La farsa de Gartner pronto se derrumbará

• Gartner ha operado un esquema en el que crea y promociona términos bajo la etiqueta de “futuro”, y hace que las empresas paguen para aparecer en el Magic Quadrant
• El concepto de Composable Architecture, que impulsó con fuerza en 2022, desapareció de los sitios de empresas importantes en 2024, y el fracaso de sus propuestas de categorías recientes se está acelerando
• Nuevos términos como Composite AI tampoco reciben casi atención en la industria de la IA, lo que deja en evidencia los límites de una forma de imponer autoridad sin datos sustanciales
• En la industria de la IA, servicios de análisis como Artificial Analysis, ofrecidos por analistas con trayectoria en ingeniería y basados en datos en tiempo real, están surgiendo como una nueva fuente de confianza
• Gartner, cuya influencia antes se basaba en el peso que tenía entre ejecutivos de nivel C, ahora está siendo ignorada por una generación más joven de CEO y CTO que “obtiene información en X, Reddit, podcasts y newsletters”, y está perdiendo credibilidad

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El modelo de negocio de Gartner y la estructura del “grift”

• El modelo básico de Gartner consiste en definir nuevos términos tecnológicos como “el futuro”, promocionarlos a gran escala y empujar a las empresas a buscar un lugar en el Magic Quadrant
  • Solo funciona cuando quienes toman decisiones en grandes empresas, como los CTO, confían en ese cuadrante
  • Hace 5 años, cuando apareció el análisis de que “Composable” era el futuro, muchas startups B2B de SaaS/IaaS adoptaron el término de forma total
• Si un competidor se presenta como “Composable”, surge presión para que otras empresas hagan lo mismo, formando así un ciclo de adopción auto-reforzado
  • Como en la analogía del cereal “sin asbesto”: aunque todos tengan esa característica, si no la muestras, despiertas sospechas
• Sin embargo, en 2024 empresas relevantes como Netlify y Contentful lo eliminaron de sus sitios

Adopción rápida y descarte rápido — “Accelerating Misses”

• Crear categorías puede ser útil para coordinar a una industria, pero que una categoría de Gartner sea descartada en solo 2 años es una señal de fracaso grave
• El concepto de “Compound AI Systems”, propuesto recientemente por Databricks y Berkeley, también muestra una trayectoria de adopción breve seguida de abandono
  • Gartner lo rebautizó como Composite AI, pero en la industria principal de la IA casi nadie lo reconoce
• Hoy existen métricas en tiempo real como vistas y cantidad de suscriptores, por lo que las ideas deben ser evaluadas por su valor propio

Los límites de Gartner frente a la IA

• Cuando Gartner empezó a tratar el tema de AI Engineering, ya había dejado pasar 1 año de avances importantes; aunque lo colocó en la cima del hype cycle, había una brecha con la dinámica real del mercado
• Fortalezas pasadas de Gartner: apoyar decisiones de nivel C en una época de escasez de información
• Debilidades actuales de Gartner:
  • Sus analistas tienen poca experiencia en ingeniería
  • Responde con lentitud a las tendencias más recientes
  • Usa un método de evaluación subjetivo y dependiente de pagos
• Hoy Gartner ya no es la autoridad más confiable en IA, y Artificial Analysis está emergiendo como una nueva alternativa
  • Analistas con experiencia en ingeniería ofrecen análisis basados en datos en tiempo real y resultados de pruebas
  • Ejemplo: cuando se lanzó el modelo DeepSeek, Gartner guardó silencio, mientras Artificial Analysis publicó de inmediato análisis de rendimiento y costo junto con gráficos

Cambios en la confianza y canales de consumo de información

• En el pasado, la cultura de la alta dirección conservadora consistía en comprar reportes de Gartner e ir a jugar golf
• Hoy, los CEO y CTO millennials obtienen información en X, Reddit (/r/LocalLlama), All In Podcast, el newsletter de Semianalysis y varios canales de YouTube y podcasts
• El sitio de Gartner sigue lleno de contenido de autocita sin sentido del tipo “Gartner Says”, y cada vez está más desconectado del mercado

La historia de Gartner y su crisis actual

• Gideon Gartner la fundó en 1979 y cumplió un papel importante en la toma de decisiones de nivel C en una época de escasez de información
• Sus productos más representativos: Magic Quadrant en 1994 y Hype Cycle en 1995
• Treinta años después, estos marcos subjetivos y de carácter “pay to play” están mostrando sus límites
• La nueva generación de líderes ya no confía en Gartner, y la era de “fabricar confianza para venderla” está llegando a su fin

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Referencia: el Magic Quadrant de Gartner

El Magic Quadrant de Gartner es un informe anual de investigación de mercado que se publica para evaluar y analizar mercados de TI y productos tecnológicos

• Método de evaluación: evalúa con base en dos ejes
  • Ability to Execute: estabilidad del producto o servicio, rentabilidad, soporte al cliente, capacidad operativa, etc.
  • Completeness of Vision: comprensión del mercado, innovación, estrategia, hoja de ruta, etc.
• 4 cuadrantes
  • Leaders: empresas que lideran el mercado con una visión sólida y gran capacidad de ejecución
  • Challengers: empresas con alta capacidad de ejecución, pero relativamente débiles en visión o innovación
  • Visionaries: empresas innovadoras, pero cuya capacidad de ejecución aún no está plenamente demostrada
  • Niche Players: empresas fuertes en un nicho específico, pero con influencia limitada en el mercado en general
• Objetivo de uso Se usa como material de referencia cuando una empresa elige productos o servicios de TI, y los proveedores aprovechan su inclusión o una posición alta en el informe como punto de marketing