AI v obchodech: jak supermarket řídí celý potravinový řetězec

Není to pole za vesnicí ani sklad někde u dálnice, kde většina lidí „potká“ potravinový systém. Je to regál v supermarketu. Právě tam se z abstraktních pojmů jako dodavatelský řetězec, zemědělská politika nebo spotřebitelské trendy stává něco, co držíte v ruce.

A teď si vezměte, že je 21.12.2025. Vrchol sezóny. Všichni chtějí čerstvé, dostupné a „poctivé“ potraviny – a ideálně bez výpadků, bez šokových cen a bez zbytečného plýtvání. Jenže regál je zároveň nejtvrdší test reality: co se (ne)vyrobilo, co se (ne)dovezlo, co se (ne)prodá. Supermarket je zkrátka potravinový systém v malém.

V našem seriálu „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ se často bavíme o dronech nad poli nebo o predikci výnosů. Tady je ale pragmatická myšlenka: pokud chcete potravinový systém zlepšit rychle a měřitelně, začněte u obchodu. Právě obchod je totiž místo, kde data vznikají, kde se projevují chyby a kde lze pomocí AI v potravinářství nejrychleji zavést transparentnější a úspornější rozhodování.

Supermarket jako „řídicí panel“ potravinového systému

Supermarket je místo, kde se potkává nabídka s poptávkou v nejpřímější podobě. Každá položka v regálu je výsledkem řetězce rozhodnutí: co farmář zaseje, co výrobce namíchá, co kontrola schválí, co logistika zvládne a co nákupčí zalistuje.

Pro obchod je to každodenní operativa. Pro zemědělství a potravinářství je to ale zpětná vazba s extrémně krátkým cyklem. Pokud se například zvýší poptávka po bezlaktózových výrobcích, regál se často změní v horizontu týdnů. Když se zhorší dodávky určité suroviny, uvidíte to jako prázdné místo nebo jako prudký cenový skok.

AI (umělá inteligence) tu může fungovat jako „mozek“ nad daty, který:

• spojuje prodeje, sklad, logistiku a dodavatele do jednoho obrazu,
• předvídá poptávku v sezónních špičkách (Vánoce, grilovací sezóna, návrat do školy),
• snižuje ztráty z expirací a špatného doplňování,
• zvyšuje transparentnost původu a kvality.

Tahle logika je praktická: když se optimalizuje obchod, zlepšuje se tlakem zpět celý řetězec – od výroby po farmu.

Paradox hojnosti: tisíc značek, pár skutečných surovin

Na první pohled je v regálu nekonečný výběr. Ve skutečnosti je složení často překvapivě uniformní. Řada ultra-zpracovaných produktů stojí na několika komoditách (typicky obiloviny, cukry, oleje). Rozdíl je v příchutích, marketingu a balení – ne v zemědělské pestrosti.

Jak do toho vstupuje AI: pestrost se dá řídit, ne jen „přát si ji“

Tady je tvrdý problém: obchod potřebuje stabilní dodávky, předvídatelnou kvalitu a cenu. Menší producenti (lokální mlýny, farmy, družstva) mají často skvělý produkt, ale méně dat, menší kapacity a větší variabilitu.

AI může snížit „transakční tření“ mezi obchodem a menšími dodavateli:

• Predikce poptávky pro lokální sortiment: místo „vezmeme to na zkoušku“ lze řídit pilotní zalistování podle lokality, demografie a historie prodejů.
• Chytřejší objednávky: model dokáže počítat s kratší trvanlivostí čerstvých výrobků a upravovat frekvenci závozů.
• Hodnocení kvality napříč šaržemi: kombinace reklamací, vratkovosti a senzorických kontrol pomáhá férově porovnávat dodavatele.

Můj názor: pokud obchod nepřestane řídit lokální a udržitelný sortiment „ručně“, nikdy se z toho nestane mainstream. AI je jedna z mála cest, jak to škálovat bez toho, aby se zvedly náklady do neúnosna.

Regál jako příběh: dvě sekundy na pravdu (a proč to nestačí)

V obchodě máte zhruba dvě sekundy, aby vás obal přesvědčil. To vytváří prostředí, kde vítězí jednoduchá sdělení a nuance prohrává. „Tradiční“, „farmářské“, „přírodní“, „z lokálních surovin“ – zní to dobře, ale často bez kontextu.

AI a transparentnost: méně sloganů, více ověřitelných dat

Zákazník dnes nechce přednášku. Chce jistotu. A obchod chce minimalizovat reputační riziko. AI v kombinaci s datovou správou (traceability) může přinést ověřitelné informace:

• Automatická kontrola konzistence tvrzení: jestli produkt tvrdí „bez palmového oleje“, systém umí porovnat recepturu, dodavatelská data a kontrolní záznamy.
• Skóre srozumitelnosti: AI dokáže přepsat složité informace do krátkého, čitelného formátu pro regál či aplikaci (bez marketingových triků).
• Personalizované vysvětlení: zákazník s alergií nebo diabetem nepotřebuje univerzální popis – potřebuje odpověď pro svůj konkrétní kontext.

