Descubre cómo la IA y la automatización están revolucionando el sector de la marihuana

Hay muy pocos sectores que no se hayan visto afectados por el auge de la inteligencia artificial, y el de la marihuana no es una excepción. Aunque las leyes extrañas, obsoletas y a veces contradictorias del cannabis en todo el mundo pueden hacer que las empresas de marihuana operen en un terreno inestable, no les han impedido aprovechar las ventajas de integrar la IA en sus operaciones.

Pero ¿cómo se aplica la inteligencia artificial en la industria del cannabis? Pues es algo que va mucho más allá de los sistemas de riego automatizados. Las soluciones basadas en IA prometen revolucionar el sector agilizando todos los procesos, desde el cultivo hasta la experiencia de compra. En este artículo vamos a ver algunas de las formas innovadoras en que la IA y las tecnologías relacionadas están transformando el mundo de la marihuana para siempre.

¿Qué ofrece la IA al sector del cannabis?

El sector de la marihuana tiene un futuro muy prometedor. Según la consultoría de mercado Fortune Business Insights (2025), su valor superará los 444.000 millones de dólares en 2030. Y aunque todavía está en pañales, el negocio legal de la marihuana se centra principalmente en tres procesos clave.

El primero (y probablemente el más obvio) es el aspecto agrícola: no debemos olvidar que la marihuana podría ser el cultivo más antiguo de la humanidad. Esto engloba todos los aspectos, desde sembrar las semillas hasta cosechar los cogollos.

Después están la producción (que implica manicurar, secar y envasar el cannabis) y la elaboración (por ejemplo, transformar la hierba natural o “cruda” en comestibles, extractos y productos para uso tópico).

Y por último, tenemos la comercialización minorista: vender productos de marihuana a los consumidores.

Lógicamente, el sector del cannabis legal también abarca otras áreas, como el turismo. Pero a los efectos de este artículo, vamos a centrarnos principalmente en cómo la automatización, la IA y la robótica afectan al cultivo y procesamiento del cannabis, así como a la experiencia de compra. Y como consecuencia, será mucho más sencillo determinar el efecto de las tecnologías inteligentes en este sector en general.

El papel de la IA en el cultivo y la agricultura del cannabis

Como cualquier otro cultivo, las plantas de marihuana necesitan buenas condiciones ambientales para generar un producto final de la máxima calidad y cosechas rentables. Y gracias al poder de la inteligencia artificial, conseguir las condiciones de cultivo perfectas podría convertirse en una tarea completamente autónoma.

Algunos ejemplos de equipos de cultivo automatizados que posiblemente ya estés utilizando, son los aparatos de aire acondicionado y los deshumidificadores y humidificadores con sensores incorporados que permiten que las máquinas se enciendan y apaguen de forma automática según sea necesario. Sin embargo, si nos fijamos más arriba en la escalera de la automatización, encontramos sistemas de cultivo completamente automatizados que pueden gestionar literalmente todos los aspectos del proceso de cultivo, como por ejemplo:

• Control climático (temperatura, humedad y ventilación)
• Fertilización y riego
• Salud del suelo (pH, EC, humedad y equilibrio de nutrientes)

Por ejemplo, tanto Hey abby (s.f.) como LEAF (s.f.) producen cajas de cultivo totalmente automatizadas dirigidas a los cultivadores domésticos. Equipadas con sistemas hidropónicos basados en algoritmos modernos de IA, estas herramientas lo controlan todo, desde la temperatura y la humedad hasta la fertilización y el equilibrio del pH.

En lugar de pasarte horas con una postura incómoda dentro del armario de cultivo revisando tus plantas, los sistemas como Hey abby y LEAF te permiten hacer un seguimiento de las condiciones del espacio de cultivo y todos los demás aspectos de la plantación desde tu smartphone a través de sus respectivas aplicaciones.

