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| Kriterium |  Systems Thinking Evaporating Cloud |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Innovation Lean Startup |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Die Evaporating Cloud macht einen scheinbaren Zielkonflikt sichtbar und bearbeitbar. Sie liest Konflikte als Struktur aus Bedürfnissen und Annahmen, nicht als reinen Positionskampf. | 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. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 60-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 2-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Conflict Cloud, Assumption List, Breakthrough Ideas, Next Experiments | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | Theory of ConstraintsAnnahmenSystemdenken | PrognoseFlowDelivery | LeanStartupValidierungMVP | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |