Robotika v nemocnicích: lekce pro AgTech a potraviny

Nedostatek lidí už není „personální problém“. Je to provozní riziko. A nejde jen o nemocnice – stejný tlak cítí potravinářství, logistika i zemědělství, kde je sezónnost, fyzická náročnost práce a rostoucí nároky na přesnost prostě realita.

Právě proto dává smysl sledovat, co se děje v nemocničních kuchyních a chodbách. Partnerství Bear Robotics se společností Sodexo (pilotní programy v USA od roku 2024) ukazuje praktický model: robot převezme rutinní přepravu a personál získá čas na práci, která vyžaduje člověka. McKinsey k tomu uvádí konkrétní číslo: automatizace může uvolnit až 15 % ošetřovatelských aktivit tím, že převezme „nudné“ a opakované úkoly.

A teď to důležité pro naši sérii Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství: nemocniční robotika je překvapivě přesná analogie k preciznímu zemědělství. Stejné principy – standardizace, optimalizace tras, práce s daty, integrace do provozu – rozhodují o úspěchu i na farmě, ve výrobě potravin nebo ve velkokapacitní kuchyni.

Proč zrovna nemocnice: tam se ukáže, co funguje

Nejrychlejší odpověď: nemocnice jsou extrémně náročné prostředí na logistiku, hygienu i spolehlivost. Když robot zvládne bezpečně vozit jídlo, materiál nebo pomůcky mezi odděleními, má velkou šanci obstát i v jiných provozech s vysokými nároky.

Nemocnice mají několik vlastností, které z nich dělají „testovací polygon“ pro automatizaci:

• Mnoho opakovaných tras (kuchyně → oddělení → zpět)
• Přesné časové okna (dieta, léky, vyšetření)
• Hygienické standardy (kontaminace není možnost)
• Smíšené prostředí (pacienti, personál, návštěvy, vozíky)

Tohle je blízké tomu, co zná potravinářský provoz: tok materiálu, kontrola čistoty, evidence, dohledatelnost. A v zemědělství? Tam je to podobné, jen v jiném měřítku: pole, sklady, sila, linky, nakládky.

Co vlastně robot v nemocnici dělá (a proč je to podstatné)

Klíčové je neidealizovat to jako „robot nahradí člověka“. V praxi to bývá mnohem střízlivější:

• robot zajišťuje převoz jídel, prádla, materiálu nebo drobných zásilek
• personál se méně „nachodí“ a méně zvedá břemena
• provoz získá měřitelná data o trasách a časech

Tady se láme chleba: automatizace je užitečná, když mění čas člověka na čas u hodnotnější práce. V nemocnici je to čas s pacientem. V potravinářství čas na kontrolu kvality. V zemědělství čas na rozhodnutí, kde a kolik zasáhnout – hnojit, zavlažovat, chránit.

Co se mohou naučit zemědělství a potravinářství z partnerství Sodexo × Bear

Nejrychlejší odpověď: nejde jen o robota. Jde o integraci do provozu a o partnerství, které umí škálovat.

Sodexo není „malý experimentátor“. Je to velký hráč na poli stravovacích služeb a facility managementu. Když podobná firma nasazuje robotiku, posouvá se diskuse z „jestli“ na „jak rychle a za jakých podmínek“.

1) Automatizace rutiny má největší návratnost

V zemědělství se často začíná velkými vizemi (plně autonomní farma). Realita je, že nejdřív vyhrávají rutinní, opakované úkoly:

• plánování a optimalizace tras (na poli i ve skladu)
• automatizovaný sběr dat (senzory, kamery, drony)
• asistovaná manipulace (paletizace, interní logistika)

V nemocnici jsou to „pochůzky“. Na farmě to může být opakovaná kontrola porostu nebo interní převozy mezi skladem, dílnou a provozem.

2) AI není jen „mozek“ robota – je to provozní vrstva

V praxi se vyplatí přemýšlet o AI jako o vrstvě, která:

• vyhodnocuje situaci (překážky, provozní špičky)
• plánuje (kdy jet, kudy jet, co vzít)
• učí se z provozu (kde vznikají zácpy, prostoje, chyby)

V potravinářství je analogie jasná: AI optimalizuje výrobní plán, spotřebu energií, šarže, údržbu. V zemědělství zase precizní zemědělství stojí na tom, že AI propojí data (satelit, meteorologie, půda) s akcí (variabilní dávky, postřik).

3) Partnerství je zkratka ke škálování

Mám zkušenost, že firmy podceňují jednu věc: technologie se nasazuje snadno, ale škáluje těžko. Partner typu Sodexo (nebo v AgTech světě velký dodavatel techniky, integrátor linek či kooperativa) umí:

• standardizovat postupy
• zajistit servis a podporu
• vyjednat nákup a provozní model
• přenášet know-how mezi provozy

Tohle je přesně to, co v zemědělství rozhoduje o tom, jestli AI zůstane v „pilotním poli“, nebo se dostane do rutiny celé farmy.

