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| Kriterium |  Agile 4Ls Retrospective |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Mad Sad Glad |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Sprint nicht nur bewertet, sondern auch gelernt werden soll, fasst sie Erfahrung in klare Lernkategorien. Sie hält fest, was funktioniert hat, was fehlt und was nächstes Mal anders laufen soll. | Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. | Wenn die Stimmungslage eines Teams oder Workshops lesbar werden soll, strukturiert sie emotionale Signale ohne viel Vorlauf. Sie macht Belastung, Entlastung und Energiequellen greifbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45–75 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Beteiligtes Team | 1-8 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | 4Ls Board, Learning Themes, Improvement Actions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Emotion Board, Themes, Action Items |
Tagskeine Überschneidung | RetrospektiveLernenReflexionTeam | PrognoseFlowDelivery | RetrospektiveTeamReflexion |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
