AI v agropotravinářství: lekce z Kanady pro Evropu

Kanada za posledních pár let nalila do agri-food technologií 1,6 mld. USD (od roku 2018). Na papíře to zní jako hodně. Jenže nový ekosystémový report ukazuje nepříjemnou pravdu: objem peněz sám o sobě nestačí, pokud chybí soukromý kapitál, schopnost škálovat a jasná strategie. A přesně tady začíná být umělá inteligence v zemědělství a potravinářství víc než jen „nice to have“.

Mám rád podobné reporty z jednoho důvodu: odhalí, kde se inovace opravdu rodí (a kde se naopak dusí). Kanadský příběh je překvapivě relevantní i pro české firmy, farmy a potravináře – zvlášť teď, na konci roku 2025, kdy evropské podniky řeší kombinaci tlaku na marže, drahé energie, nedostatek lidí a klimatickou nejistotu. Tohle není teoretická debata. Jde o to, kdo dokáže vyrábět potraviny stabilněji, levněji a s menší stopou.

Co report říká jasně: investice rostou, ale ekosystém má brzdy

Kanadský agropotravinářský ekosystém roste, ale za globální špičkou zaostává v koncentraci firem i ve financování. To je pro adopci AI zásadní, protože AI řešení potřebují data, provozní disciplínu a kapitál na nasazení – jinak zůstane u pilotů.

Konkrétní čísla z reportu jsou výmluvná:

• 1,6 mld. USD investováno do sektoru od roku 2018.
• Největší kanadská doména ve food tech: rostlinné proteiny s hodnotou 1,7 mld. USD (2023).
• Kanada má nezvykle vysoký podíl investic do agtech: 44 % agtech vs. 56 % food tech.
• Největší brzda: málo soukromého kapitálu.
  • Pouze 40 % investičních kol ve food tech je podpořeno venture capital.
  • V UK a USA je to 60 %.
  • Naopak granty tvoří téměř 30 % financování (UK 5 %, USA 8 %).

Z pohledu praxe to znamená: spousta dobrých nápadů, ale těžší cesta k rychlému růstu a exportovatelné technologii.

Proč je Kanada silná v proteinech a ingrediencích – a kde do toho vstupuje AI

Kanada se profiluje jako hub pro tři směry: rostlinné proteiny, funkční potraviny a nápoje, a biotechnologicky vyráběné (či „syntetizované“) specializované ingredience, včetně upcyklovaných surovin.

Report uvádí, že:

• Plant-based tvoří 26 % kanadského food tech ekosystému (podle investic), globálně je to 14 %.
• Functional Foods & Drinks: 12 % firem.
• Biotech / synthetization: 7 % ekosystému.

Jak AI zrychluje vývoj potravin (a proč to není jen pro velké korporace)

Největší přínos AI ve food tech dnes není „robot v kuchyni“. Je to zkrácení cyklu vývoje produktu.

V praxi AI pomáhá třeba takhle:

• Formulace receptur a náhrad surovin: model navrhne kombinace, které dosáhnou cílové chuti, textury a nutriční hodnoty při dané ceně.
• Predikce stability (trvanlivost, separace, změny textury): méně slepých laboratorních iterací.
• Optimalizace senzoriky: propojení panelových dat s chemickými profily a výrobními parametry.
• Upcycling: AI vyhledává, jaké vedlejší proudy (např. z pivovarů, škrobáren, mlékáren) dávají ekonomický smysl zhodnotit do ingrediencí.

Pro české potravináře je tohle extrémně praktické: když se hýbe cena kakaa, mléčného tuku nebo obilí, AI přístup k reformulaci dokáže zachránit marži bez ztráty kvality.

Největší překážky: kapitál, škálování, regulace – a co s tím umí udělat AI

Report jmenuje několik strukturálních problémů: nedostatek pracovních sil, zranitelné dodavatelské řetězce, klimatická změna a pomalé tempo inovací. K tomu přidává kanadské „specifikum“: velká geografie a nižší hustota populace, což komplikuje škálování.

Tři brzdy, které uvidíte i v Evropě:

1) Nedostatek soukromého kapitálu (a „pilotní past“)

Když je financování postavené výrazně na grantech, firmy často optimalizují na „splnění projektu“, ne na prodej. U AI to vede k typickému scénáři:

• POC (proof of concept) funguje v jednom závodě nebo na jednom poli.
• Chybí rozpočet na integraci do ERP/MES, školení lidí, datovou infrastrukturu.
• Přínosy se nerozjedou naplno a pilot skončí.

AI tady pomáhá nepřímo: když je projekt navržen tak, aby už od 1. dne měřil ROI (např. úspora hnojiv, snížení zmetkovitosti, lepší plánování směn), mnohem snáz obhájíte další investici i bez „velkých“ VC peněz.

2) Škálování na velkém území a v různých podmínkách

V zemědělství je problém v tom, že „jedna farma“ není reprezentativní. Půda, mikroklima, stroje, odrůdy, postupy – všechno se liší.

Dobře navržené AI systémy to řeší:

• Transfer learning: model se přizpůsobí novému regionu s menším množstvím dat.
• Federativní učení: více podniků trénuje model bez sdílení citlivých dat.
• Modely s vysvětlitelností: agronom vidí, proč systém doporučuje zásah.

3) Fragmentovaná regulace a chybějící národní strategie

Report zmiňuje roztříštěné regulatorní prostředí a absenci národní food tech strategie. Přeloženo do reality: dlouhé schvalování, nejasná pravidla, rozdílné požadavky regionů.

AI může pomoct urychlit „compliance“ rutinu:

• automatizované sledování šarží a traceability,
• detekce odchylek a rizik v HACCP,
• prediktivní kvalita (pravděpodobnost reklamací, kontaminací, teplotních výkyvů).

Neodstraní to zákony, ale sníží to administrativní tření a chyby.

Kde má AI v zemědělství nejrychlejší návratnost (a co z toho vzít do ČR)

Pokud máte pocit, že AI je drahá hračka, zaměřte se na use-cases, kde je návratnost vidět během jedné sezóny nebo jednoho fiskálního roku. V praxi se nejčastěji osvědčují tyhle čtyři oblasti.

1) Precizní zemědělství: méně vstupů, stabilnější výnos

AI v precizním zemědělství typicky kombinuje data ze satelitů, dronů, půdních senzorů a strojů.

Co to dělá konkrétně:

• variabilní aplikace dusíku podle potřeby porostu,
• včasná detekce stresu (sucho, škůdci, choroby),
• predikce výnosu pro lepší smlouvy, logistiku a cashflow.

Jedna věta, kterou by si měl zapsat každý agronom i CFO: „Nejlevnější hnojivo je to, které nemusíte koupit.“

2) Prediktivní údržba a logistika: méně prostojů, méně odpadu

V potravinářství bývá velký problém neplánovaný prostoj a ztráta suroviny. AI nad daty ze strojů (vibrace, teplota, proud, tlaky) umí odhadnout poruchu dřív, než nastane.

V dodavatelském řetězci AI zlepšuje:

• plánování tras a času (zejména chlazený řetězec),
• predikci poptávky (méně vyhazování),
• optimalizaci zásob.

3) Počítačové vidění: kontrola kvality ve vysokém tempu

Computer vision je často „nejvděčnější“ AI projekt, protože přínos je jasný a data se sbírají relativně snadno.

Použití:

• třídění ovoce a zeleniny,
• detekce defektů na pečivu, mase, obalech,
• kontrola etiket a data spotřeby.

4) AI pro vývoj potravin: rychlejší R&D a reformulace

Kanadský důraz na plant-based a funkční potraviny ukazuje trend, který se v Evropě nezastaví: spotřebitel chce zdravější složení, ale nechce platit nesmysl. AI pomůže hledat kompromisy.

Praktický scénář pro rok 2026: budete potřebovat rychle reagovat na ceny surovin a nové požadavky retailu. AI „kuchařka“ pro R&D zkrátí čas, kdy jen zkoušíte varianty.

Jak začít s AI projektem, aby neskončil v šuplíku (rychlý playbook)

Nejlepší start je nudný: data, procesy, KPI. Až potom model.

1. Vyberte problém, který bolí každý týden (ne jednou ročně). Např. zmetkovitost, výkyvy kvality, prostoje, přehnojování.
2. Definujte 2–3 KPI: úspora vstupů v Kč/ha, snížení odpadu v %, OEE, reklamace na 1 000 šarží.
3. Zkontrolujte data: kde jsou, kdo je vlastní, jaká je kvalita. Často zjistíte, že 80 % práce je integrace.
4. Pilot navrhněte jako budoucí produkt, ne jako demo. Myslete na bezpečnost, přístupová práva, školení lidí.
5. Počítejte s tím, že AI mění práci lidí. Když obsluha nevěří doporučení, systém je k ničemu.

AI v agropotravinářství není magie. Je to disciplína: dobrá data, jasný cíl a provozní dotažení.

Kam to celé míří v roce 2026: víc odolnosti, míň improvizace

Šéfka kanadské sítě pro inovace v potravinách a zemědělství shrnula realitu přímo: nedostatek lidí, zranitelné řetězce, klimatická změna a pomalé inovace ohrožují odolnost potravinového systému. A zároveň tvrdí, že ekosystém „roste do role“ díky silným stránkám v proteinech, funkčních potravinách a upcyclingu.

Tohle poselství dává smysl i pro náš seriál „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“: AI je dnes nejpraktičtější nástroj, jak zvednout produktivitu bez toho, abychom čekali na ideální podmínky. Kdo začne měřit, automatizovat a predikovat už teď, bude mít v roce 2026 stabilnější výrobu i vyjednávací pozici.

Jestli si z kanadského reportu odnést jednu věc, tak tuhle: inovace nepotřebuje jen nápady, ale i schopnost je rozšířit do provozu. A přesně v tom AI pomáhá – když ji postavíte na reálných datech a ekonomice, ne na slibech.

Chcete si otestovat, kde má AI ve vašem podniku nejrychlejší návratnost – na poli, ve výrobě nebo v kvalitě? Začněte mapou dat a jedním use-casem, který jde změřit do 90 dnů. Co je dnes váš nejdražší „opakující se problém“?