teknikfråga. Men i Östra Mellansverige under 2026 är AI snarare en finansierings- och genomförandefråga: kan ni formulera ett projekt som stärker forskning och innovation – och som faktiskt får saker att hända i näringslivet?

Den 2026-01-13 öppnar Tillväxtverkets utlysning för att utveckla forskning- och innovationskapaciteten i Östra Mellansverige (Örebro, Östergötland, Sörmland, Uppsala och Västmanland). För organisationer som jobbar med regional utveckling är det här ett konkret läge att bygga AI-satsningar som gynnar både besöksnäring och life science – särskilt där turism, vård, e-hälsa och datadriven service möts.

Jag har sett att de som lyckas med EU-projekt sällan vinner på att ha ”mest AI” i ansökan. De vinner på att ha tydlig förändringsteori, rätt partners, och mätbara beteendeförändringar. Det här inlägget visar hur ni gör utlysningen relevant för AI inom läkemedel och bioteknik – och samtidigt skapar leads, pilotmiljöer och affärsnytta i turism.

Vad utlysningen faktiskt kan betyda för AI i besöksnäringen

Kärnan i utlysningen är enkel: projekten ska stärka forskning och innovation för att möta regionens utmaningsområden, och öka förmågor som leder till förändrade beteenden. För turism och besöksnäring betyder det att ni kan bygga AI-stödda lösningar som stärker produktivitet, hållbarhet och kundupplevelse – men med en projektlogik som EU vill se.

Två detaljer styr hur ni bör tänka:

• Max 40 % EU-stöd per projekt. Resterande 60 % behöver säkras som offentlig och/eller privat medfinansiering.
• Företag är gärna med – men ofta som deltagare/medfinansiärer snarare än projektägare, eftersom ägarskap kräver administration och likviditet.

Det fina här är att AI inom läkemedel och bioteknik redan är van vid att arbeta med testmiljöer, dataflöden, regulatorik och utvärdering. Den kompetensen går att överföra till turismens verklighet: integritet, datadelning mellan aktörer, mätbar effekt och säker drift.

Fyra utmaningsområden – och hur turism kan ”passa in” utan att kännas krystad

Utlysningen utgår från:

• Smart industri
• Morgondagens energilösningar
• Hållbar livsmedelsförsörjning
• Life science, välfärd och e-hälsa

Turism låter kanske som ett sidospår – tills man ser kopplingarna:

• Life science, välfärd och e-hälsa: destinationer som utvecklar tillgängliga och trygga besök för seniorer, rehabilitering, hälsoresor, evenemang med medicinska flöden, eller digitala stödtjänster.
• Hållbar livsmedelsförsörjning: gastronomiturism, lokal matproduktion, spårbarhet, minskat svinn i besöksflöden.
• Morgondagens energilösningar: styrning av energi i hotell, arenor och besöksanläggningar med AI-baserad prognos.
• Smart industri: automatisering av servicekedjor, digitala tvillingar för anläggningar, AI-stödd drift.

Två spår i utlysningen – välj spår efter er AI-mognad

Utlysningen har två inriktningar. Jag skulle välja spår utifrån hur ”redo” ni är att leverera nytta inom 12–18 månader.

Spår 1: Innovationskluster och affärsnätverk (indikativ budget 8 miljoner)

Det här spåret passar när ni behöver bygga samverkan och struktur: datadelning, gemensamma testbäddar, kompetensnav, metoder och arbetssätt.

För AI i turism + life science är detta ofta rätt start, eftersom problemen sällan är ”vi saknar en modell”. Problemen är:

• data ligger i silos (bokningssystem, journalsystem, evenemangsdata, transportdata)
• otydliga juridiska ramar (GDPR, personuppgifter, tredjepartsdelning)
• för lite kapacitet att drifta lösningar (MLOps, säkerhet, förvaltning)

Exempel på projektidé som brukar hålla i ansökan:

• En regional AI-testbädd för plats- och hälsodata där destinationer, region/kommun, lärosäte och vårdaktör etablerar:
  • gemensam datamodell (minimalt nödvändiga attribut)
  • rutiner för anonymisering och riskbedömning
  • sandlådemiljö för prototyper (prognoser, rekommendationer, resursplanering)

Det här är samma typ av ”miljöbyggande” som life science ofta gör kring kliniska data – men översatt till besöksflöden och service.

Spår 2: Stärka förutsättningarna för startups och scaleups (indikativ budget 12 miljoner)

Det här spåret passar när det redan finns entreprenörer och en marknadspress. Ni bygger strukturer som gör att unga bolag kan gå från pilot till affär.

I turism är det extra relevant eftersom många aktörer är små och har svårt att köpa in, testa och implementera ny teknik. Här kan projektet skapa inköps- och testkapacitet som sänker trösklarna.

Exempel på upplägg som ger effekt:

• En regional accelerator med 2–3 ”verkliga” problem från destinationer/hotell/arenor och en ”klinisk” disciplin från life science:
  1. Problemdefinition med mätetal (t.ex. beläggningsprognos, kötid, energiförbrukning)
  2. Dataåtkomst med tydliga avtal
  3. 8–12 veckors test
  4. Utvärdering med förutbestämda kriterier
  5. Upphandling/införandeplan

Här blir AI inte en powerpointprodukt. Den blir ett arbetssätt.

