Product Owner 2 & Agile Leadership & Python & KI verbindet fortgeschrittene Product-Ownership- und Leadership-Themen mit praktischer Python-Programmierung sowie fundierten KI-Grundlagen. In Product Owner 2 & Agile Leadership & Python & KI (auch Scrum Product Owner Adv. (PSPO 2), Scrum Agile Leadership (PAL 1), Python trifft KI / KI Grundlagen) steht die messbare Wirkung von Produkten im Vordergrund und Teilnehmende entwickeln Kompetenzen für werteorientierte Entscheidungen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Konkrete Anwendungsszenarien
Die Maßnahme bereitet auf Rollen vor, in denen Produktwert, Teamführung und technische Umsetzung zusammenkommen. Einsatzgebiete sind Product Owner, Agile Coach, Teamlead, Data-Analyst und Python-Developer. Angewandt werden Evidence Based Management, Backlogpflege, Stakeholder-Dialog und KI-gestützte Automatisierung; Python und Prompt Engineering unterstützen Datenanalyse und Prototyping.
Berufliche Perspektiven und Einsatzgebiete
Die vermittelten Fähigkeiten lassen sich in Produktstrategie, Release-Planung, Prozessautomatisierung und KI-Integration nutzen; diese Verbindung stärkt Entscheidungsfähigkeit, technische Umsetzbarkeit und ethische Reflexion.

Scrum Product Owner 2

Der Kurs vertieft professionelle Produktverantwortung und Wertorientierung
Teilnehmende lernen, wie der Wert eines Produktes sichtbar und messbar wird und wie strategische Ziele in ein brauchbares Product Backlog übersetzt werden. Priorisierung berücksichtigt erwarteten Nutzen, Risiken und Abhängigkeiten; Annahmen werden explizit und überprüfbar gemacht.
Umgang mit Stakeholdern und Kunden wird systematisch geübt, Feedback fließt in Kurskorrekturen ein. Organisationsstrukturen, Schnittstellen und Governance werden analysiert, um Entscheidungswege zu verkürzen.

  • Wertmessung und KPIs statt reiner Output-Metriken
  • Backloggestaltung mit Ergebnisfokus (Backlogpflege)
  • Stakeholder-Engagement und Erwartungsmanagement
  • Evidence Based Management und datenbasierte Entscheidungen
  • Priorisierung nach Nutzen, Risiko und Abhängigkeiten

Scrum Agile Leadership

Führung als Gestalten von Kontext für Selbstverwaltung
Der Kurs zeigt, wie Product Owner, Developer und Scrum Master gemeinsam Verantwortung tragen; Führung schafft Rahmenbedingungen, nicht Kontrolle. Voraussetzungen für Selbstverwaltung werden benannt: klare Ziele, sichtbare Informationen und verlässliche Entscheidungsrechte.
Teilnehmende üben situative Interventionen, das Entfernen von Hindernissen und das Fördern von Kompetenzen. Organisatorische Bremsen wie Übergaben, Berichtswege oder Budgetierung werden identifiziert und praktisch adressiert, damit Teams schneller liefern und lernen.

  • Rollenkoordination und gemeinsame Verantwortung
  • Schaffung sicherer Entscheidungsräume
  • Interventionen für Orientierung statt Einmischung
  • Reduktion unnötiger Übergaben und Verkürzung von Entscheidungswegen
  • Übersetzung von Beobachtungen in konkrete Verbesserungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Praxisnahe Einführung in Künstliche Intelligenz und deren Integration
Der Kurs vermittelt Definitionen, Geschichte, Machine Learning und Deep Learning sowie Unterschiede zwischen schwacher und starker KI. Fokus liegt auf Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung, Text- und Bildverarbeitung sowie Datenanalyse.
Teilnehmende lernen Prompt Engineering, Arbeit mit Chatbots und Bild-KI, interpretieren Ergebnisse kritisch und berücksichtigen Ethik, Datenschutz und Bias. Best Practices zur Integration von KI in Arbeitsprozesse werden geübt.

  • Grundkonzepte von KI, ML und Deep Learning
  • Einsatz von KI-Tools für Textgenerierung und Datenanalyse
  • Prompt Engineering und praktische Übungen (Chatbots, Bild-KI)
  • Ethik, Datenschutz und Bias-Reflexion
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse und Risikoabschätzung

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python praktisch für Automatisierung, Analyse und KI-unterstütztes Entwickeln
Der Kurs führt in Python ein: Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen wie Listen und Dictionaries. Fehlerbehandlung mit try/except, Debugging und modulare Programmstruktur werden praxisnah geübt.
Teilnehmende nutzen Bibliotheken (math, datetime, statistics, json, re), bauen kleine Projekte und lernen, wie KI-Tools beim Coden, Testen und Refaktorieren unterstützen. Prompt Engineering wird zur Programmierhilfe kombiniert.

  • Grundlagen: Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen
  • Funktionen, Module und saubere Code-Struktur
  • Debugging, Fehlerbehandlung und Testen
  • Arbeiten mit Bibliotheken und Datenformaten
  • KI-gestützte Tools beim Coden, Projektarbeit und Prompting

Fachliche Kompetenzen und Ergebnisorientierung
Nach Abschluss setzen Teilnehmende Produktmanagement auf Ergebnisqualität und Lernfähigkeit, gestalten Backlogs mit klaren Annahmen und priorisieren nach Wert. Führungsverhalten fördert Selbstverwalung, klärt Entscheidungsräume und adressiert strukturelle Hürden. KI- und Python-Kompetenzen ermöglichen Automatisierung, Datenanalyse und prototypisches Arbeiten; Prompt Engineering und kritische Bewertung von KI-Ergebnissen runden die Fähigkeit zur verantwortlichen Integration ab.

Hinweise zur Anwendung
Diese Weiterbildung kombiniert PSPO 2-Vertiefung, PAL 1-Prinzipien, KI Grundlagen und Python-Wissen; sie richtet sich an Fach- und Führungskräfte, Product Owner, Entwickler und alle, die Wert, Führung und technische Umsetzbarkeit verbinden wollen.

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