Hype Cycle: «Nichts wird so heiss gegessen, wie es gekocht wird»

«Nichts wird so heiss gegessen, wie es gekocht wird», das hat meine Mutti schon immer gesagt. Und Recht hat sie. In der Tradition dieser Redewendung publizieren die Gartners dieser Welt jährlich Ihre Prognose, welche Themen noch in der Hype-Phase sind und welche tatsächlich vor ihrem Aussterben das produktive Niveau erreichen. Wie ist das für uns? Welche UX-Methoden oder Design-Trends müssen 2019 zeigen, ob sie mehr als ein Hype sind?

Hype Cycle – wer bist du?

Bleiben wir kurz bei Gartner. Der «Hype Cycle» ist der Lebenszyklus einer Technologie von der Innovationszündung mit ersten Anwendern bis zum Produktivitätsplateau mit einer breiten Akzeptanz. Dabei geht man davon aus, dass eine Innovation zunächst eine überaktive Aufmerksamkeit triggert. Erst nach einer depressiven Flaute kommt sie auf ein produktives Niveau, das die Erwartungsspitze des Hypes in der Regel nicht mehr erreicht. Auf der X-Achse bildet sich der Zeitverlauf ab, auf der Y-Achse bilden sich die Erwartungen an die Technologie ab.

Das Hype-Cycle-Modell setzt sich in diesem Werteverlauf aus dem Kurvenverlauf von zwei unterschiedlichen Kurven zusammen. Die Hype-Kurve ist dabei der vordere Peak. Eine flach startende Kurve mit dem Produktivitätsplateau ist der Beginn des Lebenszyklus einer Technologie ohne Hype. Aus der Kombination der beiden Kurven entsteht der Hype Cycle. Dabei müssen wir uns immer klar machen, dass es ein Modell ist. Der Verlauf ist nicht für jede platzierte Technologie gleich. Für das eine Thema ist die Hype-Kurve weniger hoch, für das andere schmaler, also zeitlich kürzer. Das vorherzusagen ist auf Basis der Operationalisierung – also den Daten, die zur Platzierung führen – wohl eher selten wirklich möglich.

Der Hype Cycle für Technologien

1995 hat Gartner-Analystin Jackie Fenn den Gartner Hype Cycle kreiert. Seither erfahren wir jährlich von der Position gerade viel diskutierter Technologien im Modellverlauf. Einen Hype Cycle gibt es von Gartner zu unterschiedlichen Themen, z.B. auch zum digitalen Marketing oder zu den «Emerging Technologies».

Im Sommer 2018 publizierte Gartner den neusten «Hype Cycle for Emerging Technologies». Die Verschmelzung der Grenzen von Mensch und Maschine seien nun die Hype-Themen, namentlich z. B. Human Augmentation. Interessant an der Hype-Kurve ist, dass Gartner seit 2 Jahren keine Technologien mehr als «auf dem Weg zur Produktivität» klassifiziert und ihrer Prognose für die Trendthemen 2019, die Geschäftsmodelle durchrütteln sollen, genau die Technologien aufzählt, die zur Desillusion unterwegs sind: Blockchain, Quantum Computing, Augmented Analytics und Artificial Intelligence (Siehe Top 10 Strategic Technology Trends for 2019).

Aber deuten wir den Hype Cycle für Technologien richtig: Auf dem Weg zur Desillusion bedeutet lediglich, dass immer mehr Menschen (und Organisationen) verstehen, wie die Technologie funktioniert, welche Chancen sie hat, aber auch welche Risiken und Gefahren sie birgt, welche Herausforderungen bei der massentauglichen Implementierung und dem Change von Organisationen bis hin zu gesellschaftlichen Auswirkungen es gibt. Und ja: Auf dem Weg zur Desillusion sind jede Menge Start-ups entstanden und gescheitert, weil die Erwartungen eben nicht erfüllt wurden. Das breitere Wissen und Verstehen führen dazu, dass die Euphorie und völlig überrissene Erwartungen abnehmen. Im Tal der Desillusion finden sich die echten Experten und für eine breitere Masse wird leichter klar, wer das Thema tatsächlich erfolgreich adaptiert und wer nicht.

Schwierig am Hype Cycle von Gartner ist die Operationalisierung von «Erwartungen» – wie messen wir das und welche Informationsquellen enthalten diese Daten?

Wie sieht der Hype Cycle für uns aus?

Wir wollten einen Hype Cycle für uns UXler aufstellen, um zu orakeln, welche Themen uns in 2019 wohl beschäftigen werden. Dabei stellte sich schnell die Frage, wie es zur Platzierung auf der Kurve kommt. Gartners Methoden zu durchleuchten ist dafür von aussen nicht die einfachste Übung. Allerdings gibt es andere, die sich sowohl mit dem Modell als auch mit der Operationalisierung von Gartner (= Datenquellen für die Platzierung) beschäftigt haben. Bereits 2010 kritisierten zwei Forscher die Datenbasis von Gartner (Steinert und Leifer, 2010). Sie kommen zum Schluss, dass die resultierenden Platzierungen subjektiv und tendenziös seien. Schlimm daran ist natürlich, dass der Hype Cycle, genauso wie der Magic Quadrant oder die anderen «Auswertungen» Marke Gartner Entscheide auf den höchsten Ebenen von Unternehmen beeinflussen. Über die Zeit habe jedoch die Reliabilität des Modells zugenommen und die Kombination aus qualitativen und quantitativen Erhebungen die Datenqualität und die Aussagekraft der Ergebnisse zugenommen, wenngleich wiederholt ein Unterschied zwischen nachvollziehbaren Ergebnissen und den letztlich im Hype Cycle kommunizierten Ergebnissen festgestellt wurde. (Dedehayir und Steinert, 2016)

Also lege ich euch offen, wie wir die Platzierung für unseren Hype Cycle initial hergeleitet haben:

• Wir haben Themen gesammelt, die uns in Pitches und Anfragen, in der täglichen Arbeit begegnen
• Wir haben ihre Entwicklung in Google Trends im Verlauf der letzten 5 Jahre und der letzten 12 Monate betrachtet
• Wir haben sie gemäss unserer Erfahrung und den Google-Trends-Informationen platziert
• Jetzt wollen wir die Platzierungen mit euch, unserer UX-Community hinterfragen
• Dann werden wir die Ergebnisse verdichten und wieder publizieren

Hier aber endlich das Ausgangsbild unseres Hype Cycles für User Experience und Design 2019:

Wie sieht wohl der Hype Cycle der nächsten Jahre aus? 

Du hast da so eine Vermutung oder Lust, bei einem Kaffee wilde Spekulationen zu diskutieren? Dann melde dich gerne bei uns!