Product Owner 1 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python & KI verbindet Product Ownership, Führungskompetenz, flussorientierte Arbeitssteuerung sowie praktische Programmier- und KI-Grundlagen. In Product Owner 1 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban & Python & KI lernen Teilnehmende, wie Vision, Backlogpflege, Vorhersagen und KI-gestützte Automatisierung zusammenwirken, um messbaren Wert zu schaffen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme (auch bekannt als Scrum Product Owner (PSPO 1), Scrum Agile Leadership & Scrum Kanban (PAL 1 & PSK 1), Python trifft KI, KI Grundlagen) qualifiziert für Product Owner-, Scrum Master- und Führungstätigkeiten sowie für Rollen in Data & Automation. Gelernt wird direkte Anwendung in Release-Planung, Backlog-Pflege, Flussoptimierung und Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung und Datenanalyse. Ergebnis: bessere Vorhersagen, geringere Durchlaufzeiten und handhabbare Risikoabschätzungen.

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 vermittelt, wie Produktverantwortung konsequent auf Wertschöpfung ausgerichtet wird und wie eine klare Produktvision in überprüfbare Ziele überführt wird. Teilnehmende lernen, das Product Backlog als transparente Quelle zu pflegen, Backlog-Einträge so zu formulieren, dass Zerlegung, Zusammenarbeit und Vorhersagen möglich sind. Evidence Based Management verbindet Ziele, Kennzahlen und Entscheidungen, sodass Wirkung vor reiner Auslieferung steht.

  • Formulierung von Produktvision und Zielableitung
  • Backlog-Pflege und klare Eintragsbeschreibungen
  • Wahrscheinlichkeitbasierte Vorhersagen und Release-Planung
  • Metriken für Wirkung statt nur Output
  • Nutzung von Evidence Based Management

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership zeigt, wie Führung Kontext gestaltet, statt zu steuern; Führungskräfte lernen, Erwartungen zu klären, Hindernisse zu entfernen und Kompetenzen zu entwickeln. Der Kurs macht sichtbar, welche Rahmenbedingungen Selbstverwaltung brauchen und wie Organisationsstrukturen Verantwortungen beeinflussen. Fokus liegt auf situativer Unterstützung, klaren Entscheidungsrechten und der Balance zwischen Orientierung geben und Loslassen.

  • Rollenverständnis: PO, Developer, Scrum Master
  • Voraussetzungen für Selbstverwaltung
  • Situative Führung vs. Einmischung
  • Identifikation organisatorischer Bremsen
  • Maßnahmen zur Stärkung von Verantwortung

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Scrum-Prinzipien mit Flusssteuerung, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen. Der Kurs zeigt, wie Arbeit sichtbar gemacht wird, wie Regeln für Beginn, Fortschritt und Abschluss definiert werden und wie Bandbreiten statt starrer Termine für Prognosen genutzt werden. Flussmessungen wie Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten werden eingesetzt, um Engpässe zu erkennen und Losgrößen anzupassen.

  • Sichtbarmachung von Arbeit und Limits für parallele Arbeit
  • Prognosen als Bandbreiten mit Annahmen
  • Product Backlog als geordnete nächste Schritte
  • Messgrößen: Durchsatz, Lead- und Cycle-Time
  • Maßnahmen gegen Engpässe und Übergaben

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Grundbegriffe, ML/Deep Learning-Grundlagen sowie ethische und datenschutzrechtliche Aspekte. Teilnehmende üben Prompt Engineering, den Einsatz von Chatbots, Text- und Bild-KI und lernen, KI-Ergebnisse kritisch zu prüfen und sicher in Prozesse zu integrieren. Fokus liegt auf Automatisierung, Entscheidungsunterstützung und der Reflexion von Bias.

  • KI-Definition, History und Anwendungsfelder
  • Maschinelles Lernen und Deep Learning einfach erklärt
  • Prompt Engineering und Einsatz von KI-Tools
  • Ethik, Bias und Datenschutz
  • Praxisübungen: Chatbots, Text- und Bild-KI

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python vermittelt praxisnah Python-Grundlagen und zeigt, wie Programmierarbeit mit KI-Tools effizienter wird. Teilnehmende erlernen Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen und Modulbildung sowie Debugging mit try/except. Projekte fördern modularen Aufbau, Nutzung gängiger Bibliotheken und den produktiven Einsatz von KI beim Coden, Testen und Refaktorieren.

  • Variablen, Datentypen und Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen und Funktionen
  • Listen, Dictionaries und Modulstruktur
  • Bibliotheken, Debugging, try/except
  • KI-gestützte Tools zur Code-Verbesserung, Testing und Dokumentation

Schlüsselbegriffe und Kompetenzen
Produktvision, Product Backlog, Backlogpflege, Evidence Based Management, Vorhersagen/Bandbreiten, Selbstverwaltung, Fluss, Durchsatz, Prompt Engineering, Bias, Datenschutz, Python, Debugging und Automatisierung sind integraler Bestandteil der Maßnahme. Die Kombination aus Product Owner-Fertigkeiten, Agile Leadership, Kanban-Flow und KI/Python-Kompetenz ermöglicht zielgerichtete Umsetzung, bessere Prognosen und kontinuierliche Verbesserung in modernen Arbeitskontexten.

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