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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Decision Making Delphi Method |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Strategy DIBB |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 1-4 Wochen | 30-60 min | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 6-30 Experten | 1-5 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese |