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In der Auswahl:Monte Carlo ForecastingHypothesis Prioritization CanvasAssumption SurfacingAssumption Mapping
| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Decision Making Assumption Surfacing |  Product Discovery Assumption 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | In Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-90 min | 45-90 min | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 2-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Assumption List, Critical Assumptions, Learning Plan | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |