So revolutionieren KI und Automatisierung die Cannabisbranche

Nur wenige Branchen bleiben vom Aufstieg künstlicher Intelligenz unberührt. Und die Cannabisbranche bildet da keine Ausnahme. Die seltsamen, veralteten und manchmal widersprüchlichen Cannabisgesetze der Welt können zwar dazu führen, dass Cannabisunternehmen auf unsicherem Boden operieren, doch das hat sie nicht davon abgehalten, die Vorteile von KI für sich zu nutzen.

Doch wie nutzt die Cannabisbranche KI? So viel ist sicher: Es geht weit über automatisierte Sprinkleranlagen hinaus. KI-Lösungen könnten die Branche revolutionieren, indem sie Prozesse von der Anbauphase bis hin zum Verkauf optimieren. In diesem Artikel sehen wir uns einige der Innovationen an, mit denen KI und verwandte Technologien die Cannabiswelt für immer verändern werden.

Was hat KI der Cannabisbranche zu bieten?

Die Cannabisbranche birgt enormes Potenzial. Laut Fortune Business Insights (2025) wird ihr Wert bis 2030 auf über 444 Milliarden USD steigen. Und obwohl die Branche noch jung ist, konzentriert sich das legale Cannabisgeschäft hauptsächlich auf drei Kernprozesse.

Der erste (und wahrscheinlich offensichtlichste) ist der landwirtschaftliche Aspekt – wir sollten nicht vergessen, dass Cannabis möglicherweise die älteste Nutzpflanze der Menschheit ist. Dies umfasst alles von der Aussaat der Samen bis hin zur Ernte der Cannabisblüten.

Danach folgen die Produktion (die das Trimmen, Trocknen und Verpacken von Cannabis umfasst) und Verarbeitung (z. B. von natürlichem oder „rohem“ Cannabis zu Edibles, Extrakten und Topika).

Und zuletzt haben wir den Handel – den Verkauf von Cannabisprodukten an Verbraucher.

Natürlich umfasst die legale Cannabisbranche auch andere Bereiche, wie beispielsweise den Tourismus. In diesem Artikel über Cannabis und KI konzentrieren wir uns jedoch hauptsächlich darauf, wie sich Automatisierung, KI und Robotik auf den Anbau und die Verarbeitung von Cannabis sowie auf das Einkaufserlebnis auswirken. So lassen sich die Auswirkungen intelligenter Technologien auf die Cannabisbranche als Ganzes besser verstehen.

Die Rolle von KI im Cannabisanbau und in der Landwirtschaft

Wie jede andere Nutzpflanze ist auch Cannabis auf gute Wachstumsbedingungen angewiesen, um das hochwertigste Endprodukt und einen profitablen Ertrag zu produzieren. Und mit dem Potenzial von KI kann das Bereitstellen optimaler Wachstumsbedingungen für Cannabispflanzen komplett autonom werden.

Einfache Beispiele für automatisierte Anbauausrüstung, die du vielleicht bereits verwendest, sind Klimaanlagen sowie Luftentfeuchter und Luftbefeuchter mit eingebauten Sensoren, durch die sich die Maschinen nach Bedarf selbstständig ein- und ausschalten können. Allerdings gibt es darüber hinaus auch voll automatisierte Grow-Systeme, die buchstäblich jeden Aspekt des Anbaus steuern können, darunter:

• Klimakontrolle (Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Belüftung)
• Düngung und Bewässerung
• Bodengesundheit (pH-Wert, EC-Wert, Feuchtigkeit und Nährstoffhaushalt)

Hey abby (o. J.) und LEAF (o. J.) stellen beispielsweise vollautomatische Growboxen für Homegrower her. Ausgestattet mit hydroponischen Systemen, die von modernen KI-Algorithmen unterstützt werden, übernehmen diese Growboxen alles von der Temperatur- und Feuchtigkeitskontrolle bis hin zur Düngung und zum pH-Ausgleich.

