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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Team Design Spotify Model Mapping |  Facilitation Expectation Mapping |  Facilitation Alignment Mapping |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei einer gewachsenen Teamlandschaft mit unklarer Gruppierung ordnet die Methode Rollen und Beziehungen im Spotify-Modell. Sie macht Spannungen zwischen Autonomie, Standards und gemeinsamer Ausrichtung lesbar. | Wenn Rollen, Schnittstellen oder Projekte an unterschiedlichen Erwartungen scheitern, legt Expectation Mapping diese Differenzen offen. Es zeigt, was jede Seite für selbstverständlich hält und wo die Bilder auseinanderlaufen. | Wenn mehrere Personen an einem Ziel arbeiten, aber unterschiedliche innere Landkarten haben, macht Alignment Mapping Abweichungen sichtbar. Es ordnet Ziele, Annahmen und Prioritäten so, dass gemeinsame Richtung prüfbar wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 90-180 min | 45-90 min | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 5-15 | 3-12 | 4-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Spotify-Modell-Karte, Aktionsliste | Expectation Map, Alignment Notes, Agreements | Alignment Map, Open Issues, Decision Questions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | TeamOrganisationAbstimmungDiagnose | AbstimmungStakeholderTeam | AbstimmungStakeholderStrategieFacilitation |