Otros ejemplos más elaborados de tecnología de IA en el cultivo de cannabis son los invernaderos automatizados, que no son exclusivos del mundo de la marihuana. Empresas como AutoGrow (s.f.), por ejemplo, han desarrollado invernaderos automatizados y salas interiores equipadas con esta tecnología para controlar todos los aspectos del cultivo.

Los sistemas AutoGrow también incluyen todos los softwares necesarios para rastrear y controlar los datos de cultivo más importantes. MyAutoGrow, por ejemplo, es un sistema basado en la nube que permite a los cultivadores no solo ver, sino también modificar su cultivo desde cualquier parte del mundo.

Las ventajas de este tipo de automatización son enormes, e incluyen:

• Costes operativos más bajos: Dejar que la tecnología controle los procesos de cultivo libera tiempo y recursos.
• Seguimiento más sencillo: Cuando los procesos se agilizan, también son más fáciles de rastrear y gestionar. Esto puede facilitar el cumplimiento de los estándares y de la logística.
• Mayor eficiencia: Al tener acceso a una información precisa y en constante evolución, los cultivadores pueden identificar exactamente qué aspectos deben mejorar y cómo.
• Mejor consistencia: Los cuartos de cultivo automatizados y la información que proporcionan eliminan cualquier conjetura del proceso de cultivo y minimizan los errores humanos, lo que hace más fácil identificar y repetir procesos que han demostrado que funcionan.
• Información en tiempo real: Con portales en la nube como MyAutoGrow, los cultivadores pueden ver los cambios en sus plantaciones en cuanto se producen y actuar en consecuencia.
• Cosechas más abundantes: Al ser más fácil proporcionar a las plantas las mejores condiciones de cultivo, lo normal será conseguir cosechas más grandes.

Inteligencia artificial en el control de plagas del cannabis

Las plagas son un problema muy importante para el sector agrícola, y también para el cultivo de marihuana. Según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura, hasta un 40% de los cultivos de todo el mundo se pierden como consecuencia de las plagas, causando miles de millones en pérdidas económicas (Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura, s.f.).

Tradicionalmente, combatir las plagas y los patógenos de la marihuana ha sido un proceso laborioso. Para empezar, los cultivadores deben ser capaces de detectar e identificar las plagas rápidamente, lo que puede ser difícil, especialmente en plantaciones grandes, y teniendo en cuenta que varias plagas producen síntomas similares.

Por lo tanto, combatir las plagas del cannabis también supone un reto. Aunque existen numerosos pesticidas, usar estas sustancias químicas en un producto diseñado para calentar e inhalar plantea muchos problemas para la salud. Además, los pesticidas (incluso los naturales) pueden alterar en gran medida los aromas y sabores únicos de la hierba. Por suerte, la IA también se muestra bastante prometedora en lo que respecta a cambiar la forma en que los cultivadores combaten las plagas.

En 2022, la empresa eslovena Trapview lanzó un bot impulsado por IA capaz de rastrear, atrapar e identificar plagas de forma simultánea (Picheta, 2022). Este dispositivo usa feromonas para atraer los insectos y después los atrapa. Y para terminar, Trapview los identifica y registra exactamente dónde han sido capturados (junto con otros detalles como la temperatura local), usando visión artificial e información de la base de datos de insectos más grande del mundo. Trapview también puede mapear el impacto que una infestación podría tener en la próxima cosecha. Y en algunos casos, ofrece sugerencias sobre qué pesticidas usar en caso de aparezca una plaga.

Otro ejemplo de control de plagas con IA es Semios, una “plataforma de agricultura de precisión” que utiliza sensores de Google Earth, BigQuery e IoT para detectar plagas y cambios ambientales en los campos (Google Cloud, s.f.). Semios no solo proporciona toda esa información a los cultivadores, sino que también puede usarla para hacer predicciones sobre amenazas para los cultivos, como las plagas e incluso los climas adversos.

