Hoe AI en automatisering de cannabisindustrie revolutioneren

Weinig branches blijven onaangetast door de opkomst van AI, en de cannabisindustrie vormt hierop geen uitzondering. Hoewel de wereldwijde, vaak verouderde en tegenstrijdige wietmarkt bedrijven soms op wankele grond laat opereren, weerhoudt dat hen er niet van om de voordelen van AI in hun processen te integreren.

Maar hoe ziet AI in de cannabisindustrie er eigenlijk uit? Nou, het gaat veel verder dan geautomatiseerde sproeisystemen. AI-oplossingen beloven de sector compleet te veranderen door processen te stroomlijnen, van de kweek tot aan de verkoop. In dit artikel werpen we een blik op innovatieve manieren waarop AI en automatisering de cannabiswereld voorgoed veranderen.

Wat heeft AI te bieden voor de cannabisindustrie?

De cannabisindustrie biedt enorm veel potentie. Volgens Fortune Business Insights (2025) zal de branche tegen 2030 omgerekend meer dan 425 miljard euro waard zijn. Ondanks dat het nog een relatief jonge markt is, draait de legale cannabisindustrie in de kern om drie processen:

Allereerst (en wellicht het meest vanzelfsprekend) hebben we het landbouwaspect, we moeten niet vergeten dat wiet misschien wel het oudste gewas van de mensheid is. De teelt omvat alles van het zaaien van wietzaden tot het oogsten van de wiettoppen.

Daarna komt de productie (het knippen, drogen en verpakken van de wiet) en de verwerking (de verwerking van natuurlijke of 'ruwe' wiet tot edibles, extracten en topicals)

En tot slot is er de detailhandel: de verkoop van wiet producten aan consumenten.

Natuurlijk omvat de legale cannabisindustrie ook andere branches, zoals toerisme. Maar voor dit artikel over wiet en AI richten we ons voornamelijk op hoe automatisering, AI en robotica invloed hebben op de kweek en verwerking van wiet, evenals op de winkelervaring bij het kopen ervan. Op deze manier wordt het een stuk eenvoudiger om het effect van slimme technologieën op de cannabisindustrie als geheel te begrijpen.

De rol van AI in wietteelt en landbouw

Net als bij andere gewassen is een optimale teeltomgeving cruciaal voor de productie van hoogwaardige wiet en hoge opbrengsten. Dankzij AI kan het creëren van de perfecte kweekomstandigheden volledig geautomatiseerd worden.

Eenvoudige voorbeelden van geautomatiseerde kweekapparatuur die je misschien al gebruikt, zijn airco-units, ontvochtigers en luchtbevochtigers met ingebouwde sensoren die de machines automatisch in- en uitschakelen wanneer nodig. Maar als je verder duikt in de wereld van automatisering, kom je volledig geautomatiseerde kweeksystemen tegen die letterlijk elk aspect van de kweek kunnen beheren, waaronder:

• klimaatbeheersing (temperatuur, luchtvochtigheid en ventilatie)
• voeding en irrigatie
• bodemgezondheid (pH, EC, luchtvochtigheid en voedingsbalans)

Zo produceren bedrijven zoals Hey abby en LEAF slimme, volledig geautomatiseerde kweekkasten voor thuiskwekers . Deze systemen werken met hydrocultuur en AI-algoritmes en regelen temperatuur, luchtvochtigheid, voeding en pH. In plaats van urenlang je planten handmatig te checken, kun je via een app alles op afstand volgen en bijsturen.

Meer geavanceerde AI-oplossingen worden gebruikt in volledig geautomatiseerde kassen, zoals die van AutoGrow (z.d.). Deze systemen kunnen elke kweekfactor monitoren en regelen en gebruiken cloudsoftware zoals MyAutoGrow. Dit stelt kwekers in staat om hun planten real-time te volgen en aanpassingen te doen, waar ter wereld ze ook zijn.

