AI gör hållbar hotellverksamhet mätbar och lönsam

Att skicka 70% mindre avfall till deponi på ett år är inte ett “trevligt hållbarhetsprojekt”. Det är en hård operativ förbättring som syns i kostnader, inköp och gästupplevelse. När Iberostar nyligen beskrev hur de kombinerar cirkulär ekonomi, klimatåtgärder och naturrestaurering med tydliga nyckeltal blev en sak extra tydlig för mig: hållbarhet i besöksnäringen går från värdeord till styrsystem.

Det här passar perfekt in i vår serie AI inom turism och besöksnäring. För när hållbarhet ska skalas över många hotell, leverantörer och destinationer räcker inte “goda intentioner”. Du behöver data, prognoser och arbetsflöden som faktiskt fungerar i vardagen – i köket kl. 18:30, i inköpet på måndagen och i driftmötet på fredagen. Här blir AI i hotellverksamhet en praktisk motor, inte en teknikdemo.

Varför AI behövs för att skala hållbarhet i hotell

Hållbarhet blir resultat först när den blir styrbar. Det innebär att du kan mäta, prioritera och följa upp – och göra det utan att belasta personalen med ännu en excelfil.

Många hotell fastnar i samma fälla: man testar en åtgärd (t.ex. kompost, energisnåla armaturer, ny leverantörspolicy), men saknar en modell för att förstå var insatsen ger mest effekt och hur den påverkar ekonomi och drift över tid.

AI fyller tre tydliga roller i hållbarhetsarbetet:

1. Upptäcka mönster i avfall, energi, inköp och beläggning som människor missar.
2. Förutsäga behov (t.ex. råvaruvolymer, energitoppar, avfallsflöden) så att du kan planera smartare.
3. Orkestrera samarbeten mellan hotell, leverantörer och kommuner genom gemensamma “roadmaps” och uppföljning.

När Iberostar pratar om transparenta roadmaps och KPI:er är det exakt den typen av struktur som AI kan förstärka – och göra mycket mindre manuell.

Cirkulär ekonomi i praktiken: från avfall till affär

Cirkulär ekonomi i hotell handlar om att minska avfall och samtidigt bygga robustare leverantörskedjor. Poängen är enkel: mindre svinn = lägre kostnad + lägre risk.

I Iberostars exempel ser vi två saker som svenska aktörer kan ta med sig direkt:

• I Quintana Roo samarbetade 20+ hotell med 12 avfallsleverantörer för gemensamma problem och pilotprojekt.
• I Tunisien byggdes lokala kompostsystem tillsammans med myndigheter och lantbrukare.

Det intressanta är inte bara att de gjorde det – utan att de gjorde det på ett sätt som går att upprepa: samarbete + mätning + vardagsrutiner.

AI i köket: den snabbaste vägen till mindre matsvinn

Iberostar beskriver ett AI-drivet verktyg som hjälper kök att mäta och minska organiskt matavfall. Det är ett av de mest lönsamma ställena att börja, eftersom köket är en stor kostnadsdrivare och en stor avfallsproducent.

Så här ser “AI mot matsvinn” ut i praktiken på ett hotell:

• Kameror/vågar registrerar vad som slängs (typ, mängd, tidpunkt).
• Modellen kopplar svinn till beläggning, säsong, meny, evenemang och ibland väder.
• Kökschef får konkreta rekommendationer: justera batch-storlek, ändra upplägg, optimera inköp.

Resultatet blir ofta tre effekter samtidigt:

• Lägre råvarukostnad (mindre överinköp)
• Stabilare kvalitet (mindre “slut i slutet av service” och mindre stress)
• Bättre hållbarhetsutfall som går att rapportera utan gissningar

För svenska hotell är detta extra relevant i december: julbord, konferenser och nyårsarrangemang driver stora variationer. AI kan ta höjd för dessa toppar i stället för att ni chansar.

KPI:er som faktiskt går att styra på

Iberostar lyfter KPI:er för cirkulär ekonomi som exempelvis avfallsdiversion, mängd avfall som “valoriseras” (blir resurs) och hur cirkulära arbetssätt sprids i organisationen.

För att få KPI:er som hjälper (inte bara rapporterar) rekommenderar jag att ni börjar med 5–7 mått:

• Kg matsvinn per gästnatt
• Kostnad för matsvinn per vecka (i kronor)
• Andel avfall sorterat korrekt (kvalitet, inte bara volym)
• Andel lokalt cirkulärt flöde (t.ex. kompost till lokal aktör)
• Inköpsprecision: differens mellan prognos och faktiskt uttag
• CO₂e per gästnatt (energi + inköp om ni kan)

AI gör dessa KPI:er användbara genom att koppla dem till beslut: meny, inköp, bemanning, leverantör.

