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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Engineering Kanban |  Product Discovery Product Kata |  Product Discovery Dual-Track Agile |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Story zu groß für einen sauberen Fluss wird, zerlegt sie Umfang entlang von Wert und Risiko. Sie bringt Arbeit in eine Form, die früher lieferbar und leichter prüfbar ist. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | Wenn Lernen in kurzen Iterationen verankert werden soll, richtet sie den Blick auf Richtung, Ist-Zustand und nächstes Ziel. Sie übersetzt Produktarbeit in einen wiederholbaren Denk- und Messrhythmus. | 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. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | Ongoing | 1-2 Wochen je Loop | Laufend, Wochen bis Monate |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 2-12 | 3-10 | 4-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Direction, Current Metric, Target Metric, Experiment-Notiz, Lernreport | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | OutcomesDiscoveryLernenIterationCoaching | AgilDiscoveryDelivery |