Главная » Hi-Tech » Стоит ли доверять аналитикам: разбор прогнозов исследовательской компании Gartner за 16 лет

Стоит ли доверять аналитикам: разбор прогнозов исследовательской компании Gartner за 16 лет

Ежегодно компания публикует отчет с инфографикой, на которую нанесены новые и перспективные технологии. В 1995 году Gartner опубликовала Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies — кривую зрелости технологий, которая показывает стадии их развития.

Кривая зрелости технологий за 2017 год. Источник: Garther

В модели технология проходит через пять фаз: Hype Cycle — стандартная модель принятия обществом любой новой технологии вне зависимости от её назначения.

  • «Запуск технологии». Первая фаза цикла, в которой происходит технологический прорыв: на рынке появляется что-то новое, что решает текущие проблемы в определённом сегменте бизнеса. Профессионалы начинают обсуждение, постепенно технологией интересуются СМИ и обычные люди.
  • «Пик раздутых ожиданий». Ажиотаж от появления нового продукта приводит к завышенным ожиданиям и чрезмерному энтузиазму. Некоторые компании начинают использовать технологию, пытаясь получить выгоду.
  • «Впадина разочарования». Выявляются слабые места и проблемы технологии. Возникает разочарование — технология не соответствует завышенным ожиданиям, в СМИ появляются сообщения о провале. Некоторые продукты настолько низко падают, что исчезают.
  • «Склон просвещения». Критика в СМИ постепенно исчезает — успели появиться новые технологии на «пике раздутых ожиданий», о которых начинают рассказывать журналисты. Рынок адаптируется. Если технологии находят удачное применение, а разработчики исправляют ошибки, то аудитория вновь начинает расти, но не так быстро. В этот момент предполагается, что нужно осторожно инвестировать в проект — когда он переходит середину «склона», интересовать поздно.
  • «Плато продуктивности». После работы над ошибками, получения финансирования и карабканья по «склону» технология выходит на «плато». Она завоёвывает место на рынке и становится инструментом решения проблем в определённой области.

Также концепция нашла применение в открытии стартапов, развитии собственного бизнеса, внедрении технологий в бизнес-процессы — абстрактность графика сделала его универсальным инструментом. Этот подход аналитики Gartner предлагают использовать для бизнеса как индикатор принятия решений об инвестициях и использовании новых технологий.

Работает ли концепция Gartner

После анализа циклов с 2000 по 2016 год Майкл пришёл к выводу, что технологии не подчиняются кривой зрелости. В декабре 2016 года вице-президент инвестиционного фонда Icon Ventures Майкл Маллани решил составить ретроспективу кривой зрелости технологий Gartner и проверить, как часто ошибались аналитики.

Некоторые технологии стали представлять собой фоновый шум — к примеру, объектно-ориентированное программирование. В качестве иллюстрации ниже представлен график кривой зрелости технологий 1995 года.

В третью категорию можно отнести технологии, которые считались практически готовыми, но им потребовались десятилетия, чтобы достигнуть зрелости — к ним относится распознавание речи. Другие исчезли из общественного сознания.

График кривой зрелости технологий 1995 года. Источник: Garther

В 1997 году Microsoft представил «Скрепыша» для Office 97 — привлекательного, но некомпетентного помощника для офисного пакета. Одной из самых раздутых технологий 1995 года были интеллектуальные агенты. Он должен был подсказывать пользователю как выполнить нужные операции, но получился настолько плохим, что уничтожил идею интеллектуальных агентов для целого поколения пользователей, а журнал Time включил его в список худших изобретений человечества.

Сейчас их называют чат-ботами, но основные технологии остались прежними — это распознавание контекста сообщений пользователя в широких областях знаний. Двадцать лет спустя мы снова пытаемся создать интеллектуальных помощников. И это все ещё сложная проблема для разработчиков.

Влияние памяти на прошлое

Но если открыть графики циклов Gartner с 2000 по 2016 год — семнадцать лет эпохи пост-доткомов, — можно увидеть, что множество технологий не подчиняется циклу. На первый взгляд, кривая зрелости технологий похожа на героическое приключение с долгой историей, преодолением трудностей, становлением героя и счастливым концом. Когнитивное восприятие искажает память о прошлом.

  • Люди предвзяты: они бессознательно улучшают память о прошлых предсказаниях.
  • Людям намного проще запомнить успешные технологии, которыми они окружены, а не потерпевшие неудачу проекты.

Это теория, которая определяет новые свойства объектов при их взаимодействии. Самая ранняя технология в кривой 1995 года — Emergent Computation, эмерджентные вычисления.

Эмерджентные вычисления не получили развития в своём виде, но в неявной форме эта технология легла в основу распределённых эволюционных алгоритмов, а значит, и машинного обучения на основе нейронной сети.

Тем не менее в 1995 году технология попала в десятку самых главных. Но если спросить 20 технических специалистов Кремниевой долины о том, какие технологии удались, а какие провалились, никто не назовёт провал Emergent Computation.

Он написал статью, где дает восемь уроков о том, чему научился за время анализа. Майкл считает, что наша неспособность вспоминать прошлое в адекватной форме — не единственный повод, почему нужно проанализировать кривую зрелости технологий Gartner.

