Новые технологии часто не оправдывают ожиданий. Компании вкладывают в них время, деньги и ресурсы, но в итоге инновации так и не находят своего потребителя. Почему одни остаются на рынке, а другие медленно, но верно угасают? Цикл технологического хайпа, или кривая Гартнера (Gartner), помогает это увидеть. В статье расскажем о стадиях развития технологий и поможем избежать ловушек, связанных с оценкой их перспективности.

Из статьи вы узнаете: 

• что такое циклы технологического хайпа;
• какие стадии развития проходит технология на рынке; 
• как понять, на каком этапе развития находится новая технология;
• как кривая хайпа работает в реальной жизни.

Что такое циклы технологического хайпа? 

Циклы технологического хайпа, или кривая Гартнера (Gartner’s Hype Cycle), — это концепция этапов развития технологии на протяжении нескольких лет. Она предсказывает, что ждет инновации на пути к зрелости. Она напоминает американские горки и графически представляет стадии, через которые проходит технологическое новшество в ходе своего становления от триггера инноваций через пик чрезмерных ожиданий, падение в пропасть разочарования до склона просветления и наконец успешного плато продуктивности.  

История

Концепцию Hype Cycle в 1995 году впервые представила аналитик компании Gartner Джекки Фенн, которая изучала, как технологии развиваются и воспринимаются рынком. В Gartner ее используют, чтобы предсказывать циклы внедрения инноваций, помогать компаниям избегать инвестиций в технологии, находящиеся на пике ожиданий или в пропасти разочарования, а также определять их реальную ценность.

Hype Cycle стал инструментом для анализа технологических трендов, помогая бизнесу принимать обоснованные решения.

Аналитики Gartner регулярно публикуют свои прогнозы на сайте компании.

Пять основных стадий Hype Cycle

Кривая Гартнера (Gartner) показывает этапы эволюции технологий, отражающие переход от триггера к зрелости технологии. 

1. Триггер инновации. Технология только появляется. Все начинается с идеи или прорывного открытия. Все в восторге, но массового внедрения еще нет. Ожидания начинают расти. Например, блокчейн в 2010 году.
2. Пик чрезмерных ожиданий. В СМИ появляются громкие заявления, прогнозы о революционности, мир ждет от технологии чудес и верит, что она изменит нашу жизнь. СМИ переполнены сообщениями, инвесторы готовы вкладывать миллионы. Интерес к технологии резко возрастает, но часто превышает ее реальные возможности. Также именно на этом этапе реальность начинает отставать от обещаний. К примеру, в 2025 году на пике чрезмерных ожиданий на кривой Гартнера находятся генеративный ИИ (GenAI) и автономные системы (Autonomous Systems), такие как беспилотные автомобили, дроны и роботы. 
3. Пропасть разочарования. Технология не оправдывает завышенных ожиданий,  ее начинают критиковать, популярность падает, инвесторы теряют интерес, а первые пользователи разочарованы. Всем кажется, что новшество обречено на провал и больше не имеет перспектив.
4. Склон просветления. Постепенно технология совершенствуется, стабилизируется, ее преимущества становятся понятны, появляются реальные кейсы ее успешного применения. Компании начинают понимать, как ее правильно использовать и внедрять. Она снова вызывает интерес, но уже более обоснованный.
5. Плато продуктивности. Инновация становится частью повседневной жизни. Она начинает приносить реальную пользу, и ее применение становится повсеместным.

Примером может служить интернет вещей. Вот так можно расписать этапы развития интернета вещей с 2000 по 2023 годы.

Годы	Этап	Описание	Примеры
2000–2005	Технология появляется	Первые концепции IoT: интеграция датчиков и устройств в сеть.	RFID-метки, умные счетчики (например, Landis+Gyr).
2006–2010	Пик ожиданий	Массовое обсуждение IoT как революции. Прогнозы об умных городах и умных домах.	Nest (термостаты), SmartThings (Samsung), Xively (платформа для IoT).
2011–2015	Пропасть разочарования	Критика из-за отсутствия стандартизации, проблем безопасности, низкой рентабельности.	Утечки данных из умных устройств (например, Mirai-ботнет в 2016 г.), неудачи проектов умных городов.
2016–2023	Плато производительности	Внедрение в промышленность, сельское хозяйство, логистику. Стандартизация.	Промышленный интернет вещей (Industrial IoT, IIoT), LoRaWAN, NB-IoT, умные фабрики (например, Siemens).

