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| Kriterium |  Delivery MoSCoW |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making OODA Loop |  Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Release zu viele Forderungen trägt und Prioritäten nur noch verhandelt werden, schafft MoSCoW klare Grenzen für den nächsten Zuschnitt. Must, Should, Could und Won’t machen Verbindlichkeit, Spielraum und Tauschlogik für alle Beteiligten sichtbar. | 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. | 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 | Niedrig | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min je Zyklus | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 1-8 | 1-8 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Prioritized Backlog, Release Scope, Tradeoff Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Situation Assessment, Decision Loop, Action Updates | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungUmfangEntscheidung | PrognoseFlowDelivery | EntscheidungVeränderungLernenStrategie | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |