Насколько хорошо люди прогнозируют будущее технологий? Посмотрим на историю «Цикла Хайпа»

С 1995 года аналитики Gartner выпускают ежегодный доклад «Цикла Хайпа», который показывает состояние разных многообещающих технологий вроде больших языковых моделей, беспилотных автомобилей, солнечных панелей и так далее.
 
Каждый отчет строится вокруг S-образной кривой, где показано, в какой точке находится та или иная технология: пребывает на пике ажиотажа, разочаровывает или внедряется. Ожидается, что разработки, попавшие в «Цикл Хайпа», сильно повлияют на бизнес и общество. Составители кривой Gartner не сами оценивают технологии, а опираются на ожидания инвесторов, бизнеса и общества, ну, и шумиху вокруг разработок. В общем, чтобы понять, насколько хорошо люди прогнозируют будущее, можно покопаться в старых графиках Gartner.

В этой статье разберем некоторые разработки, которые бывали на пике ажиотажа, но не прошли дальше, разочаровали при внедрении или провалились в первоначальной концепции, но распались на решения, используемые повсеместно. Начнем.

В 2024 году «Цикл Хайпа ^[1]» вышел летом и выглядел так:

Из наиболее интересного: тренд на автономный искусственный интеллект ^[2]: ИИ-системы, способные работать с минимальным участием человека, совершенствоваться и принимать решения в сложных условиях. К ним относятся автономные ИИ-агенты, мультиагентные системы, большие модели действий (Large Action Models), машинные клиенты (Machine Customers), человекоподобные рабочие роботы и обучение ^[3] с подкреплением ^[4].

Согласно идее «Цикла Хайпа», все технологии, значительно влияющие на общество, проходят следующие стадии развития:

1. Появление: на этом этапе обсуждаются перспективы технологии, хотя инновация ещё не подтвердила свою коммерческую ценность.

2. Фаза ажиотажа: о технологии много пишут в СМИ, говорят на конференциях, у общества нереалистичные ожидания относительно ее развития.

3. Пропасть разочарования. Энтузиазм ослабевает по мере того, как эксперименты и внедрения не приносят результатов (к примеру, что сейчас происходит с беспилотными автомобилями).

4. Склон просвещения. Ожидания корректируются и внедрения зачастую начинаются по новым сценариям.

5. Плато производительности. Преимущества и экономическая выгода от технологии очевидны. Она повсеместно распространена, у общества в целом реальные представления о ее возможностях и ограничениях.

Кружки и треугольники на графиках раскрашены в разные цвета. Белый кружок означает, что технология может войти в нашу жизнь в ближайшие два года, голубой — от двух до пяти лет, темно-синий — от пяти до десяти лет, желтый (иногда красный) треугольник — более десяти лет (к примеру, сейчас 10+ лет дают развитию 6G и антропоморфным роботам).

Насколько хорошо «Цикл Хайпа» отражает реальность? Чтобы попасть в графики, технологии достаточно появиться и поднять вокруг себя шумиху. Чтобы продвинуться дальше, нужны реальные внедрения, но здесь не меньше риск разочаровать бизнес и потребителей и выпасть из графиков.

Здесь ^[5] систематизированы технологии, которые в том или ином виде мелькали на графиках Gartner в 2000-2016 годах. За такую подробную систематизацию ^[5] спасибо автору этой статьи ^[6] (на английском). В документе он собрал 204 технологии и разделил их на категории «Успех», «Единичные внедрения», «Тренд, а не технология», «Провал», «Слишком рано говорить» и так далее. Технологий в категории Success (прошли все этапы и стали повсеместной реальностью) — 39, провальных прогнозов — 14, остальные — между этими полярностями.

Что относится к провалам

Приведем полный список технологий в категории Failed, а дальше разберем наиболее интересные, как нам показалось, разработки. И дополним технологиями, которые прямо сейчас разочаровывают общество и инвесторов.

UWB (Ultra Wideband) — беспроводная технология связи, использующая сверхширокую полосу для несущего сигнала и позволяющая передавать данные на небольшие расстояния при крайне низком энергопотреблении. Появлялась на графиках Gartner в 2003 и 2004 годах, а затем исчезла. На самом деле весьма спорный пункт — сейчас UWB тянет как минимум на точечные внедрения. Ну или же «слишком рано говорить». Возможно, дело в том, что автор систематизации брал для анализа графики 2000-2016 гг. А в 2019 году Apple и Samsung, начали внедрять функциональность на базе UWB в свои устройства для поиска предметов. Apple использует UWB в AirTag и Find me, а Samsung – в SmartTag+. Параллельно BMW и Hyundai применили UWB для бесключевого доступ к автомобилям через iPhone и Samsung.

