Fem frågor och svar om AI i EU-ansökningar

EU-ansökningar är ofta komplexa, tidskrävande och kräver noggrannhet. Men vad händer när AI kommer in i bilden? Vi har samlat fem vanliga frågor – och svar – om hur AI kan användas för att effektivisera och förbättra ansökningsarbetet.

1. Hur kan AI hjälpa i ansökningsprocessen?

AI kan effektivisera flera delar av processen, från att analysera utlysningstexter till att generera utkast på projektbeskrivningar. Genom att exempelvis mata en AI med en projektidé och relevanta programkrav kan den hjälpa till att formulera en strukturerad och relevant ansökan. Dessutom kan AI identifiera nyckelord och språkliga mönster från tidigare beviljade ansökningar, vilket ökar chanserna att uppfylla bedömningskriterierna.

2. Kan AI ersätta det mänskliga arbetet i en ansökan?

Tekniskt sett – ja, men kvaliteten blir troligtvis inte tillräckligt hög för att ansökan ska lyckas.

I praktiken är svaret just nu: Nej, men AI kan avlasta, effektivisera och fylla kompetens- och färdighetsgap i teamet. AI kan snabbt generera textförslag, analysera tidigare projekt och föreslå formuleringar som följer utlysningens krav. Däremot behövs mänsklig expertis för att säkerställa att ansökan har rätt strategisk inriktning, är trovärdig och knyter an till organisationens långsiktiga mål.

AI är ett verktyg – inte en ersättare. Fokusera på de moment där du skapar störst värde och låt AI komplettera ditt arbete på områden du vill ha hjälp.

3. Hur säkerställer man att AI-genererade texter håller kvalitet?

Det finns tre viktiga steg:

1. Tydliga prompts – Ju mer specifik input AI får, desto mer träffsäker blir texten.
2. Manuell granskning – AI kan producera text snabbt, men den behöver alltid redigeras för att säkerställa tydlighet och relevans.
3. Jämförelse med tidigare ansökningar – AI kan analysera framgångsrika ansökningar och säkerställa att språket och argumentationen ligger i linje med vad som efterfrågas.

Det är dock missvisande att se dessa som tre separata punkter – manuell granskning och analys av tidigare ansökningar är helt beroende av att man bemästrar steg 1.

4. Vilka delar av en ansökan är AI särskilt bra på?

AI är särskilt användbar för att:

• Generera utkast på projektbeskrivningar och sammanfattningar
• Strukturera och analysera ansökningstexter
• Skapa listor med krav och kriterier från utlysningstexter
• Föreslå förbättringar genom att jämföra med tidigare beviljade ansökningar

Den mänskliga delen behövs framför allt för att sätta strategisk riktning, säkerställa anpassning till organisationens mål och bygga starka partnerskap.

Sist men inte minst behövs en människa för att planera och driva arbetet.

5. Vad är nästa steg för AI i ansökningsarbetet?

Framöver kan vi förvänta oss mer avancerade AI-verktyg som inte bara assisterar vid skrivande utan även analyserar sannolikheten för finansiering baserat på tidigare ansökningar. AI kan också bli en allt viktigare del av samarbetsprocessen genom att hjälpa projektpartners att harmonisera sina bidrag och skapa en mer sammanhållen ansökan.

En möjlig framtid är Agentic AI, där flera AI-agenter samarbetar för att skapa och strukturera ansökningsunderlag. En sådan process skulle kunna automatisera stora delar av ansökningsarbetet och generera genomarbetade underlag utifrån data och tidigare erfarenheter. Det skulle dock kräva omfattande kunskap, tillgång till rätt data och en förståelse för hur resultaten ska tolkas och användas.

Den utvecklingen är spännande, men eftersom den ännu inte är tillräckligt tillgänglig och praktisk för dagens ansökningsprocesser, är den intressant men inte prioriterad just nu.

Oavsett vad nästa steg är behövs både organisationer och individer som kan öka sin kapacitet att använda AI.