Proč velké potravinářské firmy s AI pořád váhají

Velké potravinářské značky mají data, rozpočty i špičkové výzkumné týmy. Přesto se v praxi často chovají, jako by umělá inteligence ve výrobě potravin byla „něco na později“. A není to jen konzervatismus. V potravinářství totiž platí nekompromisní pravidlo: když model něco „předpoví“, stejně to musí projít laboratoří, výrobou a regulací. Bez toho je i ta nejhezčí predikce jen drahá domněnka.

V našem seriálu Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství se často bavíme o tom, jak AI pomáhá na poli (monitoring plodin, predikce výnosů, optimalizace vstupů). Tady navazujeme druhou půlkou řetězce: co se děje od suroviny po regál. Realita konce roku 2025? AI už potravinářství mění, jenom ne tak okázale, jak by si technologické firmy přály.

AI v potravinářství se brzdí na „třech stěnách“

Odpověď na otázku, proč jsou velké firmy opatrné, je jednoduchá: potraviny jsou fyzické, přísně regulované a reputačně citlivé. To vytváří tři bariéry, které v jiných odvětvích tolik nebolí.

1) Validace v laboratoři je povinná, ne volitelná

Ve software světě často stačí A/B test a jede se dál. U potravin ne. Když AI navrhne novou recepturu, náhradu proteinu nebo optimalizaci procesu, musí se to:

• vyrobit v pilotním měřítku,
• změřit (stabilita, chuť, textura, mikrobiologie),
• otestovat senzoricky,
• posoudit z hlediska legislativy a označování.

Právě proto se velké R&D týmy chovají „přísně“. Nejde o to, že by nevěřily AI. Jde o to, že nesmí věřit bez důkazu. Tahle potřeba důkazu zpomaluje adopci, ale zároveň chrání značku.

„Predikce bez laboratorního ověření nemá hodnotu.“ Tohle je v potravinářství prakticky zákon.

2) Data jsou zlato – a nikdo je nechce pustit z ruky

Největší paradox: potravinářské firmy mají obrovské množství proprietárních dat (chemie, biologie, senzorika, procesní parametry, reklamace, stabilita v čase). A právě tato data jsou to, co dělá AI užitečnou.

Jenže zároveň platí: kdo vlastní data, vlastní budoucí modely.

Proto se mnoho firem bojí scénáře, kdy:

• předají citlivé receptury a laboratorní výsledky externímu dodavateli,
• ten na tom „naučí“ vlastní model,
• a výhoda se postupně přesune od výrobce k technologické platformě.

V praxi to vede k tomu, že firmy raději staví:

• interní instance modelů (on-premise / privátní cloud),
• úzké piloty s jasnou smluvní kontrolou nad daty,
• licenční spolupráce místo „otevřené výměny dat“.

3) Sladění byznys modelu je těžší než samotné AI

U dodavatelů AI do potravin je největší třecí plocha často úplně prozaická: komu patří výstupy.

• Když model navrhne novou ingredienci nebo postup, je to IP dodavatele, nebo značky?
• Kdo nese odpovědnost, když se produkt nechová stabilně po 6 měsících?
• Kdo financuje laboratorní ověření a pilotní výrobu?

Dokud není jasná odpověď, firmy data „zamykají“ a adopce se vleče.

Kde AI v potravinářství reálně funguje už teď

Odpověď z provozu je povzbudivá: AI se prosazuje tam, kde má rychlou návratnost a dá se dobře měřit přínos. Nejde jen o „vymýšlení nových potravin“, ale o drobné optimalizace, které v součtu dělají velké peníze.

AI ve výrobě: méně zmetků, méně energie, stabilnější kvalita

Typické use-cases ve výrobních závodech:

• Prediktivní údržba (vibrace, teploty, proudové odběry) → méně odstávek.
• Řízení variability surovin (vlhkost mouky, obsah bílkovin, parametry mléka) → stabilnější šarže.
• Optimalizace spotřeby energií (pára, chlazení, kompresory) → nižší náklady.
• Kontrola kvality kamerami (barva, tvar, defekty) → rychlejší vyřazení vad.

Tady AI často nepůsobí jako „velká inovace“, spíš jako chytrý operátor, který hlídá signály dřív, než dojde k průšvihu.

AI v R&D: zrychlení formulace, ne magie

V R&D je nejcennější přínos AI v tom, že:

• zkracuje seznam kandidátů (ingredience, poměry, procesní okna),
• navrhuje experimenty efektivněji,
• pomáhá interpretovat výsledky napříč roky a týmy.

Jinými slovy: AI šetří čas vědců, ale nenahrazuje jejich odpovědnost. A to je dobře. Potraviny nejsou čistě digitální produkt.

AI v retailu: predikce poptávky a menší plýtvání

V prosinci bývá vidět, jak křehká je logistika potravin: sezónnost, promo akce, výkyvy poptávky, návraty zboží. AI dává smysl tam, kde umí snížit:

• vyprodanost (ztracený obrat),
• přebytky (odpisy, plýtvání),
• špatné plánování výroby.

