AI ve food techu: proč investoři míří do Japonska

Japonsko není „budoucnost“ food techu. Už je to přítomnost — jen se o ní v Evropě pořád mluví méně, než by odpovídalo realitě. Když se investor typu Andrew Ive (Big Idea Ventures) vrací do Tokia a říká, že vidí znatelný nárůst aktivity v posledních letech, stojí za to zbystřit. Ne kvůli exotice. Kvůli tomu, že v Japonsku se dnes skládá dohromady kombinace, kterou hledá každý: silné korporace, ambiciózní startupy, univerzitní výzkum a stále větší ochota spolupracovat.

V rámci naší série „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ mě na tomhle příběhu nejvíc zajímá jedna věc: AI a automatizace se stávají společným jazykem, díky kterému si začínají rozumět farmáři, potravináři, výzkumníci i investoři. A Japonsko ukazuje, jak rychle se může ekosystém zvednout, když přestanou fungovat staré zdi mezi „interním vývojem“ a „externí inovací“.

Proč je japonský food tech najednou magnet (a co s tím má AI)

Jádro změny je jednoduché: potravinový systém potřebuje vyšší produktivitu, nižší plýtvání a stabilnější dodávky. To se bez dat a chytré automatizace dělá těžko.

Japonsko má navíc několik vlastních „urychlovačů“, které dělají z AI ve food techu pragmatickou nutnost:

• Stárnoucí populace a nedostatek pracovní síly v zemědělství i výrobě tlačí na robotizaci a autonomní provozy.
• Vysoké nároky na kvalitu a standardizaci (typicky retail a gastronomie) motivují zavádět počítačové vidění, predikce a kontrolu kvality.
• Závislost na dovozu zvyšuje tlak na efektivnější domácí produkci a plánování.

AI tady není „hezký doplněk“. Je to způsob, jak udržet provoz v chodu a marže nad nulou.

Co investoři skutečně hledají

Z mé zkušenosti se u agri/food tech projektů stále dokola opakují tři investiční otázky:

1. Dokáže řešení zlevnit jednotkový náklad nebo snížit zmetkovitost?
2. Je nasaditelné do existujícího provozu bez ročního výpadku?
3. Je tam datová výhoda, která se časem zlepšuje (model se učí)?

Japonský trh je v tomhle přísný, ale férový. Pokud umíte prokázat dopad (např. méně odpadu, stabilnější výnos, rychlejší QC), máte šanci.

„Korporace začínají spolupracovat“: nejdůležitější signál z Tokia

Andrew Ive v původním článku popisuje posun, který bych bral jako klíčový: velké firmy v Japonsku víc přemýšlejí, jak spolupracovat s externími partnery a podnikateli, aby zvýšily „vibranci“ systému.

To zní jako PR věta, ale ve food techu má velmi konkrétní dopad. Většina inovací v potravinářství totiž umírá na tom, že:

• pilot nejde škálovat mimo jednu linku,
• data jsou roztříštěná (fabrika–dodavatel–farmář),
• nikdo nechce nést riziko prvního nasazení.

Když se korporace otevřou, vzniknou tři praktické věci, bez kterých AI projekty nefungují:

1) Přístup k datům a provozu

AI v zemědělství a potravinářství stojí na datech: senzory, kvalita surovin, logistika, teplota, vlhkost, výrobní parametry, reklamace. Startup bez průmyslového partnera ta data prostě nedostane.

2) Reálné piloty a validace

Model, který funguje v laboratorních podmínkách, často selže ve špinavé realitě výroby: pára, proměnlivé osvětlení, sezónnost surovin, výpadky dodávek.

3) Rychlejší cesta k nákupu

V B2B foodu je prodejní cyklus dlouhý. Když korporace umí pilot převést do kontraktu, výrazně to zvyšuje šanci, že startup přežije.

Jedna věta, kterou si může dát každý zakladatel na zeď: „Bez průmyslových dat není AI produkt. Je to demo.“

Univerzitní IP jako „poklad“: co si z toho vzít v Česku

Ive zároveň zmiňuje iniciativu, která míří na komercializaci univerzitního duševního vlastnictví (IP). Poukazuje na typický problém: tradičně se komercializuje jen malé procento toho, co univerzity vyvinou. A právě to je pro AI v zemědělství zásadní.

Proč? Protože největší bariéra není nápad. Je to přechod z laboratorního prototypu do provozu:

• certifikace a bezpečnost (potraviny jsou přísné prostředí),
• stabilita materiálů a procesů,
• ekonomika výroby,
• integrace do dodavatelského řetězce.

V článku padá příklad portfoliové firmy zaměřené na materiálové vědy a udržitelné obaly. To je dobré připomenutí, že „food tech“ není jen alternativní proteiny. Patří sem i obaly, logistika, skladování, kontrola kvality.

Jak do toho vstupuje AI

AI umí v komercializaci univerzitního výzkumu dělat velmi praktickou práci:

• rychlejší vývoj materiálů a receptur (modelování vlastností, hledání kombinací),
• optimalizace procesních parametrů ve výrobě (predikce výsledku vs. teplota/čas/tlak),
• řízení kvality pomocí počítačového vidění (detekce defektů, konzistence),
• digitální dvojčata linek pro ladění bez odstávek.

