Product Owner 2 & Scrum Kanban & KI verbindet fortgeschrittenes Product Ownership mit flow-orientierten Arbeitsweisen und praxisnaher KI-Anwendung; in Scrum Product Owner Adv. (PSPO 2), Scrum with Kanban (PSK 1), KI Grundlagen steht die messbare Wirkung von Produkten, verlässliche Lieferfähigkeit und der sinnvolle Einsatz von KI im Arbeitsalltag im Fokus.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme Product Owner 2 & Scrum Kanban & KI bereitet auf Rollen wie Product Owner, Agile Lead, Scrum Master und Digitalisierungsverantwortliche vor. Scrum, Kanban und Evidence Based Management werden kombiniert, um Priorisierung, Backlogpflege und Release-Prognosen an beobachtbaren Ergebnissen zu orientieren. KI-Grundlagen ermöglichen Automatisierung, Datenanalyse und Prompt Engineering für Content und Entscheidungsunterstützung. Einsatzgebiete sind Produktentwicklung, Kundenservice, Marketing und Innovation.

Scrum Product Owner 2

Ein Kurs zur Vertiefung produktorientierter Verantwortung, in dem Product Backlog und Ergebnisorientierung zentral sind.
Teilnehmende lernen, wie Nutzenversprechen geschärft, Annahmen sichtbar gemacht und Ziele mittels Evidence Based Management überprüft werden. Kommunikation mit Stakeholdern wird so gestaltet, dass Erwartungen abgeglichen und Entscheidungen begründet werden.

  • Wert vs. Umfang: Wirkungsorientierte Zielsetzung
  • Backloggestaltung: Strategie ausführbare Schritte
  • Stakeholder-Management und Erwartungsklärung
  • Organisationsschnittstellen, Governance, Entscheidungswege
  • Messgrößen und Evidenzbasierte Steuerung

Scrum mit Kanban

Der Kurs verbindet Scrum-Prinzipien mit Kanban-Praktiken, um Fluss, Vorhersagbarkeit und Team-Autonomie zu stärken.
Arbeit sichtbar machen, klare Regeln für Start, Fortschritt und Abschluss etablieren sowie Flusskennzahlen messen sind zentral. Prognosen als Bandbreiten auf Basis historischer Daten erhöhen Verlässlichkeit; Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten helfen Engpässe zu erkennen und Losgrößen zu optimieren.

  • Sichtbarkeit von Arbeit und Grenzen für parallele Tasks
  • Flussmessung: Durchsatz, Lead Times, Wartezeiten
  • Prognosen, Releaseplanung und Anpassung an reale Daten
  • Backlog als geordnete Darstellung nächster wirksamer Schritte
  • Teamentscheide zur Arbeitsteilung und Qualitätsicherung

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Praxisnaher Einstieg in Künstliche Intelligenz zur Unterstützung von Produkt- und Teamarbeit.
Themen sind Machine Learning, Deep Learning, KI-Tools für Text- und Bildgenerierung, Prompt Engineering und ethische sowie datenschutzrelevante Aspekte. Übungen mit Chatbots und Analyse-Tools zeigen, wie KI Routineaufgaben automatisiert und Entscheidungsunterstützung liefert; Risiken wie Bias werden reflektiert.

  • Grundkonzepte: Definition, Geschichte, Anwendungsfelder
  • ML, Deep Learning, schwache vs. starke KI
  • Prompt Engineering und Text-/Bild-KI Praxistests
  • Datenschutz, Ethik und Bias
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse zur Effizienzsteigerung

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