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가트너의 사기극은 곧 무너질 것

 (dx.tips)
3P by neo 7시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • Gartner는 ‘미래’라는 이름의 용어를 만들어 마케팅하고, 기업들이 매직 쿼드런트 에 오르기 위해 비용을 지불하게 하는 구조를 운영해 왔음
  • 2022년 대세로 밀었던 Composable Architecture 개념이 2024년엔 주요 기업 사이트에서 사라지는 등, 최근 카테고리 제안의 실패가 가속화됨
  • Composite AI 등 새로운 용어도 주요 AI 업계에서는 거의 주목받지 못하며, 실질적 데이터 없이 권위를 주장하는 방식이 한계를 드러내고 있음
  • AI 업계에선 Artificial Analysis 와 같이 엔지니어 출신 분석가들이 실시간 데이터 기반으로 제공하는 분석 서비스가 새로운 신뢰 원천으로 부상
  • 과거 C-레벨 임원층의 영향력 기반이던 Gartner는 이제 "X, Reddit, 팟캐스트, 뉴스레터 등에서 정보를 얻는" 젊은 세대 CEO·CTO들에게 외면받으며, 신뢰를 잃어가고 있음

Gartner의 비즈니스 모델과 ‘Grift’ 구조

  • Gartner의 기본 모델은 새로운 기술 용어를 ‘미래’로 규정하고, 이를 대대적으로 마케팅하여 기업들이 매직 쿼드런트에 이름을 올리도록 유도하는 것임
    • CTO 등 대기업 의사결정권자가 이 쿼드런트를 신뢰할 때만 작동
    • 5년 전 ‘Composable’이 미래라는 분석이 나오자 다수의 B2B SaaS/IaaS 스타트업이 해당 용어를 전면 채택
  • 경쟁사가 ‘Composable’을 내세우면 다른 기업도 따라야 하는 압박이 생기며, 이는 자기 강화형 채택 사이클을 형성함
    • ‘석면 무첨가’ 시리얼 비유처럼, 모두 해당 특성을 갖고 있어도 표기하지 않으면 의심받는 구조
  • 그러나 2024년 Netlify, Contentful 등 주요 기업들이 이를 사이트에서 제거

빠른 채택과 빠른 폐기 — ‘Accelerating Misses’

  • 카테고리 창출은 산업 조율에 유익할 수 있으나, Gartner 카테고리가 2년 만에 폐기되는 것은 심각한 실패 신호임
  • 최근 Databricks와 Berkeley가 제안한 ‘Compound AI Systems’도 짧은 채택 후 폐기되는 흐름을 보임
    • Gartner는 이를 ‘Composite AI’로 명명했으나, 주요 AI 업계에서는 거의 인지하지 못함
  • 오늘날에는 조회수, 구독자 수 등 실시간 지표가 존재해, 아이디어가 자체적인 가치로 평가받아야 함

Gartner의 AI 관련 한계

  • Gartner는 AI Engineering을 처음 다룰 때 이미 1년의 주요 발전을 놓쳤으며, 하이프 사이클 정점에 올렸지만 실질적 시장 흐름과는 괴리가 있었음
  • Gartner의 과거 강점: 정보가 희소했던 시절 C-레벨 의사결정 지원
  • Gartner의 현재 약점:
    • 분석가들이 엔지니어링 경험이 부족
    • 최신 트렌드 대응 속도 저하
    • 주관적이고 유료 의존적 평가 방식
  • 이제 AI 분야에서 가장 신뢰받는 권위는 Gartner가 아니며, Artificial Analysis 가 새로운 대안으로 부상
    • 엔지니어 출신 분석가들이 실시간 데이터와 테스트 결과를 기반으로 분석 제공
    • 예: DeepSeek 모델 출시 시, Gartner는 침묵했으나 Artificial Analysis는 즉시 성능·비용 분석과 차트를 공개

신뢰 기반 변화와 정보 소비 채널

  • 과거 보수적 C-레벨 경영진은 Gartner 보고서를 구매하고 골프를 치는 문화였음
  • 현재 밀레니얼 세대 CEO·CTO는 X, Reddit(/r/LocalLlama), All In Podcast, Semianalysis 뉴스레터, 다양한 YouTube·팟캐스트에서 정보를 획득
  • Gartner 홈페이지는 여전히 ‘Gartner Says’ 형태의 무의미한 자기 인용 콘텐츠로 가득하며, 점점 더 시장과 동떨어짐

