AI v kuchyni: co Samsung Food říká o budoucnosti jídla

Většina lidí bere chytrou kuchyň jako „hezký bonus“: recepty v mobilu, seznam nákupu, pár notifikací z lednice. Jenže když se na to podíváte optikou umělé inteligence v potravinářství a zemědělství, je to ve skutečnosti poslední článek jednoho dlouhého řetězce. A ten řetězec rozhoduje o tom, kolik jídla se vyhodí, co se bude pěstovat, kolik energie se spotřebuje a jak stabilní bude kvalita.

Samsung se v roce 2023 rozhodl poskládat svoje roky rozpracované „food“ funkce do jedné platformy s názvem Samsung Food. Nejde jen o novou aplikaci na recepty. Je to ukázka strategie: sjednotit data o jídle, propojit je s domácími spotřebiči a přidat personalizaci pomocí AI. A právě tady se otevírá zajímavá paralela pro firmy v agru a potravinářství: kdo má data a umí je spojovat napříč celým procesem, má náskok.

Samsung Food není o receptech. Je o datech a rozhodování

Samsung Food stojí na jednoduché myšlence: jídlo v domácnosti je systém. Ne izolované recepty, ale tok surovin, plánování, nákup, vaření, zbytky a (v ideálním případě) i zdravotní cíle.

Samsung do toho nepřichází „z ničeho“. Od roku 2016 rozvíjel koncept chytré lednice Family Hub, později koupil aplikaci Whisk (databáze receptů, nákupní integrace, personalizace) a propojil kuchyň se SmartThings (řízení spotřebičů a guided cooking). Samsung Food je v podstatě konsolidace: jedno místo, jedna identita, jeden datový model.

Z pohledu potravinářství je to důležité z jednoho důvodu: AI je tak dobrá, jak dobrá jsou data, která krmí modely i rozhodovací logiku. A Samsung jasně ukazuje, že data o jídle se nejlépe budují dlouhodobě, postupně a napříč zdroji.

Co z toho plyne pro „farm-to-table“

Domácnost je poslední krok dodavatelského řetězce. Když se naučíme přesněji chápat, co se doma skutečně spotřebuje (a co končí v koši), dostává celý řetězec silný signál:

• které produkty se kupují opakovaně a v jakých kombinacích,
• jaké balení vede k plýtvání,
• jak se mění poptávka sezónně (a v ČR typicky i „po svátcích“ v lednu),
• jaké diety a preference reálně vedou k nákupu.

Tohle jsou přesně typy dat, se kterými dnes pracuje precizní zemědělství a plánování výroby – jen často na opačné straně řetězce (pole, sklad, výrobní linka). Samsung ukazuje, že spotřebitelská data mohou být stejně cenná, pokud se k nim přistoupí chytře a bezpečně.

Personalizace a plánování jídel: AI jako „operátor domácího provozu“

Nejpraktičtější část Samsung Food je kombinace personalizace receptů a AI plánování jídelníčku. Tohle není magie. Je to optimalizace: omezení (alergie, čas, rozpočet), cíle (kalorie, bílkoviny) a dostupnost surovin.

Samsung navazuje na personalizační engine z Whisku a plánuje integraci se Samsung Health, aby doporučení vycházela z metrik typu BMI, složení těla nebo kalorický příjem. V domácím kontextu to znamená, že AI se postupně posouvá z role „vyhledávače receptů“ do role plánovače rozhodnutí.

Proč je to zajímavé pro potravináře a zemědělce

V agru i výrobě potravin se řeší podobná rovnice – jen ve větším:

• vstupy (osivo, hnojivo, krmivo, energie),
• omezení (počasí, skladová kapacita, směnnost, legislativa),
• cíle (výnos, kvalita, cena, stabilita dodávek),
• dostupnost (pracovní síla, voda, logistika).

Kdo dnes zavádí AI do plánování výroby nebo osevních postupů, dělá v principu totéž, co Samsung Food v kuchyni: sjednocuje data, nastavuje cíle a optimalizuje plán.

Konkrétní „přenos“ principu do praxe

Pokud jste výrobce potravin, zkuste se na plánování podívat podobnou optikou:

1. Jedna pravda o surovině: jednotný záznam o šarži (původ, kvalita, skladování, alergeny).
2. Plánování z poptávky, ne z intuice: kombinujte prodejní data, sezónnost a marketingové akce.
3. Optimalizace receptur: AI může navrhovat alternativy surovin při výpadku dodávky (např. změna tuku, sladidla, mouky) v mezích kvality.

Propojená kuchyň a „Connected Cooking“: když AI řídí proces, ne jen obsah

Samsung Food rozšiřuje koncept SmartThings Cooking: recept není jen text. Je to proces, který se dá propojit se spotřebiči (např. trouba Bespoke) a vést uživatele krok za krokem.

V potravinářství je to zásadní analogie. Většina firem má „receptury“ a „SOP postupy“, ale často:

• jsou oddělené od výroby,
• nejsou napojené na senzory,
• kvalita se kontroluje ex post.

