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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |  Decision Making Argument Mapping |  Decision Making Assumption Surfacing |
|---|---|---|---|---|
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. | Knowledge Mapping macht Wissen, Lücken und Transferwege in einem Feld sichtbar. Es passt, wenn Fachwissen nicht nur vorhanden, sondern auch auffindbar und übertragbar sein soll. | Wenn Aussagen, Belege und Gegenargumente vermischt sind, verliert eine Debatte schnell ihre Struktur. Argument Mapping zerlegt eine These in ihre Begründungen und macht sichtbar, worauf sie wirklich trägt. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 1-3 h | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 1-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan | Argument Map, Evidence Gaps, Decision Rationale | Assumption List, Critical Assumptions, Learning Plan |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | WissenMappingRisiko | SensemakingEntscheidungBegründung | AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery |