Scrum Kanban & KI verknüpft agile Flussoptimierung mit KI-Grundlagen: In Scrum Kanban & KI (auch Scrum with Kanban (PSK 1), KI Grundlagen) erlernen Teilnehmende, wie selbststeuernde Teams verlässliche Vorhersagen erstellen, Product Backlog sinnvoll ordnen und KI-Tools sicher im Arbeitsalltag einsetzen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Teilnehmende wenden Prinzipien aus Scrum with Kanban (PSK 1), KI Grundlagen und Flussmanagement in konkreten Arbeitssituationen an. Typische Einsatzfelder sind Produktentwicklung, Projektmanagement, Kundenservice und Prozessautomatisierung. Technik und Methode verbinden Priorisierung, Durchsatzmessung und Prompt Engineering, um Entscheidungen zu stützen und Lieferfähigkeit zu erhöhen. Rollen: Product Owner, Scrum Master, Teamlead, Data-Analyst und Prozessverantwortliche profitieren direkt von den Kompetenzen.

Scrum mit Kanban

Einführung und Ziel
Scrum mit Kanban zeigt, wie ein Scrum Team Arbeit sichtbar macht, klare Regeln für Start, Progress und Abschluss definiert und Verantwortung für den Fluss übernimmt. Teams lernen, Prognosen als Bandbreiten zu formulieren und Veröffentlichungspläne an beobachtete Ergebnisse anzupassen; Prognosen enstehen aus historischen Daten und laufender Anpassung.

Inhalte und Anwendung

  • Sichtbarmachen von Arbeitsschritten, Work-in-Progress-Begrenzung und klare Absprachen
  • Product Backlog als geordnete Darstellung nächster wirksamer Schritte
  • Flussmetriken: Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten beobachten
  • Engpassanalyse, Losgrößenanpassung und Übergaben optimieren
  • Kommunikation von Annahmen, Unsicherheiten und Release-Erwartungen

Die Teilnehmenden üben Flussmessung, Backlogpflege und das Ableiten konkreter Maßnahmen zur Reduktion von Wartezeiten. Sie entwickeln die Fähigkeit, Messgrößen zu lesen, Muster zu erkennen und gezielt Eingriffe vorzunehmen, sodass Lieferfähigkeit und Qualität steigen.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Einführung und Ziel
Der Kurs KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Grundbegriffe der Künstlichen Intelligenz, Maschinellem Lernen und Deep Learning sowie Unterschiede zwischen schwacher und starker KI. Schwerpunkt ist die produktive, datenschutzbewusste Nutzung von KI-Tools zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung.

Inhalte und Anwendung

  • Definitionen, Geschichte und Anwendungsfelder der Künstlichen Intelligenz
  • Maschinelles Lernen, Deep Learning, einfache Anwendungsfälle in Text, Bild und Daten
  • Prompt Engineering: effektive Formulierungen für Textgenerierung und Analyse
  • Ethik, Bias, Datenschutz und verantwortlicher Einsatz von KI
  • Praxisübungen mit Chatbots, Sprach- und Bild-KI sowie Best Practices zur Integration

Teilnehmende formulieren effektive Prompts, interpretieren KI-Ergebnisse kritisch und integrieren Automatisierungslösungen in Arbeitsprozesse. Gefördert werden Kompetenzen zur Einschätzung von Chancen und Risiken, zur Anpassung von Arbeitsabläufen und zur Umsetzung ethischer sowie datenschutzkonformer KI-Nutzung.

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