Но ожидания от технологии были значительно выше. Предполагалось, что UWB будет использоваться в системах «умного дома» и применяться для улучшения безопасности мобильных платежей. Однако, как мы видим сегодня, устройства с UWB по-прежнему редкость. Чипы UWB дороже уже широко распространенных Bluetooth и NFC, которые выполняют похожие задачи. И привычный GPS продолжает доминировать в геолокации, несмотря на меньшую точность. Пока технология остается нишевой, впрочем, она может снова набрать популярность, если компании расширят интеграцию.

Corporate Semantic Web — концепция использования семантических технологий (онтологий, метаданных, машиночитаемых знаний) для управления корпоративными данными. Идея заключалась в том, чтобы создать взаимосвязанные базы знаний, где информация внутри компании автоматически структурируется, анализируется и связывается между собой.

Тренд появлялся в «Цикле Хайпа» в 2005 и 2006 годах. Однако в то время технологии не были достаточно продвинуты для того, чтобы он получил развитие. Компании работают с неструктурированными и разрозненными данными, что усложняет создание единой семантической модели. Автоматическая обработка и разметка данных оказалась сложнее, чем ожидалось. В целом возможности искусственного интеллекта сильно переоценивались — он не мог эффективно обрабатывать семантические связи. Технология зависела от ручного создания онтологий, что снижало ее гибкость. Классические базы данных, BI-аналитика и облачные решения оказались дешевле и удобнее для бизнеса. Развитие машинного обучения и больших языковых моделей показало альтернативные пути обработки знаний без строгих семантических онтологий.

При этом некоторые идеи из Corporate Semantic Web живы в других формах. Графовые базы данных (например, Neo4j) позволяют связывать данные в виде графов. Методы NLP и LLM способны обрабатывать корпоративные знания без жестко заданных онтологий. Машинное обучение + семантика становятся гибридным подходом для обработки корпоративных данных.

Context Delivery Architectures/Services/Brokering — концепция, согласно которой технологии в реальном времени доставляют пользователям персонализированную информацию и сервисы, основываясь на их контексте (местоположение, устройство, активность, предпочтения и даже настроение).

Не взлетевшим можно считать тренд в том виде, в котором о нем говорили в 2008-2011 годах. Идея заключалась в появлении универсальных платформ, которые будут собирать и анализировать весь контекст пользователя — от местоположения до действий в реальном времени и эмоционального состояния. Создание таких проектов стало невозможным ввиду множества обстоятельств. Контекст — это комплексная и динамическая информация, определять его сложно. Для претворения идеи в жизнь требовалась интеграция разных источников данных: GPS, датчиков, истории действий, а еще и поведенческий анализ. Даже в 2025 году это кажется фантастикой. К тому же законодательство в области сбора и обработки персональных данных становится все строже, что затрудняет развитие таких проектов.

В итоге концепция распалась на разные технологии: рекомендательные алгоритмы, таргетированная реклама, персонализированные интерфейсы и некоторая функциональность умных ассистентов и адаптивных интерфейсов.

RSS Enterprise. В нулевых RSS прогнозировали большое будущее в корпоративной среде. Внутренние новости, отчеты, обновления могли бы распространяться так же, как новости в публичных RSS-лентах. Сотрудники подписывались бы на информацию компании, и все это должно было заменить почтовые рассылки. Такие ожидания появились в «Цикле Хайпа» в 2006 и 2007 годах.
 
 Публичные RSS-ленты уже использовались в СМИ и новостных агрегаторах и очень нравились потребителям. Если вы не застали ту эпоху, то поясню, что устроено это так: вы устанавливаете специальную программу — RSS-ридер, заходите на сайт, добавляете в свой ридер все, что вам нравится, и с этого момента видите все интересные вам публикации. Но у сотрудников компаний потребности ^[7] несколько другие — не просто читать, а комментировать, обсуждать, делиться, чего в стандартном RSS нет. Вдобавок в то же время развивались удобные альтернативы: мессенджеры Slack, Microsoft Teams и так далее. Интранет-порталы, корпоративные CRM лучше справлялись с доставкой информации. И уведомления в мобильных и веб-приложениях стали удобнее, чем подписки на RSS-каналы. Добавим сюда же потенциальные проблемы с безопасностью… А еще, что в целом RSS как тренд также вступил в ряды Failed-технологий: в начале 2010-х публичные RSS-ленты вытеснили социальные сети с алгоритмическими лентами. В 2013 году кладбище проектов Google ^[8] пополнил популярный RSS-агрегатор Google Reader и сегодня по запросу RSS найдется куча статей на тему «RSS — мертв ^[9]».

