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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Sailboat Retrospective |  Agile Starfish Retrospective |  Agile Mad Sad Glad |
|---|---|---|---|---|
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 ein Team Fahrt, Bremsen und Risiken gemeinsam lesen will, bietet sie ein leicht verständliches Lagebild. Sie macht Antrieb, Hindernisse und Gegenwind im selben Bild sichtbar. | Wenn Verbesserungsoptionen feiner als Start und Stop sortiert werden sollen, bringt sie Beobachtungen in klare Handlungsarten. So wird sichtbar, was mehr, weniger, neu oder weitergeführt werden sollte. | Wenn die Stimmungslage eines Teams oder Workshops lesbar werden soll, strukturiert sie emotionale Signale ohne viel Vorlauf. Sie macht Belastung, Entlastung und Energiequellen greifbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 45-90 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-12 | 4-12 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Sailboat Board, Risks, Improvement Actions | Starfish Board, Practice Changes, Experiments | Emotion Board, Themes, Action Items |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RetrospektiveTeamVerbesserung | RetrospektiveVerbesserungExperimenteTeam | RetrospektiveTeamReflexion |