AI v obchodech s potravinami: méně hype, více zisku

V potravinářství se teď děje zvláštní věc: část trhu utíká k automatizaci, robotům a aplikacím, zatímco jiní jdou opačným směrem a staví „anti‑tech“ zážitek. Na první pohled to vypadá jako rozpor. Ve skutečnosti je to dost praktické — zákazník nechce víc technologií, zákazník chce méně čekání, méně zklamání a férovou cenu.

A právě tady se umělá inteligence v zemědělství a potravinářství ukazuje v nejlepším světle. Ne jako efektní hračka v prodejně, ale jako neviditelný mozek v pozadí: pomáhá plánovat výrobu, predikovat poptávku, snižovat odpad a stabilizovat kvalitu. Podcastový výběr témat (od odmítání samoobslužných pokladen přes útlum prodejů rostlinných „mas“ až po rozvozní roboty) je skvělý odrazový můstek k jedné tvrdé tezi:

Největší přínos AI v potravinách není „bezobslužnost“. Je to předvídatelnost — pro farmu, výrobce i obchod.

Níže beru jednotlivé trendy a překládám je do praxe: kde AI skutečně vydělává peníze, kde naopak škodí, a jak z toho vytěžit leady (a projekty), které dávají smysl i v českém prostředí.

„Anti‑tech“ prodejna neznamená anti‑AI

Odmítnutí samoobslužných pokladen v některých řetězcích není nostalgie. Je to řízení zážitku. Samoobslužné pokladny sice snižují náklady na práci, ale často zvyšují tření: chyby při skenování, age-check u alkoholu, fronty u jediné asistentky, nárůst drobných krádeží, frustrace u starších zákazníků.

Kde má AI v retailu největší návratnost

Nejrychlejší ROI v potravinovém retailu obvykle nevzniká na pokladně, ale v těchto třech místech:

1. Predikce poptávky (demand forecasting) – přesnější objednávky a méně vyprodaných položek.
2. Optimalizace zásob a expirací – méně vyhazování, lepší rotace, cílené slevy.
3. Plánování práce (workforce scheduling) – správný počet lidí v pultu, na doplňování a ve špičce.

Tohle všechno lze udělat tak, že zákazník nic „technologického“ nevidí. A přesto pozná rozdíl: regál je plný, pečivo je čerstvé, u pultu se nečeká.

Praktický příklad: „AI slevy“ místo plošných slev

Plošná sleva 30 % na zboží s blížící se expirací je tupý nástroj. AI umí pracovat jemněji:

• sleva podle lokality (jiná dynamika v centru, jiná na okraji)
• sleva podle denní doby (jiné tempo prodeje v 10:00 vs. 18:00)
• sleva podle substitutů (když je vyprodané máslo, poroste prodej alternativ)

Výsledek: méně odpadu, méně „levného výprodeje“, stabilnější marže.

Proč klesají prodeje rostlinného masa (a jak do toho mluví AI)

Pokles prodejů některých kategorií plant‑based produktů není důkaz, že „to nefunguje“. Je to spíš signál, že první vlna očekávání byla přepálená. Lidé chtěli tři věci: chuť, cenu a jednoduché složení. Často dostali produkt, který byl dražší, chuťově nevyrovnaný a se složením, které vypadalo jako laboratorní protokol.

AI ve vývoji receptur: chuť, textura, stabilita

Největší prostor pro AI u alternativních proteinů je v R&D:

• predikce senzorických vlastností (vztah mezi složením a vnímanou chutí)
• optimalizace textury (např. vláknitost, šťavnatost, křehkost)
• stabilita při tepelné úpravě (co se stane na pánvi a v troubě, ne jen v laboratoři)

V praxi to znamená méně slepých pokusů. Vývoj jde rychleji a levněji, a hlavně: zlepší se konzistence šarží.

AI v dodavatelském řetězci: menší riziko, lepší cena

Alternativní proteiny mají často složitější supply chain (izoláty, oleje, aromata, emulgátory). AI se hodí na:

• predikci dostupnosti surovin a cenové volatility
• plánování výroby podle sezónních výkyvů poptávky
• snížení zmetkovitosti (odhalení odchylek ve vstupních surovinách)

A tady je česká realita: zákazník je citlivý na cenu a „přidaná hodnota“ musí být hmatatelná. AI, která srazí náklady na recepturu nebo zmetkovitost, dává plant‑based produktům šanci přežít další roky bez dotací a bez hype.

AI a rodinné jídlo: automatizace není jen technologie, je to kultura

Akademická obava z dopadu AI a automatizace na rodinné stolování je legitimní. Když se jídlo přesune do „objednám–sním–hotovo“ režimu, mizí rituál i dovednosti. A potravinářství na to doplatí dlouhodobě: méně vaření znamená jinou strukturu poptávky, víc polotovarů, víc obalů a často i víc odpadu.

