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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Agile Example Mapping |  Agile Specification by Example |
|---|---|---|---|---|
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 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 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 fachliche Regeln präzise werden sollen, verbindet sie Sprache, Beispiel und Prüfung. Sie verhindert, dass Anforderungen zu abstrakt oder missverständlich bleiben. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Laufend, Wochen bis Monate | 30-60 min | 60-90 min pro Feature |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 3-7 | 3-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions | Beispieltabelle, Acceptance Tests |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | AgilDiscoveryDelivery | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement | AgilAnforderungenBeispieleBehavior-Driven Development |