Så kopplar du AI inom bioteknik till turism – utan att tappa trovärdighet

Den snabbaste vägen till en stark ansökan är att beskriva en gemensam infrastruktur och metodik som båda sektorerna behöver. Jag brukar formulera det som ”samma kravbild, olika miljö”.

Tre broar som fungerar i praktiken

1. Datakvalitet och spårbarhet

   • Inom bioteknik är spårbarhet standard: versioner, metadata, validering.
   • I turism är det ofta ad hoc. Ett projekt kan etablera data governance som gör AI möjlig på riktigt.

2. Integritet och etik som konkurrensfördel

   • E-hälsa kräver strikt hantering av personuppgifter.
   • Destinationer som hanterar besöksdata smart (minimering, anonymisering, tydlig nytta) får förtroende och bättre samarbeten.

3. Utvärdering som i en klinisk studie – fast för tjänster

   • Definiera primära och sekundära mätetal.
   • Kör A/B-test eller före/efter.
   • Dokumentera bias och målkonflikter.

En mening som brukar landa bra i både turism och life science: ”Utan utvärdering blir AI bara en kostnadspost.”

Konkreta AI-use cases som matchar utlysningen (och går att mäta)

EU-projekt faller ofta på att resultaten blir diffusa. Här är sex use cases som är lätta att knyta till utmaningsområdena och till Agenda 2030-krav om hållbarhet.

1) Prognoser för besöksflöden och bemanning

Svar direkt: AI-prognoser minskar toppar och förbättrar service.

• Input: bokningsdata, eventkalendrar, kollektivtrafik, väder (historiskt)
• Output: bemanningsplaner, öppettider, kapacitetsstyrning
• Mätetal: kötid, personalkostnad per gäst, NKI

2) AI för energieffektiv drift i hotell och arenor

Svar direkt: Prediktiv styrning kan kapa energispill utan att sänka komfort.

• Input: sensorer, beläggning, temperaturzoner
• Output: styrning av ventilation/värme
• Mätetal: kWh per gästnatt, driftstörningar

3) Personalisering och tillgänglighet i digitala gästresor

Svar direkt: Rekommendationsmotorer kan öka intäkter per besök och minska friktion.

• Särskilt relevant när målgruppen är seniorer eller personer med funktionsnedsättning
• Mätetal: konvertering, återbesök, supportärenden

4) Mat- och svinnoptimering i besöksnäringens kök

Svar direkt: Efterfrågeprognoser kan minska svinn och stärka lokal försörjning.

• Input: bokningar, säsong, evenemang
• Output: inköps- och produktionsplan
• Mätetal: svinn i kg/vecka, kostnad per portion

5) AI-stödd triage för evenemang och större besöksflöden

Svar direkt: AI kan stötta trygghet och resursplanering när många människor samlas.

• Koppling till välfärd/e-hälsa: informationsflöden, incidenthantering
• Mätetal: responstid, antal incidenter

6) ”Digital tvilling” av en destination

Svar direkt: Simuleringar gör det enklare att fatta beslut om investeringar och hållbarhet.

• Input: flödesdata, energi, transporter
• Output: scenarier för kapacitet och klimatpåverkan
• Mätetal: CO₂ per besök, trängselindex

Ansökan 2026: det som brukar avgöra om ni får ja

Ni har en kort ansökningsperiod (öppnar 2026-01-13, stänger 2026-02-17). Beslut senast i juni. Då behöver ni förbereda er före julledigheten och komma in i januari med ett nästan färdigt upplägg.

En enkel checklista som sparar veckor

1. Formulera förändringsteorin på en sida

   • Problem → insats → beteendeförändring → effekt

2. Välj 2–3 mätetal som går att följa varje kvartal

   • EU gillar uppföljning, men ännu mer gillar de styrbarhet.

3. Bygg en partnerkedja som faktiskt kan leverera

   • lärosäte (metod/utvärdering)
   • region/kommun (infrastruktur och långsiktighet)
   • företagsfrämjare/science park (rekrytering av företag)
   • företag (pilotmiljö och medfinansiering)

4. Gör hållbarhetsanalysen tidigt

   • inte som en bilaga i slutet
   • våga skriva målkonflikter (t.ex. mer digitalisering kan öka energibehov)

5. Planera likviditeten

   • utbetalning i efterskott kräver buffert
   • förskott kan finnas men ska inte vara ”plan A”

Nästa steg: så blir utlysningen en AI-satsning som ger leads

Om målet är LEADS behöver projektet bli mer än en ansökan – det ska bli en pipeline av företag som vill testa, köpa och skala. Det är där turism och life science kan hjälpa varandra.

Mitt råd är att redan nu (innan 2026-01-13) formulera tre tydliga ”erbjudanden” som ni kan ta till marknaden:

• ”Vi tar in 10 företag i en AI-pilot med mätbara effekter på 12 veckor.”
• ”Vi hjälper er få ordning på data, GDPR och drift – så AI fungerar i vardagen.”
• ”Vi bygger en testbädd där ni kan validera lösningar på samma sätt som i e-hälsa.”

Om ni sitter med en projektidé i Östra Mellansverige: gör den mindre teknisk och mer genomförbar. Och välj ett problem som en destinationchef, en vårdaktör och en startup alla känner igen.

Det som händer när ni gör det? AI blir inte bara något ni ”inför”. Det blir en regional förmåga som fortsätter efter projektet.