Стоит ли доверять аналитикам: разбор прогнозов исследовательской компании Gartner за 16 лет27.07.2018 19:04

Технологии становятся популярными и умирают вопреки отчетам аналитиков.

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

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

• «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.

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

Работает ли концепция Gartner

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. После анализа циклов с 2000 по 2016 год Майкл пришёл к выводу, что технологии не подчиняются кривой зрелости.

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

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

Одной из самых раздутых технологий 1995 года были интеллектуальные агенты. В 1997 году Microsoft представил «Скрепыша» для Office 97 — привлекательного, но некомпетентного помощника для офисного пакета. 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.

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

Влияние памяти на прошлое

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

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

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.

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

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

Урок 1. Мы ужасно делаем прогнозы, особенно о будущем

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

Урок 2. Большинство волнующих технологических инноваций — пшик

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

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

Урок 3. Многие технологии просто умирают

Развивая второй «урок», Майкл считает, что последние 20 лет стали кладбищем технологий, которые умирают постоянно и преждевременно. 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.

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.

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

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

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

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

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

Тем не менее за последние несколько лет появились дисплеи с высоким разрешением и частотой кадров, дешёвые датчики движения и технологии машинного обучения. Они воскресили шлемы дополненной и виртуальной реальности — технология получила новый виток развития. 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.

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

Урок 8. Многие технологии просто не появились на кривых зрелости

Аналитики могут ошибаться и что-то не учесть. За последние 20 лет аналитики Gartner пропустили много технологий, которые стали основой приложений и платформ. 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.

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

Как двигались технологии по кривой зрелости

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

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».

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

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

#аналитика #технологии

©  vc.ru