AI v kuchyni 2025: lekce ze Smart Kitchen Summit

65 % domácností v Česku už používá aspoň jeden „chytrý“ prvek v domácnosti (typicky mobilní aplikace, chytré spotřebiče, hlasové asistenty nebo chytré zásuvky). Přesto je v kuchyni pořád překvapivě snadné narazit na věci, které nefungují: aplikace, které se neotevřou bez účtu, recepty bez kontextu, notifikace, které ruší, a funkce, které znějí jako inovace, ale ve skutečnosti jen přidávají složitost.

Právě proto stojí za pozornost návrat Smart Kitchen Summit (SKS) do prezenční podoby. Po pětileté pauze se komunita kolem „smart kitchen“ znovu potkala osobně a zazněla upřímná reflexe: první vlna chytrých kuchyní byla plná nápadů, ale část z nich byla postavená na technologii pro technologii. A teď, když do hry vstupuje generativní AI, se stejná chyba může snadno zopakovat.

Tenhle článek berte jako díl seriálu „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“. Proto se na SKS nedívám jen optikou spotřebitelských gadgetů. Chytrá kuchyně je totiž poslední metr potravinového řetězce – místo, kde se rozhoduje o plýtvání, kvalitě stravy, energii i důvěře v potraviny. A AI umí tyhle věci zlepšit. Jen musí mít dobré zadání.

1) Proč první vlna chytré kuchyně narazila (a proč na tom záleží)

Klíčová lekce ze SKS zní jednoduše: když přilepíte novou technologii na starý problém bez pochopení uživatele, vytvoříte drahou překážku, ne pomocníka. Zkušenost z posledních let ukázala, že spousta projektů vsadila na hlasové ovládání, aplikace a „digitální recepty“, ale nedořešila každodenní realitu vaření.

Zaznělo i varování, které si v roce 12/2025 zaslouží zvýraznit: generativní AI svádí k tomu „něco tam přidat“, protože to jde. Výsledek pak bývá AI váleček, AI lednice, AI cokoliv – jen ne řešení.

Co dnes už víme o chování lidí v kuchyni

Lidé v kuchyni:

• nemají volné ruce (mouka, voda, horko)
• přepínají pozornost (děti, práce, časovače)
• vaří v omezeném prostoru (malé linky, „forever“ nájmy)
• chtějí jistotu, že to dopadne dobře (ne experiment)

Pokud AI nepomáhá v těchto bodech, bude vnímaná jako další komplikace.

2) Spotřebitel 2025: méně hraček, více užitku a výdrže

Na SKS zazněla silná linka: kuchyně se stává utilitární a víceúčelová. Méně prostoru, vyšší ceny bydlení, inflace, a k tomu tlak na udržitelnost. To vše tlačí lidi k tomu, aby kupovali věci, které „odpracují“ co nejvíc.

Praktický dopad je vidět i u nás: malé kuchyně v bytech, rostoucí nájemní bydlení a menší ochota investovat do vestavby. Proto bodují přístroje na lince (air fryer, multifunkční hrnce, kompaktní roboty), které zvládnou víc věcí a dají se přestěhovat.

Co to znamená pro AI funkce

AI v kuchyni se bude prosazovat tehdy, když splní tři podmínky:

1. Ušetří čas bez ztráty kontroly. (Ne „udělám to za vás“, ale „pomůžu vám to udělat rychleji a jistěji“.)
2. Sníží riziko neúspěchu. (Spálení, nedovaření, špatné pořadí kroků.)
3. Nezvýší závislost na cloudu a účtech. (Plánované zastarávání je reálná obava.)

V praxi: lepší je „AI, která ohlídá teplotu a správný moment“, než „AI, která generuje 50 variací receptu“.

3) Generativní AI v kuchyni: kde dává smysl a kde je to slepá ulička

Generativní AI je nejvíc užitečná tam, kde převádí chaos na jasný postup. Kuchyně je chaos: zbytky v lednici, časový tlak, alergie, cena surovin, různé preference. Dobrá AI z toho udělá plán, který jde reálně uvařit.

3 konkrétní use-cases, které fungují

1. Plánování jídel podle rozpočtu a zásob

   • vstup: „co mám doma“, cena v obchodě, počet porcí
   • výstup: nákupní seznam, plán na 3–5 dní, minimalizace odpadu

2. Adaptace receptu na vybavení a čas

   • „mám jen pánev a troubu“, „mám 20 minut“, „nemůžu lepek“
   • AI by neměla „vymýšlet“, ale přepočítat postup a hlídat kritické body

3. Automatická kontrola kvality během vaření

   • teplota, vlhkost, čas, upozornění na přehřátí
   • tady se generativní AI propojí s jednoduchými senzory a „pozorováním“

Kde je to naopak rizikové

• AI bez odpovědnosti: generuje rady, které jsou nebezpečné (hygiena, alergeny).
• AI bez kontextu: neví, co máte za spotřebič, jaký má výkon, jak velkou pánev.
• AI jako marketing: funkce, kterou jednou zkusíte a pak vypnete.

Jedna věta, kterou bych dal na slide každému produktovému týmu: „Když to nejde použít jednou rukou, rychle a bez přemýšlení, v kuchyni to umře.“

4) Roboti, automatizace a „feedback loop“: proč data rozhodují

Na SKS se řešila i domácí robotika a automatizace. Ne ve smyslu „humanoid v zástěře“, ale jako praktické stroje na lince: robotické vaření, přesné dávkování, kombinace ohřevu a řízení procesu.

Zajímavý moment: zazněla důležitost neustálé zpětné vazby z reálného používání. To je v potravinářství a zemědělství známý princip: bez dat není optimalizace. V kuchyni to platí stejně.

Co si z toho může vzít potravinářství a agri-tech

• Pokud chcete, aby AI dávala dobrá doporučení, potřebujete standardizovaná data (recepty jako strukturovaný postup, parametry spotřebičů, vlastnosti surovin).
• Kdo bude vlastnit „jazyk vaření“ (standardy, datové modely), bude mít výhodu podobně jako dnes platformy v e-commerce.

Tohle je přímý most do našeho tématu: od chytré kuchyně ke chytré výrobě potravin.

5) Od kuchyně k farmě: jak se AI propojí v celém potravinovém řetězci

Chytrá kuchyně sama o sobě nevyřeší ceny potravin ani udržitelnost. Ale umí být výkonným „koncovým bodem“ datového řetězce – a to je pro zemědělství a potravinářství obrovská příležitost.

Praktické scénáře, které dávají smysl už dnes

• Predikce poptávky podle reálné spotřeby Když domácnosti vaří jinak (víc rychlá jídla, méně pečení), je to signál pro výrobce, logistiku i plánování produkce.

• Sledování čerstvosti a minimalizace odpadu Kombinace dat o nákupu, skladování a doporučených receptů může snížit vyhazování potravin. (V EU se dlouhodobě uvádí, že domácnosti tvoří významnou část potravinového odpadu.)

• Personalizovaná výživa vs. společenský rozměr jídla Na summitu zaznělo varování: personalizace je lákavá, ale „něco se ztrácí, když jíme v silu“. V českém kontextu to sedí: jídlo je sociální lepidlo (nedělní oběd, firemní kantýny, školní jídelny). AI by neměla tlačit lidi do izolace – spíš pomáhat plánovat tak, aby se společné jídlo dalo zvládnout i v hektickém režimu.

Co si odnést, pokud stavíte AI produkt pro potraviny

Nejde jen o kuchyňské spotřebiče. Tyhle principy fungují pro agri-tech, potravinářské aplikace i B2B platformy.

1. Začněte „jobs to be done“, ne modelem.

   • Jakou konkrétní práci má AI udělat? Ušetřit 10 minut denně? Snížit reklamace? Zlepšit konzistenci šarže?

2. Navrhněte výstupy tak, aby šly zkontrolovat.

   • V kuchyni i ve výrobě lidé chtějí vidět „proč“. Transparentnost zvyšuje důvěru.

3. Počítejte s omezeními: prostor, čas, energie.

   • V prosinci 2025 je pořád citlivé téma cena energií. AI, která zbytečně topí nebo přidává kroky, je slepá ulička.

4. Budujte datové standardy a integrace.

   • Bez nich bude každý spotřebič a každá farma ostrov.

5. Měřte dopad v číslech.

   • Ne „uživatelé to milují“, ale: o kolik klesl odpad, o kolik se zrychlil proces, kolik % lidí funkci používá po 30 dnech.

„AI v kuchyni není o tom, co všechno umí vygenerovat. Je o tom, kolik stresu z vaření dokáže odstranit.“

Kam to míří v roce 2026: méně efektů, více infrastruktury

V prosinci 2025 je vidět posun: hype kolem generativní AI se zvolna mění v tlak na praktické nasazení. V chytré kuchyni to znamená méně „wow funkcí“ a více neviditelné infrastruktury: lepší senzory, standardizovaná data o surovinách, prediktivní údržba spotřebičů, energetická optimalizace.

Pokud pracujete v zemědělství nebo potravinářství, SKS je užitečná připomínka: konečný zákazník není továrna ani farma, ale člověk, který ve 18:30 potřebuje nakrmit rodinu. AI, která respektuje tenhle kontext, bude vyhrávat napříč celým oborem.

Chcete si udělat rychlý audit vlastních nápadů? Vezměte jeden use-case a zkuste ho popsat jednou větou tak, aby mu rozuměl někdo, kdo právě krájí cibuli. Pokud to nejde, produkt ještě není připravený.

A teď otázka, která bude v našem seriálu čím dál důležitější: kdo bude v příštích letech spojovat data „od pole až na talíř“ tak, aby z toho měl užitek spotřebitel, zemědělec i výrobce – a ne jen další aplikace navíc?