Tipuan Gartner Akan Segera Runtuh

• Gartner telah menjalankan struktur yang menciptakan dan memasarkan istilah atas nama ‘masa depan’, lalu membuat perusahaan membayar agar bisa masuk ke Magic Quadrant
• Konsep Composable Architecture yang didorong sebagai tren utama pada 2022, pada 2024 justru menghilang dari situs perusahaan-perusahaan besar, menunjukkan kegagalan usulan kategori terbaru yang makin cepat terjadi
• Istilah baru seperti Composite AI juga nyaris tidak mendapat perhatian di industri AI utama, memperlihatkan batas pendekatan yang mengandalkan otoritas tanpa data nyata
• Di industri AI, layanan analisis seperti Artificial Analysis yang disediakan analis berlatar belakang engineer dengan basis data real-time muncul sebagai sumber kepercayaan baru
• Gartner, yang dulu bertumpu pada pengaruh di kalangan eksekutif level C, kini makin ditinggalkan CEO dan CTO generasi muda yang “mendapatkan informasi dari X, Reddit, podcast, newsletter, dan lain-lain”, sehingga terus kehilangan kepercayaan

---

Model bisnis Gartner dan struktur ‘grift’

• Model dasar Gartner adalah menetapkan istilah teknologi baru sebagai ‘masa depan’, memasarkannya secara besar-besaran, lalu mendorong perusahaan agar menempatkan namanya di Magic Quadrant
  • Hanya bekerja ketika pengambil keputusan perusahaan besar seperti CTO mempercayai kuadran ini
  • Ketika lima tahun lalu muncul analisis bahwa ‘Composable’ adalah masa depan, banyak startup B2B SaaS/IaaS langsung mengadopsi istilah itu secara penuh
• Jika pesaing mengusung ‘Composable’, perusahaan lain pun tertekan untuk ikut melakukannya, membentuk siklus adopsi yang memperkuat diri sendiri
  • Mirip analogi sereal ‘bebas asbes’: walau semua punya karakteristik itu, jika tidak ditulis justru akan menimbulkan kecurigaan
• Namun pada 2024, perusahaan besar seperti Netlify dan Contentful menghapusnya dari situs mereka

Adopsi cepat dan pembuangan cepat — ‘accelerating misses’

• Penciptaan kategori bisa berguna untuk menyelaraskan industri, tetapi kategori Gartner yang dibuang hanya dalam dua tahun adalah sinyal kegagalan serius
• ‘Compound AI Systems’ yang belakangan diusulkan Databricks dan Berkeley juga menunjukkan pola adopsi singkat lalu ditinggalkan
  • Gartner menamainya ‘Composite AI’, tetapi di industri AI utama istilah ini hampir tidak dikenal
• Kini ada metrik real-time seperti jumlah tayangan dan pelanggan, sehingga ide harus dinilai dari nilainya sendiri

Keterbatasan Gartner terkait AI

• Saat Gartner pertama kali membahas AI Engineering, mereka sudah tertinggal satu tahun perkembangan penting; meski menempatkannya di puncak hype cycle, posisinya terlepas dari arus pasar yang sebenarnya
• Kekuatan Gartner di masa lalu: membantu pengambilan keputusan level C ketika informasi masih langka
• Kelemahan Gartner saat ini:
  • Analisnya kurang memiliki pengalaman engineering
  • Lambat merespons tren terbaru
  • Metode penilaian yang subjektif dan bergantung pada pembayaran
• Kini, otoritas paling dipercaya di bidang AI bukan lagi Gartner, dan Artificial Analysis muncul sebagai alternatif baru
  • Analis berlatar belakang engineer menyediakan analisis berbasis data real-time dan hasil pengujian
  • Contoh: saat model DeepSeek dirilis, Gartner diam, sementara Artificial Analysis langsung memublikasikan analisis performa, biaya, dan grafik

Perubahan basis kepercayaan dan kanal konsumsi informasi

• Dulu, eksekutif level C yang konservatif membeli laporan Gartner dan hidup dalam budaya bermain golf
• Kini CEO dan CTO generasi milenial memperoleh informasi dari X, Reddit(/r/LocalLlama), All In Podcast, newsletter Semianalysis, serta berbagai YouTube dan podcast
• Situs Gartner masih dipenuhi konten kutipan diri yang nyaris tak bermakna dalam format ‘Gartner Says’, dan makin terlepas dari pasar

