Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 1 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & KI verbindet praxisorientiertes Scrum- und Product-Management mit Leadership-, Kanban- und KI-Grundlagen, um Teilnehmende in Empirie, Wertorientierung und praktischer Anwendung zu qualifizieren. Die Maßnahme Scrum Master Experte & Product Owner (PSM 1 + 2 & PSPO 1), Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), KI Grundlagen richtet auf verlässliche Lieferzyklen, klare Ziele und datengestützte Entscheidungen aus.
Praxisbezug und berufliche PerspektivenEinsatzszenarien: Agile Produktentwicklung, Release-Planung, kontinuierliche Lieferung, Flow-Optimierung und KI-unterstützte Automatisierung.
Berufliche Perspektiven: Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, Team Lead, Produktmanager, Delivery Manager, Innovation- und Digitalisierungsrollen.
Verbindung zur Praxis: Praktische Anwendung von Sprint-Goal-Steuerung, Backlog-Pflege, Definition of Done, Flow-Messgrößen, Evidence Based Management und KI-Tools zur Text- und Datenunterstützung stärkt Entscheidungsqualität und Vorhersagbarkeit.
Scrum Master 1 vermittelt die Grundlagen des empirischen Rahmenwerks und die Rolle des Scrum Masters in der täglichen Praxis. Teilnehmende lernen, wie Werte, Events und Artefakte das Teamverhalten und die Nutzung von Empirie steuern.
- Scrum-Grundprinzipien und Werte
- Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
- Events: Sprint, Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
- Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrementt (Inkrement)
- Praktiken zur Förderung von Transparenz und Vertrauen
Ergebnisorientierung: Fokus auf Sprint Goal, DoD und nutzbare Inkremente.
Kompetenz: Takt, Planung und tägliche Steuerung anwenden; Hindernisse entfernen und Coaching zur Empirie leisten.
Scrum Master 2 vertieft Accountabilities, Facilitation und die Pflege verbindlicher Qualitätsstandards. Schwerpunkt ist die Verbindung von Werten mit konkretem Verhalten in komplexen Situationen.
- Vertiefung von Werten und Accountabilities
- Definition of Done als lebender Qualitätsstandard
- Facilitation-Techniken, Decision Rules und Umgang mit Groan Zone
- Coaching vs. Mentoring, Schutz der Selbstorganisation
- Skalierbare Praktiken bei mehreren Teams
Ergebnisfokus: Outcome statt reiner Output-Messung, Risikoreduzierung durch DoD.
Kompetenz: Moderation zu belastbaren Ergebnissen, Rahmenbedingungen gestalten und Hindernisse systematisch adressieren.
Scrum Product Owner 1 schult Produktverantwortung, Visionserstellung, Priorisierung und Evidence Based Management zur Wertmaximierung. Der Product Backlog wird als steuerndes Instrument vermittelt.
- Formulierung von Produktvisionen und überprüfbaren Zielen
- Strukturierung und Pflege des Product Backlogs
- Beschreiben von Backlog-Einträgen mit Nutzen und Ergebnisfokus
- Vorhersagen als Bandbreiten, Annahmen offenlegen
- Einsatz von Evidence Based Management und Kennzahlen
Ergebnisorientierung: Wirkung bei Nutzenden messen, Prioritäten nach Nutzen setzen.
Kompetenz: Prognosen erklären, Backlog-Pflege operationalisieren und Entscheidungsklarheit schaffen.
Scrum Agile Leadership fokussiert Führung als Rahmengestaltung, Förderung von Selbstverwaltung und das Erkennen organisatorischer Bremsen. Führung unterstützt Orientierung ohne zu steuern.
- Bedingungen für Selbstverwaltung schaffen
- Klare Ziele, Entscheidungsräume und transparente Informationsflüsse
- Situative Führung: Orientierung, Grenzsetzung, Unterstützung
- Identifikation struktureller Ursachen für Verzögerungen
- Übersetzen von Beobachtungen in konkrete Vorschläge
Ergebnisfokus: Führung als Ermöglicher von Verantwortung und Lernfähigkeit.
Kompetenz: Stakeholder begleiten, Verantwortungszuschnitte schärfen und Entscheidungen überprüfbar machen.
Scrum mit Kanban verbindet Scrum-Zyklen mit Flow- und Durchsatzmessungen für verlässlichere Vorhersagen und geringere Wartezeiten. Der Fokus liegt auf Flussoptimierung und sinnvollen Losgrößen.
- Sichtbarmachen von Arbeit und Work-in-Progress-Begrenzung
- Messgrößen: Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten
- Prognosen als Bandbreiten auf Basis historischer Daten
- Product Backlog als geordnete Darstellung wirksamer Schritte
- Maßnahmen zur Entzerrung von Übergaben und Engpassbeseitigung
Ergebnisorientierung: Vorhersagbarkeit und Qualitätsstabilität erhöhen.
Kompetenz: Flussanalyse durchführen, Losgrößen anpassen und Release-Erwartungen datenbasiert kommunizieren.
KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Grundbegriffe, ML/Deep Learning, Prompt Engineering und ethische Aspekte sowie konkrete Tools für Text- und Datenarbeit. Teilnehmende testen Chatbots, Sprach- und Bild-KI und lernen Integration in Arbeitsprozesse.
- Definition, Geschichte und Anwendungsfelder von KI
- Maschinelles Lernen, Deep Learning und Unterschied schwache/starke KI
- Prompt Engineering und Arbeit mit KI-Tools
- Datenschutz, Bias, Ethik und Governance
- Praxis: Textgenerierung, Datenanalyse, Automatisierungsbeispiele
Ergebnisfokus: KI sicher, effizient und verantwortungsvoll einsetzen.
Kompetenz: KI-Tools produktiv nutzen, Outputs prüfen und KI in Prozesse integrieren.
Details zur Maßnahme
- Gemeinsame Schwerpunkte: Empirie, transparente Artefakte, Outcome-Orientierung, Selbstverwaltung, DoD, Evidence Based Management, Flow-Optimierung und KIUnterstützung.
- Erwartete Kompetenzen: Sprint-Ziele formulieren, Backlog-Pflege, tägliche Steuerung, Facilitation, Führung als Gestalten, Flussmessung, KIAnwendung.
- Zielgruppen: Scrum Master, Product Owner, Agile Coaches, Führungskräfte, Produktteams, Digitalisierer, Fach- und Führungskräfte, die KI einbinden möchten.
Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.