O Gartner Magic (Quadrant) está obsoleto?

por Harel Tayeb, CEO, Kryon

Era uma vez, parecia que nenhuma organização tinha o dedo no pulso da tecnologia mais do que a consultoria de pesquisa Gartner. Corporações globais, empresas de tecnologia e a comunidade de investimentos confiaram no Gartner para insights e análises em vários setores de mercado.

Mas hoje, essa posição de liderança se erodiu e os méritos de uma das ferramentas mais conhecidas e usadas da empresa, o “Quadrante Mágico”, perderam sua relevância.

Este não é um problema novo. Como Den Howlett da Diginomica disse anteriormente: “O problema com as grades é que elas são ficção disfarçada de fato”, apontando para o fato, embora baseado em pesquisa e amplamente revisado internamente, é, no final, uma opinião.

Howlett continuou: “Como eu gosto de dizer de vez em quando – opiniões são como idiotas, todos nós temos um e a maioria deles fede. E não mais do que na indústria de tecnologia.”

Eu concordo. Um novo modelo está muito atrasado.

O Magic Quadrant (MQ) do Gartner é uma série de relatórios de pesquisa de mercado que se baseiam em análises de dados qualitativos proprietários para ilustrar tendências de mercado, direção, maturidade e uma comparação de fornecedores de mercado qualificados (mais sobre isso posteriormente). Atualizados a cada um ou dois anos, os MQs incluem um instantâneo visual que plota os fornecedores em uma matriz bidimensional com base em sua integridade de visão e capacidade de execução.

Cada fornecedor avaliado é colocado em um dos quatro quadrantes: Líderes, Desafiantes, Visionários e Jogadores de Nicho. O canto superior direito do MQ do Gartner é o mais desejável – aquela cobiçada posição de domínio do mercado. Isso foi ontem. Hoje, todos nós – clientes do Gartner e especialistas do setor – sabemos melhor. Uma persistente falta de transparência, qualificadores arbitrários e um processo desatualizado prejudicaram sua credibilidade e prejudicaram os usuários finais.

Abordagem antiquada

Há muito tempo há críticas ao Gartner MQ por sua metodologia proprietária e quase secreta. Na verdade, eles foram processados ​​duas vezes. Em 2009, a ZL Technologies desafiou a legitimidade do sistema de classificação do Quadrante Mágico do Gartner, alegando concorrência desleal entre outras reivindicações. Esse caso foi arquivado e foi seguido por outro em 2014, que ainda não foi decidido.

Os casos demonstram o quão alto essas empresas perceberam as apostas. Antigamente, a inclusão em um MQ era um pré-requisito para um convite de apresentação ou demonstração de prova de conceito de prospect. Isso é verdade por mais tempo? Eu não tenho tanta certeza. O mercado amadureceu para entender os problemas inerentes à abordagem do Gartner.

Além de ser inerentemente subjetivo, o Gartner exige que os fornecedores de Robotic Process Automation (RPA) atendam a critérios específicos rigorosos, incluindo receita, orçamento operacional e limites de número de clientes, para inclusão e até mesmo serem considerados em um Quadrante Mágico. Se um fornecedor perder até mesmo uma diretriz, ele será excluído. O problema com isso é que esses não são os mesmos critérios que as empresas usam para avaliar a tecnologia.

Muitas empresas não se importam com o tamanho de um fornecedor ou os números de receita em si. Eles se preocupam com a qualidade, inovação e aplicabilidade dos produtos, a qualidade do suporte ao cliente e serviços profissionais e o que os clientes reais têm a dizer sobre o produto. Embora uma metodologia rígida seja obrigatória, a incapacidade de enxergar além das categorias e números é uma visão estreita e não atende bem ao mercado.

Metodologia desatualizada

Outro comentário, e é importante, é como o Gartner corta e corta o mercado. Mercados e tecnologias evoluem. O gerenciamento de processos de negócios (BPM) deu lugar ao RPA (automação de processos robóticos), que está se transformando para incluir transformação digital, IA e aprendizado de máquina.

O RPA de hoje não é o RPA de dois anos atrás. Outras empresas de análise estão trabalhando para acompanhar os avanços. Informado e opinativo, o Horses for Sources (HfS) lança um olhar crítico, não apenas na pesquisa do setor, mas nas realidades do próprio RPA, que nem sempre é como os fornecedores ou analistas o retratam.

Várias empresas, incluindo NelsonHall, Zinnov e Everest, já produziram relatórios de cenário de fornecedores sobre Descoberta de Processos e Mineração de Processos no contexto da automação. Mas o Gartner ainda analisa tudo isso separadamente. Por quê? Essas tecnologias devem ser avaliadas em conjunto.

A convergência é real e se aplica à RPA, bem como a muitas outras tecnologias. Não considerá-los juntos é um pensamento arcaico . Para uma empresa que deveria estar focada no que vem a seguir, o Gartner está preso no passado.

(Leia também: Usando a tecnologia para melhorar a segurança nos locais de trabalho)

HyperAutomation: zumbido ou fracasso?

Há muito hype e discussão em torno da hiperautomação, vagamente definida como tecnologias avançadas, como RPA, Inteligência Artificial (IA), aprendizado de máquina, descoberta de processos, mineração de processos e análises que são reunidas para amplificar a automação de processos. Ele começa com a automação de processos robóticos (RPA) em seu núcleo e expande a capacidade de automação com ferramentas adicionais.

O próprio Gartner pontificou em sua promessa, nomeando a automação como uma das 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para 2020. Em Kryon, concordamos que é um ótimo conceito com um conjunto impressionante de ferramentas e recursos, e estamos inovando nessa interseção de tecnologias para às vezes. Então, por que os fornecedores de RPA MQ ainda são medidos estritamente em sua receita de RPA e na tecnologia existente?

Muitos influenciadores do setor não têm certeza da hiperautomação e de seu impacto. Há pontos a serem feitos em ambos os lados do argumento, mas se você vai elogiar seus atributos, como o Gartner é, aplique-o ao MQ produzido para o setor. Apenas faz sentido.

Evoluir para prosperar

À luz de metodologias questionáveis ​​e ultrapassadas e potenciais conflitos de interesse, estão surgindo desafiantes independentes para grandes empresas de análise. Uma série de novas empresas de analistas estão agora no mercado para fornecer avaliações de usuários independentes e selecionadas e classificações de fornecedores para ajudar as empresas a validar e entender a eficácia de um produto antes de comprá-lo.

Embora isso possa não ser a resposta, até o Gartner tomou nota e, em 2015, comprou a rede de descoberta de aplicativos de negócios Nubera, que ajuda as empresas a tomar decisões sobre compras de tecnologia usando avaliações de usuários de crowdsourcing e outros conteúdos. No entanto, essa aquisição não ajudou o Gartner a conquistar mais participação de mercado no setor de analistas – na verdade, a participação de mercado do Gartner caiu 6 pontos após essa aquisição, mostrando que outras empresas estão ganhando força.

As empresas e outros usuários finais têm cada vez mais outras opções, recorrendo a empresas de analistas menores com especialistas apaixonados e experientes. O HfS, por exemplo, ficou em quinto lugar na lista do Enterprise Management 360 das 10 empresas de analistas de tecnologia mais influentes em 2018 e foi descrito como um “analista de tecnologia pequeno e ágil, o HfS é altamente considerado no setor e recentemente ganhou muitos elogios e prêmios.”

Há um crescente reconhecimento de que nomes familiares não importam tanto quanto o valor das informações e insights que estão sendo compartilhados. Os analistas da 451 ou da Bloor Research, por exemplo, são altamente informados, independentes e apaixonados por tecnologia.

Pete Privateer, da Toptal, recentemente reagiu ao mercado em expansão: “Gartner, Forrester e IDC são os gorilas de 800 libras, mas 451 Research, HFS Research, CXP Group, Frost and Sullivan, Ovum e inúmeros outros também desempenham um papel significativo na formação como os clientes percebem uma empresa e seus produtos”.

Na verdade, o Gartner está sendo vítima do que tantas empresas fazem ao longo do tempo – complacência e incapacidade ou falta de vontade de evoluir. Não é ágil. Ela não está se medindo por alguns dos mesmos critérios que está usando para avaliar fornecedores de tecnologia. O valor da tecnologia deve ser determinado por sua inovação e contribuições, não por números e limites arbitrariamente atribuídos.

O Quadrante Mágico costumava ser relevante. Ele nunca contou toda a história nem foi universalmente justo em sua abordagem, mas as omissões e conflitos agora são gritantes demais para serem ignorados. E todos nós — fornecedores, comunidade de investimento e empresas — estamos perdendo por causa disso.

Projete seus critérios

Provavelmente, existem vários fornecedores de RPA que podem ser adequados para um comprador armado com o Magic Quadrant, mas eles não foram incluídos no MQ por um motivo ou outro. Um novo pioneiro com um novo produto excepcional ainda não será incluído, nem aqueles que se concentram em clientes de médio porte em vez de empresas multinacionais.

A melhor solução é realizar sua própria pesquisa e considerar seus próprios benchmarks de comparação. Os clientes de qual empresa estão realmente satisfeitos? Há quanto tempo o fornecedor está no mercado? Identifique e avalie os critérios que são importantes para você e sua empresa.

Quando a borracha encontra o caminho, a inovação, a reputação, o serviço e a adequação cultural de uma empresa não são tão importantes (se não mais importantes) do que receita, tamanho e métricas de clientes existentes?

Meu conselho é avaliar o mercado com base no que realmente importa para você e no sucesso de sua organização.

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Harel Tayeb é o CEO da Kryon, líder em automação de processos robóticos. Ele tem mais de 15 anos de experiência como empreendedor serial, executivo sênior e consultor no ecossistema de tecnologia. Mais recentemente, Tayeb foi investidor e consultor de startups e VC's. Antes disso, ele foi o gerente nacional de Israel da AVG (adquirida pela Avast por US$ 1,3 bilhão) e o CEO da Como (adquirida pela Conduit Mobile). Siga Harel no Twitter.