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| Kriterium |  Agile WSJF |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Delivery MoSCoW |  Innovation Lean Startup |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Aufgaben um dieselben Kapazitäten konkurrieren, ordnet sie Arbeit nach wirtschaftlicher Wirkung. Sie macht Zeitverlust, Nutzen und Aufwand gemeinsam vergleichbar. | Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein sollen. | Wenn ein Release zu viele Forderungen trägt und Prioritäten nur noch verhandelt werden, schafft MoSCoW klare Grenzen für den nächsten Zuschnitt. Must, Should, Could und Won’t machen Verbindlichkeit, Spielraum und Tauschlogik für alle Beteiligten sichtbar. | 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 | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | Halber Tag pro Domain Slice | 30-90 min | Wochen bis Monate je Lernzyklus |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-4 | 3-12 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Ranked Backlog, Cost-of-Delay Assumptions | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Prioritized Backlog, Release Scope, Tradeoff Notes | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung |
Tagskeine Überschneidung | LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung | WissensgraphValidierungSemantik | PriorisierungUmfangEntscheidung | LeanStartupValidierungMVP |