De voordelen van deze vorm van automatisering zijn enorm. Ze omvatten:

• Lagere operationele kosten: door technologie de kweekprocessen te laten beheren, bespaar je tijd en middelen.
• Eenvoudigere monitoring: gestroomlijnde processen zijn makkelijker te volgen en te beheren. Dit kan helpen bij het naleven van regelgeving en het verbeteren van de logistiek.
• Verhoogde efficiëntie: dankzij nauwkeurige, voortdurend bijgewerkte data kunnen kwekers precies zien welke aspecten van hun operatie verbeterd kunnen worden, en hoe.
• Betere consistentie: geautomatiseerde kweekruimtes en de gegevens die ze leveren, nemen het giswerk uit het kweekproces weg en minimaliseren menselijke fouten. Dit maakt het eenvoudiger om succesvolle methoden te herkennen en te herhalen.
• Real-time informatie: cloudportals zoals MyAutoGrow geven kwekers direct inzicht in veranderingen binnen hun kweekomgeving, zodat ze tijdig kunnen ingrijpen.
• Grotere oogsten: door planten onder de best mogelijke omstandigheden te laten groeien, worden zwaardere oogsten de standaard.

AI in de bestrijding van wietplagen

Plagen vormen een groot probleem in de landbouw, en dat geldt ook voor de wietteelt. Volgens de Voedsel- en Landbouworganisatie van de VN (FAO) gaat wereldwijd tot wel 40% van de gewassen verloren door plagen, wat resulteert in miljarden aan economische schade (Food and Agriculture Organization of the United Nations, z.d.).

Traditioneel is het bestrijden van plagen en ziekteverwekkers bij wiet een lastige opgave. Allereerst moeten kwekers plagen snel kunnen opsporen en identificeren, wat vooral in grootschalige operaties een uitdaging kan zijn. Daarnaast kunnen verschillende plagen vergelijkbare symptomen veroorzaken, wat de diagnose bemoeilijkt.

Daar komt nog bij dat het daadwerkelijk bestrijden van wietplagen ook een uitdaging is. Er zijn genoeg pesticiden beschikbaar, maar het gebruik van deze chemicaliën op een product dat bedoeld is om te verhitten en te inhaleren, brengt veel gezondheidsrisico’s met zich mee. Bovendien kunnen pesticiden (zelfs natuurlijke varianten) de unieke aroma’s en smaken van wiet flink verstoren. Gelukkig laat AI veel potentieel zien in het transformeren van de manier waarop kwekers wietplagen bestrijden.

In 2022 lanceerde het Sloveense bedrijf Trapview een AI-gestuurde bot die tegelijkertijd ongedierte kan volgen, vangen en identificeren (Picheta, 2022). Het apparaat gebruikt eerst feromonen om insecten aan te trekken en vangt ze vervolgens. Daarna maakt het gebruik van computervisie en gegevens uit ’s werelds grootste visuele insectendatabase om de insecten te identificeren en exact te loggen waar ze zijn gevangen, samen met andere details zoals de lokale temperatuur. Trapview kan ook in kaart brengen welke impact een plaag kan hebben op de komende oogst. In sommige gevallen kan Trapview zelfs suggesties geven over welke pesticiden het beste gebruikt kunnen worden om een plaag aan te pakken.

Een ander voorbeeld van AI in ongediertebestrijding is Semios, een zelfbenoemd 'precisie-landbouwplatform' dat Google Earth, BigQuery en IoT-sensoren gebruikt om plagen en milieuveranderingen op akkers te detecteren (Google Cloud, z.d.). Semios levert niet alleen al deze informatie aan boeren, maar kan ook voorspellingen doen over gewasbedreigingen, waaronder plagen en zelfs extreem weer.

