Méně cukru, stejná chuť: případ Incredo a role AI

Některé potravinářské inovace vypadají na papíře banálně, dokud je neochutnáte. „O 30–50 % méně cukru, ale stejně sladké“ zní jako marketingová věta, která obvykle končí kompromisem v chuti. U technologie Incredo Sugar (dříve DouxMatok) je zajímavé něco jiného: firma se nesnaží cukr nahradit, ale donutit ho pracovat chytřeji.

A tady se přirozeně potkává náš seriál „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ s praxí. Nejde jen o samotný „zázračný cukr“. Podstatná je otázka, kterou si dnes v prosinci 2025 klade stále víc výrobců: Jak rychle dokážeme vyvíjet receptury s nižším obsahem cukru tak, aby zákazníci neutekli ke konkurenci? Odpověď často zní: bez dat, modelování a automatizace (tedy bez AI) je to pomalé, drahé a plné slepých uliček.

Co je Incredo Sugar a proč je to jiný přístup než sladidla

Incredo Sugar není náhradní sladidlo. Je to způsob, jak stejnou molekulu sacharózy doručit na jazyk efektivněji, takže jí stačí méně. To je klíčový rozdíl oproti aspartamu, sacharinu nebo i přírodním alternativám typu stévie.

Princip popsaný v příběhu firmy stojí na tom, že se při zpracování vytváří shluky cukru s „nosičem“ (např. na bázi škrobu). Nejde o novou chemickou entitu, spíš o změnu fyzikální struktury. Tyto shluky mají v ústech delší kontakt s receptory sladké chuti, takže chuťový vjem nastupuje naplno i při nižší dávce cukru.

Z rozhovoru s vedením firmy zazněl praktický příklad: u čokolády s cca 13 g cukru může technologie pomoci snížit obsah přibližně o 30–50 %, často se jako průměr uvádí kolem 40 % (podle receptury a dalších složek).

Proč „méně cukru“ nestačí, když se zhorší chuť

Potravinářství má neúprosnou matematiku: když lidé necítí očekávanou sladkost, často přidají porci, sáhnou po jiné značce nebo to kompenzují jinými sladkostmi. Reálný zdravotní přínos vzniká až tehdy, když snížení cukru nevede ke změně chování spotřebitele.

Proto je přístup „optimalizovat cukr“ často pragmatičtější než „cukr úplně odstranit“.

Kde do toho vstupuje AI: rychlejší vývoj receptur a méně pokusů naslepo

AI v potravinářství dělá největší práci tam, kde se tradičně plýtvá časem: ve vývoji, testování a škálování receptur. A technologie jako Incredo Sugar je typický kandidát na to, aby z ní AI vytěžila maximum.

V praxi jde o tři vrstvy:

1) Predikce sladkosti a textury bez stovek iterací

Vývoj „o 40 % méně cukru“ není jen o sladkosti. Cukr ovlivňuje:

• texturu (křupavost sušenek, „tělo“ čokolády),
• objem a strukturu (pečivo),
• karamelizaci a Maillardovy reakce (barva, aroma),
• stabilitu a trvanlivost (aktivita vody).

AI modely (typicky regresní/ML modely nad databází receptur, procesních parametrů a senzorických výsledků) umí předpovědět, které kombinace úprav dají nejlepší šanci zachovat chuť i strukturu. Výsledek: méně „laboratorního ping-pongu“.

2) Senzorika: od panelů k datům (a zpět)

Lidské chuťové panely jsou pořád zlatý standard, ale jsou drahé a pomalé. V moderním pojetí se kombinují:

• výsledky panelů,
• instrumentální měření (viskozita, velikost částic, křivky tání),
• a někdy i digitální „chuťové mapy“ z interních databází.

AI pak pomáhá hledat vztahy typu: „když snížíme cukr o X a upravíme velikost částic/rozložení krystalů o Y, panel hlásí stejnou intenzitu sladkosti“.

3) Optimalizace výroby: konzistence mezi šaržemi

Jestli něco zabíjí důvěru v „lepší recepturu“, tak je to kolísání mezi šaržemi. U ingredience, která pracuje s fyzikální strukturou krystalů, je to ještě citlivější.

AI v řízení výroby (např. prediktivní kontrola) umí hlídat:

• stabilitu procesu,
• odchylky ve vlhkosti,
• teplotní profily,
• a výslednou distribuci částic.

Tohle je přesně ta část „od pole po vidličku“, která v seriálu o AI v zemědělství a potravinářství často uniká pozornosti: AI není jen dron nad polem, ale i algoritmus, který drží kvalitu v cukrovaru, rafinerii a čokoládovně.