Anstatt dich stundenlang gebückt in einer Growbox um deine Pflanzen kümmern zu müssen, kannst du die Bedingungen in deinem Grow Room und alle anderen Aspekte deines Grows mit Systemen wie Hey abby und LEAF von deinem Smartphone aus über die jeweiligen Apps verfolgen.

Ausgeklügeltere Beispiele für KI-Technologie im Cannabisanbau sind automatisierte Gewächshäuser, die nicht nur bei Cannabis zum Einsatz kommen. Unternehmen wie AutoGrow (o. J.) haben z. B. automatisierte Gewächshäuser und Anbauräume entwickelt, die jeden Aspekt des Grows kontrollieren können.

Die Systeme von AutoGrow verfügen außerdem über die Software, die man zur Verfolgung und Überwachung der wichtigsten Anbaudaten braucht. MyAutoGrow ist beispielsweise ein cloudbasiertes System, das Growern ermöglicht, ihren Anbau nicht nur von überall auf der Welt zu überwachen, sondern auch anzupassen.

Mit dieser Form der Automatisierung gehen enorme Vorteile einher. Dazu gehören:

• Geringere Betriebskosten: Die Steuerung der Anbauprozesse durch Technologie spart Zeit und Ressourcen.
• Einfachere Verfolgung: Wenn Prozesse optimiert werden, lassen sie sich auch leichter verfolgen und verwalten. Dies kann die Einhaltung von Compliance-Standards sowie die Logistik erleichtern.
• Höhere Effizienz: Durch den Zugriff auf präzise, sich ständig weiterentwickelnde Daten können Grower genau erkennen, welche Bereiche ihres Anbaus verbessert werden müssen und wie.
• Bessere Konsistenz: Automatisierte Grow Rooms und die von ihnen bereitgestellten Daten liefern einen präzisen Überblick über den Anbau und minimieren menschliche Fehler, sodass es einfacher wird, Prozesse zu erkennen und zu wiederholen, die sich bewährt haben.
• Echtzeitinformationen: Mit Cloud-Portalen wie MyAutoGrow können Grower Veränderungen in ihrem Anbau sofort erkennen und entsprechend handeln.
• Höhere Erträge: Weil es einfacher ist, Pflanzen die optimalen Wachstumsbedingungen bereitzustellen, werden auch größere Ernten zur Norm.

KI in der Cannabis-Schädlingsbekämpfung

Schädlinge stellen für den Agrarsektor, einschließlich des Cannabisanbaus, ein großes Problem dar. Laut der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO) gehen weltweit bis zu 40 % aller Nutzpflanzen durch Schädlinge verloren, was zu wirtschaftlichen Verlusten in Milliardenhöhe führt (Food and Agriculture Organization of the United Nations, o. J.).

Der Umgang mit Cannabisschädlingen und -pathogenen war bisher ein mühsamer Prozess. Zunächst einmal müssen Grower Schädlinge schnell erkennen und identifizieren können, was vor allem in großen Anlagen und angesichts der Tatsache, dass verschiedene Schädlinge ähnliche Symptome verursachen können, eine ziemliche Herausforderung darstellen kann.

Auch die Bekämpfung von Cannabisschädlingen ist eine Herausforderung. Es gibt zwar etliche Pestizide, doch die Verwendung dieser Chemikalien bei einem Produkt, das zum Erhitzen und Inhalieren bestimmt ist, kann gesundheitlich sehr bedenklich sein. Darüber hinaus kann der Einsatz von Pestiziden (selbst von natürlichen) die einzigartigen Aromen und Geschmacksnoten von Cannabis stark beeinträchtigen. Glücklicherweise ist KI auch für die Bekämpfung von Cannabisschädlingen vielversprechend.

