Integrating Artificial Intelligence Into Cannabis Sales | Cannabiz Media

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Glede na PWC Globalna študija umetne inteligence: Izkoriščanje revolucije umetne inteligence poročila bi lahko umetna inteligenca (AI) prispevala do 15.7 bilijona dolarjev svetovnemu gospodarstvu do leta 2030 in povečati svetovni BDP za 14 %. Avtomatizacija, umetna inteligenca in strojno učenje že postajajo nekaj običajnega v industriji konoplje, saj se v dobavni verigi uvaja več inovativnih tehnologij.

Prodaja marihuane je le ena postaja na poti od semena do prodaje, kjer ima umetna inteligenca pomemben učinek. Od pospeševanja procesov, zmanjševanja napak in varčevanja denarja, umetna inteligenca spreminja način delovanja in prodaje podjetij s konopljo.

Vendar pa integracija umetne inteligence v industrijo konoplje ni brez izzivov. Oglejmo si podrobneje nekaj posebnih načinov, kako umetna inteligenca vpliva na dobavno verigo konoplje, in glavne ovire, s katerimi se soočajo podjetja zaradi rasti avtomatizacije, strojnega učenja, napovedne analitike in umetne inteligence.

Umetna inteligenca pri prodaji konoplje B2C

V zadnjih letih sta umetna inteligenca in strojno učenje postala bistvena za podjetja, ki želijo potrošnikom, ko obiščejo spletna mesta podjetij, prikazati najbolj ustrezne izdelke in storitve. Ko umetna inteligenca deluje v zakulisju, da poveže obiskovalce z izdelki, ki jih bodo najverjetneje kupili, in prikazuje te izdelke v realnem času, se bosta prodaja in prihodek povečala.

Poleg tega se uvaja vse več aplikacij, klepetalnih robotov in spletnih mest, ki jih poganja AI, da bi kupcem marihuane pomagali najti izdelke, ki jih potrebujejo. To podjetjem s konopljo pomaga izboljšati prodajo in odnose s strankami na spletu, pa tudi v fizičnih ambulantah in maloprodajnih mestih.

Na primer, Potbot je mobilna aplikacija, ki je na voljo v Applovi trgovini App Store in trgovini Google Play, ki uporablja umetno inteligenco za razvrščanje med več deset tisoč vrstami konoplje, branje strokovno pregledanih medicinskih revij za analizo študij o kanabinoidih in združevanje teh informacij z desetinami simptomov, npr. kot sta astma in nespečnost, da bi ugotovili, katera vrsta je najboljša za zdravljenje določenega stanja.

Blinx AI uporablja umetno inteligenco v svoji farmacevtski aplikaciji za analizo količine THC v izdelkih iz konoplje. Umetna inteligenca išče vzorce in skupne značilnosti med sortami konoplje. Podatki pomagajo bolnikom z medicinsko marihuano razumeti ravni aktivnih spojin, spremljati njihove odmerke in imeti večji nadzor nad svojimi zdravili.

Drug primer je Lucid Green's Tehnologija QR kode, LucidID. Blagovne znamke konoplje lahko embalaži svojih izdelkov dodajo kodo QR po meri, ki jo lahko potrošniki skenirajo in takoj dostopajo do informacij o jakosti, ocenah strank in pacientov, priporočilih za odmerjanje, pričakovanih učinkih, številki serije, laboratorijskem testiranju in drugem.

Za ambulante in trgovce na drobno, Budster povezuje neposredno s sistemom prodajnega mesta in uporablja umetno inteligenco za oceno stanja poslovanja in ugotavljanje prave vrednosti vsake stranke. Zagotavlja tudi ponudbe, ustvarjene z umetno inteligenco, in poslovne vpoglede za povečanje zvestobe strank, prodaje in prihodkov.

Umetna inteligenca pri B2B prodaji konoplje

Tudi B2B prodaja v industriji konoplje se je v zadnjih letih spremenila zaradi umetne inteligence, napovedne analitike in strojnega učenja. Posledično so bili delovni tokovi poenostavljeni, naloge so avtomatizirane, prodajne ekipe pa se lahko več časa posvetijo dejavnostim, ki ustvarjajo prihodek.

Za podjetja, ki prodajajo imetnikom dovoljenja za konopljo, je Podatkovna zbirka licenc Cannabiz Media je edino orodje za prodajo, upravljanje odnosov s strankami (CRM) in trženjsko orodje, ki izkorišča umetno inteligenco in strojno učenje, da prodajnim ljudem pomaga učinkoviteje in uspešneje opravljati svoje delo.