Případová studie: proč Incredo dává smysl z pohledu trhu

Hodnota Incredo není v tom, že by cílilo na úzkou skupinu. Je to „mass-market“ strategie snížení cukru bez trestu v chuti. To je důležité, protože globálně (a v mnoha zemích i v Evropě) lidé dlouhodobě jedí více přidaného cukru, než doporučují výživová doporučení.

Z pohledu výrobce potravin je atraktivní i obchodní stránka:

• řeší tlak na reformulace (retail i regulace),
• drží chuťový profil značky,
• umožňuje komunikovat „snížený cukr“ bez toho, aby produkt chutnal „dietně“.

Firma už v ranější fázi navazovala spolupráce s průmyslovými partnery (typicky výrobci doplňků, ingrediencí a čokolády). To je signál, že nejde jen o laboratorní nápad.

Achillova pata: tekutiny a nápoje

Technologie má v popisu jasný limit: v kapalině se rychle rozpouští, takže mizí efekt „delšího kontaktu na jazyku“. Prakticky to znamená, že limonády a slazené čaje jsou složitější aplikace.

Tady je ale zajímavý prostor právě pro AI-driven vývoj: hledání kombinací procesů (např. enkapsulace, řízené rozpouštění, mikrostruktury) je typický „hledáme jehlu v kupce sena“ problém. Algoritmy pro optimalizaci formulací umí drasticky zmenšit počet experimentů.

Jak by to mohlo zapadnout do českého a evropského potravinářství

V Česku se tlak na snižování cukru zvyšuje hlavně ve třech segmentech: cukrovinky, pekárenské výrobky a mléčné dezerty. A s prosincem přichází ještě praktická realita sezóny: perníčky, linecké, čokoládové kolekce. Výrobci řeší, jak držet tradici a zároveň nezůstat pozadu.

Z mé zkušenosti z projektů kolem reformulací platí: největší odpor není k „nižšímu cukru“, ale k tomu, když se změní typická chuť značky. Technologie typu Incredo proto může dávat smysl pro produkty, kde:

• je sladkost klíčová součást identity,
• texturu nechcete přestavět od základu,
• a zároveň potřebujete snížit cukr bez dlouhé války s reklamací zákazníků.

Kde se potkává zemědělství, potravinářství a AI

Možná to zní vzdáleně, ale není. Pokud se průmyslově rozšíří ingredience umožňující snížit cukr, začne se řešit:

• stabilita dodavatelského řetězce (cukr, škrob, nosiče),
• energetická náročnost zpracování,
• výnosy a kvalita surovin.

AI v zemědělství (predikce výnosů cukrové řepy, optimalizace skladování, plánování logistiky) pak přímo ovlivňuje náklady a dostupnost surovin pro takové inovace. To je přesně ten „neviditelný“ dopad AI, který má ve výsledku vliv na cenu čokolády v regálu.

Praktický checklist pro výrobce: jak hodnotit „chytrý cukr“ v receptuře

Nejrychlejší způsob, jak se nespálit, je testovat technologii jako systém – ne jako jednu položku ve skladu. Pokud zvažujete ingredience typu Incredo Sugar (nebo podobné přístupy), postupoval bych takto:

1. Vyberte správnou aplikaci

   • začněte s pevnými výrobky (čokoláda, sušenky, tyčinky), kde se efekt projeví nejlépe.

2. Definujte cílový profil, ne jen procenta

   • stanovte „chuťový podpis“ (sladkost, nástup, dozvuk), texturu a trvanlivost.

3. Sbírejte data od prvního dne

   • i malé piloty dokumentujte: procesní parametry, vlhkost, teploty, měření částic, výsledky panelů.

4. Zapojte AI/analytiku do návrhu experimentů

   • místo 30 variant udělejte 8–12 dobře navržených testů, které maximálně pokryjí prostor možností.

5. Ověřte škálování a konzistenci šarží

   • největší riziko reformulací není první prototyp, ale pátá výrobní šarže.

Zapamatovatelná věta: „Reformulace bez dat je jen drahý názor.“

Co si z případu Incredo odnést pro AI v potravinářství

Incredo Sugar je dobrá případová studie, protože ukazuje kombinaci fyziky potravin a datové optimalizace. Neprodává „AI produkt“, ale jeho úspěch bude čím dál víc záviset na tom, jak rychle se podaří technologii adaptovat do konkrétních receptur a procesů.

Pokud v roce 2026 uvidíme další vlnu produktů se sníženým cukrem bez chuťového kompromisu, bude to díky dvěma věcem:

• chytřejším ingrediencím,
• a chytřejšímu vývoji receptur pomocí AI.

A teď ta otázka, která stojí za to si položit i u vašeho portfolia: Který produkt by vám přinesl největší obchodní i zdravotní efekt, kdybyste v něm snížili cukr o 30–40 % bez změny chuti?