AI och EU-stöd: stärk turismens konkurrenskraft i NMS

30 miljoner kronor. Så stor var den preliminära budgeten i Tillväxtverkets utlysning för att stärka små och medelstora företags konkurrenskraft i Norra Mellansverige (Dalarna, Gävleborg och Värmland). Och även om utlysningen stängde 2025-09-16 är den fortfarande högintressant för alla som jobbar med regional utveckling: den visar exakt vad som premieras när EU-medel ska omsättas i faktisk tillväxt.

För turism- och besöksnäringen i Norra Mellansverige är budskapet tydligt: konkurrenskraft byggs genom digitalisering, hållbar omställning och innovationsförmåga. Min ståndpunkt är att AI inte ska behandlas som ett separat “teknikspår” vid sidan av verksamheten. AI ska sitta i kärnan av hur man planerar, säljer, bemannar och levererar upplevelser – och det är här kopplingen till vår serie om AI inom logistik och supply chain blir konkret.

Vad utlysningen säger mellan raderna: det ni mäts på

Utlysningens specifika mål var att stärka små och medelstora företags tillväxt och konkurrenskraft. Men det verkliga urvalet sker på hur ni gör det: genom förändringsteori, hållbarhetsanalys, mätbara indikatorer och ett upplägg som klarar statsstödsregler.

För en destination, ett kluster eller en innovationsaktör som vill lyfta turismföretag innebär det här fyra kravbilder som återkommer i nästan alla liknande satsningar:

1. Tydlig resultatskedja: insatser → prestationer → kortsiktiga effekter → beteendeförändring.
2. Kostnadseffektivitet och likviditet: EU-stöd betalas ofta ut i efterskott, så projekt måste tåla kassaflödet.
3. Hållbarhet på riktigt: ekonomisk, social och miljömässig dimension ska integreras, inte “bockas av”.
4. Systemperspektiv: att stärka stödstrukturer (rådgivning, metoder, samverkan) värderas högt, inte bara enskilda punktinsatser.

Översatt till turism: det räcker inte att “införa en chatbot” eller “köra en kurs i digital marknadsföring”. Ni behöver visa hur insatsen förändrar flöden och beslut i vardagen: beläggning, inköp, bemanning, energi, transporter, kunddialog, tillgänglighet och uppföljning.

Varför AI är så relevant för turismens logistik (och inte bara marknadsföring)

AI i besöksnäringen hamnar ofta i ett smalt fack: sociala medier, språk och kundservice. Det är en miss.

Den största lönsamhets- och hållbarhetsvinsten i turism kommer ofta från det som liknar klassisk supply chain:

• Efterfrågeprognoser (när kommer gästerna, hur många, vilka behov?)
• Kapacitetsplanering (personal, öppettider, bokningsregler)
• Inköp och lager (mat, förbrukningsvaror, säsongsutrustning)
• Transport- och flödesoptimering (shuttles, leveranser, avfall, tvätt)
• Resursoptimering (energi, vatten, städning)

AI fungerar som “beslutsmotor” när ni har många variabler: väder, evenemang, sportlov, flyg- och tågkapacitet, elpriser, bemanning, leverantörstider och kundbeteenden. Precis det som kännetecknar turism i en vinterregion veckan före jul, eller sportlovstopparna i februari.

Ett konkret exempel: beläggning som styr hela kedjan

Säg att ett hotell i Dalarna har 70 rum, restaurang och spa. Beläggningen styr allt:

• hur mycket frukost som ska köpas in
• hur många som ska jobba i reception och städ
• när tvätt och leveranser ska ske
• hur mycket energi som behövs

En enkel AI-modell (ofta räcker det med en bra prognosmodell) kan kombinera historik, bokningsläge, lokala event och väderdata och ge en prognos per dag och segment (familj, konferens, internationellt). Den prognosen kan sedan automatisera rekommendationer:

• inköpsnivåer
• schemaläggning
• dynamiska avbokningsregler
• prissättning inom givna ramar

Resultat: mindre svinn, färre brandkårsutryckningar, jämnare arbetsmiljö och bättre marginal.

Så bygger ni ett EU-projekt som faktiskt hjälper turismföretag

Utlysningen betonade att projekt ofta bör ägas av aktörer i det företags- och innovationsfrämjande systemet, medan företag gärna deltar och/eller medfinansierar. Det är logiskt: ett AI-initiativ i turism kräver metodik, datastöd och juridik som många små företag inte kan bära själva.

Här är ett upplägg jag sett fungera väl när målet är både konkurrenskraft och hållbar tillväxt.

1) Välj en huvudspår: direkta insatser eller stödstrukturer

Direkta insatser till företag passar när ni vill få snabb effekt i många verksamheter.

Utveckling av stödstrukturer passar när ni vill att regionen ska kunna göra detta långsiktigt: metoder, verktyg, kompetens och samverkan.

I praktiken kan ni kombinera – men välj ett huvudspår tidigt, annars blir indikatorer och uppföljning röriga.

2) Definiera 3–4 “AI-nyttor” som går att mäta

Mätbarhet avgör om projektet upplevs seriöst. För turism och supply chain är följande nyttor både relevanta och mätbara:

• Minskat matsvinn (%) i restaurang och frukost
• Ökad träffsäkerhet i efterfrågeprognos (%) jämfört med nuläge
• Minskade akutinköp/expressleveranser (antal)
• Minskad energiförbrukning per gästnatt (kWh)
• Högre beläggningsgrad i lågsäsong (procentenheter)

Ni behöver inte lova mirakel. Ni behöver visa att ni kan mäta före/efter och koppla till aktiviteter.

