AI v kuchyni: od generativního umění po chytřejší jídlo

Na konci roku 2025 už nikoho nepřekvapí, že umělá inteligence píše texty, pomáhá s plánováním a generuje obrázky. Překvapivé je spíš to, kde se s ní začínáme potkávat. Třeba na lednici. Samsung kdysi představil možnost dát na čelo lednice generativní umění vytvořené algoritmy. Na první pohled „jen designová hračka“. Já si ale myslím, že to je užitečný signál: AI se potichu stěhuje do prostředí, kde řešíme jídlo každý den.

Tohle téma zapadá do naší série „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ překvapivě dobře. Protože cesta od „AI obrázku na lednici“ k „AI, která snižuje plýtvání, hlídá zásoby a zlepšuje logistiku potravin“ je mnohem kratší, než se zdá. A přesně v tom je pro firmy i farmáře praktická hodnota.

Generativní umění na lednici není banalita. Je to test zvyku

Generativní obsah v domácnosti funguje jako trénink na personalizaci. Když si lidé zvyknou, že spotřebič není jen bílá krabice, ale adaptivní „plocha“, otevírá se prostor pro další vrstvy: informace, doporučení, upozornění, optimalizace.

Samsung šel cestou, která je chytrá marketingově i produktově: místo aby tlačil technické funkce jako hlavní důvod ke koupi, posílil customizaci a estetiku. Lednice s vyměnitelnými panely je přirozeně o identitě domácnosti. Generativní kolekce obrázků (v původní kampani šlo o omezenou sadu motivů vytvořených algoritmicky) ukázala, že AI nemusí být „robot v kuchyni“, ale nenápadná služba, kterou přijmete bez odporu.

A to je důležité i pro zemědělství a potravinářství: adopce AI často naráží ne na technologii, ale na zvyk, důvěru a uživatelskou zkušenost. Když se AI v domácnosti stane normou, tlak na „chytré“ služby u jídla poroste.

Co si z toho odnést pro agro a food byznys

• Pokud AI prezentujete jen jako „technologii“, lidé se jí brání. Pokud ji prezentujete jako personalizaci nebo komfort, přijmou ji rychleji.
• Design (UX) není kosmetika. V praxi rozhoduje, jestli se novinka bude používat.

Od panelu s obrázkem k datům o jídle: další logický krok

Jakmile je spotřebič připojený a umí zobrazovat obsah, nejcennější měna jsou data a kontext. V kuchyni je kontext jasný: co doma je, co se kazí, co se má uvařit, co koupit, co nevyhazovat.

V roce 2025 je „connected kitchen“ mnohem víc než displej. Je to ekosystém, kde se potkávají:

• nákupní historie,
• recepty a nutriční preference,
• zásoby a expirace,
• ceny a dostupnost v obchodech,
• energetická spotřeba spotřebičů,
• a (postupně) i informace o původu potravin.

Generativní umění na lednici je tedy spíš „měkký vstup“ do světa, kde bude lednice (nebo aplikace kolem ní) umět i toto:

1. Doporučit recepty podle toho, co je potřeba spotřebovat.
2. Navrhnout nákupní seznam s ohledem na slevy a sezónnost.
3. Zohlednit alergie, sportovní cíle nebo zdravotní omezení.
4. Snížit plýtvání tím, že včas upozorní na rizikové položky.

Tohle už je přímo napojené na potravinářství: čím chytřejší domácnosti, tím větší poptávka po přesných informacích o produktu a lepší viditelnosti v řetězci.

Snippet, který stojí za zapamatování

AI v kuchyni není o tom, že nahradí vaření. Je o tom, že zredukuje každodenní rozhodovací únavu kolem jídla.

Paralela s precizním zemědělstvím: personalizace doma = preciznost na poli

Stejný princip, který vám personalizuje lednici, personalizuje i pole. Jen místo „jaký obrázek chci na panelu“ řešíte „kolik dusíku kam“ nebo „kde hrozí sucho“.

V precizním zemědělství AI typicky vyhodnocuje data z:

• satelitních snímků a dronů,
• senzorů vlhkosti půdy,
• meteomodelů,
• historie výnosů,
• map půdních vlastností,
• a ekonomiky vstupů (hnojiva, nafta, práce).

Z toho pak vznikají doporučení po zónách: nehnojit všude stejně, nezavlažovat plošně, nepostřikovat „pro jistotu“. To je preciznost.

