Dymaxion Labs

“No creamos productos solo para gobiernos”, Federico Baylé

Dymaxion Labs nació en Buenos Aires en 2017 (Boletín Oficial, 2017) como una sociedad por acciones simplificadas que utiliza imágenes satelitales y datos abiertos con el objetivo de extraer conocimiento y aportar evidencias para políticas públicas. Para ello, emplean técnicas de machine learning (uso de algoritmos para predecir nuevas instancias) y computer vision (detección de patrones en imágenes). Con ellas crean herramientas de código abierto de para el planeamiento urbano, la agricultura, la infraestructura energética y la detección de objetos.

El equipo fundador de Dymaxion Labs está integrado por un economista de la Universidad de Buenos Aires (UBA), Federico Baylé, y Damián Silvani, un estudiante avanzado en Ciencias de la Computación de la misma casa de estudios. Silvani tiene más de 10 años de experiencia en programación y Baylé realizó en 2016 una máster en Data Mining en la UBA.

En 2018 la organización recibió un fondo de Unicef (Innovation Fund) por una de sus herramientas, AP Latam, y en este marco incorporaron a una programadora junior y a un consultor para gestionar el proyecto. Por fuera de la iniciativa, la sociedad trabaja con un vendedor a comisión que se desempeñó en una empresa de software geográfico de Estados Unidos (F. Baylé, comunicación personal, 30 de julio de 2018).

El trabajo con datos abiertos no resultaba extraño para los integrantes de Dymaxion Labs. Antes de fundar la empresa, Baylé y Silvani fueron parte del equipo de Properati, una empresa de operaciones inmobiliarias online en Argentina con un modelo de negocios basado en la venta de leads (contactos de calidad) y el trabajo con datos abiertos.

Desde la creación de la organización la organización creó tres herramientas: AP Latam, una plataforma de monitoreo de villas y asentamientos, con el apoyo de Mapbox y TECHO; el Monitor de inundaciones, que permite observar y supervisar el avance de inundaciones en tiempo casi real y Detección de nuevas construcciones, una aplicación para verificar modificaciones en el uso del suelo.

En abril de 2018, Dymaxion Labs recibió un monto de 62.000 USD de Unicef Innovation Fund para perfeccionar en un plazo de 12 meses el algoritmo de aprendizaje que utiliza AP Latm y aumentar la precisión de la detección y mapeo de asentamientos.

Background y Contexto

Al momento de surgimiento de Dymaxion Labs la política de apertura de datos abiertos nacional ya contaba con más de un año de desarrollo. El decreto 117⁄16 promovió la elaboración de cronogramas de publicación de datos en las dependencias del Poder Ejecutivo (Decreto N°117, 2016, art.1). Dentro de este marco, varias provincias y municipios de Argentina iniciaron sus procesos de apertura de datos abiertos. En el caso de la provincia de Buenos Aires, la gobernadora María Eugenia Vidal firmó en julio de 2016 el decreto 805 que ordenó la creación del portal de datos abiertos en esa provincia y encomendó a los organismos de la Administración Pública Central, entes descentralizados y las entidades autárquicas, a relevar y presentar un listado de los activos de datos bajo su jurisdicción (Decreto N° 805, 2016, art.1 y 3).

En el caso de la Ciudad de Buenos Aires, en 2012 se firmó decreto 156 que creó el portal de datos abiertos. Entre otros objetivos, la plataforma tenía como finalidad facilitar el acceso a los conjuntos de datos abiertos gubernamentales, promover su utilización para generar conocimiento y “estimular la innovación y el desarrollo social”, entre otros puntos relevantes (Decreto N° 156, art.1, 2012). La iniciativa quedó a cargo del MInisterio de Modernización y obligó a las dependencias del Poder Ejecutivo de la Ciudad a identificar aquellos datasets a publicar y a hacerse cargo de su posterior mantenimiento.

