Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & JavaScript & KI verbindet Führungskompetenz in agilen Teams mit flow-orientierter Steuerung, JavaScript-Grundlagen und praxisnaher KI-Anwendung; in Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), KI trifft JavaScript steht die Schaffung verlässlicher Entscheidungsräume und der produktive Einsatz von KI im Vordergrund.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verknüpft agile Führung, Flow-Optimierung und technische Basisfähigkeiten, sodass Teilnehmende konkrete Arbeitssysteme aufbauen und mit KI-Tools gestalten können.
Einsatzfelder sind Produktentwicklung, Projekt- und Linienführung, Digitalisierung, Automatisierung und Frontend-Entwicklung.
Verwendbare Praktiken reichen von Backlog-Pflege über Flussmessung bis zu Prompt Engineering; damit lassen sich reale Prozesse wie Release-Planung, Engpassmanagement und Content-Automation verbessern. Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & JavaScript & KI unterstützt die Praxisnähe durch sofort anwendbare Techniken und Tools.

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership fokussiert das Scrum Team als Verantwortungsraum und stärkt situative Führung, so dass Orientierung entsteht ohne Autonomie zu untergraben.
Teilnehmende erlernen, wie klare Ziele, sichtbare Informationen und verlässliche Entscheidungsrechte geschaffen werden, wie Hindernisse entfernt und Kompetenzen entwickelt werden.
Der Kurs thematisiert organisatorische Schnittstellen, Berichtswege und Budgetfragen sowie Methoden, um fehlende Rahmenbedingungen sichtbar zu machen und strukturelle Ursachen für Verzögerungen zu adressieren.

  • Zusammenarbeit von Product Owner, Developer und Scrum Master
  • Schaffung von Entscheidungsräumen und Transparenz
  • Methoden zur Kompetenzentwicklung und Hindernisbeseitigung
  • Umgang mit organisationalen Bremsen
  • Führung als Kontextgestaltung statt Detailsteuerung

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Scrum-Disziplinen mit Flow-Prinzipien, wobei das Team den Arbeitsfluss sichtbar macht und Bandbreiten für Vorhersagen nutzt.
Teilnehmende lernen, wie das Product Backlog als geordnete Darstellung wirksamer nächster Schritte funktioniert und wie Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten Engpässe aufzeigen.
Prognosen beruhen auf historischen Daten, Bandbreiten und regelmäßiger Abgleichung mit Realität; das Team entscheidet über Losgrößen, parallele Arbeit und Absprachen zur täglichen Steuerung.

  • Visualisierung von Arbeit und Flussmessung
  • Backlog-Design für Wertorientierung
  • Prognosen als Bandbreiten, Release-Planung auf Beobachtungen
  • Erkennen und Entzerren von Engpässen
  • Regeln für Beginn, Fortschritt und Abschluss

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz, Anwendungsfelder und den produktiven Einsatz von KI-Tools für Text, Bild und Datenanalyse.
Teilnehmende üben Prompt Engineering, testen Chatbots und Bild-KI und reflektieren ethische Aspekte, Datenschutz und Bias, um KI sicher und effizient zu integrieren.
Schwerpunkte sind Automatisierung, Entscheidungsunterstützung und die kritische Bewertung von KI-Ergebnissen; Ziele sind praktische Einsatzszenarien im Arbeitsalltag und die Einschätzung von Chancen und Risiken.

  • Definition und Anwendungsfelder von KI
  • Maschinelles Lernen und Deep Learning-Grundlagen
  • Prompt Engineering und Tool-Einsatz
  • Ethik, Datenschutz und Bias
  • Interaktive KI-Übungen und Integrationstipps

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

Dieser Kurs vermittelt JavaScript-Grundlagen und zeigt, wie KI-gestützte Werkzeuge das Programmieren, Testen und Debuggen unterstützen.
Teilnehmende lernen Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Arrays/Objekte und DOM-Interaktion sowie Projektstrukturierung und den Einsatz von VS Code.
Der praxisorientierte Fokus fördert die Entwicklung dynamischer Webanwendungen und das algorithmische Denken; zudem werden Prompts für die Zusammenarbeit mit KI-Systemen geübt.

  • Grundsyntax von JavaScript, Datentypen und Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen und Funktionen
  • Arrays, Objekte und Datenmodellierung
  • DOM-Grundlagen, Debugging und VS Code
  • Nutzung von KI-Tools beim Schreiben und Optimieren von Code

Abschlusskompetenz und Transfer
Nach Abschluss können Teilnehmende Rollen in agilen Umgebungen übernehmen, verlässliche Arbeitsmodi etablieren, Product Backlogs pflegen, Flussmessungen lesen und KI sinnvoll einsetzen.
Die Maßnahme fördert die Fähigkeit, Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, Annahmen offen zu legen und kontinuierliech aus Ergebnissen zu lernen. Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), KI trifft JavaScript bietet so eine kombinierte Grundlage für Führung, Technik und KI-Anwendung.

Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.