Урок 1. Мы ужасно делаем прогнозы, особенно о будущем

В Gartner Hype Cycle появилось более двухсот уникальных технологий, но только несколько из них прошли весь путь от начала до конца. Для опытных специалистов Кремниевой долины в этом нет сюрприза — прогнозы не сбываются. Среди них облачные вычисления, 3D-печать, поиск на естественном языке и электронные чернила.

Урок 2. Большинство волнующих технологических инноваций — пшик

Из двухсот технологий из списка Gartner больше пятидесяти появились на кривой зрелости только один раз. В ИТ-сфере ярко выраженна склонность восхищаться технологиями и сразу забывать о них.

Это краудсорсинг, HTML5, концепция BYOD «принеси своё устройство» (Bring Your Own Device) и подкасты. Майкл приводит примеры «хитов», которые не выдержали испытания временем. (В 2017 году подкасты вернулись на рынок.)

Урок 3. Многие технологии просто умирают

По его предварительным подсчётам, ещё 20% всех технологий, которые отслеживались в течение нескольких лет в Hype Cycle, стали устаревшими ещё до того, как достигли какого-то успеха. Развивая второй «урок», Майкл считает, что последние 20 лет стали кладбищем технологий, которые умирают постоянно и преждевременно.

Некоторые из известных технологий, которые появились в нескольких циклах Ganther, но умерли:

  • Ultra-Wide Band. Технология передачи данных на коротких расстояниях, которая достигла пика популярности в 2004 году, но была забыта к 2008 году.
  • Корпоративные RSS. После успеха RSS в качестве формата чтения новостей считалось, что RSS может стать главным корпоративным форматом для распространения информации. В 2006 году её назвали перспективной и растущей, но уже в 2007 году она провалилась.
  • 802.16 WiMAX. WiMAX — конкурент LTE для сотовых сетей четвертого поколения. Считается, что стандарт был мертворождённым: он появился в Hype Cycle в 2005 году, но уже в 2006 году попал в «впадину разочарования» и исчез из-за недостаточного активного развёртывания сети.
  • Настольный Linux для бизнеса. Он появился в 2003 году сразу же на «пике раздутых ожиданий», но к 2005 году полностью исчез. Разработчикам не удалось вытеснить Windows в качестве основной настольной ОС. Не спасла даже виртуальная машина VMware, которая позволяла запускать Linux в качестве Windows-приложения без каких-либо следов в системе.
  • Ячеистая топология (Mesh networks). Сетевая архитектура маршрутизированных сетей, в которых любой компьютер мог стать коммутатором для остальных устройств. Появлялась девять раз за одиннадцать лет в качестве «склона просвещения». Оказалась слишком сложной для организации работы и осталась узкоспециализированной технологией.

График появления ячеистой топологии на кривой зрелости технологий. Источник: LinkedIn

Это всего лишь пять примеров из множества технологий, которые отправились на кладбище.

Урок 4. У технологии может быть правильное представление, но до реализации дело не дойдёт

Предсказание Ganther было основано на выпуске Microsoft Passport — служба предоставляла доступ ко всем сервисам компании через единый центр авторизации. В 2002 году на Hype Cycle появилась «служба общедоступной аутентификации». Но технология была не готова к массовому рынку и разрабатывалась на устаревших стандартах.

За счёт большой пользовательской базы он получил распространение. Спустя пять лет, в 2007 году, появился Oauth — сервис, разработанный совместными усилиями компаний Google, Twitter и Magnolia. Идея Microsoft оказалась правильной, но реализация слишком плохой — в 2006 году издание ZDNet в своей статье разгромит сервис. Сейчас на большинстве сайтов с логином можно авторизоваться через популярные соцсети.

Урок 5. Мы работаем над несколькими основными технологическими проблемами на протяжении десятилетий

Каждая реинкарнация делает шаг вперёд в развитии технологии, оставляет базу для преемников, но не становится массовой. Есть ряд основных технологий, которые постоянно перерождаются в разных обличиях в Hype Cycle, иногда сразу под несколькими названиями. Майкл называет их «технологическими марафонами».

  • Распознавание речи. Впервые появилась в кривой зрелости технологий в 1995 году, где сразу поднялась на «плато продуктивности». В действительности, распознавание речи было далеко от качественной реализации. Только два десятилетия спустя удалось разработать качественное распознавание речи благодаря технологиям машинного обучения.
  • Платежи через интернет. Ecash, epayments, криптовалюты — с момента появления интернета появляются все новые способы передавать деньги между людьми и организации. Сейчас платежи хорошо работают только в замкнутых экосистемах, к примеру, в продукции Apple.
  • Анализ данных. В 1990-х годах в кривой зрелости появились технологии анализа больших данных и контент-анализа — «интеллектуальная обработка данных». В двухтысячных ему на смену пришла аналитика, а в 2010 — большие данные. Каждые десять лет появляется новое поколение технологий, которые обрабатывают все больше данных, объем которых увеличивается.

