Product Owner 1 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & KI verbindet praxisorientiertes Product Management mit Führungskompetenz, Skalierungsmethoden und fundiertem KI-Wissen. In Product Owner 1 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & KI (auch Scrum Product Owner (PSPO 1), Scrum Agile Leadership & Scaled Scrum (PAL 1 & SPS), KI Grundlagen) steht die Ausrichtung auf messbaren Produktwert und die sichere Anwendung von KI im Arbeitsalltag im Mittelpunkt.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme richtet sich an Product Owner, Agile Leades, Scrum Master, Teamverantwortliche und Fachkräfte, die Produktvision, Backlog-Pflege, Evidence Based Management und KI-gestützte Automatisierung verbinden möchten.
Teilnehmende setzen Vorhersagen als Bandbreiten ein, kommunizieren Annahmen transparent und nutzen KI-Tools (Prompt Engineering, Text- und Datenanalyse) zur Effizienzsteigerung.
Berufliche Einsatzgebiete sind Produktmanagement, agile Transformation, Skalierung mehrerer Teams sowie Digitalisierung, Data-Analytics und Content-Arbeit.

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 vermittelt, wie Produktverantwortung konsequent auf Wertschöpfung ausgerichtet wird.
Teilnehmende lernen, eine klare Produktvision zu formulieren, daraus überprüfbare Ziele abzuleiten und das Product Backlog als einzige transparente Quelle zu führen. Vorhersagen werden als Bandbreiten beschrieben; Annahmen und historische Daten werden offen gelegt.

  • Produktvision formulieren und nutzorientierte Ziele ableiten
  • Product Backlog strukturieren und Einträge beschreiben
  • Priorisierung nach Wirkung, Risiko und Abhängigkeiten
  • Wahrscheinlichkeitbasierte Release-Planung und Bandbreiten
  • Evidence Based Management zur Verknüpfung von Kennzahlen und Entscheidungen

Nach Abschluss setzen Teilnehmende Produktvision, Backlog-Pflege und EBM zu einem stimmigen Produktmanagement zusammen.

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams gemeinsam an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern.
Fokus liegt auf einem gemeinsamen Qualitätsmaßstab (Definition of Done inkl. nicht-funktionaler Kriterien), auf Integration als tägliche Praxis und auf Transparenz von Abhängigkeiten. Prognosen werden teamübergreifend als Bandbreiten zusammengeführt, um verlässliche Erwartungen zu schaffen.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab und Integrationspraxis
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten sichtbar machen
  • Zuschnitt von Arbeit, um Teamunabhängigkeit zu fördern
  • Veröffentlichungsplanung über Teamgrenzen mit Szenarien
  • Kommunikation von Risiken, Annahmen und Prognosen

Absolventinnen richten Arbeitsmodelle so ein, dass Skalierung geordnet erfolgt und Integration Teil der täglichen Arbeit ist.

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership vertieft, wie Führung Rahmenbedingung und Unterstütztung schafft, damit das Scrum Team selbstwirksam entscheidet.
Die Rolle von Führung verwandelt sich in das Gestalten von Kontext: Ziele klären, Hindernisse entfernen, Kompetenzen entwickeln und Entscheidungsräume definieren. Selbstverwaltung braucht sichtbare Informationen, verlässliche Entscheidungsrechte und klar benannte Verantwortungen.

  • Verantwortung und Entscheidungsrechte klären
  • Rahmenbedingungen für Selbstverwaltung gestalten
  • Führung als situative Unterstützung und Grenzsetzung
  • Organisatorische Bremsen analysieren und reduzieren
  • Konsequenzen aus Beobachtungen ableiten und kommunizieren

Teilnehmende können Spannungsfelder adressieren und organisatorische Vorschläge ableiten, die Durchlaufzeiten und Qualität verbessern.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz und konkrete Einsatzmöglichkeiten im Arbeitsalltag.
Inhalte umfassen Grundlagen zu ML und Deep Learning, Unterschiede schwache vs. starke KI, Prompt Engineering, Einsatz von KI-Tools zur Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung sowie ethische Aspekte, Datenschutz und Bias.

  • Grundbegriffe KI, ML und Deep Learning
  • Prompt Engineering und optimale Anfrageformulierung
  • Praxis: Chatbots, Sprach- und Bild-KI testen
  • Einsatz von KI für Text, Datenanalyse und Automatisierung
  • Ethik, Datenschutz und Bias berücksichtigen

Nach dem Kurs nutzen Teilnehmende KI-Tools gezielt, prüfen Ergebnisse kritisch und integrieren KI sicher in Prozesse, um Effizienz und Kreativität zu steigern.

Schlüsselbegriffe: Produktvision, Product Backlog, Evidence Based Management, Vorhersagen, Bandbreiten, Qualitätsmaßstab, Selbstverwaltung, Prompt Engineering, KI, Bias.

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