A teď si všimněte podobnosti s kuchyní:

• Domácnost nechce univerzální recepty, chce recepty podle zásob.
• Farma nechce univerzální dávku, chce dávku podle variability pozemku.

V obou případech je cílem méně plýtvání a vyšší efektivita.

Praktický příklad „od lednice k poli“

Představte si producenta zeleniny, který dodává do retailu. Pokud se v domácnostech (přes aplikace a chytré spotřebiče) zlepší plánování spotřeby, začne se měnit poptávka:

• méně nárazových výkyvů,
• přesnější objednávky,
• více důrazu na čerstvost a trasovatelnost,
• tlak na balení, které podporuje skladování a menší ztráty.

To následně tlačí dodavatelský řetězec k lepším predikcím a řízení sklizně. A to je přesně prostor, kde AI v zemědělství dává největší ekonomický smysl.

Co dnes (12/2025) firmy nejčastěji podcení, když chtějí AI pro jídlo

Největší omyl: začít modelem místo problému. Vidím to často: „Chceme generativní AI“ je zadání, které končí hezkou demoverzí a nulovým dopadem do provozu.

Pokud jste v potravinářství, gastro, retailu nebo agri, funguje spíš tento postup:

1) Vyberte měřitelný cíl

Typické cíle s rychlou návratností:

• snížení plýtvání o X % (typicky na úrovni skladu nebo prodejny),
• zlepšení predikce poptávky (nižší out-of-stock i odpisy),
• optimalizace dávkování vstupů na poli,
• zvýšení konzistence kvality (třídění, detekce vad).

2) Zmapujte data a „slabá místa“

AI je tak dobrá, jak dobrá jsou data. U jídla bývá problém v tom, že:

• data jsou v silech (sklad, výroba, obchod),
• chybí jednotné produktové identifikátory,
• expirace a šarže nejsou v digitálu konzistentně,
• počasí a logistika se nepropojují s plánováním.

3) Navrhněte výstup, kterému člověk věří

V zemědělství i potravinářství lidé chtějí vědět „proč“.

• U agronoma: proč doporučujete právě tuto dávku?
• U provozu: proč mám vyřadit tuto šarži?
• U kuchyně: proč mi doporučujete tento recept?

Bez vysvětlení zůstane AI „černá skříňka“ a nebude se používat.

Mini Q&A: otázky, které padají nejčastěji

Je generativní AI v kuchyni opravdu užitečná, nebo jen zábava?

Užitečná je tehdy, když je napojená na kontext: zásoby, ceny, preference, expirace. Samotné obrázky jsou zábava, ale zábava často otevírá dveře návykům.

Jak to souvisí s AI v zemědělství a potravinářství?

Je to stejný trend: personalizace a optimalizace pomocí dat. Doma optimalizujete rozhodnutí „co uvařit“, ve výrobě „kolik vyrobit“ a na poli „kde a kdy zasáhnout“.

Kde je hranice mezi pomocí a obtěžováním (např. reklamy na displeji)?

Hranice je kontrola uživatele. Jakmile spotřebič začne tlačit obsah, který nepomáhá, důvěra padá. U B2B je to stejné: doporučení musí šetřit čas nebo peníze, jinak je to šum.

Co z toho plyne pro rok 2026: AI bude méně vidět a víc fungovat

Generativní umění na lednici působí jako drobnost, ale ve skutečnosti ukazuje posun: AI se dostává do rutiny kolem jídla nenápadně, přes personalizaci a design. A jakmile je jednou v kuchyni, začne dávat smysl napojit ji na plánování nákupů, snižování odpadu, energetiku spotřebičů a časem i na informace z potravinového řetězce.

Pokud pracujete v zemědělství, potravinářství nebo retailu, dá se na tom dobře stavět: zákazník bude čím dál víc očekávat, že jídlo i informace kolem něj budou „chytré“, přesné a personalizované. A to vyžaduje stejnou disciplínu, jakou známe z precizního zemědělství: data, modely, procesy a hlavně jasný cíl.

Chcete-li si ověřit, kde má ve vašem provozu AI nejrychlejší návratnost (a kde je to jen efektní prezentace), zkuste si napsat tři věty: Co optimalizujeme? Jak to změříme? Kdo podle toho bude jednat? Odpovědi obvykle rozhodnou víc než výběr konkrétního nástroje.