AI a alternativní proteiny: proč „falešné maso“ klopýtá

Mediální titulky umí udělat víc škody (nebo užitku) než čtvrtletní report. A když se do nich vejde jednoduché sdělení typu „rostlinné maso je propadák“, spustí to lavinu reakcí od investorů, retailu i vývojových týmů. Přesně to se stalo, když velké businessové médium před časem vystřelilo do světa příběh o tom, že dvě nejznámější značky rostlinného masa nenaplnily očekávání.

Pro náš seriál „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ je na tom zajímavé něco jiného: celá tahle debata je ukázkový příklad, proč bez dat a dobré analytiky dělá potravinářství často drahá rozhodnutí „od boku“. AI v potravinářství dnes umí zkrátit cestu od laboratorního prototypu k produktu, který lidé skutečně kupují – a zároveň umí odhalit, kdy se marketingové sliby rozcházejí s realitou nákupního chování.

Proč jedna mediální kauza dokáže rozhýbat celý trh

Velké magazínové „cover story“ fungují jako zesilovač. Nejen že formují veřejné mínění; často ovlivní i to, jak risk komise v investičních fondech přepočítají pravděpodobnost úspěchu odvětví. V potravinářství, kde jsou marže tenké a výroba kapitálově náročná, se to projeví rychle: retail přehodnotí zalistování, výrobci škrtají inovace, investoři zpřísní podmínky.

Z praxe jsem si odnesl jednoduchou věc: když je trh citlivý na jeden článek, znamená to, že mu chybí společná, důvěryhodná metrika. U alternativních proteinů to bývá vidět – každý si měří úspěch jinak (počet listingů, tržby, míra opakovaného nákupu, „buzz“ na sítích), a pak se snadno stane, že dvě firmy „vypadají“ jako celý segment.

Co z toho plyne pro výrobce a zemědělce

• Výrobci potřebují odlišit mediální sentiment od reálné poptávky.
• Zemědělci a dodavatelé surovin (hrách, sója, řepka, mykoprotein) potřebují lepší signály o tom, co se bude prodávat za 12–24 měsíců, ne co je dnes v titulcích.
• Retail chce vědět, jestli jde o dočasný pokles kategorie, nebo o strukturální problém produktu.

Tady nastupuje AI-driven analýza trhu: umí spojit prodeje, ceny, akce, recenze, senzory ze výroby i logistiku do jednoho „pravděpodobnostního obrazu“ toho, co se děje.

Tvrdý problém: ne technologie, ale lidské návyky

Rostlinné náhražky masa nenarazily primárně na to, že by nešlo vyrobit „něco, co se tváří jako burger“. Narazily na trojici bariér, které se v potravinářství opakují pořád:

1. Chuť a textura – pokud produkt skončí v „podivném mezi“ (něco jako uncanny valley u jídla), lidé ho jednou zkusí a podruhé už ne.
2. Zdravotní vnímání – část spotřebitelů má dojem, že jde o „příliš zpracované“ potraviny.
3. Cena – i malý rozdíl proti živočišnému masu se při pravidelném nákupu sčítá.

Tohle není moralizování. Je to popis reality: spotřebitel je tvor zvyku. A návyky se nemění reklamou, ale kombinací zkušenosti, dostupnosti, sociálního vlivu a ceny.

Kde se dalo šlápnout vedle: přestřelená očekávání

Raná komunikace některých lídrů trhu vytvářela dojem, že masový přechod bude rychlý a téměř nevyhnutelný. Jenže potravinářství není software. U jídla rozhoduje opakovaný nákup, ne „wow efekt“ první ochutnávky.

Problém není mít vizi. Problém je, když se vize promítne do plánování kapacit a uvedení produktu bez toho, aby čísla z trhu potvrdila jednu klíčovou věc: repeat rate (míru opakovaného nákupu) v cílové skupině.

Jak přesně může AI pomoct alternativním proteinům uspět

AI není kouzlo. Je to nástroj na lepší rozhodování. U alternativních proteinů dává smysl tam, kde je hodně proměnných: receptura, senzorika, suroviny, zpracování, cena, marketing, retail execution.

1) AI pro vývoj receptur: méně pokusů, víc jistoty

Nejrychlejší přínos je v R&D.

• Prediktivní modely senzoriky: propojení složení (bílkoviny, tuky, vláknina, aromata) s očekávanou chutí/šťavnatostí.
• Optimalizace textury: modelování toho, jak se chová směs při extruzi, jak drží „skus“ a jak stárne v čase.
• Snižování „procesovanosti“ bez ztráty chuti: hledání receptur s kratším seznamem ingrediencí a menší potřebou aditiv.

