مصنوعی ذہانت کو بھنگ کی فروخت میں ضم کرنا | کینابیز میڈیا

مصنوعی ذہانت کو بھنگ کی فروخت میں ضم کرنا | کینابیز میڈیا

ٹائم سٹیمپ: 9 مارچ 2023 شام 7:00 بجے
ماخذ نوڈ: 2005511

پی ڈبلیو سی کے مطابق عالمی مصنوعی ذہانت کا مطالعہ: AI انقلاب کا استحصال رپورٹ، مصنوعی ذہانت (AI) تک حصہ ڈال سکتی ہے۔ 15.7 تک عالمی معیشت کو 2030 ٹریلین ڈالر اور عالمی جی ڈی پی میں 14 فیصد اضافہ کریں۔ پہلے سے ہی، آٹومیشن، مصنوعی ذہانت، اور مشین لرننگ بھنگ کی صنعت میں عام ہوتی جا رہی ہے کیونکہ سپلائی چین میں مزید جدید ٹیکنالوجی شروع کی گئی ہے۔

چرس کی فروخت بیج سے فروخت تک کے راستے میں صرف ایک اسٹاپ ہے جہاں مصنوعی ذہانت کا نمایاں اثر ہو رہا ہے۔ عمل کو تیز کرنے، غلطیوں کو کم کرنے اور پیسے بچانے سے، مصنوعی ذہانت بھنگ کے کاروبار کے چلانے اور فروخت کرنے کے طریقے کو بدل رہی ہے۔

تاہم، بھنگ کی صنعت میں مصنوعی ذہانت کو ضم کرنا اس کے چیلنجوں کے بغیر نہیں ہے۔ آئیے کچھ مخصوص طریقوں پر گہری نظر ڈالتے ہیں جن سے مصنوعی ذہانت بھنگ کی سپلائی چین کو متاثر کر رہی ہے اور آٹومیشن، مشین لرننگ، پیش گوئی کرنے والے تجزیات اور مصنوعی ذہانت کی ترقی سے کاروباروں کو درپیش بنیادی رکاوٹوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔

B2C بھنگ کی فروخت میں مصنوعی ذہانت

حالیہ برسوں میں، مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ ان کاروباروں کے لیے ضروری ہو گئی ہے جو صارفین کو کمپنیوں کی ویب سائٹس پر جانے پر انتہائی متعلقہ مصنوعات اور خدمات کو ظاہر کرنا چاہتے ہیں۔ جب مصنوعی ذہانت پردے کے پیچھے کام کر رہی ہے تاکہ زائرین کو ان اشیاء سے مماثل کیا جا سکے جن کے وہ اصل وقت میں ان اشیاء کو خریدنے اور ڈسپلے کرنے کا زیادہ امکان رکھتے ہیں، فروخت اور آمدنی میں اضافہ ہو گا۔

اس کے علاوہ، AI سے چلنے والی ایپس، چیٹ بوٹس، اور ویب سائٹس کی بڑھتی ہوئی تعداد ماریجوانا کے صارفین کو اپنی ضرورت کی مصنوعات تلاش کرنے میں مدد کرنے کے لیے شروع کر رہی ہے۔ اس سے بھنگ کے کاروبار کو آن لائن کے ساتھ ساتھ اینٹوں اور مارٹر ڈسپنسریوں اور خوردہ مقامات پر فروخت اور کسٹمر تعلقات کو بہتر بنانے میں مدد ملتی ہے۔

مثال کے طور پر، پوٹ بوٹ ایپل کے ایپ سٹور اور گوگل پلے سٹور پر دستیاب ایک موبائل ایپ ہے جو مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتے ہوئے ہزاروں بھنگ کے تناؤ کو چھانٹتی ہے، کینابینوائڈز پر مطالعات کا تجزیہ کرنے کے لیے ہم مرتبہ سے نظرثانی شدہ طبی جریدے پڑھتی ہے، اور اس معلومات کو درجنوں علامات کے ساتھ جوڑتی ہے، جیسے دمہ اور بے خوابی کے طور پر، یہ معلوم کرنے کے لیے کہ مخصوص حالت کے علاج کے لیے کون سی قسم بہترین ہے۔

