"Fuji Electric, which makes 80 per cent of Japan's vending machines, has created a cooling system for data centres that it claims can cut energy consumption by 85 per cent, using a technology originally designed to chill sodas, teas and coffees....Cooling servers account for 30 to 40 per cent of data centres' energy consumption, presenting a big opportunity for Japanese companies specialising in air conditioning and refrigeration.Fuji Electric's technology was born out of efforts to make vending machines more energy efficient after they became a symbol of waste following the Fukushima nuclear meltdown in 2011."
Mais uma vez o Japão a dar uma lição. Recordo a Toto em "Sanitas, bidés e IA".
A Fuji Electric e a Toto contam, no essencial, a mesma história: empresas conhecidas por produtos banais descobriram que o seu verdadeiro activo não era o produto, mas o conhecimento acumulado para o fabricar.
A Fuji Electric é conhecida como fabricante de máquinas de venda automática, mas o activo transferível era o know-how em refrigeração eficiente. Uma tecnologia desenvolvida para arrefecer bebidas, demasiado cara para ser incorporada nessas máquinas, encontrou nos centros de dados um problema de dimensão e valor muito superiores. A solução não mudou apenas de cliente; mudou de economia.
Nos dois casos, a inteligência artificial aparece no fim da história, não no princípio. Nenhuma das empresas começou por decidir "entrar na IA". A Toto já dominava cerâmicas avançadas; a Fuji Electric já dominava a refrigeração. A expansão da IA tornou subitamente mais valiosas competências industriais construídas ao longo de décadas.
Isto faz-me lembrar um trecho simplista no artigo "Speeches, slogans and strategies won't deliver reindustrialisation" publicado no Telegraph de 4 de Outubro:
"former Prime Minister Sir Tony Blair is calling for the rapid embrace of AI."
A frase é simplista porque transforma a inteligência artificial numa espécie de destino a que basta aderir rapidamente. Mas os casos da Toto e da Fuji Electric mostram quase o contrário: nenhuma se tornou relevante para a IA por ter decidido "abraçá-la".
Durante décadas, construíram competências industriais profundas, em cerâmica avançada e refrigeração eficiente, que a expansão da IA passou a valorizar. A IA criou uma nova procura, mas foram o conhecimento dos materiais, a engenharia, a capacidade produtiva e a aprendizagem acumulada que permitiram aproveitar essa oportunidade.
As PME podem aproveitar estes exemplos para fazerem um exame de consciência. Para além dos produtos que vendem, o que sabem fazer particularmente bem? Que conhecimento acumularam sobre materiais, precisão, temperatura, resistência, fiabilidade ou controlo de processos? E quanto desse conhecimento estão a valorizar apenas dentro das fronteiras do sector onde sempre trabalharam?
O passo seguinte seria olhar para fora dessas fronteiras. Em que outros sectores existem problemas que esse know-how poderia ajudar a resolver? Onde estão esses problemas mais críticos, mais caros ou mais difíceis de resolver? Onde poderia uma competência que hoje usam para disputar encomendas pela margem mais pequena tornar-se uma capacidade rara, pela qual um cliente estivesse disposto a pagar mais?
Mudar de sector exige conhecer novas aplicações, demonstrar capacidade e conquistar a confiança de outros clientes. Subir na escala de valor exige encontrar uma relação mais favorável entre aquilo que sabem fazer e o valor que isso tem para alguém. Talvez valha a pena começar por rever os trabalhos mais difíceis que conseguem realizar e perguntar: que competência tornou isso possível, e quem mais poderia precisar dela?
Trecho inicial publicado no FT de 5 de Outubro em "Fuji Electric shifts focus to cooling Al centres".
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