AI v zemědělství: co ukazuje Food AI Summit

V potravinovém řetězci se dnes děje nenápadná, ale tvrdě měřitelná změna: kdo umí pracovat s daty, ten dělá lepší rozhodnutí rychleji a s menšími ztrátami. A v prosinci 2025, kdy se zemědělci napříč Evropou potýkají s drahou energií, tlakem na udržitelnost a výkyvy počasí, už „nějak to dopadne“ přestává být strategie.

Právě proto má smysl sledovat akce typu Food AI Summit – globální konferenci zaměřenou čistě na roli umělé inteligence v celém potravinovém systému. Nejde jen o technologické nadšení. Jde o to, kde přesně AI přidává hodnotu od pole přes sklad až po regál, a jak si z toho může český agribusiness a potravinářství vzít konkrétní postupy.

V našem seriálu „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ beru Food AI Summit jako dobrý signál: svět se přestal bavit o tom, jestli AI do agra patří, a řeší jak ji nasadit tak, aby dávala ekonomický i environmentální smysl.

Proč jsou konference typu Food AI Summit důležité i pro Česko

Konference zaměřená výhradně na AI v potravinách má jednu velkou výhodu: staví vedle sebe farmáře, potravináře, retail, investory a vědce. A přesně tohle je slabé místo většiny AI projektů v praxi – každý optimalizuje svůj kousek, ale ztráty vznikají mezi články.

Food AI Summit vznikl jako setkání, které pokrývá celý „food ecosystem“: zemědělství, potravinářskou vědu, retail, syntetickou biologii, restaurace i spotřebitelské produkty. Důraz na celý řetězec je podstatný, protože AI se nejvíc vyplatí tam, kde se:

• propojí více zdrojů dat (pole + logistika + objednávky),
• rozhodnutí dělají často (denně/týdně),
• chyba stojí peníze (plíseň, znehodnocení, přebytky, pokuty).

Z české perspektivy to znamená jednoduchou věc: AI se nemá nasazovat jako izolovaný „pilot“ v jednom oddělení, ale jako projekt, který od začátku počítá s tím, že data budou sdílená a procesy navazující.

Co se změnilo mezi rokem 2023 a 2025

Původní oznámení Food AI Summitu (22.06.2023) zdůrazňovalo i generativní AI. V roce 2025 už je situace vyhraněnější: generativní AI je užitečná, ale největší návratnost v zemědělství pořád dává „neokázalá“ AI – predikce, detekce, optimalizace.

Moje zkušenost z projektů v provozu je taková: farmy a výrobny nepotřebují hezké demo. Potřebují model, který zvládne špinavá data, sezónnost, výpadky senzorů a rychlé změny cen.

Kde AI v zemědělství reálně vydělává: 5 oblastí s nejrychlejší návratností

AI v zemědělství není jeden nástroj. Je to sada přístupů (machine learning, počítačové vidění, generativní AI), které řeší různé typy rozhodnutí. Pokud bych měl z pohledu „leads“ říct, kde to dává největší smysl začít, jsou to tyhle oblasti.

1) Precizní zemědělství: variabilní dávkování bez hádání

Nejjednodušší definice, kterou si lidé pamatují: precizní zemědělství je snaha dávat správnou dávku na správné místo ve správný čas.

AI tady pomáhá spojit:

• výnosové mapy z minulých let,
• satelitní indexy vegetace,
• půdní rozbory,
• data o počasí,
• záznamy o aplikacích a škůdcích.

Výsledek: zónové nebo variabilní dávkování hnojiv a přípravků, které snižuje náklady a často i riziko legislativních problémů (např. přehnojení citlivých lokalit). Čím dražší vstupy, tím rychlejší návratnost.

2) Počítačové vidění: monitoring plodin, chorob a plevelů

Počítačové vidění je praktické, protože převádí obraz na rozhodnutí. Typický scénář:

• dron nebo kamerový systém nasnímá porost,
• model detekuje stres, plevel, poškození nebo příznaky chorob,
• agronom dostane prioritizovaný seznam zásahů.

Největší přínos není „hezká mapa“. Je to čas: zásah o týden dřív často znamená rozdíl mezi lokálním problémem a plošným průšvihem.

3) Předpověď výnosů: lepší plánování sklizně, skladu i prodeje

Předpověď výnosů se často prodává jako dashboard. Ve skutečnosti je to nástroj na tři kritické věci:

1. plán sklizně (technika, lidé, okna vhodného počasí),
2. kapacita skladů a sušáren,
3. obchodní kontrakty a cash-flow.

AI modely umí kombinovat historické výnosy, meteorologii, fenologii a dálkový průzkum. Důležité je nastavit očekávání: předpověď je užitečná i když není „na kilogram“, pokud zlepší rozhodování o kapacitách a riziku.

4) Snížení potravinového odpadu: optimalizace výroby a trvanlivosti

Potravinářství má jednu specifickou bolest: ztráty nejsou jen surovina, ale i energie, práce a logistika.