Tot slot gebruikt Plantix AI niet om ongedierte te detecteren, maar om ongezonde planten correct te diagnosticeren (PEAT GmbH, z.d.). Naast plagen kunnen wietplanten worden aangetast door omgevingsfactoren zoals lichtstress, lichtverbranding of voedingstekorten, factoren die vergelijkbare symptomen kunnen veroorzaken en die kwekers vaak moeilijk van elkaar kunnen onderscheiden. Plantix neemt de onzekerheid rondom plantgezondheid weg. Met de camera van je smartphone kan de app de schade aan je plant scannen en deze vergelijken met een voortdurend groeiende database om een diagnose te stellen en een behandelplan aan te bevelen.

Runtz (Zamnesia Seeds) feminized

(756)

Ouders Gelato x Zkittlez

Genetica 50% Indica / 50% Sativa

Bloeitijd 8-9 weken

THC 27%

CBD <1%

Bloei soort Fotoperiode

View product

(756)

View product

Runtz (Zamnesia Seeds) feminized

Ouders Gelato x Zkittlez

Genetica 50% Indica / 50% Sativa

Bloeitijd 8-9 weken

THC 27%

CBD <1%

Bloei soort Fotoperiode

AI in de ontwikkeling van wietsoorten

Genetica is een van de grootste drijfveren achter de verkoop van wiet. Voor kwekers betekent een goede genetische basis de juiste groei-eigenschappen voor een specifieke omgeving en hoge opbrengsten. Voor eindgebruikers draait de perfecte strain om de juiste combinatie van effecten, aroma’s en smaken. Nu zou AI een deel van het veredelingsproces kunnen overnemen. Enkele manieren waarop AI kan helpen bij het ontwikkelen van nieuwe soorten wiet zijn:

• Door gegevens over de relaties tussen soorten te bieden: AI-databases kunnen kwekers continu geüpdatete informatie geven over de genetische verwantschap tussen verschillende cannabis strains. Een vroeg voorbeeld hiervan was de Phylos Galaxy (Wallace, 2019), een tool die kwekers een overzicht gaf van de genetische overeenkomsten en verschillen tussen duizenden strains van over de hele wereld.
• Door te bepalen welke strains gekruist moeten worden: in 2022 en 2023 bracht het Israëlische Canonic Ltd. (een dochteronderneming van Evogene Ltd.) acht cannabis hybriden op de markt die met behulp van AI waren veredeld (Canonic, 2023). Het bedrijf gebruikte een AI-engine genaamd GeneRator om strains te selecteren voor kruising, gebaseerd op hun THC percentage en terpenen profiel. Vergelijkbare technologieën zouden kunnen worden ingezet om strains te kiezen op basis van hun weerstand tegen specifieke plagen of omgevingsfactoren, groeikenmerken en meer.
• Door de selectie van fenotypen te versnellen: net zoals AI-technologie kan worden gebruikt om planten te monitoren op plagen, ziekteverwekkers of voedingstekorten, kan het ook worden gebruikt om ze te observeren op gewenste eigenschappen, zoals groeihoogte, bloeitijd, uiterlijk, harsproductie, bloemstructuur en vitaliteit. Dit zou de intensieve arbeid die normaal gesproken gepaard gaat met een 'pheno hunt' van wiet flink kunnen verminderen.
• Door consumententrends te analyseren: net als in andere branches bepalen wietgebruikers de marktvraag op basis van voorkeuren voor smaken, aroma’s en sterkte. Breeders zouden AI-modellen kunnen inzetten om markttrends te analyseren en breedingprogramma’s te optimaliseren, zodat nieuwe strains perfect aansluiten op de wensen van consumenten. Sterker nog, voorspellende AI-modellen zouden bedrijven zelfs kunnen helpen om trends in consumentengedrag te anticiperen en zo een voorsprong op de concurrentie te krijgen.

Automatisering en AI in de wietproductie

Volgens Alain Vo, CEO van Leafy Pack (2024), is de cannabisindustrie nog steeds sterk afhankelijk van handmatige verpakkingsprocessen. Maar daar komt verandering in nu bedrijven nieuwe machines inzetten die gebruikmaken van AI en robotica voor het stroomlijnen van post-harvest processen, zoals knippen, sorteren en verpakken.

