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| Kriterium |  Agile NoEstimates |  Team Design Team API |  Team Design Spotify Model Mapping |  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. | Bei unscharfen Erwartungen zwischen Teams beschreibt die Methode, wie ein Team erreichbar, nutzbar und verantwortbar ist. Sie schafft Klarheit über Schnittstellen, Reaktionsweisen und Grenzen der Zusammenarbeit. | 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 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 | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | laufend | Half day initial, dann laufend | 90-180 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | Ein Team plus Stakeholder | 5-15 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Team-API-Dokument | Spotify-Modell-Karte, Aktionsliste | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungPrognoseFlow | TeamAbstimmungKommunikationService | TeamOrganisationAbstimmungDiagnose | PrognoseFlowDelivery |