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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Knowledge Modeling IBIS |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|---|
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. | IBIS strukturiert Denken über komplexe Fragen als Folge von Issues, Ideas und Arguments. Die Methode hält Diskussionen offen, ohne sie in vorschnellen Konsens zu drücken. | 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. | 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 | Mittel | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 2-8 | 1-8 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Issue Map, Positions, Argument Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | BegründungWissenEntscheidung | PrognoseFlowDelivery | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |