Folha de S.Paulo

Investidores trocam o palpite pela análise de dados nos EUA

CLAIRE CAIN MILLER DO "NEW YORK TIMES"

O setor de capital de risco costumava funcionar assim: um amigo liga para o outro, que por sua vez conhece um cara. Isso resulta em uma reunião, na qual bebe-se vinho. Plano de negócios? Claro, faremos um. Mas o mais importante era a sensação que o encontro despertava.

Essa definitivamente não é a maneira pela qual o Google deseja tratar de aportes financeiros naquele que pode ser o próximo Google.

As operações de investimento da empresa querem crescer concentradas não na arte da negociação, mas, sim, em sua ciência. Primeiro dados são reunidos, ponderados e analisados. E só depois o dinheiro começa a rolar.

A Google Ventures, a divisão de capital de risco da companhia, representa uma nova fórmula para o setor. Mas céticos questionam se algoritmos de computador teriam investido nas ideias de Steve Jobs.

Os dados oferecem uma resposta a essas perguntas, ao menos por enquanto.

A empresa, como é regra no setor, não divulga publicamente o resultado gerado por seus aportes.

Mas os sócios da operação contam nos dedos de uma mão o número de investimentos que fracassaram entre os 170 projetos nos quais a empresa apostou, ainda que seja cedo demais para determinar quantos deles se transformarão em grandes sucessos.

Entre os empreendimentos bem avaliados estão a HomeAway, que aluga imóveis para férias, e a Silver Spring Networks (desenvolvedora de software para redes de energia inteligentes). As duas empresas abriram seu capital em transações bem-sucedidas. Outras das empresas iniciantes nas quais a Google Ventures investiu foram vendidas a companhias como Google, Yahoo!, Facebook e Twitter.

Determinar se os sistemas de "big data" (busca e processamento de grandes quantidades de dados) poderão transformar o setor que ajudou a desenvolvê-los é algo que só o tempo decidirá.

VELHO E NOVO

Há quem insista em que velhos fatores intangíveis, como instinto e sorte, continuam decisivos.

"Os profissionais de capital de risco precisam ser analiticamente intuitivos na era da análise moderna de dados", diz Matt McIlwain, diretor executivo do Madrona Venture Group, que investiu em empresas como o site imobiliário Redfin.

"Mas a parte da intuição é, na verdade, o maior fator. E, mesmo assim, um pouco de sorte pode ajudar muito."

A Google Ventures foi a primeira grande empresa do setor a confiar em sistemas de dados.

Depois dela, fundos estabelecidos como o Kleiner Perkins Caufield & Byers, Sequoia Capital e Y Combinator seguiram seu exemplo. Novas empresas como o Ironstone Group e a Palo Alto Venture Science foram criadas para testar a estratégia.

Muitos executivos do setor concordam que algo precisa mudar. No setor de tecnologia, no qual engenheiros acreditam que qualquer problema possa ser resolvidos com algoritmos, a solução parecia óbvia.

"Temos acesso aos maiores conjuntos de dados que se possa imaginar. Nossa estrutura de computação em nuvem é a maior de todos os tempos. Seria tolice sair por aí fazendo investimentos baseado em palpites", diz Bill Maris, sócio-administrador da Google Ventures.

A companhia tem US$ 1,5 bilhão (R$ 3,3 bilhões) investido -uma ninharia diante das somas mais amplas movimentadas pelo Google, que faturou US$ 50 bilhões (R$ 112 bilhões) no ano passado.

A companhia tem sete funcionários que trabalham com coleta e análise de dados sobre empresas iniciantes e seus fundadores.

Até mesmo pessoas que não concluíram seus estudos universitários e nunca criaram uma empresa têm um histórico que pode ser rastreado, disse Maris.

O Google se recusa a revelar sua receita secreta -os algoritmos que emprega para ponderar os dados. Mas aprendeu algumas lições.

DECIFRA-ME

Eis uma charada proposta por Graham Spencer, um dos sócios da Google Ventures e encarregado de seu trabalho de análise de dados: é melhor investir em um empreendedor que criou uma empresa em um ano de retornos medíocres e se deu bem ou em alguém que começou em um ano de bons retornos e apresentou resultados medíocres?

A maioria das pessoas optaria pela primeira resposta. Mas resultados de estudos acadêmicos mostram que a segunda resposta seria correta, porque indica que o fundador têm mais noção do "timing" do mercado, conta Spencer.

Algumas das lições parecem óbvias. Um empresário que já criou uma companhia de sucesso têm mais chance de repetir o êxito e empresas iniciantes que têm sede em polos de tecnologia como a baía de San Francisco têm maior chance de decolar.

Mas a chave, disse Spencer, é ser capaz de compreender quais são os elementos mais importantes, em oposição a regras inflexíveis.

Os algoritmos do Google demonstraram que, embora a localização faça diferença, por exemplo, o sucesso no passado é muito mais importante.

No entanto, investir apenas em empreendedores experientes teria significado ignorar Mark Zuckerberg (Facebook), bem como Larry Page e Sergey Brin (fundadores do próprio Google).

"Desconfio de um fator isolado para determinar o sucesso de um empreendimento", diz Spencer. "Não gosto de respostas simples e padronizadas."

A gigante das buscas diz que intuição e química ainda têm papéis cruciais no processo e podem até ter valor maior que o dos dados.

FATORES DE ANÁLISE

"Jamais investiríamos em uma empresa cujo fundador fosse um sujeito tosco, mesmo que todas as informações apontassem para um bom aporte", diz Maris.

"E investiríamos em um fundador no qual realmente acreditamos, mesmo que os dados apontassem que isso seria um erro. Mas pensaríamos com cautela a respeito."

Outros fundos adotam táticas diferentes. Para alguns, como o Kleiner e o Sequoia, o uso de dados nas decisões significa simplesmente rastrear quantas vezes uma start-up é mencionada no Twitter e em que posição ela está no ranking de venda da App Store, da Apple.

Já outras dependeriam quase exclusivamente dos algoritmos. Essa é a estratégia da Ironstone.

Os sistemas da empresa produziram conclusões que parecem estranhas para os profissionais tradicionais.

Eles mostram, por exemplo, que a composição da equipe criadora de uma empresa só tem 12% de valor preditivo quanto ao desempenho futuro da companhia, ainda que os investidores deem grande valor a esse dado.

Thomas Thurston, sócio da Ironstone, entende os motivos das queixas.

"Algumas pessoas temem um mundo em que os algoritmos sejam capazes disso", conta.

"Os empreendedores se preocupam com a possibilidade de que seu lampejo de gênio passe despercebido, enquanto os executivos de investimento temem que isso os desvalorize."