Урок 6. Некоторые технологии слишком футуристичны

В кривой зрелости есть технологии, которые повторяются из года в год, считаются научно-фантастическими и могут не увидеть свет.

  • Квантовые вычисления. Уже в 2000 году были обсуждения разработки квантового компьютера, но до сих пор нет практически никаких работающих прототипов.
  • Нейронный интерфейс. Несмотря на заметный прогресс в области управления компьютерами с помощью мозговой активности, он все ещё недостаточный для реализации технологии в ближайшие десять лет.

Урок 7. Многие технологии продолжают тихо развиваться, несмотря на громкие неудачи

Есть достаточно много кривых зрелости технологий, в которых прослеживается один и тот же шаблон: некоторые технологии считают неудавшимися и провальными, но спустя несколько лет выходят новые стартапы с существенным рывком в развитии.

  • Дисплеи с головным креплением. Первое поколение устройств с головным креплением появилось в конце 90-х годов, а в 2001 году их добавили в кривую зрелости. Однако несовершенство экранов того времени сделало технологию мертворождённой.

Они воскресили шлемы дополненной и виртуальной реальности — технология получила новый виток развития. Тем не менее за последние несколько лет появились дисплеи с высоким разрешением и частотой кадров, дешёвые датчики движения и технологии машинного обучения. VR до сих пор находится на ранней стадии, но у современных шлемов есть влияние и возможность закрепиться на рынке.

  • Генерация речи. Перевод текста в речь и моментального перевода речи одного языка на другой появлялись в нескольких кривых зрелости в 2002, 2005, 2006 годах. Но только в последние годы технология получила серьёзный скачок в развитии за счёт машинного обучения.
  • Децентрализованная сеть. Последний раз она появлялась на кривых зрелости в 2002 году, а затем переродилась в блокчейн и криптовалюты.

Некоторые технологии могут «выстрелить» на втором или третьем витке развития. Прошлое может стать источником идей для инженеров.

Урок 8. Многие технологии просто не появились на кривых зрелости

За последние 20 лет аналитики Gartner пропустили много технологий, которые стали основой приложений и платформ. Аналитики могут ошибаться и что-то не учесть. Они должны были попасть в список кривой зрелости сразу после бума доткомов.

  • Аппаратная виртуализация x86. Самая важная технология центров обработки данных последнего десятилетия, впервые внедрённая VMware.
  • Базы данных NoSQL. В начале двухтысячных годов появилась волна баз данных, не основанная на SQL: MongoDB, Cassandra, Redis, Couch.
  • Map, Reduse, Hadoop. основные технологии обработки и анализа данных.
  • Open Source. Распространение открытого исходного кода в качестве модели лицензирования привело к развитию компьютерной инфраструктуры, объединению людей в сообщества и совместные разработки, а также к внедрению облачных моделей.

Gartner отодвигала их на второй план во второстепенные и специализированные кривые. Это лишь некоторые из основных технологических трендов, которые не появились в рамках основной кривой зрелости технологий.

Как двигались технологии по кривой зрелости

Он придумал восьмибальную шкалу для позиционирования технологии, где Stage 1— самое раннее её появление, Stage 8 — зрелость и стабильность. Майкл отследил каждую кривую зрелости развития технологий, опубликованную с 2000 по 2016 год, и составил таблицу движения каждой технологии.

Шкала позиционирования технологий.Источник: LinkedIn

Каждая запись помечена цветом: от светло-красного (этап запуска технологии) до темно-красного (этап разочарования) и зеленого (этап стабильности и развития).

Вся таблица приведена в «Google Документах».

Множество проектов могут выстрелить лишь спустя годы, а что-то громкое лопнет, несмотря на все прогнозы. Таблицами Майкл Маллани подтверждает свою теорию — аналитика может служить лишь подспорьем для инвестиций в рынок технологий.

Они считали, что Apple сможет захватить более 20% рынка персональных компьютеров, если будет придерживаться этой стратегии. Аналитики Gartner в 2006 году рекомендовали Apple прекратить выпуск устройств, лицензировать macOS для компании Dell и сосредоточиться на программном обеспечении. Но вместо этого 9 января 2007 года Apple представила первое поколение iPhone.

#аналитика #технологии


Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показан
Обязательные для заполнения поля помечены *

*

x

Ещё Hi-Tech Интересное!

Основательница Grabr Дарья Ребенок — о поиске инвесторов, презентации идей и предпринимательстве

Основательница Grabr Дарья Ребенок — о поиске инвесторов, презентации идей и предпринимательстве — Истории на vc.ru Свежее Вакансии… Написать Уведомлений пока нет Пишите хорошие статьи, комментируйте,и здесь станет не так пусто Войти Главное из разговора с Елизаветой Осетинской для проекта ...

«Яндекс» начал удалять ссылки на пиратский контент без суда по жалобе правообладателей

«Яндекс» начал удалять ссылки на пиратский контент без суда по жалобе правообладателей — Медиа на vc.ru Свежее Вакансии… Написать Уведомлений пока нет Пишите хорошие статьи, комментируйте,и здесь станет не так пусто Войти Компания подписала антипиратский меморандум в начале ноября. В ...