AI för hållbara hotell: mindre svinn, lägre energi

70 % mindre avfall till deponi på ett år. Det är den typen av siffra som sticker ut, inte för att den låter “snäll”, utan för att den påverkar både kostnader, leveransrisker och destinationens attraktionskraft. När hotellkedjor som Iberostar dessutom kopplar på AI i köken för att mäta och minska matsvinn blir det tydligt: hållbarhet i besöksnäringen har lämnat powerpointstadiet.

I den här delen av vår serie ”AI inom turism och besöksnäring” tittar jag på hur hållbarhetsarbete kan bli mer konkret och lönsamt när det backas upp av data, automatisering och bättre beslutsstöd. Iberostars resa visar en sak väldigt klart: systematik slår kampanjer. Och AI är ofta det som gör systematiken möjlig i praktiken.

Hållbarhet i hotellbranschen är en driftfråga – inte PR

Hållbarhet fungerar när det behandlas som drift: mål, ansvar, uppföljning, förbättringscykler. Iberostar beskriver hållbarhet som en transformation med öppna “roadmaps” och tydliga KPI:er, vilket är en ovanligt pragmatisk hållning i en bransch som annars lätt fastnar i fina formuleringar.

Det här är viktigt för svenska aktörer också. Svenska destinationer har ofta hög ambition och starkt varumärke, men förlorar ibland tempo när arbetet blir projektbaserat (”nu gör vi ett initiativ”). AI och dataplattformar passar perfekt för att göra hållbarhet till vardagsarbete: mäta, förutse, optimera.

Tre skäl till att driftperspektivet vinner

• Kostnadskontroll: Energi, avfall och inköp är stora poster. Optimering märks i resultatet.
• Riskhantering: Klimat, vattenstress och leveransstörningar påverkar allt från menyer till försäkringspremier.
• Gästförväntningar: Fler vill ha rimlig transparens och konkreta bevis, inte allmänna löften.

En bra tumregel: Om ni inte kan mäta det veckovis per hotell (eller åtminstone månadsvis), så är det fortfarande mer ambition än styrning.

Cirkulär ekonomi + AI: från soprum till affärsvärde

Cirkulär ekonomi blir lönsam när avfall ses som en resursström: vad uppstår, var uppstår det, varför uppstår det – och vem kan använda det? Iberostar beskriver samarbeten med avfallsleverantörer och lokala aktörer, till exempel kompostering med jordbruk i Tunisien och gemensamma “roadmaps” i Quintana Roo.

Det som gör det extra intressant i ett AI-perspektiv är att cirkularitet är datatungt. För att lyckas i skala behöver du standardiserad kategorisering, kvalitet i registrering och snabb återkoppling till driftteamet. Här är AI mer än “automation”; det är ett sätt att göra mönster synliga.

Praktiskt: så kan AI minska matsvinn i hotellkök

Iberostar använder ett AI-verktyg som hjälper kök att mäta och minska organiskt matsvinn. Den typen av lösning kan sättas upp på flera nivåer:

1. Mätning vid källan: Kamera/våg + AI som klassar svinn (tillagningssvinn, buffésvinn, tallrikssvinn).
2. Orsaksanalys: AI hittar återkommande mönster (t.ex. vissa rätter, veckodagar, konferensflöden).
3. Rekommendationer: Förslag på portionsstorlekar, prep-volymer och menyjusteringar.
4. Inköpsoptimering: Prognoser kopplade till beläggning, event och säsong ger mindre överlager.

För många hotell är “första vinsten” inte att bygga avancerade modeller, utan att få konsekvent data. När ni kan lita på siffrorna blir förbättringsarbetet snabbt.

KPI:er som faktiskt styr beteende

Vill ni göra cirkulär ekonomi operativt (inte bara en ambition) fungerar följande KPI:er bra:

• Kg matsvinn per gästnatt (och uppdelat på buffé/tallrik/produktion)
• Avfallsgrad (kg) per omsatt krona i F&B
• Andel avfall som materialåtervinns/komposteras
• Andel lokala cirkulära samarbeten (antal och volym)

När dessa KPI:er dessutom visualiseras per team och skift blir det en ledningsfråga på riktigt.

Energi, elektrifiering och smart styrning – där AI ger snabb ROI

Iberostar lyfter elektrifiering av kök, energiinfrastruktur och förnybar el som centrala klimatåtgärder, med exempel på hotell i Spanien och Brasilien som drivs helt av förnybar energi. Det är en bra påminnelse: klimatarbete handlar ofta om teknikskiften + driftoptimering.

För svensk besöksnäring, där elmixen redan är relativt fossilfri, blir fokus ofta:

• att sänka total energianvändning (kWh)
• att kapa effekttoppar (dyrt och belastar nätet)
• att styra värme/kyla smartare i fastigheter med varierande beläggning

Här gör AI mest nytta i energifrågan

Svar först: AI ger mest nytta när den kopplar ihop beläggning, väder, event och fastighetsstyrning i samma modell.

