Robotické doručení jídla: co přinese e‑shopům v Česku

V říjnu 2024 odstartoval v Tallinnu projekt, který stojí za pozornost i mimo svět food delivery. Evropská platforma Bolt napojila do své aplikace autonomní doručovací roboty Starship. Na papíře to vypadá jako „jen další způsob doručení“. Ve skutečnosti je to učebnicový příklad, jak AI v logistice posouvá maloobchod a e‑commerce: rychleji, levněji na posledním kilometru a s menšími ztrátami v řetězci.

Pro české e‑shopy s potravinami, dark story, malé řeznictví s rozvozem i pro značky, které řeší „farm to table“, je to signál: poslední kilometr se začíná automatizovat stejným tempem, jakým se automatizují sklady. A kdo se na to připraví, bude mít v roce 2026–2027 výraznou výhodu.

Níže rozebírám, co přesně partnerství Bolt × Starship ukazuje, jaké metriky v robotickém doručení dávají smysl, kde jsou reálné limity (počasí, regulace, UX) a jak si z toho vzít praktický plán pro české prostředí.

Co se vlastně stalo: Bolt + Starship jako model „AI doručení“

Bolt spustil v Tallinnu doručování z vybraných prodejen Bolt Market pomocí robotů Starship. Deklarovaný dosah služby je až 180 000 obyvatel v rámci města a roboti obsluhují doručení v okruhu zhruba 3 km. Každý robot uveze přibližně tři tašky nákupu a zákazník si v aplikaci zvolí volbu „robot delivery“, robota si u domu „odemkne“ a vyzvedne objednávku.

Starship zároveň není nováček: uvádí přes 7 milionů doručení a více než 14 milionů km napříč zhruba 100 lokalitami. Důležitá je i poznámka o úrovni autonomie: platforma dlouhodobě operuje s vysokou mírou samostatnosti (v praxi s dohledem na dálku), tedy nejde o „hračku do PR“.

Robotické doručení není trik. Je to nový logistický kanál – podobně jako výdejní boxy před pár lety.

Pro naši sérii „Umělá inteligence v maloobchodu a e‑commerce“ je to přímý zásah do témat jako řízení kapacit, predikce poptávky, optimalizace tras, snížení nákladů na last mile a zlepšení zákaznické zkušenosti.

Proč to dává ekonomický smysl: last mile je nejdražší část

Nejdražší a nejméně předvídatelný kus logistiky je poslední kilometr. Doručování jídla a potravin má navíc specifika: krátké časové okno, teplotní režimy, vysokou citlivost zákazníka na zpoždění a velký podíl „malých košíků“ (nižší marže na objednávku).

Robotický chodník (sidewalk) model míří přesně na segment, kde je lidský kurýr relativně nákladný:

• krátké trasy v husté zástavbě,
• vysoká frekvence objednávek,
• opakující se vyzvednutí z jednoho místa (market/dark store),
• objednávky, které se vejdou do menšího objemu.

Kde do toho vstupuje AI (a proč nejde jen o robota)

Robot je viditelná část. Skutečná hodnota je v tom, že se propojí AI plánování v aplikaci a ve skladu/prodejně:

1. Predikce poptávky (kdy budou špičky a co se bude objednávat).
2. Orchestrace flotily (kolik robotů poslat do kterého místa, aby nevznikaly fronty).
3. Optimalizace vychystávání (rychlost kompletace košíku musí ladit s příjezdem robota).
4. Dynamické sliby doručení (ETA, dostupnost kapacity, volba okna).

Pokud vám to připomíná precizní zemědělství: je to podobná logika. Na poli optimalizujete vstupy podle dat; v doručení optimalizujete kapacitu a trasování podle poptávky a provozu.

Co to znamená pro potraviny „od farmy na stůl“

V kampani „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ se často mluví o výnosech, senzorice a řízení zásob. Jenže zákazník hodnotí celý zážitek až doma u dveří.

Robotické doručení může v praxi zlepšit tři věci, které potravináře bolí:

1) Méně zkaženého zboží díky kratšímu času mimo chlad

U čerstvých produktů (mléčné, maso, hotová jídla) je kritické, jak dlouho jsou mimo kontrolované podmínky. Když doručení zvládnete rychleji a předvídatelněji, klesá riziko reklamací a vyhozených položek.

2) Stabilnější logistika pro lokální producenty

Lokální farmy a výrobci často nemají vlastní rozvoz nebo je drahý. Pokud e‑shop nebo marketplace nabídne nový kanál doručení na krátké vzdálenosti (typicky městské čtvrti), může to otevřít model: „vyrobím lokálně, dodám lokálně“ – bez nutnosti udržovat flotilu aut.

3) Přesnější plánování výroby a přípravy

Když máte spolehlivější last mile, můžete si dovolit přesnější just‑in‑time režim (například u hotových jídel). AI v e‑commerce (predikce objednávek) a AI v logistice (kapacita doručení) se tím spojí do jednoho systému.

Jak by robotické doručení fungovalo v Česku: realita, ne marketing

Nejdřív přímá věta: Ne, robot doručení není pro každé město a každou čtvrť. Ale v Česku existuje několik typických scénářů, kde to dává smysl.

Kde to může fungovat dobře

• Hustá městská zástavba s kvalitními chodníky a přechody (Praha – širší centrum, Brno, část Ostravy, Plzeň).
• Sídliště a rezidenční bloky s opakujícími se trasami (robot se „naučí“ prostředí a provozní režim).
• Campusy a areály (nemocnice, univerzity, business parky) – méně chaosu, jasné trasy.
• Dark store / micro‑fulfillment v dosahu 2–3 km, kde je vysoká frekvence.