Blinx AI بھنگ کی مصنوعات میں THC کی مقدار کا تجزیہ کرنے کے لیے اپنی فارماسیوٹیکل ایپلی کیشن میں مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتا ہے۔ AI بھنگ کے تناؤ کے درمیان نمونوں اور مشترکات کو تلاش کرتا ہے۔ ڈیٹا طبی مریجانا کے مریضوں کو فعال مرکبات کی سطح کو سمجھنے، ان کی خوراکوں کی نگرانی کرنے، اور اپنی دوائیوں پر زیادہ کنٹرول رکھنے میں مدد کرتا ہے۔ 

ایک اور مثال ہے لوسیڈ گرینز کیو آر کوڈ ٹیکنالوجی، لوسیڈ آئی ڈی۔ کینابیس برانڈز اپنی مصنوعات کی پیکیجنگ میں ایک حسب ضرورت QR کوڈ شامل کر سکتے ہیں جسے صارفین اسکین کر سکتے ہیں اور فوری طور پر طاقت، کسٹمر اور مریض کے جائزے، خوراک کی سفارشات، متوقع اثرات، بیچ نمبر، لیب ٹیسٹنگ اور مزید کے بارے میں معلومات تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔

ڈسپنسریوں اور خوردہ فروشوں کے لیے، بڈسٹر پوائنٹ آف سیل سسٹم سے براہ راست جڑتا ہے اور کاروبار کی صحت کا اندازہ لگانے اور ہر صارف کی حقیقی قدر کا تعین کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتا ہے۔ یہ کسٹمر کی وفاداری، فروخت اور آمدنی بڑھانے کے لیے AI سے تیار کردہ پیشکشیں اور کاروباری بصیرت بھی فراہم کرتا ہے۔

B2B بھنگ کی فروخت میں مصنوعی ذہانت

مصنوعی ذہانت، پیش گوئی کرنے والے تجزیات اور مشین لرننگ کی بدولت حالیہ برسوں میں بھنگ کی صنعت میں B2B کی فروخت میں بھی تبدیلی آئی ہے۔ نتیجے کے طور پر، ورک فلو کو ہموار کیا گیا ہے، کاموں کو خودکار کر دیا گیا ہے، اور سیلز ٹیمیں اپنا زیادہ وقت آمدنی پیدا کرنے والی سرگرمیوں پر مرکوز کر سکتی ہیں۔

ان کاروباروں کے لیے جو بھنگ کے لائسنس ہولڈرز کو فروخت کرتے ہیں۔ کینابیز میڈیا لائسنس ڈیٹا بیس واحد سیلز، کسٹمر ریلیشنشمنٹ مینجمنٹ (CRM)، اور مارکیٹنگ ٹول ہے جو کہ AI اور مشین لرننگ سے فائدہ اٹھاتا ہے تاکہ سیلز لوگوں کو اپنے کام زیادہ موثر اور زیادہ کامیابی کے ساتھ انجام دے سکیں۔ 

AI پہلے ہی بھنگ کی سپلائی چین کے تمام مراحل میں لاگو کیا جا رہا ہے۔ کاشت کاروں کے لیے، جیسے اوزار بلوم آٹومیشن اور بڈسکاؤٹ عمل اور نتائج کو بہتر بنا رہے ہیں۔ بلوم آٹومیشن، پیٹنٹ شدہ مصنوعی ذہانت، مشین لرننگ، اور کمپیوٹر ویژن کا استعمال کرتا ہے تاکہ بھنگ کے کاروبار کو کمرے کے بہت سے کاموں کو خودکار بنانے میں مدد ملے۔ مثال کے طور پر، بلوم آٹومیشن ٹیم نے روبوٹ طریقے سے بھنگ کی شاخوں کو تیزی سے اور درست طریقے سے تراشنے کے لیے ایک الگورتھم بنایا۔