Prakticky: místo 200 laboratorních variant se dá dostat na 40–60 smysluplných kandidátů. To šetří týdny práce i suroviny.

2) AI pro porozumění spotřebiteli: konec hádání, kdo to kupuje

Alt-protein často mířil na „masožravce“, ale prodával se víc „flexitariánům“. AI umí segmentaci zpřesnit a hlavně ji propojit s realitou košíku.

Co funguje v praxi:

• Analýza věrnostních dat a košíkových asociací (co se kupuje společně)
• NLP nad recenzemi a sociálními zmínkami (co lidem vadí: pachuť, cena, trávení, vůně při smažení)
• Modelování cenové elasticity podle regionu a typu prodejny

Nejdůležitější věta pro management: „Neprodáváme produkt, prodáváme konkrétní situaci.“ Například rychlá večeře pro rodinu, burger na gril, oběd do práce. AI pomáhá ty situace pojmenovat a nacílit.

3) AI v dodavatelském řetězci: stabilní kvalita surovin

Tady se krásně propojuje s naším tématem AI v zemědělství.

Alternativní bílkoviny trpí tím, že suroviny kolísají (obsah proteinu, vlhkost, chuťový profil). To pak rozhazuje chuť i texturu finálního produktu.

• Predikce kvality vstupů podle šarží a původu
• Dynamické směšování (blending) surovin pro stabilní parametry
• Lepší plánování výroby a zásob podle prodejních predikcí

Výsledek není jen nižší odpad. Je to konzistentní zkušenost spotřebitele, a ta rozhoduje o druhém nákupu.

4) Co přichází po „burgeru“: mycelium, fermentace a whole-cut

Kategorie není jen o dvou značkách a jednom formátu. Největší potenciál vidím ve třech směrech:

• Mycelium / mykoprotein: často působí „blíž jídlu“ než směsi izolátů a aromat.
• Precision fermentation: cílená výroba funkčních složek (např. tuky, aromata, strukturotvorné proteiny).
• Whole-cut alternativy (plátky, „steaky“, ryby): vyšší nároky na texturu, ale i vyšší ochota platit, pokud je zážitek přesvědčivý.

AI je tu klíčová, protože urychluje iterace a hlídá parametry bioprocesů. U fermentace a biovýroby je kontrola procesu (teplota, pH, živiny, kontaminace) z velké části datový problém.

Co si z „propadákové“ debaty vzít: konkrétní checklist pro praxi

Pokud jste výrobce, inovátor, nebo retail manažer, dá se z celé situace vytáhnout jednoduchý postup. Tohle je checklist, který bych chtěl vidět na stole při každém rozhodnutí o rozšíření alternativních proteinů:

1. Měřte opakovaný nákup, ne jen první prodej. Cíl: jasná metrika repeat rate po 4–8 týdnech.
2. Spojte senzoriku s daty: slepé testy + analýza recenzí + vratkovost.
3. Rozpadněte „chuť“ na konkrétní atributy (šťavnatost, vůně při tepelné úpravě, pachuť, struktura vláken) a u každého dělejte predikce.
4. Modelujte cenu a promo tlak: co se stane, když zdraží živočišné maso nebo naopak zlevní?
5. Stabilizujte suroviny: kontrola variability šarží a adaptivní receptury.
6. Testujte nové formáty: ne všichni chtějí burger. Někdo chce „kuřecí“ do salátu, někdo plátek na chleba.

Jedna věta, kterou si zaslouží vytesat: Alt-protein nevyhraje argumentem. Vyhraje, když bude chutnat, bude dostupný a dá ekonomický smysl.

Kam to míří v roce 2026: méně hype, víc disciplíny

V prosinci 2025 už je vidět posun: investoři i retail jsou opatrnější, ale zároveň roste zájem o technologie, které umí dodat škálovatelnou výrobu (biovýroba, fermentace, nové suroviny). A to je zdravé. Potravinářství potřebuje méně „velkých prohlášení“ a víc práce s daty.

Pro české prostředí v tom vidím příležitost. Máme silné potravinářské podniky, univerzity i rostoucí ekosystém datových firem. AI v potravinářství a zemědělství může být spojka: od predikce výnosů a kvality plodin až po řízení receptur a poptávky v retailu.

Pokud chcete alternativní proteiny (nebo jakoukoli novou potravinovou kategorii) posunout z „zajímavosti“ do běžného košíku, začněte u jedné věci: vytvořte si datový obraz reality a neřiďte se jen titulky. A pak si položte otázku, která je pro rok 2026 praktičtější než jakýkoli manifest: Který jeden parametr produktu musíme zlepšit, aby se lidé vrátili a koupili ho znovu?