Зачем нужна кривая хайпа?  

В первую очередь кривая Гартнера помогает инвесторам отделять шумиху от реальных движущих сил коммерческого потенциала технологии, снижает риски при покупке активов и позволяет сравнить частное понимание бизнес-ценности технологии с объективностью опытных аналитиков.

Например, VR-технологии сейчас находятся в пропасти разочарования. Несмотря на появление шлема Apple Vision Pro в 2023 году, хайп по поводу метавселенных затих, технологию критикуют за то, что в очках укачивает, и за высокую стоимость внедрения. Системы виртуальной реальности попробовали применять в кинотеатрах, социальных сетях, обучении, промышленности на протяжении нескольких лет, но пока она показала себя только в нише развлечений и не масштабируется.

Нейросети и AI (искусственный интеллект), по оценке Гартнера, были на пике ожиданий, но в дальнейшем могут начать спускаться в спад разочарования из-за проблем с этикой и контролем.

Технологии онбординга (Employee Onboarding — это цифровые решения, которые автоматизируют или оптимизируют процесс интеграции новых сотрудников в компанию, включая адаптацию к корпоративной культуре, обучение, знакомство с коллегами и инструментами работы) в 2023 году вышли на плато производительности и стали широко применяться. Появились успешные корпоративные продукты, например, LinkedIn Learning, AI-ассистент Eightfold. Значит, их можно внедрять в своей компании. 

Цикл хайпа — это своего рода дорожная карта. Она помогает оценить возможности и риски новых технологий, предсказать их дальнейшее развитие. 

Компании также используют кривую Гартнера (Gartner) для стратегического планирования и изменений внутренних бизнес-процессов, оценивая, когда начинать внедрение той или иной инновации. 

Таким образом, через призму цикла хайпа Gartner можно анализировать технологии не только с позиции вложения капитала, но и для понимания, стоит ли в них инвестировать ресурсы на внедрение в собственные бизнес, продукты и процессы. 

Как использовать кривую Гартнера для управления компанией

Кривая хайпа имеет и практическое применение. Вот примерный алгоритм использования циклов Гартнера.

Этап	Процессы
Анализ	Изучите технологии, которые сейчас на пике.Выделите наиболее актуальные для вашего бизнеса.Проработайте идеи продуктов, которые могут быть созданы на основе той или иной технологии.
Оценка потенциала	Оцените потенциальные затраты на внедрение выбранных технологий.Оцените, какие ресурсы есть в наличии для этого и каких не хватает.Постройте сценарии развития событий, учитывая возможные риски от пропасти разочарования, если выбранные технологии окажутся там, и выгоды, если пройдут на этап склона просветления.
Применение	Если на этапе оценки гипотеза о перспективности той или иной технологии подтвердилась, разработайте поэтапный план ее внедрения (или создания/доработки продукта на ее основании). Приступайте к работе, постоянно мониторьте результаты, вносите корректировки.
Оценка результатов	Сравните фактические результаты с плановыми показателями.Внесите необходимые изменения в алгоритм внедрения на основе полученных данных.

Следуя алгоритму, компании смогут ставить стратегические цели, определять направления инвестирования, принимать обоснованные решения по созданию инновационных продуктов.

Пример 

Маркетинговое агентство продает свои услуги и ищет способы оптимизировать процессы, а также усилить свои конкурентные преимущества на рынке. 

Этап 1. Изучение кривой хайпа

• В 2023 году аналитики обнаружили, что технологии генеративного ИИ находятся на стадии пика завышенных ожиданий.
• Топ-менеджеры компании решили создать чат-бот на основе LLM-модели, который будет общаться с клиентами и быстрее обрабатывать заказы. 