AI se tady vyplácí v:

• predikci poptávky (méně přebytků),
• řízení zásob a expirací,
• optimalizaci výrobních parametrů (výnos, konzistence, méně zmetků),
• kontrole kvality pomocí kamer.

Praktická věta pro management: „Každý procentní bod zmetkovitosti je v potravinářství tvrdé euro.“ U mnoha provozů se dá začít jednou linkou a jedním typem vady.

5) Generativní AI: dokumentace, školení, receptury – ale s mantinely

Generativní AI má v potravinách dobré využití, jen nesmí být zaměňována za analytiku.

Dává smysl pro:

• interní znalostní báze (SOP, HACCP dokumentace, údržba),
• školení nových lidí (jazykové verze, testy),
• rychlé shrnutí incidentů a auditních záznamů,
• podporu vývoje produktů (návrhy variant receptur, práce s alergeny).

Ale: když jde o bezpečnost potravin a compliance, generativní AI musí být „pod dohledem“ – s jasně určeným zdrojem pravdy, verzováním dokumentů a auditovatelnými změnami.

Co si z Food AI Summitu odnést: 4 principy úspěšného nasazení

Food AI Summit spojuje obory, a to je klíč. Nejúspěšnější projekty mají společné principy, které se dají přenést i do českých podmínek.

1) Začněte rozhodnutím, ne daty

AI projekt je dobrý tehdy, když zlepší konkrétní rozhodnutí: kdy zasáhnout, kolik vyrobit, co objednat, kdy sklízet. Teprve potom řešte, jaká data chybí.

Dobrá AI v agri je „stroj na rozhodnutí“, ne „stroj na grafy“.

2) Počítejte s tím, že data budou nedokonalá

Agrární data jsou sezónní, neúplná a často nesourodá (stroje, farmářské záznamy, ERP, laboratorní výsledky). Úspěch se odvíjí od toho, jestli projekt obsahuje:

• pravidla kvality dat,
• standardizaci (jednotky, lokality, čas),
• proces opravy a zpětné vazby.

3) Měřte ROI v jednoduchých metrikách

Nejrychlejší cesta k interní podpoře je metrika, které rozumí finance i provoz:

• Kč/ha ušetřené na vstupech,
• procenta zmetkovitosti,
• zkrácení prostojů,
• snížení odpadu v tunách,
• zrychlení inspekce kvality.

4) Propojte agronomy, technologii a IT hned od začátku

V zemědělství a potravinářství je AI týmový sport. Pokud spolu nemluví agronom/technolog a IT, vzniknou dvě typické chyby:

• model řeší něco, co provoz nepotřebuje,
• provoz chce něco, co nejde dlouhodobě udržet.

Praktický plán na 90 dní: jak začít s AI v zemědělství bez chaosu

Když se někdo ozve s tím, že „chce AI“, většinou chybí jasný start. Tohle je postup, který se dá zvládnout i v menším týmu.

1. Vyberte jeden problém s dopadem (např. detekce plísní, predikce výnosu pro jednu plodinu, kontrola kvality jedné šarže).
2. Sežeňte minimální data (3–5 zdrojů stačí; důležitá je konzistence).
3. Definujte cílovou metriku (např. snížení reklamací o 20 %, zmetkovitosti o 1 p. b., úspora N kg dusíku/ha).
4. Postavte pilot v provozu (ne jen v kanceláři) a nastavte zpětnou vazbu uživatelů.
5. Zhodnoťte po 6–8 týdnech: pokračovat / upravit / zastavit.

Tohle je přesně typ praktické disciplíny, kterou podobné summity podporují: méně slibů, víc provozních detailů.

Co bude v roce 2026 rozhodovat: interoperabilita a důvěra

Směr je jasný: AI bude v agri a potravinách běžná. Rozhodovat budou dvě věci.

1. Interoperabilita – schopnost propojit data ze strojů, senzorů, ERP a dodavatelského řetězce bez ručního přepisování.

2. Důvěra – transparentní vysvětlení doporučení modelu, auditovatelnost (hlavně u potravinové bezpečnosti) a jasně nastavená odpovědnost.

Pokud se má AI stát každodenním nástrojem agronoma nebo mistra výroby, musí být spolehlivá, srozumitelná a nesmí zvyšovat administrativu.

Další krok pro firmy: získejte mapu use casů a rychlé ROI

Food AI Summit ukazuje, že AI v potravinovém systému už není „trend pro velké hráče“. Je to sada praktických nástrojů, které pomáhají zvládat tlak na marže, udržitelnost i stabilitu dodávek.

Jestli jste v zemědělství, potravinářství nebo navazující logistice, největší posun často udělá jediná věc: vybrat 2–3 use casy, spočítat návratnost a nastavit data tak, aby šla dlouhodobě udržet.

A teď otázka, kterou si dávám u každého projektu v tomto seriálu: Které rozhodnutí ve vašem provozu by bylo o 10 % lepší, kdybyste ho dělali na základě dat místo intuice?