Enkele bedrijven en diensten die deze innovaties implementeren zijn:

• Mobius Trimmer (Mobius, z.d.): Gevestigd in British Columbia, heeft Mobius een reeks geautomatiseerde wiet oogstmachines ontwikkeld, waaronder trimmers, buckers (die toppen en bladeren van de plant verwijderen), sorteermachines en molens. Dit type apparatuur vermindert de benodigde mankracht bij het oogsten van wiet, waardoor de cannabisindustrie wordt uitgerust met dezelfde geavanceerde tools die in andere agrarische sectoren worden gebruikt.
• Marvel van Twister Technologies (z.d.): Marvel is een geavanceerde machine voor het beoordelen van wiettoppen. Het inspecteert, classificeert en sorteert wiet met een snelheid die gelijkstaat aan die van tien mensen. Bovendien leert Marvel van elke top die het verwerkt en verzamelt het gegevens, waarmee het gedetailleerde batchrapporten en visuele analyses kan genereren. Dit stelt kwekers in staat om een nauwkeuriger beeld te krijgen van de kwaliteit van hun oogst.
• Paxiom (Paxiom Group, z.d.): cannabis bedrijven moeten doorgaans voldoen aan strikte verpakkingsrichtlijnen. Paxiom heeft een complete lijn machines ontwikkeld die alles kunnen verpakken, van wiettoppen tot edibles en concentraten, allemaal volgens de strikte regelgeving van de branche. Denk hierbij aan potjesvullers, vorm-vul-sluitmachines en pre-roll machines, die de verpakkingsprocessen voor wietbedrijven efficiënter maken.

Door het gebruik van deze machines en systemen wordt het post-harvest proces efficiënter en gestroomlijnder, terwijl de productkwaliteit consistent blijft. Met behulp van AI en robotica kunnen cannabis bedrijven hun post-oogst procedures verfijnen, menselijke fouten minimaliseren en werknemers vrijmaken voor meer complexe taken, allemaal terwijl de kosten worden verlaagd.

Zelflerende AI-systemen, zoals die in machines als Marvel, verzamelen gegevens gedurende het hele productieproces. Deze inzichten kunnen worden gebruikt om de bedrijfsvoering verder te optimaliseren. Tot slot zorgen deze technologieën voor snellere productieprocessen en grotere schaalbaarheid.

AI in de productie van cannabisderivaten (zoals concentraten en edibles)

Een ander gebied waarin AI veel potentie heeft, is de productie van wiet producten, waaronder (maar niet beperkt tot) edibles, concentraten en extracten. Enkele voorbeelden hiervan zijn:

• Kwaliteitscontrole: een van de grootste uitdagingen bij de productie van wiet producten is het waarborgen van consistentie. AI-gestuurde systemen kunnen grote batches testen op concentraties cannabinoïden en terpenen profielen en deze vergelijken met uitgebreide datasets, waardoor fabrikanten hun kwaliteitsnormen nauwkeuriger kunnen halen. Bovendien kan AI-analysesoftware snel producten scannen op visuele defecten of verontreinigingen, waardoor het risico op ondermaatse producten in de verkoop wordt geminimaliseerd. AI kan ook trends in de productie analyseren en fabrikanten helpen inzicht te krijgen in welke processen consequent goede resultaten opleveren en welke verbetering behoeven.
• Voorspellen en testen van formules: AI-systemen kunnen worden ingezet om recepten te ontwikkelen voor edibles of extracten met specifieke kenmerken, zoals een bepaalde sterkte, textuur, aroma/smaak of effect.

Wietverkoop verbeteren met AI

Kunstmatige intelligentie verandert niet alleen de manier waarop cannabis wordt geteeld en geproduceerd, maar transformeert ook steeds meer de detailhandel van wiet. AI-algoritmes en technologische oplossingen bieden innovatieve manieren om de klantervaring te verbeteren en winkelprocessen te optimaliseren.