Por último, Plantix utiliza la inteligencia artificial no para detectar plagas, sino para diagnosticar adecuadamente las plantas enfermas (PEAT GmbH, s.f.). Además de las plagas, otros problemas frecuentes del cultivo de marihuana (como factores estresantes ambientales como el estrés lumínico, las quemaduras por luz y los desequilibrios nutricionales) pueden producir síntomas similares que suelen ser difíciles de distinguir para los cultivadores. Sin embargo, Plantix elimina cualquier conjetura a la hora de identificar los síntomas de las plantas. Con ayuda de la cámara de tu smartphone, podrás escanear los daños que ha sufrido tu planta y compararlos con una base de datos en constante crecimiento, para hacer un diagnóstico y desarrollar un plan de tratamiento acorde.

Runtz (Zamnesia Seeds) feminizada

(786)

Padres Gelato x Zkittlez

Genética 50% Indica / 50% Sativa

Periodo De Floración 8-9 semanas

THC 27%

CBD <1%

Tipo de floración Fotoperiódica

Ver

(786)

Ver

Runtz (Zamnesia Seeds) feminizada

Padres Gelato x Zkittlez

Genética 50% Indica / 50% Sativa

Periodo De Floración 8-9 semanas

THC 27%

CBD <1%

Tipo de floración Fotoperiódica

IA en el desarrollo de las variedades de marihuana

La genética es uno de los principales impulsores de las ventas de cannabis. Para los cultivadores, una buena base genética se traduce en las características de cultivo adecuadas para un determinado entorno y cosechas abundantes. En cambio, para los consumidores, la variedad perfecta ofrece una combinación ideal de efectos, aromas y sabores. En la actualidad, la IA podría encargarse de al menos parte del proceso de cría. Algunas de las formas en que puede ayudar a generar nuevas variedades son:

• Proporcionando información sobre las relaciones entre cepas: las bases de datos de IA pueden ofrecer información continuamente actualizada sobre las relaciones genéticas entre diferentes variedades. Un ejemplo pionero en este campo es Phylos Galaxy (Wallace, 2019), que fue diseñado para proporcionar una hoja de ruta a los criadores, permitiéndoles ver las similitudes y diferencias genéticas de, potencialmente, miles de variedades de todo el mundo.
• Eligiendo las variedades que se deben cruzar: En 2022 y 2023, la empresa israelí Canonic Ltd. (una filial de Evogene Ltd.) lanzó al mercado ocho híbridos de cannabis creados con IA (Canonic, 2023). La compañía utilizó un motor de inteligencia artificial llamado GeneRator para seleccionar cepas y cruzarlas en función de sus concentraciones de THC y perfiles de terpenos. Se podría utilizar una tecnología similar para recomendar qué variedades cruzar en función de su resistencia a determinadas plagas o condiciones ambientales, características de cultivo, etc.
• Mediante la búsqueda rápida de fenotipos: Así como la tecnología basada en la IA se puede usar para examinar las plantas en busca de plagas, patógenos o deficiencias nutricionales, también se puede usar para analizarlas en busca de rasgos interesantes como altura, tiempo de floración, aspecto, producción de resina, estructura de los cogollos y vigor. Esto ofrece el potencial de reducir el intenso trabajo que tradicionalmente caracteriza a la caza de fenotipos de cannabis.
• Analizando las preferencias de los consumidores: Al igual que en otros sectores, los consumidores de marihuana dictan las tendencias del mercado en lo que respecta a sabores, aromas y potencia. Los criadores podrían hacer un seguimiento de estas corrientes utilizando modelos de IA para analizar las tendencias del mercado y sugerir programas de cría con el fin de producir variedades con características acordes. De hecho, los modelos predictivos de IA podrían ayudar a las empresas incluso a anticipar ciertas tendencias en las preferencias de los consumidores, y satisfacerlas antes para obtener una ventaja competitiva.

