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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Dual-Track Agile |
|---|---|---|---|
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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-90 min | Laufend, Wochen bis Monate |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | AgilDiscoveryDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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