Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & KI verbindet Führungskompetenz in agilen Teams mit pragmatischer Flusssteuerung und praktischer Künstlicher Intelligenz; in Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & KI (auch: Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), KI Grundlagen) geht es um wertorientierte Selbstverwaltung und KI-gestützte Arbeitserleichterung.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme bereitet auf angewandte Rollen vor: Product Owner, Scrum Master, Agile Lead, Teamverantwortliche und Fachkräfte, die KI in Prozesse integrieren wollen.
Angewandt werden Techniken zur Gestaltung von Entscheidungsräumen, Backlog-Pflege, Flussoptimierung und KI-Tools für Text, Datenanalyse und Automatisierung.
Einsatzgebiete: Produktentwicklung, IT-Projekte, Digitalisierung, Kundenservice und Innovationsmanagement; Verbindung von Scrum mit Kanban und KI erhöht Vorhersagbarkeit und Effizienz.

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership vermittelt, wie Teams als geschlossene Einheit Verantwortung tragen, Entscheidungen fällen und Führung Kontext gestaltet.
Teilnehmende lernen, klare Ziele, sichtbare Informationen und verlässliche Entscheidungsrechte zu etablieren; organisatorische Bremsen wie Schnittstellen oder Budgetierung werden adressiert.
Lerninhalte und Praxis:

  • Zusammenspiel von Product Owner, Developer und Scrum Master
  • Voraussetzungen für echte Selbstverwaltung
  • Führung durch Orientierung statt Einmischung
  • Sichtbarmachung von Hindernissen und Konsequenzen
  • Organisationsstrukturen analysieren und verbessern

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban zeigt, wie Fluss, Durchsatz und Durchlaufzeiten gemessen und genutzt werden, um Vorhersagen als Bandbreiten zu erstellen und Release-Pläne an Realität zu koppeln.
Das Product Backlog wird als geordnete Darstellung nächster wirksamer Schritte gepflegt; Teams gestalten Losgrößen, begrenzen parallele Arbeit und reagieren auf Engpässe.
Lerninhalte und Praxis:

  • Flussmessungen: Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten
  • Prognosen auf Basis historischer Daten
  • Backlog-Ordnung nach Nutzen, Risiko und Abhängigkeiten
  • Maßnahmen gegen Verzögerungen und Übergaben
  • Praktische Regeln für Beginn, Fortschritt und Abschluss

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Konzepte von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und ethischen sowie datenschutzrechtlichen Aspekten; Prompt Engineering wird praktisch erprobt.
Teilnehmende lernen KI-Tools für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung einzusetzen, Ergebnisse kritisch zu prüfen und Integration in Arbeitsprozesse zu planen.
Lerninhalte und Praxis:

  • Definitionen, Anwendungsfelder, schwache vs. starke KI
  • Maschinelles Lernen, Deep Learning einfach erklärt
  • Prompt Engineering und effektive Anfrageformulierung
  • Bias, Datenschutz und ethische Bewertung
  • Interaktive Übungen mit Chatbots, Sprach- und Bild-KI

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