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| Kriterium |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Concierge MVP |  Product Discovery Learning Card |
|---|---|---|---|---|
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. | Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein sollen. | Wenn eine Idee zuerst an echter Betreuung scheitern oder wachsen kann, setzt sie auf Handarbeit statt Automatisierung. Sie zeigt, ob Nutzerwert auch unter manueller Ausführung trägt. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Laufend, Wochen bis Monate | Halber Tag pro Domain Slice | 1-4 Wochen | 25-40 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 1-4 | 3-10 Kunden | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung |
Tagskeine Überschneidung | AgilDiscoveryDelivery | WissensgraphValidierungSemantik | MVPValidierungServiceDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen |