AI v kuchyni: co znamená Kitchen OS pro potraviny

Většina lidí si pod „AI v potravinářství“ představí kamery na lince, predikci výnosů nebo robotické sklizně. Jenže jeden z nejrychlejších posunů se teď děje na úplně opačném konci řetězce – u sporáku. A právě tam se začíná lámat chleba (doslova): data, automatizace a chytré řízení přípravy jídla se postupně stávají standardem, ne luxusem.

Konkrétní signál? Partnerství startupu Fresco s výrobcem spotřebičů Middleby Residential. Fresco přináší svůj „Kitchen OS“ do portfolia prémiových značek Middleby, startuje to na řadě Viking RVL Collection. Na první pohled jde „jen“ o chytré spotřebiče a aplikaci. Ve skutečnosti je to ale ukázka toho, jak se AI a propojené systémy propisují do celé potravinové cesty – od farmy přes výrobu až po domácí přípravu.

V rámci naší série Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství si pojďme přeložit, co tenhle typ dohody znamená v praxi: pro značky, pro potravináře a hlavně pro ty, kdo chtějí z AI udělat reálný byznys (a získat leady), ne jen hezkou prezentaci.

Proč je „Kitchen OS“ víc než další aplikace ke sporáku

Kitchen OS je vrstva, která standardizuje ovládání spotřebičů a práci s recepty napříč značkami. Nejde tedy jen o to, že si z telefonu zapnete troubu. Jde o to, že spotřebiče začnou fungovat jako platforma, do které lze připojit receptové systémy, plánování, nákupní seznamy i doporučovací algoritmy.

V dohodě je důležitý detail: u Viking RVL Collection má Fresco běžet přes firmware agenta na integrovaném system-on-chip (SoC) modulu. To je prakticky „mozek“ uvnitř spotřebiče, který zajišťuje rychlé reakce, lokální logiku a stabilnější integrace než čistě cloudové propojování.

Cloud vs. „on-chip“: proč na tom záleží

On-chip integrace (tedy část inteligence přímo v zařízení) znamená:

• nižší latenci (spotřebič reaguje hned, ne „až se domluví cloudy“),
• vyšší spolehlivost v situacích s horší konektivitou,
• lepší základ pro bezpečnost a řízení aktualizací,
• a hlavně prostor pro hybridní AI: část rozhodování lokálně, část v cloudu.

Z pohledu potravinářství je to důležité kvůli jedné věci: standardizovaná data o přípravě jídla se dají využít ve vývoji produktů, predikci poptávky i snižování plýtvání.

Co si z toho má odnést potravinářství a agrifood firmy

Propojená kuchyně je datový zdroj. Když uživatel vaří „podle zařízení“ (recept se přizpůsobí konkrétní troubě, pánvi, teplotě, režimu a času), vzniká velmi cenný signál: co lidé opravdu vaří, kdy, jak dlouho, s jakými surovinami a s jakým výsledkem.

A to se dá převést do konkrétních dopadů:

1) Rychlejší vývoj produktů a receptur

Výrobci potravin obvykle testují receptury v laboratoři a v omezených spotřebitelských panelech. Chytré spotřebiče rozšiřují „panel“ na tisíce až statisíce domácností (samozřejmě při správném souhlasu a práci s daty). To umožní:

• odhalit, kde lidé recept „kazí“ (např. nedopečení kvůli konkrétnímu nastavení),
• optimalizovat návody pro konkrétní typy spotřebičů,
• a navrhnout produkty tak, aby byly „blbuvzdornější“ v reálném provozu.

2) Lepší předpověď poptávky (a méně odpadu)

Pokud platforma vidí, že v prosinci roste vaření určitých jídel (pečení, pomalé dušení, party režimy), může to být časnější indikátor poptávky než data z maloobchodu. V prosinci 2025 to dává smysl dvojnásob: domácnosti řeší rozpočty i čas, a firmy řeší volatilitu cen vstupů.

Prakticky: data z kuchyně mohou doplnit forecasting, který dnes agrifood firmy staví z prodejů, počasí a marketingových kampaní.

3) Personalizace výživy bez „dietního moralizování“

AI v kuchyni může doporučovat úpravy receptů (snížit sůl, zaměnit přílohu, zkrátit čas smažení) a přitom zachovat chuť a komfort. Nejde o to, aby aplikace člověka „peskovala“. Jde o jemné navádění na lepší volby.

Pro potravináře to otevírá prostor pro:

• personalizované balíčky,
• „smart“ polotovary optimalizované pro konkrétní režimy pečení,
• nové formy zákaznické podpory (např. když se produkt často připaluje, upraví se doporučený postup).

Proč Middleby–Fresco dává strategicky smysl (a co to říká o trhu)

Když výrobce spotřebičů nejen integruje platformu, ale ještě do ní investuje, je to signál dlouhodobé sázky. Middleby tím ukazuje, že propojený software už není jen marketingový doplněk.

Z článku je zajímavé i to, že start je na prémiové značce Viking a modernější řadě RVL. To je typický vzorec:

1. nejdřív prémiový segment (vyšší marže, zákazník toleruje „beta“ funkce),
2. teprve potom škálování do širšího portfolia.

Fresco navíc umí dodat white-label aplikaci (značkovou appku výrobce). To je pro tradiční značky zásadní, protože:

• chtějí mít vztah se zákazníkem „u sebe“,
• chtějí kontrolovat brand i data,
• a nechtějí být jen „hardware“ pro cizí platformu.

Multi-brand realita: kuchyně je mix značek

Většina domácností má troubu jedné značky, varnou desku druhé, digestoř třetí a k tomu chytré zásuvky nebo termostat. Multi-brand ovládání proto není nice-to-have. Je to nutnost, pokud má mít propojená kuchyně smysl.

Tady je vidět, proč Fresco dlouhodobě vyhrává partnerství: staví se do role vrstvy, která propojuje různorodé ekosystémy – a zároveň umí jít „hlouběji“ až na úroveň čipu.

Jak vypadá AI v kuchyni v praxi: 5 scénářů, které dávají ROI

AI v chytré kuchyni má smysl tehdy, když šetří čas, energii nebo snižuje zmetkovitost vaření. Těchto pět scénářů dnes reálně funguje (a v roce 2026 porostou):

1. Adaptivní recepty podle spotřebiče – recept se přepočítá na konkrétní troubu/režim a hlídá průběh.
2. Koordinace více zařízení – trouba, varná deska a sonda do masa se sladí tak, aby bylo vše hotové ve stejný čas.
3. Optimalizace energie – zařízení posouvá předehřev a fáze pečení podle tarifů a dostupnosti energie (v návaznosti na chytrou domácnost).
4. Snížení plýtvání potravinami – plánování jídel pracuje se zásobami a expiracemi (když uživatel doplní vstupy, nebo přes propojený nákup).
5. Servis a prediktivní údržba – spotřebič umí signalizovat problém dřív, než dojde k poruše (a servis má přesnější diagnostiku).

Jestli hledáte jednu větu, kterou si zapamatovat: AI v kuchyni není o tom, že spotřebič mluví. Je o tom, že spotřebič přestane dělat chyby, které stojí peníze.

Co by si firmy měly pohlídat: data, interoperabilita a důvěra

Ne každá „smart“ integrace se povede. Nejčastější důvody, proč to skřípe:

1) Data bez kontextu jsou drahá dekorace

Teplota, čas, režim a otevření dvířek jsou fajn. Bez kontextu receptu, porce a cílového výsledku (propečení, textura) jsou ale data málo použitelná.

Praktický přístup:

• definujte, jaká rozhodnutí chcete daty zlepšovat (forecasting, vývoj receptur, energetika),
• teprve pak řešte sběr a integrace.

2) Interoperabilita se musí plánovat dopředu

Kuchyně je typický „heterogenní“ ekosystém. Pokud platforma neumí pracovat s více značkami, skončí u jedné aplikace navíc.

3) Důvěra zákazníka je křehká

Jakmile má spotřebič sbírat data o vaření, musí být jasné:

• co se sbírá,
• k čemu se to používá,
• jak se data chrání,
• a jak může uživatel sběr vypnout.

Bez toho se adopce zpomalí – a žádná AI bez adopce nefunguje.

Co si z příběhu Fresco a Middleby vzít do roku 2026

Propojená kuchyně se posouvá od „funkcí“ k platformám. A platformy vytvářejí nový typ hodnoty: data a standardy, na kterých lze stavět další služby. Z pohledu našeho tématu AI v zemědělství a potravinářství je to logické pokračování: digitalizace farmy a výroby dává největší smysl, když na konci existuje stejně digitální kuchyně, která umí přetavit suroviny do výsledku s menším odpadem.

Pokud jste potravinářská firma, výrobce ingrediencí, retail nebo technologický dodavatel, doporučuju jednu věc: přestaňte brát domácí vaření jako „černou skříňku“. Právě tam vzniká loajalita, zvyky a opakované nákupy.

A teď ta užitečná otázka na závěr: Kdybyste měli k dispozici anonymizovaná data o tom, jak lidé váš produkt opravdu připravují, jaké rozhodnutí ve firmě by se zlepšilo jako první?