PM 2.0

Was macht eigentlich Warten mit uns, wenn nicht mehr wir selbst
arbeiten, sondern ein Agent für uns? Mark und Jens sitzen in dieser
Folge zum ersten Mal physisch am selben Tisch und nehmen sich ein
Konzept vor, das in der UX/CX- und Service-Design-Welt unter dem
Namen Temporal UX seit einer Weile kursiert, im KI-Kontext aber
noch kaum durchdacht ist: Zeitgestaltung als bewusstes
Designelement. Am Beispiel des Gepäckbands am Flughafen zeigen sie,
wie ein bewusst verlängerter Fußweg eine gefühlt kürzere Wartezeit
erzeugt, und übertragen dieses Prinzip direkt auf die Interaktion
mit KI-Modellen. Ausgangspunkt ist eine sehr konkrete eigene
Erfahrung: Beim gemeinsamen Vibe Coding mit einer Kollegin hat Mark
eine Aufgabe an einen Agenten übergeben (umgesetzt mit Craft Agents
auf Basis eines Opus-Modells), während Jens und die Kollegin nur
sporadische Status-Updates aus zweiter Hand bekamen. Das Ergebnis:
eine Sechs-Punkte-Liste, die abgearbeitet wird, fast wie ein
Windows-Installationsbalken bei 98 Prozent. Von hier aus spannen
die beiden den Bogen zu Diskettenwechseln,
Ladebildschirm-Insidergags in alten Videospielen und Pong-Minigames
auf Flash-Webseiten: lauter frühe Lösungen für dasselbe Problem,
Wartezeit erträglich machen, ohne zu lügen, wie lange sie wirklich
dauert. Ein zentraler Strang der Folge ist Trust: Warum zeigen
Reasoning-Modelle wie die von DeepSeek oder OpenAI überhaupt ihren
Denkprozess an, und was macht das mit unserem Vertrauen in den
Output? Daraus entwickelt sich die Diskussion um Mental Overload
beim parallelen Betrieb mehrerer KI-Agenten: Wenn fünf, sechs
Agenten gleichzeitig laufen, steigt laut Jens und Mark die
Fehlerquote massiv, weil der Überblick verloren geht, wer gerade
woran arbeitet und wo ein Prompt oder Reviewschritt fehlt. Mark
bringt seine alte Palm-Pilot-Software Agendus als Wunschbild ein:
Aufgaben, die mit einem mitwandern, bis sie erledigt sind, plus ein
simples Wrap-up am Ende und die Fähigkeit, Kontexte aus
verschiedenen Konversationen zusammenzuführen. Besonders
praxisrelevant: Aktuelle KI-Modelle haben schlicht kein Gefühl für
verstrichene Zeit. Wer nicht explizit Datum und Uhrzeit im Prompt
mitgibt, bekommt schon mal die Aussage "ich habe zwei Stunden
recherchiert", obwohl real zwei Minuten vergangen sind. Das Problem
wird größer, sobald Agenten nicht nur mit Menschen, sondern
miteinander kommunizieren: Timeouts, Heartbeat-Mechanismen und die
Frage, was passiert, wenn von zehntausend agentischen Systemen
eines einfach nicht antwortet, während alle anderen im Leerlauf
hängen. Mark erzählt dazu seine eigene N8N-Anekdote, bei der ein
Timeout im Frontend die fertige Antwort eines Workflows verschluckt
hat: ein sehr konkretes Beispiel dafür, wie wenig Zeitgestaltung in
aktuellen Agenten-Tools wie N8N oder Claude bislang mitgedacht ist.
Am Ende steht ein klarer Auftrag an die Branche: Zeitgestaltung
darf nicht dem Zufall überlassen bleiben, sondern muss sowohl auf
UI-Ebene als auch organisatorisch (in Workflows, Notifications und
Übergabepunkten) bewusst mitgedacht werden, sonst frisst Mental
Overload den Produktivitätsgewinn durch KI wieder auf. Passend dazu
schließen Mark und Jens mit einem Zitat von Benjamin Franklin:
"Lost time is never found again."