Automatización e inteligencia artificial en la producción de marihuana

Según el CEO de Leafy Pack, Alain Vo (2024), el sector del cannabis todavía depende en gran medida del empaquetado manual. Pero parece que esto cambiará a medida que las empresas implementen nuevas máquinas que utilicen la IA y la robótica para agilizar los procesos poscosecha, como el manicurado, la clasificación y el empaquetado.

Estos son algunos ejemplos de empresas y servicios que ya aplican esas innovaciones:

• Mobius Trimmer (Mobius, s.f.): Con sede en Columbia Británica, Mobius ha desarrollado una línea de máquinas automatizadas para la recolección de hierba, que incluye recortadoras, desgranadoras (que separan los cogollos y las hojas de las plantas), clasificadoras y molinillos. Este tipo de maquinaria reduce la mano de obra necesaria para cosechar marihuana, haciendo que el sector del cannabis se ponga al día con respecto al tipo de herramientas que utilizan otros sectores agrícolas.
• Marvel de Twister Technologies (s.f.): Marvel es una máquina clasificadora que inspecciona, separa y clasifica la hierba a una velocidad equivalente a la de 10 personas. También aprende y recopila información sobre cada cogollo clasificado. Y por si eso no fuera suficiente, Marvel puede generar informes elaborados de cada tanda y análisis visuales de cada flor, para que los cultivadores se hagan una idea más precisa de la calidad de sus cosechas.
• Paxiom (Paxiom Group, s. f.): Las empresas de marihuana generalmente deben cumplir unas estrictas directrices de envasado. Paxiom ha producido una línea completa de máquinas diseñadas para envasar fácilmente de todo, desde cogollos hasta comestibles y concentrados, siguiendo los estándares que exige el sector. Llenadoras de frascos, selladoras y máquinas de preliado son algunos ejemplos de la maquinaria que se está introduciendo poco a poco para ayudar a las empresas de cannabis a optimizar sus procesos de empaquetado.

La adopción de este tipo de sistemas promueve un proceso poscosecha más dinámico y eficiente, así como una calidad más consistente del producto final. Mediante el uso de IA y robótica, se añade precisión a esos procesos y se minimizan los errores humanos, lo que permite liberar mano de obra para que lleve a cabo funciones más complejas, al mismo tiempo que se reducen los costes.

Los sistemas de aprendizaje basados en la IA, como los integrados en máquinas como Marvel, recopilan datos a lo largo de todo el proceso de producción, proporcionando información que puede utilizarse para optimizar las operaciones de la empresa en el futuro. Además, las herramientas mencionadas agilizan el proceso de producción y permiten una mayor escalabilidad.

Inteligencia artificial en la fabricación de derivados del cannabis (como concentrados y comestibles)

Otra área en la que la IA ofrece un gran potencial es en la fabricación de productos derivados del cannabis, como (entre otros) comestibles, concentrados y extractos. Algunos ejemplos de esto son:

• Control de calidad: Uno de los principales retos de la fabricación de productos de marihuana es garantizar la consistencia de los mismos. Los sistemas basados en IA pueden analizar grandes lotes de productos para determinar sus niveles de cannabinoides o perfiles de terpenos, y compararlos con bases de datos de gran tamaño, lo que ayuda a los fabricantes a lograr unos resultados más consistentes. Es más, estos softwares de análisis se pueden utilizar para escanear rápidamente los productos en busca de defectos visuales o contaminantes, minimizando el riesgo de que los de calidad inferior lleguen a las tiendas. La IA también puede analizar las tendencias en la producción de productos de cannabis y atraer el interés del fabricante hacia los procesos que dan buenos resultados de manera constante.
• Predicciones y pruebas de fórmulas: Los sistemas basados en la IA se pueden usar para producir recetas de comestibles o extractos con determinadas características, como cierta potencia, textura, aroma/sabor o efecto.