Kde to naráží

• Zima a údržba chodníků: sníh, led, posyp. V prosinci (a právě teď, 21.12.2025) je to v ČR velmi praktický problém. Robotická flotila potřebuje jasná pravidla, kdy službu stopnout.
• Vandalismus a bezpečnost: vyžaduje kombinaci kamer, geofencingu, alarmů a rychlého vzdáleného zásahu.
• UX u zákazníka: „musím sejít dolů“. U částí zákazníků je to OK (rychlost/novinka), u jiných to bude bariéra.
• Regulace a odpovědnost: kdo ručí při kolizi, jak se řeší přechody, provozní řád měst.

Tady mám jasný názor: robotické doručení se v Česku nejdřív prosadí tam, kde už dnes fungují výdejní boxy a rychlá doručení do 30–60 minut. Zákazník je tam zvyklý na „operativní“ doručovací model.

Jak poznat, že je váš e‑shop připravený: metriky a checklist

Robotické doručení je logistika řízená daty. Pokud nemáte v pořádku základní metriky, robot jen zviditelní chaos.

6 metrik, které bych sledoval jako první

1. Podíl objednávek do 3 km od pobočky/dark storu (cílově vysoký).
2. Průměrná velikost košíku (objem/tašky) – zda se vejde do kapacity.
3. Čas vychystání (picking time) a jeho variabilita.
4. On‑time delivery rate (doručeno v slíbeném okně).
5. Reklamace na kvalitu čerstvých položek (teplota, záměna, poškození).
6. Náklad na doručení na objednávku vs. marže (bez toho se rozhoduje naslepo).

Rychlý provozní checklist (co musí sedět)

• Máte přesné skladové zásoby v reálném čase (aby se nestalo, že robot veze náhrady)?
• Umíte v aplikaci nabídnout volbu doručení podle kapacity (robot/kurýr/box)?
• Máte nastavený proces pro neúspěšné doručení (zákazník nepřijde, špatná adresa)?
• Umíte operativně řešit výjimky: rozbité zboží, zpoždění, uzavírky?

Co si z partnerství Bolt × Starship odnést jako praktický plán

Z praxe e‑commerce projektů jsem si odnesl, že nejrychlejší vítězství nejsou v „koupíme robota“. Jsou v tom, že si připravíte data, procesy a nabídku pro zákazníka.

1) Začněte mapou poptávky, ne technologií

Vytáhněte data objednávek za posledních 90–180 dní a udělejte:

• heatmapu doručovacích adres,
• košík podle kategorií (hotové jídlo vs. potraviny),
• špičky (čas/den),
• míru nedoručení.

Pokud nemáte „3km clustery“, robotika nebude dávat smysl.

2) Navrhněte hybridní doručovací mix

Robot doručení je skvělé jako jedna volba v košíku – ne jako jediná cesta. Ideální mix v městské části typicky vypadá:

• robot pro krátké vzdálenosti a menší košíky,
• kurýr pro velké košíky a složité adresy,
• box/point pro zákazníky, kteří chtějí cenu a flexibilitu.

AI tady pomáhá rozhodnout, komu nabídnout co (podle adresy, košíku, času a kapacity).

3) U čerstvých potravin zaveďte „kvalitativní SLA“

Většina e‑shopů řeší jen čas. U potravin to nestačí. Nastavte interní SLA typu:

• maximální čas mimo chlazení,
• pravidla balení,
• kontrola substitucí,
• fotodokumentace u citlivých položek.

Když potom přidáte autonomní doručení, máte méně překvapení.

4) Počítejte se sezónností (prosinec je extrém)

V prosinci se mix objednávek mění: víc „rychlých nákupů“, více pečiva, více dárkových balíčků, víc špiček. Autonomní flotila musí umět říct „dnes ne“ a systém musí automaticky přepnout na jiné kanály.

Silný e‑commerce provoz není ten, který nikdy neselže. Je to ten, který rychle přepíná režimy.

Mini Q&A: otázky, které si v týmu položit hned teď

Nahradí roboti kurýry?

Ne v dohledné době. Roboti snižují tlak na špičky a obslouží „snadné“ doručení. Lidé zůstávají pro velké objednávky, schody, komplikované lokality a výjimky.

Je to hlavně o ekologii?

Ekologie je příjemný efekt, ale adopci obvykle rozhoduje ekonomika a spolehlivost. Pokud robotická trasa stojí méně než lidský kurýr a drží ETA, služba se rozšíří.

Proč by to mělo zajímat zemědělství?

Protože ztráty a nespokojenost často vznikají až na konci řetězce. AI v pěstování a AI v doručení jsou dvě části téže rovnice: dodat kvalitní produkt včas, s minimem odpadu.

Co udělat příští týden (pokud chcete z tohohle tématu leady)

Jestli provozujete e‑shop s potravinami, retail síť nebo marketplace, nejrychlejší krok je interní audit:

1. Vyberte 1–2 lokality, kde je nejvyšší hustota objednávek do 3 km.
2. Změřte reálný čas vychystání a jeho variabilitu (ne odhad, ale data).
3. Spočítejte náklad na doručení na objednávku včetně reklamací.
4. Navrhněte „hybridní mix“ a pravidla přepínání kapacit.

Pokud chcete, dá se to zvládnout bez velkých investic – často stačí zpřesnit data a procesy, aby vůbec šlo autonomní doručení smysluplně pilotovat.

Robotické doručení, které teď zkouší Bolt se Starship, je hlavně připomínka: AI v maloobchodu a e‑commerce nekončí doporučováním produktů. Končí až u dveří zákazníka. Který krok ve vašem doručování je dnes největší brzda – rychlost kompletace, kapacita kurýrů, nebo práce s výjimkami?