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| Kriterium |  Innovation Design Thinking |  Systems Thinking Future Reality Tree |  Innovation Design Sprint |  Systems Thinking Leverage Points |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei komplexen Nutzerproblemen mit unsicherer Ursache verbindet die Methode Beobachtung, Deutung und Experiment zu einem Lernzyklus. Sie hält den Fokus auf reale Bedürfnisse und vermeidet vorschnelle Lösungssprache. Dadurch entstehen robuste Entscheidungen für Produkt und Service. | Ein Future Reality Tree zeigt, wie gewünschte Maßnahmen zu einem besseren Systemzustand führen sollen. Die Methode prüft, ob ein Veränderungspfad logisch zusammenhängt, bevor Zeit in Umsetzung fließt. | Bei unklarer Produktfrage und hohem Zeitdruck bringt die Methode ein Team von der offenen Idee zu einer prüfbaren Lösung. Sie verbindet Problemverständnis, Entscheidung und Lernen in einem kompakten Format. So sinkt das Risiko, viel Energie auf eine bloße Vermutung zu setzen. | Leverage Points zeigen, an welchen Stellen Eingriffe im System überproportional wirken. Die Methode unterstützt Teams dabei, Energie nicht in Symptome zu stecken, sondern an wirksame Hebel zu gehen. |
Komplexitätidentisch | Hoch | Hoch | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1 Tag bis mehrere Wochen | 2-4 h | 4-5 Tage | Half day |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 3-8 | 5-8 | 3-12 |
Formatidentisch | Workshop | Workshop | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections | Prototype, Test Findings, Decision Rationale | Hebel-Map, Aktionsstrategie |
Tagskeine Überschneidung | InnovationPrototypResearch | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung | Design SprintPrototypValidierungInnovation | SystemdenkenVeränderungStrategie |