AI v regenerativním zemědělství: klima i zisk

Zemědělství má problém s reputací – a část té kritiky si zaslouží. Podle odhadů IPCC pochází z zemědělství, lesnictví a využití půdy zhruba pětina až čtvrtina globálních emisí skleníkových plynů (v závislosti na metodice). Jenže právě tady je i nečekaně velká příležitost: půda umí uhlík ukládat. A když se k tomu přidá chytrá práce s daty, může se z „emisního viníka“ stát praktická klimatická páka.

V jednom rozhovoru, který nedávno rezonoval agrotech komunitou, to Renée Vassilos z The Nature Conservancy pojmenovala přímo: zemědělství má sice „tremendous negative footprint“, ale je také „uniquely positioned to be a carbon sink“. Tenhle post na to navazuje v kontextu naší série Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství – a jde o to nejdůležitější: jak udělat regenerativní a klimaticky šetrnější praxi měřitelnou, ekonomicky smysluplnou a zvládnutelnou v provozu.

Proč má zemědělství „unikátní šanci“ pomoci klimatu

Zemědělství je jediné velké odvětví, které umí současně snižovat emise a ukládat uhlík do půdy. Průmysl může dekarbonizovat energii, doprava elektrifikovat, ale půda – když je zdravá – umí fungovat jako zásobník organické hmoty a vody. To se v praxi propisuje do tří věcí, které farmář pozná na vlastní kůži:

• odolnost proti suchu a přívalovým dešťům (lepší infiltrace a struktura půdy),
• stabilnější výnosy v rozkolísaných sezonách,
• nižší závislost na vstupech (typicky dusík, pesticidy, energie).

Regenerativní přístup se často opírá o zásady jako meziplodiny, minimalizace zpracování půdy, pestřejší osevní postupy, integrovaná pastva, ochrana půdního pokryvu. Vassilos zdůrazňuje, že „one-size-fits-all“ neexistuje. A to je fér: jiné je to na Vysočině, jiné v Polabí a jiné u intenzivní zeleniny na jihu Moravy.

Jenže tady přichází tvrdá realita.

Proč se to i přes výhody šíří pomalu

Brzda není ideologie. Brzda je ekonomika a provoz:

1. Krátkodobý návrat investic (ROI) je často nejistý – půda se zlepšuje v horizontu let, ne týdnů.
2. Pacht a leasing půdy znesnadňuje dlouhodobé plánování (proč investovat do něčeho, co může příští rok obhospodařovat někdo jiný?).
3. Pracnost a složitost: regenerativní systémy bývají pestřejší, a tím i náročnější na rozhodování.

A přesně tady má AI mimořádně praktickou roli: zlevnit rozhodování a zkrátit cestu od „záměru“ k „rutinní praxi“.

Regenerativní praxe bez dat je slepá. AI z ní dělá systém.

Regenerativní zemědělství bez měření často sklouzne k dojmu: „Zdá se mi, že to funguje.“ To nestačí ani pro banku, ani pro odběratele, ani pro vlastní klid.

AI (a obecně datová analytika) umí dát regenerativním krokům řídicí panel: co se děje v půdě, kde plýtváme dusíkem, které části pole jsou chronicky problematické, jak se vyvíjí biomasa meziplodin. Důležité je nebrat AI jako magii, ale jako praktický rozhodovací nástroj.

1) Precizní hospodaření se vstupy: dusík, voda, chemie

Nejrychlejší úspory obvykle leží v tom, co je drahé a volatilní: minerální hnojiva a energie.

AI v precizním zemědělství nejčastěji kombinuje:

• satelitní snímky a vegetační indexy (např. NDVI),
• výnosové mapy a historii zásahů,
• půdní mapy, vodní režim, zónování,
• data z meteostanic a předpovědi.

Výstupem nejsou hezké mapy do šanonu, ale konkrétní akce:

• variabilní dávky dusíku (méně tam, kde se to nevrátí ve výnosu),
• cílené zavlažování podle stresu porostu,
• přesnější ochrana rostlin s menší plochou zásahu.

Pro klima to znamená méně emisí N₂O (oxid dusný je silný skleníkový plyn) a pro farmu to znamená nižší náklady. Pro potravinářské firmy a řetězce navíc lepší stopu produktu – což je v roce 2025 už běžná součást debat o dodavatelských řetězcích.

2) Zdraví půdy jako KPI: od pocitu k číslu

„Všechno se točí kolem zdraví půdy,“ říká Vassilos. Souhlasím – ale jen když umíme zdraví půdy sledovat.

AI tady pomáhá ve dvou rovinách:

• predikce: modely odhadují vývoj organické hmoty, erozní riziko nebo vodní kapacitu při různých scénářích (meziplodiny vs. bez meziplodin, změna zpracování půdy, jiné plodiny),
• verifikace: kombinace půdních rozborů, dálkového průzkumu a management dat umožní dokládat, že změny nejsou jen „na papíře“.

Praktický tip: pokud chcete v roce 2026 seriozně pracovat s uhlíkem v půdě, nastavte si „minimum viable měření“:

1. rozdělení pozemků do zón (alespoň 3–5 zón na velké bloky),
2. opakované odběry půdy ve stejných bodech (geolokace),
3. evidenci zásahů a výnosů v jednotné podobě,
4. roční vyhodnocení trendu, ne jednorázový snapshot.

AI není náhrada rozborů. Je to nástroj, který z nich udělá průběžný signál.

3) Meziplodiny a osevní postupy: optimalizace místo hádání

Meziplodiny jsou typický příklad „skvělá myšlenka, složitá realizace“. Co zasít? Kdy? Jak to ovlivní vodu? Jak to zapadne do kapacit techniky?