Connected Cooking v domácnosti ukazuje, jak vypadá svět, kde postup „žije“ v systému a zařízení ho umí provést. V továrně je to princip digitálního dvojčete procesu a řízení kvality v reálném čase.

Co by měla umět propojená výroba potravin (prakticky)

• Senzory teploty/vlhkosti/CO₂ posílají data do systému, který hlídá toleranční pásma.
• Systém navrhne korekci (čas, výkon, dávkování) a uloží auditní stopu.
• Vzniká „učící se“ databáze: co vedlo k odchylce a jaké opatření fungovalo.

Tady se AI v potravinářství nejrychleji vrací v penězích: méně zmetků, méně reklamací, stabilnější kvalita.

Vision AI a rozpoznávání potravin: od fotky k nutričnímu profilu (a k menšímu plýtvání)

Samsung naznačil, že rozšíří počítačové vidění (Vision AI) tak, aby aplikace rozpoznala jídlo z fotografie a doplnila detaily včetně nutričních informací. V praxi to zní jednoduše, ale má to dopad: přesnější evidence toho, co se skutečně jí a co se vyhazuje.

V českém kontextu to naráží na realitu: po Vánocích a během zimy (prosinec–únor) domácnosti často nakoupí víc trvanlivých i čerstvých potravin „do zásoby“ a část končí jako odpad. Když AI umí zjednodušit evidenci a doporučit využití surovin, je to přímý zásah proti plýtvání.

Paralela s precizním zemědělstvím

V zemědělství se computer vision používá běžně:

• detekce plevelů a cílená aplikace,
• monitorování zdravotního stavu porostu,
• odhad výnosu,
• třídění plodin podle kvality.

Rozdíl je v prostředí, ne v principu. Na poli AI rozpoznává stav rostlin, v kuchyni rozpoznává stav surovin a jídel. Obě strany řetězce pak mohou lépe plánovat a snižovat ztráty.

Sociální sdílení: méně důležité, ale datově zajímavé

Samsung přidává i komunitní funkce. Upřímně, sázka na to, že lidé opustí svoje stávající sociální sítě kvůli dalšímu „food feedu“, je slabší část celé skládačky.

Na druhou stranu: i kdyby sociální prvek nebyl masově úspěšný, může generovat signály o trendech (chuťové preference, populární kombinace, sezónní recepty). Pro potravinářské značky a producenty je to typ dat, který se dá využít pro:

• rychlejší inovaci produktů,
• cílenější sortiment,
• lepší plánování surovin.

Kritický rozdíl bude v tom, jak se vyřeší ochrana soukromí a transparentnost. Důvěra je u jídla a zdraví tvrdá měna.

5 lekcí ze Samsung Food pro AI v zemědělství a potravinářství

Samsung Food je spotřebitelský produkt, ale principy sedí na celý řetězec. Tohle jsou body, které bych si odnesl do jakéhokoli AI projektu „od pole po talíř“:

1. Konsolidace porazí roztříštěnost. Lepší jeden dobře propojený ekosystém než pět aplikací, co si nerozumí.
2. AI má být rozhodovací partner. Ne jen vyhledávání, ale plánování a optimalizace podle cílů.
3. Propojení se zařízeními dělá rozdíl. Data bez akce jsou jen report. Akce bez dat je hazard.
4. Computer vision škáluje kontrolu kvality. Ať už jde o plevel, velikost jablka nebo zbytky v lednici.
5. Zdravotní kontext je další fronta. Výživa a zdraví propojí domácnosti, výrobce i zemědělce víc, než si dnes připouštíme.

Jedna věta, která to vystihuje: Kdo umí spojit data o jídle napříč řetězcem, bude levnější, přesnější a méně plýtvající.

Co sledovat v roce 2026: od chytré kuchyně k chytré poptávce

Pro naši sérii „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ je Samsung Food hlavně důkaz, že AI se v jídle prosazuje i tam, kde bychom ji dřív podcenili: v domácím plánování.

Pokud pracujete v agru, potravinářské výrobě nebo retailu, vyplatí se sledovat tři věci:

• Standardizaci dat o potravinách (atributy, alergeny, nutriční profily, původ).
• Integraci spotřebitelských signálů do plánování výroby (sezónnost, preference, diety).
• Automatizaci rozhodnutí (doporučení, substituce surovin, řízení kvality v reálném čase).

Další krok už nebude „chytrá lednice“. Bude to chytrá poptávka, která tlačí celý řetězec k přesnějšímu plánování a menším ztrátám. A to je téma, které má v českém zemědělství i potravinářství velmi konkrétní ekonomický dopad.

Chcete v roce 2026 stavět AI projekty tak, aby neskončily jako izolovaný pilot? Kde ve vašem řetězci dnes vznikají data, která by se dala spojit podobně, jako to dělá Samsung Food v kuchyni?