Im Jahr 2022 brachte das slowenische Unternehmen Trapview einen KI-gesteuerten Roboter auf den Markt, der Schädlinge gleichzeitig aufspüren, einfangen und identifizieren kann (Picheta, 2022). Das Gerät lockt Schädlinge zunächst mit Pheromonen an und fängt sie dann ein. Mithilfe eines Bildverarbeitungssystems und Daten aus der weltweit größten visuellen Insektendatenbank kann Trapview Insekten identifizieren und genau protokollieren, wo sie gefangen wurden, sowie weitere Details (z. B. lokale Temperaturen) erfassen. Außerdem kann Trapview die Auswirkungen eines Schädlingsbefalls auf die kommende Ernte darstellen. In manchen Fällen kann Trapview auch Vorschläge machen, welche Pestizide gegen einen spezifischen Schädling eingesetzt werden sollten.

Ein weiteres Beispiel für KI-Schädlingsbekämpfung ist Semios – eine selbst ernannte „Präzisionslandwirtschaftsplattform“, die Google Earth, BigQuery und IoT-Sensoren nutzt, um Schädlinge und Umweltveränderungen auf Feldern zu erkennen (Google Cloud, o. J.). All diese Informationen stellt Semios Landwirten bereit, außerdem kann sie mit ihnen auch Vorhersagen über Erntebedrohungen treffen – einschließlich Schädlingen und rauem Wetter.

Plantix setzt KI nicht nur zur Erkennung von Schädlingen ein, sondern auch zur korrekten Diagnose von ungesunden Pflanzen (PEAT GmbH, o. J.). Zu den häufigsten Störungen des Wachstums von Cannabispflanzen gehören neben Schädlingen auch Umweltstressoren wie Lichtstress, Lichtbrand oder Nährstoffungleichgewichte – sie alle können ähnliche Symptome hervorrufen, die für Grower bekanntermaßen schwer zu unterscheiden sind. Dank Plantix ist mit dem Rätselraten bei der Identifizierung von Pflanzensymptomen jedoch Schluss. Mit der Kamera deines Smartphones kann es den Schaden an deiner Pflanze scannen und ihn durch eine stetig wachsende Datenbank laufen lassen, um eine Diagnose und einen entsprechenden Behandlungsplan zu erstellen.

Runtz (Zamnesia Seeds) feminisiert

(786)

Eltern Gelato x Zkittlez

Genetik 50% Indica / 50% Sativa

Blütezeit 8-9 wochen

THC 27%

CBD <1%

Blütentyp Photoperiodisch

Ansehen

(786)

Ansehen

Runtz (Zamnesia Seeds) feminisiert

Eltern Gelato x Zkittlez

Genetik 50% Indica / 50% Sativa

Blütezeit 8-9 wochen

THC 27%

CBD <1%

Blütentyp Photoperiodisch

KI in der Entwicklung von Cannabissorten

Die Genetik ist für den Verkauf von Cannabis einer der wichtigsten Faktoren. Eine gute genetische Basis verspricht Growern die richtigen Wachstumseigenschaften für eine bestimmte Umgebung und hohe Erträge. Für Konsumenten geht es bei der perfekten Sorte um die richtige Mischung aus Wirkung, Aroma und Geschmack. Nun könnte KI zumindest einen Teil des Zuchtprozesses übernehmen. KI könnte auf folgende Weise bei der Zucht neuer Cannabissorten helfen:

• Bereitstellen von Daten zu Beziehungen zwischen Sorten: KI-Datenbanken können Breedern kontinuierlich aktualisierte Informationen über die genetischen Beziehungen zwischen verschiedenen Sorten bieten. Ein frühes Beispiel hierfür ist die Phylos Galaxy (Wallace, 2019), die Züchtern als Leitfaden dienen sollte, um genetische Gemeinsamkeiten und Unterschiede von potenziell Tausenden von Sorten aus der ganzen Welt sehen zu können.
• Auswahl von zu kreuzenden Sorten: In den Jahren 2022 und 2023 brachte Israels Canonic Ltd. (eine Tochtergesellschaft von Evogene Ltd.) acht Cannabishybride auf den Markt, die mit KI gezüchtet wurden (Canonic, 2023). Das Unternehmen nutzte die KI-Engine GeneRator, um anhand der THC-Konzentrationen und Terpenprofile optimale Sortenkombinationen auszuwählen. Ähnliche Technologien könnten verwendet werden, um geeignete Sortenkreuzungen basierend auf der Widerstandsfähigkeit gegen bestimmte Schädlinge oder Umweltbedingungen, Wachstumsmerkmalen und weiteren Aspekten vorzuschlagen.
• Schnellere Phänojagden: Genauso wie KI-Technologie zur Kontrolle von Pflanzen auf Schädlinge, Krankheitserreger oder Nährstoffmangel eingesetzt werden kann, wird sie auch zur Überwachung wünschenswerter Eigenschaften wie Statur, Blütezeit, Aussehen, Harzproduktion, Blütenstruktur und Vitalität genutzt. Dies kann den enormen Arbeitsaufwand reduzieren, der mit einer Cannabis-Phänojagd verbunden ist.
• Analyse von Konsumentenpräferenzen: Wie in anderen Branchen auch bestimmen Cannabiskonsumenten Markttrends in Sachen Geschmacksnoten, Aromen und Potenz. Durch die Verwendung von KI-Modellen zur Analyse von Markttrends und zum Vorschlagen von Zuchtprogrammen könnten Breeder möglicherweise Sorten mit den entsprechenden Merkmalen entwickeln und so am Puls der Zeit bleiben. Genau genommen könnten Unternehmen mithilfe vorausschauender KI-Modelle bestimmte Trends bei Konsumentenpräferenzen sogar vorhersehen und ihnen frühzeitig gerecht werden, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.

Automatisierung und KI in der Cannabisproduktion

Laut Alain Vo (2024), CEO von Leafy Pack, ist die Cannabisbranche nach wie vor stark auf manuelles Verpacken angewiesen. Dies könnte sich jedoch bald ändern, da Unternehmen neue Maschinen entwickeln, die KI und Robotik nutzen, um Prozesse nach der Ernte wie Trimmen, Sortieren und Verpacken zu optimieren.

Einige Beispiele für Unternehmen und Dienstleistungen, die diese Innovationen umsetzen, sind unter anderem:

• Mobius Trimmer (Mobius, o. J.): Das in British Columbia ansässige Unternehmen Mobius hat eine Reihe automatisierter Cannabis-Erntemaschinen entwickelt, darunter Trimmer, Bucker (die Blüten und Blätter von den Pflanzen entfernen), Sortierer und Mühlen. Diese Maschinen reduzieren den Personalbedarf bei der Cannabisernte und modernisieren die Cannabisbranche mit Tools, die in anderen landwirtschaftlichen Sektoren bereits etabliert sind.
• Marvel von Twister Technologies (o. J.): Marvel ist eine Einstufungsmaschine, die Cannabis mit einer Geschwindigkeit inspiziert, einstuft und sortiert, die der von 10 Personen entspricht. Außerdem lernt sie und sammelt Daten von jeder Blüte, die sie sortiert. Als ob das noch nicht genug wäre, kann Marvel ausführliche Chargenberichte und visuelle Analysen jeder Blüte erstellen, sodass Grower ein genaueres Bild von der Qualität ihrer Ernte erhalten.
• Paxiom (Paxiom Group, o. J.): Cannabisunternehmen müssen in der Regel strenge Verpackungsrichtlinien einhalten. Paxiom hat eine ganze Reihe von Maschinen entwickelt, die alles von Blüten über Edibles bis hin zu Konzentraten nahtlos verpacken können, und zwar gemäß den strengen Standards der Branche. Abfüllmaschinen, Form-, Füll- und Verschließmaschinen sowie Pre-Roll-Maschinen sind nur ein paar Beispiele für die Geräte, die nach und nach auf den Markt kommen, um Cannabisunternehmen bei der Optimierung ihrer Verpackungsprozesse zu unterstützen.

Die Einführung solcher Maschinen und Systeme fördert ein optimiertes und effizientes Verfahren nach der Ernte sowie eine konsistente Produktqualität. Durch den Einsatz von KI und Robotik können Cannabisunternehmen ihre Verfahren nach der Ernte präzisieren, menschliche Fehler minimieren und Personal für komplexere Aufgaben nutzen – und das alles bei gleichzeitiger Kostensenkung.

KI-Lernsysteme, die z. B. in Maschinen wie Marvel integriert sind, sammeln während des gesamten Produktionsprozesses Daten und liefern Erkenntnisse, die in Zukunft zur Optimierung der Betriebsabläufe eines Unternehmens genutzt werden können. Außerdem fördern die oben genannten Tools auch schnellere Produktionsprozesse und eine bessere Skalierbarkeit.

KI in der Herstellung von Cannabis-Derivaten (wie Konzentrate und Edibles)

Ein weiterer Bereich, in dem KI viel Potenzial zeigt, ist die Herstellung von Cannabis-Derivaten, einschließlich (aber nicht beschränkt auf) Edibles, Konzentrate und Extrakte. Beispiele hierfür sind:

• Qualitätskontrolle: Eine der größten Herausforderungen bei der Herstellung von Cannabisprodukten ist die Gewährleistung der Produktkonsistenz. KI-gestützte Systeme können große Produktchargen auf den Cannabinoidgehalt oder das Terpenprofil testen und sie mit umfangreichen Datensätzen vergleichen, damit Hersteller Anforderungen konsistenter gerecht werden können. Darüber hinaus kann KI-Analysesoftware eingesetzt werden, um Produkte schnell auf optische Mängel oder Verunreinigungen zu prüfen, was das Risiko von suboptimalen Produkten in den Regalen minimiert. KI kann auch dabei helfen, Produktionstrends von Cannabisprodukten zu analysieren und Hersteller auf die Prozesse aufmerksam zu machen, die durchweg gute Ergebnisse liefern, sowie auf solche, die dies nicht tun.
• Rezepturvorhersagen und -tests: KI-Systeme können zur Erstellung von Rezepten für Edibles oder Extrakte mit spezifischen Eigenschaften wie Potenz, Textur, Aroma/Geschmack oder Wirkung verwendet werden.

Cannabishandel mit KI verbessern

Künstliche Intelligenz revolutioniert nicht nur die Art und Weise, wie Cannabis angebaut und hergestellt wird, sondern verändert auch zunehmend den Cannabishandel. KI-Algorithmen und technische Lösungen können innovative Wege bieten, das Kundenerlebnis zu verbessern und das Einzelhandelsgeschäft zu optimieren.

Auf diese Weise helfen KI-Lösungen für den Einzelhandel Cannabishändlern, ihre Kunden effizienter zu bedienen, ihre Verkaufsdaten gründlich zu analysieren und sogar die Sicherheit an ihren Verkaufsstellen zu erhöhen. Dies führt zu einem optimierten Einkaufserlebnis, mehr Kundenzufriedenheit und höheren Gewinnen.

Im Folgenden findest du einige bemerkenswerte Anwendungen von KI im Cannabishandel.

Personalisierte Produktempfehlungen

KI-Algorithmen können Kundendaten wie die Kaufhistorie und Präferenzen analysieren, um personalisierte Produktempfehlungen zu geben, was das Kundenerlebnis verbessert und letztlich das Umsatzpotenzial erhöht.

StrainBrain ist beispielsweise ein Tool, das sowohl erfahrenen als auch neuen Cannabiskonsumenten helfen soll, sich im Produktdschungel zurechtzufinden (Sacirbey, 2021). Die Funktionsweise ist einfach: Nutzer füllen im Cannabisfachgeschäft eine Umfrage aus und geben dabei Informationen über die von ihnen gewünschten Effekte, Aromen und Geschmacksnoten an. Anschließend wird den Kunden eine Liste der Produkte im Bestand angezeigt, die diesen Präferenzen entsprechen. Für Kunden, die online einkaufen und keinen Budtender vor Ort haben, mit dem sie sprechen und den sie um Empfehlungen bitten können, ist dies besonders praktisch.