El Régimen de Promoción para las nuevas empresas, más conocida como “La ley del emprendedor” del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires, resulta un elemento clave para comprender el inicio y desarrollo de Dymaxion Labs. Sancionada en 2011, la ley N° 4064, fomenta la creación de nuevas pymes - pequeñas y medianas empresas - y les otorgar beneficios especiales tales como la exención de Ingresos Brutos durante el primer año de funcionamiento de la organización. También su correlato nacional, la Ley de Apoyo al Capital Emprendedor que crea la figura jurídica bajo la cual funciona hoy en día Dymaxion Labs - Sociedad por Acciones Simplificadas - y permite la creación de este tipo de sociedades en 24 horas (Ley N° 27349, 2017, art. 60, inc.1). Este último punto no es menor. A partir de la ley el procedimiento de alta de este tipo de sociedades se realiza de manera electrónica, con un costo que varía entre los 4.500 y 5.000 pesos argentinos (184 USD, aproximadamente) y en un tiempo récord, si se tienen en cuenta las inscripciones de otro tipo de sociedades.

En la actualidad, la organización forma parte del Programa IncuBAte del Gobierno de la Ciudad; iniciativa que otorga un aporte no reembolsable de 150.000 pesos argentinos, mentorías, actividades de networking y la posibilidad de contar con un espacio de trabajo (Gobierno de la Ciudad, s.f). Si bien durante los primeros meses el trabajo entre Silvani y Baylé de desarrollada de manera virtual, gracias a esta iniciativa hoy en día la organización cuenta con un lugar físico provisto por la Ciudad para el desarrollo de sus actividades.

AP Latam: el proyecto que dio nacimiento a Dymaxion Labs

El primer proyecto de la organización - AP Latam - surgió como una continuación de un trabajo académico de Baylé. Como alumno de la maestría de Data Mining de la UBA, elaboró una tesis sobre la detección de villas y asentamientos informales en el Partido de La Matanza para la cual utilizó sistemas de información geográfica. Si bien en esta instancia se focalizó en una localidad en particular, con el surgimiento de Dymaxion Labs el proyecto escaló y se amplió. AP Latam permite recorrer imágenes y detectar potenciales asentamientos que se validan en territorio a través de la alianza de Dymaxion Labs con TECHO. Esta cooperación se basa en contrato pro-bono entre ambas organizaciones.

El nacimiento de AP Latam está asociado de una preocupación inicial: la ausencia de información actualizada sobre los asentamientos informales. Las familias que viven en estos territorios carecen servicios básicos fundamentales y como consecuencia son más propensas a tener problemas de salud, que afectan principalmente a los niños. En este contexto, la empresa detectó como problemático que los estudios de campo para darle seguimiento a estos potenciales asentamientos requerían de numerosos recursos logísticos y materiales que perjudicaban la periodicidad y el alcance debido a los elevados costos. Además, los censos nacionales, que en latinoamérica se realizan aproximadamente cada 10 años, no permitían obtener información de manera rápida para actuar. Esto impedía a los gobiernos y las organizaciones darle seguimiento a estos territorios mejorar el acceso a la salud, la educación y la seguridad, entre otros aspectos. En este sentido, detectaron como valiosos los informes de las organizaciones no gubernamentales. Sin embargo, nuevamente la periodicidad de los mismos (2 o 3 años) representaba un problema.

AP Latam se propuso hacer eficiente y escalable el relevamiento de villas, monitorear los posibles asentamientos informales en toda América Latina, obtener resultados probabilísticos y publicar datos abiertos para su reutilización. Para lograrlo, utilizaron algoritmos de machine learning, imágenes satelitales de alta resolución, software libre y datos abiertos.

En abril de 2018, Unicef anunció las propuestas ganadoras del Unicef Innovation Fund, una iniciativa destinada a apoyar a empresas y proyectos para el desarrollo de nuevas herramientas de soluciones. Dymaxion Labs fue una de las organizaciones ganadoras (Unicef, 2018). A partir de allí, y por un período de 12 meses, la empresa asumió el compromiso de abrir el código de AP Latam para permitir replicar el proyecto en otras capitales de latinoamérica, perfeccionar el algoritmo de aprendizaje automático para aumentar la precisión de la detección y el mapeo de asentamientos informales y abrir los datos generados a través de la herramienta. Todo este proceso incluye también la apertura de la metodología para que el seguimiento de estos espacios pueda actualizarse periódicamente en aquellos países interesados en la plataforma. En este contexto, la herramienta también podría resultar útil para una respuesta rápida ante eventos climáticos fuertes y crisis humanitarias en zonas de riesgo (Unicef, s.f).

