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| Kriterium |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Example Mapping |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Unsicherheit und Lieferung parallel laufen, trennt sie Lernarbeit von Umsetzung und hält beides verbunden. Sie verhindert, dass ungeprüfte Ideen direkt in den Lieferstrom fallen. | 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 eine Story fachliche Regeln und Ausnahmen trägt, bringt sie Klarheit vor der Umsetzung. Sie macht Beispiele, offene Fragen und Abgrenzungen so sichtbar, dass die Logik gemeinsam tragfähig wird. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Laufend, Wochen bis Monate | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 1-8 | 3-7 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | AgilDiscoveryDelivery | PrognoseFlowDelivery | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement | FlowVisuelles ManagementDelivery |