Scrum Master PSM 1 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban + Scaled Scrum & KI verbindet praxisorientierte Scrum-Grundlagen mit Führungskompetenzen, Kanban-Integration, Skalierungswissen und KI-Grundlagen; in Scrum Master Basic (PSM 1), Scrum Agile Leadership & Kanban & Scaled Scrum (PAL 1 & PSK 1 & SPS), KI Grundlagen steht die verlässliche Lieferung von Wert im Fokus.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme bereitet auf operative und übergreifende Rollen vor: Scrum Master, Agile Coach, Product Owner, Teamlead und Verantwortliche in skalierten Produktentwicklungen sowie Fachkräfte, die KI in Prozesse integrieren.
Angewandt werden Empirie, Sprint-, Backlog- und Release-Praktiken, Kanban-Flussmessung und einfache KI-Tools zur Automatisierung. Prognosen als Bandbreiten, Integrationstests und ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab schaffen verlässliche Erwartungen im Arbeitsalltag. Reale Einsatzfelder sind Produktentwicklung, IT, Kundenservice, Marketing und Digitalisierung.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt Scrum als empirisches Rahmenwerk und die Rolle des Scrum Masters für Team-Effektivität. Teilnehmende erlernen Sprint-Rhythmus, Sprint Goal sowie das Arbeiten mit Product Backlog und Definition of Done.
Der Kurs zeigt, wie Events (Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review, Retrospektive) den Takt setzen und Transparenz über Inkrement, Sprint Backlog und Product Goal sichern. Empirie, Werte und Vertrauen stehen im Zentrum. Typische Arbeitstechniken zur Moderation, Hindernisbeseitigung und Coaching werden eingeübt.

  • Scrum-Prinzipien und Werte
  • Sprint Planning, Sprint Goal und Timeboxing
  • Daily Scrum für Steuerung und Fokus
  • Product Backlog-Ordnung nach Wert
  • Definition of Done und Inkrement-Qualität

Scaled Scrum

Scaled Scrum erklärt, wie mehrere Teams gemeinsam an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verlieren. Der Fokus liegt auf einem gemeinsamen Qualitätsmaßstab und der Integration häufiger Inkremente.
Teilnehmende lernen, Vorhersagen als Bandbreiten zu erstellen, Abhängigkeiten sichtbar zu machen und Veröffentlichungspläne realistisch zu gestalten. Integration, Performance- und Sicherheitsaspekte werden übergreifend vereinbart. Releasplanung und Prognosen (mit historrische Daten als Basis) unterstützen verlässliche Lieferzusagen.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab und Integration
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten und Unabhängigkeit der Teams
  • Vorhersagen als Bandbreiten und Releaseplanung
  • Risikotransparenz und integrative Tests
  • Anpassung von Planung an beobachtete Lieferfähigkeit

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership vertieft, wie Führung Rahmen schafft, in dem Teams selbstverwaltet entscheiden und Verantwortung tragen. Führung wird als Kontextgestaltung verstanden, nicht als Detailsteuerung.
Der Kurs vermittelt, wie Ziele, sichtbare Informationen und Entscheidungsrechte gesetzt werden, um Selbstverwaltung zu ermöglichen. Führungskräfte lernen zu unterstützen, Hindernisse zu entfernen und Kompetenzen zu entwickeln. Organisationsstrukturen werden analysiert, um Bremsen zu identifizieren und durch schlankere Entscheidungswege zu ersetzen.

  • Führung als Kontextgestaltung, nicht als Anweisung
  • Gestaltung von Entscheidungsräumen und Transparenz
  • Unterstützung statt Einmischung, situatives Coaching
  • Identifikation organisatorischer Bremsen
  • Förderung von Verantwortungsübernahme im Team

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Sprint-basiertes Arbeiten mit Flussorientierung, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen. Der Kurs zeigt, wie Teams Arbeit sichtbar machen und Flussregeln etablieren.
Teilnehmende lernen, wie Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten gemessen werden, Losgrößen angepasst und Engpässe behoben werden. Das Product Backlog wird als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte genutzt; Prognosen und Releasepläne beruhen auf beobachteten Ergebnissen und nicht auf Wunschdenken.

  • Visualisierung des Flusses und explizite Policies
  • Metriken: Durchsatz, Cycle Time, Wartezeiten
  • Losgrößen, Begrenzung paralleler Arbeit und Engpassmanagement
  • Product Backlog als Flusssteuerungsinstrument
  • Praxisnahe Ableitungen für Vorhersagen und Releaseplanung

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen vermittelt Definitionen, Anwendungsfelder und die Unterschiede zwischen schwacher und starker KI sowie praktische Einsätze von ML und Deep Learning. Fokus liegt auf sicherer, ethischer und datenschutzkonformer Nutzung.
Teilnehmende üben Prompt Engineering, Text- und Bild-KI sowie einfache Automatisierungen und Datenanalyse. Bias, Datenschutz und ethische Aspekte werden kritisch betrachtet. Best Practices für Integration von KI in Arbeitsprozesse und konkrete Einsatzszenarien werden reflektiert.

  • Grundkonzepte: KI, Machine Learning, Deep Learning
  • Einsatzfelder: Textgenerierung, Bild-KI, Datenanalyse
  • Prompt Engineering und praktische Tool-Anwendung
  • Datenschutz, Bias und ethische Fragestellungen
  • Integration von KI in Prozesse zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung

Abschließende Kompetenzbeschreibung
Die Maßnahme befähigt, Scrum so einzusetzen, dass verlässlicher Takt, klare Ziele und sichtbare Ergebnisse entstehen. Skalierungskompetenz sorgt für integrierte Lieferungen mit gemeinsamen Qualitätsmaßstäben, und Leadership-Fähigkeiten unterstützen selbstverwaltende Teams.
Ergänzt werden praxisnahe KI-Kompetenzen zur Effizienzsteigerung und kritischen Bewertung von Ergebnissen. Teilnehmende können Prognosen kommunizieren, Releasepläne an Beobachtungen anpassen und Verbesserungen systematisch anstoßen.

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