Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 2 & Agile Leadership & KI, auch bekannt als Scrum Master Experte & Product Owner Adv. (PSM 1 + 2 & PSPO 2), Scrum Agile Leadership (PAL 1), KI Grundlagen verbindet empirisches Arbeiten, Werteorientierung und Produktwirkung, sodass Teilnehmende Scrum, Produktverantwortung, Leadership und KI-Anwendungen gezielt erlernen und anwenden können.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme richtet auf Rollen wie Scrum Master, Product Owner, Agile Coach und Führungskräfte in Produktorganisationen sowie Fachkräfte, die KI in Prozessen nutzen möchten. Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1+2 + PSPO 2 & Agile Leadership & KI vermittelt konkrete Techniken zur Backlog-Pflege, Sprintsteuerung, Facilitation und Evidence Based Management. KI-Grundlagen ergänzen Automatisierung und Prompt Engineering für Entscheidungsunterstützung im Alltag.

Scrum Master 1

Grundlegende Einführung in Scrum und Empirie, vermittelt die Struktur von Events und Artefakten und erklärt das Scrum Team als Einheit.
Teilnehmende lernen, Sprint Goal zu formulieren, Daily Scrum zur Steuerung zu nutzen und Transparenz durch Product Backlog, Sprint Backlog und Inkrementt zu schaffen.

  • Scrum als empirisches Rahmenwerk
  • Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Sprint Planning, Daily, Review, Retrospektive
  • Product Backlog-Ordnung und Priorisierung
  • Definition of Done (Defintion of Done) und DoD-Anwendung

Die Übungen schulen Moderation und Hindernisbeseitigung sowie das Fördern von Werten, Vertrauen und kontinuierlicher Anpassung im Team.

Scrum Master 2

Vertiefung von Selbstverwaltung, Facilitation und der Rolle des Scrum Masters in komplexen Umfeldern.
Fokus auf die Pflege einer lebenden Definition of Done, professionelle Moderation, Umgang mit Groan Zone und situative Führung zur Erhaltung der Team-Effektivität.

  • Facilitation-Techniken und Decision Rules
  • Förderung von Selbstorganisation und verlässlichen Informationsflüssen
  • Identifikation und Entfernung von Hindernissen
  • Umgang mit Abhängigkeiten und Zielkonflikten
  • Moderationsergebnisse dokumentieren und verbindlich machen

Teilnehmende entwickeln Fähigkeiten, Werte in Entscheidungen zu übersetzen, Coaching und Mentoring zu unterscheiden und Scrum stabil in Organisationen zu verankern.

Scrum Product Owner 2

Schwerpunkt auf Outcome-orientiertem Produktmanagement und Evidence Based Management zur Messung von Wirkung statt nur Output.
Die Teilnehmenden lernen, Product Backlog so zu strukturieren, dass Einträge greifbare Unterschiede für Nutzende beschreiben, Prioritäten nach Nutzen, Risiko und Abhängigkeiten setzen und Stakeholderkommunikation sachlich gestalten.

  • Wertdefinition und Messgrößen
  • Backlog-Pflege und Umwandlung von Strategie in Arbeit
  • Stakeholder-Management und Erwartungsklärung
  • Hypothesenbasiertes Arbeiten und Metriken
  • Organisationsbedingungen für schnelle Entscheidungen

Fachliche Kompetenz umfasst das Ableiten überprüfbarer Ziele, das Treffen fundierter Entscheidungen unter Unsicherheit und das Schützen der Team-Autonomie.

Scrum Agile Leadership

Gestaltung von Führungskontexten, die Selbstverwaltung ermöglichen; Führung als Rahmengebung statt Steuerung.
Der Kurs zeigt, wie Führungskräfte durch Klarheit, Grenzen und Unterstützung Teams befähigen, Verantwortung zu tragen, und wie organisatorische Schnittstellen angepasst werden, um Durchlaufzeiten zu senken.

  • Führung als Kontextgestaltung
  • Klare Ziele und Entscheidungsräume schaffen
  • Reduktion von Übergaben und Beschleunigung von Entscheidungswegen
  • Entwicklung von Kompetenzen und Sicherheit für mutige Entscheidungen
  • Übersetzen von Beobachtungen in konkrete Verbesserungen

Abschlusskompetenz umfasst das Erkennen struktureller Bremsen und das Einführen passender Maßnahmen zur Stärkung der Selbstwirksamkeit.

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Vermittelt Grundkonzepte der KI, maschinelles Lernen, Prompt Engineering sowie ethische Aspekte und Datenschutz.
Praxisnahe Übungen zu Chatbots, Text- und Bild-KI zeigen, wie KI-Tools für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung eingesetzt und kritisch bewertet werden.

  • Definition und Anwendungsfelder der KI
  • Maschinelles Lernen und Deep Learning einfach erklärt
  • Prompt Engineering und Formulierung von Anfragen
  • Datenschutz, Bias und ethische Fragestellungen
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse und Best Practices

Teilnehmende erwerben die Fähigkeit, KI sinnvoll in Arbeitsprozesse zu integrieren, Ergebnisse zu interpretieren und Chancen sowie Risiken für das Unternehmen abzuschätzen.

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