Впрочем, RSS давал потребителям то, чего так не хватает в нашем мире, где информации слишком много — настоящую свободу выбора без лишнего. Возможно, усталость от тонны ненужной информации приведет к тому, что RSS-ридерами будут пользоваться чаще? Во всяком случае, автор этой нестарой статьи ^[10] собрал в комментариях перепись живых и удобных ридеров.

WiMAX. Вообще, заглянув в графики Gartner начала и середины нулевых, можно ощутить прилив светлой ностальгии. Вжух — и вы сидите за компьютером с ОС Windows XP, читаете на Хабре посты про такие обсуждаемые технологии, как WiMAX. Стандарт связи WiMAX в его первой версии (IEEE 802.16-2001) был принят в 2001 году, в 2004 году он обновился до 802.16d — Fixed WiMax, а в 2005 году появился 802.16e — мобильный Wimax. Технология, обещавшая скорость до 70 Мбит/с и покрытие на десятки километров, появилась на графике «Цикла Хайпа» в 2005 году. Во второй половине нулевых в технологию вкладывались Google, Intel ^[11], Motorola и другие корпорации, а в России первую WiMAX-сеть запустила Yota в 2008 году. Стандарт разочаровал на этапе внедрений — к концу нулевых: серьезных преимуществ перед стандартными системами связи он не продемонстрировал, оборудование оказалось дорогим, его взаимозаменяемости, о которой говорили на пике ажиотажа, не удалось достигнуть, в это же время распространение 3G и 4G шло быстрее, в итоге многообещающая технология уступила LTE. 

Mesh-сети — распределенная одноранговая сеть, в которой устройства или узлы связаны друг с другом, образуя ответвления от других устройств или узлов. О том, почему mesh-сети лежат в этом списке, красноречиво говорит то, что вы, возможно, никогда не слышали о них. На Хабре есть целый хаб ^[12] про них. Главный смысл технологии — в независимости от провайдеров: вас нельзя отключить от сети, а при стихийных бедствиях можно иметь сеть для связи. В начале нулевых mesh-сети появились в «Цикле Хайпа», им прочили большое будущее. Но широкого распространения они не получили ввиду отсутствия большого интереса ^[13] потребителей, которых не устраивало качество связи, зато вполне устраивал привычный интернет. 

Web Platforms. Появление в «Цикле Хайпа» — 2007 год, 2010-2011 годы. Предполагалось, что браузеры заменят операционные системы и все приложения будут работать через веб. Пример: тогда же Google продвигал браузер Chrome OS, который работал по принципу «всё в браузере». И считалось, что с развитием инструментов веб-разработки производительность веб-приложений должна была достигнуть уровня нативных.

Будущее таким, как оно виделось, не пришло. В последующие годы мобильные приложения поступательно теснили веб. Веб-приложения работали медленнее, были менее безопасны. Вдобавок разработчики усиленно развивали сторы мобильных приложений — и пользователи привыкли пользоваться потребительскими сервисами через нативные приложения.

При этом веб-приложения остаются популярными и еще могут потеснить нативные. Сегодня растет количество PWA (Progressive Web Apps), они загружаются быстрее, требуют меньше ресурсов, чем нативные приложения ^[14]. То есть это еще один прогноз, не сбывшийся в первой концепции, но распавшийся на элементы, часть из которых стали повсеместно принятыми.

Digital Signatures/PKI — цифровые подписи и PKI (инфраструктура открытых ключей), как считалось в обществе в 90-х и начале нулевых, должны были вытеснить бумажный документооборот. В «Цикле Хайпа» технология вышла в 2001 и 2002 годах. Обществу виделось, что в обозримом будущем у каждого человека будет единая цифровая идентификация — некий PKI-сертификат, который работает везде, заменяет все пароли и бумажные удостоверения.
 
Опять же — здесь не провал технологии, а провал первоначальных ожиданий. Универсальная PKI-система с центрами сертификации не воплотилась в жизнь — и сделать ее было сложно со стороны ПО, и пользователи не горели желанием разбираться с сертификатами, хранилищами ключей и токенами, и разработчики не сильно помогали им с точки зрения ^[15] UX (настроить все это для обычного юзера — кошмар). Многие сервисы, нужные в повседневной жизни, обходятся другими методами идентификации. Впрочем, сегодня технология PKI используется в блокчейне. А пользователи с каждым годом все чаще подписывают ^[16] документы электронными подписями.

Speech Recognition (Mobile) — распознавание речи на мобильных устройствах. В начале развития технологии многие ожидали, что голосовое управление устройствами полностью заменит ввод текста с клавиатуры. На этапе внедрений выяснилось, что разработки не готовы — вообще говоря, программы и сегодня плохо справляются с распознаванием голоса с акцентом, речевыми особенностями, в шумных помещениях. А голосовые помощники, вобравшие в себя технологию, могли выполнять только простые задачи (установить будильник или найти информацию), но не справлялись с более сложными запросами. Так, они стали вспомогательными инструментами для пользователя, а вовсе не заменой клавиатуры. Но возможно, стоило бы отнести эту технологию не в категорию Failed, а в Too early to tell. Сейчас голосовые помощники развиваются и разработчики внедряют в них поддержку ChatGPT.

Desktop Linux for Business. Появление в «Цикле Хайпа» в 2003, 2004, 2005 годах. Согласно ожиданиям, ОС на базе Linux (Ubuntu, Red Hat Enterprise Linux и др.) должны были вытеснить Windows в качестве основной операционной системы для настольных компьютеров в бизнесе. Linux предлагал компаниям экономию на лицензиях, гибкость open source решения, считался более стабильной и безопасной системой, особенно для серверов.
 
Несмотря на эти плюсы, преодолеть домирование Windows в корпоративной среде ему не удалось. Большая часть корпоративного софта (Microsoft Office, разные корпоративные программы) была разработана для Windows и не поддерживалась на Linux. Windows была удобнее для неподготовленных пользователей, в то время как Linux требовал больше технических знаний. Впоследствии VMware и другие инструменты виртуализации позволили пользователям запускать Linux внутри Windows как виртуальную машину. Более того, в Windows 10+ есть свой встроенный Linux в виде подсистемы WSL.

Стоит вспомнить про российский Astra Linux. Вряд ли аналитики Gartner имели в виду именно это, но в условиях санкций и импортозамещения у Astra Linux есть все возможности стать тем самым «десктопным Линуксом для бизнеса».

Personal/Micro Fuel Cells — персональные микротопливные элементы. Продержались в «Цикле Хайпа» с 2001 по 2005 год. Миниатюрные картриджи с топливом (обычно метанолом или водородом), которые можно использовать для зарядки телефонов и ноутбуков, должны были стать альтернативой литий-ионным батареям. Они обещали быструю зарядку гаджетов и долгую работу без подзарядки. Тогда литий-ионные батареи были больше по размеру, чем сейчас, дороже, показывали низкую энергоёмкость, перегревались и деградировали при высоких нагрузках.

Проблемы? Метанол и водород — легковоспламеняемы, а значит, картриджи с топливом сложно хранить и зачастую нельзя перевозить в самолётах. Для пользователей есть опасность утечек. В то же время литий-ионные батареи эволюционировали — стали дешевле, мощнее и вытеснили эту альтернативу.

WS-Enabled Business Models — бизнес-модели, основанные на веб-сервисах (SOAP, WSDL). Они считались будущим автоматизации бизнеса. Однако довольно быстро полетели во впадину разочарования из-за сложности и громоздкости технологий. Разработчики не любили работать с этими API из-за их громоздкости и проблем со спецификациями. Впрочем, основная идея оказалась верной: в последние годы такие компании, как Twilio, Plaid и Checkr, доказали, что бизнес, предлагающий ценные API как основной продукт, может быть успешным. Также в категорию Failed записаны, собственно, веб-сервисы.

Какие технологии разочаровывают сейчас  

Или разочаровали совсем недавно. Приведем несколько ярких разработок, о которых в последние годы не мог не слышать даже очень ленивый.

Метавселенные и дополненная реальность. В 2022 году в «Цикле Хайпа» появились метавселенные. Они вышли под красным треугольником — что означало развитие технологии через 10 лет. Но сбудется ли нанобудущее в трёхмерном интернете? Уже спустя год метавселенные разочаровали рынок и инвестиции в технологии вокруг них достигли минимума ^[17]. В графиках 2023 и 2024 года их уже не было.
 
