Nem a GE resiste aos encantos do Vale do Silício

O primeiro laboratório de pesquisas da General Electric (GE) ficava em um celeiro no norte do Estado de Nova York; o mais novo está sendo construído no Vale do Silício. Em um sinal claro de como o ponto de inovação nos Estados Unidos mudou da Costa Leste para a Costa Oeste, a GE está investindo US$ 1 bilhão em uma unidade em San Ramon, na Califórnia, onde vão trabalhar até 400 pessoas.

 Novos contratados para o Global Software Center, cujas operações têm início previsto em junho, estão vindo da Oracle, SAP e Symantec. Bill Ruh, o vice-presidente que está cuidando da empreitada, foi tirado da Cisco Systems no ano passado. O veterano da indústria tecnológica diz que convencer desenvolvedores de softwares a abrir mão de companhias iniciantes promissoras para trabalhar em uma gigante industrial não é tão difícil quanto pode parecer. "Eles querem estar na próxima grande sensação", diz.

 A "grande sensação" a que Ruh está se referindo chama-se "big data", o mercado de sistemas de tecnologia da informação, em crescimento acelerado, que pode examinar volumes enormes de dados para ajudar empresas a tomar decisões melhores. Assim como as informações sobre os milhões de usuários do Facebook são valorizadas pelos anunciantes, os detalhes que as companhias acumulam com suas operações podem ser usados para reduzir custos e melhorar os lucros.

 A Norfolk Southern, que compra locomotivas a diesel da GE, usa softwares personalizados para monitorar o tráfego ferroviário, reduzindo os congestionamentos e permitindo aos trens rodar a velocidades mais altas. A quarta maior companhia ferroviária dos Estados Unidos estima que permitir às composições rodar 1,5 km/h mais rápido é uma medida que resultará em uma economia de mais de US$ 200 milhões.

 O potencial para essas tecnologias é tão grande que é impossível ter uma estimativa do valor do mercado, segundo Michael Chui, um sócio sênior da McKinsey. "Ele é grande demais", afirma. Isso não significa que há espaço para todos, segundo Ping Li, da Accel Partners, uma empresa de capital de risco que investe em companhias iniciantes de "big -data". "Se você não estiver fazendo certo agora, é difícil ver como conseguirá manter o ritmo de inovação", diz.

 A receita anual da GE com softwares já é de cerca de US$ 3 bilhões, a caminho para alcançar os US$ 5 bilhões nos próximos dois anos, segundo disse o executivo-chefe do grupo, Jeffrey Immelt, a investidores em dezembro. Ruh diz querer casar o "big data" com alguns dos maiores negócios da GE. Ele vê uma oportunidade para ajudar as companhias aéreas que compram turbinas de aviões da GE a monitorar o desempenho dessas turbinas e antecipar necessidades de manutenção, reduzindo os caros cancelamentos de voos.

 A tecnologia também poderá ajudar companhias que fazem leasing de veículos comerciais com a GE Capital a melhorar as rotas de entrega e fornecer alertas antecipados de que um caminhão, por exemplo, precisará ir para a oficina para reparos. "Se eu posso ver que algo começa a se deteriorar e conseguir resolver antecipadamente o problema, isso representa uma mudança fundamental", diz Ruh. "No fim, o que todo mundo quer é previsibilidade."

 No que diz respeito ao "big data", a GE está tentando alcançar a IBM. A maior companhia de serviços de computador do mundo está trabalhando com empresas de energia para ampliar o tempo de vida de campos de exploração de petróleo e gás, melhorando a recuperação de petróleo através de softwares analíticos. A IBM também está trabalhando com a Vestas Wind Systems para encontrar locações melhores para parques eólicos. Novos concorrentes também estão surgindo. A Splunk, uma companhia iniciante de San Francisco que acaba de abrir o capital, diz que sua carteira de clientes chegava a 3,7 mil no fim de janeiro.

 A GE está contando com sua experiência na fabricação de equipamentos industriais - de turbinas elétricas a locomotivas - para conseguir uma vantagem sobre os concorrentes voltados exclusivamente ao fornecimento de sistemas de dados, diz Ruh. "Se você não tem um conhecimento profundo na maneira como a energia é distribuída ou gerada, se você não entende como uma usina geradora de energia funciona, você não conseguirá construir um modelo analítico de verdade e fazer muita coisa com ele", afirma. "Temos um conhecimento profundo em várias áreas bastante específicas. E é aí que estamos concentrados."  Por Tim Catts | Bloomberg Businessweek Tradução de Mário Zamarian

Fonte: Valor Econômico 22/05/2012

22 maio 2012