Co s tím může udělat „dobrá“ AI

Dobře navržené AI systémy umí rodinné jídlo spíš podpořit:

• plánování jídelníčku podle času a rozpočtu (ne podle ideálního světa)
• recepty založené na tom, co už doma je (snižování potravinového odpadu)
• nutriční doporučení pro konkrétní domácnost (alergie, sport, děti)

Tady mám jasný názor: pokud AI jen zrychlí dodávku hotového jídla, vyrobí pohodlí. Pokud ale pomůže lépe nakoupit a lépe uvařit, vyrobí zdravější poptávku i stabilnější trh.

Kiosky a automatizovaný prodej: proč některé modely fungují 20 let

Automatizované kiosky na zmrzlinu a další „impulsní“ sortiment jsou fascinující tím, že přežily módní vlny. Důvod je prostý: jsou v místech, kde se rozhoduje rychle (zábavní parky, kina, sportoviště), a produkt má jasnou hodnotu.

Jak AI z kiosků vytáhne víc než jen „prodej bez obsluhy“

AI tady není o humanoidovi, co podá kelímek. Je o tom, aby síť fungovala:

• predikce doplňování podle lokality a kalendáře (svátky, prázdniny, akce)
• prediktivní údržba (kdy začne zlobit chlazení)
• optimalizace sortimentu podle mikro‑lokality

Zkušenost z praxe: nejdražší u kiosk modelu nebývá „stroj“, ale nepravidelný servis a špatná logistika doplňování. AI řeší obojí.

Rozvozní roboti a poslední metr: kdy to dává smysl

Rozvozní roboti na chodníku vypadají jako sci‑fi, ale v uzavřených nebo polouzavřených areálech (kampusy, nemocnice, firemní zóny) dávají ekonomiku. Proč? Stabilní trasy, opakované objednávky, méně výjimek.

AI v logistice potravin: nejde o robota, jde o orchestr

Rozvoz je systém. Robot je jen „poslední kolečko“. AI se uplatní hlavně v:

• predikci špiček (kdy se to utrhne a kde)
• optimalizaci tras v reálném čase (zácpy, uzavírky, počasí)
• slučování objednávek tak, aby neklesla kvalita (teplota, čas)

V zimě 2025 (a obecně v Q4) je navíc vidět sezónní tlak: vánoční nákupy, firemní akce, vyšší poptávka po „rychlém“ jídle. Kdo nemá dobré predikce, přepálí kapacity nebo naopak nechá peníze ležet na zemi.

Jak začít s AI v potravinářství a zemědělství bez drahého chaosu

Nejrychlejší cesta není „koupit AI“. Je vybrat si jeden problém, kde máte data a kde se dá měřit dopad. V potravinách jsou to typicky: odpad, vyprodanost, kolísání kvality, energie, zmetkovitost.

5 kroků, které fungují i v menší firmě

1. Vyberte KPI, které bolí: odpisy z expirací, reklamace, OOS (out-of-stock), zmetkovitost.
2. Zmapujte data: ERP, pokladny, sklady, výroba, senzory, teplotní logy.
3. Udělějte pilot na 6–10 týdnů: jeden region, jeden sklad, jedna linka.
4. Zaveďte rozhodovací pravidla: AI doporučí, člověk schválí; po 4 týdnech zvednete automatizaci.
5. Teprve potom škálujte: jinak si jen rozšíříte chaos do více poboček.

Mini checklist: kde AI obvykle selže

• data jsou „na papíře“ nebo v Excelu bez historie
• chybí jednotné kódy položek mezi skladem, prodejem a výrobou
• nikdo nemá vlastníka procesu (všichni „trochu“)
• očekává se zázrak bez změny rutiny objednávání

Když tyhle čtyři věci vyřešíte, AI začne fungovat až překvapivě rychle.

Co si z toho odnést pro rok 2026

Retail může být klidně „low‑tech“ na povrchu a přitom vysoce chytrý uvnitř. A popravdě, to je varianta, kterou bych doporučil většině potravinářských firem i řetězců: zákazníka nezatěžovat technologií, ale použít AI na to, aby věci fungovaly.

Alternativní proteiny přežijí jen tehdy, když přestanou spoléhat na marketing a začnou vyhrávat v chuti, ceně a konzistenci. AI ve vývoji, kvalitě a plánování výroby je jedna z mála cest, jak toho dosáhnout bez nekonečných nákladů.

Jestli je tohle téma relevantní i pro vás (farma, zpracovatel, výrobní závod, řetězec, e‑grocery), začněte jednoduchou otázkou: Kde dnes přicházíte o peníze kvůli nepředvídatelnosti? Tam má umělá inteligence v zemědělství a potravinářství nejrychlejší návrat.