Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 2 & Scaled Scrum & KI und die alternative Bezeichnung Scrum Master Experte & Product Owner Adv. (PSM 1 + 2 & PSPO 2), Scaled Scrum (SPS), KI Grundlagen bündeln fachliche Tiefe für Scrum, Product Ownership, Skaliertes Arbeiten und den sinnvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Ziel ist, Empirie, Outcome-Fokus und KI-gestützte Praxis in Rollen zu verankern.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verbindet Scrum Master 1, Scrum Master 2, Scrum Product Owner 2, Scaled Scrum und KI Grundlagen und praktische Anwendungen für reale Einsatzszenarien: Sprintplanung, Backlog-Ordnung, Definition of Done und Integration über Teamgrenzen hinweg. Teilnehmer erwerben Fähigkeiten für Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Teamlead oder Projektverantwortliche in skalierten Produktumgebungen.
Die Kombination aus Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 2 & Scaled Scrum & KI fördert die Umsetzung von Evidence Based Management und den sicheren, ethischen Einsatz von KI-Tools im Alltag.

Scrum Master 1

Einstieg in Scrum: empirisches Rahmenwerk, Werte, Accountabilities und Events
Scrum Master 1 vermittelt, wie Empirie konkret angewendet wird: kurze Timeboxes, Daily, Sprint Planning, Review und Retrospektive als Steuerungselemente. Teilnehmende erlernen, ein Sprint Goal zu formulieren, das Team beim Planen zu unterstützen und Fortschritt täglich zu steuern.

  • Scrum-Grundsätze und Werte
  • Rollenverständnis: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Events: Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Artefakte und Commitments: Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement
  • Definition of Done als Qualitätsmaßstab

Scrum Master 2

Vertiefung: Selbstorganisation, Facilitation und lebende Qualitätsstandards
Scrum Master 2 vertieft Coaching-Fähigkeiten, Facilitation-Techniken und den Einsatz der Werte zur Konfliktlösung. Teilnehmende lernen, die Definition of Done zu gestalten, Gruppen durch die Groan Zone zu führen und Führung als Rahmengestaltung zu praktizieren, ohne Selbstverwaltung zu untergraben.

  • Coaching vs. Mentoring, situative Führung
  • Entwicklung und Pflege der Definition of Done
  • Facilitation: Entscheidungsregeln, Groan Zone
  • Umgang mit Abhängigkeiten und Zielkonflikten
  • Förderung von Transparenz und Empirie

Scrum Product Owner 2

Outcome-orientiertes Produktmanagement, Backlog-Strategie und Stakeholder-Integration
Scrum Product Owner 2 schärft den Blick auf Wirkung statt Umfang: Product Backlog wird so gepflegt, dass Einträge Ergebnisbeiträge beschreiben und Priorisierung nach Nutzen, Risiko und Abhängigkeiten erfolgt. Teilnehmende lernen Evidence Based Management anzuwenden, Stakeholder-Gespräche zu führen und messbare Ziele abzuleiten.

  • Outcome vs. Output, Nutzenformulierung
  • Product Backlog Management und Priorisierung
  • Hypothesenbasiertes Messen und EBM
  • Stakeholder-Management und Erwartungsklärung
  • Organisationsarchitektur und Governance-Aspekte

Scaled Scrum

Integration mehrerer Teams, gemeinsamer Qualitätsmaßstab und Vorhersagbarkeit
Scaled Scrum behandelt, wie mehrere Scrum Teams ein Produkt mit gemeinsamer Definition of Done und synchronisierter Integration bearbeiten. Schwerpunkt liegt auf unabhängigen Arbeitspaketen, sichtbaren Abhängigkeiten, Bandbreiten-Prognosen und Veröffentlichungsplanung, um verlässliche Erwartungen zu schaffen.

  • Gemeinsame Definition of Done und Integrationszyklen
  • Schnittstellenmanagement und Reduktion von Abhängigkeiten
  • Priorisierung über Teamgrenzen nach Wirkung und Risiko
  • Prognosen als Bandbreiten, Annahmen und Integrationsrisiken
  • Release-Planung und kooperative Abstimmung

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Künstliche Intelligenz praxisnah einsetzen: Tools, Prompt Engineering und Ethik
Der Kurs KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Grundbegriffe von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning sowie den praktischen Einsatz von KI-Tools für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung. Teilnehmende üben Prompt Engineering, reflektieren Bias und Datenschutz und planen sichere Integrationen in Arbeitsprozesse.

  • Definitionen, Anwendungsfelder und Unterschiede (schwache vs. starke KI)
  • Maschinelles Lernen, Deep Learning verständlich erklärt
  • Prompt Engineering und effektive Formulierungen
  • Einsatz von KI für Text, Bild, Analyse und Automatisierung
  • Ethische Aspekte, Bias und Datenschutz



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