Dankzij AI-oplossingen kunnen wietverkopers hun klanten efficiënter bedienen, hun verkoopgegevens diepgaand analyseren en zelfs de beveiliging op verkooppunten versterken. Dit resulteert in een gestroomlijnde koopervaring, hogere klanttevredenheid en meer winst.

Enkele opvallende toepassingen van AI in de detailhandel van cannabis zijn onder andere:

Gepersonaliseerde productaanbevelingen

AI-algoritmes kunnen klantgegevens analyseren, zoals aankoopgeschiedenis en voorkeuren, om hen op maat gemaakte productaanbevelingen te geven. Dit verbetert de gebruikerservaring en verhoogt uiteindelijk de verkoopkansen.

StrainBrain is bijvoorbeeld een tool die zowel ervaren als nieuwe wietgebruikers helpt om niet overweldigd te raken door het enorme aanbod aan producten (Sacirbey, 2021). Het werkt eenvoudig: klanten vullen in de winkel een korte vragenlijst in over de effecten, aroma’s en smaken waar ze naar op zoek zijn. Vervolgens stelt StrainBrain producten voor die aansluiten bij hun wensen. Dit is vooral handig voor online shoppers die geen fysieke budtender kunnen raadplegen voor advies.

Spark Pro is een soortgelijke AI-tool, maar dan speciaal ontworpen voor budtenders (Jointly, 2024). Op basis van gegevens uit Jointly, een mobiele app waar gebruikers wiet producten kunnen vinden op basis van specifieke voorkeuren en toepassingen, biedt Spark Pro budtenders voortdurend bijgewerkte, gebruikersgestuurde informatie over duizenden producten. Hierdoor kunnen ze klanten beter begeleiden naar de juiste strains en producten.

Ghost Train Haze (Zamnesia Seeds) Feminized

(100)

Ouders Ghost OG x Nevil's Wreck

Genetica 30% Indica / 70% Sativa

Bloeitijd 11-12 weken

THC 25%

CBD 0-1%

Bloei soort Fotoperiode

View product

(100)

View product

Ghost Train Haze (Zamnesia Seeds) Feminized

Ouders Ghost OG x Nevil's Wreck

Genetica 30% Indica / 70% Sativa

Bloeitijd 11-12 weken

THC 25%

CBD 0-1%

Bloei soort Fotoperiode

Voorraadbeheer en vraagvoorspelling

AI kan niet alleen het verkoopproces voor cannabisconsumenten vereenvoudigen, maar ook retailers helpen hun voorraad beter te beheren en de verkoopervaring te verbeteren door POS-gegevens (Point of Sale) te analyseren.

Headset, een in Seattle gevestigd bedrijf, biedt bijvoorbeeld een SaaS-suite op maat voor cannabis bedrijven (Headset, z.d.). De Retailer-software van dit bedrijf kan niet alleen de verkoopprestaties van verschillende producten meten, maar ook praktische aanbevelingen doen om de voorraadstrategie aan te passen. Dit helpt om tekorten van populaire producten te voorkomen en minimaliseert het risico van overstocking van minder gewilde artikelen. Daarnaast helpt Headset’s Retailer bij het voorspellen van klantgedrag, zodat retailers altijd een stap voor blijven op verkooptrends.

Verbeterde klantenservice en betrokkenheid met AI-chatbots

Chatbots zijn misschien niet het meest geliefde of spannende aspect van AI-technologie, maar ze kunnen een grote impact hebben op de cannabiswinkelervaring wanneer ze goed worden ingezet. Goed getrainde AI-chatbots zijn zeer geschikt om basisvragen van klanten te beantwoorden over productbeschikbaarheid, de effecten van verschillende producten en richtlijnen voor gebruik en dosering.