Para Baylé, el fondo de Unicef trajo aparejado otros beneficios a la empresa. La forma de diseño del apoyo les exige el desarrollo del modelo de negocio de Lean startup, basado en tres pilares centrales: experimentación, medición e iteración. Este punto junto al apoyo brindado por el Programa IncuBAte les permite hacer hincapié en un producto y “no querer hacer todo a la vez”. Desde la empresa, también destacan que este hincapié en pensar un modelo de negocio sostenible explica el foco en otras de sus herramientas, como es Detección de cambios (F.Baylé, comunicación personal, 30 de julio de 2018).

Proposición de valor

Dymaxion Labs utiliza imágenes satelitales, datos geoespaciales y técnicas de machine learning y computer vision para extraer conocimientos que ayuden a las organizaciones a tomar decisiones. La empresa también procesa datos de manera continua, re-entrenando sus modelos para mantener actualizados sus productos.

Para sus proyectos, la organización utiliza datos abiertos generados por distintos actores gubernamentales. Entre ellos, datos de los portales del Ministerio de Energía, de las provincias de Buenos Aires, Córdoba y de la Ciudad de Buenos Aires. El dataset de barrios populares de Argentina, rutas provinciales y los datos de la Plataforma Nacional de Hábitat, son algunos de los más utilizados por la organización. También consumen los datos geoespaciales de la NASA, la Agencia Espacial Europea y de OpenStreetMap. . Sin embargo, no todos los datos que utilizan son gratuitos. El modelo de negocio de la empresa hace que la compra de imágenes satelitales en el exterior sea vital para el funcionamiento de herramientas tales como Detección de cambios.

La reutilización de un dataset en particular impacta positivamente en los costos de la organización. Dymaxion Labs utiliza el conjunto de datos del Ministerio de Energía con la Información socioeconómica de áreas urbanas según las calles de OpenStreetMap. Este dataset les permite distinguir las áreas urbanas de las no urbanas y a partir de él deciden comprar imágenes satelitales sólo de las primeras, que son las empleadas para sus herramientas.

Por otro lado, en su sitio web, Dymaxion Labs pone a disposición los datos en geojeson (tipo de formato abierto geográfico) del mapa de asentamientos en Buenos Aires, Guatemala, Honduras y Paraguay. Una característica distintiva de este proceso de apertura reside en el hecho de que la empresa no solo publica la capa vectorial de las áreas precarias detectadas, sino que también abre los datos analíticos generados por el proyecto. La reutilización de los mismos está regulado por la Licencia de Dominio Público de Open Data Commons 1.0, que posibilita copiar, distribuir y dar uso a esos datos y producir nuevos trabajos en base a éstos, entre otras características.

Si bien el fondo de Unicef por AP Latam le otorgó un monto de 62.000 USD a la empresa, Detección de cambios es la única herramienta que genera ingresos periódicos a la organización. La iniciativa utiliza imágenes satelitales y datos brindados por el Municipio de Pilar, en Buenos Aires, para detectar construcciones nuevas que luego se cruzan con la base de permisos de obra intendencia. Esto permite obtener información, por ejemplo, para obtener una mayor eficiencia en el envìo de inspecciones por obras sin permisos.

Uno de los puntos más interesantes de esta herramienta está relacionado al modo en que surgió. En agosto de 2017 el diario LA NACION de Argentina le realizó una nota a Federico Baylé por el proyecto de monitoreo de asentamientos en el que su fundador mencionó a Dymaxion Labs (Davidovsky, 2017). Un consultor del Municipio de Pilar leyó el artículo y se lo comentó al Secretario de Planeamiento Urbano de la intendencia. A partir de allí, se contactaron con Baylé y el municipio le encargó el desarrollo de Detección de cambios.

Baylé por el proyecto de monitoreo de asentamientos en el que su fundador mencionó a Dymaxion Labs (Davidovsky, 2017). Un consultor del Municipio de Pilar leyó el artículo y se lo comentó al Secretario de Planeamiento Urbano de la intendencia. A partir de allí, se contactaron con Baylé y el municipio le encargó el desarrollo de Detección de cambios.

