Kunstmatige intelligentie integreren in de verkoop van cannabis

Heruitgegeven door Plato

volgers: 0

Volgens PWC Wereldwijd onderzoek naar kunstmatige intelligentie: de AI-revolutie benutten rapport, kunstmatige intelligentie (AI) zou kunnen bijdragen tot $ 15.7 biljoen voor de wereldeconomie in 2030 en het wereldwijde bbp met 14% verhogen. Automatisering, kunstmatige intelligentie en machine learning worden al gemeengoed in de cannabisindustrie naarmate er meer innovatieve technologie wordt gelanceerd in de toeleveringsketen.

De verkoop van marihuana is slechts één halte op het pad van zaadje naar verkoop waar kunstmatige intelligentie een aanzienlijk effect heeft. Van het versnellen van processen, het verminderen van fouten en het besparen van geld, kunstmatige intelligentie verandert de manier waarop cannabisbedrijven opereren en verkopen.

Het integreren van kunstmatige intelligentie in de cannabisindustrie is echter niet zonder uitdagingen. Laten we eens nader kijken naar enkele specifieke manieren waarop kunstmatige intelligentie de toeleveringsketen van cannabis beïnvloedt en de belangrijkste obstakels waarmee bedrijven worden geconfronteerd door de groei van automatisering, machine learning, voorspellende analyses en kunstmatige intelligentie.

Kunstmatige intelligentie bij B2C-cannabisverkoop

In de afgelopen jaren zijn kunstmatige intelligentie en machine learning essentieel geworden voor bedrijven die de meest relevante producten en diensten aan consumenten willen tonen wanneer ze de websites van bedrijven bezoeken. Wanneer kunstmatige intelligentie achter de schermen aan het werk is om bezoekers te matchen met de items die ze het meest waarschijnlijk zullen kopen en deze items in realtime weer te geven, zullen de verkoop en inkomsten toenemen.

Daarnaast wordt een groeiend aantal door AI aangedreven apps, chatbots en websites gelanceerd om marihuanaklanten te helpen de producten te vinden die ze nodig hebben. Dit helpt cannabisbedrijven de verkoop en klantrelaties online te verbeteren, evenals in fysieke apotheken en winkellocaties.

Bijvoorbeeld Potbot is een mobiele app die beschikbaar is in de App Store van Apple en de Google Play Store en die kunstmatige intelligentie gebruikt om tienduizenden cannabissoorten te doorzoeken, peer-reviewed medische tijdschriften te lezen om onderzoeken naar cannabinoïden te analyseren en die informatie te koppelen aan tientallen symptomen, zoals zoals astma en slapeloosheid, om erachter te komen welk type het beste is om de specifieke aandoening te behandelen.

Blinx-AI gebruikt kunstmatige intelligentie in zijn farmaceutische toepassing om de hoeveelheid THC in cannabisproducten te analyseren. De AI zoekt naar patronen en overeenkomsten tussen cannabissoorten. De gegevens helpen medische marihuanapatiënten de niveaus van actieve stoffen te begrijpen, hun doseringen te controleren en meer controle te hebben over hun medicijnen.

Een ander voorbeeld is Lucide Greens QR-codetechnologie, LucidID. Cannabismerken kunnen een aangepaste QR-code toevoegen aan hun productverpakking die consumenten kunnen scannen en direct toegang hebben tot informatie over potentie, beoordelingen van klanten en patiënten, doseringsaanbevelingen, verwachte effecten, batchnummer, laboratoriumtests en meer.

Voor apotheken en retailers, Budster maakt rechtstreeks verbinding met het verkooppuntsysteem en maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om de gezondheid van het bedrijf te beoordelen en de werkelijke waarde van elke klant te bepalen. Het biedt ook door AI gegenereerde aanbiedingen en zakelijke inzichten om de loyaliteit, verkoop en omzet van klanten te vergroten.

Kunstmatige intelligentie in B2B-cannabisverkoop

B2B-verkopen in de cannabisindustrie zijn de afgelopen jaren ook veranderd dankzij kunstmatige intelligentie, voorspellende analyses en machine learning. Hierdoor zijn workflows gestroomlijnd, taken geautomatiseerd en kunnen verkoopteams meer tijd besteden aan omzetgenererende activiteiten.

Voor bedrijven die verkopen aan houders van cannabisvergunningen, de Cannabiz Media-licentiedatabase is de enige tool voor verkoop, klantrelatiebeheer (CRM) en marketing die gebruikmaakt van AI en machine learning om verkopers te helpen hun werk efficiënter en succesvoller te doen.

AI wordt al geïmplementeerd in alle stadia van de toeleveringsketen van cannabis. Voor telers, gereedschappen zoals Bloei automatisering en Budscout verbeteren processen en resultaten. Bloom Automation maakt gebruik van gepatenteerde kunstmatige intelligentie, machine learning en computervisie om cannabisbedrijven te helpen bij het automatiseren van veel kweekruimtetaken. Het Bloom Automation-team heeft bijvoorbeeld een algoritme gemaakt om cannabistakken snel en nauwkeurig robotisch te snoeien.

