Gartner का छलावा जल्द ढह जाएगा

• Gartner ने ‘future’ के नाम पर नए terms गढ़कर उनका marketing किया है, और ऐसा ढांचा चलाया है जिसमें कंपनियां Magic Quadrant में जगह पाने के लिए पैसे खर्च करती हैं
• 2022 में ज़ोर-शोर से आगे बढ़ाया गया Composable Architecture कॉन्सेप्ट 2024 तक प्रमुख कंपनियों की साइटों से गायब हो गया, जिससे हाल के category proposals की विफलता तेज़ होती दिख रही है
• Composite AI जैसे नए terms को भी प्रमुख AI industry में लगभग कोई ध्यान नहीं मिल रहा, और ठोस data के बिना authority जताने का तरीका अपनी सीमा दिखा रहा है
• AI industry में Artificial Analysis जैसी services, जहां engineer पृष्ठभूमि वाले analysts real-time data के आधार पर analysis देते हैं, भरोसे के नए स्रोत के रूप में उभर रही हैं
• पहले C-level executives पर प्रभाव रखने वाला Gartner अब “X, Reddit, podcasts, newsletters आदि से जानकारी लेने वाले” युवा CEO·CTO की नज़र में उपेक्षित हो रहा है और अपनी विश्वसनीयता खो रहा है

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Gartner का business model और ‘Grift’ structure

• Gartner का मूल मॉडल नए तकनीकी terms को ‘future’ घोषित करना, उनका बड़े पैमाने पर marketing करना, और कंपनियों को Magic Quadrant में अपना नाम दर्ज कराने के लिए प्रेरित करना है
  • यह तभी काम करता है जब CTO जैसे बड़े enterprise के decision-makers इस quadrant पर भरोसा करें
  • 5 साल पहले जब ‘Composable’ को भविष्य बताया गया, तो कई B2B SaaS/IaaS startups ने इस term को पूरी तरह अपना लिया
• जब कोई competitor ‘Composable’ को आगे रखता है, तो दूसरी कंपनियों पर भी उसका अनुसरण करने का दबाव बनता है, और इससे self-reinforcing adoption cycle बनता है
  • यह ‘asbestos-free’ cereal वाली उपमा जैसा है: सबमें वही गुण हो, फिर भी अगर label पर न लिखा हो तो शक पैदा होता है
• लेकिन 2024 में Netlify, Contentful जैसी प्रमुख कंपनियों ने इसे अपनी साइट से हटा दिया

तेज़ अपनाव और तेज़ परित्याग — ‘Accelerating Misses’

• Category creation उद्योग के समन्वय के लिए उपयोगी हो सकती है, लेकिन Gartner categories का 2 साल में छोड़ दिया जाना गंभीर विफलता का संकेत है
• हाल में Databricks और Berkeley द्वारा प्रस्तावित ‘Compound AI Systems’ भी थोड़े समय के adoption के बाद छोड़ दिए जाने वाली धारा दिखाते हैं
  • Gartner ने इसे ‘Composite AI’ नाम दिया, लेकिन प्रमुख AI industry में इसे लगभग कोई पहचान नहीं मिली
• आज view count, subscriber count जैसे real-time metrics मौजूद हैं, इसलिए ideas का मूल्यांकन उनके अपने मूल्य पर होना चाहिए

AI को लेकर Gartner की सीमाएं

• Gartner ने जब पहली बार AI Engineering को कवर किया, तब तक वह एक साल की प्रमुख प्रगति चूक चुका था; उसने इसे hype cycle के शिखर पर रखा, लेकिन यह वास्तविक market trends से कटा हुआ था
• Gartner की पुरानी ताकत: वह दौर जब जानकारी दुर्लभ थी और C-level decision-making को सहारा चाहिए था
• Gartner की मौजूदा कमजोरियां:
  • analysts के पास engineering experience की कमी
  • latest trends पर प्रतिक्रिया की धीमी रफ्तार
  • subjective और paid-dependency वाली evaluation method
• अब AI क्षेत्र में सबसे भरोसेमंद authority Gartner नहीं है; Artificial Analysis एक नए विकल्प के रूप में उभर रहा है
  • engineer पृष्ठभूमि वाले analysts real-time data और test results के आधार पर analysis देते हैं
  • उदाहरण: DeepSeek model के लॉन्च पर Gartner चुप रहा, जबकि Artificial Analysis ने तुरंत performance·cost analysis और charts प्रकाशित किए

भरोसे की बुनियाद में बदलाव और information consumption channels

• पहले conservative C-level management की संस्कृति Gartner reports खरीदने और golf खेलने वाली थी
• अब millennial CEO·CTO X, Reddit(/r/LocalLlama), All In Podcast, Semianalysis newsletter, और अलग-अलग YouTube·podcasts से जानकारी लेते हैं
• Gartner homepage आज भी ‘Gartner Says’ शैली की अर्थहीन self-referential content से भरा है और बाज़ार से लगातार दूर होता जा रहा है

