AI v zemědělství: stabilita, když finance kolísají

Když v březnu 2023 padla Silicon Valley Bank (SVB), nebyla to jen „technologická“ událost. Pro spoustu food tech firem to byla velmi konkrétní hrozba: výplaty, faktury, výroba, logistika – všechno viselo na tom, jestli se v pondělí ráno dostanou ke svým penězům. Zakladatelé sdíleli na sociálních sítích prakticky živý přenos stresu, improvizace a krizového řízení.

A teď si to přenesme do prosince 2025. Trh je opatrnější, peníze jsou dražší než v „nulových sazbách“, investoři chtějí rychlejší cestu k marži a cash-flow. Jedna věc se ale nezměnila: potraviny a zemědělství jsou obory, kde se nedá na týden zmáčknout pauza. Krávy se musí nakrmit, skleníky vytopit, suroviny nakoupit, směny odjet.

Tohle je důvod, proč v naší sérii Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství beru jednu tezi jako klíčovou: AI není jen „innovace“, ale nástroj pro stabilitu. Když finance zvenku kolísají, největší jistotu získáte tím, že zpřesníte řízení uvnitř.

SVB jako lekce: nejde jen o banku, jde o provozní riziko

SVB kolaps ukázal jednoduchou pravdu: institucionální riziko umí paralyzovat provoz rychleji než špatná marketingová kampaň. Zakladatelé food tech firem (od rychle rostoucích značek až po biotechnologie) řešili, zda mají hotovost na:

• mzdy a odvody,
• nákup surovin a obalů,
• přepravu a skladování,
• splátky leasingů a úvěrů,
• běžné závazky vůči dodavatelům.

Zafungovala intervence regulátorů, takže v konkrétním případě se depozita otevřela. Jenže „konec dobrý“ nezrušil ponaučení: jediný bod selhání (banka, dodavatel, distribuční kanál, jedna továrna, jeden klíčový odběratel) je v potravinách drahá sázka.

Co to znamená pro zemědělství a potravinářství v Česku

České firmy nejsou typicky závislé na SVB, ale princip je stejný. Riziko se dnes často skrývá jinde:

• kolísání cen energií a hnojiv,
• tlak retailu na cenu a promo akce,
• výkyvy poptávky (zvlášť u „prémiových“ a funkčních potravin),
• klimatické extrémy a výpadky výnosů,
• drahé financování zásob.

A právě tady dává smysl přemýšlet o AI jako o pojistce proti volatilnímu okolí: když neovlivníte úrokové sazby ani počasí, o to víc potřebujete ovlivnit náklady, plánování a přesnost rozhodování.

Proč je AI „finanční stabilizátor“: marže vzniká v detailech

Nejrychlejší cesta k odolnosti není další kolo financování. Je to schopnost řídit podnik tak, aby byl méně závislý na náhodě. AI v zemědělství a potravinářství stabilizuje byznys třemi způsoby:

1. Snižuje variabilitu (méně odpadu, menší přebytky, méně výpadků).
2. Zlepšuje predikce (poptávka, výnos, spotřeba energií, riziko chorob).
3. Zrychluje reakci (když se něco mění, systém to vidí dřív než člověk v Excelu).

Tohle nejsou abstraktní sliby. V praxi jde o velmi hmatatelné věci: o procenta zmetkovitosti, o dny zásob, o kilowatthodiny, o litry vody.

„Nejlevnější kapitál“ je ten, který nemusíte shánět

Když firma sníží plýtvání a lépe plánuje, často tím uvolní hotovost. Typicky přes:

• menší zásoby surovin a obalů (nižší vázaný kapitál),
• méně znehodnocení (expirace, neprodejné šarže),
• stabilnější výrobu (méně přesčasů, méně expresních doprav),
• nižší energetickou spotřebu (hlavně u chlazení, sušení, skleníků).

V prostředí, kde je externí financování dražší a „risk management“ je v módě, je tohle mnohem realističtější cesta k odolnosti.

Konkrétní scénáře, kde AI pomáhá: od pole po regál

AI má největší dopad tam, kde je hodně dat a hodně variability. A zemědělství i potravinářství jsou variability plné.

AI v precizním zemědělství: výnos je důsledek řízení rizik

V precizním zemědělství je klíčové zkrátit čas mezi „problém vznikl“ a „někdo zasáhl“. AI to umí díky kombinaci dat:

• satelitní snímky a indexy vegetace,
• senzory vlhkosti půdy a mikroklimatu,
• záznamy o aplikacích (hnojiva, postřiky),
• historické výnosy a mapy variability.

Praktický dopad:

• cílenější aplikace vstupů (kde to dává smysl),
• rychlejší detekce stresu porostu,
• lepší načasování závlahy,
• realističtější odhad výnosu pro kontrakty a cash-flow.

Když je nejistota vysoká, je cenné vědět „kolik asi sklidím“ o měsíc dřív než obvykle.

Predikce poptávky a řízení zásob: méně odpadu, více hotovosti

U potravin se často pálí peníze ve dvou místech: v přebytcích a ve výpadcích. Přebytky končí ve slevách nebo v odpadu. Výpadky znamenají ušlé tržby a naštvané odběratele.

AI pro predikci poptávky (v kombinaci s plánováním výroby) typicky pracuje s:

• prodejní historií po SKU a kanálech,
• sezónností (Vánoce, grilovací sezóna, začátek školního roku),
• promo kalendářem,
• počasím (u některých kategorií zásadní),
• regionálními rozdíly.

V prosinci 2025 je to mimochodem extra aktuální: tlak na efektivitu v retailu je vysoký a dodavatelé jsou víc hodnoceni podle spolehlivosti dodávek.

Optimalizace energie ve výrobě a ve sklenících

Energie se v potravinářství a agru propisuje do marže brutálně rychle. AI zde nedělá zázraky, ale dělá „nudnou“ práci, která šetří: optimalizuje setpointy, plánuje špičky, hlídá odchylky.

Co funguje nejlépe:

• predikce spotřeby podle výroby a venkovních podmínek,
• detekce anomálií (např. chladicí jednotka žere víc než obvykle),
• plánování energeticky náročných kroků mimo špičku,
• řízení klimatu ve skleníku podle cíle (výnos vs. náklad).

Když vám někdo „zvenku“ zdraží kapitál, nejrychlejší odpověď je často snížit energetickou náročnost.

Jak začít bez velkého rizika: 6 kroků pro firmy, které chtějí odolnost

Nejhorší strategie je koupit „AI platformu“ a pak hledat, co s ní. Lepší je postupovat opačně.

1. Vyberte jeden proces, kde unikají peníze. Odpady, energie, přesčasy, reklamace, out-of-stock.
2. Změřte baseline. Bez výchozích čísel nemáte návratnost investice.
3. Zajistěte data, která už existují. ERP, sklad, SCADA, senzory, výkazy z polí. Často stačí propojit silosy.
4. Zvolte „rychlou výhru“ do 8–12 týdnů. Třeba predikce poptávky pro top 20 SKU.
5. Nastavte provozní rozhodnutí. AI, která nic nemění v plánování, je jen report.
6. Ošetřete governance a bezpečnost. Kdo model vlastní, kdo ho udržuje, co se děje při výpadku.

Většina firem neprohraje na tom, že nemá AI. Prohraje na tom, že nemá disciplínu převést poznatek do rutiny.

Nejčastější otázky, které teď slýchám (a jasné odpovědi)

Není AI jen pro velké agroholdingy a korporace?

Ne. Velcí mají víc dat, ale menší firmy mají výhodu rychlosti. Pokud máte jasný use case (např. plýtvání ve výrobě), umí AI dávat smysl i ve středně velkém provozu.

Co když nemáme „perfektní data“?

Perfektní data nemá nikdo. Začněte s tím, co je po ruce, a postupně zlepšujte kvalitu. Často přínos přinese už samotné „dání do pořádku“ měření a definic.

Jak poznám, že to nebude jen drahý pilot?

Dejte pilotu obchodní metriky: úspora odpadu, snížení spotřeby, zkrácení plánování, zlepšení service levelu. Když není metrika, není projekt.

Co si odnést ze SVB příběhu: odolnost se staví uvnitř firmy

Pád SVB připomněl zakladatelům food tech firem, že i „bezpečné“ věci mohou selhat v řádu hodin. Regulátor může zasáhnout – ale na to se nedá spoléhat jako na strategii.

Pro zemědělství a potravinářství v roce 2025 platí tvrdé pravidlo: kdo má lepší data a rychlejší rozhodování, ten má stabilnější marži. A stabilnější marže znamená menší závislost na cizím kapitálu, menší stres při výkyvech a větší prostor investovat do toho, co dává smysl dlouhodobě.

Pokud chcete posílit odolnost, začněte jedním místem, kde dnes uniká nejvíc peněz – a postavte kolem něj AI, která se promítne do každodenního řízení. V dalších dílech této série se podíváme konkrétněji na to, jak AI zlepšuje předpověď výnosů a jak se počítá návratnost u projektů v precizním zemědělství.

A teď ta otázka, která stojí za zamyšlení: Kdyby vám příští týden vyschla jedna „externí jistota“ (financování, energie, dodavatel), který proces ve firmě by to položil jako první – a co s tím můžete udělat už v lednu 2026?