Budscout مسائل کا جلد پتہ لگا کر کاشتکاروں کی فروخت اور آمدنی بڑھانے میں مدد کرتا ہے۔ بڈسکاؤٹ روبوٹ فی گھنٹہ کی بنیاد پر فصلوں کی نگرانی کرتا ہے اور ماحولیاتی میٹرکس کی رپورٹ کرتا ہے۔ ایک ملکیتی الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، ٹیکنالوجی پودوں کی صحت کے مسائل کا پتہ لگا سکتی ہے 14 دن تک ایک شخص سے جلد۔ اس کے علاوہ، Budscout پودوں پر کلیوں کے سائز اور مقدار کی پیمائش کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتا ہے اور متوقع پیداوار کی کئی ماہ قبل پیش گوئی کرتا ہے۔

سرمایہ کاری کے خطرے کو کم کرنے کے لیے سیلز اور بزنس ڈیٹا

چونکہ بھنگ کے کاروبار کی کامیابی میں فروخت اتنا اہم کردار ادا کرتی ہے، اس لیے اس بات پر غور کرنا ضروری ہے کہ مصنوعی ذہانت کس طرح سرمایہ کاروں اور صنعت میں رسک مینجمنٹ کو متاثر کر رہی ہے۔

مقام افضل نقطہ, ایک سافٹ ویئر کمپنی ایسے پروگرام پیش کرتی ہے جو سٹاک مارکیٹ کی تبدیلیوں کی پیشین گوئی کرتی ہے، 2019 میں ریاستہائے متحدہ اور کینیڈا میں بھنگ کے سٹاک کو اپنے پلیٹ فارم میں ضم کر دیتی ہے۔ مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتے ہوئے، VantagePoint ڈیٹا میں ایسے نمونوں کی شناخت کرتا ہے جن کا استعمال زیادہ درست پیشن گوئی اور سرمایہ کاری کے فیصلے کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔

تعمیل کی پابندیجو کہ چرس کے ریگولیٹری اور مالیاتی تعمیل کے لیے ایک موبائل اور کلاؤڈ ایپ پیش کرتا ہے، مصنوعی ذہانت، پیش گوئی کرنے والے تجزیات، اور مشین لرننگ الگورتھم استعمال کرتا ہے تاکہ بھنگ کے کاروبار کے اسٹیک ہولڈرز کو کاروباری خطرے کا اندازہ لگانے میں مدد ملے۔ 

مصنوعی ذہانت کے چیلنجز

بھنگ کی صنعت میں کام کرنے والے کاروبار مصنوعی ذہانت کو اپنے کاموں میں ضم کرتے وقت اسی طرح کے چیلنجوں کا سامنا کرتے ہیں جیسا کہ دوسری صنعتوں کے کاروبار کرتے ہیں۔ تین بنیادی چیلنجز لوگوں، ڈیٹا اکٹھا کرنے، اور ڈیٹا کی وشوسنییتا اور سیکیورٹی سے متعلق ہیں۔

وہ کمپنیاں جو ان تبدیلیوں کو کامیابی کے ساتھ نیویگیٹ کر سکتی ہیں انہیں مصنوعی ذہانت، آٹومیشن، پیشن گوئی کے تجزیات، اور مشین لرننگ کے فوائد سے فائدہ اٹھانے اور لاگت کی بچت کے لیے پوزیشن دی جائے گی۔