Sejarah Gartner dan krisis saat ini

• Gideon Gartner mendirikannya pada 1979, dan pada masa informasi masih langka perusahaan ini memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan level C
• Produk terkenalnya: Magic Quadrant pada 1994, Hype Cycle pada 1995
• Setelah 30 tahun, framework yang subjektif dan berkarakter ‘pay to play’ itu kini menunjukkan batasnya
• Generasi pemimpin berikutnya tidak lagi mempercayai Gartner, dan era ketika ‘kepercayaan diproduksi lalu dijual’ sedang menuju akhirnya

---

Referensi: Magic Quadrant milik Gartner

Magic Quadrant milik Gartner adalah laporan riset pasar yang diterbitkan setiap tahun untuk mengevaluasi dan menganalisis pasar TI serta produk teknologi

• Metode evaluasi: dinilai berdasarkan dua sumbu
  • Ability to Execute: stabilitas produk/layanan, profitabilitas, dukungan pelanggan, kemampuan operasional, dan lain-lain
  • Completeness of Vision: pemahaman pasar, inovasi, strategi, roadmap, dan lain-lain
• 4 kuadran
  • Leaders: perusahaan yang unggul baik dalam visi maupun eksekusi dan memimpin pasar
  • Challengers: perusahaan dengan eksekusi tinggi tetapi relatif kurang dalam visi atau inovasi
  • Visionaries: inovatif tetapi kemampuan eksekusinya belum terbukti sepenuhnya
  • Niche Players: kuat di pasar ceruk tertentu, tetapi pengaruhnya terbatas di pasar secara keseluruhan
• Tujuan penggunaan Digunakan sebagai bahan referensi ketika perusahaan memilih produk/layanan TI, sementara vendor memanfaatkannya sebagai poin pemasaran untuk dimasukkan ke dalam laporan atau menempati posisi tinggi

[GN⁺]

