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Kriterium
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration einer Assumption Map als ruhige Vier-Felder-Matrix mit Hypothesenkarten und Markierung der wichtigen, kaum belegten Annahmen.
Product Discovery
Assumption Mapping
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Zweckunterschiedlich
Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen.Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten.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.
Komplexitätunterschiedlich
HochMittelHoch
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen45-60 min30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
6-30 Experten2-81-8
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Expert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesAssumption Map, Test Backlog, Risk RankingForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tagskeine Überschneidung
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
AnnahmenRisikoExperimenteValidierung
PrognoseFlowDelivery
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Oft zusammen betrachtet

Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.

Papierillustration einer Annahmenmatrix mit priorisierten Testkarten
Decision Making
Assumption Surfacing
Papierillustration für Riskiest Assumption Test mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
Product Discovery
Riskiest Assumption Test