Konkreta tillämpningar:

• Prediktiv HVAC-styrning: Rummen och gemensamma ytor värms/kyldes efter faktiskt behov, inte fasta scheman.
• Beläggningsdriven ventilation: Sensorer + AI minskar luftflöden när ytor står tomma.
• Lastbalansering i kök och tvätt: Maskiner körs när elpriser och effektuttag är lägre.
• Underhåll som förhindrar slöseri: AI hittar avvikelser (t.ex. läckande ventiler, felkalibrerade givare) innan de blir dyra.

En sak jag sett fungera väl är att börja med en “energi-heatmap” per byggnad och dygnstimme. Den visar direkt var ni ska gräva vidare – och gör det lättare att motivera investeringar.

Natur och destinationer: AI som verktyg för risk, planering och trovärdighet

Iberostar beskriver arbete med korallplantskolor, forskning och restaurering av mangrover och sanddyner, plus ett marint reservat i Jamaica på 3,3 miljoner kvadratmeter och upp till 11 nya jobb kopplade till lokal förvaltning. Poängen är större än enskilda projekt: naturen är en produktionsfaktor i turism.

För hotell och destinationer är naturrestaurering inte bara “välgörenhet”. Det kan minska risk:

• stormskador och erosion (t.ex. mangrover/dyner)
• förlorad badvattenkvalitet
• attraktionskraft för snorkling/dykning
• konflikter med lokala näringar

AI i destination stewardship: vad betyder det i praktiken?

Svar först: AI gör natur- och destinationsarbete skalbart genom att sammanföra data från många källor och ge tidiga varningar.

Exempel som även svenska destinationer kan använda:

• Bildanalys för kust- och erosionsmonitorering (drönare/satellit + AI)
• Prognoser för besökstryck i känsliga områden (bokningsdata + väder + evenemang)
• Vattenkvalitetslarm (sensorer + avvikelsemodeller)
• Resursplanering för naturguider, städning och kollektivtrafik efter faktiskt flöde

Det mest underskattade värdet? Transparens. När ni kan visa data över tid blir det lättare att få med kommun, markägare och lokala företag på samma plan.

Samarbeten och datadelning: där de flesta kör fast

Iberostar betonar att deras “roadmaps” är avsiktligt transparenta för att visa prioriteringar och var samarbete behövs. Jag håller helt med om riktningen. Men här kommer den jobbiga sanningen: samarbete kräver kompatibla data och tydliga regler.

Om ni vill bygga ett AI-stött hållbarhetsarbete med leverantörer, avfallsbolag, fastighetsägare och destinationer, behöver ni ta tre beslut tidigt:

1. Vilka datastandarder gäller? (enheter, kategorier, tidsupplösning)
2. Vem äger datat och vem får använda det till vad?
3. Hur skyddar ni integritet och affärskänslighet?

En enkel modell: “minsta gemensamma dataset”

Börja med ett dataset som alla kan leverera utan att bygga om hela organisationen:

• Beläggning per dygn (anonymiserat på behov)
• Energi per dygn och effekttoppar
• Matinköp per kategori
• Matsvinn och avfall per kategori
• Viktiga driftavvikelser (t.ex. larm, temperaturavvikelser)

När det sitter kan ni lägga på mer detaljer och mer avancerade modeller. Det är så ni undviker att AI blir ett pilotprojekt som aldrig når drift.

Snabbstart: 30 dagar för att få AI och hållbarhet att hänga ihop

Om ni jobbar i hotell, resorts, camping eller större besöksmål och vill komma igång utan att göra det krångligt, är detta upplägget som oftast fungerar:

1. Välj ett område: matsvinn eller energi (inte båda samtidigt).
2. Sätt en tydlig baslinje: 4 veckor mätning med samma metod.
3. Utse en ägare i driften: inte bara hållbarhetsansvarig.
4. Skapa en veckorytm: 20 minuter uppföljning per enhet.
5. Testa en åtgärd i taget: ändrad buffélogik, portionsstandard, styrkurva för ventilation.
6. Räkna på effekten i kronor: det bygger internt stöd snabbare än snygga rapporter.

När ni kan visa en konkret effekt (t.ex. färre kilo svinn per gästnatt eller lägre effekttopp) blir nästa steg – investering i verktyg, integrationer och mer AI – mycket enklare.

Nästa steg för svensk besöksnäring

AI inom turism och besöksnäring handlar inte bara om chatbots och bokningsflöden. Den största, mest stabila nyttan finns ofta i det som gästen knappt ser: mindre svinn, smartare energistyrning, bättre inköp och mer motståndskraftiga destinationer.

Iberostars exempel visar att hållbarhet och lönsamhet faktiskt kan dra åt samma håll – men bara om arbetet är mätbart, återkommande och integrerat i driften. AI är inte magi. Det är verktyget som gör förbättringar möjliga i stor skala.

Vill du att vi hjälper dig ta fram en enkel pilotplan för AI-driven minskning av matsvinn eller energianvändning (inklusive KPI:er, datakrav och uppskattad affärseffekt)? Hör av dig, så tar vi det från nuläge till första resultat.

Vad skulle göra störst skillnad hos er redan Q1 2026: att kapa matsvinnet i köket eller att pressa ned effekttopparna i fastigheten?