AI v nákupech: chytré vozíky mění celý potravinový řetězec

Většina lidí bere nákup jako „poslední kilometr“ potravinového řetězce. Jenže právě tady se rozhoduje o marži, odpadu i loajalitě – a data z prodejen často určují, co se bude pěstovat, vyrábět a vozit. Když velcí hráči typu Instacart posouvají svůj technologický stack směrem k AI v maloobchodu, není to kosmetika. Je to signál, že se z nákupu stává datová disciplína.

Instacart v roce 2023 představil balík novinek pro svůj obchodní ekosystém: od white‑label platformy pro e‑commerce přes AI vyhledávání až po funkce pro chytrý nákupní vozík (Caper Cart). Dnes, na konci roku 2025, to působí ještě aktuálněji: potraviny zdražují, zákazník je citlivější na akce a prodeje, a obchodníci řeší dostupnost i přebytky. Já v tom vidím praktickou lekci pro každého, kdo řeší AI v zemědělství a potravinářství: vítězí ten, kdo propojí data od pole až k pokladně.

Proč je chytrý vozík víc než „cool“ vychytávka

Chytrý nákupní vozík je ve skutečnosti mobilní senzorická platforma v místě, kde zákazník dělá rozhodnutí. Nejde jen o to, že „ušetří čas“ nebo umožní samoobslužné placení. Jde o to, že vozík dokáže spojit tři světy do jedné zkušenosti: online seznam, in‑store navigaci a personalizované nabídky.

Z pohledu AI je to zásadní: prodejna přestává být slepým místem. Online e‑commerce běžně měří vyhledávání, kliky, konverze a opuštěné košíky. Klasická kamenná prodejna dlouho viděla hlavně to, co prošlo pokladnou. Chytré vozíky a propojené aplikace to mění – a dávají obchodníkům data, se kterými lze řídit:

• dostupnost a doplňování zboží (kde zákazníci hledají, ale nenacházejí),
• optimalizaci sortimentu (co se kupuje společně, co nefunguje),
• plánování promo akcí (co funguje na cenu vs. co na pohodlí),
• snižování plýtvání (rychlejší reakce na pomalé obrátky).

V českém kontextu to naráží na realitu různých formátů (diskonty, supermarkety, menší městské prodejny). Ale princip je stejný: kdo zlepší rozhodování v prodejně, ovlivní i upstream – výrobu a logistiku.

Made‑to‑order přímo z vozíku: nenápadná změna provozu

Jedna z nejzajímavějších funkcí, kterou Instacart u chytrých vozíků komunikoval, je možnost objednat pultové a zakázkové položky (např. lahůdky, sendviče, dorty) přímo z vozíku.

To zní jako pohodlí pro zákazníka, ale pro obchod je to hlavně:

• vyrovnání špiček (objednávky přichází průběžně, ne až „na pultu“),
• menší fronty a lepší propustnost,
• lepší plánování výroby čerstvých položek během dne,
• více dat o poptávce v čase.

A teď ten přesah do zemědělství a potravinářství: když se čerstvá výroba v prodejně začne řídit přesnější poptávkou, tlak na dodavatele se mění. Méně „odhadů“, více plánování. Čerstvé kategorie (pečivo, lahůdky, maso) jsou typicky místa s nejvyšší ztrátovostí kvůli expiraci – a zároveň místa, kde AI umí udělat rychlý rozdíl.

White‑label e‑commerce: proč obchodníci chtějí kontrolu nad zákazníkem

Instacart dlouhodobě posouvá narrativ od „služby osobního nákupčího“ k roli technologického partnera. White‑label platforma typu Storefront dává obchodníkům možnost provozovat online prodej pod vlastní značkou, ale s využitím strojového učení, katalogu, vyhledávání a provozních nástrojů.

Tahle změna má jednoduchou logiku: vztah se zákazníkem je aktivum. Věrnostní program, nákupní historie, preference, reakce na promo – to jsou data, která určují budoucí příjem.

V praxi to znamená, že moderní potravinářský retail bude tlačit na:

1. sjednocený pohled na zákazníka (aplikace, e‑shop, prodejna),
2. jednotnou cenovou a promo logiku napříč kanály,
3. přímé napojení na věrnostní karty (u nás extrémně důležité),
4. řízení zásob v reálném čase.

Propojení online seznamu s uličkami v prodejně

Konkrétní „malá“ funkce, která má velký dopad: třídění nákupního seznamu podle uliček a zvýraznění akcí v prodejně.

Tohle je AI v maloobchodu v té nejpraktičtější podobě. Ušetří minuty zákazníkovi, ale také:

• zvyšuje pravděpodobnost, že zákazník koupí více položek z akce,
• snižuje frustraci („kde to je?“),
• zlepšuje kvalitu dat o tom, co zákazníci opravdu hledají.

Pro obchodníky v ČR je to navíc nástroj, jak vytěžit investice do věrnostních programů: když aplikace ví, kdo jste a co běžně kupujete, umí nabídku personalizovat bez toho, aby působila „příliš šmírácky“. Klíč je v transparentnosti a v tom, aby sleva byla opravdu relevantní.

Generativní AI ve vyhledávání: méně klikání, více záměru

Instacart přidal generativní (konverzační) vyhledávání do digitálního i „in‑store“ prostředí aplikace. V praxi to znamená, že zákazník nepíše jen název produktu, ale popisuje záměr: rychlá večeře, bezlaktózová snídaně, pečení na vánoce, levné svačiny do školy.

Když to funguje dobře, generativní AI dělá tři věci:

• překládá záměr do košíku (ne jen do seznamu výsledků),
• pracuje s omezeními (alergeny, dieta, rozpočet),
• navrhne substituce při nedostupnosti.

V prosinci to dává zvláštní smysl: sezónní nákupy jsou chaotické, lidé improvizují, a dostupnost některých položek je proměnlivá. Dobré AI vyhledávání nezvyšuje jen konverzi – snižuje i tlak na personál a počet „neúspěšných nákupů“.

Praktická metrika: co má smysl měřit už při pilotu

Pokud jste retailer nebo výrobce, který dodává do řetězců, generativní AI v nákupním toku má měřitelné dopady. Doporučuji sledovat hlavně:

• Search-to-cart rate (kolik vyhledávání končí vložením do košíku),
• substitution acceptance rate (kolik náhrad zákazník přijme),
• promo uplift u personalizovaných kuponů (proti kontrolní skupině),
• out-of-stock frustration index (např. počet opakovaných vyhledání stejné položky),
• čas nákupu u uživatelů s navigací vs. bez ní.

Tohle nejsou akademické metriky. Jsou to ukazatele, které se dají převést na peníze: menší ztráty, vyšší obrat, lepší loajalita.

Incentivy v košíku: kupony, body a „mikro-chování“

Instacart u chytrých vozíků zmiňuje možnost dávat incentivy (kupony, body) za konkrétní akce – například za vyzkoušení vozíku poprvé nebo za přidání vybraných položek.

Tady se často chybuje. Mnoho firem nastaví incentivy tak, že jen „překupují“ už existující nákup (dají slevu člověku, který by to koupil i tak). Správně nastavená AI‑podpora má odměňovat změnu chování, která má obchodní hodnotu:

• vyzkoušení privátní značky,
• nákup celé receptové sady (vyšší průměrná hodnota košíku),
• volba substituce místo odchodu bez nákupu,
• nákup položek s krátkou expirací (řízení odpadu).

Z pohledu potravinářství je extrémně zajímavé poslední téma: dynamické incentivy pro snížení plýtvání. Pokud prodejna ví, že určitá šarže končí, může nabídnout cílenou slevu zákazníkům, u kterých je vysoká pravděpodobnost nákupu. To je efektivnější než plošná „žlutá nálepka“ pro všechny.

Co si z toho má odnést zemědělství a potravinářství

Chytré vozíky a AI vyhledávání nejsou jen retailová hračka. Jsou to nástroje, které posouvají celý systém směrem k řízení podle poptávky. Když se zlepší přesnost poptávkových signálů, stane se několik věcí najednou:

• výroba dostává stabilnější plán,
• logistika méně „hasí požáry“,
• klesá objem odpadu,
• roste tlak na transparentní data o původu a kvalitě.

V praxi to pro dodavatele a producenty znamená, že budou častěji slyšet požadavky typu:

1. lepší datové popisy produktů (alergeny, nutriční hodnoty, udržitelnost, původ),
2. standardizace katalogů (aby AI vyhledávání dávalo smysl),
3. připravenost na rychlejší promo cykly (cílené kampaně místo plošných),
4. spolehlivost dodávek (protože out-of-stock je dnes měřitelný a viditelný).

Jestli něco v roce 2025 platí dvojnásob, pak tohle: Data o tom, co lidé skutečně kupují a proč, jsou nejcennější vstup pro plánování potravinového řetězce.

Jak začít: 6 kroků pro retailery a značky (bez velkých slibů)

Nejrychlejší cesta k výsledkům nebývá „nakoupit AI“. Je to dát do pořádku tok dat, cíle a provoz. Tohle je postup, který se mi osvědčil v projektech kolem AI v e‑commerce:

1. Zmapujte tření v nákupu: kde lidé ztrácí čas, kde odcházejí bez položky, kde vznikají fronty.
2. Sjednoťte produktová data: názvy, kategorie, alergeny, varianty, obrázky, dostupnost. AI bez katalogu je jen drahá náhoda.
3. Začněte jedním use casem: např. substituce při nedostupnosti nebo navigace v prodejně.
4. Pilotujte s kontrolní skupinou: bez A/B testování nepoznáte, jestli to vydělává.
5. Napojte věrnostní program: bez identity zákazníka bude personalizace slabá.
6. Měřte dopad na odpad a dostupnost: to jsou náklady, které se často „schovají“ mimo marketing.

Dobrá AI v maloobchodu není o tom, že zákazník uvidí víc doporučení. Je o tom, že prodejna začne dělat méně chyb.

Kam to míří v roce 2026: prodejna jako datové centrum

Směr je jasný: prodejny se mění na omnichannel uzly a technologie typu chytrých vozíků propojuje online a offline do jedné zkušenosti. Do roku 2026 čekám větší tlak na tři oblasti:

• privátní AI modely nad vlastními daty (kvůli ceně i soukromí),
• automatizované doplňování a predikce podle lokální poptávky,
• personalizaci bez „creepy“ efektu – relevantní, ale s jasnými pravidly.

V rámci naší série Umělá inteligence v maloobchodu a e‑commerce je tohle přesně ten typ příběhu, který propojuje technologii s realitou provozu. A hlavně: ukazuje, že AI v potravinách nezačíná na poli ani nekončí ve skladu. Často začíná v uličce mezi pečivem a mléčnými výrobky.

Pokud řešíte AI projekty v retailu, potravinářství nebo v navazující logistice a chcete to pojmout jako lead‑generující iniciativu (ne jako experiment do šuplíku), napište si zadání: kde přesně vzniká ztráta a jaké rozhodnutí má AI zlepšit? Odtud se dá velmi rychle dojít k pilotu, který má ekonomický smysl.