Vláknina vs. protein: jak AI posílí „gut-friendly“ jídlo

Protein je pořád hvězda jídelníčků. Ale když se podíváte na to, co dnes nejvíc řeší lidé, kteří chtějí dlouhodobě zhubnout, zlepšit cukr v krvi a mít víc energie, často narazíte na jinou „tichou“ makroživinu: vlákninu. Na konferenci CES 2025 to zaznělo naplno – odborníci na personalizovanou výživu, mikrobiom a AI mluvili o tom, že bez vlákniny se střevní mikrobiom nechová jako náš spojenec, ale jako promarněná příležitost.

Tohle téma má přesah daleko za výživové poradenství. Pokud se poptávka po vláknině posune podobně, jako se před lety posunula poptávka po proteinu, bude to znamenat tlak na zemědělství, šlechtění odrůd, zpracování potravin i značení na obalech. A právě tady se začíná ukazovat, jak velkou roli může sehrát umělá inteligence v zemědělství a potravinářství: od půdy až po finální recepturu.

Proč se vláknina vrací do první ligy

Vláknina není „doplněk“. Vláknina je vstupní surovina pro mikrobiom – pro bakterie, které v tlustém střevě vyrábějí metabolity (například mastné kyseliny s krátkým řetězcem), jež souvisejí se zánětem, sytostí a metabolismem.

Na panelu o personalizované výživě zazněla myšlenka, která je pro praxi hodně užitečná: mnoho dietních problémů se neodehrává jen na talíři, ale v tom, jak na talíř reaguje konkrétní tělo. Genetika, mikrobiom a aktuální biomarkery (glukóza, spánek, stres) zásadně mění odezvu na stejné jídlo.

Mýtus: „Když mám dost proteinu, jsem v pohodě“

Protein pomáhá se sytostí a udržení svalů. Jenže u velké části lidí vzniká slepá skvrna: jídelníček se „optimalizuje“ pro protein, ale zanedbá se vláknina. Výsledek? Zácpa, kolísání energie, horší tolerance sacharidů, větší chutě večer. Často se to maskuje další kávou nebo „něčím sladkým na dobití“.

Když se vláknina začne brát vážně, děje se jednoduchá věc: lidé přestanou jen škrtat kalorie a začnou krmit systém, který kalorie zpracovává.

Zapamatovatelná zkratka: protein zasytí teď, vláknina nastaví metabolismus na zítra.

Personalizovaná výživa: AI, mikrobiom a „jídlo jako data“

Z pohledu potravinářství je nejzajímavější to, jak rychle se mění nástroje. Na CES 2025 zazněly přístupy, které stojí na kombinaci:

• genetických dat,
• analýzy mikrobiomu,
• dat z nositelných zařízení (spánek, tep, aktivita),
• a AI modelů, které odhadují reakci na konkrétní jídlo.

Jedna z ukázek, která by ještě před pár lety zněla jako sci‑fi: AI dokáže z fotografie jídla předpovědět dopad na hladinu cukru v krvi, aniž by člověk nutně nosil kontinuální glukózový senzor. Pro spotřebitele je to pohodlné. Pro výrobce potravin je to signál:

nutriční kvalita se bude hodnotit víc „podle efektu“ než podle marketingu.

Co to znamená pro značky a výrobce

V praxi se začne víc prosazovat otázka: „Jaké jídlo je pro mě?“ místo „Jaké jídlo má nejvíc proteinu?“.

To vytváří nový typ konkurenční výhody:

1. Funkční vláknina (rozpustná vs. nerozpustná, fermentovatelná, prebiotická) jako součást receptur.
2. Predikce tolerance (např. luštěniny, celozrnné směsi, inulin) u různých skupin lidí.
3. Měření a zpětná vazba: co se opravdu děje s glykemickou křivkou, sytostí a trávením.

Kdo bude mít data, vyhraje. A kdo bude mít data i o původu suroviny (odrůda, půda, sklizeň), vyhraje dřív.

Od půdy k vláknině: kde AI v zemědělství reálně pomáhá

Zní to paradoxně, ale tlak na „víc vlákniny“ není jen výživová móda. Je to požadavek na konzistentní surovinu. A konzistence v zemědělství není samozřejmost.

AI v precizním zemědělství umí zlepšit tři věci, které s vlákninou souvisejí víc, než si myslíme: zdraví půdy, stabilitu výnosu a kvalitu plodiny.

1) Zdraví půdy = předpoklad pro nutriční kvalitu

Stav půdy ovlivňuje nejen výnos, ale i složení rostlin (včetně podílu strukturálních polysacharidů). AI systémy dnes běžně kombinují:

• satelitní snímky a drony (variabilita porostu),
• půdní mapy a senzory vlhkosti,
• meteorologické modely,
• a doporučení pro variabilní dávky hnojiv.