لوگوں کو چیلنجز

نئی ٹیکنالوجی کے ساتھ، جس میں مصنوعی ذہانت کا استعمال کرنے والی ٹیکنالوجی بھی شامل ہے، وہاں ملازم سیکھنے کا وکر ہے۔ کاروباری اداروں کے لیے، یہ تربیتی اخراجات اور ممکنہ طور پر خدمات حاصل کرنے کے اخراجات کے برابر ہے اگر مطلوبہ ہنر پہلے سے عملے میں نہیں ہے۔ جب مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجی کو لاگو کیا جاتا ہے تو بہت سی کمپنیاں اہم تربیتی اخراجات کے ساتھ ساتھ ملازمین کی ناگزیر تبدیلی دیکھ سکتی ہیں۔

ڈیٹا اکٹھا کرنے کے چیلنجز

مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجی کو ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ اسے کاروبار کے روزمرہ کے کاموں میں کامیابی کے ساتھ ضم کیا جا سکے۔ بہت سی کمپنیوں کے لیے، اس ڈیٹا کو جمع کرنے، معیاری بنانے اور مؤثر طریقے سے انڈیکس کرنے کے لیے بجٹ تلاش کرنا ایک بڑا مسئلہ ہے۔ تاہم، ایسا کرنے کے فوائد طویل مدتی میں اس کے قابل ہیں۔

ڈیٹا کی وشوسنییتا اور حفاظتی چیلنجز

ڈیٹا اکثر اس صورت میں مفید ہوتا ہے جب یہ موجودہ ہو، اور بہت سے کاروباروں کے لیے، فیصلہ سازی کے لیے یہ یقینی بنانے کے لیے ڈیٹا کو مسلسل جمع کرنا ایک اہم چیلنج پیش کرتا ہے۔ اس کے علاوہ، پرائیویسی اور سیکیورٹی کے خدشات کاروباری کاموں میں استعمال ہونے والی مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجی کے انتظام کی پیچیدگی میں ایک اور پرت کا اضافہ کرتے ہیں۔

ان چیلنجوں کے باوجود، مصنوعی ذہانت کی ٹکنالوجی مستقبل ہے، اور بھنگ کے کاروبار جو اسے اپنے کاموں میں ضم کرنا شروع کر دیتے ہیں وہ آنے والے سالوں میں خود کو بڑی کامیابی حاصل کر سکتے ہیں جب وہ حریف جنہوں نے مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجی کا فائدہ اٹھانا ابھی باقی ہے پیچھے ہو جائیں گے۔

نتیجہ

مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ بھنگ کی کمپنی کی کاروباری حکمت عملی کے اہم اجزاء اور معقول وجہ بن رہے ہیں۔ AI پیداواری صلاحیت میں اضافہ اور ملازمین کی بہتر فیصلہ سازی کے ذریعے قابل پیمائش فوائد فراہم کرتا ہے۔

مزید برآں، مصنوعی ذہانت کی ٹکنالوجی میں استعمال ہونے والا ڈیٹا کاروباری اداروں کو زیادہ ذاتی نوعیت کے صارفین کے تجربات کے ساتھ ساتھ اعلیٰ معیار کی مصنوعات اور خدمات فراہم کرنے کے قابل بناتا ہے۔ یہ بھنگ کی صنعت میں سچ ہے جیسا کہ یہ دوسری صنعتوں میں ہے جو مصنوعی ذہانت کی طاقت کا فائدہ اٹھاتی ہے۔

ایک چیز یقینی ہے، اگر کسی کمپنی کو مصنوعی ذہانت تک رسائی حاصل ہے، تو اسے مارکیٹ پلیس میں ان کمپنیوں کے مقابلے میں ایک اہم مسابقتی برتری حاصل ہے جن کے پاس ایک جیسا (یا بہتر) پیش گوئی کرنے والا، حقیقی وقت کا ڈیٹا نہیں ہے۔

اصل میں 6/7/18 کو شائع ہوا۔ 3/10/23 کو اپ ڈیٹ کیا گیا۔

ٹائم اسٹیمپ:

سے زیادہ کینابیز میڈیا