Scrum Master PSM 2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python & KI verbindet tiefe Scrum-Expertise mit Leadership, Flow-Optimierung, Programmierung und KI-Grundlagen. In Scrum Master Advanced (PSM 2), Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), Python trifft KI, KI Grundlagen steht die Überführung von Werten in verlässliche Praktiken und praktischen Skills im Mittelpunkt, um Teams, Produkte und Automatisierung wirkungsvoll zu gestalten.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Praxisnahe Anwendungen zeigen, wie Scrum Master PSM 2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python & KI in Produktentwicklung, IT-Operations, Innovations- und Digitalprojekten eingesetzt wird. Teams verbessern Vorhersagbarkeit, Qualität (Definition of Done) und Flow (Durchsatz, Wartezeiten).
Berufliche Perspektiven: Scrum Master, Agile Coach, Product Owner, Delivery Lead, Python Developer, KI-Anwenderin; die Maßnahme verbindet Moderation, Facilitation, technisches Implementieren und KI-gestützte Automatisierung für reale Arbeitskontexte.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft die Balance von Werten, Accountabilities und Ergebnissen im Scrum Team und schult die Rolle des Scrum Master in Coaching, Moderation und Organisationsarbeit.
Inhalte thematisieren Decision Rules, Definition of Done als lebenden Qualitätsstandard und den Umgang mit Zielkonflikten und Abhängigkeiten. Teilnehmende erlernen, wie Developers, Product Owner und Scrum Master gemeinsam Verantwortung tragen und wie Hindernisse entfernt werden, ohne Selbstverwaltung zu untergraben.

  • Scrum Values und Verhalten
  • Definition of Done als Qualitätshebel
  • Coaching vs. Mentoring in der Praxis
  • Facilitation, Groan Zone und Entscheidungsregeln
  • Umgang mit mehreren Teams und gemeinsamer DoD

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership betrachtet Führung als Gestaltung von Kontext, nicht als Weisung, und zeigt, wie klare Ziele, Entscheidungsräume und Transparenz Selbstverwaltung ermöglichen.
Der Kurs verbindet Organisationssicht und situative Führung: Erwartungen klären, Rahmenbedingungen setzen, Hindernisse adressieren und Führungskräfte befähigen, Ergebnisse statt Detailsteuerung zu verlangen. Teilnehmer entwickeln Fähigkeiten, strukturelle Bremsen zu erkennen und Lösungen vorzuschlagen.

  • Verantwortungsteilung im Team
  • Rahmenbedingungen für Selbstverwaltung
  • Orientierung geben vs. Einmischung
  • Organisationsstrukturen analysieren
  • Konsequenzen für Wert, Risiko und Tempo

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban erklärt, wie Flow-Prinzipien den Arbeitsfluss stabilisieren und Vorhersagen auf beobachtbaren Ergebnissen basieren, nicht auf Wunschdenken.
Fokus liegt auf sichtbar gemachter Arbeit, Bandbreiten statt Punktprognosen, Metriken wie Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten sowie passenden Losgrößen. Product Backlog wird als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte genutzt, um Fluss und Wert in Einklang zu bringen.

  • Visualisierung des Flusses
  • Durchsatz- und Wartezeitmessung
  • Prognosen als Bandbreiten
  • Product Backlog als Wertorientierung
  • Begrenzung paralleler Arbeit

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Grundkonzepte von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und ethische Anforderungen sowie konkrete Einsatzmöglichkeiten im Arbeitsalltag.
Teilnehmende üben Prompt Engineering, Text- und Bild-KI, Chatbots, Datenanalyse und die kritische Bewertung von Ergebnissen. Datenschutz, Bias und verantwortungsvolle Integration stehen gleichrangig mit Automatisierungsnutzen.

  • Definition, Geschichte und Anwendungsfelder
  • Maschinelles Lernen und Deep Learning
  • Prompt Engineering und Tool-Einsatz
  • Ethische Aspekte, Bias, Datenschutz
  • Praxisübungen mit Chatbots und Bild-KI

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

KI und IT- Programieren für die Zukunft: Python verbindet Programmiergrundlagen mit KI-gestützter Unterstützung beim Entwickeln, Testen und Refaktorieren von Code.
Teilnehmende lernen Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen, Bibliotheken und Fehlerbehandlung (try/except), bauen kleine Projkete und nutzen KI-Tools für Debugging und Prompt Engineering beim Programieren.

  • Variablen, Datentypen, Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen, Funktionen
  • Listen, Dictionaries, Module
  • Bibliotheken (json, datetime, math, re)
  • Debugging, try/except, KI-gestützte Coding-Tools

Diese Weiterbildung (Scrum Master PSM 2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python & KI / Scrum Master Advanced (PSM 2), Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), Python trifft KI, KI Grundlagen) schafft fachliche Kompetenz, damit Teams verlässlich liefern, sich selbst verbessern und KI-gestützte Automatisierung sicher einsetzen.

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