AI predikce trendů v potravinách: dopad na farmy

V prosinci 2025 už není překvapivé, že se AI nástroje pro předpovídání spotřebitelských chutí stávají cílem akvizic. Překvapivé je spíš to, jak rychle se logika „předpovědi chuti“ přelévá z marketingu do plánování výroby potravin a dokonce až na pole. Když firma jako AI Palette (platforma, která pomocí umělé inteligence odhaduje budoucí spotřebitelské preference a úspěšnost nových produktů v čase) oznámí, že byla „pohlcena“ větším hráčem, je to signál: predikce trendů už není hezký doplněk – je to infrastruktura.

Pro zemědělství a potravinářství to má velmi praktický dopad. Pokud dokážeme s předstihem odhadnout, že poroste poptávka po „high-protein“ mléčných výrobcích, nápojích s nižším obsahem cukru nebo třeba po luštěninových snackech, dává to výrobcům i pěstitelům čas: upravit osevní postupy, kontrakty, skladování, receptury, kapacity linek a logistiku.

V rámci série „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ je tohle téma důležité z jednoho důvodu: precizní zemědělství řeší výnos a zdraví plodin, ale bez predikce poptávky se optimalizuje jen půlka rovnice. Druhá půlka je trh.

Co nám akvizice AI Palette říká o směru trhu

Akvizice podobných platforem typicky znamená, že se jejich funkce přesouvají z „experimentu“ do standardního provozu velkých značek. U CPG (rychloobrátkové zboží) se dnes vyhrává na schopnosti uvést správný produkt ve správný čas – a nevyrobit ho o čtvrt roku později, kdy je vlna pryč.

AI Palette je známá tím, že se snaží předpovídat trendy v chutích a zároveň modelovat úspěšnost produktu v průběhu jeho životního cyklu (launch, růst, zralost, útlum). Pro potravinářství to není jen marketingová hračka: když trend „fermentované“ vystřelí, dopadá to na suroviny, obaly, chlazený řetězec i kvalitu.

„Trend forecasting“ v potravinách není o tom uhodnout jeden hit. Je to o tom, aby výroba nebyla pokaždé překvapená.

Proč je to relevantní i pro farmáře a zpracovatele

Zemědělství má dlouhé cykly. Rozhodnutí udělané v lednu se projeví ve sklizni v létě nebo na podzim. Když se predikce spotřebitelské poptávky zlepší třeba „jen“ o několik procentních bodů, může to znamenat méně přebytků, méně výprodejů a stabilnější kontrakty.

V Česku navíc v roce 2025 dál platí tlak na marže, ceny energií a požadavky retailu na spolehlivost. Kdo zvládne lépe plánovat, má výhodu.

Jak AI predikce chutí funguje (a co si o ní nemalovat)

Základní princip je jednoduchý: model hledá opakující se signály v datech a snaží se odhadnout, co poroste a co bude slábnout. Realita je ale v detailech – zejména v tom, jaká data do systému tečou a jak se čistí.

Typické datové zdroje u predikce trendů

U podobných platforem se často kombinují:

• textová data (popisy produktů, recenze, sociální sítě, recepty, menu)
• prodejní signály (kategorie, regiony, cenové hladiny, promo akce)
• atributy produktu (složení, nutriční hodnoty, claimy typu „bez laktózy“)
• časové faktory (sezónnost: Vánoce, grilovací sezóna, návrat do škol)

Pro nás je podstatné, že tyhle signály lze převést na „poptávkové vstupy“ pro plánování surovin.

Co AI zvládne dobře

• Zachytit slabé signály dřív, než se objeví v běžných reportech (např. rostoucí zájem o určitou ingredienci)
• Rozlišit regionální nuance (co roste v Praze, nemusí růst na Vysočině)
• Modelovat vývoj v čase, ne jen „co je teď populární“

Co AI nezvládne sama

• Nahradit strategické rozhodnutí o portfoliu (AI řekne „roste chuť/poptávka“, ale neřeší výrobní realitu)
• Opravit špatná data (garbage in, garbage out platí tady tvrdě)
• Zaručit úspěch produktu bez testování (senzorika, stabilita, legislativa, náklady)

Od snack trendů ke sklizňovým plánům: přenos do zemědělství

Největší přínos pro „AI v zemědělství a potravinářství“ vidím v propojení dvou světů:

1. Predikce poptávky (spotřebitel, retail, gastronomie)
2. Predikce nabídky (výnosy, počasí, choroby, skladování)

Když se tyto dvě predikce spojí, vzniká něco, co v praxi dává smysl: poptávkově řízené plánování plodin a výroby.

