AI v potravinářství: Co nás učí útlum keto hitů

V roce 2025 už nestačí mít „dobrý produkt“ a hlasitý marketing. V potravinářství se ukazuje tvrdší pravidlo: kdo neumí rychle číst data o chování zákazníků, prohrává. A přesně to je vidět na příbězích z posledních let kolem keto vlny a značek typu Magic Spoon – výrobků, které vsadily na úzký výživový trend a chvíli vypadaly jako jistota.

Tenhle text beru jako případovou studii do série „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“. Nejde jen o cereálie. Jde o to, jak se v potravinách rodí a zanikají mikrotrendy, co s tím má společného AI a co mohou dělat výrobci, značky i vývojáři produktů, aby neskončili s plnými sklady „včerejších hitů“.

Proč keto (a podobné trendy) tak často narazí

Krátká odpověď: protože trend není totéž co stabilní návyk – a bez dat to poznáte pozdě.

Keto a low-carb produkty v určité fázi vystřelí díky kombinaci influencerů, „příběhu“ (méně cukru = lepší život) a snadno komunikovatelnému benefitu. Jenže jakmile se trh nasytí, nastane několik věcí najednou:

• Roste cenová citlivost. V roce 2025 je v Evropě i v USA pořád cítit opatrnější utrácení za „prémiové experimenty“.
• Zákazníci střídají režimy. Jeden měsíc low-carb, pak „high-protein“, potom „bez ultrazpracovaných potravin“.
• Konkurence kopíruje rychleji. Privátní značky a velcí hráči umí přebrat claimy i obaly za pár kvartálů.

U produktů typu „keto cereálie“ je navíc specifický problém: cereálie jsou silně emoční kategorie (nostalgie, děti, rychlost snídaně). Když se funkční benefit pere s chutí, vyhrává chuť. A bez tvrdých dat snadno přeceníte, kolik lidí obětuje chuť a cenu kvůli makrům.

Signál, že už to skřípe: rozpad „důvodu věřit“

Jakmile se komunikace začne točit kolem obecných frází (protein, méně cukru, „clean“), značka ztrácí odlišnost. V tu chvíli je rozhodující, zda máte:

1. důkaz o opakovaném nákupu (ne jen první vyzkoušení),
2. jasně definovaný segment, který produkt kupuje i bez hype,
3. rychlou smyčku zpětné vazby z trhu.

A právě tady nastupuje AI – ne jako pozlátko, ale jako způsob, jak tu smyčku zkrátit z měsíců na dny.

Jak AI pomáhá „přečíst“ zákazníka dřív, než je pozdě

Krátká odpověď: AI spojí signály z prodeje, recenzí a chování zákazníků do jednoho obrazu a ukáže, co opravdu rozhoduje.

V praxi nejde o jednu kouzelnou predikci. Jde o kombinaci několika AI přístupů, které potravinářům dávají výhodu:

1) Predikce poptávky a včasné varování

Klasické forecasty často selžou, když se trend láme. AI modely (časové řady + externí signály) umí zahrnout:

• promo kalendáře a cenu,
• sezónnost (leden „nové já“, jaro do plavek, září návrat režimu),
• změny v distribučních kanálech,
• signály z vyhledávání a sociálních sítí (ne jako „pravda“, spíš jako radar).

Praktický přínos: místo toho, abyste se probudili se skladem na 12 týdnů, vidíte riziko dřív a přepnete výrobu, balení nebo promo strategii.

2) Analýza recenzí: co lidem vadí doopravdy

U keto produktů bývají recenze paradoxně konzistentní. Když to „nedrží“, bývá to hlavně:

• pachuť sladidel,
• struktura (příliš tvrdé, příliš suché),
• „zdravé, ale ne jako cereálie“.

NLP (zpracování přirozeného jazyka) umožní z tisíců recenzí vytáhnout témata a jejich dopad na hodnocení. Ne „lidi řeší chuť“, to ví každý. Ale třeba:

• „pachuť“ koreluje s 1–2 hvězdičkami,
• „křupavost“ zvedá spokojenost u segmentu sportujících,
• „cena“ je tolerovaná jen tehdy, když produkt vydrží sytit déle.

Moje zkušenost z projektů v FMCG: jakmile jednou máte tematické mapy recenzí, diskuse o reformulaci se zkrátí na polovinu. Místo názorů řešíte konkrétní trade-off.

3) Segmentace podle chování, ne podle pocitu

„Naše cílovka jsou lidi na keto.“ To je marketingová zkratka, ne segment.

AI segmentace (clustering) typicky odhalí, že existují minimálně 3–5 skupin, které kupují stejný produkt z jiných důvodů:

• výkon (protein, fitness rutina),
• zdravotní omezení (cukr, intolerance),
• rychlá snídaně (čas),
• diétní cykly (krátkodobé „jedu režim“),
• novinky a hype (zkusím, sdílím, jdu dál).