Dankzij hun onmiddellijke reactietijd en 24/7-beschikbaarheid zijn chatbots een ideale eerste verdedigingslinie in de retailsector. Ze nemen eenvoudige klantvragen over, waardoor menselijke klantenservicemedewerkers zich kunnen richten op complexere zaken. Enkele voorbeelden van AI-chatbots die specifiek zijn ontwikkeld voor de cannabisindustrie zijn:

• BakedBot’s Smokey (BakedBot.ai, z.d.)
• Pluggi, aangedreven door BudtenderGPT (Pluggi, z.d.)
• Spark Budtender (z.d.)

Verbeterde beveiliging en naleving

AI-videoanalyse kan wietverkopers helpen hun beveiliging te versterken door verdacht gedrag te detecteren en klantverkeer te monitoren en analyseren. Dit kan de veiligheid bij retailwinkels, zoals coffeeshops, aanzienlijk verbeteren. In sommige delen van de wereld zijn wietwinkels nog steeds sterk afhankelijk van contante betalingen vanwege bankbeperkingen, waardoor beveiliging een topprioriteit is.

Daarnaast kan AI-videoanalyse cannabis bedrijven ondersteunen bij het naleven van regelgeving. Zo kunnen deze systemen het gedrag en de handelingen van medewerkers monitoren en direct rapporteren wanneer veiligheidsprotocollen niet worden nageleefd. Bedrijven die AI-oplossingen aanbieden voor videoanalyse op het gebied van beveiliging en compliance zijn onder andere:

• Arcadian AI (z.d.)
• Solink (z.d.)
• March Networks (z.d.)

Compliance is een belangrijk thema in de wereld van legale wiet, en bedrijven in deze branche moeten goed op de hoogte zijn van hun wettelijke verplichtingen en beperkingen. Maar cannabiswetten kunnen enorm variëren per regio en veranderen soms met weinig voorafgaande waarschuwing. Dit maakt het voor bedrijven lastig om voortdurend te garanderen dat ze voldoen aan de geldende regelgeving, vooral als ze actief zijn in meerdere regio’s of verschillende takken van de cannabisindustrie bestrijken.

AI-oplossingen kunnen dit probleem aanpakken door actuele en juridisch onderbouwde compliance-informatie te bieden. CannabisRegulations.ai (z.d.) bijvoorbeeld gebruikt natuurlijke taalverwerking en machine learning om regelgevingsupdates te automatiseren en bedrijven te helpen voldoen aan lokale wetgeving, zelfs in meerdere Amerikaanse staten tegelijk.

Uitdagingen bij de implementatie van AI en automatisering

We hebben nu enkele gedetailleerde voorbeelden behandeld van hoe AI de kweek, productie, verwerking en verkoop van legale wiet kan stroomlijnen. Helaas is de weg naar implementatie van deze technologieën in de cannabisindustrie niet zonder obstakels.

Hieronder staan enkele van de grootste uitdagingen waarmee wietbedrijven te maken krijgen bij het implementeren van AI en automatisering.

Regelgevende onzekerheid en complexe nalevingseisen

Een van de grootste obstakels voor het toepassen van AI en automatisering in de cannabisindustrie is de voortdurend veranderende regelgeving. Wetten met betrekking tot de teelt, verwerking, distributie en verkoop van wiet verschillen sterk per regio en worden regelmatig aangepast. Het implementeren van AI-systemen die aan deze steeds veranderende regels voldoen, kan een grote uitdaging zijn.

Hoge initiële investeringskosten

AI en automatiseringstechnologieën vereisen meestal aanzienlijke initiële investeringen. Vooral kleinere cannabis bedrijven kunnen moeite hebben om het benodigde kapitaal te rechtvaardigen of te verkrijgen voor deze geavanceerde systemen. Van de aanschaf van gespecialiseerde apparatuur tot het inhuren van technische experts of consultants om de implementatie te begeleiden, de kosten kunnen snel oplopen.

