กลลวงของ Gartner กำลังจะพังทลายในไม่ช้า

• Gartner ดำเนินโครงสร้างที่สร้างและทำการตลาดคำศัพท์ภายใต้ชื่อว่า ‘อนาคต’ และทำให้บริษัทต่าง ๆ ต้องจ่ายเงินเพื่อให้ได้ขึ้นไปอยู่ใน Magic Quadrant
• แนวคิด Composable Architecture ที่เคยถูกผลักดันอย่างหนักในปี 2022 กลับหายไปจากเว็บไซต์ของบริษัทหลัก ๆ ในปี 2024 แสดงให้เห็นว่าความล้มเหลวของข้อเสนอหมวดหมู่ในช่วงหลังยิ่งเร่งตัวขึ้น
• คำใหม่อย่าง Composite AI ก็แทบไม่ได้รับความสนใจจาก อุตสาหกรรม AI หลัก ๆ และกำลังเผยให้เห็นข้อจำกัดของวิธีอ้างอำนาจโดยไม่มีข้อมูลจริงรองรับ
• ในอุตสาหกรรม AI บริการวิเคราะห์อย่าง Artificial Analysis ซึ่งให้การวิเคราะห์บนฐานข้อมูลแบบเรียลไทม์โดยนักวิเคราะห์ที่มาจากสายวิศวกร กำลังก้าวขึ้นมาเป็นแหล่งความน่าเชื่อถือใหม่
• Gartner ซึ่งในอดีตมีอิทธิพลจากฐานอำนาจของผู้บริหารระดับ C-level ปัจจุบันกำลังถูก CEO และ CTO รุ่นใหม่ที่ “รับข้อมูลจาก X, Reddit, พอดแคสต์, นิวส์เลตเตอร์ ฯลฯ” เมินห่าง และกำลังสูญเสียความน่าเชื่อถือ

---

โมเดลธุรกิจของ Gartner และโครงสร้างแบบ ‘Grift’

• โมเดลพื้นฐานของ Gartner คือการนิยามคำศัพท์เทคโนโลยีใหม่ว่าเป็น ‘อนาคต’ แล้วทำการตลาดอย่างหนัก เพื่อชักจูงให้บริษัทต่าง ๆ พยายามมีชื่ออยู่ใน Magic Quadrant
  • โมเดลนี้จะทำงานได้ก็ต่อเมื่อผู้มีอำนาจตัดสินใจในองค์กรขนาดใหญ่ เช่น CTO เชื่อถือควอดแรนต์นี้
  • เมื่อ 5 ปีก่อนมีบทวิเคราะห์ว่า ‘Composable’ คืออนาคต สตาร์ทอัพ B2B SaaS/IaaS จำนวนมากจึงนำคำนี้ไปใช้เป็นแกนหลักทันที
• เมื่อคู่แข่งชูคำว่า ‘Composable’ บริษัทอื่นก็เกิดแรงกดดันว่าต้องทำตาม ส่งผลให้เกิด วงจรการยอมรับที่เสริมแรงตัวเอง
  • คล้ายอุปมาเรื่องซีเรียล “ปลอดแร่ใยหิน” ที่แม้ทุกเจ้าจะมีคุณสมบัตินี้อยู่แล้ว แต่ถ้าไม่ระบุไว้ก็จะถูกตั้งข้อสงสัย
• แต่ในปี 2024 บริษัทหลักอย่าง Netlify, Contentful และรายอื่น ๆ กลับลบคำนี้ออกจากเว็บไซต์

การยอมรับอย่างรวดเร็วและการทิ้งอย่างรวดเร็ว — ‘Accelerating Misses’