Gartner का इतिहास और मौजूदा संकट

• Gideon Gartner ने 1979 में इसकी स्थापना की थी, और जानकारी की कमी वाले दौर में इसने C-level decision-making में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई
• प्रमुख उपलब्धियां: 1994 का Magic Quadrant, 1995 का Hype Cycle
• 30 साल बाद, subjective और ‘pay-to-play’ प्रकृति वाले frameworks अपनी सीमाएं उजागर कर रहे हैं
• अगली पीढ़ी के leaders Gartner पर भरोसा नहीं करते, और ‘भरोसा बनाकर बेचने’ वाला दौर समाप्ति की ओर है

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संदर्भ: Gartner का Magic Quadrant

Gartner का Magic Quadrant IT बाज़ार और तकनीकी products का मूल्यांकन और analysis करने के लिए हर साल प्रकाशित होने वाली market research report है

• मूल्यांकन का तरीका : इसका मूल्यांकन दो axes के आधार पर किया जाता है
  • Ability to Execute: product·service की स्थिरता, लाभप्रदता, customer support, operational capability आदि
  • Completeness of Vision: बाज़ार की समझ, innovation, strategy, roadmap आदि
• 4 क्षेत्र
  • Leaders: जिनकी vision और execution दोनों मजबूत हों और जो बाज़ार का नेतृत्व करें
  • Challengers: जिनकी execution क्षमता ऊंची हो लेकिन vision या innovation अपेक्षाकृत कम हो
  • Visionaries: जो innovative हों लेकिन जिनकी execution अभी पूरी तरह सिद्ध न हुई हो
  • Niche Players: जो किसी खास niche market में मजबूत हों लेकिन पूरे बाज़ार पर उनका प्रभाव सीमित हो
• उपयोग का उद्देश्य कंपनियां IT products·services चुनते समय इसे संदर्भ सामग्री की तरह इस्तेमाल करती हैं, और vendors report में शामिल होने या ऊंची position पाने को marketing point की तरह इस्तेमाल करते हैं

[GN⁺]

