Autonomní prodejna na kolech: AI mění nákup potravin

Mobilní mini-market, který si „přivoláte“ stejně snadno jako taxi, zní jako futuristická hračka. Jenže realita je mnohem praktičtější: jakmile se z pojízdné prodejny stane plnohodnotně autonomní retailový uzel, začne měnit logistiku, dostupnost potravin i to, jak se plánuje výroba a zásoby v celém řetězci.

Robomart představil koncept Robomart Haven – pojízdnou prodejnu, do které může zákazník vejít a nakoupit. Zásadní detail: Haven má být plně bez řidiče a má pojmout přes 300 SKU a „tisíce kusů“ produktů. Firma současně oznámila seed investici 2 miliony USD a navázala na dosavadní trakci: 7 partnerů a závazek na 106 jednotek starší generace (Oasis).

V našem seriálu „Umělá inteligence v maloobchodu a e-commerce“ beru Haven jako případovou studii, protože dobře ukazuje, že AI v retailu není jen o doporučování produktů. Jde o řízení zásob, predikci poptávky, minimalizaci odpadu a propojení s výrobou potravin – a to je přesně ten most směrem k zemědělství a potravinářství.

Proč autonomní pojízdná prodejna dává ekonomicky smysl

Nejde o „další formu rozvozu“. Je to mikro-prodejna s vlastním sortimentem, která přijede tam, kde se poptávka zrovna objeví.

Klasický retail bojuje se stejnými problémy roky: vysoké náklady na provoz, tlak na marže, fluktuace personálu, a hlavně nejistá poptávka, která vede k přebytkům a odpisům. Pojízdná prodejna to řeší tím, že:

• zmenší „prodejní plochu“ na účelný výběr,
• přesune část skladové logiky z centra do „posledních kilometrů“,
• a dovolí přesněji měřit, co se prodává v konkrétní ulici, čtvrti nebo firemním kampusu.

U Haven je navíc podstatné, že má podporovat více teplotních režimů (ambient, chlazené, mražené, i ohřev). To je rozdíl proti starší verzi Oasis, která typicky obsluhovala jeden režim (např. mražené pro zmrzlinu). Pro potraviny je teplotní diverzita klíčová: umožní míchat sortiment a zvýšit průměrnou hodnotu košíku.

„Store-hailing“ jako nový distribuční kanál

Model přivolání prodejny („store-hailing“) mění logiku dostupnosti. V praxi to může znamenat:

• vyšší dostupnost čerstvých potravin v místech, kde se nevyplatí kamenná prodejna,
• lepší obsluhu okrajových částí měst nebo obcí,
• flexibilní zásobování během špiček (akce, sport, festivaly).

A teď to nejdůležitější: jakmile je provoz autonomní, začne dávat smysl nasadit vozidla i tam, kde by řidič tvořil velkou část nákladů.

Jakou roli v tom hraje AI (a proč je to víc než autonomní řízení)

Autonomní řízení je jen jedna část skládačky. Skutečný přínos pro potravinový řetězec je v tom, že pojízdná prodejna se chová jako senzor a akční člen zároveň: sbírá data o poptávce a současně na ni okamžitě reaguje.

AI typicky řídí čtyři vrstvy:

1. Predikce poptávky v mikro-lokalitách – co se prodává v konkrétním místě a čase.
2. Dynamické doplňování zásob – kdy a čím doplnit, aby nedošlo k vyprodání ani k expiraci.
3. Optimalizace trasy a rozvrhu – pojízdná prodejna se přesouvá tam, kde je nejvyšší pravděpodobnost nákupu.
4. Personalizace a pricing – nabídka v aplikaci může reflektovat preferencí zákazníka i lokální kontext.

Tohle je přesně ta část, kde se AI v maloobchodu potkává s AI v zemědělství: když umíte předvídat poptávku po konkrétních položkách (např. mléčné výrobky, hotová jídla, ovoce), můžete přesněji plánovat výrobu, balení i distribuci.

Pojízdná prodejna není jen „poslední míle“. Je to datový uzel, který zpřesňuje plánování od farmy až po lednici.

Praktický dopad: méně odpadu, méně výpadků

U potravin je hlavní problém jednoduchý: buď zboží dojde (ztracené prodeje), nebo zboží zbyde (odpisy). AI v řízení zásob se snaží trefit kompromis. Pojízdná prodejna má výhodu v tom, že:

• má menší sortiment (snazší řízení),
• rychleji se přeuspořádá podle dat,
• a může fungovat jako „přesun zásob“ mezi oblastmi v rámci dne.

Pro český kontext si to představte třeba takhle: dopoledne obsluha kancelářských lokalit (svačiny, obědy, nápoje), odpoledne sídliště (večeře, pečivo, mléko), večer zastávka u sportoviště (nápoje, protein, rychlé snacky). AI z toho postupně udělá rutinu.

Co to znamená pro zemědělství a potravinářství: propojení „farm to fridge“

Autonomní retail je často prezentovaný jako inovace pro zákazníka. Ve skutečnosti může mít ještě větší dopad směrem dozadu – na dodavatele, výrobce a primární produkci.