AI se že izvaja v vseh fazah dobavne verige konoplje. Za kultivatorje, orodja, kot je Avtomatizacija Bloom in Budscout izboljšujejo procese in rezultate. Bloom Automation uporablja patentirano umetno inteligenco, strojno učenje in računalniški vid, da podjetjem s konopljo pomaga avtomatizirati številna opravila prostorov za gojenje. Na primer, ekipa Bloom Automation je ustvarila algoritem za hitro in natančno robotsko obrezovanje vej konoplje.

Budscout pomaga kultivatorjem povečati prodajo in prihodek z zgodnjim odkrivanjem težav. Robot Budscout spremlja pridelke vsako uro in poroča o okoljskih meritvah. Z uporabo lastniškega algoritma lahko tehnologija odkrije zdravstvene težave rastlin do 14 dni prej, kot jih lahko oseba. Poleg tega Budscout uporablja umetno inteligenco za merjenje velikosti in količine popkov na rastlinah ter napove pričakovani pridelek več mesecev vnaprej.

Prodajni in poslovni podatki za zmanjšanje naložbenega tveganja

Ker ima prodaja tako ključno vlogo pri uspehu podjetja s konopljo, je pomembno razmisliti, kako umetna inteligenca vpliva na vlagatelje in obvladovanje tveganja v industriji.

VantagePoint, podjetje za programsko opremo, ki ponuja programe, ki napovedujejo spremembe na borzi, je leta 2019 v svojo platformo integriralo zaloge konoplje v Združenih državah in Kanadi. Z uporabo umetne inteligence VantagePoint identificira vzorce v podatkih, ki jih je mogoče uporabiti za natančnejše napovedi in naložbene odločitve.

Spoštovanje skladnosti, ki ponuja mobilno aplikacijo in aplikacijo v oblaku za regulativno in finančno skladnost marihuane, uporablja umetno inteligenco, napovedno analitiko in algoritme strojnega učenja, da poslovnim deležnikom s konopljo pomaga oceniti poslovno tveganje.

Izzivi umetne inteligence

Podjetja, ki delujejo v industriji konoplje, se pri vključevanju umetne inteligence v svoje poslovanje soočajo s podobnimi izzivi kot podjetja v drugih panogah. Trije glavni izzivi so povezani z ljudmi, zbiranjem podatkov ter zanesljivostjo in varnostjo podatkov.

Podjetja, ki se bodo lahko uspešno spopadla s temi spremembami, bodo lahko izkoristila prednosti umetne inteligence, avtomatizacije, napovedne analitike in strojnega učenja za rast in prihranek stroškov.

Ljudje izzivi

Z novo tehnologijo, vključno s tehnologijo, ki uporablja umetno inteligenco, obstaja krivulja učenja zaposlenih. Za podjetja je to enako stroškom usposabljanja in morebitnim stroškom najema, če zahtevani talenti še niso zaposleni. Pri uvedbi tehnologije umetne inteligence bi se mnoga podjetja lahko soočila z znatnimi stroški usposabljanja in neizogibno fluktuacijo zaposlenih.

Izzivi zbiranja podatkov

Tehnologija umetne inteligence potrebuje podatke, da jih lahko uspešno vključi v vsakodnevno poslovanje podjetja. Za številna podjetja je iskanje proračuna za zbiranje, standardizacijo in učinkovito indeksiranje teh podatkov velik problem. Vendar so koristi tega dolgoročno vredne.

Zanesljivost podatkov in varnostni izzivi

Podatki so pogosto uporabni le, če so aktualni, in za številna podjetja je nenehno zbiranje podatkov za zagotovitev njihove zanesljivosti za odločanje velik izziv. Poleg tega pomisleki glede zasebnosti in varnosti dodajo še eno plast k kompleksnosti upravljanja tehnologije umetne inteligence, ki se uporablja v poslovnih operacijah.

Kljub tem izzivom je tehnologija umetne inteligence prihodnost in podjetja s konopljo, ki jo začnejo vključevati v svoje poslovanje, bi si lahko v prihodnjih letih zagotovila velik uspeh, ko bodo konkurenti, ki še niso izkoristili tehnologije umetne inteligence, zaostajali.

zaključek

Umetna inteligenca in strojno učenje postajata kritična sestavna dela poslovne strategije podjetja s konopljo in to z dobrim razlogom. AI prinaša merljive koristi s povečano produktivnostjo in izboljšanim odločanjem zaposlenih.

Poleg tega podatki, uporabljeni v tehnologiji umetne inteligence, omogočajo podjetjem, da zagotovijo bolj prilagojene uporabniške izkušnje ter izdelke in storitve višje kakovosti. To velja za industrijo konoplje, kot tudi za druge industrije, ki izkoriščajo moč umetne inteligence.

Nekaj je gotovo, če ima podjetje dostop do umetne inteligence, ima pomembno konkurenčno prednost na trgu pred podjetji, ki nimajo enakih (ali boljših) napovednih podatkov v realnem času.

Prvotno objavljeno 6. Posodobljeno 7.