Hacker News की राय

• Gartner का मूल बिज़नेस मॉडल future जैसे शब्द गढ़ना, उन पर ज़बरदस्त मार्केटिंग चढ़ाना, और फिर Magic Quadrant में नाम लाने की चाह रखने वालों से पैसे लेना है
  • जहाँ तक मुझे पता है, वे किसी खास प्रोडक्ट के लिए बिल्कुल फिट बैठने वाला segment बनाकर देने की paid service भी देते हैं
  • Magic Quadrant के चयन मानदंड मुझे नहीं पता, लेकिन हाल में Vercel को 2025 Gartner® Magic Quadrant™ में Visionary चुने जाने का विज्ञापन करते देखा तो हँसी आ गई। इन्फोग्राफिक देखें तो Visionary, ‘Leader’ से execution में कमज़ोर होकर भी बन सकता है
  • नई category बनाना startup के लिए अपनी भिन्नता को जायज़ ठहराने और बाज़ार में प्रवेश करने के लिए ज़रूरी होता है। खुद बनाई category संभावित ग्राहक ढूँढ नहीं पाते, इसलिए Gartner जैसी जगहें उसे औपचारिक रूप देती हैं। यह कुछ-कुछ वैसा है जैसे Karpathy ने ‘vibe coding’ शब्द गढ़ा
  • हमारी कंपनी का मैनेजमेंट भी Magic Quadrant में आने के लिए developers पर AI अपनाने का बहुत दबाव डाल रहा है
  • “OpenAI, उन AI कंपनियों में सर्वोच्च leader जिनके CEO का नाम Sam है” जैसी मज़ाकिया लाइन भी बनाई जा सकती है
• Gartner का शेयर 2025-02-07 को $529.29 था, लेकिन कल $238.37 पर बंद हुआ। लगा जैसे कोई विजय घोषणा जमा कर रहा हो
  • (लेखक) यह मैंने पोस्ट नहीं किया। @mooreds हमेशा ध्यान रखता है, उसके लिए आभारी हूँ
  • सोच रहा हूँ कि क्या अब short position लेने में देर हो चुकी है
• Magic Quadrant या market growth forecast को अलग भी रख दें, तब भी Gartner जैसी analyst firms बड़े पैमाने के industry surveys के आधार पर यह समझने में उपयोगी research करती हैं कि कंपनियाँ नई technologies को कैसे देखती हैं और adoption की योजना कैसे बनाती हैं। खासकर उनके quarterly और yearly surveys काफ़ी मूल्यवान होते हैं
  • बढ़ा-चढ़ाकर कही गई बातों से आगे बढ़ें तो Gartner analyst हर महीने 50~100 CTO से मिलते हैं ताकि समझ सकें कि industry में क्या चल रहा है, क्या विफल हो रहा है, क्या महत्वपूर्ण बन रहा है और क्या गायब हो रहा है। इससे वे किसी खास vertical क्षेत्र के expert बन जाते हैं और best practices साझा करते हैं
  • लेकिन जब HN जैसी communities पहले से insights साझा कर रही हों, तब यह सवाल रहता है कि क्या वे सच में कुछ नया खोजते हैं
• Enterprise software market अभी AI से उलट-पुलट नहीं होने वाला, और Gartner अब भी गहराई से जड़ा हुआ है। Netlify जैसी छोटी कंपनियाँ इस बाज़ार का पैमाना नहीं हैं
  • बात यह नहीं कि AI अभी तुरंत बाज़ार बदल देगा, बल्कि यह है कि analyst-आधारित, pay-to-play खरीद सलाह मॉडल की उम्र पूरी हो रही है। व्यवहार में अक्सर assigned analyst प्रोडक्ट या बाज़ार को ठीक से समझे बिना buzzword बना देता है, और कंपनियाँ “हम भी वही करते हैं” कहकर पैसे देती हैं। फिर भी Magic Quadrant में आ जाना enterprise sales में बहुत मदद करता है, इसलिए इसकी सिफारिश की जाती है। लेकिन data quality अच्छी नहीं है। swyx की तरह मुझे भी लगता है कि automated deep research इस मॉडल की जगह ले लेगी
  • हमारी कंपनी की revenue, Netlify की valuation से 6 गुना है, फिर भी Gartner को खुश करने में बार-बार चूक रही है। startup industry enterprise दुनिया को अच्छी तरह नहीं समझती। यहाँ कोई कूल CEO/CTO नहीं होते, बस सूट पहने लोग होते हैं
• बड़ी कंपनियाँ Gartner का इस्तेमाल इसलिए नहीं करतीं कि वह सही है, बल्कि इसलिए कि यह shareholders के लिए risk management strategy का हिस्सा है। brand और reputation को ढाल बनाकर, समस्या आने पर कंपनी की साख बचाने के काम आता है
  • उससे भी ज़्यादा अहम बात यह है कि अगर चुनाव विफल हो जाए तब भी नौकरी बची रहे। consultants की तरह यह executives को जवाबदेही से बचने का तरीका देता है
• Gartner गायब नहीं होगा। वजह यह है कि वह software advice नहीं बेचता, बल्कि decision-makers को जिम्मेदारी से बचने में मदद करता है। असली सलाह की quality अहम नहीं; ‘trusted brand’ वाला escape hatch ही मुख्य चीज़ है
  • अगर यह 100% बकवास होता तो brand खराब हो जाता और टिक नहीं पाता, इसलिए शायद इसे कम-से-कम ठीक-ठाक सलाह देनी पड़ती होगी। मैंने पहली बार Gartner के बारे में जाना है, और यह काफ़ी दिलचस्प है
  • अगर इस तरह जिम्मेदारी से बचना इतना आसान है, तो फिर leadership compensation इतनी ऊँची क्यों है, यह सवाल उठता है
  • मेरा मानना है कि कई consulting firms असल में ‘economy’ नाम की बड़ी कहानी के भीतर सिर्फ़ narrative devices हैं। वे elite परिवारों के बच्चों को social legitimacy बनाए रखने का रास्ता देती हैं
• G2, Sourceforge, और Gartner की Capterra/GetApp/SoftwareAdvice सब एक ही मॉडल इस्तेमाल करते हैं। वे vendors से हर महीने $x,xxx या उससे ज़्यादा लेकर बनाई गई categories में उन्हें ऊपर दिखाते हैं। free listing भी संभव है, लेकिन paid plan लेने पर custom award icons, review widgets, review generation, dofollow links, और top placement तक मिलता है। यह लगभग ‘grift’ जैसा है। ऐसे logos देखकर मुझे चिढ़ होती है, लेकिन management इसे बस business cost मान सकता है
  • 1990s में NYTimes book reviews भी कुछ ऐसे ही मॉडल पर थीं। आगे चलकर AI Agent algorithms ऐसे media exposure को और ज़्यादा नियंत्रित करेंगे, ऐसा लगता है
• हमारी कंपनी के IT विभाग के architects और directors, Gartner के बिना कोई फैसला नहीं कर सकते। वे field experience वाले लोगों की बात पर भरोसा नहीं करते। तब सवाल उठता है कि सलाह आखिर किससे ली जाए
  • सही समय पर मिले! मैं Rentrag में Gartner के उलट analysis करने वाला principal analyst हूँ। हमारी analysis पर भरोसा किया जा सकता है /s
• वेब पहले से ही composable है
• Gartner बस ‘pay-to-play’ ranking model का थोड़ा अधिक polished और महँगा version है