AI a alternativní proteiny: proč hype nestačí

Plant-based burgery měly „položit“ masný průmysl. Nestalo se. A upřímně – je dobře, že se o tom mluví nahlas.

Když se na začátku roku zvedla vlna reakcí na mediální text o tom, že rostlinné maso je prý „propadák“, nebyl to jen spor o dvě značky. Byl to střet mezi slibem rychlé změny jídelníčku a realitou spotřebitelských návyků, ceny, chuti a důvěry. A taky připomínka, že bez dat a lepšího řízení inovací se v potravinářství daleko nedojde.

V našem seriálu „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ se často vrací jedna věc: AI není kouzlo. Je to způsob, jak dělat rozhodnutí rychleji a přesněji. U alternativních proteinů může AI pomoct přesně tam, kde se hype nejčastěji láme – u produktu, výroby, nákladů a predikce poptávky.

Proč se plant-based vlna zadrhla (a proč to není konec)

Rostlinné maso nenarazilo na jeden problém. Narazilo na kombinaci překážek, které se vzájemně posilují.

Za prvé: spotřebitelé jsou konzervativní. Většina lidí jí to, co zná, a změny přichází pomalu – typicky přes rodinu, sociální bubliny, restaurace, nebo až když se „novinka“ stane normou. Alternativní maso se ale prodávalo jako rychlá náhrada pro „masaře“. Jenže přesvědčit někoho, kdo jí řízek celý život, je podstatně těžší než přesvědčit někoho, kdo už dnes jí „flexi“.

Za druhé: produktový zážitek ještě není všude dost dobrý. U řady náhražek masa lidé naráží na to, co kuchaři popisují jako „uncanny valley“ – něco je to podobné masu, ale ne dost. Právě tahle šedá zóna bývá pro opakovaný nákup vražedná.

Za třetí: vnímání „ultrazpracovanosti“. I když je technologicky normální, že se nový potravinový produkt skládá z více kroků zpracování, v očích zákazníka to často znamená „chemie“ a „ne zdravé“. Rostlinné burgery tímhle narativem utrpěly výrazně.

A za čtvrté: cena. Dokud alternativní protein stojí víc než maso, bude většina domácností (zejména v období inflace a tlaku na rozpočty) zvažovat jednoduchou otázku: „Proč platit víc za něco, co mi chutná míň nebo stejně?“ V prosinci 2025 to v Česku platí dvojnásob – lidé jsou citliví na ceny potravin a hledají hodnotu.

Tohle všechno ale neznamená, že alternativní proteiny končí. Znamená to, že trh dospěl do fáze, kdy už nestačí velká slova. Teď rozhoduje exekuce.

Mediální narativ umí zničit i financování: proč alt-protein potřebuje data

Silné titulky mají v byznysu nepříjemnou vlastnost: umí se stát sebenaplňujícím proroctvím. Když velké médium postaví obálku na tom, že „něco je flop“, investoři zpřísní podmínky, retail oseká prostor v regálu a startupy začnou šetřit na R&D. A najednou to opravdu vypadá jako pád.

Alt-protein není jedna firma ani jeden burger. Je to ekosystém stovek firem a směrů – od myceliálních (houbových) proteinů po precision fermentation a cultivated meat. Jenže mediální zkratka často vytvoří dojem, že jde o jeden segment a jeden výsledek.

Tady má AI velmi praktickou roli: pomáhá vrátit debatu z dojmů k měřitelným faktům.

Co konkrétně to znamená v praxi?

• Predikce poptávky a optimalizace portfolia: méně „vsadíme vše na burger“, více práce s lokálními preferencemi (sekaná, karbanátky, mleté směsi, výrobky pro školní jídelny).
• Rychlejší produktový vývoj: místo dlouhých iterací „pokus–omyl“ dělat iterace řízené daty.
• Méně odpadu v řetězci: když retail netrefí objednávky, alt-protein se kazí stejně jako maso. AI forecasty snižují odpisy a tím i koncovou cenu.

Jedna věta, kterou si v potravinách nosím v hlavě: Bez predikce poptávky je i dobrý produkt špatný byznys.

Kde AI reálně pomáhá: chuť, textura, cena a škálování

Největší bariéry alternativních proteinů jsou čtyři: chuť, textura, cena, škála. A přesně na těchto osách může AI přinést měřitelný posun.

AI ve vývoji receptur: od „podobá se“ k „chci znovu“

Moderní vývoj potravin pracuje s obrovským množstvím proměnných: zdroj bílkoviny, úprava, vazba vody, tuková složka, aroma profil, tepelná stabilita, šťavnatost, dochuť. Tradičně se to ladí laboratorně a senzoricky – pomalu a draze.

AI zrychluje hledání optimální kombinace tím, že:

1. učí modely na datech ze senzorických panelů,
2. propojuje chemické složení s vnímanou chutí,
3. navrhuje kandidátní směsi pro další testy.

Cíl není „vymyslet recept“ jedním klikem. Cíl je zkrátit počet slepých uliček.