Pro leady je tohle často nejrychlejší vstupní bod: měřitelný dopad, nízké riziko, jasná data.

Kdo bude „vlastnit“ potravinářské AI modely?

Krátká odpověď: ten, kdo zvládne spojit data, doménové know-how a právní rámec tak, aby se velkým firmám vyplatilo spolupracovat.

Dnes vidíme tři realistické cesty:

1) Interní modely velkých hráčů (privátní AI)

Velké koncerny budou dál budovat interní řešení, protože:

• chrání receptury a senzorická data,
• kontrolují auditovatelnost,
• minimalizují riziko úniku IP.

Nevýhoda: bývá to drahé, pomalé a personálně náročné.

2) Partnerství se specializovanými „food AI“ firmami

Specialisté staví modely přímo na potravinářských úlohách (např. objevování proteinů, formulace, optimalizace). Jejich výhoda je v kombinaci:

• doménových datasetů,
• laboratorního workflow,
• obchodního modelu postaveného na licencích.

Tohle je pro potravinářství přirozené: IP se licencuje desítky let, a firmy tomu rozumí.

3) Velké foundation modely + napojení na firemní data

Objevuje se trend, kdy velké obecné modely dostávají „konektory“ na externí data a nástroje (bez toho, aby všechno muselo být natrénované od nuly). Pro potravinářství je to zajímavé hlavně pro:

• interní znalostní báze (SOP, HACCP, specifikace),
• rychlé vyhledávání v dokumentaci,
• asistenci technologům a kvalitářům.

Ale pozor: obecný model bez doménových dat neumí nahradit potravinářské know-how. Umí zrychlit administrativu, analýzu a komunikaci.

Most mezi zemědělstvím a potravinářstvím: „data od pole po regál“

Největší nevyužitý potenciál AI je propojení primární produkce a výroby potravin. V Česku se pořád často řeší zemědělství a potravinářství odděleně. AI ale dává smysl právě v návaznostech.

Konkrétní příklady, které v praxi fungují:

• Variabilita surovin z pole (vlhkost, obsah dusíku, mykotoxiny) → úprava receptury a procesních parametrů ve výrobě.
• Predikce výnosů → plánování kapacit závodu, skladů a logistiky.
• Sledovatelnost šarží → rychlejší řešení reklamací a menší rozsah případných stahování.

Když se to udělá dobře, získáte to, po čem výrobní ředitelé opravdu touží: stabilní kvalitu i při kolísající surovině.

Praktický plán adopce AI pro potravinářské firmy (bez chaosu)

Nejrychlejší cesta k výsledkům je postup „od nízkého rizika k vyšší hodnotě“. Tady je rámec, který se mi opakovaně osvědčil v projektech digitální transformace.

1) Vyberte 1–2 případy s jasným KPI

Dobré první cíle:

• snížení zmetkovitosti o X %,
• snížení energie na tunu produkce,
• zkrácení času uvolnění šarže,
• lepší přesnost forecastu.

Bez KPI AI projekt končí jako demo.

2) Ujasněte si, kde budou data a kdo je vlastní

Ještě před pilotem si dejte do pořádku:

• datové zdroje (MES, SCADA, LIMS, ERP),
• přístupy a role,
• anonymizaci / agregaci,
• smlouvy: trénovací data, výstupy, IP, audit.

Tohle je „nudné“, ale rozhoduje to o úspěchu.

3) Postavte validaci jako součást procesu

AI v potravinářství musí mít laboratorní a provozní ověřování zabudované od začátku:

1. model navrhne,
2. tým otestuje,
3. výsledek se vrátí do systému,
4. model se zlepší.

Bez této smyčky se projekt zasekne na nedůvěře.

4) Zaveďte „AI governance“ jednoduše

Stačí minimum:

• kdo smí model používat,
• jak se logují rozhodnutí,
• jak se řeší změny receptur,
• kdo schvaluje nasazení do výroby.

Regulace a auditovatelnost nejsou brzda. Jsou to mantinely, díky kterým se AI může vůbec používat.

Co to znamená pro rok 2026: méně slibů, víc provozních vítězství

Potravinářství nebude kopírovat tempo fintechu ani marketingových AI nástrojů. A upřímně: ani by nemělo. Jde o zdraví lidí, bezpečnost a důvěru.

Zároveň si myslím, že rok 2026 bude v mnoha firmách bodem zlomu. Ne kvůli jednomu „velkému“ modelu, ale kvůli desítkám menších nasazení, která sníží náklady a zlepší kvalitu. Tlak na marže, energie a stabilitu dodávek je příliš velký na to, aby AI zůstala jen na poradách.

Pokud chcete AI v potravinářství a zemědělství posunout z debat do reality, začněte u datového řetězce „od pole po regál“ a vyberte pilot, který má jasnou ekonomiku. AI se v jídle prosadí tam, kde přinese ověřitelný výsledek – v laboratoři i ve výrobě.

A teď ta otázka, kterou si kladou boardroomy právě teď: budete v roce 2026 firmou, která si svoje potravinářská data a modely uhlídá a zhodnotí, nebo firmou, která je bude muset draze „kupovat zpátky“ v podobě služeb?