- A Gartner vem operando uma estrutura em que cria e promove termos em nome do “futuro”, fazendo com que empresas paguem para aparecer no Magic Quadrant
- O conceito de Composable Architecture, que foi promovido como grande tendência em 2022, desapareceu dos sites de grandes empresas em 2024, e o fracasso recente de suas propostas de categoria está se acelerando
- Novos termos como Composite AI também quase não recebem atenção na principal indústria de IA, expondo os limites de um modelo que reivindica autoridade sem dados concretos
- Na indústria de IA, serviços de análise como o Artificial Analysis, oferecidos por analistas com formação em engenharia e baseados em dados em tempo real, estão surgindo como uma nova fonte de confiança
- A Gartner, cuja influência no passado se baseava na alta gestão de nível C, agora vem sendo ignorada por uma geração mais jovem de CEOs e CTOs que “obtém informação em X, Reddit, podcasts e newsletters”, e está perdendo credibilidade
O modelo de negócios da Gartner e a estrutura do ‘grift’
- O modelo básico da Gartner consiste em definir novos termos de tecnologia como o “futuro” e promovê-los em larga escala, incentivando empresas a colocar seus nomes no Magic Quadrant
- Só funciona quando tomadores de decisão de grandes empresas, como CTOs, confiam nesse quadrante
- Quando, há 5 anos, surgiu a análise de que “Composable” era o futuro, muitas startups B2B SaaS/IaaS adotaram o termo de forma total
- Quando um concorrente começa a destacar “Composable”, surge pressão para que outras empresas façam o mesmo, formando um ciclo de adoção autoalimentado
- Como na analogia do cereal “sem amianto”: mesmo que todos tenham a característica, se você não a destaca, passa a ser visto com desconfiança
- Porém, em 2024, grandes empresas como Netlify e Contentful removeram isso de seus sites
Adoção rápida e descarte rápido — ‘Accelerating Misses’
- Criar categorias pode ser útil para coordenar a indústria, mas o fato de categorias da Gartner serem abandonadas em apenas 2 anos é um forte sinal de fracasso
- O termo ‘Compound AI Systems’, proposto recentemente por Databricks e Berkeley, também mostra um padrão de adoção curta seguida de descarte
- A Gartner o chamou de ‘Composite AI’, mas ele quase não é reconhecido nos principais círculos da indústria de IA
- Hoje existem métricas em tempo real, como visualizações e número de assinantes, então as ideias precisam ser avaliadas por seu valor próprio
As limitações da Gartner em IA
- Quando a Gartner passou a tratar de AI Engineering pela primeira vez, já havia perdido 1 ano de avanços importantes e, embora o tenha colocado no topo do hype cycle, havia um descompasso com o fluxo real do mercado
- Força passada da Gartner: apoiar decisões de executivos de nível C em uma época de escassez de informação
- Fraquezas atuais da Gartner:
- os analistas têm pouca experiência em engenharia
- menor velocidade de resposta às tendências mais recentes
- método de avaliação subjetivo e dependente de pagamento
- Hoje, a autoridade mais confiável no campo da IA já não é a Gartner, e o Artificial Analysis surge como nova alternativa
- Analistas com formação em engenharia oferecem análises com base em dados em tempo real e resultados de testes
- Ex.: quando o modelo DeepSeek foi lançado, a Gartner ficou em silêncio, enquanto a Artificial Analysis publicou imediatamente análises de desempenho, custo e gráficos
Mudança na base de confiança e nos canais de consumo de informação
- No passado, a alta gestão mais conservadora comprava relatórios da Gartner e cultivava uma cultura de networking em campos de golfe
- Hoje, CEOs e CTOs millennials obtêm informação em X, Reddit (/r/LocalLlama), All In Podcast, newsletter da Semianalysis e diversos canais de YouTube e podcasts
- O site da Gartner continua repleto de conteúdo autocitado e sem significado no formato ‘Gartner Says’, ficando cada vez mais distante do mercado
A história da Gartner e a crise atual
- Gideon Gartner fundou a empresa em 1979, e ela teve papel importante nas decisões de executivos de nível C em uma era de escassez de informação
- Principais criações: Magic Quadrant em 1994 e Hype Cycle em 1995
- Passados 30 anos, esses frameworks subjetivos e de caráter “pay to play” estão mostrando seus limites
- A nova geração de líderes não confia na Gartner, e a era em que se “fabricava confiança para vendê-la” está chegando ao fim
Referência: o Magic Quadrant da Gartner
O Magic Quadrant da Gartner é um relatório anual de pesquisa de mercado publicado para avaliar e analisar mercados de TI e produtos tecnológicos
- Método de avaliação: a análise é feita com base em dois eixos
- Ability to Execute: estabilidade do produto/serviço, rentabilidade, suporte ao cliente, capacidade operacional etc.
- Completeness of Vision: entendimento do mercado, inovação, estratégia, roadmap etc.
- 4 quadrantes
- Leaders: empresas que lideram o mercado com visão e capacidade de execução fortes
- Challengers: empresas com alta capacidade de execução, mas relativamente menos visão ou inovação
- Visionaries: empresas inovadoras, mas cuja capacidade de execução ainda não foi plenamente comprovada
- Niche Players: empresas fortes em nichos específicos, mas com influência limitada no mercado em geral
- Objetivo de uso Serve como referência para empresas na escolha de produtos e serviços de TI, e os fornecedores usam sua inclusão no relatório ou uma posição alta nele como ponto de marketing
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