Integrating Artificial Intelligence Into Cannabis Sales | Cannabiz Media

Publisert av Platon

Følgere: 0

I følge PWCs Global Artificial Intelligence Study: Utnyttelse av AI-revolusjonen rapport, kan kunstig intelligens (AI) bidra opp til 15.7 billioner dollar til den globale økonomien innen 2030 og øke det globale BNP med 14 %. Allerede er automatisering, kunstig intelligens og maskinlæring i ferd med å bli vanlig i cannabisindustrien etter hvert som mer innovativ teknologi lanseres i hele forsyningskjeden.

Marihuanasalg er bare ett stopp på veien fra frø til salg der kunstig intelligens har en betydelig effekt. Fra å fremskynde prosesser, redusere feil og spare penger, endrer kunstig intelligens måten cannabisbedrifter opererer og selger på.

Å integrere kunstig intelligens i cannabisindustrien er imidlertid ikke uten utfordringer. La oss se nærmere på noen spesifikke måter kunstig intelligens påvirker cannabisforsyningskjeden og de primære hindringene virksomheter møter fra veksten av automatisering, maskinlæring, prediktiv analyse og kunstig intelligens.

Kunstig intelligens i B2C Cannabis-salg

De siste årene har kunstig intelligens og maskinlæring blitt essensielt for virksomheter som ønsker å vise de mest relevante produktene og tjenestene til forbrukere når de besøker selskapers nettsider. Når kunstig intelligens jobber bak kulissene for å matche besøkende til varene de mest sannsynlig vil kjøpe og vise disse varene i sanntid, vil salg og inntekter øke.

I tillegg lanseres et økende antall AI-drevne apper, chatbots og nettsteder for å hjelpe marihuanakunder med å finne produktene de trenger. Dette hjelper cannabisbedrifter med å forbedre salget og kunderelasjonene på nett, så vel som i fysiske apotek og utsalgssteder.

For eksempel, Potbot er en mobilapp som er tilgjengelig i Apples App Store og Google Play Store som bruker kunstig intelligens til å sortere gjennom titusenvis av cannabisstammer, lese fagfellevurderte medisinske tidsskrifter for å analysere studier om cannabinoider, og koble den informasjonen sammen med dusinvis av symptomer, som f.eks. som astma og søvnløshet, for å finne hvilken type som er best for å behandle den spesifikke tilstanden.

Blinx AI bruker kunstig intelligens i sin farmasøytiske applikasjon for å analysere mengden THC i cannabisprodukter. AI ser etter mønstre og fellestrekk mellom cannabisstammer. Dataene hjelper medisinske marihuanapasienter med å forstå nivåene av aktive forbindelser, overvåke dosene deres og ha mer kontroll over medisinene sine.

Et annet eksempel er Lucid Green's QR-kodeteknologi, LucidID. Cannabismerker kan legge til en egendefinert QR-kode til produktemballasjen som forbrukere kan skanne og umiddelbart få tilgang til informasjon om potens, kunde- og pasientanmeldelser, doseringsanbefalinger, forventede effekter, batchnummer, laboratorietester og mer.

For apoteker og forhandlere, Budster kobles direkte til salgsstedet og bruker kunstig intelligens for å vurdere helsen til virksomheten og bestemme den sanne verdien av hver kunde. Det gir også AI-genererte tilbud og forretningsinnsikt for å øke kundelojalitet, salg og inntekter.

Kunstig intelligens i B2B Cannabis-salg

B2B-salg i cannabisindustrien har også endret seg de siste årene takket være kunstig intelligens, prediktiv analyse og maskinlæring. Som et resultat har arbeidsflyter blitt strømlinjeformet, oppgaver er automatisert, og salgsteam kan fokusere mer av tiden sin på inntektsgenererende aktiviteter.

For virksomheter som selger til innehavere av cannabislisenser, Cannabiz medielisensdatabase er det eneste salgs-, kundeforholdsadministrasjonen (CRM) og markedsføringsverktøyet som utnytter AI og maskinlæring for å hjelpe selgere med å gjøre jobben sin mer effektivt og mer vellykket.

AI blir allerede implementert på tvers av alle stadier av cannabisforsyningskjeden. For kultivatorer kan verktøy som Bloom automatisering og Budspeider forbedrer prosesser og resultater. Bloom Automation, bruker patentert kunstig intelligens, maskinlæring og datasyn for å hjelpe cannabisbedrifter med å automatisere mange vokseromsoppgaver. Bloom Automation-teamet laget for eksempel en algoritme for å raskt og presist trimme cannabisgrener robotisk.

