SeedMatrix
SeedMatrix agrega datos independientes de ensayos de variedades por cultivo, región, suelo y carácter, para que las empresas de semillas puedan demostrar dónde rinde de verdad una variedad en lugar de discutir a base de anécdotas.
Es la plataforma que cofundé originalmente en 2008. Hoy trabajo en ella a través de Senternet, reconstruyendo el motor que convierte 1,8 millones de datos de ensayo en una comparación en la que un agricultor puede confiar.
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El problema
Una marca de semillas puede decirle a un agricultor que su variedad rinde bien. Demostrarlo en el condado de ese agricultor, en ese suelo, con ese riego, frente a la variedad que plantó el año pasado, es un problema completamente distinto, y los datos están repartidos por decenas de redes de ensayo independientes.
Qué hace
SeedMatrix reúne los datos oficiales de ensayos de variedades junto con los datos de parcela propios de una empresa, y luego permite a un equipo comercial recortarlos hasta las condiciones que coinciden con el campo que tiene delante. Cada dato se remonta a un ensayo independiente con nombre y fecha.
- Comparaciones cara a cara, de mejores rendimientos y de una contra muchas
- Filtros por región, textura del suelo, riego, madurez y caracteres tecnológicos
- Mapas geográficos de fortalezas y debilidades de cada variedad
- Fichas de una página con marca y exportaciones a Excel para el campo
- Permisos por cuenta sobre quién ve qué datos
Por qué importa
La semilla es una compra de alta confianza que se hace una vez al año y con toda una campaña en juego. Los datos independientes, con fuente y defendibles, son el único argumento que sobrevive al contacto con un agricultor escéptico. SeedMatrix existe para que ese argumento sea lo bastante rápido como para tenerlo en la cabina de una camioneta.
La conversación que esto tiene que sobrevivir
Un comercial de semillas está en la cabina de una camioneta con un agricultor que el año pasado plantó una variedad de la competencia y quedó contento. El comercial tiene cinco minutos y una tableta. El agricultor quiere saber cómo se comportó la nueva variedad en su tipo de suelo, con su riego, en su grupo de madurez, cerca de su condado, frente a la variedad exacta que ya tiene en el campo.
Esa es la única pregunta que importa, y es la que un folleto de rendimientos no puede responder. SeedMatrix existe para que esa comparación se pueda sacar durante la conversación, con cada cifra trazable hasta un ensayo independiente con nombre y fecha que el agricultor puede ir a verificar.
Volver a ello dieciocho años después
Cofundé SeedMatrix en 2008, y fue adquirida por Context Network. Hoy vuelvo a trabajar en ella a través de Senternet, reconstruyendo el motor que tiene debajo. Regresar a un problema después de dieciocho años es una experiencia extraña: el dominio no ha cambiado mucho, y casi todo sobre cómo construirías el software sí.
Lo que no ha cambiado es la parte difícil, que nunca fueron las consultas. Es reconciliar datos de ensayo de decenas de redes independientes que nombran cultivos, caracteres y localidades de formas distintas, y hacerlo sin inventar en silencio una precisión que los datos subyacentes no sostienen.
Lo que no hace
No predice rendimientos. Informa de lo que los ensayos medidos de forma independiente observaron realmente, filtrado a las condiciones que te importan. Un modelo que adivinara una cifra resultaría más impresionante en una demostración y valdría menos en la cabina, porque en cuanto un agricultor pilla una predicción equivocada, la herramienta entera está acabada.
Tampoco mezcla los datos de parcela internos de una empresa con las cifras independientes sin decirlo. Qué ensayos son independientes y cuáles son del propio vendedor está siempre a la vista, porque esa distinción es la razón por la que la comparación convence.