Food AI Summit: co si odnést pro farmy a výrobce

AI v zemědělství a potravinářství už dávno není „hračka pro inovátory“. V roce 2025 ji nejčastěji potkáte v úplně praktických věcech: plánování osevů podle rizika sucha, třídění suroviny kamerami, predikci výnosů, optimalizaci receptur a v neposlední řadě v řízení kvality a dohledatelnosti. A právě proto má smysl sledovat akce typu Food AI Summit – i když se koná daleko. Nejde o to, kdo měl hezčí keynote. Jde o to, jaké vzorce a priority se rýsují napříč celým potravinovým systémem.

Food AI Summit byl postaven jako konference zaměřená výhradně na roli umělé inteligence napříč „od pole po vidličku“ – od zemědělství přes potravinářskou vědu a retail až po restaurace a spotřebitelské produkty. To je pro český trh zajímavé z jednoho důvodu: u nás se AI často řeší po silo liniích (farma zvlášť, výroba zvlášť, obchod zvlášť). Realita? Největší úspory i nejrychlejší návratnost přichází ve chvíli, kdy data tečou mezi články řetězce.

Proč jsou AI konference o jídle důležité i pro Česko

Odpověď na jednu větu: Tyhle akce ukazují, kam se posouvají reálné implementace AI – a co bude za 12–24 měsíců standardem v nákupu, kvalitě, logistice a agronomii.

Z pohledu série „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ je Food AI Summit užitečný hlavně jako radar. Na jednom místě se potkají lidé z precizního zemědělství, potravinářského vývoje, biotechnologií, retailu i gastronomie. Díky tomu se dají rychleji odhalit dvě věci:

1. Které AI use-cases mají jasnou ekonomiku (kde je ROI měřitelná během sezóny nebo jednoho výrobního cyklu).
2. Kde jsou bariéry (data, integrace, regulace, provozní realita).

V roce 2025 navíc do hry výrazně vstupují tři tlaky, které farmáři a výrobci v ČR cítí každý den: volatilita cen energií, nepravidelnost srážek a tlak obchodních řetězců na stabilní kvalitu a dohledatelnost. AI není zázrak. Ale je to jedna z mála technologií, která umí současně snižovat náklady, stabilizovat proces a zlepšovat rozhodování.

Co je na Food AI Summitu jiné než na „běžných“ tech akcích

Odpověď na jednu větu: Neřeší se AI jako technologie, ale AI jako provozní nástroj v potravinovém systému.

Z popisu akce je klíčové, že pokrývá celé spektrum AI: strojové učení, počítačové vidění i generativní AI. V praxi to znamená, že vedle témat typu „jak zlepšit predikci výnosů“ se řeší i „jak urychlit vývoj produktu“ nebo „jak automatizovat kontrolu kvality kamerami“. Pro zemědělství a potravinářství je to přesně ta kombinace, která dává smysl:

• Computer vision: třídění, detekce defektů, odhad zralosti, kontrola etiket, monitoring stád.
• Prediktivní modely: výnosy, poptávka, plánování výroby, predikce poruch.
• Generativní AI: práce s dokumenty, receptury, specifikace, školení, interní „know-how“ chatboti.

Kde AI v potravinovém řetězci nejrychleji vydělá peníze

Odpověď na jednu větu: Nejrychlejší návratnost má AI tam, kde snižuje zmetkovitost, plýtvání a prostoje – a kde je výsledek měřitelný v kusech, kilogramech a hodinách.

Konference tohoto typu obvykle ukazují, že nejde o „jedno velké AI“. Jde o sadu menších rozhodovacích modelů a automatizací. Pokud vybíráte první (nebo další) projekt, držel bych se jednoduché logiky: začněte tam, kde už dnes máte data nebo je umíte levně získat.

1) Precizní zemědělství: rozhodování na úrovni pole a porostu

Odpověď na jednu větu: AI dává agronomovi lepší „časování“ zásahů – a právě timing často rozhoduje o výnosu i kvalitě.

Typické scénáře, které se na food/AI akcích opakují:

• Monitoring porostu z družic/drone snímků: stres suchem, nerovnoměrnost, škody zvěří.
• Variabilní aplikace (hnojiva, regulátory, přípravky): méně vstupů tam, kde nedávají efekt.
• Predikce výnosu pro plánování odbytu a logistiky.

Pro české farmy je důležitá jedna věc: nehledejte dokonalost. I model, který zlepší rozhodnutí o 5–10 %, často udělá větší službu než „top“ model, který nikdo nepoužívá, protože je složitý a křehký.

2) Výroba potravin: kvalita, zmetky, prostoje

Odpověď na jednu větu: Když AI hlídá kvalitu dřív, než problém „dojede“ na konec linky, šetří nejdražší typ odpadu.

Ve výrobě se AI prosazuje hlavně ve třech oblastech:

1. Počítačové vidění na lince – detekce defektů, barvy, velikosti, kontaminace, správnosti obalu.
2. Prediktivní údržba – modely z vibrací, teplot, odběru motorů; méně neplánovaných odstávek.
3. Optimalizace procesních parametrů – stabilnější kvalita při kolísající surovině.