Budscout hjelper kultivatorer med å øke salg og inntekter ved å oppdage problemer tidlig. Budscout-roboten overvåker avlinger på timebasis og rapporterer miljømålinger. Ved hjelp av en proprietær algoritme kan teknologien oppdage plantehelseproblemer opptil 14 dager tidligere enn en person kan. I tillegg bruker Budscout kunstig intelligens for å måle størrelse og mengde knopper på planter og forutsier forventet avling mange måneder i forveien.

Salgs- og forretningsdata for å redusere investeringsrisiko

Siden salg spiller en så viktig rolle i en cannabisbedrifts suksess, er det viktig å vurdere hvordan kunstig intelligens påvirker investorer og risikostyring i bransjen.

Utkikkspunkt, et programvareselskap som tilbyr programmer som forutsier endringer i aksjemarkedet, integrerte cannabisaksjer i USA og Canada i sin plattform i 2019. Ved hjelp av kunstig intelligens identifiserer VantagePoint mønstre i dataene som kan brukes til å ta mer nøyaktige prognoser og investeringsbeslutninger.

Overholdelse av etterlevelse, som tilbyr en mobil- og nettsky-app for marihuana-regulering og økonomisk overholdelse, bruker kunstig intelligens, prediktiv analyse og maskinlæringsalgoritmer for å hjelpe interessenter i cannabisvirksomheten med å vurdere forretningsrisiko.

Utfordringer med kunstig intelligens

Bedrifter som opererer i cannabisindustrien opplever lignende utfordringer når de integrerer kunstig intelligens i sin virksomhet, som virksomheter i andre bransjer gjør. De tre hovedutfordringene er knyttet til mennesker, datainnsamling og datapålitelighet og sikkerhet.

Selskapene som med suksess kan navigere i disse endringene vil bli posisjonert til å utnytte fordelene med kunstig intelligens, automatisering, prediktiv analyse og maskinlæring for vekst og kostnadsbesparelser.

Menneskers utfordringer

Med ny teknologi, inkludert teknologi som bruker kunstig intelligens, er det en læringskurve for ansatte. For bedrifter tilsvarer dette opplæringskostnader og muligens ansettelseskostnader hvis det nødvendige talentet ikke allerede er ansatt. Mange bedrifter kan se betydelige opplæringskostnader samt uunngåelig omsetning av ansatte når kunstig intelligens-teknologi implementeres.

Datainnsamling utfordringer

Kunstig intelligens-teknologi krever data for å kunne integrere dem i en bedrifts daglige drift. For mange selskaper er det et stort problem å finne budsjettet for å samle inn, standardisere og effektivt indeksere disse dataene. Imidlertid er fordelene ved å gjøre det verdt det på lang sikt.

Datapålitelighet og sikkerhetsutfordringer

Data er ofte bare nyttig hvis de er aktuelle, og for mange virksomheter er det en betydelig utfordring å kontinuerlig samle inn data for å sikre at de er pålitelige for beslutningstaking. I tillegg legger personvern- og sikkerhetshensyn enda et lag til kompleksiteten ved å administrere kunstig intelligens-teknologi som brukes i forretningsdrift.

Til tross for disse utfordringene, er kunstig intelligens-teknologi fremtiden, og cannabis-bedrifter som begynner å integrere den i sine operasjoner kan sette seg opp for stor suksess i årene som kommer når konkurrenter som ennå ikke har utnyttet kunstig intelligens-teknologi faller bak.

konklusjonen

Kunstig intelligens og maskinlæring blir kritiske komponenter i et cannabisselskaps forretningsstrategi og med god grunn. AI gir målbare fordeler gjennom økt produktivitet og forbedret beslutningstaking for ansatte.

Videre gjør dataene som brukes i kunstig intelligens-teknologi, bedrifter i stand til å levere mer personlige forbrukeropplevelser samt produkter og tjenester av høyere kvalitet. Dette er sant i cannabisindustrien som det er i andre bransjer som utnytter kraften til kunstig intelligens.

En ting er sikkert, hvis et selskap har tilgang til kunstig intelligens, har det et betydelig konkurransefortrinn i markedet fremfor selskaper som ikke har samme (eller bedre) prediktive sanntidsdata.

Opprinnelig publisert 6/7/18. Oppdatert 3/10/23.