Praktická věta, kterou bych si přál vidět častěji: „Neříkáme, že je to lepší. Ukazujeme data, proč a v čem.“

Geografie dostupnosti: když regál odhalí nerovnost

Rozložení obchodů a sortimentu kopíruje sociální mapu. Někde řešíte bio hovězí a fermentované nápoje, jinde je „čerstvé“ pár banánů u pokladny a zbytek tvoří trvanlivé potraviny. To není jen otázka vkusu – je to otázka zdraví, ceny a dostupnosti.

Co s tím může udělat AI (a co ne)

AI sama o sobě nerovnost nevyřeší. Ale dokáže přesně ukázat, kde problém vzniká a kolik stojí – a tím zrychlit rozhodnutí, která se jinak odkládají.

Konkrétní použití:

• Optimalizace sortimentu pro „underserved“ lokality: model může navrhnout kombinaci cenově dostupných a zároveň nutričně kvalitních položek (např. základní zelenina, luštěniny, vejce, mléčné výrobky), která udrží marži i obrat.
• Prediktivní doplňování čerstvých potravin: u menších prodejen bývá čerstvý sortiment rizikový kvůli odpisům. AI pomůže nastavit menší, ale častější doplňování.
• Dynamické ceny proti plýtvání: když systém spolehlivě odhadne prodejnost, lze zlevňovat cíleně (a včas), ne až ve chvíli, kdy je pozdě.

Zásadní pointa: když se čerstvé potraviny ekonomicky „přestanou bát“ menších prodejen, zlepší se dostupnost bez moralizování zákazníků.

Kolektivní efekt: proč má smysl měřit poptávku jinak než jen „prodejem“

„Jsem jen jeden člověk, můj nákup nic nezmění.“ Individuálně to zní logicky. Systémově je to past. Obchod reaguje na poptávku rychle – jenže poptávku často měří zjednodušeně: prodejem a marží.

AI může zachytit i „tichou poptávku“

Tichá poptávka jsou signály, které se v prodeji neukážou, protože produkt není dostupný, není vidět, nebo mu zákazník nerozumí.

AI umí zapojit i tyto signály:

• vyhledávání v aplikaci a neúspěšné dotazy („nenalezeno“),
• náhrady v košíku (co lidé koupí, když jejich volba chybí),
• komentáře a dotazy na prodejně,
• regionální trendy a sezónnost.

Pro zemědělství je to důležité: když obchod umí předpovědět poptávku po pestřejších plodinách nebo lokálních výrobcích, dává farmářům a zpracovatelům jistější signál pro plánování.

Praktický plán: 5 kroků, jak začít s AI v retailu i potravinářství

Nejrychlejší návratnost mívají projekty, které snižují ztráty a zvyšují dostupnost. Tady je postup, který funguje v praxi (a dá se nasadit i po částech):

1. Udělejte pořádek v datech SKU: jednotné názvy, gramáže, alergeny, šarže, expirace. Bez toho bude každý model „halucinovat“ nesmysly.
2. Zaveďte predikci poptávky na úrovni prodejna–kategorie: zvlášť pro čerstvé, zvlášť pro promo akce.
3. Optimalizujte objednávky a doplňování: cíl je méně vyprodaných položek a méně odpisů. U čerstvého sortimentu se to pozná rychle.
4. Přidejte vrstvu transparentnosti: původ, šarže, certifikace, kontrolní body – a hlavně jednoduché zobrazení pro zákazníka.
5. Měřte dopad v korunách a kilogramech: odpisy, dostupnost, reklamace, spokojenost. AI projekty bez metrik jsou jen drahé prezentace.

„Regál není jen místo pro prodej. Je to hlasovací lístek o tom, jak má vypadat zemědělství.“

Co to znamená pro české zemědělství a potravinářství v roce 2026

Pokud má umělá inteligence v zemědělství a potravinářství přinést rychlý, viditelný efekt, musí se propojit s realitou obchodu. Farmář může pěstovat lépe, výrobce může vyrábět úsporněji, ale pokud se to nepromítne do dostupnosti, ceny a důvěry v místě nákupu, zákazník to neocení.

Obchod je zároveň nejtvrdší test udržitelnosti: kde se plýtvá, kde se vytváří falešná rozmanitost, kde se nerovnost překlápí do zdraví. A právě tam může AI přinést měřitelné změny – od prediktivní logistiky přes optimalizaci zásob až po transparentnost původu potravin.

Chcete, aby byl supermarket nejchytřejším článkem potravinového systému, ne jeho slepou skvrnou? Pak je čas přestat brát regál jako „konec“ řetězce. Regál je začátek zpětné vazby. Jaké signály do něj pošleme v roce 2026?