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| Kriterium |  Agile 4Ls Retrospective |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Start Stop Continue |  Agile Starfish Retrospective |
|---|---|---|---|---|
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 sein Arbeitsverhalten gezielt justieren will, macht sie Gewohnheiten sichtbar und bewertbar. Sie fokussiert auf konkrete Änderungen statt auf diffuse Stimmung. | Wenn Verbesserungsoptionen feiner als Start und Stop sortiert werden sollen, bringt sie Beobachtungen in klare Handlungsarten. So wird sichtbar, was mehr, weniger, neu oder weitergeführt werden sollte. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45–75 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Beteiligtes Team | 1-8 | 3-12 | 4-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | 4Ls Board, Learning Themes, Improvement Actions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Start Stop Continue Board, Improvement Actions | Starfish Board, Practice Changes, Experiments |
Tagskeine Überschneidung | RetrospektiveLernenReflexionTeam | PrognoseFlowDelivery | RetrospektiveVerbesserungTeamReflexion | RetrospektiveVerbesserungExperimenteTeam |