AI v restauracích: robotická kuchyně a cesta „farm to fork“

Většina lidí si pořád myslí, že automatizace v gastronomii je hlavně o tom „ušetřit na lidech“. Realita je přízemnější – a pro celý potravinový řetězec mnohem zajímavější: robotická kuchyně je ve skutečnosti datový stroj, který dokáže standardizovat kvalitu, snížit plýtvání a zrychlit obsluhu bez toho, aby se z jídla stala tovární věc bez duše.

Přesně to ukazuje příklad amerického řetězce Sweetgreen, který po akvizici startupu Spyce spustil vlastní koncept Infinite Kitchen – provoz, kde část přípravy jídel zajišťuje automatizovaná „makeline“ (linka na kompletaci). Nejde jen o marketingovou atrakci. Je to testovací laboratoř pro to, jak bude vypadat provoz restaurací v době drahé práce, vysokých nájmů a náročnějších zákazníků.

A protože náš seriál „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ stojí na myšlence propojení „od pole po vidličku“, stojí za to si říct nahlas: když se automatizuje kuchyň, mění se i požadavky na zemědělství, logistiku a výrobu potravin. Nejen směrem k rychlosti, ale hlavně k přesnosti.

Co je „robotická makeline“ a proč to není jen trik pro sociální sítě

Robotická makeline je automatizovaná linka, která sestavuje jídlo z přesně dávkovaných ingrediencí podle objednávky. U Sweetgreen je princip podobný tomu, co už dřív ukázal Spyce: dopravní systém (typicky pás) vede misky pod zásobníky ingrediencí, které dávkují konkrétní kombinace.

Provozní realita: nejdražší je „posledních 30 sekund“

V rychlém občerstvení a fast-casual formátech bývá velká část práce právě kompletace: nabrat, odvážit, přidat, promíchat, zabalit. To jsou činnosti, které:

• se opakují stále dokola,
• jsou relativně snadno měřitelné,
• a mají přímý dopad na konzistenci porcí.

Tady automatizace dává smysl. Ne proto, že by „nahradila kuchaře“, ale protože sníží variabilitu. V praxi to znamená méně reklamací typu „minule bylo avokáda víc“ a zároveň lepší kontrolu nad náklady.

„Člověk zůstává“ – a je to logické

Sweetgreen ve své komunikaci zdůrazňuje, že lidi z provozu nemizí. To není PR fráze do větru. I v automatizovaném provozu zůstávají úkoly, které jsou:

• o kontrole kvality a čerstvosti,
• o přípravě surovin (mytí, krájení, předpříprava),
• o řešení výjimek (alergie, speciální úpravy, reklamace),
• a o zákaznickém zážitku.

Jejich nový „host“ (člověk u vstupu/objednávek) je typická ukázka: když část rutiny převezme stroj, lidé se posouvají tam, kde zákazník vnímá hodnotu.

Automatizace v restauraci jako zrcadlo pro zemědělství a potravinářství

Automatizovaná kuchyň tlačí na standardizaci surovin. A to je přesně místo, kde se potkává gastronomie s AI v zemědělství.

Když chcete, aby robotická linka dlouhodobě fungovala, potřebujete suroviny, které se chovají předvídatelně:

• listy salátu s podobnou velikostí a křehkostí,
• rajčata s konzistentní šťavnatostí (kvůli skladování a dávkování),
• stabilní gramáž porcí u bílkovin,
• a spolehlivou dodávku v rytmu, který odpovídá poptávce.

„Od pole po vidličku“ už není slogan, ale KPI

V zemědělství se AI používá na:

• monitoring plodin (drony, satelitní snímky, kamery ve sklenících),
• predikci výnosů a plánování sklizně,
• optimalizaci závlahy a hnojení (precizní zemědělství),
• třídění kvality ve zpracování (strojové vidění).

A teď přichází zajímavý obrat: automatizovaná kuchyň dokáže posílat zpětnou vazbu. Ne „pocitově“, ale datově.

Restaurace, která přesně ví, co vydává, dokáže přesně říct, co má objednat – a tím snižuje odpad v celém řetězci.

To je praktická, měřitelná hodnota. V prosinci 2025, kdy firmy řeší tlak na marže a zároveň ESG reporting, je omezení plýtvání často nejrychlejší cesta k výsledku.

Proč je digitální objednávka polovina automatizace

Robotická kuchyně bez digitalizovaného objednávkového toku je jako kombajn bez mapy pole. Sweetgreen proto staví proces kolem kiosků, aplikace a jasně definovaných kroků.

