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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Product Strategy GIST Planning |
|---|---|---|---|---|
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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | Wenn Strategie und Wochenarbeit zusammenfinden sollen, übersetzt sie Ziele in kleine lieferbare Projekte und Aufgaben. Sie hält den Weg von Richtung zu Umsetzung kurz. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend | 1-2 h Setup, laufend | Wochen bis Monate je Goal |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 2-6 | 3-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Goals, Ideabank, Step-Project-Liste, Tasks, Lernreports |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | RoadmapOutcomesPlanungExperimente |