AI v rozvozu a kuchyni: lekce z platformy Linked Eats

Virtuální restaurace měly ještě nedávno pověst jednoduché cesty k růstu: vezmete existující kuchyň, přidáte „značku na aplikacích“ a objednávky se pohrnou. Realita posledních let je drsnější. Řada velkých hráčů v ghost kitchens a virtuálních značkách škrtala, zavírala provozy a v některých případech prodávala pod tlakem za zlomek dřívějších očekávání. Důvod není žádná „smůla trhu“. Je to operativa: výpadky, chyby v objednávkách, spory s platformami, špatně nastavené promo, cenotvorba mimo realitu poptávky.

A právě tady začíná být AI užitečná. Ne jako módní nálepka, ale jako vrstva, která propojuje data a dělá akce. Americká skupina Virtual Dining Concepts (VDC) v roce 2024 postupně nasadila software Linked Eats – tzv. „value layer“ nad POS a rozvozové systémy. VDC tvrdí, že nástroj pomáhá s revenue managementem, marketingem a dynamickým pricingem a že už běží u zhruba 30 partnerů napříč přibližně 4 000 lokacemi.

Pro náš seriál „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ je na tom nejzajímavější něco jiného než samotný rozvoz. Linked Eats ukazuje, jak se AI dá použít v potravinářství end-to-end: od predikce poptávky a cen přes plánování výroby až po minimalizaci ztrát. A stejné principy, které fungují v digitálních objednávkách, fungují i na poli a ve výrobě.

Co znamená „value layer“ a proč to kuchyně potřebují

Value layer je nadstavba, která sedí nad existujícími systémy (POS, rozvozové platformy, middleware) a místo reportů spouští konkrétní kroky. To je důležitý posun. V gastronomii jsou dashboardy všude – ale provozní manažer potřebuje méně grafů a více automatizovaných rozhodnutí.

Linked Eats podle vyjádření vedení VDC propojuje různé zdroje: rozvozové DSP, middleware a postupně i POS. Cíl je praktický: když se něco pokazí (výpadek menu, zrušená objednávka, chybně účtovaný poplatek), systém nemá jen „nahlásit problém“. Má pomoci ho vyřešit.

Akční AI versus „další tabulka navíc“

Největší přínos podobných platforem bývá v maličkostech, které se nasčítají:

• Uptime a dostupnost: když je značka omylem offline nebo jí chybí položky, ztrácí obrat každou minutou.
• Dispute management: spory s rozvozovými platformami (reklamace, chargebacky, chybné storno) jsou často administrativní peklo.
• Rekonsiliace chyb: rozdíly mezi tím, co zákazník zaplatil, co POS zaúčtoval a co platforma vyplatila.
• Správa promo a kampaní: sleva bez kontroly marže je rychlá cesta ke ztrátě.

AI dává smysl, když z těchto signálů udělá jednoduchou odpověď: „Tady je problém, tady je doporučená akce, tady je dopad v Kč.“

Linked Eats v praxi: revenue management, promo a dynamické ceny

Linked Eats vznikl kombinací interní technologie VDC a akvizic (mj. nástroje na dynamické ceny a ghost kitchen software). VDC ho popisuje jako „AI-powered“ platformu, která řeší tři oblasti: ziskovost, marketing a pricing.

1) Revenue management: zisk vzniká v procesech

V gastronomii se zisk často „neprohraje“ na receptuře, ale na provozních dírách. Typický scénář:

• Restaurace má v aplikaci aktivní virtuální značku.
• Některé položky nejsou synchronizované, dochází suroviny, menu se nespáruje.
• Objednávky padají, zákazníci ruší, platforma penalizuje.

AI nadstavba je užitečná, když umí včas odhalit vzory: kdy a kde se výpadky opakují, které položky generují nejvíc reklamací, jaké časy přípravy vedou k propadům hodnocení. To jsou rozhodnutí, která dřív dělali lidé „od oka“.

2) Marketing a promo: sleva bez dat je hazard

Prosinec je v Česku typický tím, že se míchá firemní sezóna, sváteční domácí vaření a větší citlivost na cenu. V rozvozu to vede k paradoxu: poptávka je volatilní, promo je lákavé, ale marže je pod tlakem.

AI vrstva může pomoci nastavit promo tak, aby:

• zohledňovalo reálnou kapacitu kuchyně (promo v době špičky je recept na špatné recenze),
• hlídalo hrubou marži po započtení provizí,
• umělo rozlišit, jestli sleva přivádí nové zákazníky, nebo jen zlevňuje věrné.

Jestli mám vypíchnout jednu věc, kterou si mohou odnést i potravináři: nejdražší promo je to, které zvyšuje objem, ale snižuje zisk a kvalitu.

3) Dynamický pricing: když cena reaguje na realitu

Dynamické ceny v jídle zní kontroverzně. Ale v praxi nejde o „zdražování podle nálady“. Jde o systematickou reakci na:

• měnící se náklady surovin,
• poptávku v čase,
• kapacitní omezení,
• lokální konkurenci.

VDC uvádí, že Linked Eats zahrnuje technologii dynamického pricingu. Dobře nastavená dynamika typicky řeší dvě věci: nepřetíží kuchyň v peak time a nezabije marži v low time.