Spark Pro hingegen ist ein ähnliches KI-gesteuertes Tool, das jedoch für Budtender entwickelt wurde (Jointly, 2024). Mithilfe von Informationen aus Jointly, einer mobilen App, mit der Nutzer Cannabisprodukte nach bestimmten Verwendungszwecken und Vorlieben durchsuchen und kaufen können, bietet Spark Pro Unterbunden ständig aktualisierte, nutzergesteuerte Informationen zu Tausenden von Produkten und hilft ihnen so, ihren Kunden die richtigen Sorten und Produkte zu empfehlen.

Ghost Train Haze (Zamnesia Seeds) feminisiert

(117)

Eltern Ghost OG x Nevil's Wreck

Genetik 30% Indica / 70% Sativa

Blütezeit 11-12 wochen

THC 25%

CBD 0-1%

Blütentyp Photoperiodisch

Ansehen

(117)

Ansehen

Ghost Train Haze (Zamnesia Seeds) feminisiert

Eltern Ghost OG x Nevil's Wreck

Genetik 30% Indica / 70% Sativa

Blütezeit 11-12 wochen

THC 25%

CBD 0-1%

Blütentyp Photoperiodisch

Bestandsverwaltung und Bedarfsprognose

KI kann nicht nur den Kaufprozess für Cannabiskunden optimieren, sondern auch Einzelhändlern helfen, ihr Inventar besser zu verwalten und durch die Analyse von POS-Daten ein besseres Kauferlebnis zu bieten.

Headset ist z. B. ein in Seattle ansässiges Unternehmen, das eine auf die Bedürfnisse von Cannabisunternehmen zugeschnittene SaaS-Suite anbietet (Headset, o. J.). Seine Software Retailer kann beispielsweise nicht nur die Verkaufsleistung verschiedener Produkte messen, sondern auch umsetzbare Schritte zur Anpassung des Lagerbestands bereitstellen. Dadurch wird ein Mangel an beliebten Produkten verhindert und das Risiko einer Überbevorratung weniger beliebter Produkte minimiert. Außerdem kann Retailer von Headset das Kundenverhalten vorhersagen und sicherstellen, dass Einzelhändler Verkaufstrends immer einen Schritt voraus sind.

Besserer Kundenservice und mehr Kundenbindung durch KI-gestützte Chatbots

Chatbots sind vielleicht nicht das beliebteste oder aufregendste Gesicht der KI-Technologie. Wenn sie richtig angewandt werden, können sie jedoch einen großen Einfluss auf das Einkaufserlebnis im Cannabishandel haben. Gut konzipierte KI-Chatbots leisten hervorragende Arbeit bei der Beantwortung grundlegender Kundenanfragen zur Verfügbarkeit von Produkten, zu den Wirkungen verschiedener Produkte und zu Richtlinien für die Verwendung oder Dosierung eines Produkts.

Durch ihre sofortige und ständige Verfügbarkeit entlasten sie das menschliche Kundendienstpersonal, damit es sich dringlicheren Angelegenheiten widmen kann. Hier sind einige Beispiele für KI-Chatbots, die auf Cannabisunternehmen zugeschnitten sind:

• BakedBots Smokey (BakedBot.ai, o. J.)
• Pluggi von BudtenderGPT (Pluggi, o. J.)
• Spark Budtender (o. J.)

Bessere Sicherheit und Compliance

Mithilfe von KI-Videoanalysen können Cannabishändler ihre Sicherheitsmaßnahmen verstärken, da diese Tools verdächtiges Verhalten erkennen sowie Muster im Kundenverkehr überwachen und analysieren. Dies kann die Sicherheit in Läden wie Cannabisfachgeschäften erheblich verbessern. In manchen Teilen der Welt sind Cannabishändler aufgrund von Bankbeschränkungen immer noch stark auf Barzahlungen angewiesen. Deshalb hat Sicherheit oberste Priorität.

