Reconstruindo a SeedMatrix, empresa que cofundei em 2008

Quase tudo que escrevo aqui é novo: apps que comecei este ano, ferramentas que não existiam uma década atrás. Este texto é diferente. Voltei para dentro de uma empresa que ajudei a fundar em 2008.

Ela se chama SeedMatrix, e estou reconstruindo o motor dela agora pela Senternet. Voltar a um produto de dezoito anos me ensinou mais sobre o que vale a pena construir do que qualquer projeto começado do zero.

O problema que não ia embora

A SeedMatrix existe para responder a uma pergunta enganosamente simples que um agricultor faz todo ano: essa variedade vai render de verdade na minha lavoura? Uma marca de sementes pode dizer que sua variedade rende bem. Provar isso no município daquele produtor, naquele solo, sob aquela irrigação, contra a variedade que ele plantou na safra passada, é um problema completamente diferente.

Os dados que resolveriam isso existem, mas estão espalhados por dezenas de redes independentes de ensaios, cada uma com seu formato e seu canto do país. A SeedMatrix junta esses dados oficiais de ensaios de variedades com os resultados de talhões da própria empresa e permite que uma equipe de vendas filtre até as condições da lavoura à frente deles.

Quando olho no que isso se transformou, os números dizem algo sobre o quanto o problema é real: mais de 1,8 milhão de pontos de dados de ensaios, doze culturas, quarenta estados e províncias. Não é um problema que eu inventei. Ele estava aqui antes de mim e vai me sobreviver, porque um produtor faz essa aposta uma vez por safra, com um ano inteiro em jogo.

Por que voltei

Eu poderia ter deixado a SeedMatrix no passado e apontado só para as coisas mais novas. Muitos fundadores tratam o trabalho antigo assim, como um capítulo encerrado. Já não vejo dessa forma.

Um problema que segue sem solução dezoito anos depois não é um problema velho. É um problema durável. Os apps de consumo que faço hoje, como o StockCar, resolvem incômodos reais, mas tanto o incômodo quanto a solução podem mudar rápido. A agricultura anda num relógio mais lento e mais fundo. A pergunta sobre qual semente plantar e onde vem sendo feita toda primavera desde que existem fazendas, e vai continuar sendo feita.

Então voltar não foi nostalgia. Foi reconhecer que alguns problemas merecem uma segunda passada justamente porque nunca venceram. A primeira versão provou que o problema era real. A reconstrução é a chance de resolvê-lo do jeito que eu resolveria se começasse hoje.

O que dezoito anos mudam numa reconstrução

O problema é o mesmo. Quase tudo em volta não é. Quando a SeedMatrix começou, construir uma plataforma capaz de ingerir dados de ensaios espalhados, normalizá-los e transformá-los em comparações diretas exigia um time e uma pista longa.

Fazer essa reconstrução agora, com a IA acelerando as partes que antes comiam meses, é outro exercício. Uma pessoa sozinha consegue atravessar o trabalho estrutural e chato num ritmo que antes exigia várias. O motor que transforma 1,8 milhão de dados brutos numa comparação em que um produtor confia é exatamente o tipo de maquinário sem glamour e de alta alavancagem que o desenvolvimento assistido por IA realmente ajuda uma pessoa a carregar.

Essa é a história silenciosa desta reconstrução. A ambição não mudou. O tamanho do time necessário para alcançá-la, sim. Voltar a um trabalho antigo é um dos jeitos mais claros que encontrei de sentir o quanto as ferramentas se moveram, porque estou medindo a versão nova contra uma linha de base que eu vivi.

Reconstruir não é recomeçar

Voltando a algo tão antigo, existe a tentação de jogar tudo fora e partir de uma página em branco. Aprendi a resistir. A parte valiosa da SeedMatrix nunca foi o código. Foi a compreensão do problema, conquistada pelo caminho lento.

Saber, por exemplo, que:

• cada dado precisa poder ser rastreado até um ensaio independente com nome e data, ou um produtor cético não vai acreditar
• a mesma variedade pode parecer ótima num município e mediana no vizinho, então filtrar por região, solo, irrigação e ciclo não é uma funcionalidade, é o ponto todo
• um representante precisa da resposta rápido o bastante para ter a conversa dentro da cabine da picape, não de volta na mesa
• semente é uma compra de alta confiança, então os dados precisam ser defensáveis, não apenas persuasivos

Nada disso aparece num diff de código. É a parte que levou anos para ser aprendida e não pode ser regenerada. Uma reconstrução bem feita mantém a compreensão duramente conquistada e troca apenas o maquinário debaixo dela. Jogar tudo fora teria significado pagar a mesma matrícula duas vezes.

O fio condutor que eu não esperava

Faço ferramentas de consumo que rodam na sua própria máquina sem conta, e também trabalho numa plataforma agtech B2B que agrega dados em escala. Na superfície, não poderiam ser mais diferentes. Sob a superfície, elas rimam.

As duas são sobre confiança. O Comoji conquista a dele nunca deixando o que você digita sair do seu Mac. A SeedMatrix conquista a dela tornando cada número rastreável até uma fonte independente que um produtor pode conferir. Nos dois casos, o produto só funciona se a pessoa do outro lado acreditar, e a crença se constrói do mesmo jeito em toda parte: sendo honesto sobre de onde vêm os dados e o que acontece com eles.

Não planejei que uma plataforma de dados agrícolas e um autocompletar de emoji ensinassem a mesma lição. Mas voltar à SeedMatrix trouxe isso à tona. O domínio muda. O motivo pelo qual as pessoas deixam seu software entrar no dia delas, não.

O que levo dessa viagem de ida e volta

Voltar a uma empresa que cofundei em 2008 remodelou como julgo uma ideia nova. Algumas perguntas que agora faço antes de começar qualquer coisa:

1. Esse problema é durável, ou some no instante em que a moda muda?
2. Se eu olhasse para isso de novo daqui a dezoito anos, ainda valeria a pena resolver?
3. Que compreensão, e não que código, é o ativo real aqui?
4. Uma pessoa só, com a alavancagem de hoje, conseguiria carregar o que antes exigia um time?

A SeedMatrix responde sim a todas, e é por isso que a reconstrução vale meu tempo. O problema durou, a compreensão se acumulou e as ferramentas finalmente alcançaram a ambição. Às vezes, a coisa mais voltada para o futuro que você pode fazer é voltar atrás e terminar algo do jeito que ele merecia ter sido construído desde o começo.