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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Learning Card |  Decision Making OODA Loop |  Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|---|
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. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. | In dynamischen Situationen veralten Entscheidungen schneller, als sie vorbereitet wurden. Der OODA Loop hält Wahrnehmen, Einordnen, Entscheiden und Handeln als wiederkehrenden Takt zusammen, damit Reaktion nicht in Trägheit kippt. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 25-40 min | 15-60 min je Zyklus | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-5 | 1-8 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung | Situation Assessment, Decision Loop, Action Updates | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen | EntscheidungVeränderungLernenStrategie | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |