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Die Analysen der großen Beratungsagenturen sind weder Gesetz, noch der Weisheit letzter Schluss, aber ein guter Gradmesser für aktuelle Technologiestände. Startups können ein Gefühl dafür bekommen, was bisher geschah, wie die Beurteilung des Status quo aussieht und vor allem: Was wird den großen Unternehmen erzählt, wohin die Reise geht. So sieht es auch mit dem Gartner IoT Hypecycle aus, der den Stand von Internet of Things Technologien beleuchtet.

Für Euch als Startup kann das Aufschluss darüber geben, in welche IoT-Richtung sich in 2017 lohnen könnte zu arbeiten. Und in welche nicht. Oder wo Ihr unter Umständen eine Gegenposition einnehmen könntet.

Was ist der Gartner Hypecycle?

Der Gartner IoT Hypecycle 2016 erscheint in der fünften Ausgabe. Seit 2012 ist Internet of Things für die Analysten also ein Thema. Dabei werden Technologien auf einem Graphen angeordnet, der auf der X-Achse die Zeit seit Bekanntwerden und auf der Y-Achse die Aufmerksamkeit und Erwartungen in die Technologie wieder spiegelt.

Damit die Positionen auf dem Graphen verständlicher eingeordnet werden können, sind die X-Abschnitte noch einmal etwas plakativer in 5 Bereiche unterteilt:

  1. Der Technologische Auslöser
  2. Der Gipfel der überzogenen Erwartungen
  3. Das Tal der Enttäuschungen
  4. Der Pfad der Erleuchtung
  5. Das Plateau der Produktivität

Der IoT Hypecycle 2016

Was ihr genau aus der Analyse für 2016 heraus ziehen könnt, müsst ihr natürlich für euer Startup selbst entscheiden. Hier einige Beobachtungen:

Hype-Cycle-for-the-Internet-of-Things-2016_Infographic-01

Klick zum Vergrößertn (c) Gartner

Viele Punkte sind noch sehr generisch
Der aufsteigende Schenkel Innovation Trigger zeigt noch viele allgemeine Begriffe wie IoT Architecture, IoT Services oder IoT Platform. Hier besteht noch viel Potenzial um einen eigenen Claim im Feld der Internet of Things abzustecken. Aber der Graph wird auch an einigen Triggern schon sehr kontkret:

So wird die Aufmerksamkeit für Digitale Ethik größer. Für Startups vermutlich weniger ein potenzielles Business-Model als vielmehr eine zukünftige Leitplanke an der sich Gründer bei der Entwicklung neuer Produkte orientieren sollten.

Things as Customers also Dinge als Kunden steht noch ganz am Anfang, Aber der Begriff an sich signalisiert schon eindeutig: Hier haben wir mit einem echten Business zu rechnen. Gartner schätzt das Erreichen der Produktivität auf 5-10 Jahre, dennoch hat Amazon in 2016 bereits den Dash-Button eingeführt. Ein IoT-Device, das an die Waschmaschine geklebt, auf Knopfdruck den Kauf einer weiteren Packung Waschmittels bei Amazon auslöst. Der Weg zum automatisch ordernden Gerät ist von hier nicht mehr weit. Convenience is king.

Auf dem Gipfel der überzogenen Erwartungen trohnt übrigens interessanter Weise der Begriff Internet of Things selbst. Die Berichterstattung in 2016 hat sich zu diesen Themen in 2016 überschlagen. Und das nicht nur aus positivem Enthusiasmus:

Umrahmt von Machine Learning und Embedded Security. Beides keine große Überraschung: Lernende Maschinen sind eine konsequente Weiternutzung der vorhandenen Möglichkeiten. Sicherheit derselben sind eine dringende Notwendigkeit, wie die Hackerangriffe in 2016 deutlich zeigten, die Millionen chinesischer Webcams und Telekom-Router für DDoS-Attacken nutzten. Unbemerkt vom Endnutzer.

Im Tal der Enttäuschungen ist Smart Lighting fast angekommen. Als Endnutzer von smarten Glühbirnen betrachtet, kann ich das vollkommen nachvollziehen. Ja, die Technologie funktioniert irgendwie. Ich kann mit einer App, mit Siri und Trigger gesteuert das Licht in verschiedenen Farben an und aus schalten. Aber noch nicht wirklich produktiv. Will sagen: Es braucht immer noch mehr Arbeit, die Technologie zu nutzen, als sie am Ende an Zeit spart oder an Produktivitäts-Zugewinn bringt.

Der industrielle Einsatz von Smart Lighting ist da schon ganz anders unterwegs. Auch wenn wir im Interview mit Andreas Wenninger hier nur kurz auf der Thema eingingen: Unternehmen setzte Smart Lighting bereits intensiv ein und sparen damit sehr viel Geld.

Den Pfad der Erleuchtung hat das MDM (Stammdatenmanagement) von Produkt Daten erreicht. ist auch relativ logisch: Produkte als Dinge, die mit Unternehmensprozessen, Maschinen, Logistik, Verkaufsstellen, Verpackungen usw. in Verbindung stehen können, produzieren reichlich auswertbare Daten sowohl auf der Käuferseite wie auch auf der Verkäuferseite.

In Kombination mit dem letzten Punkt wird diese Entwicklung noch etwas klarer:

Denn Data Federation und Virtualisierung auf dem Plateau der Produktivität ermöglicht die Zusammenführung der Daten aus MDM (Federation) und durch Virtualisierung von Daten kann auf sie Zugriffen werden, ohne das für Endnutzer im Unternehmen direkte Zugänge zu den Datenbanken bestehen muss.

Fazit: Was können Startups mit dem Gartner IoT Hypecycle tun?

Eine klare Empfehlung möchte ich mir hier gar nicht anmaßen. Einzig diese: Schaut euch den Hypecycle an und brainstormt, welche der Begriffe ihr mit eurem Business-Model in Verbindung bringen könnt. Denn wie gesagt: Viele große Unternehmen orientieren sich an Gartners Analysen und suchen gezielt nach Lösungen, die auf dem Hypecycle für sie interessant erscheinen.

So könnt ihr euer Startup 2017 möglicherweise in den Fokus von großen Kunden und Medien bringen.

Die weiteren Garnter Hypecycles zu Emerging Technologies, Blockchain and programmable Economy und Wearables findet ihr übrigens hier.

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