Slib pro 99 procent

Dne 3. září 2025 oznámila technologická firma NomadGo v tiskové zprávě nasazení systému do všech vlastních provozoven Starbucks v Severní Americe. Čísla zněla impozantně: přesnost 99 %, osminásobné zrychlení oproti ručnímu počítání, pokrytí přes 11 000 kaváren. Zaměstnanci měli tabletem naskenovat policii a systém, kombinující kamery a LiDAR, měl automaticky rozpoznat a spočítat každou položku.

Program přitom nebyl nápad nového CEO Briana Niccola. Reuters uvádí, že Automated Counting se testoval roky před jeho nástupem. Niccol ho ale zdědil a v rámci své strategie „Back to Starbucks“, vyhlášené v září 2024, nasadil plošně. Chronické výpadky zásob (chybějící, nedostupné sirupy, mléko prázdné vitríny) byly jedním z problémů, které chtěl řešit. AI počítání mělo být odpovědí.

Láhev sirupu, který systém neviděl

Odpověď to ale nebyla. Reuters popsal konkrétní selhání: systém opakovaně zaměňoval druhy mléka, které se vizuálně podobají, jiný obal, jiný obsah, ale pro kameru totéž. Některé položky při skenu se vůbec nezaregistrovaly. V jednom veřejně dostupném videu Starbucks stojí na policii láhev mátového sirupu a systém ji ignoruje, jako by tam nebyla.

V digitálním přehledu pak takové zboží vypadalo jako chybějící. Odtud ono „ztrácení“; nešlo o fyzicky mizící zásoby ani o krádeže, ale o virtuální slepotu nástroje, které měly být přesnější než člověk. Zaměstnanci museli výstupy ovládat a opravovat. Čistá úspora času? Podle všeho záporná.

Problémy přitom nebyly tajemstvím. Už v lednu 2026 Reuters psal o širších potížích dodavatelského řetězce Starbucks: roztříštění dodavatelé, přezásobení v některých prodejnách, potravinový odpad. AI inventura nebyla izolovaná chyba. Byla symptomem hlubšího nepořádku. Přesto firma systém držela v provozu ještě čtyři měsíce. Ještě v únoru 2026 Starbucks agentura Reuters tvrdila, že nasazení nástroje zlepšilo dostupnost zboží v prodejnách.

Proč kavárna není supermarket

Případ Starbucks ale neznamená, že AI inventarizace je obecně odsouzená k neúspěchu. Znamená, že kavárenské zázemí je pro ni zatím mimořádně nepřátelské prostředí.

Srovnejme: BJ’s Wholesale Club nasadil robota Tally od Simbe Robotics napříč celou sítí svých klubů. Řetězec Harmons po úspěšném pilotu rozšířil stejný systém do 17 prodejen a hlásí 20% pokles výpadků u rychle obrátkových položek. Walmart staví na platformě Scintilla pro viditelnost nízkých zásob v reálném čase. Všechny tři příklady mají společného jmenovatele: strukturované prostředí. Dlouhé regály, stabilní planogramy, standardizované cenovky, opakovatelné uspořádání.

Zázemí Starbucks je jiný svět:

• Malý prostor – policie v zázemí kavárny nejsou supermarketové regály, ale stísněné úložné plochy.
• Podobné položky – ovesné, mandlové, sójové a plnotučné mléko v obalech, které se liší jen etiketou.
• Nejednotné balení – různí dodavatelé, různé formáty, různé velikosti.
• Vysoká obrátkovost a kazivost – mléko a jídlo se mění denně, ne týdně.

NomadGo sliboval 99% přesnost. Ale ta čísla zřejmě pocházela z kontrolovaných podmínek, než jaké panují v reálné kavárně v sedm ráno, kdy se baristé chystají otevřít a police vypadají pokaždé jinak.

Co to znamená pro zákazníky a pro české pobočky

Praktický dopad pro zákazníky by měl být minimální. Starbucks říká, že směřuje ke standardizaci počítání zásob a častějšímu, až dennímu doplňování. Výpadky oblíbených produktů, problém, který AI měla řešit, existovaly dávno před Automated Counting a budou se řešit jinými cestami.

Českých poboček se celý příběh netýká. Všechny provozy Starbucks v Česku provozuje licenční partner AmRest Coffee sro a Automated Counting byl nasazen výhradně ve vlastních kavárnách v Severní Americe. Ve veřejně dostupných materiálech Starbucks Česko není zmínka o všech nástrojích AI pro inventuru skladu; digitální nástroje tu zatím znamenají aplikaci Rewards a mobilní objednávky.

Kolik celý experiment Starbucks stál, firma nezveřejnila. Jisté je, že hardware a software pro 11 000 provozů nejsou drobná položka. Větší ztráta ale možná není finanční, nýbrž reputační, a to uvnitř firmy. Devět měsíců baristé opravovali práci stroje, který jim měl ulevit. Že jeho vypnutí slavili, není překvapení. Je to logický důsledek.

Starbucks neškáloval špatnou technologii. Škáloval technologii do prostředí, které na ni nebylo připraveno, a možná nikdy nebylo. Lekce pro každou firmu, která chce AI nasadit plošně: nejdříve uklidit provoz, pak zapnout robota.