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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Agile Scrum |
|---|---|---|---|---|
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 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 ein Team in einem festen Lieferrhythmus arbeiten soll, stabilisiert sie Takt, Verantwortung und Feedbackschleifen. Sie macht Zusammenarbeit über Sprintgrenzen hinweg verlässlich. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | Laufend, Wochen bis Monate | 1-4 Wochen je Sprint, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-8 | 4-10 | 3-10 (Scrum Team) |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Product Backlog, Sprint Backlog, Increment, Sprint Goal |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | PrognoseFlowDelivery | AgilDiscoveryDelivery | AgilIterationTakt |