La iniciativa nació a partir de una problemática puntual del municipio: la intendencia le manifestó en la conversación que contaban con un amplio territorio (de casi 400 km2) y un cuerpo limitado de inspectores. Por este motivo, “querían saber qué pasaba” y con información periódica. En un principio solicitaron el envío de datos cada 15 días; luego, y debido a que Dymaxion Labs compraba las imágenes satelitales, el costo era alto para el municipio y la empresa comenzó a remitirles información de manera más espaciada. Baylé destaca el proceso de co-creación como positivo al recibir retroalimentación permanente por parte del gobierno local (F.Baylé, comunicación personal, 30 de julio de 2018).

Dymaxion Labs promueve el intercambio de datos y la creación de nuevas aplicaciones. En 2018 la empresa creó una versión de Detección de Cambios en 2018 basada en código abierto.

Las aplicaciones desarrolladas hasta el momento por la empresa varían en cuanto a actores beneficiados pero todas ellas se alinean hacia un mismo objetivo: aportar conocimiento para extraer evidencias que permitan actuar sobre las políticas públicas. Por ejemplo, Detección de cambios ayuda a los municipios y a sus áreas de rentas a generar mayor eficiencia en el envío de inspecciones por construcciones no autorizadas. Por su parte, el Monitor de inundaciones, si bien se encuentra en fase beta, podría contribuir a estimar y monitorear áreas inundadas, convirtiéndose en una herramienta de gran valor para el sector agropecuario. Por último, AP Latam beneficia a organizaciones de la sociedad civil que realizan acciones de incidencia en villas y asentamientos, como TECHO y la Asociación Civil por la Igualdad y la Justicia (ACIJ) en Argentina y le otorga a las áreas gubernamentales una herramienta de seguimiento casi en tiempo real para tomar decisiones de manera más informada y eficiente.

Dymaxion Labs aporta los datos que generan sus herramientas para la Plataforma Abierta Nacional de Hábitat, una iniciativa que forma parte del II Plan de Acción Nacional de Gobierno Abierto de la Argentina. Allí llegaron a partir de un tuit en el que el Ministerio de Modernización de la Nación vio el trabajo de monitoreo de asentamientos de Baylé. Desde ese momento, la organización participa activamente de la mesa de diálogo que reúne a actores de la sociedad civil, la academia y funcionarios de distintas dependencias gubernamentales que busca establecer un espacio de articulación entre actores interesados en la temática del hábitat. En 2016, participaron de esta mesa 12 organizaciones de la Sociedad Civil, 15 gobiernos locales, 6 gobiernos provinciales y 7 áreas del Gobierno Nacional.

Resultados de la organización y sostenibilidad del negocio

Entre abril y mayo de 2018, la implementación de Detección de Cambios, hizo que el Municipio de Pilar iniciara 200 nuevos expedientes por modificaciones del suelo no autorizadas. Este no es el único resultado positivo de la herramienta. En febrero de 2018, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) lanzó una convocatoria de soluciones de código abierto para la administración tributaria subnacional (BID, 2018) con el objetivo de seleccionar 3 herramientas que serían publicadas en la Plataforma de Código Abierto para el Desarrollo del BID para hacerlas disponibles a cualquier gobierno subnacional con intenciones mejorar su administración tributaria El organismo recibió un total 37 propuestas de herramientas de código abierto. En el momento del lanzamiento de la convocatoria, Detección de cambios no estaba basada en código abierto. Por el concurso, la organización abrió el código de la herramienta, aunque con menos features (opciones) de la versión utilizada por el Municipio de Pilar. Por ejemplo, la versión gratuita no incluye imágenes satelitales. La propuesta resultó ganadora y Baylé viajó al taller organizado por el BID que le permitió presentar el proyecto (BID, 2018b).

Por su parte, el lanzamiento de AP Latam no solo obtuvo gran repercusión en los medios de comunicación de Argentina, sino que a menos de un año de su lanzamiento logró fondos de Unicef para potenciar y mejorar el proyecto. En paralelo, la cooperación con TECHO beneficia a las dos organizaciones. A Dymaxion Labs le permite validar asentamientos en territorio y a TECHO, mantener actualizado su catastro de asentamientos. Como esta última organización abre los datos en la mayoría de los países en los que desarrollan sus actividades, la alianza también contribuye positivamente al ecosistema de datos regionales.

Por último, si bien Dymaxion Labs reconoce entre los principales usuarios de sus herramientas a empresas de la construcción y organizaciones no gubernamentales, también destacan un “uso no esperado” de los datos de AP Latam que ellos consideran negativo. Las encuestadoras políticas utilizan los datos del mapa de asentamientos para decidir las poblaciones objeto de sus trabajos.

Desafíos

La compra de imágenes satelitales para la generación de información actualizada puede convertirse en uno de los desafíos de la organización. Detección de cambios necesita para un funcionamiento óptimo imágenes de alta resolución. El costo de adquisición de estas imágenes es en dólares y su venta se realiza por kilómetro cuadrado. Adicionalmente, Dymaxion Labs requiere que esas imágenes sean “limpias” (sin la presencia de nubes). Esta necesidad fundamental para el correcto uso de la herramienta eleva el precio de compra. En países como Argentina, donde la cotización de la moneda local es volátil en relación al dólar; esta situación podría dificultar la replicación de la herramienta en los gobiernos locales y disminuir la frecuencia del flujo de la información prevista para el monitoreo del uso del suelo.

En relación a sus herramientas, si bien Monitor de Inundaciones es actualizado periódicamente por la organización, reconocen que no han lograron monetizar la aplicación. Una de las razones que brindan es que el mercado agropecuario ya cuenta con empresas especializadas que reúnen conocimiento especializado para el desarrollo de este tipo de proyectos y, por otro lado, el foco de la organización está puesto en las otras 2 iniciativas.

Con respecto a la reutilización de los datos abiertos, si bien usan datasets con una periodicidad de actualización no diaria, reconocen que la falta de actualización de algunos de ellos podría convertirse en un problema, al depender “de la voluntad de los organismos públicos” (F. Baylé, comunicación personal, 30 de julio de 2018).

En cuanto al funcionamiento del negocio, uno de los desafíos que enfrentan está relacionado a la generación de nuevos clientes. Por el momento la empresa cuenta con una única cuenta, el Municipio de Pilar. Esto podría poner en riesgo a la organización una vez que finalice el fondo de Unicef y se termine el dinero otorgado por el Programa IncuBA.

Debido al corto tiempo desde el nacimiento de la empresa, aún no han desarrollado una estrategia para la construcción de alianzas con organizaciones de la sociedad civil u otros actores. Un ejemplo de este caso es la manera en la que lograron su primer cliente o cómo pasaron a formar parte de una de las organizaciones participantes de las mesas de diálogo de la Plataforma Abierta Nacional del Hábitat.

Futuro

Dymaxion Labs apunta a convertirse en una empresa que base su modelo de negocios en la venta de indicadores económicos generados a partir del uso de imágenes satelitales. Por ejemplo, a través del uso de las técnicas de machine learning y computer vision podrían datos mensuales del INDEC. Baylé explica que la organización no solo producir indicadores “macro”, más generales y otros más específicos o “micro” para necesidades puntuales de sus clientes. (Comunicación personal, 30 de julio de 2018). Reconocen que este plan necesariamente implica la incorporación de nuevos perfiles en el equipo. Entre ellos, científicos de datos, ingenieros, diseñadores gráficos y especialistas en usabilidad y comunicación.

En cuanto a las herramientas, a partir del fondo de Unicef, Dymaxion Labs espera nuevas adopciones de AP Latam en la región. En estos momentos están brindando capacitaciones a nivel estatal para promover la implementación de la herramienta en municipios de Latinoamérica. Por ejemplo, Montevideo. Para el caso de Detección de cambios, apuntan a que el proyecto se convierta en una herramienta general de detección de objetos para múltiples finalidades.

Con respecto a sus usuarios, la empresa busca posicionar sus productos como herramientas no solo útiles para los Estados, sino también para privados y organizaciones de la sociedad civil. También esperan poder realizar hackatones y participar de eventos que les permitan generar redes, alianzas estratégicas y comunidades alrededor de sus herramientas.

Referencias

Información

“No creamos productos solo para gobiernos”, Federico Baylé Dymaxion Labs nació en Buenos Aires en 2017 (Boletín Oficial, 2017) como una sociedad por acciones simplificadas que utiliza imágenes satelitales y datos abiertos con el objetivo de extraer conocimiento y aportar evidencias para políticas públicas. Para ello, emplean técnicas de machine learning (uso de algoritmos para predecir nuevas instancias) y computer vision (detección de patrones en imágenes). Con ellas crean herramientas de código abierto de para el planeamiento urbano, la agricultura, la infraestructura energética y la detección de objetos.