Product Owner 1 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban + Scaled Scrum & Python, JavaScript & KI verknüpft Produktverantwortung, Führungskompetenz, skalierende Praktiken und Programmierkenntnisse; in Scrum Product Owner (PSPO 1), Scrum Agile Leadership & Kanban & Scaled Scrum (PAL 1 & PSK 1 & SPS) steht die Wertschöpfung und der praktische Einsatz von KI-gestützten Tools im Fokus.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verbindet Product Ownership, skaliertes Zusammenwirken und technisches Knowhow, sodass Teilnehmende als Product Owner, Agile Lead, Scrum Master oder Entwickler*in agieren können.
Angewandt werden Priorisierung, Backlogpflege, Evidence Based Management, ReleasePlanung und Integration von KI-Tools (Prompt Engineering, Debugging), um Produktwert messbar zu steigern und verlässliche Vorhersagen als Bandbreiten zu kommunizieren.

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 vermittelt, wie eine Produktvision formuliert wird und in greifbare Ziele und Backlogeinträge übersetzt wird.
Teilnehmende lernen, das Product Backlog als einzige, transparente Quelle zu pflegen, Wertbeiträge zu beschreiben und Vorhersagen mit Bandbreiten zu erstellen.

  • Formulieren einer klaren Produktvision und Ableiten überprüfbarer Ziele
  • Backlogpflege, Backlog-Pflege und sinnvolle Zerlegung von Einträgen
  • Priorisierung nach Wirkung, Risiken und Abhängigkeiten
  • Evidence Based Management zur Verknüpfung von Kennzahlen und Entscheidungen
  • Wahrscheinlichkeitsbasierte ReleasePlanung und Anpassung an neue Erkenntnisse

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem gemeinsamen Produkt arbeiten und dennoch Integration und Qualitätsmaßstab einhalten.
Fokus liegt auf gemeinsamen Definitionen von Done, Sichtbarmachung von Abhängigkeiten, Vorhersagen über Teamgrenzen hinweg und Planung mit klaren Signalen für Kurskorrekturen.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab und durchgängige Integration
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten und unabhängige Arbeitspakete
  • Prognosen als Bandbreiten, Annahmen offenlegen
  • Veröffentlichungsplanung basierend auf beobachteter Lieferfähigkeit
  • Maßnahmen zur Reduktion von Integrationsrisiken

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership vertieft, wie Führung Kontext gestaltet, Selbstverwaltung ermöglicht und Entscheidungen tragfähig macht.
Es geht um Balance zwischen Orientierung geben und Autonomie wahren, um Rahmenbedingungen, Entscheidungsrechte und Kompetenzen zu etablieren.

  • Klärung von Zielen und Entscheidungsräumen
  • Entwicklung transparenter Informationsflüsse
  • Unterstützung von Führungskräften beim Loslassen und Fördern
  • Identifikation organisatorischer Bremsen und konkrete Verbesserungsvorschläge
  • Förderung von Verantwortungsbewusstsein und kontinuierlicher Verbesserung

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Planbarkeit und Flussorientierung, um Durchsatz und Vorhersagbarkeit zu steigern.
Teams lernen, Arbeit zu visualisieren, Grenzen paralleler Tätigkeiten zu setzen und Messgrößen wie Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten zu nutzen.

  • Visualisierung von Arbeit und Regelung von Beginn/Abschluss
  • Flussmessungen: Durchsatz, Lead Time, Cycle Time
  • Losgrößen, Engpass­erkennung und Maßnahmen zur Entzerrung
  • Product Backlog als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte
  • Prognosen auf Basis historischer Daten und regelmäßiger Abgleich

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt grundlegendes Wissen über KI, ML und Deep Learning sowie die Nutzung von KI für Automatisierung und Entscheidungsunterstützung.
Schwerpunkt liegt auf sicherer, ethischer Integration von KI in Arbeitsprozesse, praktischem Testen von Chatbots, Bild und Sprach-KI sowie Prompt Engineering.

  • Definition, Geschichte und Anwendungsfelder von KI
  • Maschinelles Lernen vs. Deep Learning, schwache vs. starke KI
  • Einsatz von KITools für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung
  • Prompt Engineering und praktische Übungen mit Chatbots
  • Ethische Aspekte, Datenschutz und Bias

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python vermittelt strukturiertes Programmieren und den sinnvollen Einsatz von KIgestützten Tools beim Entwickeln, Testen und Refaktorieren.
Teilnehmende bauen kleine Projekte, nutzen Bibliotheken und lernen DebuggingMethoden sowie Fehlerbehandlung mit try/except.

  • Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen (if, for, while)
  • Funktionen, Module und Datenstrukturen (Listen, Dictionaries)
  • Bibliotheken: math, datetime, json, re
  • Fehlerbehandlung, Debugging und saubere Programmstruktur
  • Einsatz von KITools und Prompt Engineering zur Codeassistenz

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript fokussiert die Entwicklung interaktiver Webanwendungen und den produktiven Einsatz von KI für Entwickler*innen.
Vermittelt werden DOMInteraktion, Arrays/Objekte, Modularisierung, Debugging und die Nutzung von KI für Codeverbesserung.

  • Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen (if, switch)
  • Funktionen, Arrays, Objekte und Datenmodellierung
  • DOMGrundlagen und BrowserInteraktion
  • Debugging, Projektstruktur und Einsatz von VS Code
  • KIgestützte Werkzeuge beim Schreiben, Testen und Optimieren von Code

Schlüsselbegriffe: Produktvision, Product Backlog, Backlogpflege, Evidence Based Management, Vorhersagen, Bandbreiten, Integration, Qualitätsmaßstab, Selbstverwaltung, Fluss, Durchsatz, Engpässe, KI, Python, JavaScript, Prompt Engineering, Debugging.

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