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| Kriterium |  Delivery Shape Up |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Innovation Lean Startup |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 6 Wochen Cycle + 2 Wochen Cool-Down | 30-90 min Setup, danach laufend | Wochen bis Monate je Lernzyklus |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-4 pro Pitch | 1-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Pitches, Bet-Table-Entscheidungen, Hill Charts, Cool-Down-Ergebnisse | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung |
Tagskeine Überschneidung | PlanungDeliveryAutonomie | PrognoseFlowDelivery | LeanStartupValidierungMVP |
Oft zusammen betrachtet
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