Màn lừa bịp của Gartner sắp sụp đổ

• Gartner đã vận hành một cấu trúc tạo ra các thuật ngữ mang danh “tương lai” để tiếp thị, rồi khiến các doanh nghiệp phải trả tiền nhằm xuất hiện trong Magic Quadrant
• Khái niệm Composable Architecture từng được đẩy mạnh như xu hướng chủ đạo vào năm 2022, nhưng đến 2024 đã biến mất khỏi website của các công ty lớn, cho thấy những thất bại gần đây trong việc đề xuất danh mục đang tăng tốc
• Các thuật ngữ mới như Composite AI cũng hầu như không được ngành AI chính thống chú ý, cho thấy cách khẳng định thẩm quyền mà không có dữ liệu thực chất đang bộc lộ giới hạn
• Trong ngành AI, các dịch vụ phân tích như Artificial Analysis, nơi các nhà phân tích xuất thân từ kỹ sư cung cấp đánh giá dựa trên dữ liệu thời gian thực, đang nổi lên như một nguồn tin cậy mới
• Gartner, từng dựa vào ảnh hưởng với tầng lớp điều hành cấp C trong quá khứ, nay đang bị các CEO·CTO thế hệ trẻ — những người “lấy thông tin từ X, Reddit, podcast, newsletter...” — quay lưng và dần đánh mất uy tín

---

Mô hình kinh doanh của Gartner và cấu trúc “grift”

• Mô hình cơ bản của Gartner là định nghĩa các thuật ngữ công nghệ mới như “tương lai”, tiếp thị rầm rộ chúng, rồi thúc đẩy doanh nghiệp đưa tên mình vào Magic Quadrant
  • Chỉ hoạt động khi các nhà ra quyết định ở doanh nghiệp lớn như CTO tin vào biểu đồ này
  • Khi phân tích 5 năm trước cho rằng “Composable” là tương lai, nhiều startup B2B SaaS/IaaS đã áp dụng thuật ngữ đó trên diện rộng
• Khi đối thủ nêu bật “Composable”, các công ty khác cũng chịu áp lực phải làm theo, tạo thành chu kỳ tiếp nhận tự củng cố
  • Giống như ví dụ ngũ cốc “không chứa amiăng”: dù sản phẩm nào cũng có đặc tính đó, nếu không ghi ra thì lại dễ bị nghi ngờ
• Tuy nhiên đến năm 2024, các công ty lớn như Netlify và Contentful đã gỡ khái niệm này khỏi website

Tiếp nhận nhanh, loại bỏ cũng nhanh — “Accelerating Misses”

• Việc tạo ra danh mục có thể hữu ích cho điều phối trong ngành, nhưng việc các danh mục của Gartner bị bỏ chỉ sau 2 năm là một tín hiệu thất bại nghiêm trọng
• Gần đây, “Compound AI Systems” do Databricks và Berkeley đề xuất cũng cho thấy xu hướng được tiếp nhận ngắn hạn rồi nhanh chóng bị loại bỏ
  • Gartner đặt tên cho nó là “Composite AI”, nhưng hầu như không được ngành AI chính thống nhận biết
• Ngày nay đã có các chỉ số thời gian thực như lượt xem, số người đăng ký, nên ý tưởng phải được đánh giá bằng chính giá trị nội tại của nó

Giới hạn của Gartner trong lĩnh vực AI

• Khi Gartner lần đầu bàn về AI Engineering, họ đã bỏ lỡ trọn một năm phát triển quan trọng; dù đưa nó lên đỉnh hype cycle, cách nhìn này vẫn lệch xa so với dòng chảy thực tế của thị trường
• Điểm mạnh trong quá khứ của Gartner: hỗ trợ ra quyết định cấp C trong thời kỳ thông tin khan hiếm
• Điểm yếu hiện tại của Gartner:
  • Các nhà phân tích thiếu kinh nghiệm kỹ thuật
  • Tốc độ phản ứng với xu hướng mới bị chậm
  • Cách đánh giá mang tính chủ quan và phụ thuộc vào mô hình trả phí
• Giờ đây, thẩm quyền được tin cậy nhất trong lĩnh vực AI không còn là Gartner; Artificial Analysis đang nổi lên như một lựa chọn thay thế mới
  • Các nhà phân tích xuất thân từ kỹ sư cung cấp phân tích dựa trên dữ liệu thời gian thực và kết quả thử nghiệm
  • Ví dụ: khi mô hình DeepSeek ra mắt, Gartner im lặng, trong khi Artificial Analysis lập tức công bố phân tích hiệu năng·chi phí và biểu đồ

Thay đổi về nền tảng niềm tin và các kênh tiêu thụ thông tin

• Trước đây, tầng lớp quản lý cấp C bảo thủ có văn hóa mua báo cáo Gartner và chơi golf
• Hiện nay, CEO·CTO thế hệ millennial lấy thông tin từ X, Reddit(/r/LocalLlama), All In Podcast, newsletter Semianalysis, cùng nhiều kênh YouTube·podcast khác nhau
• Trang chủ của Gartner vẫn đầy những nội dung tự trích dẫn vô nghĩa theo kiểu “Gartner Says”, và ngày càng xa rời thị trường

Lịch sử của Gartner và cuộc khủng hoảng hiện tại

• Gideon Gartner thành lập công ty vào năm 1979, từng đóng vai trò quan trọng trong hỗ trợ quyết định cấp C ở thời kỳ thông tin khan hiếm
• Sản phẩm tiêu biểu: Magic Quadrant năm 1994, Hype Cycle năm 1995
• Sau 30 năm, các framework mang tính chủ quan và có bản chất “pay to play” này đang bộc lộ giới hạn
• Thế hệ lãnh đạo tiếp theo không còn tin Gartner, và thời kỳ “sản xuất rồi bán niềm tin” đang đi đến hồi kết

---

Tham khảo: Magic Quadrant của Gartner

Magic Quadrant của Gartner là báo cáo nghiên cứu thị trường được công bố hằng năm nhằm đánh giá và phân tích thị trường IT cùng các sản phẩm công nghệ

• Phương thức đánh giá: đánh giá dựa trên hai trục
  • Ability to Execute: độ ổn định của sản phẩm·dịch vụ, khả năng sinh lời, hỗ trợ khách hàng, năng lực vận hành...
  • Completeness of Vision: mức độ hiểu thị trường, tính đổi mới, chiến lược, roadmap...
• 4 khu vực
  • Leaders: doanh nghiệp có cả tầm nhìn lẫn năng lực thực thi xuất sắc, dẫn dắt thị trường
  • Challengers: có năng lực thực thi cao nhưng tương đối thiếu tầm nhìn hoặc tính đổi mới
  • Visionaries: có tính đổi mới nhưng năng lực thực thi vẫn chưa được kiểm chứng
  • Niche Players: mạnh trong một thị trường ngách cụ thể nhưng ảnh hưởng trên toàn thị trường còn hạn chế
• Mục đích sử dụng Được dùng làm tài liệu tham khảo khi doanh nghiệp lựa chọn sản phẩm·dịch vụ IT, đồng thời các nhà cung cấp cũng tận dụng việc được đưa vào báo cáo hoặc xếp ở vị trí cao như một điểm nhấn marketing