• การสร้างหมวดหมู่อาจเป็นประโยชน์ต่อการประสานงานของอุตสาหกรรม แต่การที่หมวดหมู่ของ Gartner ถูกทิ้งภายใน 2 ปีถือเป็นสัญญาณความล้มเหลวที่รุนแรง
• เมื่อไม่นานมานี้ ‘Compound AI Systems’ ที่ Databricks และ Berkeley เสนอ ก็แสดงรูปแบบเดียวกัน คือถูกยอมรับช่วงสั้น ๆ แล้วก็ถูกละทิ้ง
  • Gartner ตั้งชื่อสิ่งนี้ว่า ‘Composite AI’ แต่ในอุตสาหกรรม AI หลักแทบไม่มีใครรับรู้
• ในปัจจุบันมีตัวชี้วัดแบบเรียลไทม์ เช่น จำนวนการเข้าชมและจำนวนผู้ติดตาม ดังนั้นไอเดียต่าง ๆ จึงต้องถูกประเมินจากคุณค่าของมันเอง

ข้อจำกัดของ Gartner ในประเด็น AI

• ตอนที่ Gartner เริ่มพูดถึง AI Engineering นั้น ก็พลาดความก้าวหน้าสำคัญไปแล้ว 1 ปี และแม้จะยกเรื่องนี้ขึ้นไปอยู่บนจุดสูงสุดของ Hype Cycle แต่ก็ยังห่างจากทิศทางตลาดจริง
• จุดแข็งในอดีตของ Gartner: ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจของผู้บริหารระดับ C-level ในยุคที่ข้อมูลหายาก
• จุดอ่อนของ Gartner ในปัจจุบัน:
  • นักวิเคราะห์ขาดประสบการณ์ด้านวิศวกรรม
  • ความเร็วในการตามเทรนด์ล่าสุดลดลง
  • วิธีประเมินมีความ主觀และพึ่งพารูปแบบจ่ายเงินเพื่อเข้าถึง
• ตอนนี้ผู้มีอำนาจน่าเชื่อถือสูงสุดในวงการ AI ไม่ใช่ Gartner อีกต่อไป และ Artificial Analysis กำลังก้าวขึ้นมาเป็นทางเลือกใหม่
  • นักวิเคราะห์ที่มีพื้นเพจากสายวิศวกรรมให้การวิเคราะห์โดยอิงข้อมูลแบบเรียลไทม์และผลการทดสอบ
  • ตัวอย่างเช่น เมื่อโมเดล DeepSeek เปิดตัว Gartner ยังเงียบอยู่ แต่ Artificial Analysis เผยการวิเคราะห์ด้านประสิทธิภาพ ต้นทุน และกราฟต่าง ๆ ออกมาทันที

การเปลี่ยนแปลงของฐานความน่าเชื่อถือและช่องทางรับข้อมูล

• ในอดีต ผู้บริหาร C-level สายอนุรักษนิยมจะซื้อรายงานของ Gartner และมีวัฒนธรรมการออกรอบตีกอล์ฟ
• ปัจจุบัน CEO และ CTO รุ่นมิลเลนเนียลรับข้อมูลจาก X, Reddit(/r/LocalLlama), All In Podcast, นิวส์เลตเตอร์ Semianalysis รวมถึง YouTube และพอดแคสต์หลากหลายช่อง
• หน้าแรกของ Gartner ยังเต็มไปด้วยคอนเทนต์อ้างอิงตัวเองแบบ ‘Gartner Says’ ที่แทบไม่มีความหมาย และยิ่งห่างไกลจากตลาดมากขึ้นเรื่อย ๆ

ประวัติของ Gartner และวิกฤตปัจจุบัน

• Gideon Gartner ก่อตั้งบริษัทในปี 1979 และเคยมีบทบาทสำคัญต่อการตัดสินใจของผู้บริหารระดับ C-level ในยุคที่ข้อมูลหายาก
• ผลงานเด่น: Magic Quadrant ในปี 1994 และ Hype Cycle ในปี 1995
• เวลาผ่านมากว่า 30 ปี กรอบการประเมินที่เป็นอัตวิสัยและมีลักษณะ ‘pay-to-play’ เหล่านี้กำลังเผยข้อจำกัดชัดเจนขึ้น
• ผู้นำรุ่นถัดไปไม่เชื่อถือ Gartner แล้ว และยุคที่ “ผลิตความน่าเชื่อถือแล้วนำมาขาย” กำลังเดินทางมาถึงจุดจบ

---

อ้างอิง: Magic Quadrant ของ Gartner

Magic Quadrant ของ Gartner คือรายงานวิจัยตลาดที่เผยแพร่ทุกปี เพื่อประเมินและวิเคราะห์ตลาด IT และผลิตภัณฑ์เทคโนโลยี

• วิธีประเมิน : ประเมินโดยอิงจาก 2 แกน
  • Ability to Execute: เสถียรภาพของผลิตภัณฑ์·บริการ ความสามารถในการทำกำไร การสนับสนุนลูกค้า ความสามารถด้านการดำเนินงาน เป็นต้น
  • Completeness of Vision: ความเข้าใจตลาด นวัตกรรม กลยุทธ์ โรดแมป เป็นต้น
• 4 พื้นที่
  • Leaders: บริษัทที่มีทั้งวิสัยทัศน์และความสามารถในการดำเนินการโดดเด่น และเป็นผู้นำตลาด
  • Challengers: บริษัทที่มีความสามารถในการดำเนินการสูง แต่ค่อนข้างขาดด้านวิสัยทัศน์หรือนวัตกรรม
  • Visionaries: มีนวัตกรรม แต่ความสามารถในการดำเนินการยังไม่ได้รับการพิสูจน์เต็มที่
  • Niche Players: มีจุดแข็งในตลาดเฉพาะทาง แต่มีอิทธิพลต่อภาพรวมตลาดอย่างจำกัด
• วัตถุประสงค์ในการใช้งาน ใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงเมื่อองค์กรเลือกผลิตภัณฑ์·บริการด้าน IT และฝั่งผู้ขายก็นำการถูกบรรจุอยู่ในรายงานหรือการได้อันดับสูงไปใช้เป็นจุดขายทางการตลาด

[GN⁺]

