GDM, dueña del 45% de la soja mundial, usará IA y satélites para mejorar su negocio
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Puntos importantes
GDM, líder genético mundial, lanzó Dymaxion, su nueva tech-agro.
Dymaxion, de Dymaxion Labs, usa IA y datos satelitales para clasificar cultivos y anticipar posibles plagas.
El equipo de Dymaxion está compuesto por físicos y astrofísicos.
Hay empresas que se miden en facturación y otras que se miden en hectáreas. El semillero argentino Grupo Don Mario, hoy GDM, pertenece al segundo grupo. Según su CEO, Ignacio Bartolomé, el 45% de la soja que se planta en el mundo lleva genética de la compañía, y en Brasil, el mayor productor del planeta, esa genética estaría presente en el 79% de las semillas de soja que se comercializan.
Nacida en la localidad de Chacabuco, la semillera con ese peso puso ahora el foco en un terreno que parece lejano al surco, el de los datos, la inteligencia artificial y las imágenes tomadas desde satélites.
La apuesta se llama Dymaxion, una compañía de tecnología aplicada al agro que forma parte del grupo y que se presentó el pasado 14 de octubre. Desarrolla soluciones de inteligencia artificial y ciencia de datos para empresas de semillas, protección de cultivos, fertilizantes y maquinaria agrícola. Su principal producto es Optimus, una plataforma de datos creada específicamente para la agricultura.
Dymaxion Labs tiene un origen previo a GDM. Nació como Dymaxion Labs, una startup argentina dedicada a analizar imágenes satelitales, y GDM anunció su compra en diciembre de 2022. Lo que se muestra ahora es la versión actual de aquella empresa, con una capa agronómica que antes no tenía.
La compra de Dymaxion Labs y el primer paso hacia la agricultura de datos
La operación de 2022 fue presentada en su momento como la primera incursión de GDM en la agricultura de datos. Los fundadores de Dymaxion Labs, Federico Bayle y Damián Silvani, se quedaron dentro de la estructura. Bayle venía trabajando con tecnología para analizar imágenes satelitales, y uno de sus primeros antecedentes fue un trabajo académico para detectar asentamientos urbanos a partir de ese tipo de imágenes. El agro todavía no estaba en el centro de la escena.
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Leonardo Boz, entonces Global Digital Business Manager de GDM y responsable de Dymaxion Labs, explicó que la compra buscaba reforzar una convicción del grupo sobre sus negocios paralelos. Según planteó, necesitan "respirar aire independiente". La empresa heredó además productos digitales que ya existían, como GoodSeed, una herramienta para capturar datos y gestionar pruebas de productos, y el propio Optimus, junto con el equipo de GDM que los había desarrollado.
Bayle anticipaba entonces el abanico de usos posibles, que iba desde clasificar cultivos hasta detectar plagas de manera temprana o hacer geomarketing cruzando imágenes con fuentes abiertas. "El cielo es el límite", resumió.
Cuatro años después, el cielo sigue siendo parte de la historia, pero con otro anclaje. Nicolás García Dutriez, CEO de Dymaxion, recordó que ambos equipos empezaron a trabajar juntos resolviendo problemas complejos y que el vínculo se fue estrechando hasta la adquisición. De esa mezcla de científicos con agrónomos salió, según definió, una empresa que conserva "la esencia científica, pero con una capa súper agronómica".
Un equipo con currículums poco habituales
Lo más llamativo de Dymaxion quizás esté en las personas que la integran. Según contó la compañía, en un mismo equipo conviven agrónomos, especialistas en software, científicos de datos y perfiles que vienen de la economía y de las ciencias duras. Hay trayectorias ligadas a la física de partículas, con experiencia en el experimento ATLAS del CERN, y también quienes estudiaron fenómenos astrofísicos como los agujeros negros. A ellos se suman especialistas en machine learning e información geoespacial y agrónomos que dedicaron buena parte de su carrera a estudiar cómo interactúan los genotipos con los ambientes.
La presentación oficial estuvo a cargo de García Dutriez, de Tobías R. Moreno, responsable de Producto, y de Bayle, hoy al frente del equipo de Operaciones. Los tres explicaron por qué esa mezcla tiene lógica. Buena parte de esas disciplinas hacen lo mismo, que es buscar patrones dentro de enormes cantidades de información para entender fenómenos complejos. Lo que cambia es el objeto de estudio. En lugar de una partícula o una galaxia, la pregunta puede ser cuál de veinte híbridos se comporta mejor en un ambiente determinado, o qué práctica de manejo explica una diferencia de rendimiento.
