AI v potravinářství: proč má smysl Food AI Co‑Lab

Většina firem v potravinářství dnes říká, že je umělá inteligence „změní“. Problém je, že spousta z nich přitom nemá jasný plán, co konkrétně změnit, jak to změřit a kdo za to ponese odpovědnost. Výsledek? Piloty, které se po třech měsících vypnou, a prezentace, které vypadají chytře, ale v provozu nic neřeší.

Proto dávám velkou váhu iniciativám, které neprodávají hype, ale vytvářejí prostor pro sdílení praxe: co funguje v zemědělství, co ve výrobě potravin, co v logistice a kde jsou limity. Přesně v tomhle duchu vznikl Food AI Co‑Lab – společný projekt dvou organizací, které dlouhodobě mapují food tech a budoucnost potravinových systémů.

Tenhle článek berte jako díl našeho seriálu „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“: vysvětluje, proč jsou podobné „co-laby“ důležité, jak se z nich dá vytěžit praktická hodnota pro české firmy a hlavně – jaké AI use-cases dnes reálně dávají smysl napříč farmou, továrnou a obchodem.

Proč jsou AI partnerství ve food sektoru tak důležitá

AI v potravinovém řetězci selhává nejčastěji ne kvůli modelům, ale kvůli koordinaci. Data jsou roztroušená, odpovědnosti nejasné a motivace jednotlivých článků řetězce jdou proti sobě. Když zemědělec optimalizuje výnos, nemusí tím optimalizovat kvalitu pro zpracovatele. Když výrobce sníží náklady, může tím zhoršit dostupnost surovin pro retail.

Partnerství typu Food AI Co‑Lab je cenné právě tím, že staví na jednoduché myšlence: AI není izolovaný software, ale „systémová změna“ v rozhodování. A systémová změna bez spolupráce napříč oborem obvykle končí lokálními zlepšeními, která se nedají škálovat.

Co je Food AI Co‑Lab (a proč to není jen další komunita)

Food AI Co‑Lab vznikl jako pravidelná platforma pro setkávání a učení lidí, kteří budují budoucnost jídla s pomocí AI. Důraz je na:

• měsíční setkání zaměřená na konkrétní segmenty potravinového systému,
• sdílení zkušeností z praxe (včetně průzkumů v odvětví),
• kombinaci online formátu a fyzických akcí (v zahraničí).

Jestli v AI ve foodu něco dlouhodobě chybělo, tak je to rytmus. Jedna konference ročně inspiruje, ale neudrží tlak na realizaci. Pravidelná setkání naopak vytvářejí prostředí, kde se lidi vrací s výsledky, čísly, poučením i slepými uličkami.

Dobrá AI strategie v potravinářství je méně o „velkém nápadu“ a víc o disciplinovaném opakování: data → pilot → provoz → měření → rozšíření.

Kde AI dnes reálně mění zemědělství a potravinářství

Největší přínosy AI v roce 2025 přicházejí tam, kde rozhodnutí mají vysokou frekvenci a jasnou metrikou úspěchu. Tedy ne „někdy se rozhodneme lépe“, ale „každý den ušetříme X %, snížíme zmetkovitost o Y bodů, zkrátíme plánování o Z hodin“.

Níže jsou use-cases, které v praxi vidím jako nejvíc „škálovatelné“ napříč Evropou – a zároveň dobře zapadají do tématu našeho seriálu.

Precizní zemědělství: méně vstupů, víc jistoty

V precizním zemědělství AI nejčastěji pomáhá s tím, co je pro farmu kritické: čas, počasí a variabilita půdy.

Konkrétní oblasti, kde AI dává smysl:

• Detekce stresu porostu z multispektrálních snímků (dron/satelit) a prioritizace zásahů.
• Predikce výnosu na úrovni parcel a odhad kvality (např. protein u obilovin) pro lepší kontraktaci.
• Variabilní aplikace hnojiv a postřiků podle zón, ne „průměrem“.
• Predikce chorob a škůdců na základě mikroklimatu a historie výskytu.

Pro lead generation v B2B je tady zajímavé, že farmy často nechtějí „AI platformu“, ale konkrétní výsledek: snížit náklady na dusík, snížit přejezdy, lépe plánovat sklizeň. Kdo umí dodat „balíček“ (data + model + doporučení + servis), má náskok.

Výroba potravin: kvalita a zmetkovitost jsou král

Ve výrobě funguje AI nejlépe v režimu: měřím, vyhodnocuji, zasahuji. Typické scénáře:

• Vizuální kontrola kvality (kamera + model) pro detekci vad, cizích částic, špatného balení.
• Prediktivní údržba linek (vibrace, teplota, proud) s cílem snížit neplánované odstávky.
• Optimalizace receptur a parametrů (teplota, čas, míchání) pro stabilnější produkt.
• Energetická optimalizace: plánování spotřeby v závislosti na špičkách a výrobním plánu.

Zkušenost z praxe: pokud se AI projekt neuchytí do 90 dnů, bývá problém v tom, že metrika byla příliš vágní. „Zlepšíme kvalitu“ nestačí. „Snížíme reklamace z 1,8 % na 1,2 %“ už je zadání, se kterým jde pracovat.