AI ve výrobě: stabilní kvalita i u nových surovin

U surovin jako mycelium (houbová biomasa) nebo produkty z precision fermentation je kritická konzistence. Malé změny v teplotě, pH, okysličení, čase sklizně nebo sušení udělají z výborné šarže průměr.

AI tu funguje jako „druhý autopilot“:

• sleduje procesní data v reálném čase,
• detekuje odchylky dřív, než je uvidí operátor,
• doporučuje zásah (např. úpravu aerace nebo teplotního profilu).

Výsledek je prostý: méně zmetků, nižší náklady, lepší cena na regálu.

AI a nákupní cena: bez parity s masem masový trh nepřijde

Průmyslová živočišná výroba je extrémně optimalizovaná. Alternativní protein musí dohnat nejen chuť, ale i ekonomiku.

AI pomáhá hledat úspory v:

• energetické náročnosti výroby,
• logistice (chladový řetězec, skladové zásoby),
• plánování výroby podle sezónnosti a akcí retailu,
• výběru dodavatelů a surovin podle volatility cen.

Pokud se alt-protein v Česku chce dostat z „vyzkouším jednou“ do „kupujeme pravidelně“, cenová dostupnost bude stejně důležitá jako marketing.

Fungi proteiny, fermentace a buněčné zemědělství: kde je prostor pro Česko

Rostlinné burgery byly první vlna. Další vlny už jsou pestřejší a technologicky zajímavější.

Mycelium: „maso“ z hub, které se chová jinak než hrách

Myceliální proteiny (zjednodušeně biomasa z podhoubí) mají výhodu v tom, že přirozeně tvoří vláknitou strukturu. To může snížit potřebu složité extruze a dlouhého seznamu aditiv.

AI může pomoci zejména ve škálování kultivace (řízení bioprocesů) a v predikci kvality.

Precision fermentation: známý princip, nový rozsah

Fermentace je v potravinách „domácí“ technologie (pivo, jogurty, kvásky). Precision fermentation ji posouvá do řízené výroby konkrétních složek (např. bílkovin).

AI zde typicky přidává:

• optimalizaci krmných strategií,
• řízení variability surovin,
• plánování kapacit biovýroby.

Cultivated meat: dlouhá trať, ale strategicky důležitá

Buněčné zemědělství naráží na infrastrukturu a financování. Pokud má vzniknout skutečný průmysl, bude potřeba kapacita biovýroby, kvalifikovaní lidé a regulační jasnost.

V českém kontextu dává smysl uvažovat pragmaticky: začít tam, kde máme tradici (fermentace, potravinářské inženýrství, automatizace) a přidat AI jako násobič produktivity.

Praktický checklist: jak (ne)prodávat alternativní protein v roce 2026

Pokud jste výrobce, food startup, retailer nebo i zemědělský podnik uvažující o vstupu do alt-protein dodavatelského řetězce, tohle je sada kroků, která dává smysl teď hned.

1. Přestaňte slibovat „nahradíme maso“ a začněte prodávat konkrétní benefit: chuť, jednoduchost přípravy, lepší výživové parametry, lokální surovina, nižší klimatická stopa.
2. Segmentujte zákazníka: flexitarián není totéž co vegan a není totéž co „milovník masa“. Pro každý segment potřebujete jiný produkt i messaging.
3. Změřte opakovaný nákup (repeat rate). Jednorázové „zkusil jsem“ je marketing, opakovaný nákup je produkt.
4. Zaveďte data pipeline: prodeje, promo akce, vrácenky, hodnocení, senzorika. Bez toho AI nepomůže.
5. Optimalizujte cenu přes výrobu, ne přes kvalitu. Šetřit na surovině, aby to bylo levnější, obvykle zhorší chuť – a tím i objem.
6. Hledejte formáty blízké české kuchyni: mleté směsi, sekaná, karbanátky, „na guláš“, náplně do tortill a jídel do krabiček. Burger není středobod jídelníčku.

Nejrychlejší cesta k růstu není další reklama. Nejrychlejší cesta k růstu je produkt, který si lidé koupí podruhé.

Co si z toho odnést (a kam se posune role AI)

Alternativní proteiny nejsou módní výstřelek. Jsou odpovědí na tlak na efektivitu výroby potravin, stabilitu dodávek a dopady zemědělství. Jen se ukazuje, že změna jídelníčku je pomalá a vyžaduje víc disciplíny než vizí.

AI v potravinářství a zemědělství tady funguje jako praktický urychlovač: zlepšuje vývoj receptur, stabilizuje bioprocesy, snižuje náklady a pomáhá trefit poptávku. A to je přesně to, co alt-protein teď potřebuje – méně křiku, více měření.

Pokud řešíte, kde u vás dává AI největší smysl (výroba, kvalita, forecast, R&D) a chcete z toho udělat konkrétní projekt s jasnou návratností, je čas to probrat. Rok 2026 bude v potravinách patřit firmám, které umí spojit inovaci s provozní realitou.