Der Gartner Hype Cycle: Warum neue Technologien erst gehypt und dann vergessen werden
08.04.2025
Innovationen wie Künstliche Intelligenz, Blockchain oder das Metaverse starten häufig mit großer medialer Aufmerksamkeit. In der Anfangsphase überwiegen Erwartungen, Prognosen und Investitionsbereitschaft, getrieben von Visionen und Potenzialen. Doch die Realität sieht oft anders aus: Nach dem ersten Höhenflug folgt nicht selten die Ernüchterung.
Ein bewährtes Modell zur Einordnung solcher Entwicklungen ist der Gartner Hype Cycle. Er hilft Unternehmen dabei, technologische Trends realistisch einzuschätzen und strategisch fundierte Entscheidungen zu treffen.
Was ist der Gartner Hype Cycle?
Der Gartner Hype Cycle ist ein Visualisierungsmodell des US-Marktforschungsunternehmens Gartner Inc. Es zeigt, wie neue Technologien typischerweise über fünf Phasen hinweg reifen, von der ersten Idee bis hin zum breiten Markteinsatz. Seit den 1990er-Jahren wird der Hype Cycle jährlich für unterschiedliche Innovationsfelder veröffentlicht, etwa in Bereichen wie HealthTech, KI oder digitale Verwaltung.
Das Modell beschreibt fünf Phasen, die technologische Trends typischerweise durchlaufen:
- Innovation Trigger (Technologischer Auslöser): Eine neue Technologie wird entdeckt oder entwickelt, oft im Forschungskontext. Es gibt erste Prototypen oder Labordemonstrationen, aber noch keine marktreifen Anwendungen.
- Peak of Inflated Expectations (Gipfel überzogener Erwartungen): Die Aufmerksamkeit steigt schnell. Medien, Startups und Investorinnen und Investoren erzeugen hohe Erwartungen, oft über das tatsächlich Machbare hinaus. Erste Pilotprojekte entstehen.
- Trough of Disillusionment (Tal der Enttäuschung): Die Realität holt die Euphorie ein. Technische, wirtschaftliche oder regulatorische Hürden führen zu Rückschlägen. Viele Projekte scheitern, das Interesse nimmt ab.
- Slope of Enlightenment (Pfad der Erleuchtung): Seriöse Anwendungen setzen sich durch. Unternehmen und Entwickler lernen aus Fehlschlägen. Es entstehen Standards, Best Practices und erste stabile Geschäftsmodelle.
- Plateau of Productivity (Plateau der Produktivität): Die Technologie ist reif für den Markt, zeigt konkreten Nutzen und wird zunehmend breit eingesetzt. Jetzt entscheidet sich, welche Lösungen langfristig bestehen.
Beispiel: Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist ein typisches Beispiel für den Hype Cycle. Bereits in den 1950er Jahren konzipiert, durchlief KI mehrere Wellen der Euphorie und Enttäuschung. Mit dem Durchbruch des maschinellen Lernens, leistungsfähiger Hardware und großen Datenmengen erlebte KI ab etwa 2015 ein neues Momentum, begleitet von ambitionierten Erwartungen und disruptiven Visionen.
Heute befindet sich KI in vielen Bereichen im Slope of Enlightenment, zum Beispiel bei Sprachmodellen, Bilderkennung oder Prozessautomatisierung. Dennoch gilt: Nicht jede Anwendung schafft den Sprung zur produktiven Reife.
Für Unternehmen bedeutet das: Es braucht mehr als technologische Begeisterung, nämlich konkrete Anwendungsfälle, belastbare Daten und eine Strategie für Integration und Skalierung.
Kritik am Modell – und warum es trotzdem hilfreich ist
Der Hype Cycle ist kein präzises Prognoseinstrument, sondern ein strategisches Denkmodell. Kritik gibt es unter anderem, weil die Einordnung auf Einschätzungen basiert, nicht auf Daten. Zudem durchlaufen nicht alle Technologien die Phasen gleich oder vollständig. Auch soziale, ethische oder gesetzliche Faktoren bleiben unberücksichtigt.
Trotzdem bietet das Modell einen klaren Mehrwert: Es hilft, typische Muster zu erkennen und zwischen kurzfristigem Hype und nachhaltiger Entwicklung zu unterscheiden.
Fazit: Zwischen Vision und Wirklichkeit
Der Gartner Hype Cycle macht deutlich, dass technologische Entwicklung selten geradlinig verläuft. Wer Innovation erfolgreich gestalten möchte, braucht mehr als einen Blick für Trends. Entscheidend sind strategische Klarheit, kritisches Denken und der Mut, an relevanten Themen auch dann weiterzuarbeiten, wenn der große Hype vorbei ist.