Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & KI verbindet umfassend Scrum-Praktiken, Product Ownership, Führung und Kanban mit Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. Die Maßnahme zielt auf handlungsfähige Teams und datengestützte Entscheidungen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Weiterbildung bereitet auf Rollen wie Scrum Master, Product Owner, Agile Lead, Kanban-Coach und Fachkräfte mit KI-Kompetenz vor. Praktische Szenarien umfassen Sprint-Planung, Backlog-Pflege, Flow-Optimierung und den Einsatz von KI-Tools zur Text- und Datenanalyse. Einsatzgebiete sind Produktentwicklung, IT, Innovation, Kundenservice und Digitalisierung; die Inhalte unterstützen tägliche Praxis, Release-Planung und Evidence Based Management.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt Scrum als empirisches Rahmenwerk: kurze Timeboxes, klar definierte Events und Artefakte sowie die Rolle des Scrum Masters beim Coaching von Team und Organisation. Teilnehmende lernen, Sprint Goals zu formulieren, Hindernisse zu entfernen und Daily, Review und Retrospektive effektiv zu nutzen.

  • Empirie, Werte und transparente Kommunikation
  • Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Events: Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Artefakte und Commitments (Product Goal, Sprint Goal, DoD)
  • Coaching, Moderation und Hindernisbeseitigung

Ergebnisorientiertes Arbeiten wird eingeübt
Fokus auf verlässlichen Takt und nutzbares Inkrement

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 fokussiert Produktverantwortung, Vision und Wertorientierung. Teilnehmende formulieren eine klare Produktvision, leiten überprüfbare Ziele ab und pflegen ein transparentes Product Backlog, das Prioritäten nach Nutzen ordnet. Vorhersagen werden als Bandbreiten erstellt und mit historischen Daten validiert.

  • Produktvision und Zielableitung
  • Backlog-Pflege und Eintragsklarheit
  • Priorisierung nach Wert und Risiken
  • Release-Prognosen mit Annahmen
  • Evidence Based Management zur Steuerung

Wirkung vor Umfang: Outcome fokussieren
Stakeholderkommunikation und Prognosen

Scrum Product Owner 2

Scrum Product Owner 2 vertieft Messbarkeit von Wirkung, Stakeholder-Management und organisatorische Rahmenbedingungen. Der Kurs zeigt, wie Backlog-Einträge Ergebnisbeiträge beschreiben und wie Evidence Based Management Kennzahlen mit Entscheidungen verbindet. Teilnehmer lernen, strukturelle Hürden zu erkennen und Priorisierungen diszipliniert anzupassen.

  • Wertmessung und Outcome-Orientierung
  • Einträge als nachvollziehbare Schritte
  • Umgang mit Stakeholdern und Erwartungen
  • Organisationsstruktur und Entscheidungswege
  • Messen, Lernen und Kurskorrektur

Entscheidungen auf Basis von Resultaten treffen
Fokus auf nachhaltige Produktwirkung

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership erklärt Führung als Gestalten von Kontext: Erwartungen klären, Freiräume schaffen und Kompetenzen entwickeln. Teilnehmende lernen, Selbstverwaltung zu ermöglichen, passende Rahmenbedingungen zu setzen und situativ zu intervenieren. Führung wird als Ermöglicher statt als Steuerung verstanden.

  • Rahmenbedingungen für Selbstverwaltung schaffen
  • Entscheidungsrechte und Transparenz etablieren
  • Unterstützung statt Einmischung durch Führung
  • Erkennen und Beseitigen organisatorischer Bremsen
  • Entwicklung von Team- und Führungskompetenzen

Balance zwischen Orientierung und Loslassen
Fokus auf Verantwortungs- und Ergebnisklarheit

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Flow- und Scrum-Prinzipien, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen. Der Kurs zeigt, wie Arbeit sichtbar gemacht, WIP begrenzt und Messgrößen wie Durchsatz, Lead- und Cycle-Time genutzt werden, um Engpässe zu adressieren. Prognosen entstehen als Bandbreiten, Release-Pläne werden an realen Daten ausgerichtet.

  • Sichtbarmachen von Arbeit und Flussregeln
  • Begrenzen paralleler Arbeit (WIP)
  • Messgrößen: Durchsatz, Wartezeiten, Lead Time
  • Losgrößen, Übergaben und Engpassanalyse
  • Prognosen auf Basis historischer Daten

Kombination von Backlog-Management und Flussoptimierung
Selbstverwaltende Teams steuern den Fluss

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Definitionen, ML- und DL-Konzepte, Prompt Engineering und ethische Aspekte. Teilnehmende setzen KI-Tools für Text, Bild und Datenanalyse ein, automatisieren Routineaufgaben und reflektieren Bias, Datenschutz und Risiken. Praxisübungen mit Chatbots und Bild-KI sichern die Anwendbarkeit.

  • Grundkonzepte: KI, ML, Deep Learning
  • Einsatzfelder: Textgenerierung, Datenanalyse, Automatisierung
  • Prompt Engineering und Toolnutzung
  • Ethik, Datenschutz und Bias
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse

Kritische Bewertung von KI-Ergebnissen
Praxisorientierte Übungen und Implementierungsansätze

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