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| Kriterium |  Delivery Shape Up |  Agile NoEstimates |  Operations Getting Things Done |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
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 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 vielen offenen Zusagen und Ideen im Alltag entsteht ein verlässliches Außenspeicher-System. Die Methode entlastet den Kopf, damit Priorität und Kontext nicht im Gedächtnis konkurrieren müssen. | 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 | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 6 Wochen Cycle + 2 Wochen Cool-Down | laufend | 1-2 h Setup, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-4 pro Pitch | 2-12 | 1 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Pitches, Bet-Table-Entscheidungen, Hill Charts, Cool-Down-Ergebnisse | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Action Lists, Project List, Review Routine | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | PlanungDeliveryAutonomie | SchätzungPrognoseFlow | ProduktivitätPlanungAufgabenUmsetzung | PrognoseFlowDelivery |