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| Kriterium |  Agile 4Ls Retrospective |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Sailboat Retrospective |  Agile Start Stop Continue |
|---|---|---|---|---|
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 ein Team Fahrt, Bremsen und Risiken gemeinsam lesen will, bietet sie ein leicht verständliches Lagebild. Sie macht Antrieb, Hindernisse und Gegenwind im selben Bild sichtbar. | Wenn ein Team sein Arbeitsverhalten gezielt justieren will, macht sie Gewohnheiten sichtbar und bewertbar. Sie fokussiert auf konkrete Änderungen statt auf diffuse Stimmung. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45–75 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Beteiligtes Team | 1-8 | 4-12 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | 4Ls Board, Learning Themes, Improvement Actions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Sailboat Board, Risks, Improvement Actions | Start Stop Continue Board, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | RetrospektiveLernenReflexionTeam | PrognoseFlowDelivery | RetrospektiveTeamVerbesserung | RetrospektiveVerbesserungTeamReflexion |