Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 1 + PSPO 1 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & KI und Scrum Master & Scrum Product Owner (PSM 1 & PSPO 1), Scrum Agile Leadership & Scaled Scrum (PAL 1 & SPS), KI Grundlagen bündeln praxisorientierte Agile-, Produkt- und Skalierungskenntnisse mit KI-Grundlagen, damit Teilnehmende Empirie nutzen, Wert liefern und KI sinnvoll integrieren.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Konkrete Anwendungsszenarien: Projektarbeit, Produktentwicklung, Release-Planung und Automatisierung mit KI
Die Maßnahme verbindet Scrum Master 1 und Scrum Product Owner 1 mit skaliertem Vorgehen (Scaled Scrum) und Führungsverhalten (Scrum Agile Leadership). KI-Grundlagen zeigen Einsatzfelder für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung. Einsatzorte sind agile Teams, Produktmanagement, IT-Organisationen und Innovationsprojekte.
Berufliche Perspektiven umfassen Rollen wie Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, Teamlead, Release Manager sowie Fach- und Führungskräfte, die KI in Prozessen nutzen wollen.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt Empirie, Teamunterstützung und Moderation
Teilnehmende lernen die Rolle des Scrum Masters, das Coaching von Teams und das Entfernen von Hindernissen, um Takt, Sprint Goal und Definition of Done sicherzustellen. Der Kurs betont Daily, Sprint Planning, Review und Retrospektive als strukturgebende Events.

  • Scrum als empirisches Rahmenwerk verstehen
  • Moderation und Coaching praktizieren
  • Hindernisse identifizieren und beseitigen
  • Fortschritt gegen Sprint Goal steuern
  • Qualität über Definition of Done sichern

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 fokussiert Produktvision, Backlog-Priorisierung und Evidence Based Management
Teilnehmende formulieren Product Visionen, pflegen das Product Backlog und erstellen wahrscheinlichkeitbasierte Vorhersagen. Der Kurs zeigt, wie Wert gegenüber Umfang priorisiert wird und wie Kennzahlen Wirkung sichtbar machen. Backlog-Einträge werden so beschrieben, dass Developers verlässlich liefern können.

  • Produktvision und Zielableitung
  • Product Backlog transparent und nutzbar gestalten
  • Priorisierung nach Wirkung und Risiko
  • Prognosen mit Bandbreiten erstellen
  • Evidence Based Management anwenden

Scaled Scrum

Scaled Scrum behandelt Zusammenarbeit mehrerer Teams bei einem Produkt
Der Kurs erläutert einheitliche Qualitätsmaßstäbe, Integrationstaktiken und die Reduktion von Abhängigkeiten, damit mehrere Teams früh und häufig integrieren. Veröffentlichungsplanung nutzt Bandbreiten, historische Daten und offen gelegte Annahmen, um realistische Erwartungen zu schaffen.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab definieren
  • Schnittstellen und Abhängigkeiten sichtbar machen
  • Einträge so zuschneiden, dass Teams unabhängig liefern
  • Vorhersagen und Releaseplanung über Teamgrenzen hinweg
  • Integrationstaktiken und kontinuierliche Lieferung

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership richtet Führung auf Selbstverwaltung und Gestaltung von Kontext
Teilnehmende lernen, wie Führung Rahmenbedingungen schafft, Erwartungen klärt und Autonomie fördert. Der Kurs zeigt, welche organisatorischen Anpassungen nötig sind, um Entscheidungsräume, Informationsflüsse und Verantwortlichkeiten zu klären. Führung wird als Ermöglicher statt als Kontrollinstanz verstanden.

  • Voraussetzungen für Selbstverwaltung herstellen
  • Führungsverhalten situativ anwenden
  • Organisatorische Bremsen identifizieren
  • Entscheidungsräume und Verantwortlichkeiten klären
  • Veränderungen begründet begleiten

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen vermittelt Konzepte, Tools, Prompt Engineering und ethische Aspekte
Teilnehmende verstehen maschinelles Lernen, Deep Learning und Unterschiede zwischen schwacher und starker KI. Praktische Übungen mit Chatbots, Text- und Bild-KI sowie Prompt Engineering zeigen, wie KI in Arbeitsprozessen eingesetzt und kritisch bewertet wird. Datenschutz, Bias und ethische Fragestellungen sind integraler Bestandteil.

  • Grundbegriffe von Künstlicher Intelligenz
  • Maschinelles Lernen und Deep Learning verstehen
  • Prompt Engineering und Tool-Nutzung
  • Ethik, Datenschutz und Bias berücksichtigen
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse

Abschlusskompetenzen
Ergebnis: verlässliche agile Arbeitsweise kombiniert mit produktorientiertem Management und KI-Anwendungskompetenz
Nach Abschluss setzen Teilnehmende Scrum-Prinzipien operativ um, gestalten Product Backlogs und Release-Planungen evidenzbasiert, skalieren Integration über mehrere Teams und fördern selbstverwaltete Teams. Sie nutzen KI-Tools zur Automatisierung, zur Entscheidungsunterstützung und zur Effizienzsteigerung, dabei bleiben ethische Risiken und Datenschutz im Blick.

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