Cómo mejorar el comercio minorista de cannabis con IA

La inteligencia artificial no solo está revolucionando la forma en que se cultiva y produce la hierba, sino que además está transformando el panorama minorista. Los algoritmos de IA y las soluciones tecnológicas pueden ofrecer formas innovadoras de mejorar la experiencia de los clientes y optimizar la distribución minorista.

De esta forma, ayudan a los vendedores de marihuana a atender a sus clientes de manera más eficiente, así como a analizar en más detalle los datos de ventas, e incluso a mejorar la seguridad de sus locales comerciales. Esto resulta en una experiencia de compra optimizada, una mayor satisfacción del cliente y mayores beneficios.

Estas son algunas de las aplicaciones más importantes de la IA en el comercio minorista de cannabis:

Recomendaciones de productos personalizadas

Los algoritmos de la IA pueden analizar la información de los clientes, como su historial de compras y preferencias, para proporcionarles recomendaciones de productos personalizadas, con el fin de mejorar su experiencia y, en última instancia, vender más.

StrainBrain, por ejemplo, es una herramienta diseñada para ayudar tanto a los novatos como a los consumidores veteranos a no perderse entre la enorme cantidad de productos disponibles (Sacirbey, 2021). Su funcionamiento es muy sencillo: los consumidores responden a una encuesta en el mismo dispensario, ofreciendo información sobre los efectos, aromas y sabores que buscan. Y luego se les muestra una lista de productos que coincidan con esas preferencias. También es especialmente útil para los clientes que compran online y que no tienen un budtender físico a quien consultar y pedir recomendaciones.

En cambio, Spark Pro es una herramienta similar basada en la IA pero dirigida a los budtenders (Jointly, 2024). Con la información de Jointly, una aplicación móvil con la que los consumidores pueden navegar y comprar productos de marihuana tras seleccionar unos usos y preferencias determinados, Spark Pro proporciona a los budtenders información actualizada y constante sobre miles de productos, lo que, en última instancia, les ayuda a dirigir a sus clientes hacia las variedades y productos adecuados.

Ghost Train Haze (Zamnesia Seeds) feminizada

(117)

Padres Ghost OG x Nevil's Wreck

Genética 30% Indica / 70% Sativa

Periodo De Floración 11-12 semanas

THC 25%

CBD 0-1%

Tipo de floración Fotoperiódica

Ver

(117)

Ver

Ghost Train Haze (Zamnesia Seeds) feminizada

Padres Ghost OG x Nevil's Wreck

Genética 30% Indica / 70% Sativa

Periodo De Floración 11-12 semanas

THC 25%

CBD 0-1%

Tipo de floración Fotoperiódica

Gestión de inventarios y previsión de la demanda

La inteligencia artificial no solo puede agilizar el proceso de venta para los consumidores de cannabis, sino que también puede ayudar a los minoristas a administrar mejor su inventario y ofrecer una mejor experiencia de compra, analizando los datos de los puntos de venta.

Headset, por ejemplo, es una empresa con sede en Seattle que ofrece una suite SaaS adaptada a las necesidades de las empresas de marihuana (Headset, s.f.). Su software Retailer no solo es capaz de medir el desempeño comercial de diferentes productos, sino que además proporciona orientación sobre cómo adaptar el inventario en consecuencia. Esto ayuda a evitar la escasez de existencias de productos populares y minimiza el riesgo de excederse en el stock de artículos con poca demanda. Headset Retailer también puede predecir el comportamiento de los clientes y ayudar a los minoristas a mantenerse al tanto de las tendencias de ventas.

Mejora del servicio al cliente y del engagement a través de chatbots impulsados por IA

Es posible que los chatbots no sean el aspecto más agradable o interesante de la tecnología basada en IA, pero si se utilizan de forma adecuada, pueden tener un gran impacto en la experiencia de venta minorista de cannabis. Los chatbots bien entrenados son muy útiles a la hora de responder a las consultas básicas de los clientes sobre la disponibilidad de un artículo, los efectos de diferentes productos, y las directrices de consumo o dosificación de un producto.