Optimus, de la microparcela a una región
La compañía desarrolló Optimus, una plataforma integrada que acompaña la información agrícola en distintas escalas. Optimus Notes se enfoca en los ensayos y en la evaluación de productos. Centraliza datos de recorridas, imágenes y drones, y permite comparar cómo responden distintos materiales y tratamientos en diferentes ambientes. Optimus Farm lleva el análisis a la escala productiva, con mapas de siembra y cosecha, información generada por la maquinaria y datos de agricultura de precisión. Optimus Radar amplía la mirada hacia una región, integrando información satelital, climática y agronómica para detectar patrones, riesgos y oportunidades.
"Estamos yendo desde el nivel de microparcela hasta una región, un país o incluso un continente", resumió García Dutriez.
Dymaxion trabaja con empresas que desarrollan y comercializan insumos y con fabricantes de maquinaria, dos segmentos donde se acumulan datos de ensayos, de máquinas y de campañas. La compañía asegura que ya tiene como clientes a empresas líderes de semillas de Estados Unidos. Con ellas trabaja en el análisis automatizado de ensayos, la visión computarizada y el fenotipado con drones. También desarrolla soluciones para algunas de las principales compañías de maquinaria agrícola del mundo, con el objetivo de convertir los datos que generan sus equipos en una nueva fuente de valor para distribuidores y productores.
Un caso típico ayuda a entender el planteo. Una semillera que tiene cientos o miles de ensayos distribuidos en distintas regiones ya no se pregunta solo qué híbrido rindió más. Quiere saber en qué ambientes funcionó mejor, qué variables explican ese comportamiento, dónde conviene posicionarlo comercialmente y qué evidencia respalda esa recomendación. A medida que crece la escala, resolverlo con planillas y bases aisladas se vuelve cada vez más difícil.
La empresa insiste en que su tecnología busca acompañar el conocimiento de agrónomos, productores y asesores. "Estamos convencidos de que la inteligencia artificial es una herramienta que nos acelera, nos ayuda y nos impulsa", señaló García Dutriez, y agregó que permite lograr resultados que antes llevaban mucho más tiempo o eran imposibles de alcanzar.
Por qué GDM apuesta a la integración de datos en el agro
La tesis que Dymaxion puso sobre la mesa es que al agro ya no le faltan datos. Un ensayo genera información, igual que una sembradora, una cosechadora, una estación meteorológica, un drone o un satélite. Las empresas acumularon durante años registros de productos, ambientes, rindes y campañas, y el desafío pasa por lograr que todo eso pueda cruzarse y sirva para tomar decisiones. "Lo que buscamos es procesar y entender toda esa información con un objetivo claro, súper tangible y muy directo al negocio", explicó el CEO.
Una semillera de Chacabuco que se volvió global
GDM nació en Chacabuco, provincia de Buenos Aires, en 1982, con el nombre de Asociados Don Mario. La creó Gerardo, el padre del actual CEO, junto a cuatro socios, cuando la soja era un cultivo nuevo. Su razonamiento era que el cultivo estaba más desarrollado en Estados Unidos, que tenía condiciones de clima y suelo parecidas a las argentinas, y que la clave para que prosperara en el país estaba en la genética y en las variedades elegidas. La inversión inicial fue de apenas u$s15.000.
La expansión empezó por los países limítrofes, que compartían suelo y clima, y siguió por Brasil, donde la empresa opera desde hace unos 20 años. El negocio se apoya en desarrollar germoplasma y licenciarlo. Bartolomé suele explicarlo con una comparación automotriz, ya que la genética sería el chasis sobre el que otras compañías arman su producto final.
En 2023 adquirió Biotrigo Genética, una empresa brasileña líder en trigo en Sudamérica. En marzo de 2024 compró el negocio de maíz y sorgo de la alemana KWS en Sudamérica, con operaciones en Argentina, Brasil, Paraguay y Uruguay y unos 700 empleados. También selló una colaboración con la estadounidense Cibus para aplicar edición génica a su soja.
El movimiento más grande llegó a mediados de 2025. GDM anunció la compra de AgReliant Genetics, una semillera de maíz y soja de Estados Unidos y Canadá, y la operación se completó el 2 de septiembre de 2025. Con ella el grupo sumó marcas como AgriGold, LG Seeds y PRIDE Seeds, y se consolidó, según su propio comunicado, como líder mundial en genética de soja y cuarto mayor proveedor de genética de maíz. Para entonces ya contaba con 3.400 empleados.
