AI a robotika v potravinářství: proč chybí kapitál

V roce 2025 je paradox snad nejviditelnější právě v potravinářství: technologie na automatizaci existují, poptávka po stabilní výrobě roste, ale financování robotiky se často zasekne dřív, než se vůbec objeví první pravidelné tržby. Investoři už nejsou ochotní „platit sen“ několik let dopředu – chtějí vidět cestu k penězům, a to ideálně rychle.

Tenhle posun je důležitý i pro naši sérii „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“. Protože robotika ve výrobě potravin není jen o mechanice. V praxi je to AI + data + senzory + provoz, které společně rozhodují o tom, jestli se automatizace vyplatí, nebo se změní v drahou laboratorní hračku.

Z rozhovorů investorů kolem food automation (a z toho, co dnes vidím v projektech v EU) vychází jednoduchá pravda: robotika v potravinářství je kapitálově náročná a časově pomalá, ale dá se postavit tak, aby dávala smysl už od prvního nasazení. Jen se musí začít jinak, než většina týmů začíná.

Proč je financování robotiky v potravinářství tak těžké

Odpověď je kombinace tří věcí: dlouhá cesta k tržbám, vysoké náklady a málo „exitů“. Investoři robotiku často vnímají jako „drahý sport“ – vývoj i nasazení trvá roky, hardware stojí peníze a při každém pilotu se objeví realita provozu (hygiena, čištění, variabilita surovin, bezpečnost, servis).

Venture kapitál navíc po letech růstu přitvrdil. Valuace jsou střízlivější a matematika je neúprosná: když firma potřebuje víc kol financování, zakladatelé se více ředí a návratnost se hůř obhajuje. A protože v robotice není tolik úspěšných akvizic a IPO, investorům chybí „jistota“, že se jednou opravdu vystoupí se ziskem.

Robotika má delší „náběh“ než čistý software

U AI projektů v zemědělství někdy stačí datový produkt a integrace do existujících procesů. U robotiky v potravinářství je to jiné:

• musí fungovat v reálném provozu (teplo, mastnota, voda, prášek, sanitace)
• musí být bezpečná pro lidi a splnit normy
• musí mít servisní model (kdo opraví robot v noci?)
• musí zvládat variabilitu (mrkev není každá stejná, stejně jako maso nebo těsto)

Tohle všechno prodlužuje dobu, než přijde první „dolar“ tržby – a investoři jsou na tuhle čekací dobu citliví.

Co investoři dnes chtějí vidět: tržby, ROI a „postupné rozšiřování“

Odpověď je praktická: jeden konkrétní use case, který vydělává, a potom rozšiřování funkcí. V debatách investorů se opakuje, že největší riziko je „velká vize“ bez mezistupňů. Týmy často začnou s cílem automatizovat celý provoz (celou kuchyň, celou linku, celý sklad), ale pak narazí na to, že vývoj i integrace jsou příliš drahé a dlouhé.

Mně se osvědčilo přemýšlet o robotice jako o produktu, který má:

1. první placený scénář (něco úzkého, co jde nasadit za měsíce, ne za roky)
2. jasný ROI model (úspora práce, menší zmetkovitost, vyšší výtěžnost, stabilita kvality)
3. modulární roadmapu (další funkce přidávám, až když se první nasazení vyplatí)

Jak vypadá ROI v potravinářské automatizaci „na papíře“

V praxi se ROI nejlépe obhajuje na číslech, která umí finanční ředitel rychle zkontrolovat:

• kolik minut práce ušetřím na jednotku produkce
• jaký je náklad na servis a odstávky
• jaký je dopad na zmetkovitost (odpady, reklamace)
• kolik stojí hygienický režim (mytí, sanitace, validace)

Robotika, která neumí vyčíslit ROI do 12–24 měsíců, bude mít v roce 2025–2026 financování výrazně těžší. Ne proto, že by nefungovala. Ale protože „čekat tři roky“ už dnes málokdo chce.

AI + robotika: proč se bez dat a modelů škáluje špatně

Odpověď: bez AI robot v potravinářství často zůstane křehký a drahý na provoz. Tady je důležitý most do našeho tématu série. V moderních potravinářských provozech není hodnota jen v tom, že robot „pohne rukou“. Hodnota je v tom, že systém:

• rozpozná surovinu (kamera + počítačové vidění)
• přizpůsobí úchop a sílu (modely + senzory)
• odhadne kvalitu a třídí (AI klasifikace)
• optimalizuje takt linky (predikce, plánování)
• sbírá provozní data pro audit a hygienu (traceability)

A tady se financování láme: investorům se líbí, když robotika není jednorázová dodávka stroje, ale platforma, která sbírá data, zlepšuje se a časem přidává další zdroje příjmů.

Kde AI v potravinářství vydělává nejrychleji

Pokud chce tým přesvědčit investora (nebo výrobní firmu), nejlepší je začít tam, kde se dopady měří snadno:

• kontrola kvality (vizuální inspekce, detekce vad, třídění)
• prediktivní údržba (méně odstávek, plánování servisu)
• optimalizace dávkování a receptur (stabilní kvalita, menší odchylky)
• snižování odpadu (lepší výtěžnost, méně zmetků)

Tyhle use cases často nepotřebují hned plnou „humanoidní“ automatizaci. A právě proto se dají financovat lépe.