Když trend zpomaluje, přežijí první tři. Poslední dvě skupiny mizí nejrychleji.

Co by měl tým jako Magic Spoon dělat jinak (poučení pro CZ trh)

Krátká odpověď: přestat řídit produkt podle identity trendu a začít ho řídit podle datové ekonomiky kategorie.

V Česku nemáme úplně stejnou „keto cereální“ scénu jako v USA, ale máme analogie: proteinové tyčinky, funkční nápoje, „bez cukru“ sladkosti, vysokoproteinové mléčné výrobky. Dynamika je stejná.

1) Přepnout KPI z „akvizice“ na „repeat“

U trendových potravin je nejdražší první nákup. Pokud se nevrací, spalujete rozpočet.

AI tu pomůže dvěma věcmi:

• predikovat pravděpodobnost opakovaného nákupu podle prvního košíku (co ještě kupoval, cena, varianta, kanál),
• doporučit další nejlepší nabídku (next-best-offer): jiná příchuť, větší balení, mix.

Pravidlo, které se vyplatí napsat na zeď: „Bez opakovaného nákupu je to jen drahá ochutnávka.“

2) Zkrátit cyklus reformulace: „chuť, cena, složení“ jako trojúhelník

V reálu nikdy neoptimalizujete všechny tři. AI pomůže rychleji otestovat varianty.

• Generativní návrhy receptur jsou fajn, ale důležitější je rychlé experimentování.
• Využijte digitální dvojče receptury: model, který odhadne dopad změny suroviny na chuťový profil, texturu, náklady a nutriční tabulku.

A tady je most do zemědělství: pokud jste závislí na konkrétní surovině (např. určitý druh vlákniny nebo protein), AI v nákupu a agronomii umí:

• predikovat dostupnost a cenu,
• hledat náhrady,
• plánovat kontrakty a zásoby.

3) Vzít distribuci jako produkt: malý formát, rychlé testy

Zprávy z trhu ukazují, že se prosazují i menší formáty prodejen a „rychlé nákupy“. Pro značky to znamená jediné: testování musí být levnější a rychlejší.

Dává smysl:

• menší balení pro test (nižší bariéra ceny),
• regionální piloty (město vs. venkov, různé řetězce),
• AI optimalizace planogramu a promo kombinací.

Kdo spoléhá jen na velký listing „po celé zemi“ a čeká, že se to chytí, riskuje tvrdý návrat.

Praktický checklist: AI use-cases pro trendové potraviny (0–90 dní)

Krátká odpověď: začněte u dat, která už máte, a vybudujte 3 rychlé modely.

Pokud jste výrobce, brand nebo e-shop a řešíte „jsme na vrcholu, nebo už to jde dolů?“, tady je realistický plán na 3 měsíce:

1. Dashboard trendu poptávky

   • denní/týdenní prodeje, cena, promo, sklad
   • varovné prahy (propad mimo sezónnost)

2. NLP analýza recenzí a reklamací

   • top 10 negativních témat
   • témata, která nejvíc sráží hodnocení

3. Model opakovaného nákupu

   • kohorty (první nákup vs. druhý)
   • segmentace podle chování

4. Experimenty v nabídce (A/B testy v e-commerce, regionální testy v retailu)

   • balení, mix příchutí, cena, bundle se „sytící“ kategorií

5. Predikce zásob a zkrácení expirací

   • prevence odpadu: přesměrování do kanálů, kde se točí rychleji

Tohle není sci-fi. To je provozní disciplína. A ano, funguje i pro české značky, které nejsou „tech firmy“.

Kam to celé míří v roce 2026: méně hype, víc „vysvětlitelného“ AI

Krátká odpověď: vítězit budou firmy, které umí rozhodnutí obhájit – chuťově, ekonomicky i udržitelností.

Zákazníci jsou unavení z nálepek. Regulace se zpřísňuje. A tlak na marže nepolevuje. V tomhle prostředí je nejcennější AI, která:

• dává vysvětlitelné důvody (proč to model doporučil),
• propojuje farm-to-fork data (surovina → výroba → logistika → prodej),
• snižuje odpad a zlepšuje plánování.

Tohle je přesně ten bod, kde se série „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ propojuje: stejná AI logika, která předpovídá výnos nebo nemoc plodiny, dokáže stejně dobře předpovědět „nemoc“ produktu na trhu – ztrátu relevance.

Pokud teď řešíte trendový produkt (keto, high-protein, bez cukru, funkční), nečekejte na „další velkou vlnu“. Postavte si datový radar a udržujte chuť, cenu a distribuci v rovnováze. Až trend ochladne, zůstane vám něco cennějšího než hype: stroj na učení se z trhu.

Otázka, kterou si dnes zaslouží položit každá potravinářská značka: víme, kdo u nás nakupuje kvůli trendu – a kdo kvůli návyku?