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| Kriterium |  Agile Sailboat Retrospective |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile 4Ls Retrospective |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Team Fahrt, Bremsen und Risiken gemeinsam lesen will, bietet sie ein leicht verständliches Lagebild. Sie macht Antrieb, Hindernisse und Gegenwind im selben Bild 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. | Wenn ein Sprint nicht nur bewertet, sondern auch gelernt werden soll, fasst sie Erfahrung in klare Lernkategorien. Sie hält fest, was funktioniert hat, was fehlt und was nächstes Mal anders laufen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 45–75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-12 | 1-8 | Beteiligtes Team |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Sailboat Board, Risks, Improvement Actions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | 4Ls Board, Learning Themes, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | RetrospektiveTeamVerbesserung | PrognoseFlowDelivery | RetrospektiveLernenReflexionTeam |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
