Scrum Master PSM 1 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & KI und die alternative Bezeichnung Scrum Master Basic (PSM 1), Scrum Agile Leadership & Scaled Scrum (PAL 1 & SPS), KI Grundlagen verbinden praktische Scrum-Kompetenz, Führung und Skalierung mit anwendungsorientiertem KI-Wissen zur nachhaltigen Wertlieferung.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Kombination aus Scrum Master PSM 1 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & KI bereitet auf operative und koordinative Rollen vor: Scrum Master, Agile Lead, Release-Manager, Product Owner und Digitalisierungsbeauftragte.
Anwendungen sind tägliche Sprintsteuerung, Backlog-Priorisierung, Qualitätsmaßstab für integrierte Lieferungen und der Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung von Routineaufgaben.
Die alternative Bezeichnung Scrum Master Basic (PSM 1), Scrum Agile Leadership & Scaled Scrum (PAL 1 & SPS), KI Grundlagen spiegelt die Bandbreite von Teamcoaching bis KI-Integration wider.

Scrum Master 1

Der Kurs Scrum Master 1 vermittelt empirisches Arbeiten, Sprint-Takt und Teamverantwortung; Scrum Master 1 zeigt, wie man Scrum-Events nutzt und Teams coacht, um nutzbare Inkremente zu liefern.
Teilnehmende lernen, Sprint Goal zu formulieren, das Product Backlog nach Wert zu ordnen und die DoD (Definition of Done) konsequent anzuwenden; Daily, Review und Retrospektive werden als Steuer- und Lerninstrumente eingesetzt.

  • Scrum als empirisches Rahmenwerk verstehen
  • Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Sprint Goal und Sprint Planning praktisch anwenden
  • Daily Scrum zur Steuerung des Fortschritts nutzen
  • Definition of Done und Inkrement sicherstellen

Ergebnis ist die Fähigkeit, Hindernisse zu entfernen, empirische Entscheidungen zu fördern und Team-Effektivität zu entwickeln.

Scaled Scrum

Scaled Scrum erklärt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, gemeinsame Qualitätsmaßstäbe etablieren und Integration als festen Bestandteil des Arbeitsalltags verankern; Scaled Scrum zeigt Vorhersage- und Release-Planung über Teamgrenzen hinweg.
Der Kurs lehrt, Abhängigkeiten sichtbar zu machen, Einträge so zuschneiden, dass Teams unabhängig liefern, und Prognosen als Bandbreiten mit Annahmen zu kommunizieren; Integrtaion wird früh und häufig getestet, um Risiken zu reduzieren.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab definieren und fortentwickeln
  • Einträge so schneiden, dass Teams unabhängig arbeiten
  • Integration, Sicherheit und Performance berücksichtigen
  • Vorhersagen als Bandbreiten mit Annahmen kommunizieren
  • Veröffentlichungsplanung an beobachtete Ergebnisse anpassen

Nach dem Kurs erstellen Teilnehmende verlässliche Arbeitsmodelle für integrierte Ergebnisse und legen transparente Annahmen und Risiken offen.

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership vertieft Führung als Kontextgestaltung: Führungskräfte und Scrum Master lernen, wie sie Selbstverwaltung ermöglichen, Entscheidungsräume klären und Kompetenzen systematisch entwickeln.
Der Kurs zeigt, wie Erwartungen geklärt, Hindernisse adressiert und organisatorische Bremsen wie Schnittstellen oder Budgetierung reduziert werden; Führung erfolgt situativ als Unterstützung statt als Detailsteuerung.

  • Voraussetzungen für Selbstverwaltung schaffen
  • Rollen- und Entscheidungsräume schärfen
  • Informationsflüsse und Verbindlichkeit etablieren
  • Interventionen wählen: Orientierung vs. Einmischung
  • Strukturelle Ursachen für Verzögerungen erkennen und lösen

Ziel ist, dass Teams autonom entscheiden, zuverlässig liefern und kontinuierlich verbessern, getragen von klarer Verantwortung und sichtbarer Wirkung.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz, konkrete Einsatzszenarien und den sicheren, ethischen Umgang mit KI-Tools; der Kurs verbindet technisches Verständnis mit beruflicher Anwendbarkeit.
Teilnehmende lernen maschinelles Lernen, Deep Learning, Unterschiede schwache/starke KI, Prompt Engineering und den Einsatz von KI zur Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung; Datenschutz und Bias werden kritisch behandelt.

  • Grundkonzepte: Definition, Geschichte, Anwendungsfelder
  • Maschinelles Lernen, Deep Learning, schwache vs. starke KI
  • Prompt Engineering und praktische Tool-Nutzung (Chatbots, Bild-, Sprach-KI)
  • Datenschutz, Ethik und Bias erkennen und adressieren
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse und Automatisierungsmöglichkeiten

Nach Abschluss können Teilnehmende KI-Tools gezielt einsetzen, Ergebnisse kritisch interpretieren und Chancen sowie Risiken für das Unternehmen bewerten.

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