Méně „mega-projektů“, víc modulů: strategie, která dává smysl

Odpověď: rozdělit velkou vizi na menší prodejné části. Investoři v debatě kolem food robotics otevřeně říkají, že firmy budou muset „osekat“ cíle a doručit něco užitečného rychleji. To není prohra. To je profesionální produktové řízení.

Příklad, který se často objevuje v průmyslu: firma vyvíjí plně automatizovanou restauraci nebo kompletní robotickou kuchyň. Technologicky působivé, ale kapitálová křivka je extrémní. Smysluplnější může být „rozprodat“ technologii do modulů:

• samostatná stanice pro jednu činnost (např. dávkování, smažení, krájení)
• software pro plánování a kontrolu provozu
• vizuální kontrola kvality jako doplněk k existující lince

Jak poznat, že modul má šanci na rychlý trh

Pokud vybírám první produkt, držím se tří filtrů:

1. Je to problém, který bolí každý den? (nedostatek lidí na směnách, vysoké ztráty, reklamace)
2. Jde to nasadit bez přestavby celé linky? (integrace je často dražší než robot)
3. Umím to nacenit jako službu nebo jasný balíček? (CAPEX vs. OPEX, servis, dostupnost)

Když odpověď zní třikrát „ano“, je to kandidát na produkt, který přinese první tržby a otevře cestu k dalším kolům.

Akvizice a „levné IP“: šance i past

Odpověď: ano, přijde vlna akvizic, ale bez interního týmu to může skončit špatně. Když se financování zpřísní, část startupů nedokončí cestu k trhu. Pro silnější hráče to znamená příležitost koupit patenty, prototypy a know-how relativně levně.

Jenže koupit IP v robotice není jako koupit doménu a kód. Bez lidí, kteří rozumí integraci, bezpečnosti, provozní spolehlivosti a servisním procesům, se z akvizice stane drahý šuplík.

Pokud jste potravinářská firma nebo integrátor a uvažujete o akvizici technologie, ptejte se tvrdě:

• kdo bude technologii udržovat a rozvíjet 24/7
• jaké jsou reálné náklady na certifikace a validace
• jak dlouho trvá nasazení do druhého a třetího provozu
• co je skutečně „productized“ a co je pořád prototyp

Praktický checklist: jak připravit projekt AI/robotiky na investici (nebo interní schválení)

Odpověď: dejte dohromady jasný příběh „proč teď“, čísla ROI a plán škálování. Tohle je rámec, který funguje pro startupy i pro inovace uvnitř potravinářských podniků.

1. Problém a metrika: definujte jednu metriku (např. zmetkovitost v %, hodiny ruční práce týdně, odstávky v minutách).
2. První use case: jedna linka, jedna stanice, jeden proces.
3. Ekonomika jednotky: kolik stojí nasazení, servis, spotřební díly, školení.
4. ROI scénáře: konzervativní / realistický / agresivní.
5. Data strategie: jaká data sbíráte, kdo je vlastní, jak z nich roste přesnost AI.
6. Bezpečnost a hygiena: jak vypadá čištění, jaké jsou procedury, kdo to podepisuje.
7. Škálování: co se mění v druhé a desáté instalaci (a co už ne).

Tohle je rozdíl mezi „hezkým demo“ a projektem, který projde investičním výborem.

Co z toho plyne pro Česko a EU v roce 2026

Odpověď: vyhrají týmy, které začnou u provozu, ne u sci‑fi. V českém a evropském prostředí má automatizace potravinářství obrovský smysl: tlak na náklady, nedostatek pracovníků ve směnném provozu, důraz na hygienu a sledovatelnost, a k tomu volatilita surovin.

Jenže financování bude dál selektivní. Kapitál nepoteče do „velkých vizí bez prvního produktu“. Poteče do projektů, které umí:

• dodat první nasazení do 6–12 měsíců
• prokázat měřitelný dopad (čas, odpad, kvalita)
• postavit AI vrstvu, která s každou instalací zlepšuje systém

A to přesně navazuje na náš širší seriál: AI v zemědělství a potravinářství nebude jen o modelech, ale o schopnosti dostat je do reality provozu.

„Robotika, která nevydělává na prvním use casu, bude mít problém získat důvěru pro ten druhý.“

Pokud řešíte automatizaci ve výrobě potravin, skladování, třídění nebo kontrole kvality a chcete mít jasno, co má šanci projít rozpočtem (nebo investorem), dejte si za cíl jediné: navrhnout první krok tak, aby se sám zaplatil. Teprve potom má smysl stavět velké věci.

A teď ta praktická otázka, kterou si položte ještě dnes: Který jediný proces ve vašem provozu by AI a automatizace zlepšila tak, že to uvidíte v číslech do jednoho roku?