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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy GIST Planning |  Agile NoEstimates |  Product Strategy Impact Mapping |
|---|---|---|---|---|
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 Strategie und Wochenarbeit zusammenfinden sollen, übersetzt sie Ziele in kleine lieferbare Projekte und Aufgaben. Sie hält den Weg von Richtung zu Umsetzung kurz. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | Wenn ein Ziel mit mehreren möglichen Wegen verknüpft werden muss, zeigt sie Wirkungsketten statt Featurelisten. Sie verbindet Business Goal, Verhaltensänderung und Maßnahmen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Wochen bis Monate je Goal | laufend | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 2-12 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Goals, Ideabank, Step-Project-Liste, Tasks, Lernreports | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Impact Map, Outcome Hypotheses, Delivery Options |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RoadmapOutcomesPlanungExperimente | SchätzungPrognoseFlow | OutcomesStrategieVerhaltenPlanung |