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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Die PARA Method organisiert Wissen nach Projects, Areas, Resources und Archives. Sie schafft Ordnung, wenn digitale Notizen, Dateien und Aufgaben nicht mehr sauber zur aktuellen Arbeit passen. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 60-90 min | 1-2 h | 1-2 Wochen pro Iteration |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 3-8 | 2-8 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen |