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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Knowledge Modeling IBIS |  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. | IBIS strukturiert Denken über komplexe Fragen als Folge von Issues, Ideas und Arguments. Die Methode hält Diskussionen offen, ohne sie in vorschnellen Konsens zu drücken. | 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 | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 60-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 4-20 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Issue Map, Positions, Argument Notes | Cynefin Map, Domain-specific Actions, Sensemaking Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | BegründungWissenEntscheidung | KomplexitätSensemakingEntscheidung |
Oft zusammen betrachtet
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