Komentar Hacker News

• Model bisnis dasar Gartner adalah menciptakan istilah tentang masa depan, menempelkannya dengan pemasaran yang kuat, lalu menarik biaya dari pihak yang ingin namanya masuk ke Magic Quadrant
  • Sepengetahuan saya, mereka bahkan menawarkan layanan berbayar untuk membuat segmen yang pas sekali dengan produk tertentu
  • Saya tidak tahu kriteria pemilihan Magic Quadrant, tetapi saya tertawa ketika melihat Vercel mengiklankan bahwa mereka terpilih sebagai Visionary di Gartner® Magic Quadrant™ 2025. Dari infografiknya terlihat bahwa Anda bisa menjadi Visionary meski kemampuan eksekusinya kalah dari para ‘Leader’
  • Membuat kategori baru memang perlu bagi startup untuk membenarkan diferensiasi dan masuk ke pasar. Kategori yang dibuat sendiri tidak akan ditemukan calon pelanggan, jadi tempat seperti Gartner berperan meresmikannya. Ini konsep yang mirip dengan saat Karpathy menciptakan istilah ‘vibe coding’
  • Eksekutif di perusahaan kami juga sedang menekan keras para developer untuk mengadopsi AI demi bisa masuk Magic Quadrant
  • Bahkan bisa dibuat lelucon seperti, “OpenAI, pemimpin terbaik di antara perusahaan AI yang CEO-nya bernama Sam”
• Harga saham Gartner pada 2025-02-07 adalah $529.29, sedangkan kemarin ditutup di $238.37. Rasanya seperti mengajukan semacam deklarasi kemenangan
  • (Penulis) Bukan saya yang mengunggah ini. Terima kasih kepada @mooreds yang selalu sigap
  • Rasanya sudah terlambat untuk ambil posisi short sekarang
• Terlepas dari Magic Quadrant atau prediksi pertumbuhan pasar, lembaga analis seperti Gartner memang melakukan riset yang berguna tentang bagaimana perusahaan memandang teknologi baru dan menyusun rencana adopsi berdasarkan survei industri berskala besar. Nilainya terutama terasa dalam survei internal triwulanan dan tahunan mereka
  • Kalau melewati bagian yang muluk-muluk, analis Gartner bertemu 50~100 CTO per bulan untuk memahami apa yang berhasil, gagal, makin penting, dan menghilang di industri. Dari situ mereka menjadi ahli di bidang vertikal tertentu dan membagikan praktik terbaik
  • Tetapi ketika komunitas seperti HN sudah berbagi wawasan, saya ragu mereka benar-benar menemukan sesuatu yang baru
• Pasar perangkat lunak enterprise tidak akan langsung dibalikkan oleh AI, dan Gartner masih sangat mengakar. Perusahaan kecil seperti Netlify bukan indikator untuk pasar ini
  • Intinya bukan bahwa AI akan langsung mengubah pasar, melainkan bahwa model nasihat pembelian berbasis analis dengan skema pay-to-play sedang mendekati akhir umurnya. Dalam praktiknya, analis yang bertanggung jawab sering tidak benar-benar memahami produk atau pasar, lalu menciptakan kata-kata tren, dan perusahaan membayar agar bisa berkata, “Kami juga melakukan itu.” Tetap saja, masuk ke Magic Quadrant sangat membantu penjualan enterprise, jadi tetap direkomendasikan. Namun kualitas datanya tidak bagus. Seperti kata swyx, riset mendalam otomatis pada akhirnya akan menggantikan model ini
  • Pendapatan perusahaan kami 6 kali valuasi Netlify, tetapi kami terus membuat kesalahan sambil menjilat Gartner. Industri startup tidak benar-benar memahami dunia enterprise. Di sini tidak ada CEO/CTO keren, isinya cuma orang-orang berjas
• Perusahaan besar memakai Gartner bukan karena akurat, tetapi sebagai bagian dari strategi manajemen risiko untuk pemegang saham. Mereka memakai merek dan reputasinya sebagai tameng untuk melindungi citra perusahaan saat ada masalah
  • Yang lebih penting, itu membantu orang tetap mempertahankan pekerjaannya meskipun pilihan tadi gagal. Sama seperti konsultan, ini adalah mekanisme yang memungkinkan eksekutif menghindari tanggung jawab
• Gartner tidak akan hilang. Alasannya, mereka bukan menjual nasihat perangkat lunak, melainkan membantu pengambil keputusan menghindari tanggung jawab. Kualitas nasihat yang sebenarnya tidak terlalu penting; yang utama adalah adanya jalan keluar bernama ‘merek tepercaya’
  • Kalau 100% omong kosong, mereknya pasti rusak dan tidak akan berkelanjutan, jadi setidaknya mereka mungkin tetap harus memberi nasihat yang lumayan. Saya baru pertama kali tahu tentang Gartner dan ini cukup menarik
  • Kalau menghindari tanggung jawab semudah itu, jadi penasaran kenapa kompensasi pimpinan bisa setinggi itu
  • Saya rasa banyak firma konsultan pada dasarnya hanyalah perangkat naratif dalam kisah besar bernama ‘ekonomi’. Mereka menyediakan jalur agar anak-anak elite bisa meneruskan legitimasi sosialnya
• G2, Sourceforge, serta Capterra/GetApp/SoftwareAdvice milik Gartner semuanya memakai model yang sama. Mereka menarik biaya bulanan $x,xxx ke atas dari vendor untuk menampilkan mereka di posisi atas dalam kategori yang mereka buat. Pendaftaran gratis memang ada, tetapi dengan paket berbayar Anda bisa mendapat ikon penghargaan khusus, widget ulasan, pembuatan ulasan, tautan dofollow, sampai penempatan teratas. Praktiknya nyaris seperti ‘grift’. Melihat logo-logo seperti ini membuat saya langsung ilfeel, tetapi eksekutif mungkin menganggapnya sekadar biaya bisnis
  • Ulasan buku NYTimes pada 1990-an juga memakai model serupa. Ke depan, algoritme AI Agent kemungkinan akan lebih banyak mengendalikan eksposur media seperti ini
• Arsitek dan direktur di departemen IT perusahaan kami tidak bisa mengambil keputusan tanpa Gartner. Mereka tidak percaya pada orang yang punya pengalaman lapangan. Jadi saya jadi bertanya-tanya, sebenarnya harus meminta nasihat kepada siapa
  • Kebetulan sekali! Saya adalah analis utama di Rentrag, yang membuat analisis kebalikan dari Gartner. Analisis kami bisa dipercaya /s
• Web pada dasarnya sudah composable
• Gartner hanyalah versi yang sedikit lebih mewah dan lebih mahal dari model peringkat ‘pay-to-play’