Gartner의 역사와 현재 위기

  • Gideon Gartner가 1979년 설립, 정보가 희소하던 시절 C-레벨 의사결정에 중요한 역할 수행
  • 대표 성과물: 1994년 Magic Quadrant, 1995년 Hype Cycle
  • 30년이 지난 지금, 주관적이고 ‘페이 투 플레이’ 성격의 프레임워크는 한계를 드러내고 있음
  • 차세대 리더들은 Gartner를 신뢰하지 않으며, ‘신뢰를 제조해 팔던’ 시대가 종말을 맞이하고 있음

참고: 가트너의 Magic Quadrant

가트너의 매직 쿼드런트(Magic Quadrant) 는 IT 시장과 기술 제품을 평가·분석하기 위해 매년 발표하는 시장 조사 보고서

  • 평가 방식 : 두 가지 축을 기준으로 평가함
    • 실행 능력(Ability to Execute): 제품·서비스의 안정성, 수익성, 고객 지원, 운영 능력 등
    • 비전의 완성도(Completeness of Vision): 시장 이해도, 혁신성, 전략, 로드맵 등
  • 4개 구역
    • 리더(Leaders): 비전과 실행력이 모두 뛰어나 시장을 선도하는 기업
    • 도전자(Challengers): 실행력은 높지만 비전이나 혁신성이 상대적으로 부족한 기업
    • 비전가(Visionaries): 혁신적이지만 실행력이 아직 검증되지 않은 기업
    • 특정 분야 강자(Niche Players): 특정 틈새 시장에서 강점을 가지지만 시장 전반에서 영향력은 제한적인 기업
  • 활용 목적 기업이 IT 제품·서비스를 선택할 때 참고 자료로 사용되며, 공급업체들은 보고서에 포함되거나 높은 위치를 차지하는 것을 마케팅 포인트로 활용함
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GN⁺ 7시간전  [-]
Hacker News 의견
  • Gartner의 기본 비즈니스 모델은 미래라는 용어를 만들어내고, 강력한 마케팅을 붙인 뒤, 매직 쿼드런트에 이름을 올리려는 사람들에게 비용을 받는 것임
    • 내가 알기로는 심지어 특정 제품에 딱 맞는 세그먼트를 만들어주는 서비스도 유료로 제공함
    • 매직 쿼드런트 선정 기준은 모르지만, 최근 Vercel이 2025 Gartner® Magic Quadrant™에서 Visionary로 선정됐다고 광고하는 걸 보고 웃음이 나왔음. 인포그래픽을 보면 ‘리더’보다 실행력이 떨어져도 Visionary가 될 수 있음
    • 새로운 카테고리를 만드는 건 스타트업이 차별성을 정당화하고 시장에 진입하는 데 필요함. 스스로 만든 카테고리는 잠재 고객이 찾지 못하니, Gartner 같은 곳이 이를 공식화해주는 역할을 함. Karpathy가 ‘vibe coding’이라는 용어를 만든 것과 비슷한 개념임
    • 우리 회사 경영진도 매직 쿼드런트에 들어가려고 개발자들에게 AI 도입을 강하게 밀어붙이고 있음
    • “OpenAI, CEO 이름이 Sam인 AI 기업 중 최고 리더” 같은 식의 농담도 가능함
  • Gartner 주가는 2025-02-07에 $529.29였는데, 어제는 $238.37로 마감했음. 일종의 승리 선언 제출인가 싶음
    • (작성자) 내가 올린 건 아님. @mooreds가 항상 챙겨줘서 고마움
    • 지금 숏 포지션 잡기엔 늦었나 싶음
  • 매직 쿼드런트나 시장 성장 예측은 제쳐두더라도, Gartner 같은 분석 기관은 대규모 산업 설문을 기반으로 기업들이 신기술을 어떻게 인식하고 도입 계획을 세우는지에 대한 유용한 리서치를 함. 특히 분기별·연간 자체 조사에서 가치가 큼