Z vlastní zkušenosti s implementacemi (a z toho, co na podobných akcích opakovaně zaznívá) platí: nejdřív vyřešte datovou hygienu a odpovědnost. Kdo schvaluje zásah modelu? Kdo má právo zastavit linku? Jak se ukládá „pravda“ pro učení (ground truth)? Bez toho se i dobrý model rychle zvrhne v hezký pilot bez dopadu.

3) Retail a logistika: poptávka, zásoby, plýtvání

Odpověď na jednu větu: AI v logistice a plánování poptávky snižuje odpisy a vyprodanost současně – a to je kombinace, kterou obchod slyší.

Potraviny jsou extrém: krátká trvanlivost, sezonní špičky, promo akce, počasí, lokální události. Klasické plánování to často nezvládne. AI dokáže být lepší zejména v:

• predikci poptávky na úrovni prodejny/SKU,
• doporučení objednávek a přerozdělení zásob,
• dynamickém slevování u konce trvanlivosti.

Pro výrobce je to důležité i nepřímo: když se obchod naučí lépe plánovat, tlačí pak na dodavatele přesnější termíny, stabilnější servis a často i sdílení dat.

Generativní AI: méně „psaní“, víc rozhodnutí

Odpověď na jednu větu: Generativní AI je nejrychlejší cesta k úspoře času v kancelářské části potravinářství – v dokumentech, specifikacích, reklamacích a školení.

Na Food AI Summitu se explicitně zmiňuje rychle se vyvíjející svět generativní AI. V zemědělství a potravinářství to není jen marketingové oddělení. Největší přínos často leží v „neviditelné práci“:

• tvorba a kontrola produktových specifikací,
• sumarizace auditních zjištění a návrh CAPA,
• rychlejší práce s MSDS, alergeny, etiketami (s jasnými pravidly a kontrolami),
• interní znalostní báze pro údržbu, kvalitu, nákup.

Můj postoj je poměrně přímočarý: generativní AI používejte, ale jen tam, kde máte nastavené hranice. V citlivých oblastech (bezpečnost potravin, legislativa, alergeny) musí být člověk poslední „brána“ a systém musí uchovávat verze, zdroje a auditní stopu.

Jak si z podobné konference udělat konkrétní plán (a ne jen inspiraci)

Odpověď na jednu větu: Největší hodnotu získáte, když si předem připravíte seznam 3 problémů, metriky úspěchu a datové minimum.

Ať už na konferenci jedete osobně, nebo jen sledujete výstupy, funguje jednoduchý postup:

1. Vyberte 3 bolestivé procesy (např. zmetkovitost na balení, špatné plánování sklizně, odpisy v distribuci).
2. Definujte metriku (kg odpadu/týden, počet reklamací, hodiny prostojů, % odchylky predikce výnosu).
3. Sepište datové minimum (co už máte v ERP/MES, jaké senzory, jaké fotky, kdo to validuje).
4. Rozdělte projekt na 6–8 týdnů: rychlý „proof“, nasazení do provozu, teprve pak škálování.

Zní to jednoduše. Je. A právě proto to většina firem nedělá – přeskočí metriky a skončí u demo aplikace, kterou nikdo nevlastní.

Časté otázky, které padnou u vedení (a odpovědi, které fungují)

Jaký je první AI projekt pro středně velkého výrobce?
Za mě kontrola kvality kamerou nebo prediktivní údržba. Obě oblasti mají jasné metriky a rychle ukážou přínos.

Co když nemáme data?
Pak nezačínejte „velkou AI“. Začněte sběrem dat: senzory, standardizace zápisů, jednoduché dashboardy. AI bez dat je jen nápad.

Nahradí AI agronoma nebo technologa?
Ne. Nahradí část rutiny a zrychlí rozhodování. Nejvíc ohrožené jsou role, které nechtějí měnit způsob práce.

Co to znamená pro české farmy a potravináře v zimě 2025

Odpověď na jednu větu: Kdo začne s AI pragmaticky teď, bude mít v sezoně 2026 stabilnější kvalitu, nižší ztráty a lepší vyjednávací pozici.

Prosinec je zvláštní měsíc: ve výrobě jede špička, na farmách se plánuje další rok, v obchodu se vyhodnocuje sezóna. Přesně teď má smysl vytáhnout AI z „inovačního šuplíku“ a dát jí konkrétní úkoly. Ne deset. Dva nebo tři.

Food AI Summit připomíná jednu podstatnou věc: AI v potravinovém systému není jednolitý projekt. Je to schopnost organizace pracovat s daty napříč články řetězce, od agronomie přes výrobu až po retail. A kdo ji získá, nebude jen „modernější“. Bude prostě efektivnější.

Nejlepší AI projekt v potravinářství je ten, který se dá zkontrolovat na směně a spočítat v korunách.

Pokud jste dočetli až sem, zkuste si teď napsat jednu větu: Kde přesně u vás vzniká největší zbytečná ztráta – a jak by se dala měřit každý týden? Od toho se dá postavit pilot, který má šanci přežít i mimo prezentaci.