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