    • 허황된 부분을 넘어서면, Gartner 애널리스트는 한 달에 CTO 50~100명을 만나 업계에서 무엇이 잘 되고, 실패하고, 중요해지고, 사라지는지 파악함. 이를 통해 특정 버티컬 분야의 전문가가 되어 모범 사례를 공유함
    • 하지만 HN 같은 커뮤니티가 이미 통찰을 공유하는 상황에서, 그들이 정말 새로운 걸 발견하는지는 의문임
  • 엔터프라이즈 소프트웨어 시장은 AI로 당장 뒤집히지 않으며, Gartner는 여전히 깊이 자리 잡고 있음. Netlify 같은 소규모 기업은 이 시장의 지표가 아님
    • 요점은 AI가 시장을 당장 바꾸는 게 아니라, 페이 투 플레이 방식의 분석가 기반 구매 조언 모델이 수명을 다해가고 있다는 것임. 실제로는 담당 애널리스트가 제품이나 시장을 잘 이해하지 못한 채 유행어를 만들어내고, 기업은 “우리도 그거 해요”라고 말하며 비용을 내는 구조임. 그래도 매직 쿼드런트에 들어가면 엔터프라이즈 영업에 큰 도움이 되기에 추천은 함. 하지만 데이터 품질은 좋지 않음. swyx 말대로 자동화된 심층 리서치가 이 모델을 대체할 거라 봄
    • 우리 회사 매출은 Netlify 기업가치의 6배지만, Gartner에 아부하다가 계속 실수하고 있음. 스타트업 업계는 엔터프라이즈 세계를 잘 모름. 여기엔 멋진 CEO/CTO가 없고, 전부 양복 입은 사람들뿐임
  • 대기업이 Gartner를 쓰는 건 정확해서가 아니라, 주주를 위한 리스크 관리 전략의 일부임. 브랜드와 명성을 방패로 삼아 문제 발생 시 회사 평판을 지키는 용도임
    • 더 중요한 건, 선택이 실패해도 직장을 지킬 수 있게 해준다는 점임. 컨설턴트와 마찬가지로, 경영진이 책임을 회피할 수 있게 해주는 장치임
  • Gartner는 사라지지 않을 것임. 이유는 소프트웨어 조언을 파는 게 아니라, 의사결정자의 책임 회피를 도와주는 역할을 하기 때문임. 실제 조언의 질은 중요하지 않고, ‘신뢰받는 브랜드’라는 탈출구가 핵심임
    • 100% 엉터리라면 브랜드가 손상돼 지속 불가능할 테니, 최소한 괜찮은 조언은 해야 할 것 같음. 나는 Gartner를 처음 알게 됐는데 꽤 흥미로움
    • 그렇게 책임 회피가 쉽다면, 왜 리더십 보수가 그렇게 높은지 의문임
    • 많은 컨설팅 회사가 사실상 ‘경제’라는 큰 이야기 속의 서사 장치에 불과하다고 봄. 엘리트 자녀들이 사회적 정당성을 이어가는 경로를 제공함
  • G2, Sourceforge, Gartner의 Capterra/GetApp/SoftwareAdvice 모두 같은 모델을 씀. 업체에 월 $x,xxx 이상을 받아 만든 카테고리에서 상위 노출시킴. 무료 등록도 가능하지만, 유료 플랜을 쓰면 맞춤형 어워드 아이콘, 리뷰 위젯, 리뷰 생성, dofollow 링크, 상위 노출까지 가능함. 사실상 ‘그리프트’에 가까움. 이런 로고를 보면 거부감이 들지만, 경영진은 그냥 비즈니스 비용으로 여길 수 있음
    • 1990년대 NYTimes 서평도 비슷한 모델이었음. 앞으로는 AI Agent 알고리즘이 이런 미디어 노출을 더 많이 통제할 것으로 예상함
  • 우리 회사 IT 부서의 아키텍트와 디렉터들은 Gartner 없이는 결정을 못 함. 현장 경험자의 말을 믿지 않음. 그렇다면 누구에게 조언을 구해야 할지 의문임
    • 마침 잘 만났음! 나는 Gartner와 반대되는 분석을 하는 Rentrag의 수석 애널리스트임. 우리 분석은 믿을 수 있음 /s
  • 웹은 이미 조합 가능한 상태임
  • Gartner는 단지 조금 더 고급스럽고 비싼 버전의 ‘페이 투 플레이’ 랭킹 모델일 뿐임
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