Klimatåtgärder: från energimål till driftsäkerhet

Klimatarbete i hotell är inte bara en fråga om varumärke. Det är riskhantering. Utsläpp, energipriser och krav från företagskunder (och upphandlare) påverkar beläggning och marginal.

Iberostar beskriver elektrifiering av kök, uppgraderad energiinfrastruktur och skifte till förnybar el – och att vissa hotell i Spanien och Brasilien drivs helt på förnybart.

Så använder hotell AI för energistyrning

AI inom turism handlar inte bara om gästdialog och bokningar. AI för energiförbrukning i hotell är en av de mest direkta investeringarna.

En typisk modell tar in:

• Beläggning per timme/dag
• Bokningsprognoser
• Temperatur, ventilation, värme/kyla-data
• Driftstatus på maskiner (t.ex. kök, tvätt)

Sedan kan den:

• förutse energitoppar
• optimera styrkurvor (HVAC) utan att gäster märker något
• identifiera avvikelser som tyder på fel (t.ex. läckage, ineffektiv drift)

Det ger lägre kostnad och färre driftstörningar. För hotell som vill jobba mot klimatmål (eller krav i upphandling) blir det också enklare att visa siffror som håller.

Finansiering och “skala-problemet”

Iberostar pekar på att övergången inte alltid är enkel där infrastruktur eller policy bromsar förnybart. Svensk kontext har andra förutsättningar, men samma logik gäller: skalning kräver kapital och struktur.

AI kan stärka affärscaset genom att:

• simulera ROI per åtgärd (t.ex. värmepump vs. isolering vs. styrsystem)
• prioritera investeringar baserat på verkliga driftdata
• skapa scenarioanalyser (energipris, beläggningsförändring)

När CFO och driftchef ser samma modell blir beslutet snabbare.

Natur och destinationer: hållbarhet bortom hotellväggarna

Hotell lever på destinationens attraktionskraft. När ekosystem försämras försämras också produkten – stränder, rev, naturupplevelser, vattenkvalitet.

Iberostar beskriver arbete med korallplantskolor, forskningslabb och restaurering av sanddyner och mangrover. De lyfter även ett marint reservat i Jamaica på 3,3 miljoner kvadratmeter, med lokalt inkluderande styrning och nya arbetstillfällen.

Det här är en nyttig påminnelse för svensk besöksnäring: hållbarhet är inte bara “minska plast i minibaren”. Det är destinationsförvaltning.

AI för destinationsdata och samverkan

När många aktörer delar samma strand, fjällområde eller stadskärna blir frågan: hur koordinerar man utan att drunkna i möten?

AI-baserade plattformar kan hjälpa destinationer att:

• samla data från hotell, avfall, transport, evenemang och besöksflöden
• skapa gemensamma dashboards för mål (avfall, energi, vatten, trängsel)
• identifiera var små insatser ger stor effekt (t.ex. justerade hämtintervall för avfall under högsäsong)

Det är här “roadmaps” blir mer än dokument. De blir en gemensam, levande plan med uppföljning i realtid.

Så kommer ni igång: en 30-60-90-plan för AI och hållbar drift

Många vill börja stort. Jag tycker ni ska börja smart.

0–30 dagar: välj ett problem som syns i kassan

• Välj ett fokus: matsvinn eller energistyrning (båda funkar, men börja med ett).
• Sätt en baslinje: 2–4 veckors mätdata.
• Bestäm 3 KPI:er och vem som äger dem.

31–60 dagar: pilota på en enhet och bygg rutinen

• Kör AI-stöd (verktyg eller enkel modell) i ett kök eller en byggnad.
• Gör det till en del av skiftöverlämning/driftmöte.
• Dokumentera vad som ändras i meny, inköp, batchning eller styrkurvor.

61–90 dagar: skala med samarbetet som designprincip

• Lägg till inköp/leverantör i loopen: prognoser → beställning → utfallet.
• Skapa en enkel roadmap för nästa kvartal: 3 åtgärder, ansvar, mål.
• Förbered rapportering mot kundkrav (företagskunder, offentliga upphandlingar).

En bra tumregel: om personalen upplever att det blir “ett system till”, då är implementationen fel designad.

Vad betyder detta för “AI inom turism och besöksnäring” 2026?

2026 blir året då fler i besöksnäringen slutar prata om AI som något för marknadsavdelningen och börjar se det som ett driftverktyg. Iberostars exempel visar att hållbarhet blir kraftfull när den kopplas till operativa team, partnerskap och mätbara mål.

Om ni vill skapa fler leads (och samtidigt få ordning på kostnader) är det här en ovanligt bra kombination: AI som minskar svinn, stärker destinationens kvalitet och gör hållbarhetsdata trovärdig i dialogen med företagskunder.

Vilken del av er drift är mest redo för en AI-pilot redan i Q1 2026: köket, energin – eller samverkan med era lokala partners?