A Cromai nasceu de um encontro de ideias e propósitos entre Guilherme, PhD em inteligência artificial, e a CAOS Focado, venture builder com foco em inovação tecnológica e ciência, que buscavam uma ideia de como juntar seus conhecimentos e como isso poderia ser aplicado na prática.
Guilherme, formado em Engenharia Mecatrônica pela Poli-USP, desenvolveu grande interesse pela área de inovação e inteligência artificial durante o período em que fez mestrado na Alemanha. Retornando ao Brasil, abraça a chance de fazer um doutorado na área de IA, e é durante este período que encontra Marcos Fogagnoli, um agrônomo amigo de seus pais que demonstrou curiosidade em associar a visão computacional e a inteligência artificial à agricultura. Após um projeto piloto que obteve sucesso, Guilherme seguiu para a Universidade de Yokohama no Japão para finalizar seus estudos em IA, porém logo que retornou ao Brasil foi abordado pela CAOS Focado, conexão que existia graças à Poli, onde Diogo Dutra, sócio da CF também estudou. Guilherme, que já há alguns anos sabia que queria seguir carreira no ramo de startups, viu na CAOS Focado um embasamento para negócios que lhe transmitiu confiança, e foi assim que surgiu a aliança.
Com todo esse conhecimento e potencial reunido ainda faltava algo: o setor em que esses seriam aplicados. Durante a fase chamada Gênesis da metodologia CAOS Focado, foram realizados diversos workshops de ideação para criação de novos conceitos que seriam testados com clientes reais. Então, em meio a essa busca por oportunidades de negócio, Guilherme retorna a ideia que anos atrás havia tido com Marcos Fogagnoli, e decide chamá-lo para desenvolverem o projeto. Assim, abre-se uma porta de entrada para o agronegócio, ao perceberem que inteligência artificial e visão computacional tinham muito para crescer ali. Apesar de outros clientes em áreas completamente diferentes como fitness/esportes terem demonstrado disposição de compra de solução utilizando Inteligência Artificial durante o processo de Gênesis, a escolha foi óbvia.
Ao associar todo conhecimento técnico de tecnologia e inovação do CAOS ao conhecimento de IA, e familiaridade com o setor agro e a experiência com agronegócio e a rede de contatos de Fogagnoli, surge, em 2017, uma startup com potencial enorme para crescer num setor que, apesar de muito consolidado, ainda tem muito espaço para crescimento de tecnologia. Somado ao time, foi trazido como investidor anjo o Roberto Betancourt, experiente empresário que realizou a venda bem sucedida da empresa Btech, na área de nutrição animal, para a Pancosma em 2016 e que hoje ocupa a cadeira de Diretor de Agronegócio na FIESP.
A Cromai hoje tem 55 colaboradores, diversos contratos com grandes produtores agrícolas, e já recebeu diversos reconhecimentos:
Selecionada pela Startup Insights como uma das 5 startups mais promissoras no mundo em Visão Computacional para Agricultura;
Uma das 100 startups brasileiras para ficar de olho em 2019;
Uma das 5 startups selecionadas para fazer um pitch na Brazil Conference em Boston, EUA, evento organizado por MIT, Harvard, entre outros..
Aprovada para fazer parte do Pulse Hub, hub de inovação no agro, comandada pela Raízen.
Selecionada no programa Agroexponencial promovido pela SLC Agrícola.
Selecionada e acelerada pela Quintessa tendo em visto seu potencial de impacto em sustentabilidade no agro.
Uma das finalistas do Santander X Environmental Challenge, uma chamada global de empreendedores com soluções inovadoras visando a construção de um futuro mais sustentável.
Além disso, fez parceria com a Embrapa para publicar artigos científicos internacionais, além de ter sido selecionada para receber uma mentoria do Google Israel em 2018.
Foto Equipe Cromai
A tese Cromai
O processo de validação da tese é iniciado pela análise de algumas verticais de negócios, sendo o agronegócio uma delas. A pré validação foi efetuada por meio de “vendas ácidas”, conversas com pessoas da área, tamanho do mercado, análise de mercado e a aplicabilidade para uma tecnologia com inteligência artificial. Meio a isso, o agronegócio foi escolhido em termos de vertical de negócio. Ao escolher o nicho de mercado, foram feitas apresentações com proposta de valor, e foram abertas redes de contatos relacionados ao agronegócio. Essa rede de contato possui fins comerciais e exploratórios, analisando as possibilidades dentro do nicho escolhido. Assim, foram feitas propostas e apresentações para testar se a venda ácida funcionava. Esse processo ocorreu durante alguns meses, até que foi feita a primeira venda, muito importante para a validação da tese, visto que ao pagar por algo que ainda não está pronto o cliente demonstra a validação da dor que este produto se propõe a resolver. Esta primeira venda foi relacionada com o mercado de café, seguida por propostas de desenvolvimento para cana de açúcar e soja.
Venda ácida para o Caos Focado: a arte de vender uma proposta de valor futura que sabemos ser capazes de produzir, antes que ela exista
Na sequência, começa um processo de descoberta, baseado em interação e pivotagem na busca incessante do product-market fit de um produto escalável. A partir daí, foram realizados muitos projetos de prestação de serviços em pesquisa e desenvolvimento para vários segmentos diferentes dentro do agronegócio, que permitiram entender as diferentes dificuldades dos mercados e passar por um processo de funil para escolher o mercado alvo.