Budscout helpt telers hun verkoop en opbrengst te verhogen door problemen vroegtijdig op te sporen. De Budscout-robot monitort gewassen op uurbasis en rapporteert milieustatistieken. Met behulp van een eigen algoritme kan de technologie plantgezondheidsproblemen tot 14 dagen eerder opsporen dan een mens. Daarnaast gebruikt Budscout kunstmatige intelligentie om de grootte en hoeveelheid toppen op planten te meten en voorspelt het de verwachte opbrengst vele maanden van tevoren.

Verkoop- en bedrijfsgegevens om investeringsrisico's te verminderen

Aangezien verkoop zo'n cruciale rol speelt in het succes van een cannabisbedrijf, is het belangrijk om na te denken over de invloed van kunstmatige intelligentie op investeerders en risicobeheer in de branche.

Uitkijkpunt, een softwarebedrijf dat programma's aanbiedt die veranderingen op de aandelenmarkt voorspellen, integreerde in 2019 cannabisaandelen in de Verenigde Staten en Canada in zijn platform. Met behulp van kunstmatige intelligentie identificeert VantagePoint patronen in de gegevens die kunnen worden gebruikt om nauwkeurigere voorspellingen en investeringsbeslissingen te maken.

Naleving van naleving, dat een mobiele en cloud-app biedt voor marihuana-regelgeving en financiële naleving, maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, voorspellende analyses en algoritmen voor machine learning om belanghebbenden in de cannabissector te helpen bij het beoordelen van zakelijke risico's.

Uitdagingen van kunstmatige intelligentie

Bedrijven die actief zijn in de cannabisindustrie ervaren vergelijkbare uitdagingen bij het integreren van kunstmatige intelligentie in hun activiteiten als bedrijven in andere sectoren. De drie belangrijkste uitdagingen hebben betrekking op mensen, gegevensverzameling en gegevensbetrouwbaarheid en -beveiliging.

De bedrijven die met succes door deze veranderingen kunnen navigeren, zullen in staat zijn om de voordelen van kunstmatige intelligentie, automatisering, voorspellende analyses en machine learning te benutten voor groei en kostenbesparingen.

Mensen Uitdagingen

Met nieuwe technologie, inclusief technologie die gebruik maakt van kunstmatige intelligentie, is er een leercurve voor werknemers. Voor bedrijven komt dit neer op opleidingskosten en mogelijk aanwervingskosten als het vereiste talent nog niet in dienst is. Veel bedrijven zouden te maken kunnen krijgen met aanzienlijke opleidingskosten en onvermijdelijk personeelsverloop wanneer kunstmatige-intelligentietechnologie wordt geïmplementeerd.

Uitdagingen voor gegevensverzameling

Kunstmatige intelligentietechnologie heeft gegevens nodig om deze met succes te integreren in de dagelijkse activiteiten van een bedrijf. Voor veel bedrijven is het een groot probleem om het budget te vinden om deze gegevens te verzamelen, te standaardiseren en effectief te indexeren. De voordelen hiervan zijn op de lange termijn echter de moeite waard.

Gegevensbetrouwbaarheid en beveiligingsuitdagingen

Gegevens zijn vaak alleen nuttig als ze actueel zijn, en voor veel bedrijven is het een grote uitdaging om voortdurend gegevens te verzamelen om ervoor te zorgen dat ze betrouwbaar zijn voor de besluitvorming. Bovendien voegen zorgen over privacy en beveiliging een extra laag toe aan de complexiteit van het beheer van kunstmatige intelligentietechnologie die wordt gebruikt in de bedrijfsvoering.

Ondanks deze uitdagingen is kunstmatige-intelligentietechnologie de toekomst, en cannabisbedrijven die het in hun activiteiten beginnen te integreren, zouden in de komende jaren groot succes kunnen behalen wanneer concurrenten die nog geen gebruik moeten maken van kunstmatige-intelligentietechnologie achterop raken.

Conclusie

Kunstmatige intelligentie en machine learning worden kritische componenten van de bedrijfsstrategie van een cannabisbedrijf en terecht. AI levert meetbare voordelen door verhoogde productiviteit en verbeterde besluitvorming door medewerkers.

Bovendien stellen de gegevens die worden gebruikt in kunstmatige-intelligentietechnologie bedrijven in staat om meer gepersonaliseerde consumentenervaringen en producten en diensten van hogere kwaliteit te bieden. Dit geldt zowel in de cannabisindustrie als in andere sectoren die gebruikmaken van de kracht van kunstmatige intelligentie.

Eén ding is zeker: als een bedrijf toegang heeft tot kunstmatige intelligentie, heeft het een aanzienlijk concurrentievoordeel op de markt ten opzichte van bedrijven die niet over dezelfde (of betere) voorspellende, realtime gegevens beschikken.

Oorspronkelijk gepubliceerd op 6-7-18. Bijgewerkt 3-10-23.