Su inmediatez y funcionamiento ininterrumpido los convierten en una primera línea de defensa ideal para el sector minorista, liberando mano de obra del equipo de atención al cliente que podrá dedicarse a otros asuntos más urgentes. Algunos ejemplos de chatbots de IA adaptados a las necesidades de las empresas cannábicas incluyen:

• BakedBot’s Smokey (BakedBot.ai, n.d)
• Pluggi, basado en BudtenderGPT (Pluggi, n.d.)
• Spark Budtender (n.d.)

Mejora de la seguridad y el cumplimiento normativo

El análisis de vídeo con inteligencia artificial puede ayudar a los minoristas a aumentar sus medidas de seguridad, al detectar comportamientos sospechosos, así como haciendo un seguimiento y analizando los patrones de tráfico de los clientes. Esto puede mejorar enormemente la seguridad tanto en tiendas como en dispensarios. En algunas partes del mundo, los minoristas de marihuana todavía dependen en gran medida de los pagos en efectivo, debido a las restricciones bancarias, por lo que la seguridad es una prioridad absoluta.

Además, el análisis de vídeo con IA también puede ayudar a las empresas cannábicas a cumplir con los requisitos normativos. Por ejemplo, pueden hacer un seguimiento del comportamiento y las acciones de sus empleados, e informar de inmediato de cualquier incumplimiento de los protocolos de seguridad. Algunas de las empresas que ofrecen soluciones de vigilancia por vídeo basadas en IA con fines de seguridad y cumplimiento son:

• Arcadian AI (s.f.)
• Solink (s.f.)
• March Networks (s.f.)

El cumplimiento de las normativas es un tema clave en el mundo de la marihuana legal, y las empresas de cannabis deben conocer sus obligaciones y las restricciones legales. Sin embargo, las leyes sobre el cannabis pueden variar mucho de un país a otro, y además pueden cambiar repentinamente. Para las empresas del sector, esto dificulta garantizar que actúen siempre con transparencia, especialmente si operan en diferentes zonas geográficas o en diferentes ramas de producción.

Las soluciones basadas en IA pueden abordar este problema ofreciendo información actualizada y verificada sobre el cumplimiento. CannabisRegulations.ai (n.d.), por ejemplo, utiliza el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para automatizar las novedades normativas y ayudar a las empresas a cumplir con las leyes locales, incluso en varios estados de EE.UU.

Dificultades a la hora de implementar la IA y la automatización

Hasta ahora hemos visto ejemplos concretos de cómo la inteligencia artificial puede ayudar a agilizar los procesos de cultivo, producción, elaboración y venta de marihuana legal. Lamentablemente, el camino para la implementación de algunas de estas tecnologías en el sector del cannabis está plagado de retos.

A continuación veremos los principales obstáculos a los que se enfrentan las empresas cannábicas a la hora de implementar la IA y la automatización.

Incertidumbre regulatoria y problemas para el cumplimiento normativo

Uno de los principales obstáculos para adoptar la IA y la automatización en el sector de la marihuana es un ámbito regulador en constante cambio. Las leyes sobre el cultivo, procesamiento, distribución y venta de hierba varían enormemente entre las distintas jurisdicciones y cambian con frecuencia, por lo que puede ser difícil implementar sistemas de IA que cumplan esas regulaciones.

Altos costes iniciales

Las tecnologías de IA y automatización suelen requerir una inversión inicial importante. Las empresas de marihuana, y en especial las más pequeñas, pueden tener dificultades a la hora de justificar o recaudar el capital necesario para implementar estos sistemas avanzados. El gasto aumenta rápidamente debido a acciones como la compra de equipos especializados o la contratación de expertos o asesores técnicos que faciliten el proceso de adquisición de la tecnología.

