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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making OODA Loop |  Decision Making Force Field Analysis |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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. | In dynamischen Situationen veralten Entscheidungen schneller, als sie vorbereitet wurden. Der OODA Loop hält Wahrnehmen, Einordnen, Entscheiden und Handeln als wiederkehrenden Takt zusammen, damit Reaktion nicht in Trägheit kippt. | Bei Veränderungsvorhaben sitzen fördernde und bremsende Kräfte gleichzeitig am Tisch. Force Field Analysis macht diese Spannungen explizit und zeigt, wo Veränderung durch Verstärkung oder Entlastung anschiebt. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min je Zyklus | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 1-8 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Situation Assessment, Decision Loop, Action Updates | Force Field Map, Change Levers, Risk Notes |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PrognoseFlowDelivery | EntscheidungVeränderungLernenStrategie | VeränderungEntscheidungStrategie |