A pokud to vztáhneme na český kontext: univerzitní transfer technologií je u nás často pomalý a „papírový“. Japonský (a obecně asijský) tlak na průmyslovou použitelnost je v tomhle inspirace — méně prezentací, víc pilotů.

Kde AI v potravinářství vydělává už dnes: 5 konkrétních use-cases

AI ve food techu má spoustu směrů, ale jen některé se opakovaně ukazují jako rychle návratné. Pokud řešíte inovace ve výrobě potravin, zemědělské prvovýrobě nebo dodavatelském řetězci, tyhle oblasti stojí za pozornost.

1) Predikce výnosů a plánování nákupu surovin

Přesnější odhad výnosu znamená lepší plán výroby, menší přebytky a méně „nouzových“ nákupů za draho. V praxi to bývá kombinace:

• satelitních dat,
• senzoriky na poli,
• historických výnosů,
• počasí a půdních map.

2) Počítačové vidění pro kontrolu kvality

Nejrychlejší ROI často přichází z QC:

• detekce vad na výrobku,
• třídění surovin,
• kontrola etiket a obalů,
• sledování hygieny a postupů.

Výhoda: data (obraz) se sbírají snadno a dopad jde měřit na zmetkovitosti.

3) Prediktivní údržba ve výrobě

U linek, kde odstávka stojí hodně peněz, dává smysl sbírat vibrace, teplotu, proudové odběry a předpovídat poruchy. V potravinářství se to dobře kombinuje s hygienickými režimy a plánovaným čištěním.

4) Optimalizace energie a chlazení

Chladicí řetězec je drahý. AI umí řídit kompresory a skladové režimy podle:

• aktuálního zatížení,
• teplotních map,
• tarifů energie,
• rizika zkázy.

5) Snižování plýtvání v logistice a retailu

Tady vyhrává ten, kdo dokáže propojit predikci poptávky, expirace a proměnlivou kvalitu. Modely pak doporučí:

• kolik objednat,
• kam přesměrovat zásoby,
• kdy zlevnit, aby se prodalo včas.

Co si z japonského příběhu odnést: návod pro firmy a startupy

Japonsko ukazuje, že ekosystém neroste jen díky penězům, ale díky „spojkám“ mezi světy. Pokud chcete AI projekty v zemědělství a potravinářství opravdu rozhýbat (v Česku nebo ve střední Evropě), držel bych se těchto kroků:

Pro potravinářské firmy a agropodniky

1. Začněte jedním KPI, ne deseti: zmetkovitost, odpad, OEE, energie, reklamace.
2. Zmapujte data, která už máte (ERP, SCADA, senzory) a co chybí.
3. Pilotujte 8–12 týdnů s jasným „před a po“ měřením.
4. Počítejte s integrací: API, bezpečnost, provozní odpovědnost, školení.

Pro startupy a inovační týmy

1. Nabízejte produkt, ne model: kdo data sbírá, kdo udržuje, kdo nese riziko.
2. Buďte konkrétní v ekonomice: kolik Kč na tunu, kolik hodin práce, kolik % odpadu.
3. Připravte se na sezónnost (zejména v zemědělství): modely se chovají jinak v červnu a v listopadu.
4. Počítejte s kvalitou dat: chybějící hodnoty a šum nejsou výjimka, ale standard.

Realita? Nevyhrává „nejchytřejší“ AI. Vyhrává ta, kterou jde nasadit bez chaosu.

Kam se to posune v roce 2026: moje sázka na tři trendy

Když se dívám na konec roku 2025 a začátek 2026, vidím tři směry, které budou formovat AI v potravinářství i zemědělství — a Japonsko je dobrý indikátor.

1. AI v terénu (edge) poroste rychleji než čistě cloudové projekty. Důvod je jednoduchý: latence, dostupnost sítě, bezpečnost dat.
2. Robotika a AI se budou prodávat jako jedna věc. Ne „model“, ale komplet pracovní jednotka: kamera + rameno + software + servis.
3. Bude se víc řešit sledovatelnost a compliance. Nejen kvůli regulaci, ale kvůli reputačnímu riziku a exportu.

A právě proto dává smysl sledovat, kam míří globální investoři. Nejsou neomylní, ale typicky zachytí, kde vzniká infrastruktura spolupráce.

Co můžete udělat hned teď (a proč to dává smysl před sezónou 2026)

Prosinec je v mnoha firmách období plánování. Ideální čas připravit si AI projekt tak, aby nebyl „někdy příští rok“, ale reálně odstartoval v Q1/Q2.

• Vyberte jeden proces, kde vás pálí náklady nebo odpad.
• Sepište, jaká data máte a kdo je vlastní.
• Definujte pilotní metriky a minimální integrační požadavky.

Pokud chcete posunout AI v zemědělství a potravinářství z prezentací do výsledků, napište si na papír jedinou větu: „Kde přesně dnes ztrácíme peníze a jak to změříme?“ Odtud se dá stavět všechno ostatní.

Japonský food tech ekosystém roste hlavně proto, že se učí spolupracovat napříč startupy, korporacemi a univerzitami. A to je lekce, kterou si můžeme vzít i doma: AI začne dávat smysl ve chvíli, kdy ji bereme jako provozní disciplínu, ne jako experiment. Jaký proces ve vašem řetězci je další na řadě?