Resistencia del personal y brechas en sus habilidades

La integración de la IA y la automatización a menudo se encuentran resistencia por parte del personal, que teme perder sus empleos. En el sector del cannabis, que tradicionalmente ha dependido del trabajo manual para el cultivo, la cosecha y el procesamiento, esta resistencia puede ser especialmente seria.

Y al mismo tiempo, debido a que la IA es tan novedosa y evoluciona tan rápido, las empresas de marihuana podrían tener problemas para encontrar trabajadores que puedan usar adecuadamente las tecnologías mencionadas en este artículo.

Preocupación por la privacidad de los datos y la ciberseguridad

Los sistemas de inteligencia artificial del sector cannábico a menudo dependen de grandes cantidades de datos, como la información de los clientes, las métricas de cultivo y los detalles de la cadena de suministro. El carácter confidencial de estos datos hace que las empresas sean más vulnerables a ataques cibernéticos y violaciones de seguridad. La implementación de medidas firmes de ciberseguridad junto con la IA y los sistemas de automatización añade un nivel extra de complejidad y gastos. Cuando las empresas usan esta información también se enfrentan a los retos relacionados con la gestión ética de la misma.

Wurlz F1 Automatic (Zamnesia Seeds) feminizada

(324)

Padres Runtz x Watermelon Candy

Genética Auto Hybrid

Periodo De Floración 9-10 semanas de la semilla al cultivo

THC 24%

CBD Bajo

Tipo de floración Autofloreciente

Ver

(324)

Ver

Wurlz F1 Automatic (Zamnesia Seeds) feminizada

Padres Runtz x Watermelon Candy

Genética Auto Hybrid

Periodo De Floración 9-10 semanas de la semilla al cultivo

THC 24%

CBD Bajo

Tipo de floración Autofloreciente

Impacto ambiental y sostenibilidad

Aunque la automatización puede mejorar la eficiencia de los recursos en el cultivo de hierba, estas tecnologías también pueden dejar una huella ambiental. Los sistemas avanzados, como la iluminación automatizada, el control climático y los sistemas de cultivo basados en IA, pueden usar una cantidad importante de energía, algo que ya preocupa al sector y que recibe un estrecho escrutinio por su huella medioambiental (Clark Hill, 2022).

Avances tecnológicos rápidos

El ritmo de innovación en la IA y la automatización es implacable. Las empresas de marihuana que invierten en tecnologías modernas corren el riesgo de quedar obsoletas en unos pocos años, debido a la creación de otros sistemas más nuevos y avanzados. Este corto ciclo de vida dificulta la obtención de un retorno satisfactorio de la inversión, y puede disuadir a las empresas a la hora de adoptar esas tecnologías.

Implicaciones futuras de la IA para el sector cannábico

El auge de las tecnologías basadas en la inteligencia artificial promete agilizar aún más los procesos de la industria del cannabis, especialmente en lo que respecta al cultivo, la producción/elaboración y la venta minorista. Las empresas que sean capaces de implementar estas tecnologías pueden liberar recursos humanos, ofrecer productos de mejor calidad de forma constante, y acceder a una información más amplia y detallada.

Sin embargo, la adopción de la IA y la automatización en la industria de la marihuana también plantea varios retos. Los altos costes, las inversiones tecnológicas rápidas y un panorama legal en constante cambio dificultan que estas empresas (y especialmente las pequeñas) dominen realmente las nuevas tecnologías.

Sin embargo, una cosa es segura: la inteligencia artificial ya está dejando una enorme huella en los procesos del sector del cannabis, y sin duda continuará haciéndolo en el futuro. Las empresas que tengan la suerte de poder usar esta herramienta jugarán con mucha ventaja en un mercado en constante crecimiento y cada vez más competitivo.

Steven Voser

Steven Voser es un periodista independiente con más de 6 años de experiencia en la redacción de artículos sobre todo lo relacionado con la marihuana; cómo cultivarla, los mejores métodos de consumo, el sector cannábico en expansión y el oscuro panorama legal que lo rodea.

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