Darüber hinaus können KI-Videoanalysen auch Cannabisunternehmen dabei helfen, Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Sie können z. B. das Verhalten und die Handlungen von Mitarbeitern überwachen sowie Verstöße gegen Sicherheitsprotokolle sofort melden. Unternehmen, die KI-Videoüberwachung für Sicherheits- und Compliance-Zwecke anbieten, sind unter anderem:

• Arcadian AI (o. J.)
• Solink (o. J.)
• March Networks (o. J.)

In der Welt des legalen Cannabis ist Compliance mittlerweile ein großes Schlagwort und Cannabisunternehmen müssen sich bei rechtlichen Verpflichtungen sowie Beschränkungen gut auskennen. Cannabisgesetze können von Gegend zu Gegend sehr unterschiedlich sein und sich kurzfristig ändern. Für Cannabisunternehmen ist es daher schwierig sicherzustellen, dass sie sich immer an die Vorschriften halten – insbesondere, wenn sie in verschiedenen geografischen Gebieten oder Zweigen der Cannabisproduktion tätig sind.

KI-Lösungen können dieses Problem durch die Bereitstellung aktueller, herangezogener Compliance-Informationen angehen. CannabisRegulations.ai (o. J.) setzt z. B. auf natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen, um Regulierungs-Updates zu automatisieren und Unternehmen bei der Einhaltung lokaler Gesetze zu unterstützen – sogar in verschiedenen US-Bundesstaaten.

Herausforderungen bei der Implementierung von KI und Automatisierung

Bisher haben wir detaillierte Beispiele dafür angeführt, wie KI dazu beitragen kann, die Prozesse hinter dem Anbau, der Produktion, Verarbeitung und dem Verkauf von legalem Cannabis zu optimieren. Leider ist der Weg zur Implementierung einiger dieser Technologien im Cannabissektor jedoch mit Herausforderungen verbunden.

Im Folgenden werden einige der größten Hürden aufgeführt, mit denen Cannabisunternehmen bei der Implementierung von KI und Automatisierung konfrontiert sind.

Regulatorische Unsicherheit und komplexe Compliance-Anforderungen

Eines der größten Hindernisse für die Einführung von KI und Automatisierung in der Cannabisbranche ist die sich ständig ändernde Gesetzeslage. Die Gesetze, die den Anbau, die Verarbeitung, den Vertrieb und Verkauf von Cannabis regeln, sind von Land zu Land sehr unterschiedlich und ändern sich häufig. Die Implementierung von KI-Systemen, die diesen Vorschriften entsprechen, kann schwierig sein.

Hohe Erstinvestitionskosten

KI- und Automatisierungstechnologien erfordern in der Regel erhebliche Anfangsinvestitionen. Cannabisunternehmen, insbesondere kleinere Betriebe, haben möglicherweise Schwierigkeiten, das für diese fortschrittlichen Systeme erforderliche Kapital zu rechtfertigen oder zu sichern. Vom Kauf spezieller Ausrüstung bis hin zur Einstellung technischer Experten oder Berater, um den Prozess der Anschaffung dieser Technologie zu erleichtern, summieren sich die Kosten schnell.

Widerstand der Belegschaft und Qualifikationsdefizit

Die Integration von KI und Automatisierung stößt oft auf Widerstand bei Mitarbeitern, die befürchten, ihren Job zu verlieren. In der Cannabisbranche, die bei Anbau, Ernte und Verarbeitung traditionell auf Handarbeit setzt, könnte dieser Widerstand besonders stark sein.

Gleichzeitig könnte es für Cannabisunternehmen aufgrund der Neuartigkeit und der schnellen Weiterentwicklung von KI schwierig sein, Mitarbeiter zu finden, die über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um einige der in diesem Artikel erwähnten Technologien zu nutzen.

Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Cybersicherheit

KI-Systeme in der Cannabisbranche sind oftmals auf große Datenmengen angewiesen, darunter Kundeninformationen, Anbauparameter und Details zur Lieferkette. Die Sensibilität dieser Daten macht Unternehmen anfällig für Cyberangriffe und Verstöße. Die Implementierung robuster Maßnahmen zur Cybersicherheit in Kombination mit KI- und Automatisierungssystemen erhöht die Komplexität und Kosten zusätzlich. Da Unternehmen diese Informationen zudem zu ihrem Vorteil nutzen wollen, stehen sie auch vor Herausforderungen hinsichtlich des ethischen Umgangs mit Daten.

Wurlz F1 Automatic (Zamnesia Seeds) feminisiert

(324)

Eltern Runtz x Watermelon Candy

Genetik Auto Hybrid

Blütezeit 9-10 wochen von der Saat bis zur Ernte

THC 24%

CBD Gering

Blütentyp Autoflowering

Ansehen

(324)

Ansehen

Wurlz F1 Automatic (Zamnesia Seeds) feminisiert

Eltern Runtz x Watermelon Candy

Genetik Auto Hybrid

Blütezeit 9-10 wochen von der Saat bis zur Ernte

THC 24%

CBD Gering

Blütentyp Autoflowering

Umweltauswirkungen und Nachhaltigkeit

Auch wenn Automatisierung die Ressourceneffizienz im Cannabisanbau verbessern kann, hat die Technologie selbst keine allzu gute Ökobilanz. Hightech-Systeme wie automatisierte Beleuchtung, Klimasteuerung und KI-gesteuerte Anbausysteme können viel Energie verbrauchen – ein Problem, das in der Cannabisbranche, die wegen ihres ökologischen Fußabdrucks bereits auf dem Prüfstand steht, schon jetzt Anlass zur Sorge gibt (Clark Hill, 2022).

Schnelle technologische Fortschritte

Das Innovationstempo in den Bereichen KI und Automatisierung ist unerbittlich. Cannabisunternehmen, die in aktuelle Technologien investieren, laufen Gefahr, dass diese innerhalb weniger Jahre veraltet sind, wenn neuere, fortschrittlichere Systeme auf den Markt kommen. Dieser kurze Lebenszyklus erschwert es Unternehmen, eine zufriedenstellende Kapitalrendite zu erzielen. Das könnte viele Unternehmen davon abhalten, in diese Technologien zu investieren.

Künftige Auswirkungen von KI auf die Cannabisbranche

Der Aufstieg der KI-Technologie verspricht eine weitere Optimierung der Cannabisbranche, insbesondere in den Bereichen Anbau, Produktion/Verarbeitung und Einzelhandel. Unternehmen, die in diesen Sektoren KI-Technologie einsetzen können, werden personelle Ressourcen freisetzen, eine höhere und gleichmäßigere Produktqualität gewährleisten und Zugang zu besseren, aufschlussreicheren Daten erhalten.

Die Einführung von KI und Automatisierung in der Cannabisbranche ist jedoch auch mit Herausforderungen verbunden. Aufgrund hoher Kosten, schneller technologischer Investitionen und der sich ständig ändernden Rechtslage haben es Cannabisunternehmen (insbesondere die kleinen) schwer, diese neuen Technologien wirklich zu nutzen.

Eines ist jedoch sicher: KI hat bereits jetzt einen großen Einfluss auf die Abläufe in der Cannabisbranche, und das wird auch in Zukunft so sein. Unternehmen, die das Glück haben, diese Tools nutzen zu können, werden in dem wachsenden und wettbewerbsfähiger werdenden Markt zweifellos einen großen Vorteil haben.

Steven Voser

Steven Voser ist ein unabhängiger Cannabisjournalist mit über 6 Jahren Schreiberfahrung über alle relevanten Cannabisthemen. Er schreibt darüber wie man es anbaut, wie man es am besten genießt und auch über die boomende Industrie und die undurchsichtige rechtliche Lage.

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