กลลวงของ Gartner กำลังจะพังทลายในไม่ช้า
(dx.tips)- 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
ยังไม่มีความคิดเห็น