Příklad 1: luštěninové a rostlinné produkty

Pokud model trendů ukáže, že roste preference po „proteinových“ a „rostlinných“ variantách, z pohledu agra to není abstraktní trend. Je to otázka:

• máme kontrakty na hrách, čočku, bob?
• máme kapacity na třídění a skladování?
• umíme hlídat kvalitu (vlhkost, plísně) tak, aby šla surovina do potraviny, ne do krmiva?

AI predikce trendů může dát náskok pro vyjednávání s odběrateli i pro investice do posklizňové infrastruktury.

Příklad 2: „méně cukru“ a tlak na reformulace

Trend „nižší cukr“ se často promítá do vyšší poptávky po alternativních sladidlech, ovocných složkách nebo vláknině. To může znamenat změnu struktury nákupů (např. více jablečných koncentrátů, čekanková vláknina, určité druhy ovoce).

Pro zemědělce a zpracovatele je klíčové vědět dopředu, která komodita bude v příštích 12–24 měsících více žádaná, a jestli se vyplatí rozšířit produkci nebo uzavírat delší smlouvy.

Příklad 3: sezónnost v prosinci a „novoroční reset“

Konec roku a leden jsou typicky spojené s „resetem“: více funkčních potravin, lehčí jídla, vyšší zájem o fitness a „bez…“ produkty. Pokud trendový model umí oddělit krátkodobou vlnu od dlouhodobého posunu, pomáhá plánovat výrobu bez přestřelení zásob.

Jak implementovat AI predikci poptávky v potravinářské firmě

Nejrychlejší cesta není koupit drahý nástroj a doufat. Funguje postup, který se opírá o konkrétní rozhodnutí, která chcete zlepšit.

1) Začněte jedním rozhodnutím, které bolí

Vyberte si konkrétní problém, který má finanční dopad. Typicky:

• moc odpisů kvůli expiraci
• časté „out of stock“ u novinek
• nepřesné forecasty při promo akcích
• přebytky surovin po sezóně

Cíl musí být měřitelný (např. snížit odpisy o 15 % v kategorii chlazených produktů během 6 měsíců).

2) Propojte trend forecasting s interními daty

Trendové signály zvenku jsou užitečné, ale opravdová hodnota vzniká až ve chvíli, kdy je spojíte s:

• historickými prodeji a promo kalendářem
• produktovými atributy (receptury, alergeny, nutriční hodnoty)
• nákupními cenami surovin a dodacími lhůtami

Prakticky to bývá kombinace „data engineeringu“ a disciplíny: jednotné názvosloví, správné kategorie, konzistentní metriky.

3) Přepněte z „predikce“ na „doporučení“

Samotná predikce trendu je hezká, ale management potřebuje vědět, co udělat. Dobré implementace končí u doporučení typu:

• navýšit nákup konkrétní suroviny o X % na příští kvartál
• omezit SKU, která podle signálů vstupují do útlumu
• posunout launch o 6 týdnů kvůli sezónnímu oknu

AI je užitečná teprve tehdy, když mění rozhodnutí – ne když jen vytváří report.

4) Nastavte „kontrolní body“ a lidský dohled

V potravinách se chyby platí draze (zmetky, stažení z trhu, reputace). Doporučuji:

• měsíční kontrolu přesnosti forecastu (MAPE, WAPE)
• jednoduché pravidlo: když doporučení znamená velký skok (např. +30 %), vyžaduje schválení
• audit atributů u produktů (složení a claimy musí sedět)

Co to znamená pro české zemědělství v roce 2026

Pokud bych si měl vsadit, největší posun v příštích 12 měsících nebude v tom, že „AI bude všude“. Bude v tom, že se začne propojovat poptávka a nabídka napříč řetězcem: od retailu přes zpracovatele až po pěstitele.

Konkrétně to povede k:

• lepším kontraktům (objemy a ceny postavené na datech, ne na intuici)
• menším ztrátám v logistice a skladování
• rychlejší reformulaci produktů podle reálných posunů v preferencích
• chytřejším investicím (třídírny, sušárny, chlazení, balení)

Akvizice AI Palette je v tomhle smyslu jasná zpráva: predikce trendů se stává součástí základní výbavy potravinářských firem. Kdo ji umí napojit na plánování výroby a surovin, bude mít stabilnější výsledky.

Pokud řešíte AI v precizním zemědělství, zkuste si položit ještě jednu otázku: máte stejně dobrou predikci trhu, jako máte predikci výnosu? A pokud ne, kde přesně vám to dnes nejvíc „teče“ – ve skladu, ve výrobě, nebo v kontraktech s odběrateli?