3) Gör datafrågan tråkigt tydlig

De flesta AI-projekt faller inte på modellen, utan på datan. Svara tidigt på:

• Vilka system finns (PMS/bokning, kassasystem, schemaläggning, energisystem)?
• Vem äger datan och hur delas den?
• Hur hanteras personuppgifter och åtkomst?
• Vilken miniminivå krävs för att ett företag ska kunna delta?

Bra EU-projekt gör detta till en gemensam standard: mallar, datadelningsavtal, enkla exportformat, utbildningspaket.

4) Bygg förändringsteorin runt beteenden – inte teknik

Förändringsteori blir ofta en skrivbordsprodukt. Gör den handfast:

• Om vi ger företagen prognoser och inköpsrekommendationer varje vecka
• och vi tränar chefer i att faktiskt använda dem i planeringsmötet
• då minskar svinn och övertid
• vilket stärker lönsamheten och frigör tid för produktutveckling

Den här logiken är betydligt mer övertygande än “AI ska implementeras”.

Fem AI-spår som passar turism i Dalarna, Gävleborg och Värmland

Utlysningen efterfrågade gröna och hållbara affärsmodeller, stärkt innovationskraft och ett samverkande företagsfrämjande system. Här är fem spår som naturligt möter de kraven – och som ligger helt i linje med AI inom logistik och supply chain.

1) Prognoser för bokning och bemanning

Det snabbaste sättet att förbättra marginalen är att matcha bemanning mot efterfrågan.

• Prognoser per dag/vecka
• Rekommenderade bemanningsnivåer
• Stöd för säsong och evenemang

2) Inköpsoptimering och minskat svinn

Matsvinn är både kostnad och hållbarhetsfråga.

• Förbrukningsprognoser (frukost, á la carte)
• Beställningsrekommendationer
• Avvikelseanalys (varför svinn uppstår)

3) Transport- och flödesoptimering i destinationer

För skidorter, naturdestinationer och evenemang blir transporter snabbt en flaskhals.

• Optimerade shuttle-rutter
• Samlastning av leveranser
• Smarta fönster för avfall och tvätt

4) Dynamisk kapacitet för upplevelser

Guidade turer, uthyrning, liftkort, spa och museer har kapacitetsgränser.

• Prediktion av köer och belastning
• Bokningsregler som jämnar ut toppar
• Rekommenderade alternativa tider och aktiviteter

5) Stödstruktur: regional “AI-verkstad” för besöksnäringen

Det här är min favorit, eftersom den skapar varaktighet.

• Gemensamma mallar, dataformat och KPI:er
• Juridiskt stöd (inkl. statsstöd och upphandling)
• Testmiljöer och sandlådor
• Kompetensprogram för rådgivare och företag

Det gör att nästa projekt blir billigare, snabbare och bättre.

Vanliga fallgropar (och hur ni undviker dem)

Här är tre misstag jag ser om och om igen när AI kopplas till regionala satsningar.

“Vi ska köpa ett system”

Att köpa teknik utan arbetssätt ger kortvarig effekt. Kräv alltid ett moment för processförändring: hur planering, inköp och schemaläggning faktiskt ska göras annorlunda.

“Alla ska vara med”

Ambition är bra, men spretighet dödar resultat. Börja med en tydlig målgrupp, till exempel:

• boendeanläggningar med restaurang
• aktivitetsbolag med bokningssystem
• destinationsbolag med transportflöden

Skala sedan.

“Hållbarhet skrivs i slutet”

Hållbarhet ska synas i budget och aktiviteter: utbildning, mätning, uppföljning, energidata, svinnloggning. Annars märks det direkt.

En bra tumregel: om hållbarhetsmålet inte påverkar hur ni planerar verksamheten varje vecka, då är det inte integrerat.

Nästa steg: så förbereder ni er inför kommande utlysningar

Även om just den här utlysningen är stängd, kommer liknande möjligheter tillbaka i olika former. För att stå redo behöver ni inte en färdig ansökan – ni behöver ett färdigt case.

Gör det här under Q1 2026:

1. Kartlägg 10–20 turismföretags mest kostsamma flaskhalsar (bemanning, svinn, transporter, energi).
2. Bestäm 3 KPI:er ni kan mäta på 12 veckor.
3. Bygg en minimal datapipeline (även om det är export till CSV i början).
4. Formulera en förändringsteori på en sida.
5. Skissa medfinansiering tidigt (offentligt/privat) så att likviditeten håller.

Om ni gör det nu, blir nästa finansieringsfönster en möjlighet – inte en stress.

AI i turism handlar i praktiken om att få bättre kontroll på flöden: gäster, varor, personal och resurser. Det är supply chain, fast med upplevelser som slutprodukt. Och när Norra Mellansverige vill bredda näringslivet och stärka export och etableringar är det precis den typen av praktisk konkurrenskraft som gör skillnad.

Vilket flöde i er verksamhet skulle ge störst effekt att förutsäga och planera bättre redan innan nästa högsäsong?