Praktický přenos: nemocniční logistika vs. precizní zemědělství

Nejrychlejší odpověď: obě oblasti řeší stejnou úlohu – jak dostat správnou věc na správné místo ve správný čas s minimem plýtvání.

V nemocnici je „správná věc“ třeba dietní jídlo a čisté pomůcky. V zemědělství to může být osivo, hnojivo, voda, sklizeň. A v potravinářství surovina, obal, hotový výrobek.

Kde přesně se potkává robotika a AI v praxi

• Optimalizace tras a kapacit: robot v nemocnici, autonomní vozík ve skladu, traktory s naváděním na poli.
• Predikce špiček: nemocnice má ranní a večerní režim; potravinářská výroba má směny a sezónní nárůsty; farma má okna sklizně a počasí.
• Snížení chybovosti: špatně doručená dieta je problém; špatná šarže je drahý problém; špatná dávka dusíku je problém pro výnos i legislativu.

„15 % času“ jako benchmark pro Agri a food provozy

McKinsey uvádí potenciál uvolnění 15 % ošetřovatelských aktivit díky automatizaci rutinních úkolů. Jako myšlenkový rámec je to užitečné i jinde:

• Pokud v potravinářství uvolníte 10–15 % času směny od rutiny, získáte prostor na kontrolu kvality a prevenci zmetků.
• Pokud na farmě uvolníte 10–15 % času agronoma od „objíždění a koukání“, získáte prostor na lepší rozhodnutí v precizním zemědělství (variabilní aplikace, řízení rizik).

Nejde o to trefit přesně 15 %. Jde o to mít konkrétní cíl, který lze měřit.

Jak nasadit automatizaci bez chaosu: checklist pro provoz

Nejrychlejší odpověď: začněte mapováním toků práce, vyberte jednu úzkou oblast, nastavte metriky a teprve pak škálujte.

Tady je postup, který funguje v nemocniční logistice a stejně dobře sedí na potravinářství i zemědělství:

1) Vyberte úkoly „na robotizaci“ podle tří kritérií

Nejlepší kandidáti jsou úkoly, které jsou:

1. Opakované (denně, několikrát za směnu)
2. Standardizovatelné (jasný začátek/konec, jasná odpovědnost)
3. Měřitelné (čas, vzdálenost, počet chyb, prostoje)

2) Nastavte metriky ještě před pilotem

Bez metrik máte jen dojmy. Doporučuju minimum:

• průměrný čas úkolu „před vs. po“
• počet chyb / nedoručení / záměn
• prostoje (čekání na výtah, čekání na obsluhu, kolize)
• spokojenost obsluhy (krátký dotazník po 2 a 8 týdnech)

3) Počítejte s „integrací“, ne jen s instalací

Technologie narazí, když není domluvené:

• kdo robota „startuje“ a kdo řeší výjimky
• kde se dobíjí a kdo hlídá baterie
• jak se čistí (hygiena je alfa a omega)
• jak se zapisují incidenty a jak rychle přijede servis

V zemědělství je to stejné: kdo spravuje mapy, kdo kalibruje senzory, kdo rozhoduje o zásahu, kdo odpovídá za data.

4) Připravte se na sezónnost (prosinec je dobrý test)

Jsme v prosinci 2025 – a kdo dělá ve stravování nebo logistice, ví, co znamenají svátky, dovolené a záskoky. Právě sezónní špičky jsou moment, kdy automatizace dává největší smysl, protože stabilizuje výkon a snižuje stres týmu.

Totéž platí pro zemědělství: sklizeň, setí, extrémy počasí. AI a robotika nejsou „hračky do klidu“, ale pojistka do špičky.

Co to znamená pro AI v zemědělství a potravinářství v roce 2026

Nejrychlejší odpověď: vyhrají projekty, které spojí AI (rozhodování) s automatizací (provedení) a mají jasnou ekonomiku.

Nemocniční roboti ukazují praktický trend: automatizace postupně přechází z „viditelných“ robotů (vozíky v chodbách) do méně nápadných, ale zásadních vrstev – plánování, predikce, koordinace. V zemědělství to bude podobné:

• více autonomních převozů a manipulace (sklady, farmy, zpracování)
• více AI pro plánování práce a zásahů (kdy zalít, kde hnojit, jak rozdělit směny)
• silnější tlak na dohledatelnost a reporting v dodavatelském řetězci potravin

A moje jasná stance: kdo bude v roce 2026 stále brát AI jen jako „dashboard“ na data, bude pozadu. Hodnota je v propojení dat → rozhodnutí → akce.

„Automatizace má smysl ve chvíli, kdy z rutiny udělá standard a z lidí udělá kapacitu pro kvalitu.“

Pokud řešíte AI v zemědělství a potravinářství – ať už jde o precizní zemědělství, optimalizaci výroby potravin, nebo interní logistiku – zkuste si položit jednu praktickou otázku: Který opakovaný úkol ve vašem provozu dnes stojí nejvíc času a přitom nepřináší hodnotu? Právě tam bývá nejlepší start.