Was ist eigentlich ein Hype Cycle?
„Wir neigen dazu, die Auswirkungen einer Technologie kurzfristig zu überschätzen – und langfristig zu unterschätzen“ soll bereits der Zukunftsforscher Roy Amara vermutlich in den 1960er oder 1970er Jahren gesagt haben. In der IT-Welt hat dieses Phänomen vom bekannten IT-Marktforscher Gartner einen Namen bekommen: Hype Cycle.
Hype Cycle von Gartner von Juli 2016. (Quelle: Gartner)
Wenn in der IT neue Technologien wie 3D-Drucker, virtuelle Realität, das Internet oder Smartphones entwickelt werden, kommt es in der Öffentlichkeit regelmäßig erst zu einem Hype, dann zur großen Enttäuschung – und erst danach wird die Technologie marktreif und produktiv eingesetzt.
Die Gartner-Beraterin Jackie Fenn hat dafür 1995 den Begriff Hype Cycle, also Hype-Zyklus, erfunden. Damals schrieb sie einen Bericht mit dem Titel „The Microsoft System Software Hype Cycle Strikes Again“.
Internet der Dinge aktuell auf dem Höhepunkt des Hypes
Aktuell sieht Gartner unter anderem die Themen Internet der Dinge, Spracherkennung und Maschine Learning auf dem Gipfel ihres Hypes oder kurz dahinter. Die Erwartungen an diese Technologien sind der Logik des Hype Cycles zufolge also besonders überzogen. Als kommende Hype-Themen sieht Gartner unter anderem Quantencomputer, Software-defined Security und Micro-Rechenzentren.
Aber natürlich wird bei weitem nicht alles zum Hype, was Gartner als potenzielle Themen identifiziert. 2007 ging Gartner beispielsweise davon aus, dass die Mediendistribution via Spielekonsolen zum Hype werden würde ebenso wie Mikro-Projektoren. Bei „ultramobilen Geräten“ lag Gartner da schon eher richtig. Daraus wurden die Wearables.
Bei den Themen Virtual Reality und Augmented Reality sieht Gartner dagegen inzwischen das Plateau der Produktivität erreicht. Diese Themen haben aus Sicht der IT-Marktforscher damit die überzogenen Erwartungen schon hinter sich und es sollten zunehmend nützliche Anwendungen kommen.
Erwartungen an Künstliche Intelligenz folgten nicht dem Hype Cycle
Doch nicht immer folgen die Erwartungen an neue Technologien tatsächlichen diesem Muster. Die Erwartungen an das Thema Künstliche Intelligenz beispielsweise waren nach dem Aufkommen des Themas in den 1950er und 1960er Jahren zunächst extrem überzogen. Dann folgte eine lange Phase der Enttäuschungen, die als „AI Winter“ ab den 1970er Jahren bekannt ist.
In den vergangenen Jahren hat das Thema Künstliche Intelligenz durch den Ansatz des Machine Learnings, bei dem künstlicher neuronaler Netze mit Daten automatisiert gefüttert werden, wieder deutlich an Fahrt aufgenommen.
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