Para terem uma ideia da complexidade de se criar uma solução de visão computacional e inteligência artificial para o agro, neste período houve o desenvolvimento de hardware de um sensor conectado robusto às intempéries do campo capaz de capturar as imagens com alta precisão e transmitir sem fio para um aplicativo de celular que funciona como um gateway, a construção de uma base de dados de milhões de imagens para a modelagem e treinamento de algoritmos complexos de visão computacional e inteligência artificial baseados em deep learning, o desenvolvimento de plataforma web para interface e visualização dos dados, sem contar os inúmeros subsistemas existentes no meio do caminho para otimizar a performance da solução.
Graças à estratégia de iniciar com projetos de prova de conceito e pesquisa e desenvolvimento com clientes reais, tínhamos um negócio lucrativo e que pôde desenvolver a base de toda esta tecnologia a partir de uma estratégia de bootstrapping.
Metodologia CAOS Focado
Vale notar que uma startup em fase de criação, depende fortemente de dois principais recursos: tempo e capital. A alocação correta e focada desses recursos pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso. Como o CAOS Focado conseguiu a façanha de ir do zero ao exit com um negócio anterior na área de educação – case Nave à Vela – somente com bootstrapping, havia uma premissa inicial de que isso seria possível de replicar para a Cromai.
Após abertura bem sucedida de provas de conceito vendidas como consultorias de P&D, utilizando visão computacional para casos tão diversos quanto detecção de maturação de grãos de café, psilídeos em cultivo de citrus, deficiência nutricional em soja, desenvolvimento geral das plantas e plantas daninhas em cana, nos deparamos com diversas soluções promissoras, mas nenhuma desenvolvida de ponta a ponta com automação suficiente para ser vendida como solução SaaS (software as a service). Como tínhamos que atender os clientes para pagar as contas, corremos o risco de nos tornar um life style business, que somente entregava resultados de forma consultiva para cada cliente.
Mas se existe algo que a CAOS Focado tem como diferencial, é sua incrível capacidade de aprendizado rápido. Ao perceber que o bootstrapping poderia ser uma armadilha para o caso Cromai, realizamos uma rodada pré-seed relâmpago de duas semanas de R$2m, parte do próprio CAOS Focado, ampliando sua participação societária, e parte do investidor anjo Roberto Betancourt, animado com os resultados preliminares promissores dos projetos feitos com clientes do agronegócio. Este investimento pré-seed trouxe o foco necessário para a validação do modelo do negócio e construção de uma solução de ponta a ponta para detecção de plantas daninhas em cana de açúcar, além de dissolver o risco vinculado à criação de uma startup.
No que configura inteligência artificial, essa tecnologia é considerada uma deep tech, sendo difícil de desenvolver. A Cromai, por meio de um time focado no desenvolvimento de inteligência artificial, criou um projeto com alto nível de complexidade, até mesmo para o âmbito acadêmico, mas que ao mesmo tempo fosse intuitivo e de fácil aplicação no campo, tornando a inteligência artificial o core da empresa.
A Cromai usa uma tecnologia de visão computacional, realizando a identificação automática de imagens. O sistema de inteligência artificial da Cromai precisa de uma base de dados com imagens aéreas (capturadas por drones ou sensor Cromai) e um algoritmo que ensina o computador a analisar algum padrão que seja desejado.
No caso de ervas daninhas, a solução da Cromai é a única que consegue entregar um mapa de diagnóstico com alta precisão (90-95% de acurácia) de uma forma totalmente integrada com os processos de manejo agrícola. Ao mesmo tempo, a solução Cromai é capaz de identificar a espécie de cada uma dessas ervas, processo importante que ajuda na escolha dos defensivos agrícolas corretos para pulverização. Ao trazer uma integração direta do sistema Cromai com as máquinas pulverizadoras para agricultura de precisão, promove-se uma economia de 65% no uso de herbicidas. Com essa tecnologia, ao passo que outras empresas entregam dados, a Cromai entrega economia, retorno de investimento e maior produtividade aos agricultores.
O mesmo processo foi utilizado na lavoura de café para identificar o nível de maturação dos grãos. Para cada uma das soluções, a Cromai de maneira precisa e escalável, fornece informação de status específico das lavouras, para que o agricultor possa tomar uma decisão o mais rápido possível, impactando o negócio de maneira positiva.
O futuro, agora
Para os próximos passos, a Cromai visa implementar um plano comercial audacioso para expansão do produto de cana, principalmente, consolidando a entrada desse produto no mercado, mostrando resultado e economia nas usinas e lavouras. Em paralelo, construir desenvolvimentos focando no mercado de café e de soja a fim de ampliar a rede de consumidores, e posteriormente chegando até mesmo ao milho e algodão.
Com indicadores de tração consistentes, entrando em 12 grandes usinas de cana de açúcar em 2020, em 40 usinas em 2021 e tendo desenvolvido uma forte parceria com a Stoller, gigante multinacional do setor de insumos agrícolas, ao longo dos anos foi possível concretizar um aporte de R$5M minoritário do Corporate Venture Capital da companhia, que vem como um combustível para uma etapa de tração consistente, visto que a empresa aproxima a Cromai de consumidores além de dar abertura para uma futura expansão internacional.
O objetivo é dominar o mercado de detecção de plantas daninhas em cana de açúcar até final de 2022 e investir no empacotamento e escalabilidade das novas linhas de produto de detecção de maturação de grãos de café e deficiência nutricional em soja. Para a Stoller, a parceria com a Cromai faz todo o sentido tendo em vista a capacidade da tecnologia de comprovar de forma escalável os resultados positivos de seus insumos agrícolas diferenciados, tanto comparando-se áreas com e sem aplicação do insumo Stoller, quanto comparações históricas ao longo das safras.
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