AI modely dokážou pracovat se scénáři:

• směsi meziplodin podle cíle (dusík, biomasa, kořenový systém, potlačení plevelů),
• termíny setí a zaorání/ukončení podle počasí,
• riziko přenosu chorob nebo škůdců,
• dopad na následnou plodinu a zpracování půdy.

Tady je moje zkušenost z praxe projektů: farmy často nepotřebují „dokonalý“ model. Potřebují dobré doporučení včas, ideálně v týdnu, kdy se rozhoduje o setí a kdy je v podniku největší tlak.

„Ošklivé miminko“: práce. Automatizace je nutnost, ne hračka.

V rozhovoru padla silná formulace: „ugly baby“ – problém, na který se nikomu nechce sahat. Vassilos ho pojmenovala bez obalu: lidská práce.

Regenerativní systémy bývají komplexnější. Více plodin, více zásahů, více pozorování. To buď znamená:

• více lidí,
• nebo lepší organizaci a technologii,
• ideálně obojí.

A tady se propojuje klimatická agenda s AI úplně přirozeně: automatizace a robotika snižují náklady na práci a zároveň umožní jemnější, cílenější zásahy.

Vassilos zmiňovala lehké autonomní stroje, které umí aplikovat dusík přesněji a s menším utužením půdy než těžká technika. Ten princip dává smysl i u nás: utužení půdy je tichý zabiják infiltrace vody, kořenů a následně i výnosu.

Jak poznat, že automatizace dává smysl právě vám

Nezačínejte robotem jen proto, že to vypadá dobře v prezentaci. Začněte výpočtem.

• Kolik hodin ročně vás stojí monitoring porostu (a jak často se kvůli tomu rozhodnete pozdě)?
• Kde máte nejdražší práci: pletí v zelenině, bodové zásahy v porostu, mechanická regulace plevelů?
• Kolik vás stojí ztráty z toho, že aplikujete „plošně“, protože „na přesnost není čas“?

AI tady přináší jednoduchý přínos: pomůže vytipovat místa a činnosti, kde se automatizace zaplatí nejdřív.

Carbon farming a AI: bez predikce a důkazů to nepůjde

Když se dnes mluví o uhlíku v půdě, často to sklouzne k dvěma extrémům: buď k přehnanému optimismu, nebo k cynismu („stejně se to nedá změřit“).

Realita? Dá se to dělat solidně, ale vyžaduje to disciplínu v datech.

AI je užitečná ve třech bodech:

1. Prediktivní modelování sekvestrace: co se stane s uhlíkem v půdě při konkrétních změnách managementu.
2. Detekce rizik: eroze, utužení, holá půda v kritických obdobích.
3. MRV (Measurement, Reporting, Verification): standardizované vykazování pro odběratele, banky, pojišťovny nebo programy uhlíkových kreditů.

Pokud jste potravinářská firma, tohle je důležité i bez kreditů. V roce 2025 je v EU běžné, že velcí odběratelé tlačí na doložení environmentálních dopadů v dodavatelském řetězci. Kdo umí dodat data, vyjednává lépe.

Praktický plán na 90 dní: jak začít s AI pro udržitelné hospodaření

AI v zemědělství selhává nejčastěji na tom, že se začne „nákupem nástroje“. Lepší je začít provozní otázkou.

Krok 1: Vyberte 1–2 cíle, které bolí

Příklady cílů, které dávají smysl:

• snížit spotřebu dusíku o 10–15 % bez poklesu výnosu,
• stabilizovat výnosy na slabých zónách pole,
• zlepšit vodní režim (méně škod po přívalech, lepší přežití sucha),
• zavést meziplodiny tak, aby nezvyšovaly riziko jarního stresu z nedostatku vody.

Krok 2: Zmapujte data, která už máte

Typicky existují, jen jsou roztříštěná:

• evidence zásahů (postřiky, hnojení),
• výnosové mapy ze sklízecích mlátiček,
• půdní rozbory,
• meteorologická data,
• účetnictví vstupů.

Krok 3: Udělejte jeden pilot na jednom bloku

Pilot znamená jasné srovnání „A vs. B“:

• variabilní dávka vs. uniformní,
• meziplodina směs vs. kontrola,
• lehčí technika/nižší utužení vs. standard.

Po 90 dnech nechcete dokonalý vědecký závěr. Chcete odpověď: Stojí to za další sezonu?

Krok 4: Spojte agronoma, data a ekonomiku

Nejlepší výsledky jsem viděl tam, kde u jednoho stolu sedí:

• agronom (co je agronomicky možné),
• někdo, kdo rozumí datům/AI (co je měřitelné a predikovatelné),
• ekonom nebo majitel (co má návratnost a jaké je riziko).

Bez toho budete mít buď hezké grafy, nebo hezké úmysly.

Co si z toho odnést pro rok 2026

Zemědělství má reálnou šanci být klimatickou součástí řešení, ale jen pokud z regenerativních principů uděláme řiditelný systém. To znamená: měřit, vyhodnocovat, zlepšovat. A hlavně – dělat to tak, aby to dávalo smysl v provozu i v penězích.

V rámci série Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství tohle beru jako jeden z nejdůležitějších směrů: AI není „bonus“. Je to způsob, jak zlevnit složitost a jak dostat udržitelné postupy z prezentací do každodenní práce na poli a ve stáji.

Pokud chcete posunout regenerativní praxi dál, začněte jedním konkrétním cílem, jedním pilotem a jedním společným dashboardem pro agronomii i ekonomiku. A pak si položte otázku, která rozhodne o úspěchu: Které rozhodnutí na farmě dnes děláme naslepo – a co by se stalo, kdybychom ho už příští sezonu dělali na základě dat?