Не оправдывает надежд и виртуальная реальность — одна из главных составляющих метавселенных. Шумиха вокруг VR началась после появления шлема Oculus Rift в 2012 году. Относительно недорогой (600$ на старте) и лёгкий (450 г) девайс собрал на Kickstarter больше 2 миллионов долларов и его разработчика — стартап Oculus купила компания Цукерберга. Тогда же виртуальная реальность в том или ином виде начала мелькать в «Циклах Хайпа», и ей пророчили появление в каждом доме в течение 5-10 лет.
 
 Однако каждый год продажи устройств падают ^[18] и предпосылок к росту нет. Шлемы с VR остаются дорогими для массового пользователя, они неудобны в носке из-за большого веса, да и в целом опыт ^[19] взаимодействия с технологией не впечатляет — пользователей укачивает в виртуальной реальности. Технология развивается, но по-прежнему остаётся нишевой: для геймеров (впрочем, и здесь у VR нет убийственного приложения, которое сделало бы её действительно массовой) и коммерческих выставок.

Беспилотные автомобили. Одно из главных разочарований ^[20] общества, бизнеса и инвесторов — предсказанные всевозможными футуристами и не раз бывавшие в «Цикле Хайпа» беспилотные автомобили. За разработки взялись IT-гиганты и уже в конце нулевых сотни или тысячи автомобилей накатывали километры в тестовых зонах. Но с начала тестов доверие к технологии снижалось, автопилот не продемонстрировал уровень безопасности, которого от него ждали, а «беспилотные» ДТП продолжают порождать массу волнений.

Илон Маск признался, что вывести беспилотные автомобили на рынок оказалось гораздо сложнее ^[21], чем он изначально предполагал. Uber признал ^[22] то же самое. Сегодня беспилотные авто, по оценке Gartner ^[20], падают в пропасть разочарования и не приблизились к переходу на следующий этап внедрений.

При этом разработчики продолжают развивать технологию. Например, в 2025 году Waymo (один из крупнейших участников индустрии беспилотных авто) собирается запустить тестирование ^[23] ещё в 10 городах США — в Лас-Вегасе, известным своим хаотичным движением, Сан-Диего и так далее. А в прошлом году компания много пилотировала машины в зимних условиях. В плане условий для тестирования робомобиля ничего не менялось и не поменяется — в машине находится водитель-человек.

Технологии, максимально полно оправдавшие ожидания

«Из более чем 200 уникальных технологий, которые когда-либо появлялись на графиках Gartner, лишь несколько — облачные вычисления, 3D-печать, поиск с использованием естественного языка (Natural Language Search), электронные чернила (например, для ридеров, как Amazon Kindle) — были замечены на этапе становления и прошли через «Цикл Хайпа» более или менее предсказуемо от начала до конца», — отмечает автор систематизации.

Вообще, история показывает, что многие технологии, которые сперва казались пустым хайпом, могут стать прорывными, когда звёзды сойдутся в правильном порядке. Одной из разрекламированных технологий в 1995 году были интеллектуальные агенты. Сегодня мы называем их чат-ботами. Уже два года спустя в Office 97 появился помощник Clippy, но он был настолько плохо принят, что фактически уничтожил идею и веру в такие технологии на целое поколение. ИИ долгое время не оправдывал ожидания, пока не выросли аппаратные мощности и не были придуманы новые эффективные архитектуры нейросетей. И сегодня ИИ-агенты, умеющие брать на себя разноплановые задачи, появляются в «Цикле Хайпа-2024». А видеоконференции, впервые мелькнувшие на графике в 2005 году, приобрели популярность в условиях ковида — и с тех пор не сдают позиции благодаря распространившейся удаленке.

А чего не было в «Цикле Хайпа»?

Не всегда технологии, которые реально приносят пользу и массово внедряются, проживают шумиху и оказываются на графиках Gartner.

NoSQL (от англ. not only SQL) — нереляционные системы управления базами данных появились в начале нулевых. В середине нулевых пошла волна массовых внедрений, так у нас появились MongoDB, Cassandra, Redis и многие другие популярные продукты. Много пользы и без большого шума.

Open source. Распространение open source привело к коммерциализации программного обеспечения, росту комьюнити вокруг продуктов с открытым исходным кодом, словом — абсолютно точно заметно повлияло на бизнес и общество, но осталось незамеченным для графиков Gartner.

Приходите в комментарии поностальгировать и обсудить, какие технологии, так и не ставшие зрелыми, еще рано списывать со счетов.