Dodavatelský řetězec a retail: AI proti plýtvání a výpadkům

V logistice a retailu AI často rozhoduje o tom, kolik vyrobit, kam to poslat a co zůstane na regále.

Nejčastější „rychlé výhry“:

• Predikce poptávky (denní/týdenní) s ohledem na promo akce, svátky a lokální sezónnost.
• Dynamické doplňování zásob a řízení expirací.
• Optimalizace tras chlazené logistiky a vytížení.
• Detekce anomálií v teplotních záznamech (cold chain) pro snížení znehodnocení.

V prosinci (a obecně v zimní sezóně) se navíc ukazuje klasický tlak: vyšší poptávkové špičky, víc promo, víc stresu ve skladu. Tady AI umí pomoci hlavně tím, že zkrátí reakční dobu – a to je v praxi často důležitější než „dokonalá“ predikce.

Co si z Food AI Co‑Lab může odnést česká firma

Největší hodnota podobných platforem je v přenosu know-how: jaké datové zdroje fungují, jak nastavit governance a jak dostat AI z pilotu do provozu. To se z článků na internetu učí špatně – protože detaily jsou v procesech.

1) Mapa use-cases a „co nedělat“

Kdo jde do AI bez mapy, obvykle skončí u generických chatbotů, které sice vypadají moderně, ale nezlepší OEE, zmetkovitost ani plánování.

Praktičtější je udělat si interní seznam 15–30 use-cases a seřadit je podle:

• dostupnosti dat,
• dopadu na P&L (náklady/výnosy),
• rizik (bezpečnost potravin, regulace),
• složitosti nasazení do provozu.

2) Společný jazyk mezi IT, výrobou a agronomy

V zemědělství a potravinářství naráží AI na kulturní bariéru: lidé z provozu chtějí stabilitu a jednoduchost, IT chce standardy a bezpečnost, data tým chce experimentovat.

Co-lab přístup pomáhá vytvořit slovník typu:

• co je „dobrý model“ (a co je jen hezké demo),
• jak vypadá „auditovatelná“ AI u kritických procesů,
• kde je hranice automatizace a kde musí zůstat člověk.

3) Rychlejší cesta k partnerům

V AI ve foodu je běžné, že jednu věc nedodá jediný dodavatel. Typicky potřebujete kombinaci:

• senzoriky / IoT,
• datové integrace,
• modelu,
• změny procesu,
• a podpory v provozu.

Platformy zaměřené na spolupráci zkracují čas „hledání týmu“, což je často podceňovaná část ROI.

Jak začít s AI ve firmě: jednoduchý postup na 6 týdnů

Nejrychlejší cesta k výsledku je vybrat jeden proces, jednu metriku a jeden datový zdroj navíc. Místo velké transformace zkuste krátký, tvrdě měřitelný sprint.

1. Vyberte proces s častým rozhodováním (plánování výroby, kontrola kvality, doplňování zásob, ochrana porostu).
2. Definujte jedinou metriku (zmetkovitost, downtime, spotřeba energie, plýtvání, přesnost predikce).
3. Zmapujte data, která už máte (ERP/MES, senzorika, laboratorní data, logistika, počasí).
4. Doplňte jeden chybějící signál (např. kamera na výstupu, teplotní logger, půdní sonda).
5. Udělte projektu vlastníka z provozu (ne jen z IT).
6. Po 6 týdnech rozhodněte: stop / upravit / škálovat.

Tohle je nudné. A právě proto to funguje.

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

„Má smysl generativní AI i mimo marketing a zákaznickou podporu?“

Ano, pokud ji navážete na podnikové know-how: specifikace surovin, receptury, alergeny, technologické postupy, HACCP dokumentaci a interní normy. Generativní AI pak může fungovat jako „asistent kvality“ nebo „asistent technologů“ – ale jen tehdy, když je jasné, kdo schvaluje výstupy a jak se verifikují.

„Co je největší riziko AI v potravinářství?“

Největší riziko je neřízené rozhodování bez auditní stopy u procesů, které souvisí s bezpečností potravin. Tam musí být dohled, logování, kontrola dat a jasná odpovědnost.

„Kde je nejrychlejší návratnost?“

Typicky v oblastech, kde dnes platíte za chyby každý den: zmetky, reklamace, odstávky, energie, plýtvání a špatné plánování.

Co bych dělal v roce 2026, kdybych vedl food firmu

Zavedl bych AI jako disciplínu, ne jako projekt. To znamená: vyčlenit rozpočet, dát tomu governance, nastavit pipeline nápad → pilot → provoz a každý kvartál vyhodnocovat dopad.

A zároveň bych se aktivně držel komunit, které sbírají praxi napříč oborem. Food AI Co‑Lab je přesně ten typ iniciativy, který pomáhá odlišit „AI, o které se mluví“ od „AI, která šetří peníze, snižuje rizika a stabilizuje dodávky“.

Pokud vás zajímá umělá inteligence v zemědělství a potravinářství a chcete z ní vytěžit měřitelné výsledky, nejrychlejší krok je jednoduchý: vyberte jeden proces, jednu metriku a začněte sbírat kvalitní data. A pak si položte otázku, kterou si bude v roce 2026 klást většina lídrů v oboru: Které rozhodnutí ve vašem řetězci má největší dopad – a proč ho pořád děláte „od oka“?