AI i besöksnäringen: så bygger ni samverkan som ger effekt

Svenska besöksmål och turistföretag pratar ofta om AI som något man “ska ta tag i”. Men det är sällan tekniken som stoppar utvecklingen. Det som bromsar är nästan alltid bristen på samverkan, dataflöden och gemensamma arbetssätt.

Det är därför Tillväxtverkets satsningar på systemutvecklande samverkansinsatser och direkta företagsinsatser är extra relevanta för turism och besöksnäring. Jag är övertygad om att de som vinner 2026–2029 inte är de som jagar flest AI-verktyg, utan de som bygger stabila samarbeten mellan destinationer, kluster, akademi och företag – och använder AI där den faktiskt gör nytta.

Den här artikeln visar hur ni kan tänka om ni vill driva digital omställning i besöksnäringen med AI, med utlysningens logik som ryggrad: resultatkedjor, regionalt samspel och tydlig nytta för små och medelstora företag.

Varför samverkan är den verkliga AI-frågan i turismen

AI blir värdefull först när den får tillgång till bra data och en tydlig process att förbättra. I besöksnäringen ligger data ofta i silos: bokningssystem, PMS, eventkalendrar, kollektivtrafik, väder, besöksräknare, recensioner och kundtjänst.

Konsekvensen är välkänd:

• Destinationer marknadsför samtidigt men utan gemensam målgruppslogik.
• Hotell och attraktioner ser efterfrågan “för sent” och hinner inte prissätta eller bemanna rätt.
• Gästen får en fragmenterad upplevelse: flera appar, flera biljetter, flera kundtjänster.

Här är en viktig princip jag ofta återkommer till:

AI i turism handlar mindre om att “införa AI” och mer om att bygga ett system som gör lärande möjligt.

Tillväxtverkets fokus på att koppla ihop regionala innovationsmiljöer över gränserna passar därför perfekt för turismens behov – särskilt när målet är att stärka små och medelstora företags förmåga.

Vad finansieringen i praktiken kan möjliggöra för besöksnäringen

Poängen med en samverkansutlysning är att ni kan bygga det som enskilda aktörer sällan klarar själva: gemensamma strukturer, testmiljöer, metodik och kunskapsöverföring.

I besöksnäringen blir det ofta tre typer av satsningar som faktiskt får effekt.

Direkta företagsinsatser: AI som löser vardagsproblem

Direkta insatser ska märkas i företaget, inte bara i en rapport. För turism kan det handla om korta, konkreta utvecklingsspår där företag får stöd av experter, forskare eller inkubator.

Exempel på AI-nära företagsinsatser:

1. Efterfrågeprognoser för bemanning och inköp

   • Kombinera bokningsdata, evenemang, helgdagar och historik.
   • Mål: färre övertidstimmar, minskat svinn, jämnare service.

2. Dynamisk paketering och merförsäljning

   • Rekommendationsmotor som föreslår aktiviteter baserat på säsong, sällskap och preferenser.
   • Mål: högre intäkt per gäst, bättre spridning till mindre aktörer.

3. Kundtjänst som hanterar toppar utan att tappa ton

   • AI-stöd för svar på vanliga frågor, avbokningsregler, tillgänglighet och vägbeskrivning.
   • Mål: kortare svarstid, mer tid till komplexa ärenden.

4. Flerspråkig kommunikation som håller kvalitet

   • AI-stöd för webb, menyer, skyltning och informationsmaterial.
   • Mål: bättre konvertering internationellt och färre missförstånd.

Utveckling av stödstrukturer: gör AI “beställningsbart”

Stödstrukturer är det som gör att nästa företag slipper börja från noll. Här kan destinationer, kluster, regioner, universitet och företagsfrämjare skapa gemensamma resurser.

Bra stödstrukturprojekt i turism brukar innehålla:

• Gemensam metod för datadelning (vad, hur, varför, ansvar)
• Mallpaket för AI-caser (problemformulering, data, KPI:er, riskanalys)
• Test- och demonstrationsmiljöer (t.ex. “smart destination-labb”)
• Kompetensinsatser som bygger intern förmåga, inte bara konsultberoende

Det låter torrt, men effekten blir konkret: AI-projekt går från “pilot i periferin” till en del av den operativa vardagen.

Så designar ni ett projekt som faktiskt blir beviljat (och gör nytta)

Beviljade projekt är tydliga med tre saker: mål, kedja och genomförbarhet. Det räcker inte att skriva “vi ska digitalisera” eller “vi vill använda AI”. Ni behöver visa att ni kan driva beteendeförändring och skapa mätbara resultat.

Bygg runt en förändringsteori som turismfolk förstår

Förändringsteori ska svara på varför ni tror att en aktivitet leder till effekt. För besöksnäringen kan en enkel, stark logik se ut så här:

• Om vi samlar flera innovationsmiljöer och destinationer kring samma datamodell…
• …och testar AI-stöd i riktiga processer (prognos, paketering, kundtjänst)…
• …då minskar ledtider, ökar precision i planering och förbättras gästupplevelsen…
• …vilket ger mer konkurrenskraft och bättre lönsamhet för små och medelstora företag.

