- Gartner hat ein Modell betrieben, bei dem neue Begriffe unter dem Label der „Zukunft“ erfunden und vermarktet werden, sodass Unternehmen dafür zahlen, im Magic Quadrant zu erscheinen
- Das 2022 massiv propagierte Konzept der Composable Architecture verschwindet 2024 bereits von den Websites großer Unternehmen; das Scheitern jüngster Kategorievorschläge beschleunigt sich
- Neue Begriffe wie Composite AI finden selbst in der zentralen AI-Branche kaum Beachtung; damit zeigen sich die Grenzen eines Modells, das ohne belastbare Daten Autorität beansprucht
- In der AI-Branche entstehen mit Diensten wie Artificial Analysis neue Quellen des Vertrauens, bei denen Analysten mit Engineering-Hintergrund Analysen auf Basis von Echtzeitdaten liefern
- Gartner, dessen Einfluss früher auf der Macht der C-Level-Führung beruhte, verliert nun das Vertrauen und wird von jüngeren CEOs und CTOs gemieden, die „ihre Informationen über X, Reddit, Podcasts und Newsletter beziehen“
Gartners Geschäftsmodell und die Struktur des „Grift“
- Das Grundmodell von Gartner besteht darin, neue Technologiebegriffe als „Zukunft“ zu definieren und massiv zu vermarkten, um Unternehmen dazu zu bewegen, im Magic Quadrant gelistet zu werden
- Es funktioniert nur, wenn Entscheidungsträger großer Unternehmen wie CTOs diesem Quadranten vertrauen
- Als vor fünf Jahren die Analyse erschien, „Composable“ sei die Zukunft, übernahmen zahlreiche B2B-SaaS-/IaaS-Startups den Begriff vollständig
- Wenn ein Wettbewerber „Composable“ betont, entsteht Druck auf andere Unternehmen, nachzuziehen; so bildet sich ein selbstverstärkender Adoptionszyklus
- Vergleichbar mit dem Beispiel von Müsli mit dem Aufdruck „asbestfrei“: Auch wenn alle dieses Merkmal haben, wirkt es verdächtig, wenn es nicht draufsteht
- 2024 entfernten jedoch große Unternehmen wie Netlify und Contentful den Begriff wieder von ihren Websites
Schnelle Übernahme und schnelles Fallenlassen — „Accelerating Misses“
- Die Schaffung von Kategorien kann für die Abstimmung innerhalb einer Branche nützlich sein, aber wenn Gartner-Kategorien nach nur zwei Jahren wieder aufgegeben werden, ist das ein klares Signal des Scheiterns
- Auch die jüngst von Databricks und Berkeley vorgeschlagenen „Compound AI Systems“ zeigen das Muster kurzer Übernahme und schneller Aufgabe
- Gartner nannte dies Composite AI, doch in der zentralen AI-Branche nimmt das kaum jemand wahr
- Heute gibt es Echtzeitkennzahlen wie Aufrufe und Abonnentenzahlen, sodass Ideen nach ihrem eigenen Wert beurteilt werden müssen
Gartners Grenzen im Bereich AI
- Als Gartner erstmals über AI Engineering sprach, hatte das Unternehmen bereits ein Jahr wesentlicher Entwicklungen verpasst; obwohl es auf den Höhepunkt des Hype Cycle gesetzt wurde, bestand eine deutliche Diskrepanz zur tatsächlichen Marktdynamik
- Frühere Stärke von Gartner: Unterstützung von C-Level-Entscheidungen in einer Zeit knapper Informationen
- Heutige Schwächen von Gartner:
- Analysten haben zu wenig Engineering-Erfahrung
- zu langsame Reaktion auf aktuelle Trends
- subjektive und von Bezahlmodellen abhängige Bewertungsmethoden
- Im AI-Bereich ist Gartner inzwischen nicht mehr die am meisten vertraute Autorität; Artificial Analysis steigt als neue Alternative auf
- Analysten mit Engineering-Hintergrund liefern Auswertungen auf Basis von Echtzeitdaten und Testergebnissen
- Beispiel: Als das DeepSeek-Modell erschien, schwieg Gartner, während Artificial Analysis sofort Leistungs- und Kostenanalysen sowie Diagramme veröffentlichte
Wandel der Vertrauensbasis und Kanäle des Informationskonsums
- Früher war es bei konservativen C-Level-Führungskräften üblich, Gartner-Berichte zu kaufen und Golf zu spielen
- Heute beziehen CEOs und CTOs der Millennial-Generation ihre Informationen über X, Reddit(/r/LocalLlama), den All In Podcast, den Semianalysis-Newsletter sowie verschiedene YouTube-Kanäle und Podcasts
- Die Gartner-Website ist noch immer voll von inhaltsarmen Selbstzitaten im Stil von „Gartner Says“ und entfernt sich zunehmend vom Markt
Gartners Geschichte und die aktuelle Krise
- Gideon Gartner gründete das Unternehmen 1979; in einer Zeit knapper Informationen spielte es eine wichtige Rolle bei C-Level-Entscheidungen
- Prägende Produkte: 1994 der Magic Quadrant, 1995 der Hype Cycle
- Nach 30 Jahren stoßen subjektive Frameworks mit „Pay-to-Play“-Charakter sichtbar an ihre Grenzen
- Die nächste Generation von Führungskräften vertraut Gartner nicht mehr, und die Ära, in der „Vertrauen produziert und verkauft“ wurde, geht zu Ende
Hinweis: Gartners Magic Quadrant
Gartners Magic Quadrant ist ein jährlich veröffentlichter Marktforschungsbericht zur Bewertung und Analyse von IT-Märkten und Technologieprodukten
- Bewertungsmethode: Die Bewertung erfolgt anhand von zwei Achsen
- Ability to Execute: Stabilität von Produkten und Dienstleistungen, Profitabilität, Kundensupport, operative Fähigkeiten usw.
- Completeness of Vision: Marktverständnis, Innovationskraft, Strategie, Roadmap usw.
- 4 Quadranten
- Leaders: Unternehmen mit starker Vision und hoher Umsetzungskraft, die den Markt anführen
- Challengers: Unternehmen mit hoher Umsetzungskraft, aber vergleichsweise schwächerer Vision oder Innovationskraft
- Visionaries: Innovative Unternehmen, deren Umsetzungskraft noch nicht ausreichend belegt ist
- Niche Players: Unternehmen mit Stärken in bestimmten Nischenmärkten, aber begrenztem Einfluss auf den Gesamtmarkt
- Verwendungszweck Der Bericht dient Unternehmen als Referenz bei der Auswahl von IT-Produkten und -Dienstleistungen; Anbieter nutzen die Aufnahme oder eine hohe Platzierung im Bericht als Marketingargument
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