Cíl pro „vlákninový“ trend je jasný: pěstovat plodiny tak, aby byly kvalitní a stabilní mezi sezónami – to je klíčové pro potravináře, kteří potřebují stejné technologické vlastnosti mouky, vloček nebo luštěninových koncentrátů.

2) Šlechtění a výběr odrůd: AI zrychluje rozhodování

Pokud poroste poptávka po celozrnných produktech, luštěninách a vlákninových ingrediencích, poroste i tlak na odrůdy, které:

• dávají vysoký výnos i při suchu,
• mají dobré zpracovatelské vlastnosti,
• a udrží kvalitu (včetně složek spojených s vlákninou).

AI se používá při analýze fenotypu (obrazová data z polí), při práci s genetikou a při predikci výkonu odrůd v různých podmínkách. Jinými slovy: rychleji zjistíte, co má smysl sázet.

3) Zpracování potravin: AI hlídá kvalitu a snižuje ztráty

U vlákniny jde často o technologii: směsi celozrnné mouky, přídavek vlákniny do pečiva, vyšší podíl luštěnin. Tohle bývá citlivé na konzistenci suroviny.

AI ve výrobě dokáže:

• predikovat chování těsta (vlhkost, absorpce, lepivost),
• optimalizovat recepturu pro chuť a texturu,
• snížit množství odpadu z nevyhovujících šarží,
• a nastavit kontrolu kvality v reálném čase.

To je praktická cesta, jak dostat „víc vlákniny“ do běžných potravin bez toho, aby to chutnalo jako kompromis.

Vláknina v době GLP‑1: doplněk, ne protivník

Na CES 2025 se mluvilo i o tom, že léčiva typu GLP‑1 (známá z léčby obezity a diabetu) jsou efektivní, ale neřeší příčiny. Z pohledu dlouhodobého zdraví je rozumné přemýšlet takhle:

• léky pomohou snížit chuť k jídlu a váhu,
• ale kvalita stravy rozhodne, jestli se zlepší metabolismus, zánět a střevní komfort.

A tady vláknina znovu vyplouvá na povrch. U lidí na GLP‑1 se navíc často řeší trávení (zácpa, zpomalená motilita). Vlák­nina a hydratace jsou první věci, které se v praxi ladí, jen se o tom v marketingu tolik nemluví.

Pro potravináře je to další argument: „high-protein“ nebude stačit. Budou se prosazovat produkty, které umí být:

• high-protein + high-fiber,
• dobře stravitelné,
• a ideálně s predikovatelným dopadem na glykemii.

Praktický checklist: co dělat, pokud vyvíjíte „fiber-first“ produkt

Pokud jste výrobce, startup v food tech nebo zemědělský podnik, který chce být u trendu včas, tohle je pragmatický postup:

1. Změřte výchozí stav: kolik gramů vlákniny má porce a jakého typu (rozpustná/nerozpustná; fermentovatelná).
2. Ověřte toleranci: rychlé zvýšení vlákniny vede u části lidí k nadýmání. Testujte dávkování a kombinace (např. ovesná vláknina + luštěnina).
3. Použijte AI pro receptury: modely pro optimalizaci textury a chuti často sníží počet pokusů a zmetků.
4. Zajistěte trasovatelnost suroviny: odrůda, sklizeň, půdní podmínky. U vlákniny je konzistence technologicky zásadní.
5. Napojte se na data o spotřebě: pokud umíte sbírat anonymizovanou zpětnou vazbu (např. sytost, trávení), budete vývoj řídit rychleji.

Jedna věta pro strategii produktu: Neprodávejte vlákninu jako „přídavek“. Prodávejte ji jako funkci – sytost, stabilní energie, mikrobiom.

Kam to celé míří v roce 2026 a dál

V Evropě (a postupně i u nás) sílí kombinace tří tlaků: dražší suroviny, vyšší nároky na zdraví a požadavek na udržitelnost. Vláknina do toho zapadá překvapivě dobře, protože podporuje vyšší podíl rostlinných surovin a zároveň dává smysl i v běžné české kuchyni (oves, žito, pohanka, luštěniny, kořenová zelenina).

V rámci série „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ mi z toho vychází jasná teze: AI nebude jen o vyšším výnosu. Bude i o vyšší nutriční hodnotě a konzistenci potravin. A pokud se vláknina skutečně posune „vedle proteinu“ jako nový standard, vyhrají ti, kdo propojí data z pole, výroby a spotřebitelské zkušenosti.

Jestli chcete posunout svůj produkt nebo surovinový řetězec směrem k „microbiome-friendly“ nabídce, dává smysl začít jednoduchou otázkou: Kde dnes ztrácíme kvalitu – v půdě, ve zpracování, nebo v receptuře? A jak rychle to umíme změřit a zlepšit pomocí AI?