1) Přesnější plánování výroby a balení

Jakmile máte detailní data z mikro-prodejen (co se prodalo, kdy, v jaké kombinaci, jak rychle), můžete:

• zmenšovat série u čerstvých položek,
• měnit gramáže a multipacky podle reálné spotřeby,
• a lépe plánovat sezónní výkyvy.

V prosinci (a obecně v zimě) typicky roste poptávka po trvanlivějších položkách, teplých jídlech, pečivu a „rychlých večeřích“. Mobilní prodejna s možností ohřevu to může promítnout do sortimentu v řádu dnů, ne měsíců.

2) Kratší logistický řetězec pro vybrané položky

U některých produktů (např. lokální pečivo, mléčné, hotová jídla, saláty) může pojízdná prodejna fungovat jako pohyblivý výdejní bod s častějším doplňováním. To zkracuje dobu mezi výrobou a nákupem – a to je u čerstvosti zásadní.

3) „Chytré“ doplňování jako signál pro agritech

V agritech se řeší predikce výnosu, plán závlah, ochrana plodin. V retailu se řeší predikce prodeje a zásob. Když se tyto modely propojí, vzniká uzavřená smyčka:

• pole/skleník dodá očekávaný objem,
• retail (včetně mobilních prodejen) dodá očekávanou poptávku,
• logistika optimalizuje tok,
• a odpad i ztráty se snižují.

Tahle integrace je těžká organizačně, ale technologicky je už dnes reálná.

Co si z Robomartu mohou vzít české firmy (retail, food, agri)

Ne každý bude stavět autonomní prodejnu. Ale principy, které za tím stojí, jsou použitelné skoro pro každého, kdo prodává nebo vyrábí potraviny.

Rychlý checklist: kde začít s AI v potravinovém retailu

Pokud řešíte dostupnost, zásoby nebo odpisy, zaměřil bych se na tyto kroky:

1. Sjednoťte data o prodeji a zásobách (POS, sklad, expirace) – bez toho AI nepomůže.
2. Zaveďte predikci poptávky na úrovni lokality a času (den v týdnu, hodina, akce).
3. Automatizujte doplňování alespoň u top 50 položek (největší dopad na dostupnost).
4. Modelujte odpisy: které položky nejčastěji končí ve slevě nebo v odpadu a proč.
5. Testujte mikro-sortiment (menší, ale lépe řízený) – to je nejbližší analogie k pojízdné prodejně.

Konkrétní příklady využití (bez autonomních aut)

V českém prostředí často dává dřív smysl než autonomie samotná:

• mobilní výdejní místa u firemních areálů nebo kampusů,
• „dark store“ pro rychlé doručení s AI řízením zásob,
• chytré lednice/vending v kancelářích s predikcí doplnění,
• regionální spolupráce s výrobci (pekařny, mlékárny) založená na sdílení poptávkových dat.

Až pak přichází na řadu otázka autonomie. Most k inovaci vede přes data, ne přes hardware.

Nejčastější otázky, které si firmy kladou (a jasné odpovědi)

Je autonomní prodejna spíš retail nebo logistika?

Je to obojí. Nejlépe funguje, když se řídí jako retail (sortiment, marže, košík) a zároveň jako logistika (trasa, doplňování, kapacita).

Co rozhoduje o úspěchu: vozidlo, nebo software?

Software. Vozidlo je nosič. Hodnota je v tom, jak dobře umíte předpovídat poptávku, řídit zásoby a zlevnit provozní náklady.

Má to dopad na udržitelnost?

Ano, pokud se správně řídí zásoby. Největší potenciál je ve snížení potravinového odpadu a ve zkrácení doby od výroby k nákupu u čerstvých položek.

Kam to míří v roce 2026: AI retail jako součást potravinových systémů

Robomart Haven má být dostupný pro retail partnery od roku 2025. To je dobrá připomínka, že velké změny v potravinách nejsou přes noc: vyžadují homologace, bezpečnost, provozní disciplínu a spolehlivost.

Zároveň ale platí: jakmile se autonomní prodejna začne chovat jako standardní kanál, začne na ni navazovat všechno ostatní – plánování výroby, B2B distribuce, optimalizace chlazeného řetězce i personalizace nabídky. Pro „Umělou inteligenci v maloobchodu a e-commerce“ je tohle důležitý milník: AI přestává být jen nadstavba e-shopu a stává se řídicím systémem potravinového toku.

Pokud dnes řešíte AI v retailu nebo potravinářství, doporučuji dívat se na podobné koncepty ne jako na exotiku z veletrhu, ale jako na test budoucnosti: kdo zvládne data, zásoby a automatizaci, ten bude mít v příštích letech nižší náklady a méně ztrát.

Co by ve vašem byznysu přineslo větší efekt už během 90 dnů: lepší predikce poptávky, nebo automatizované doplňování zásob u nejprodávanějších položek?