¿Cómo contribuye usted al éxito de Grodan?
Nuestro objetivo con la plataforma e-Gro es hacer la vida más fácil a los agricultores cada día, ayudándoles a introducir mejoras que tengan una alta producción con menos insumos, ya sean recursos naturales, energía o mano de obra. Utilizo la ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA) para procesar los datos brutos de los sensores de los invernaderos de nuestros clientes en todo el mundo y extraer información valiosa que nos permita seguir mejorando la precisión de e-Gro. Algunos llaman "magia" a lo que hago, pero yo prefiero decir que, junto con nuestros clientes, sembramos tomates -o pimientos, pepinos o MJ- ¡y cosechamos oro! Para desarrollar y construir los modelos que proporcionan la información, primero tengo que entender los problemas y las dificultades reales de los productores. Por eso, mi trabajo implica muchas lluvias de ideas con nuestros expertos en medio ambiente y especialistas comerciales, para que podamos detectar oportunidades de añadir valor a nuestros clientes.
¿Qué le gusta de trabajar en Grodan?
Me gusta mucho que mi trabajo repercuta positivamente en muchas vidas: no solo en los productores y su éxito empresarial, sino también en las personas que compran y comen la fruta y la verdura o utilizan medicamentos elaborados con MJ. Con el telón de fondo de las megatendencias actuales, como la urbanización, la seguridad alimentaria y la sostenibilidad, da la sensación de que estamos haciendo algo bueno por el futuro del planeta. Además, Grodan es un líder del mercado con una cultura empresarial muy colaborativa, tanto a escala nacional como internacional. Por ejemplo, hace poco participé en una reunión en línea con otros dos colegas, uno en Canadá y el otro en Australia: ¡no sabíamos si decir "Buenos días", "Buenas tardes" o "Buenas noches"! Por último, pero no por ello menos importante, me complace poder aprovechar mi experiencia profesional previa en el sector bancario para e-Gro. Al fin y al cabo, al igual que los datos financieros, los datos de cultivos también son series temporales: se trata de analizar lo que ocurre por semana/por día/por minuto o incluso por segundo. Pero a diferencia del sector bancario, en el que la ciencia de datos ya está bien asentada, el sector de la horticultura aún está en una fase inicial, por lo que tengo un enorme potencial para marcar la diferencia.
¿Qué cree que muchos clientes no saben de Grodan?
Creo que muchos de nuestros clientes no son conscientes de lo innovadores y emocionantes que son los avances en la ciencia de datos y de lo rápido que avanzan las cosas. Intentamos constantemente ir un paso más allá, ofreciendo a los productores herramientas y conocimientos que quizá ni ellos mismos saben que necesitan. Sin querer complicarnos demasiado, hay tres niveles diferentes de análisis: descriptivo, predictivo y prescriptivo. Si los agricultores no trabajan actualmente con datos, el nivel descriptivo de e-Gro es un buen punto de partida. Le da acceso a gráficos, informes y cuadros de mando sobre lo que ha sucedido en el pasado y lo que está sucediendo en este momento para que pueda hacer comparaciones como base para tomar decisiones más informadas. En el segundo nivel, el e-Gro Yield Forecaster es un buen ejemplo de uso del análisis predictivo basado en datos e IA para mostrar a los productores qué tipo de rendimiento pueden esperar para las próximas semanas. Pero para añadir aún más valor para los agricultores, no sólo debemos predecir el futuro, sino también hacer recomendaciones proactivas para ayudarles a convertirlo en su ventaja. Esto es el análisis prescriptivo, y ya estamos probando algunos de estos productos. El objetivo es empezar a lanzarlos este mismo año, así que, en mi opinión, ¡lo mejor está por venir!
Si usted fuera agricultor, ¿qué cultivos tendría y por qué?
En el pasado sólo he cultivado algunos frijoles en algodón como experimento escolar. De hecho, ¡fue entonces cuando vi por primera vez que la tierra no es necesaria! Pero creo que intentaría cultivar algo fuera de lo común, algo un poco más exótico, como las bayas de goji. Son muy saludables y también tienen un precio elevado, así que si pudiera utilizar la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para automatizar el proceso de producción y optimizar el uso de la energía y otros recursos, ¡podría ser una empresa muy rentable!
Acerca de Gursel Karacor
Gursel Karacor trabaja en Grodan como científico de datos sénior para e-Gro desde hace aproximadamente tres años. Después de completar su licenciatura, maestría y doctorado en Estambul y Ankara, trabajó como científico de datos en Turquía en varios dominios, desde la defensa hasta la banca. En 2016 se trasladó a los Países Bajos para ampliar sus horizontes y trabajó para varias empresas emergentes, entre ellas en optimización de rutas y juegos para móviles. "Entonces se me acercó una agencia de contratación con un proyecto interesante, que resultó ser e-Gro", dice Gursel. "Me encanta trabajar para start-ups, pero el inconveniente es que son frágiles y dependen mucho de los inversores. Trabajar en e-Gro combina la cultura de una start-up con la estabilidad y el apoyo de una gran organización líder en el mercado." Gursel vive ahora en La Haya. "Incluso antes de la pandemia trabajaba principalmente desde casa, porque muchos miembros de nuestro equipo de desarrollo están en el extranjero, como en Polonia o Lituania. Me desplazo a la oficina de Roermond una o dos veces a la semana para reunirme con otros compañeros, como el director de e-Gro, el propietario del producto, los responsables de éxito de los clientes y, por supuesto, los expertos que comparten valiosos conocimientos sobre el sector y el cultivo de cosechas."