Этап 2. Оценка потенциала и рисков

• Экономисты рассчитали, что чат-бот позволит на 30-40% автоматизировать прием заказа через чат и ускорить процесс оформления. В долгосрочной перспективе — увеличить клиентскую базу на 20-25%.
• Был разработан сервис — бот на основе ChatGPT для агентства, проведено тестирование. Но результаты показали, что ИИ генерирует нерелевантный контент с большим количеством ошибок и дополнительную работу с аккаунт-менеджера не снимает. Ожидания оказались завышенными. Компания приняла решение временно отказаться от внедрения продукта. 
• Мониторинг рынка технологий показал, что технологии искусственного интеллекта могут оказаться в пропасти разочарования из-за проблем с этикой и контролем. Однако разные нейросети продвинулись в обучении, и в итоге компания решила развивать свой продукт иначе.
• Топ-менеджеры приняли решение об использовании LLM-модели не для коммуникации с клиентами, а для связи между разными цифровыми системами, лежащими в основе их процесса продаж, и таким образом оптимизировали его на 15%, избежав при этом потенциальных рисков.

Этап 3. Применение

Чат-бот смог читать переписку с клиентом вместе с аккаунт-менеджером и сразу заносить необходимые данные в CRM и в программу task-трекер. Для этого компании пришлось сначала подробно описать процесс оформления заказа и системы, которые участвуют в этом. Дальше разработчики научили модель связываться со всеми нужными системами, самой определять, какие данные в какие поля ей необходимо заносить. Риск от появления ошибок получился минимальный, так как модель должна работать исключительно с заданной информацией. 

Этап 4. Оценка результатов 

Таким образом, удалось сократить время, которое менеджеры тратили на внесение данных в системы, и у них появилось больше времени на обработку новых входящих заявок. Это и позволило в итоге увеличить клиентскую базу. Так, следуя кривой Гартнера (Gartner), компания смогла найти перспективную технологию, избежав при этом рисков, и разработать конкурентоспособный востребованный на рынке продукт.

Ограничения Hype Cycle

Важно понимать, что кривая Гартнера имеет границы применимости и свои особенности.

Во-первых, важно помнить о субъективности: этот прогноз отражает ожидания рынка, а не объективный технологический прогресс.

Во-вторых, не всегда раннее инвестирование в технологию на этапе хайпа сопряжено с высокими рисками, а, напротив, может принести преимущество первого игрока. И это применимо не только для управления капиталом, но и для внедрения продуктов в собственные бизнес-процессы.

Также важно понимать, что динамика у технологий может быть разной и в последнее время все убыстряется. По расчетам кривой хайпа, средний срок перехода от запуска до плато — 5–10 лет, но некоторые технологии застревают в долине разочарования навсегда, а другие могут пройти путь от завышенных ожиданий до склона просветления за пару лет.

Выводы

1. Кривая хайпа — разработка консалтинговой компании Gartner. Она показывает, через какие этапы проходят новые технологии от момента появления на рынке до массового внедрения. Это полезный инструмент для оценки и прогнозирования технологических трендов.
2. Кривая состоит из пяти этапов: триггер инноваций, пик завышенных ожиданий, дно разочарования, склон просветления и плато продуктивности. Каждый этап показывает, как пользователи и рынок реагируют на новые технологии.
3. Циклы Гартнера можно использовать для поиска идей для создания собственного продукта на основе той или иной технологии или для внедрения новых технологий в бизнес. 
4. Важно помнить, что не все технологии могут дойти до стадии продуктивности. Необходимо тщательно изучить их потенциал, оценить рыночный спрос, прежде чем инвестировать значительные ресурсы.

Хотите создавать востребованные продукты?

Тогда приглашаем на курс «Полное погружение в продакт-менеджмент»!

Курс доступен как в индивидуальном, так и в корпоративном формате.

На курсе вы или ваша команда:

• Научитесь запускать внутренние и внешние продукты и управлять ими
• Улучшите метрики существующего продукта
• На практике систематизируете свои знания и освоите все аспекты продакт-менеджмента

Что ждать от курса:

• 30 уроков в записи
• 17 лайв-уроков с экспертами
• 21 домашнее задание
• 9 практических заданий
• 2 DEMO-записи: JTBD и глубинного интервью
• 12 бонусных уроков
• 20+ топ-спикеров из Product Lab, Яндекс, Сбер, VK, Ростелеком
• 10 индивидуальных встреч с экспертом-трекером
• 20+ полезных шаблонов для управления продуктом