ความเห็นจาก Hacker News

• โมเดลธุรกิจพื้นฐานของ Gartner คือการสร้างคำว่า อนาคต ขึ้นมา ติดการตลาดอย่างหนัก แล้วเก็บเงินจากคนที่อยากมีชื่อติดใน Magic Quadrant
  • เท่าที่ฉันรู้ พวกเขายังมีบริการแบบเสียเงินที่ถึงขั้นสร้าง เซกเมนต์ ให้พอดีกับสินค้าบางตัวโดยเฉพาะด้วย
  • ฉันไม่รู้เกณฑ์การคัดเลือก Magic Quadrant แต่พอเห็น Vercel โฆษณาว่าตัวเองถูกจัดเป็น Visionary ใน 2025 Gartner® Magic Quadrant™ ก็อดขำไม่ได้ ดูจากอินโฟกราฟิกแล้ว Visionary สามารถได้ตำแหน่งนี้แม้จะทำได้แย่กว่า ‘Leader’ ในด้านความสามารถในการดำเนินการ
  • การสร้างหมวดหมู่ใหม่เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับสตาร์ทอัพในการอธิบายความแตกต่างและเข้าสู่ตลาด หมวดหมู่ที่สร้างขึ้นเองนั้นลูกค้าเป้าหมายจะหาไม่เจอ จึงต้องมีที่อย่าง Gartner มาช่วยทำให้มันเป็นทางการ แนวคิดนี้คล้ายกับที่ Karpathy สร้างคำว่า ‘vibe coding’ ขึ้นมา
  • ผู้บริหารบริษัทเราก็กำลังกดดันนักพัฒนาอย่างหนักให้เอา AI มาใช้ เพื่อจะได้เข้าไปอยู่ใน Magic Quadrant
  • ถึงขั้นเล่นมุกได้ว่า “OpenAI คือผู้นำสูงสุดในบรรดาบริษัท AI ที่ CEO ชื่อ Sam”
• ราคาหุ้น Gartner อยู่ที่ $529.29 เมื่อ 2025-02-07 แต่เมื่อวานปิดที่ $238.37 เลยสงสัยว่านี่เป็นการยื่น ประกาศชัยชนะ ประเภทหนึ่งหรือเปล่า
  • (ผู้เขียน) ฉันไม่ได้เป็นคนโพสต์เอง ขอบคุณ @mooreds ที่คอยหยิบมาลงให้เสมอ
  • รู้สึกว่าน่าจะสายไปแล้วไหมถ้าจะเปิดชอร์ตตอนนี้
• ต่อให้ไม่นับ Magic Quadrant หรือการพยากรณ์การเติบโตของตลาด หน่วยงานวิเคราะห์อย่าง Gartner ก็ยังทำวิจัยที่มีประโยชน์จากแบบสำรวจอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ ว่าบริษัทต่าง ๆ มองและวางแผนรับเทคโนโลยีใหม่อย่างไร โดยเฉพาะงานสำรวจภายในรายไตรมาสและรายปีของพวกเขาที่มีคุณค่าไม่น้อย
  • ถ้ามองข้ามส่วนที่เกินจริงไป นักวิเคราะห์ของ Gartner พบ CTO เดือนละ 50–100 คนเพื่อดูว่าอะไรในอุตสาหกรรมกำลังไปได้ดี อะไรล้มเหลว อะไรกำลังสำคัญขึ้น และอะไรค่อย ๆ หายไป จากนั้นก็กลายเป็นผู้เชี่ยวชาญใน แนวดิ่งอุตสาหกรรม บางด้านและแชร์แนวปฏิบัติที่ดี
  • แต่ในเมื่อคอมมูนิตี้อย่าง HN ก็แชร์อินไซต์กันอยู่แล้ว ก็ยังน่าสงสัยว่าพวกเขาค้นพบอะไรใหม่จริงหรือไม่
• ตลาดซอฟต์แวร์องค์กรจะไม่ถูก AI พลิกคว่ำในทันที และ Gartner ก็ยังฝังรากลึกอยู่มาก บริษัทเล็กอย่าง Netlify ไม่ใช่ตัวชี้วัดของตลาดนี้
  • ประเด็นคือไม่ใช่ว่า AI จะเปลี่ยนตลาดทันที แต่เป็นว่าโมเดลคำแนะนำการจัดซื้อที่อิงนักวิเคราะห์แบบ จ่ายเพื่อมีสิทธิ์เล่น กำลังใกล้หมดอายุ ในทางปฏิบัติคือ นักวิเคราะห์ที่รับผิดชอบมักไม่เข้าใจสินค้าหรือตลาดดีพอ แค่สร้างคำฮิตขึ้นมา แล้วบริษัทต่าง ๆ ก็จ่ายเงินเพื่อพูดว่า “เราก็ทำแบบนั้นเหมือนกัน” ถึงอย่างนั้นการได้อยู่ใน Magic Quadrant ก็ช่วยงานขายระดับองค์กรได้มาก จึงยังแนะนำให้ทำ แต่คุณภาพข้อมูลไม่ดี อย่างที่ swyx พูดไว้ ฉันคิดว่างานวิจัยเชิงลึกแบบอัตโนมัติจะมาแทนโมเดลนี้
  • รายได้บริษัทเรามากกว่า มูลค่ากิจการ ของ Netlify ถึง 6 เท่า แต่ก็ยังพลาดซ้ำ ๆ เพราะมัวแต่เอาใจ Gartner วงการสตาร์ทอัพไม่ค่อยเข้าใจโลกองค์กร ที่นี่ไม่มี CEO/CTO เท่ ๆ มีแต่คนใส่สูททั้งนั้น
• บริษัทใหญ่ใช้ Gartner ไม่ใช่เพราะแม่นยำ แต่เพราะมันเป็นส่วนหนึ่งของ กลยุทธ์บริหารความเสี่ยง สำหรับผู้ถือหุ้น ใช้แบรนด์และชื่อเสียงเป็นโล่ป้องกันเพื่อรักษาภาพลักษณ์บริษัทเวลาเกิดปัญหา
  • ที่สำคัญกว่านั้นคือ ต่อให้เลือกพลาดก็ยังช่วยให้รักษางานไว้ได้ เช่นเดียวกับที่ปรึกษา มันเป็นกลไกที่ช่วยให้ผู้บริหารเลี่ยงความรับผิดชอบได้
• Gartner จะไม่หายไป เพราะมันไม่ได้ขายคำแนะนำเรื่องซอฟต์แวร์ แต่ขายการช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจ หลีกเลี่ยงความรับผิดชอบ คุณภาพของคำแนะนำจริง ๆ ไม่สำคัญ สิ่งสำคัญคือการมีทางหนีผ่าน ‘แบรนด์ที่น่าเชื่อถือ’
  • ถ้ามันมั่ว 100% แบรนด์ก็คงเสียหายจนอยู่ต่อไม่ได้ ดังนั้นอย่างน้อยก็น่าจะต้องให้คำแนะนำที่พอใช้ได้บ้าง ฉันเพิ่งรู้จัก Gartner เป็นครั้งแรกและคิดว่าน่าสนใจทีเดียว
  • ถ้าการเลี่ยงความรับผิดชอบทำได้ง่ายขนาดนั้น ก็ชวนให้สงสัยว่าทำไมค่าตอบแทนผู้บริหารถึงยังสูงนัก
  • ฉันมองว่าบริษัทที่ปรึกษาจำนวนมากจริง ๆ แล้วก็เป็นเพียง อุปกรณ์ทางเรื่องเล่า ในเรื่องใหญ่ที่ชื่อว่า ‘เศรษฐกิจ’ ทำหน้าที่เปิดเส้นทางให้ลูกหลานชนชั้นนำสืบต่อความชอบธรรมทางสังคม
• G2, Sourceforge, Gartner รวมถึง Capterra/GetApp/SoftwareAdvice ต่างก็ใช้โมเดลเดียวกัน คือเก็บเงินผู้ขายเดือนละ $x,xxx ขึ้นไป แล้วดันให้อยู่อันดับสูงในหมวดหมู่ที่สร้างขึ้นมา สมัครแบบฟรีก็ได้ แต่ถ้าใช้แพ็กเกจเสียเงินก็จะได้ ไอคอนรางวัล แบบปรับแต่งได้ วิดเจ็ตรีวิว การสร้างรีวิว ลิงก์ dofollow และการแสดงผลอันดับสูง พูดตรง ๆ คือเกือบจะเป็น ‘grift’ อยู่แล้ว เวลาเห็นโลโก้พวกนี้ฉันรู้สึกต่อต้าน แต่ผู้บริหารอาจมองว่าเป็นแค่ต้นทุนทางธุรกิจ
  • รีวิวหนังสือของ NYTimes ในยุค 1990s ก็มีโมเดลคล้ายกัน ต่อจากนี้คาดว่าอัลกอริทึม AI Agent จะเข้ามาควบคุมการมองเห็นบนสื่อแบบนี้มากขึ้น
• สถาปนิกและผู้อำนวยการในฝ่าย IT ของบริษัทเราไม่สามารถตัดสินใจอะไรได้เลยถ้าไม่มี Gartner พวกเขาไม่เชื่อคำพูดของคนที่มีประสบการณ์หน้างาน แบบนี้ก็ชวนให้สงสัยว่าควรไปขอคำแนะนำจากใคร
  • มาได้จังหวะพอดี! ฉันเป็นหัวหน้านักวิเคราะห์ของ Rentrag ที่ทำบทวิเคราะห์ตรงข้ามกับ Gartner บทวิเคราะห์ของเราเชื่อถือได้ /s
• เว็บนั้นอยู่ในสภาพที่ ประกอบรวมกันได้ อยู่แล้ว
• Gartner ก็เป็นแค่โมเดลจัดอันดับแบบ ‘จ่ายเพื่อมีสิทธิ์เล่น’ ที่ดูหรูและแพงกว่าเดิมนิดหน่อยเท่านั้น