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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Delphi Method |  Knowledge Modeling Concept Mapping |  Decision Making Cynefin Workshop |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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. | Concept Mapping ordnet Begriffe und Beziehungen in einem Netz, das fachliche Zusammenhänge greifbar macht. Es passt, wenn ein Themenfeld strukturell statt linear verstanden werden soll. | Wenn Probleme unklar, chaotisch oder nur scheinbar bekannt sind, greifen Standardrezepte zu kurz. Ein Cynefin Workshop sortiert Situationen nach ihrer Problemart und verbindet sie mit passender Handlungslogik. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-4 Wochen | 1-2 h | 60-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 6-30 Experten | 1-8 | 4-20 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Concept Map, Relationship Labels, Knowledge Gaps | Cynefin Map, Domain-specific Actions, Sensemaking Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | WissenKonzepteMappingSensemaking | KomplexitätSensemakingEntscheidung |