Organisationen stehen vor der Herausforderung, KI-Projekte planbar umzusetzen und gleichzeitig in agilen Produktteams messbaren Nutzen zu liefern. Diese Weiterbildung verbindet Künstliche Intelligenz, agiles Projektmanagement und Evidence-Based Management, um Entscheidungen konsequent daten- und wertorientiert zu treffen.

Im Fokus stehen der praxisnahe Einsatz von Machine Learning und Automatisierung, die Rolle des Product Owners in Scrum sowie die Steuerung über Metriken und Produktwert. Ergänzend wird die Umsetzung in realitätsnahen Projektszenarien mit gängigen Tools und Methoden vertieft.

Inhalte der Weiterbildung

Anwendung von künstlicher Intelligenz

  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und ihrer Bedeutung für Unternehmen.
  • Anwendung von Prompting-Techniken für Textgenerierung, NLP und Chatbot-Entwicklung.
  • Nutzung von KI für Bilderkennung, Bilderzeugung und Deepfake-Anwendungen.
  • Evaluierung und Optimierung von KI-Modellen durch Datenvorbereitung und Tools.
  • Zukunftstrends und Best Practices in der KI-gestützten Automatisierung und Generierung.

Anwendung von künstlicher Intelligenz - Aufbaukurs

  • Vertiefung in Machine Learning, Deep Learning und Automatisierungstechniken.
  • Entwicklung, Implementierung und Testing von KI-Modellen zur Prozessoptimierung.
  • Management und Skalierung von KI-Projekten mit Tools wie ComfyUI.
  • Ethische und rechtliche Aspekte: Datenschutz, Sicherheit und gesetzliche Rahmenbedingungen.
  • Praxisorientierte Abschlussprojekte mit Fokus auf Risiko- und Performance-Management.

Professional Scrum® Product Owner PSPO I

  • Rollen und Aufgaben in Scrum, einschließlich der Sicht des Product Owners.
  • Produkt-Value, Metriken und deren Bedeutung für den Erfolg.
  • Management von Scrum-Artefakten und Meetings: Backlogs, Burndowns, Sprint-Events.
  • Der Product Owner als Schnittstelle zu Geschäftsführung, Stakeholdern und Kunden.
  • Vorbereitung und Unterstützung zur erfolgreichen Zertifizierung.

Scrum® PAL EBM

  • Einführung in Scrum, Agile und das Evidence-Based Management (EBM)-Framework.
  • Bewertung von Produktwerten und Umgang mit Unsicherheit durch Hypothesen und Experimente.
  • Detaillierte Analyse der vier Schlüsselwertbereiche (KVAs): Current Value, Unrealized Value, Time to Market, Ability to Innovate.
  • Entwicklung kundenorientierter Ziele und Metriken zur Maximierung des Geschäftswerts.
  • Vorbereitung und Unterstützung zur erfolgreichen Zertifizierung.

Praxisanwendung Projektmanagement - Aufbaukurs

  • Vertiefung von Agile- und Scrum-Methoden sowie erweiterte Nutzung von Jira und Confluence.
  • Anwendung von Projektmanagement-Werkzeugen wie Gantt-Diagrammen, Project Libre und Miro.
  • Durchführung von Projekten mit Fokus auf Analysen, Zieldefinition, Ressourcen- und Terminplanung.
  • Vertiefung des Wissens zu Change-Management, Konfliktbewältigung und Präsentationstechniken.
  • Abschlusspräsentation und Reflektion der Projektergebnisse durch Reviews und Retrospektiven.

Nach der Weiterbildung kannst du

  • KI-Anwendungsfälle bewerten, passende Prompting-Ansätze einsetzen und KI-Modelle anhand von Datenqualität und Ergebnissen optimieren.
  • KI-Projekte unter Berücksichtigung von Datenschutz, Sicherheit und regulatorischen Anforderungen planen, steuern und skalieren.
  • als Product Owner Product Backlog und Sprint-Events wertorientiert führen und Produktentscheidungen mit Metriken begründen.
  • Evidence-Based Management anwenden, KVAs analysieren und kundenorientierte Ziele sowie Kennzahlen zur Wertmaximierung ableiten.

Für wen ist die Weiterbildung geeignet

  • Projektmanager und Teilprojektleiter, die KI-Projekte im agilen Projektmanagement verantworten oder vorbereiten.
  • Product Owner, Business Analysten und Produktmanager, die Produktwert und Metriken im Scrum-Umfeld professionell steuern wollen.
  • Fach- und Führungskräfte aus Digitalisierung, IT und Business, die KI, Scrum und evidenzbasierte Steuerung in Projekten und Produkten verbinden möchten..