Data z objednávek = predikce poptávky v reálném čase

Jakmile je objednávka digitální, vznikají data, se kterými se dá pracovat:

• jaké kombinace jídel se objednávají v pondělí vs. v pátek,
• jak se liší poptávka v čase (12:05 vs. 12:35),
• které ingredience „mizí“ rychleji v konkrétní lokalitě.

Tady nastupuje AI v potravinářství: předpovědi poptávky, optimalizace zásob a plánování výroby/přípravy. V kuchyni to znamená méně stresu ve špičce. V logistice to znamená méně expresních dovozů. A u farmáře to může znamenat lepší plánování sklizně i kontraktů.

Standardizace neznamená uniformita

Častá obava: když je proces příliš „strojový“, zákazník dostane něco bez charakteru. Jenže u salátů a misek (a podobných konceptů) je charakter často právě v tom, že:

• porce odpovídá tomu, co si zaplatil,
• ingredience jsou čerstvé,
• a čekání není loterie.

Standardizace tedy v tomto segmentu zvyšuje důvěru.

Co se firmy často naučí až po instalaci: úzké hrdlo bývá jinde

Nejtěžší na automatizaci kuchyně není robot. Nejtěžší je systém. Kdo už někdy zaváděl technologie do provozu, ví, že problémy typicky vznikají v detailech:

1) Předpříprava surovin (mise en place)

Robot vám nenakrájí cibuli, pokud to není celý koncept kuchyně. Většina „robotických“ provozů automatizuje kompletaci, ale předpříprava zůstává klíčová. To znamená školení, hygienu, plánování směn a kontrolu kvality.

2) Variabilita surovin

Okurka dnes křupe, zítra je vodnatější. Listy špenátu mají jiné objemy. Pro člověka normální. Pro přesné dávkování problém.

Tady se skvěle propojuje gastronomie se zemědělstvím: čím přesněji dokážete pěstovat a třídit, tím snadněji se automatizuje kuchyň. A naopak: čím přesnější je kuchyň, tím lépe umí specifikovat požadavky na dodavatele.

3) Retrofit do stávajících provozů

Sweetgreen plánoval další instalaci i do existující restaurace, aby se naučil „retrofit“ – tedy zabudování nové technologie do starého prostoru.

V českém prostředí je to relevantní skoro všude. Máte omezené zázemí, elektřinu, vzduchotechniku, sklad. Automatizace není jen nákup zařízení, ale projekt přestavby procesů.

Praktický checklist: co si odnést, pokud řešíte AI/automatizaci v potravinách

Nejrychlejší cesta k přínosu je začít tam, kde máte opakování, měření a odpad. Z vlastní zkušenosti vidím, že firmy uspějí častěji, když nejdřív vyřeší proces a až potom „nasadí AI“.

Pro restaurace a výrobny

1. Změřte plýtvání po ingrediencích (ne jen „celkově“). Bez toho nepoznáte, co má automatizace zlepšit.
2. Digitalizujte objednávky a receptury do jedné pravdy (jedno místo, jeden formát).
3. Standardizujte porce – lidsky nebo strojově, ale konzistentně.
4. Navrhněte provoz pro výjimky (alergeny, náhrady, reklamace). Tam se láme spokojenost.

Pro zemědělce a dodavatele

1. Domluvte se na kvalitativních parametrech, které jsou „strojově čitelné“ (velikost, gramáž, tolerance).
2. Zvažte třídění a balení podle použití (např. mixy pro konkrétní receptury).
3. Sdílejte data o dostupnosti a sklizni – i jednoduchý týdenní forecast má hodnotu, když na druhé straně běží predikce poptávky.

Kam to míří v roce 2026: méně „robotů“, více „autopilota“

Budoucnost automatizace v potravinách nebude v tom, že uvidíte více mechanických ramen. Bude v tom, že systémy poběží tiše na pozadí.

Restaurace budou více připomínat řízené procesy: od digitální objednávky přes optimalizaci zásob až po standardizovanou kompletaci. A zemědělství bude naopak více navázané na konkrétní odběrové signály – ne jen na sezónní odhady.

Když se na to dívám optikou „AI v zemědělství a potravinářství“, největší přínos robotických kuchyní není show okolo pásu a zásobníků. Je to disciplína v datech: přesné porce, přesné objednávky, přesné zásoby.

Pokud řešíte, kde s AI v potravinovém řetězci začít, zkuste si položit jednu praktickou otázku: kde dnes vzniká nejvíc variability – na poli, ve skladu, ve výrobě, nebo až u výdeje? Právě tam bývá nejrychlejší návratnost i nejčistší případ pro automatizaci.