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| Kriterium |  Agile NoEstimates |  Delivery Shape Up |  Facilitation Power Interest Grid |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 Produktarbeit in dauernden Sprintwechseln steckenbleibt und Scope ständig wächst, schützt Shape Up den Zuschnitt einer Initiative. Die Methode verbindet feste Zyklen mit klar geformten Vorhaben, damit Fortschritt wieder verlässlich wird. | Wenn viele Stakeholder gleichzeitig Aufmerksamkeit verlangen, sortiert Power Interest Grid nach Einfluss und Betroffenheit. Es hilft, Engagement dort zu konzentrieren, wo Wirkung und Reibung am größten sind. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | laufend | 6 Wochen Cycle + 2 Wochen Cool-Down | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 2-4 pro Pitch | 2-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Pitches, Bet-Table-Entscheidungen, Hill Charts, Cool-Down-Ergebnisse | Power Interest Grid, Strategie pro Stakeholder | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungPrognoseFlow | PlanungDeliveryAutonomie | StakeholderFacilitationAbstimmungPlanung | PrognoseFlowDelivery |