Chytrá trouba, chytré zásoby: AI v retailu potravin

Rok 2025 je pro potraviny zvláštní mix: zákazníci chtějí „rychle, levně a zdravě“, ale zároveň jsou citliví na plýtvání, ceny energií a kvalitu. A přesně tady se začíná ukazovat, proč se vyplatí sledovat i zdánlivě „domácí“ novinky, jako jsou chytré kuchyňské spotřebiče.

Příběh značek Chefman a Chef iQ (za nimi stojí Ralph Newhouse) je dobrý příklad: firma, která kdysi obchodovala s přebytky malých elektrospotřebičů, se postupně posunula k vývoji vlastního hardwaru a pak ještě dál – k propojeným produktům s aplikací a řízeným vařením. V březnu 2024 oznámila chytrou stolní troubu Chef iQ s funkcí horkovzdušného smažení a cenovkou okolo 299 USD. To samo o sobě je zajímavé. Ještě důležitější je ale signál pro celý potravinový řetězec: když „smart“ funkce zlevňují a masově se šíří v kuchyni, stejná logika rychle proniká do výroby, logistiky i maloobchodu.

V rámci série Umělá inteligence v maloobchodu a e-commerce se dnes podíváme na to, co si z chytrých trub a „guided cooking“ může odnést retail a potravinářství – a jak se stejné principy škálování dat a automatizace překlápí do chytrých skladů, predikce poptávky i přesného zemědělství.

Proč je příběh Chef iQ relevantní pro AI v retailu

Chef iQ staví na jednoduché tezi: chytré funkce musí dávat hodnotu za rozumnou cenu. Newhouse v rozhovoru otevřeně říká, že řada značek minula cíl tím, že nabízela drahé „smart“ spotřebiče, u kterých bylo složité zákazníkovi obhájit přidanou hodnotu.

To je překvapivě přesná paralela k tomu, co dnes vídám v maloobchodu a e-commerce:

• AI piloty, které vypadají skvěle na prezentaci, ale nedorazí do provozu (protože integrace na data a procesy je dražší než samotný model).
• Personalizace, která „personalizuje“ jen marketing, ale neřeší dostupnost zboží, substituce ani logistiku.
• Automatizace, která je technologicky hezká, ale ekonomicky nevychází.

Pointa: vítězí ten, kdo zvládne spojit (1) dodavatelský řetězec, (2) produktový design a (3) software tak, aby to mělo jasný dopad na náklad nebo tržbu. Chef iQ ukazuje, že i v konzervativní kategorii (trouby) lze najít prostor, když umíte zlevnit technologii a zjednodušit „value case“.

„Chytré vaření“ jako datový zdroj (a ne jen feature)

Chytré trouby, teploměry a aplikace nejsou jen pohodlná hračka. Z pohledu potravinového ekosystému je to senzorická vrstva, která vytváří data o tom:

• co lidé skutečně vaří (ne jen co si ukládají do košíku),
• kdy vaří (časové vzorce),
• jaké režimy používají (air fry vs. pečení),
• jak často nedokončí recept (frikce a „fail rate“).

Pro retail je to důležité, protože nákupní data sama o sobě neříkají, co se stalo potom. Data z kuchyně doplňují „poslední metr“ potravinového řetězce – moment spotřeby.

Od chytré trouby k chytrým regálům: stejné principy, větší měřítko

Technologicky je rozdíl mezi troubou a skladem obrovský. Principy, které rozhodují o úspěchu, jsou ale podobné: senzory → data → model/řízení → opakovatelnost.

1) Řízené procesy: „guided cooking“ vs. „guided replenishment“

Guided cooking (řízené vaření) je v jádru orchestrace: spotřebič, senzory, obsah (recept) a software vedou uživatele k výsledku.

V retailu existuje analogie: guided replenishment (řízené doplňování) a guided picking (řízené vychystávání). Místo „teplota a čas“ pracujete s:

• předpovědí poptávky (forecast),
• minimální zásobou (safety stock),
• dodacími lhůtami,
• substitucemi,
• promo kalendářem.

Když to funguje, výsledkem není „hezčí dashboard“. Výsledkem je:

• méně out-of-stock,
• méně přebytků,
• nižší odpisy,
• vyšší obrat na m².

A stejně jako u spotřebiče: pokud je to drahé a složité, uživatel to obejde.

2) „Soft close“ a brushless motor jako metafora pro provozní detaily

V článku zazní konkrétní prvky nové trouby: tiché dovírání dvířek, DC bezkartáčový motor, dotykový displej, konektivita přes aplikaci. Zní to jako drobnosti, ale právě ty často rozhodují o adopci.

V AI pro retail to bývá stejné. Rozhodují detaily typu:

• jak rychle se načte doporučení pro store managera,
• jestli se dá jedním klikem vytvořit objednávka,
• jak často model „kecá“ a kolik práce stojí oprava,
• jestli systém umí vysvětlit, proč doporučuje víc banánů a míň rajčat.

AI, která šetří 2 minuty denně na prodejně, vyhraje nad AI, která teoreticky zlepší forecast o 1 %, ale nikdo jí nevěří.

Co to říká o budoucnosti potravin: od kuchyně k farmě a výrobě

Tahle část je pro kampaň Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství klíčová: inovace v kuchyni často předběhne inovaci na poli, protože je blíž zákazníkovi a je jednodušší ji distribuovat. Ale jakmile se standardizuje, začne tlačit zpět do upstreamu.

Od „smart cooking“ k přesnému zemědělství

Jakmile máte lepší signál poptávky (a ještě lépe – signál spotřeby), můžete stabilněji plánovat:

• výsevy a sklizně,
• skladování,
• smluvní produkci,
• logistiku chlazeného řetězce.

To je přesně to, co dělá precizní zemědělství: optimalizuje vstupy (voda, hnojiva, pesticidy) a načasování prací podle dat. Rozdíl je, že místo senzorů v troubě máte:

• satelitní snímky,
• půdní senzory,
• meteorologická data,
• variabilní aplikaci.

Stejná matematika, jiné prostředí.

Od chytré trouby k chytré výrobě (smart food manufacturing)

V potravinářství se AI nejrychleji prosazuje ve třech oblastech:

1. Kontrola kvality (computer vision) – detekce vad, barvy, tvaru, cizích částic.
2. Optimalizace výroby – plánování šarží, spotřeba energie, minimalizace prostojů.
3. Sledovatelnost a predikce ztrát – lepší řízení expirací a teplotních řetězců.

Chytré spotřebiče k tomu přidávají tlak: zákazník si zvykne, že „technologie pomáhá“. A to zvedá očekávání i u produktů – od QR informací po stabilnější kvalitu.

Praktické dopady pro e-commerce a maloobchod (konkrétně)

Pokud řešíte AI v retailu potravin, inspirace z Chef iQ se dá přetavit do velmi praktického checklistu. Tady je to, co bych zavedl jako první, pokud chci výsledky do 8–12 týdnů (ne do roka).

1) Predikce poptávky, která bere v úvahu realitu (ne jen historii)

Základní forecast „podle prodejů“ naráží na problém: prodeje jsou zkreslené tím, co bylo na skladě a jaké byly ceny. Lepší model typicky přidává:

• promo a slevové mechaniky,
• dostupnost (stockouts),
• lokální události a sezónnost (Vánoce, Silvestr, začátek roku),
• počasí u citlivých kategorií,
• substituce.

V prosinci 2025 je sezónnost extrémní: cukroví, alkohol, dárkové balíčky, vyšší domácí vaření. Právě teď se ukazuje, jestli váš forecast umí prosincový chaos – nebo jen průměruje minulost.

2) Personalizace, která respektuje zásoby a expirace

Nejčastější chyba: doporučování produktů bez vazby na sklad a expiraci. U potravin to bolí dvojnásob.

Co funguje:

• personalizované nabídky „z toho, co je skutečně dostupné“,
• zvýraznění produktů s kratší expirací (tam, kde to dává smysl a je to férově komunikováno),
• chytré balíčky (např. „na nedělní oběd“), které reflektují lokální zásoby.

3) Řízení plýtvání jako KPI, ne CSR

Když Chef iQ mluví o tom, že drahé produkty se špatně obhajují, v retailu je to stejné: AI projekt musí mít jasné KPI.

U potravin jsou nejlepší KPI tyto:

• odpisy a markdowny (v Kč i %),
• out-of-stock rate,
• dostupnost top SKU,
• přesnost objednávek,
• produktivita práce (např. čas doplňování, vychystávání).

Plýtvání je nákladová položka, ne jen hezké téma do výroční zprávy.

„People also ask“: otázky, které slýchám nejčastěji

Má chytrý spotřebič opravdu něco společného s AI v zemědělství?

Ano. Spojuje je datová smyčka: senzory → rozhodnutí → optimalizace. Kuchyně je „malý provoz“, farma a továrna jsou „velký provoz“.

Proč se chytré produkty prosazují spíš v kuchyni než na prodejně?

Protože v kuchyni je kratší rozhodovací řetězec: jeden uživatel, jeden nákup, okamžitý efekt. V retailu musíte vyhrát nad procesy, IT integracemi a změnou chování personálu.

Co je nejrychlejší AI use-case v potravinové e-commerce?

Personalizace napojená na dostupnost a predikci poptávky. Pokud doporučujete správné věci ve správný čas a máte je skladem, obvykle to jde poznat rychle.

Kam to směřuje v roce 2026: „built-in“ myšlení i pro retail

Newhouse naznačil, že Chef iQ míří i na vestavné trouby v roce 2026. To je zajímavé nejen produktově, ale i strategicky: vestavba znamená, že technologie je „součástí infrastruktury“, ne doplněk.

Stejný posun čeká AI v retailu a potravinářství. Přestane to být sada experimentů a stane se to součástí core systémů:

• objednávky,
• pricing,
• řízení zásob,
• plánování výroby,
• logistika.

Až bude AI „vestavěná“, přestanete řešit, jestli ji používáte. Budete řešit, jestli funguje.

Pokud jste v potravinářství, zemědělství nebo retailu a máte pocit, že AI je buď moc drahá, nebo moc abstraktní, berte si inspiraci z Chef iQ: vyhrává ten, kdo technologii zjednoduší, zlevní a přilepí ji přímo na proces.

Co by mě zajímalo od vás: kde ve vašem potravinovém řetězci dnes nejvíc „skřípe dvířko“ – ve forecastu, v zásobách, nebo v posledním kilometru k zákazníkovi?