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| Kriterium |  Agile Specification by Example |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn fachliche Regeln präzise werden sollen, verbindet sie Sprache, Beispiel und Prüfung. Sie verhindert, dass Anforderungen zu abstrakt oder missverständlich bleiben. | 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 Unsicherheit und Lieferung parallel laufen, trennt sie Lernarbeit von Umsetzung und hält beides verbunden. Sie verhindert, dass ungeprüfte Ideen direkt in den Lieferstrom fallen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min pro Feature | 30-90 min Setup, danach laufend | Laufend, Wochen bis Monate | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-6 | 1-8 | 4-10 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Beispieltabelle, Acceptance Tests | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | AgilAnforderungenBeispieleBehavior-Driven Development | PrognoseFlowDelivery | AgilDiscoveryDelivery | SchätzungPrognoseFlow |