Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 1 & Scaled Scrum & KI verknüpft praktische Scrum-Kompetenzen mit Product Ownership, Skallierungstechniken und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. In Scrum Master Experte & Product Owner (PSM 1 + 2 & PSPO 1), Scaled Scrum (SPS), KI Grundlagen geht es darum, Empirie, klare Ziele und verantwortliches Arbeiten so zu verankern, dass Teams verlässlich nutzbare Inkremente liefern.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Weiterbildung verbindet Scrum Master 1, Scrum Master 2, Scrum Product Owner 1, Scaled Scrum und KI Grundlagen und praktische Anwendungen mit konkreten Einsatzszenarien.
Angewandt werden Coaching, Facilitation, Backlog-Pflege, Integration und Evidence Based Management in Produktentwicklung, IT-Organisationen, Produktmanagement und Innovationsprojekten.
Teilnehmende erwerben Fähigkeiten für Rollen wie Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, Release-Manager oder Digitalisierungsexperte und setzen KI-Tools zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung ein.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 führt in das empirische Rahmenwerk Scrum, die Events, Artefakte und Werte ein und legt den Grundstein für die Rolle als Facilitator und Servant Leader.
Inhalte: Sprint Planning, Sprint, Daily Scrum, Sprint Review, Retrospektive; Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement; Product Goal, Sprint Goal, Definition of Done.

  • Empirie: Beobachtung, Auswertung, Anpassung
  • Werte: Offenheit, Respekt, Mut, Fokus, Commitment
  • Rollenverständnis: Scrum Master, Product Owner, Developers
  • Events und Timeboxing (Daily 15 Min., Sprint max. 1 Monat)
  • Transparenz über Fortschritt und Qualität

Die Teilnehmenden lernen, Sprint Goals zu formulieren, tägliche Steuerung anzuleiten und Hindernisse zu entfernen, um verlässliche Takte und sichtbare Ergebnisse zu etablieren.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft, wie Werte, Accountabilities und professionelle Facilitation Entscheidungen und Verhalten prägen und Selbstverwaltung gefördert wird.
Inhalte: Definition of Done als lebender Qualitätsmaßstab, Umgang mit Groan Zone, Decision Rules, Coaching vs. Mentoring.

  • Wertegeleitete Entscheidungen und Vertrauensaufbau
  • Definition of Done pflegen und anwenden (Defintion of Done)
  • Selbstverwaltende Teams: Entscheidungsräume, klare Ziele
  • Facilitationstechniken und Moderation
  • Hinderniserkennung und Organisationales Coaching

Ziel ist, Scrum in komplexen Umfeldern stabil zu halten, Moderation zu nutzen und Teamautonomie wirksam zu unterstützen.

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 richtet Produktverantwortung auf Wertschöpfung aus: Vision, Backlog-Pflege und probabilistische Planung stehen im Zentrum.
Inhalte: Produktvision, Backlog-Ordnung, User Value, Release-Planung, Evidence Based Management, Vorhersagen als Bandbreiten.

  • Produktvision und ausgerichtete Ziele
  • Product Backlog als einzige Quelle geplanter Vorhaben
  • Backlog-Item-Formulierungen für Zusammenarbeit
  • Prognosen mit Bandbreiten und Annahmen
  • Metriken zur Wirkung statt nur Output

Teilnehmende lernen, Prioritäten an Wirkung zu messen, Backlogs verständlich zu pflegen und Entscheidungen datenbasiert zu treffen.

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt zusammenarbeiten, einen gemeinsamen Qualitätsmaßstab leben und Integrationsrisiken minimieren.
Inhalte: gemeinsame Definition of Done, Schnittstellen, Abhängigkeitsmanagement, gemeinsame Release-Planung, Integrationszyklen.

  • Einheitlicher Qualitätsstandard über Teams
  • Unabhängige Lieferung durch passenden Zuschnitt von Einträgen
  • Sichtbarmachen von Abhängigkeiten und Risiken
  • Gemeinsame Vorhersagen und Veröffentlichungsplanung
  • Integration als tägliche Praxis

Die Ausbildung befähigt, Vorhersagen nachvollziehbar zu kommunizieren, Integration früh zu gestalten und Skalierung organisatorisch zu verankern.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Basiswissen zu KI, Machine Learning, Prompt Engineering und ethischen Aspekten sowie konkrete Einsatzwege im Beruf.
Inhalte: Definition und Anwendungsfelder, ML vs. Deep Learning, schwache vs. starke KI, Prompt Engineering, Text- und Bild-KI, Datenschutz, Bias.

  • Grundkonzepte und Anwendungsfälle
  • Arbeiten mit KI-Tools zur Textgenerierung und Datenanalyse
  • Prompt Engineering und Bewertung von Ergebnissen
  • Ethische Aspekte, Datenschutz und Bias
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse und Automatisierung

Ziel ist, KI-gestützte Werkzeuge sicher einzusetzen, Ergebnisse kritisch zu interpretieren und Chancen sowie Risiken für das Unternehmen einzuschätzen.

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