Leitung von KI-Projekten mit IPMA und Scrum-Methoden

Organisationen stehen vor der Aufgabe, KI-Projekte sicher zu planen, umzusetzen und dabei Governance, Risiken und Stakeholder-Anforderungen im Griff zu behalten. Gleichzeitig steigen die Erwartungen an messbaren Business Value, klare Metriken und eine effiziente Zusammenarbeit in agilen Teams.

Diese Weiterbildung verbindet Künstliche Intelligenz, Projektmanagement nach IPMA, Scrum und Evidence-Based Management. Du baust Kompetenzen auf, um KI-Anwendungsfälle strukturiert zu bewerten, Projekte professionell zu steuern und mit Jira und Confluence transparente Workflows für agile Produktentwicklung zu etablieren.

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.

Projektmanagement mit IPMA®

• Grundlagen des Projektmanagements und Einführung in IPMA Level D.
• Strategisches Projektumfeld: Governance, Compliance, Kultur und Werte.
• Persönliche Kompetenzen: Führung, Kommunikation, Teamarbeit und Konfliktmanagement.
• Methodisches Wissen: Projektdesign, Planung, Steuerung, Risiko- und Ressourcenmanagement.
• 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.

IT Tools im Projektmanagement

• Einführung und Nutzung von Jira für Projektmanagement, Fehlerverfolgung und Berichterstellung.
• Erweiterte Funktionen in Jira: JQL, Automatisierungen und Integration mit anderen Tools.
• Einführung in Confluence zur Dokumentation und Zusammenarbeit im Team.
• Integration von Jira und Confluence für effizientes Projekt- und Wissensmanagement.
• Anwendungsfälle, Best Practices und Workshops zur praktischen Umsetzung.

Nach der Weiterbildung kannst du

• KI-Anwendungsfälle konzipieren, geeignete Modelle evaluieren und Ergebnisse durch Datenvorbereitung sowie Testing verbessern.
• KI-Projekte nach IPMA-Grundsätzen planen, steuern und Risiken, Ressourcen sowie Compliance-Anforderungen methodisch managen.
• Scrum-gestützte Produkt- und Projektarbeit mit Evidence-Based Management über Ziele, Hypothesen, Experimente und KVAs messbar ausrichten.
• Projektarbeit in Jira und Confluence strukturiert abbilden, Workflows automatisieren und Dokumentation für Teams und Stakeholder sicherstellen.

Für wen ist die Weiterbildung geeignet

• Projektleiterinnen und Projektleiter, die KI-Projekte professionell aufsetzen und nach IPMA strukturiert steuern wollen.
• Product Owner, Scrum Master und agile Führungskräfte, die Business Value über EBM-Metriken und empirisches Arbeiten erhöhen möchten.
• IT- und Digitalverantwortliche, die KI-gestützte Automatisierung umsetzen und dafür Jira/Confluence als zentrale Projekt- und Wissensplattform nutzen.