Son argentinos, inventaron un programa y esperan cambiar la manera en que se estudia el país

La palabra Dymaxion fue acuñada por el arquitecto estadounidense Buckminster Fuller para nombrar varios de los productos que había diseñado —una casa, un auto, un mapa—, que funcionan a escala global de manera muy eficiente y dinámica. Casi 100 años después, dos emprendedores argentinos retoman esta terminología para nombrar a su proyecto Dymaxion Labs.

Se trata de Federico Bayle y Damián Silvani, quienes inventaron un programa que utiliza imágenes satelitales para obtener datos de lugares geográficos especiales con dos finalidades. En primer lugar, usan esa información para relevar cuántos asentamientos hay en los países y cuáles son sus características. Por otro lado, le venden a los proveedores del campo datos sobre cómo están distribuidos los cultivos, de forma tal de que puedan saber en qué localidades les conviene vender cada producto (fertilizantes, máquinas, por ejemplo).

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En principio, ambos trabajos parecen no tener nada en común, pero hay algo que los afecta tanto al campo como a los asentamientos por igual: el cambio climático y el impacto de las sequías y, sobre todo, de las lluvias.

El emprendimiento ya recibió una inversión de US$85.000 de Unicef, asesoría del programa Incubate del gobierno de la Ciudad de Buenos Aires y distinción de la ONG internacional Yunus and Youth. Para este año, esperan facturar US$250.000.

Bayle tiene 32 años, estudió Economía en la Universidad de Buenos Aires y tiene una maestría en Minería de Datos y Aprendizaje Automático de la misma universidad. “Nunca trabajé de economista, me gustaban más los datos estadísticos de las distintas empresas, hacer un análisis más sofisticado de los datos que se juntan. Como además me gustaba la tecnología, me metí de lleno en Data Science”, cuenta.

Por ejemplo, uno de sus trabajos fue en Vittal, la empresa de socorro médico privado, donde armaba reportes con las demoras de las ambulancias y diseñaba modelos matemáticos para analizar cómo se podía mejorar la calidad del servicio. También trabajó en Red Link, en la parte de fraudes, y tenía como tarea encontrar patrones de fraude con tarjetas de crédito para detectarlos preventivamente.

Sin embargo, fue en Properati, el portal inmobiliario, donde nació la idea que después implementaría en su emprendimiento. “Trabajé ahí antes de que la comprara OLX, cuando era una startup, y estaba en la parte de análisis de datos y en el diseño de los algoritmos que están detrás de la recomendación de avisos. También diseñamos una opción para que el usuario escriba las características de su casa y la página le devolvía una recomendación de precio de venta o de alquiler”, recuerda.

“Trabajar en una startup genera un ambiente muy lindo, muy estimulante, aunque estando en la realidad del día a día no es tan glamoroso; hay que lucharla. Pero siempre tuve la idea de que quería hacer algo mío. En paralelo al trabajo estaba haciendo mi tesis de la maestría con un proyecto en el cual usaba imágenes satelitales. Mi objetivo era buscar los asentamientos informales, ya que, en 2015, el único dato que había era de la ONG Un techo para mi país, que lo relevaba cada dos años y solo en algunas ciudades con voluntariados. Recién en 2017, el Estado hizo el primer relevamiento nacional de barrios populares juntos con otras ONG, que se llamó Renabap”, cuenta.

Para su trabajo final, Bayle diseñó un algoritmo que detectaba de manera automática los asentamientos en La Matanza, utilizando tecnología de machine learning [aprendizaje automático] e imágenes satelitales de 2013, que consiguió a través de una carta que envió a una fundación de Estados Unidos, que donaba las imágenes para estudios de investigación.

“Al mes de hacer la solicitud, ya tenía las imágenes para descargar de manera gratis; son muy caras si no. Hacer el mapeo de La Matanza estuvo muy bueno por la diversidad de su topografía, tiene una parte rural muy parecida y después hay asentamientos más urbanos. Estuvo bueno para probar la tecnología en distintos contextos. Después de hacer la tesis, mucha gente me ayudó a difundirla en las redes y me invitaron a varios lugares para mostrarla. Ahí pensé qué más se podía hacer con esta tecnología”, dice.

Nuevos comienzos

Bayle había juntado unos ahorros, renunció a Properati y arrancó el proyecto con Damián Silvani. “La idea era mejorar el algoritmo de asentamientos informales que había hecho en mi tesis. A fines de 2017 se abrió una convocatoria internacional de un fondo de Unicef Innovation para proyectos que fuesen de impacto social, que usasen ciencia de datos y sean de código abierto. Mi tesis aplicaba al 100%, porque además había publicado en la web la herramienta que había usado para desarrollarla. Después de un proceso larguísimo, quedamos seleccionados y nos dieron US$85.000″, cuenta.

Al mismo tiempo, también ingresaron en la incubadora del gobierno de la Ciudad, que les daba asesoramiento para hacer crecer el negocio. “Estuvo muy bueno conjugar los dos programas. El mentor que nos tocó por Unicef vivía en Suiza y ya había fundado y vendido dos compañías. Estuvo bueno para entender la escala mundial, pero estaba acostumbrado a que las cosas funcionen. Si íbamos solo con los consejos que nos daba Unicef, nos íbamos a pegar un palo. Incubate nos ayudaba a darnos cuenta de que vivíamos en al Argentina y que teníamos otra realidad. Esto pasó en 2018, cuando era todo medio caótico con las devaluaciones. Tener el soporte local nos ayudó un montón”, dice Bayle.

El emprendimiento fue creciendo y gracias a la inversión de Unicef, mapearon los asentamientos en la Argentina, Uruguay, Paraguay, Perú, Guatemala y Honduras junto con la ONG Un techo para mi país, que se encargaba de relevar los terrenos. “El gran logro de ese proyecto es que ayudamos a Techo a hacer más barato y más rápido el primer relevamiento de Tegucigalpa. Nunca habían hecho un relevamiento en Honduras, porque la consideraban muy peligrosa y violenta”, cuenta.

Luego de ese hito, llegó el consejo que los hizo cambiar el foco de negocios. “Nos dijeron que lo que hacíamos con los asentamientos es bárbaro, pero que una startup haga negocios con gobiernos y organismos multilaterales no es sustentable, porque además los contratos tardan mucho en salir. Entonces empezamos a pensar qué otro mercado podíamos atacar con la misma tecnología y concluimos que el único sector que cumple todos los años en la Argentina es el agro”, dice Bayle.

Así comenzaron en 2019 a relevar los lotes de girasol, maíz, cebada, trigo y soja, que rotan todos los años. “Mapeamos 40 millones de hectáreas agrícolas con esta idea: a una empresa que vende insumos y maquinaria le interesa saber dónde están distribuidos los cultivos para determinar qué producto vender en cada lugar. Luego, a su red comercial, le piden objetivos de ventas en base al dato del relevamiento. Por ejemplo, deben vender tantas toneladas de fertilizantes porque a su alrededor tiene 100 hectáreas de soja”, explica.

Toda la tecnología que diseñan sigue siendo de código abierto, es decir, cualquiera puede bajar las fórmulas y utilizarlas. “El truco es que nosotros las hicimos, por lo tanto, la sabemos usar mejor que nadie”, dice Bayle.

Y cuenta que los proyectos a futuro tienen que ver con el cambio climático, que afecta tanto a los asentamientos (aquellos que están colocados sobre la vera del río, por ejemplo, y están en riesgo de inundarse), como al agro. “La intensidad de la lluvia o la mayor temperatura afectan a las dos industrias con las que veníamos trabajando: agro y ciudades. Entonces pensamos por qué no empezar a apuntalar la tecnología al cambio climático y que, cualquiera que esté expuesto, pueda usar nuestras herramientas para calcular el impacto”, señala.

Finalmente, el año pasado los seleccionaron de la organización Yunus & Youth para hacer un fellowship de seis meses. “Nos sirvió un montón para ajustar nuestro modelo de negocio en lo relativo a impacto social, que consistió de mentoría de parte de dos personas de Google y actividades pensadas para trabajar el modelo de negocio”, concluyó.