Product Owner 2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python & KI verbindet fortgeschrittene Product Ownership mit skalierten Scrum-Ansätzen, Kanban-Prinzipien sowie praxisnaher Python- und KI-Anwendung. In Product Owner 2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python & KI lernen Teilnehmende, Wirkung statt Umfang zu steuern und KI-gestützte Automatisierung gezielt einzusetzen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme (auch bekannt als Scrum Product Owner Adv. (PSPO 2), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), Python trifft KI, KI Grundlagen) bereitet auf Rollen wie Product Owner, Agile Lead, Scrum Master, Data Analyst und Python-Developer vor.
Angewandt werden Priorisierung nach Wirkung, Evidence Based Management, Releaseplanung über Teams hinweg und KI-Tools für Text-, Daten- und Code-Unterstützung.
Einsatzfelder: Produktentwicklung, digitale Transformation, Automatisierung, Content- und Data-Teams; Fähigkeiten sind unmittelbar in Projekt- und Linienarbeit nutzbar.

Scrum Product Owner 2

Der Kurs vertieft Produktverantwortung, Wertorientierung und Backlog-Strategie.
Teilnehmende lernen, welche Kriterien ein Product Backlog brauchbar machen und wie Annahmen sichtbar gehalten werden, damit Entscheidungen ergebnisbasiert fallen.
Inhalte und Kompetenzen verknüpfen Stakeholder-Kommunikation, Evidence Based Management und organisatorische Hebel, um Entscheidungswege zu verkürzen.

  • Sicht- und messbare Wertdefinitionen und Zielableitung
  • Backlog-Struktur: Ergebnisbeiträge statt Aufgaben
  • Stakeholder-Dialog und Erwartungsabgleich
  • Organisatorische Rahmenbedingungen und Governance
  • Metriken zur Wirkung statt reiner Aufwandsmessung

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams gemeinsam an einem Produkt liefern, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern.
Der Fokus liegt auf einem gemeinsamen Qualitätsmaßstab, Integration und der Reduktion von Abhängigkeiten, sowie auf Vorhersagen als Bandbreiten.
Teilnehmende entwickeln Fähigkeiten zur synchronen Releaseplanung, Transparenz von Risiken und zur Gestaltung integrierter Arbeitsmodelle.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab und Definition of Done
  • Schnittstellen und Abhängigkeitsmanagement
  • Vorhersagen mit Bandbreiten, Annahmen und Integrationsrisiken
  • Kurzzyklische Integration und kontinuierliche Abstimmung
  • Organisationsentscheidungen, die Skalierung erleichtern

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Flussprinzipien mit Scrum-Ritualen, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen.
Ziel ist ein Arbeitssystem, in dem Teams selbst entscheiden, wie sie Fluss, Begrenzung paralleler Arbeit und Metriken nutzen, um Engpässe zu erkennen.
Der Kurs vermittelt Messgrößen wie Durchsatz, Durchlauf- und Wartezeiten sowie Methoden zur Anpassung von Losgrößen und Übergaben.

  • Sichtbarmachung von Arbeit und Regeln für Start/Abschluss
  • Flussmessungen: Durchsatz, Lead Time, Wait Time
  • Backlog als geordnete Darstellung nächster wirksamer Schritte
  • Prognosen auf Basis historischer Daten und Realität-Abgleich
  • Teamautonomie und Verabredungen zur Einhaltung von Qualität

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz, Einsatzfelder und ethische Aspekte sowie praktisches Arbeiten mit KI-Tools.
Teilnehmende lernen Prompt Engineering, Text- und Bild-KI, Datenanalyse mit KI und die kritische Bewertung von Ergebnissen.
Integrationsthemen umfassen Datenschutz, Bias-Erkennung und Best Practices zur Einbindung von KI in Arbeitsprozesse.

  • Grundbegriffe: ML, Deep Learning, schwache vs. starke KI
  • Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung
  • Prompt Engineering und praktische Übungen mit Chatbots / Bild-KI
  • Ethik, Bias, Datenschutz und verantwortungsvolle Nutzung
  • Implementierungsempfehlungen für den Arbeitsalltag

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python trifft KI: praxisorientierte Einführung in Python mit Fokus auf Automatisierung, Datenverarbeitung und KI-gestützte Unterstützung beim Coden.
Teilnehmende erlernen Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen und den Einsatz von Bibliotheken sowie Debugging-Praktiken.
Ergänzend wird gezeigt, wie KI-Tools beim Schreiben, Testen und Refaktorieren von Code helfen und wie kleine Projekte modular geplant und umgesetzt werden.

  • Grundsyntax, Datentypen und Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen und Funktionsdesign
  • Listen, Dictionaries und Modulstruktur
  • Bibliotheken (math, datetime, json, re) und Fehlerbehandlung
  • KI-gestützte Tools zum Coden, Testen und Dokumentieren

Product Owner 2 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python & KI und die Alternative Scrum Product Owner Adv. (PSPO 2), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), Python trifft KI, KI Grundlagen liefern zusammen ein konsistentes Kompetenzprofil: wertorientiertes Product Backlog Management, skalierte Teamarbeit, Flussoptimierung, praxisnahe KI-Nutzung und Python-Fähigkeiten zur Umsetzung. Diese Kombination stärkt die Fähigkeit, Entscheidungen auf beobachteten Ergebnissen zu treffen und Wirkung systematisch zu steigern.

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