Zwischenstand
Was bleibt nach der Diskussion.
Die falschen Einheiten
Maras Landkarte ist als Idee nicht neu. Taxonomien für Email gibt es seit Jahrzehnten. Ordner, Labels, Prioritäten, Farben. Wenn das funktionieren würde, hätten wir diese Diskussion nicht. Die Visualisierung ist nicht das Problem. Die Einheiten sind das Problem.
Wir sortieren nach Absender, Datum, Betreff. Alles Metadaten die beschreiben woher die Nachricht kommt, nicht was sie für mich bedeutet. Was ich eigentlich wissen will: Wert, Nützlichkeit, Langfristigkeit, Automatisierbarkeit, Delegierbarkeit. Oder noch radikaler: grundsätzlich positiv, Fear Monger, People Pleaser, Haters Gonna Hate. Emotionale Kategorien die beschreiben was die Nachricht mit mir macht, nicht wer sie geschickt hat. Ein Sensor der in diesen Einheiten misst wäre ein anderes Werkzeug als alles was es gibt.
Eine Flotte statt einem Agenten
Jonas denkt an einen lokalen Agenten. Ich würde weiter gehen. Nicht ein Agent der alles kann, sondern eine Reihe von Agenten. Jeder hat seinen Fokus. Einer zählt Volumen. Einer erkennt Themenwechsel. Einer beobachtet Antwortzeiten. Einer klassifiziert nach emotionalem Muster. Jeder einzelne ist simpel, trainiert schnell, kann schnell angepasst werden.
Die Meldung die mich am meisten überzeugt hat: "Dein Supportvolumen ist diese Woche 40% höher als üblich." Das ist kein Rat. Das ist ein Fakt. Und genau die richtige Granularität. Ein Agent pro Signal. Nicht ein Modell das alles versteht, sondern zehn Modelle die jeweils eine Sache gut verstehen. Das Training ist schneller. Das Finetuning ist präziser. Und wenn ein Agent Unsinn erzählt, schaltest du ihn ab ohne die anderen zu verlieren.
Vergessen und Lernen gleichzeitig
Toms 90-Tage-Fenster ist der klügste Gedanke der Runde. Nicht weil das Vergessen wichtig ist, obwohl es das ist. Sondern weil es mir erlaubt mich zu verändern ohne von alten Mustern verfolgt zu werden. Mein Kommunikationsverhalten von vor sechs Monaten ist ein anderes. Wenn der Sensor das ignoriert, kann ich mich weiterentwickeln ohne dass das System mich an einer Version von mir festhält die nicht mehr stimmt.
Aber das Vergessen allein reicht nicht. Was fehlt ist ein Meta-Monitoring. Ein zweiter Layer der beobachtet wie sich meine Muster über Zeit verändern. Nicht die Muster selbst speichern, nur die Veränderung. "Deine Antwortzeiten werden kürzer." "Du liest weniger Newsletter als vor drei Monaten." "Dein Supportvolumen sinkt seit Wochen." Learnings, keine Daten. Der Sensor vergisst die Details aber merkt sich die Richtung.
Mehrere Sensoren pro Zustand
Lena hat recht dass der Sensor allein blind ist. Er braucht mein Modell von mir selbst. Aber ich würde es umdrehen: nicht ein Sensor der mein Selbstbild braucht. Mehrere Sensoren die zusammen mein Selbstbild schärfen. Jeder Sensor stellt eine minimal andere Variante meines aktuellen Zustands dar. Einer sieht mein Volumen. Einer sieht meine Reaktionszeit. Einer sieht meine Themenwechsel. Die Unterschiede zwischen den Sensoren machen minimale Verhaltensänderungen greifbar.
Das zusammen mit dem Meta-Monitoring ergibt etwas das es noch nicht gibt: ein System das mich besser kennt als ich mich selbst, aber nur 90 Tage weit zurückschaut. Kein Archiv, kein Profil, keine Geschichte. Nur der aktuelle Zustand, gemessen aus mehreren Winkeln, mit Learnings über die Richtung. Das ist kein Inbox-Tool. Das ist ein Spiegel der vergessen kann.