Weerstand onder werknemers en een gebrek aan vaardigheden

De integratie van AI en automatisering stuit vaak op weerstand bij werknemers die bang zijn dat hun banen verdwijnen. In de cannabisindustrie, waar handmatige arbeid traditioneel een grote rol speelt in de kweek, oogst en verwerking, kan deze weerstand nog sterker zijn.

Tegelijkertijd kunnen wietbedrijven moeite hebben om personeel te vinden met de juiste vaardigheden om deze snel evoluerende AI-technologieën optimaal te benutten.

Risico's op het gebied van privacy en cybersecurity

AI-systemen in de cannabisindustrie verwerken vaak grote hoeveelheden data, waaronder klantinformatie, teeltgegevens en logistieke details. De gevoelige aard van deze data maakt bedrijven kwetsbaar voor cyberaanvallen en datalekken. Het implementeren van sterke cybersecuritymaatregelen naast AI- en automatiseringssystemen voegt een extra laag complexiteit en kosten toe. Bovendien moeten bedrijven ook nadenken over de ethische aspecten van datagebruik en privacy.

Wurlz F1 Automatic (Zamnesia Seeds) Feminized

(298)

Ouders Runtz x Watermelon Candy

Genetica Auto Hybrid

Bloeitijd 9-10 weken van zaadje tot oogst

THC 24%

CBD Laag

Bloei soort Autoflowering

View product

(298)

View product

Wurlz F1 Automatic (Zamnesia Seeds) Feminized

Ouders Runtz x Watermelon Candy

Genetica Auto Hybrid

Bloeitijd 9-10 weken van zaadje tot oogst

THC 24%

CBD Laag

Bloei soort Autoflowering

Milieu-impact en duurzaamheid

Hoewel automatisering bijdraagt aan efficiënt gebruik van hulpbronnen in de wietteelt, kan de technologie zelf een aanzienlijke ecologische voetafdruk hebben. Hoogtechnologische systemen zoals geautomatiseerde verlichting, klimaatbeheersing en AI-gestuurde kweektechnieken verbruiken veel energie, terwijl de cannabisindustrie al onder vuur ligt vanwege haar impact op het milieu (Clark Hill, 2022).

Snelle technologische vooruitgang

De ontwikkelingen in AI en automatisering gaan razendsnel. Wietbedrijven die vandaag in de nieuwste technologie investeren, lopen het risico dat deze binnen enkele jaren alweer verouderd is naarmate geavanceerdere systemen op de markt komen. Dit maakt het moeilijk voor bedrijven om een bevredigend rendement op hun investering te behalen en kan hen ervan weerhouden deze technologieën überhaupt te adopteren.

Toekomstige implicaties van AI voor de cannabisindustrie

De opkomst van AI belooft de cannabisindustrie verder te optimaliseren, met name op het gebied van teelt, productie/verwerking en verkoop. Bedrijven die AI op deze gebieden weten te benutten, kunnen menselijke middelen vrijmaken, een hogere en meer consistente productkwaliteit bieden en toegang krijgen tot diepgaandere, meer waardevolle data.

Maar het toepassen van AI en automatisering in de wietsector kent ook de nodige uitdagingen. Hoge kosten, snelle technologische ontwikkelingen en een steeds veranderende wetgeving maken het lastig voor cannabis bedrijven, vooral kleinere spelers, om volledig te investeren in deze nieuwe technologieën.

Toch is één ding zeker: AI heeft nu al een grote impact op processen binnen de cannabisindustrie en zal dit in de toekomst alleen maar blijven doen. De bedrijven die erin slagen AI effectief in te zetten, zullen ongetwijfeld een groot concurrentievoordeel hebben naarmate de markt blijft groeien en steeds competitiever wordt.

Steven Voser

Steven Voser is een onafhankelijke cannabisjournalist met meer dan zes jaar ervaring in het schrijven over alles omtrent wiet: hoe je het kweekt, hoe je er optimaal van geniet, maar ook de groeiende industrie en het onduidelijke juridische landschap eromheen.

Lees bio