A teď ten most k zemědělství: tohle je velmi podobné tomu, co už dnes dělá precizní zemědělství v jiné podobě – optimalizuje vstupy (voda, hnojivo, energie) podle aktuálních dat. Cena je jen další „vstup“, který se dá řídit.

Co si z toho může vzít zemědělství a potravinářství (farm-to-fork)

Linked Eats je sice „restauranční software“, ale princip je univerzální: z jednoho datového jezera uděláte rozhodovací motor.

Data jako surovina: bez integrace se AI zadusí

VDC mluví o tom, že Linked Eats sedí nad POS a rozvozovou infrastrukturou a „svazuje to dohromady“. To je lekce i pro agri-food:

• Farmář má data ze senzorů, dronů, meteorologie, skladů.
• Výrobce má data z linek, ERP, kontroly kvality.
• Retail a gastro mají data z prodejů a objednávek.

Bez propojení zůstane AI izolovaná: udělá hezký report, ale nezmění rozhodování. Integrace je často větší práce než samotný model.

Optimalizace plýtvání: stejný problém, jiné místo

Virtuální restaurace řeší ztráty formou:

• zrušených objednávek,
• reklamací,
• špatného plánování,
• přetížení kuchyně.

V zemědělství a potravinářství se ztráty projevují jako:

• přebytky sklizně bez odbytu,
• špatné skladování,
• neprodejné šarže,
• neefektivní logistika.

Společný jmenovatel: poptávka je nejistá a procesy jsou křehké. AI má největší přínos tam, kde pomůže dělat lepší mikro-rozhodnutí ve velkém množství.

Předpověď poptávky není jen pro retail

Jedna z nejpraktičtějších aplikací AI v potravinovém řetězci je predikce poptávky. Virtuální značky to řeší denně. Potravináři často plánují výrobu týdny dopředu. Když ale dokážete spojit signály z:

• digitálních objednávek,
• promo kalendářů,
• sezónnosti,
• počasí a svátků,

dostanete přesnější plán výroby i logistiky. A přesnost plánu = méně odpadu.

Jak poznat, že „AI platforma“ opravdu vydělává

VDC přes svého CEO Linked Eats uvádí, že po zhruba šesti měsících provozu platforma běží tempem, které přidává restauracím více než 10 milionů dolarů ročně v hrubé ziskovosti (podle firemního sdělení). Neberte to jako nezávisle ověřený benchmark. Berte to jako připomínku, jak měřit přínos: ziskovost, ne aktivita.

Pokud vybíráte AI řešení v gastronomii, potravinářství nebo zemědělství, ptejte se na tyto metriky:

1. Hrubá marže (GM) a příspěvek na úhradu: zlepšuje se po započtení všech poplatků a ztrát?
2. Ztráty a odpisy: klesá odpad (potraviny, reklamace, nevyužitá kapacita)?
3. Uptime/dostupnost: roste skutečný čas, kdy je produkt „prodejný“?
4. Čas na administrativu: kolik hodin týdně ušetří reklamační procesy a rekonsiliace?
5. Kvalita služby: zlepšují se hodnocení, doba přípravy, míra storen?

Moje zkušenost z podobných projektů: když dodavatel neumí po 6–12 týdnech ukázat aspoň dva měřitelné posuny, problém není v týmu na straně zákazníka. Problém je v tom, že produkt je spíš „reporting“ než „action“.

Praktický checklist pro firmy, které chtějí AI „value layer“

Chcete-li přenést principy Linked Eats do českého prostředí (ať už jste restaurace, výrobce, nebo agri podnik), začněte jednoduše.

1) Zmapujte rozhodnutí, ne data

Nejdřív si napište 10 opakujících se rozhodnutí, která stojí peníze, když se udělají špatně:

• kdy zapnout/vypnout promo,
• kdy upravit cenu,
• jak plánovat směny nebo výrobní dávky,
• kdy přesměrovat objednávky/logistiku,
• jak řešit reklamace a neshody.

AI má smysl jen tehdy, když je napojená na rozhodovací tok.

2) Zajistěte integrace a „jednu pravdu“

Jedna tabulka objednávek, jedno číselníkové menu, jedna definice marže. Bez toho se budete hádat o tom, čí čísla platí.

3) Vytvořte pravidla, kde AI může jednat automaticky

Začněte s nízkým rizikem:

• automatické upozornění na výpadek,
• automatické pozastavení položky při nulové skladové zásobě,
• doporučení promo v klidnějších časech,
• návrh cenové úpravy s limitem (např. max +3 % týdně).

4) Nastavte „guardrails“: kvalita a férovost

Dynamická cenotvorba i promo musí mít mantinely: aby nevznikaly extrémy, které poškodí značku, nebo vyvolají pocit nefér jednání.

Kam to míří v roce 2026: AI bude řídit tok jídla, ne jen marketing

Nejzajímavější trend, který se rýsuje, je přesun od „AI pro obsah a reklamu“ k AI pro operace. V gastronomii to znamená méně ručních zásahů do rozvozu a více automatizace. V zemědělství a potravinářství to znamená přesnější plánování, menší plýtvání a lepší koordinaci mezi produkcí a poptávkou.

A teď ta otázka, kterou si podle mě má položit každá firma v potravinovém řetězci: Kde dnes ztrácíte peníze jen proto, že rozhodnutí přichází pozdě – nebo vůbec nepřichází? Pokud to dokážete pojmenovat, „AI value layer“ už není buzzword. Je to projekt s jasným ROI.