AI v zemědělství: co se Česko naučí od Izraele

V roce 2022 získaly izraelské startupy v oblasti alternativních proteinů investice ve výši 454 milionů dolarů. To číslo není zajímavé jen pro fanoušky foodtechu. Je to signál, že tamní ekosystém bere potravinovou bezpečnost, udržitelnost a efektivitu výroby jako technický problém – a řeší ho stejně disciplinovaně jako kyberbezpečnost nebo zdravotnictví.

V naší sérii „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ se často bavíme o tom, co už AI umí: hlídá stav porostu z dronů, předpovídá výnosy, optimalizuje krmení nebo energii ve výrobě. Izrael je ale zajímavý ještě něčím navíc: ukazuje, jak si nastavit kulturu a systém, aby se tyhle technologie rychle dostaly z laboratorních prototypů do polí, farem a závodů.

Nejde o kopírování „izraelského zázraku“. Jde o praktické lekce, které se dají převést do českého kontextu: od práce s daty a AI až po to, jak propojit univerzity, firmy a státní podporu tak, aby z toho vznikaly reálné produkty.

Proč se v Izraeli foodtech a agtech tak rychle rozjíždí

Izrael neinvestuje do inovací proto, že je to módní. Dělá to, protože musí. Omezené přírodní zdroje, nedostatek vody a tlak klimatické změny vytváří prostředí, kde každé procento efektivity ve výrobě potravin znamená strategickou výhodu.

Z pohledu AI je nejdůležitější tohle: když je problém existenční, roste tolerance k experimentu. V ekosystému se pak běžně dějí věci, které u nás často brzdí návyk „až to bude hotové“. Tam se spíš testuje, iteruje a opravuje za provozu.

Startupová kultura: komunikace, rychlost, ochota riskovat

V původním článku zaznívá něco, co mi připadá pro přenos do Česka zásadní: zakladatelé mluví o tom, že jsou „komunikativní“, sdílí nápady, potkávají se napříč komunitou. Pro AI v zemědělství to má přímý dopad.

AI projekty selhávají nejčastěji ne kvůli algoritmům, ale kvůli tomu, že:

• data jsou rozptýlená a nikdo je nechce sdílet,
• zemědělec a vývojář mluví jiným jazykem,
• pilot se dělá bez jasného KPI,
• nikdo neví, kdo bude systém po roce provozovat.

Ekosystém, kde je běžné „přiznat nedodělek“ a rychle ho vylepšit s partnerem, má v AI obrovskou výhodu.

Role státu a institucí: peníze jsou důležité, nástroje ještě víc

V Izraeli hraje výraznou roli veřejně financovaná agentura (Israel Innovation Authority), která poskytuje praktické nástroje a funding platformy. Pro české prostředí je užitečné přemýšlet o podpoře nejen jako o dotaci, ale jako o sadě mechanismů:

• financování pilotů s povinností měřit výsledky,
• sdílené testovací farmy a „živé laboratoře“,
• standardy pro datovou interoperabilitu,
• podpora transferu technologií z univerzit.

Tohle je přesně ta vrstva, která určuje, jestli se AI v zemědělství stane běžnou součástí provozu, nebo zůstane „hezkou prezentací“.

Co se z izraelského foodtechu dá vzít pro AI v českém zemědělství

Nejužitečnější je dívat se na Izrael jako na zrychlenou verzi problémů, které teď dohnaly i Evropu: drahá energie, tlak na vodu, volatilita cen, nároky na stopu uhlíku, nedostatek lidí v provozu.

Tady jsou čtyři principy, které se dají přeložit do AI projektů na českých farmách a ve výrobě.

1) Začněte problémem, ne modelem

AI v zemědělství se často prodává jako „model, co všechno umí“. Funkční projekty začínají naopak:

• Kde přesně vzniká ztráta? (výnos, kvalita, zmetkovitost, voda, energie)
• Které rozhodnutí je dnes nejdražší udělat špatně? (termín zásahu, dávka, sklizeň, logistika)
• Kdo rozhodnutí dělá a podle čeho? (agrónom, zootechnik, dispečer)

Teprve potom dává smysl řešit, jestli bude stačit jednoduchá predikce, nebo potřebujete komplexní systém.

2) Data nejsou „vedlejší produkt“. Jsou to suroviny.

V potravinářství se dobře chápe, že bez kvalitních surovin neuděláte stabilní výrobek. U AI je to stejné: bez kvalitních dat nebude stabilní predikce.

Praktický checklist pro farmu nebo závod, než se pustíte do AI:

1. Inventura dat: odkud co teče (senzory, stroje, ERP, LIMS, meteorologie).
2. Kvalita: chybějící hodnoty, kalibrace, časové značky.
3. Vazba na realitu: umíme data spárovat s výsledkem? (výnos, kvalita, spotřeba)
4. Práva a sdílení: kdo je vlastníkem, kdo má přístup, co anonymizujeme.

Izraelská „komunikativnost“ a síťování tady není folklór – je to podmínka pro to, aby data proudila mezi partnerem, farmou, univerzitou a integrátorem.

3) Pilot musí mít jedno číslo, které se nezamluví

Nejrychlejší cesta, jak zabít AI projekt, je vyhodnocovat ho „pocitově“. Doporučuju nastavit si jeden primární KPI a dva podpůrné.

Příklady KPI, které dávají smysl v precizním zemědělství a potravinářství:

• snížení spotřeby vody na hektar,
• snížení dusíku na jednotku výnosu,
• zlepšení uniformity kvality (např. rozptyl parametrů),
• snížení zmetkovitosti na lince,
• úspora energie na tunu produkce.

U každého pilota by mělo být jasné: kdy skončí, na jakém vzorku poběží a jak se bude měřit úspěch.

4) AI musí být součást provozu, ne „aplikace navíc“

Většina lidí v zemědělství nemá čas přepínat mezi pěti systémy. Úspěšná AI je ta, která:

• posílá doporučení tam, kde už uživatel pracuje,
• vysvětluje důvod (nejen výsledek),
• umí pracovat s nejistotou (např. intervaly),
• nechává člověku poslední slovo, ale hlídá disciplínu.

Tohle je mimochodem důvod, proč se v praxi často prosadí „nudnější“ řešení: predikce + workflow + upozornění. Ne nejsofistikovanější neuronová síť.

Alternativní proteiny a kultivované ryby: proč to zajímá agronomy i potravináře

Izraelský ekosystém je silný i v alternativních proteinech. V článku padá příklad firmy zaměřené na kultivované ryby (produkt typu úhoř). Pro české čtenáře je podstatné, že to není jen „náhražka masa“. Je to také tlak na celý řetězec:

• nové suroviny a receptury,
• nové metody řízení kvality,
• nové požadavky na bezpečnost potravin,
• nové logistické a energetické profily výroby.

A kde do toho vstupuje AI?

AI jako mozek pro řízení složitých procesů

U fermentace, kultivace buněk nebo přesného dávkování ingrediencí je zásadní stabilita. AI se tady používá pro:

• predikci odchylek kvality ještě před koncem šarže,
• optimalizaci parametrů procesu (teplota, pH, čas, míchání),
• plánování výroby podle poptávky a kapacit,
• řízení spotřeby energie v závislosti na tarifech.

I když vaše firma alternativní proteiny nevyrábí, princip je přenosný: AI je nejlepší v řízení variability. A variabilita je v zemědělství i potravinářství to hlavní.

Praktické otázky, které u AI v zemědělství padají pořád (a odpovědi)

Kolik dat potřebuju, aby AI fungovala?

Neexistuje univerzální číslo. V praxi ale platí: pro jednoduché predikce (např. spotřeba energie) často stačí měsíce dat, pro agronomické modely obvykle potřebujete minimálně jednu sezónu, ideálně více let kvůli počasí.

Co když nemám senzory a moderní techniku?

Začněte tam, kde data už jsou: výnosové mapy (pokud existují), evidence zásahů, nákup hnojiv, laboratorní rozbory, data z výroby. Často se ukáže, že největší přínos je v lepší disciplíně záznamů, ne v okamžitém nákupu hardware.

Vyplatí se to i menší farmě?

Ano, ale musí to být jednoduché. Menší hráči typicky uspějí s:

• předpovědí rizik (choroby, stres suchem),
• optimalizací vstupů (hnojiva, voda),
• sdílenými službami (dron jako služba, agronomická AI jako služba).

Izraelský model ukazuje, že klíčová je síť partnerů: ne všechno musíte stavět sami.

Co bych si z Izraele vzal jako „návod“ pro rok 2026 v Česku

Kdybych měl vybrat tři věci, které bych chtěl vidět častěji v českém agtechu a potravinářství, jsou to tyhle:

1. Více společných pilotů mezi farmami, potravináři a technologickými firmami, s jasným KPI.
2. Standardizace dat (aspoň interně), aby AI projekty nezačínaly pokaždé „od nuly“.
3. Rychlejší transfer z univerzit do praxe – ne formou konferencí, ale formou prototypů nasazených v provozu.

Tohle nejsou abstraktní ideály. Jsou to provozní rozhodnutí. A přesně tak se k nim v Izraeli často přistupuje.

Zemědělství je teď pod tlakem a ten tlak v roce 2026 nejspíš nepoleví. Otázka tedy není, jestli se AI v zemědělství prosadí. Otázka je, kdo ji zkrotí do podoby, která opravdu šetří vodu, energii a práci – a přitom drží kvalitu a výnos.

Pokud chcete, můžeme to vzít prakticky: vybereme jeden proces (pole, stáj, linka), stanovíme KPI a navrhneme pilot AI tak, aby šel změřit během jedné sezóny. Kde by podle vás dávalo největší smysl začít – na vstupu (půda, voda), nebo až na výstupu (kvalita, ztráty, logistika)?