Gör den mätbar. Välj 3–5 KPI:er ni kan följa kvartalsvis, exempelvis:

• Svarstid i kundtjänst (minuter/timmar)
• Beläggningsgrad eller intäkt per tillgängligt rum/objekt
• Konverteringsgrad i bokning
• Andel automatiserade arbetsmoment i administration
• NPS eller betyg i recensioner (med tydlig mätmetod)

Tänk “minst tre innovationsmiljöer” som en styrka, inte ett hinder

När projekt ska involvera flera innovationsmiljöer över regiongränser är det lätt att det blir mötestungt. Motmedlet är att organisera samverkan kring en gemensam produkt.

I turism kan “produkten” vara:

• en gemensam dataplattform för efterfrågesignaler
• en standard för hur boknings- och aktivitetsdata delas
• en destinationgemensam AI-assistent (med lokalt innehåll)

När alla bygger samma sak, med lokala variationer, blir samverkan praktisk.

Välj statsstödslogik tidigt – annars får ni backa i budgeten

AI-projekt faller ofta på otydlighet kring vilka aktiviteter som faktiskt gynnar företag och hur. Bestäm tidigt om ni primärt gör:

• försumbart stöd (de minimis) till många företag med begränsat stödvärde, eller
• FoU-stöd där företag har tydliga FoU-kostnader och test/demonstration, eller
• systemutvecklande samverkan där nyttan sprids brett och publiceras.

Min erfarenhet: turismprojekt mår bra av att kombinera systemutvecklande samverkan (gemensamma metoder och data) med direkta företagsinsatser (snabba, mätbara case). Men då måste ni hålla isär aktiviteter och kostnader.

Konkreta AI-caser som passar samverkansprojekt 2026–2029

De bästa AI-casen i besöksnäringen är de som gör planering och gästresa smartare utan att kräva perfekta system från start. Här är fem spår som går att paketera som arbetspaket i ett genomförandeprojekt.

1) “Efterfrågetornet”: gemensamma signaler för hela destinationen

Koppla ihop data som redan finns (bokningar, event, trafik, väder, skollov) och skapa en gemensam vy. AI används för att:

• förutse toppar och dalar
• föreslå bemanningsnivåer
• varna för risk för överbeläggning eller köbildning

Effekt: bättre resursutnyttjande och mindre stress i frontlinjen.

2) Smarta paketeringar som ger fler säsonger, inte bara fler klick

AI kan föreslå paketeringar baserat på:

• målgruppens beteende
• tillgänglighet hos små aktörer
• väder- och säsongslogik

Effekt: högre intäkt per gäst och bättre spridning av flöden över året.

3) AI för intern effektivitet i små företag (där tiden tar slut först)

I små turistföretag är administration en flaskhals. Satsa på AI-stöd för:

• standardiserade offerter och gruppbokningar
• schemaläggning
• sammanställning av gästfeedback

Effekt: frigjord tid till värdskap och produktutveckling.

4) Tillgänglighet och likabehandling byggt i lösningen

Det här är inte en “bonus”. Det är en kvalitetsfråga. AI-caser kan inkludera:

• bättre information om tillgänglighet (ramper, allergier, ledsagning)
• flerspråkiga och lättlästa versioner av guider
• konsekvensanalys av vilka som nås av marknadsföring

Effekt: fler kan delta, och servicen blir mer konsekvent.

5) Kompetenslyft som faktiskt sitter kvar efter projekttiden

Planera för att utbilda roller, inte bara personer:

• “AI-ansvarig” på destinationsbolag
• “data steward” i kluster/inkubator
• processägare hos företagsfrämjare

Effekt: mindre beroende av enskilda eldsjälar och externa konsulter.

Vanliga frågor jag får från besöksnäringen (och raka svar)

Behöver vi en stor dataplattform för att börja med AI?

Nej. Börja med 1–2 datakällor och ett tydligt beslut. Skala sedan när ni ser effekt.

Är det bättre att satsa på kundnära AI eller intern effektivitet?

Intern effektivitet först, kundnytta direkt efter. När interna processer fungerar blir kundupplevelsen stabilare och mer personlig.

Hur undviker vi att samverkan blir “pratprojekt”?

Bygg runt en gemensam leverans var 90:e dag. Demo, siffror, lärdomar. Repetera.

Nästa steg: så positionerar ni er för digital omställning med AI

Besöksnäringen har en fördel som många branscher saknar: ni sitter på upplevelser som kan förbättras snabbt när data och samverkan fungerar. Men ni måste våga prioritera det tråkiga: struktur, ansvar, mätning och gemensamma arbetssätt.

Om ni vill använda finansiering för att driva AI i turism och besöksnäring framåt, börja med att formulera ett projekt som:

• kopplar ihop minst tre relevanta innovationsmiljöer över regiongränser
• har 2–3 tydliga AI-caser med mätbara KPI:er
• bygger stödstrukturer som lever vidare efter 2029

Vilken del av gästresan i er destination skulle ge störst effekt om ni kunde förutse efterfrågan, automatisera rutinfrågor och paketera smartare – redan innan sommarsäsongen 2026 drar igång?