Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 1 & Scrum Agile Leadership + Scaled Scrum & KI kombiniert vertiefte Scrum-Expertise, Führungskompetenz und praxisnahe KI-Grundlagen. In Scrum Master Adv. & Scrum Product Owner (PSM 2 & PSPO 1), Scrum Agile Leadership & Scaled Scrum (PAL 1 & SPS), KI Grundlagen steht die Ausrichtung auf Wert, Selbstverwaltung und verlässliche Qualität im Fokus.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Teilnehmende lernen, wie Scrum Master 2 und Scrum Product Owner 1 wirksame Rahmenbedingungen schaffen, Scaled Scrum Integration über Teamgrenzen hinweg organisiert und Scrum Agile Leadership Führung als Kontextgestaltung etabliert. KI Grundlagen ergänzen Automatisierung, Entscheidungsunterstützung und Prompt Engineering. Einsatzgebiete sind Product Owner, Scrum Master, Agile Coach, Produktmanagement, Digitalisierung und Data-Teams; die Fähigkeiten lassen sich direkt in Backlog-Pflege, Release-Planung und KI-gestützte Prozessoptimierung anwenden.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft das Zusammenspiel von Werten, Accountabilities, Ereignissen und Ergebnissen und schult professionelle Facilitation. Teilnehmende erlernen Coaching-Praktiken zur Effektivität des Scrum Teams und Techniken zum Entfernen von Hindernissen, ohne Selbstverwaltung zu untergraben. Die Definition of Done wird als lebender Qualitätsstandard verankert und auf mehrere Teams übertragen. Ergebnisorientierte Entscheidungsregeln, Umgang mit der Groan Zone und Moderationsmethoden stehen im Fokus.

  • Werte und Verhalten in Entscheidungen umsetzen
  • Coaching, Moderation und Facilitation anwenden
  • Definition of Done entwickeln und pflegen
  • Hindernisse identifizieren und adressieren
  • Transparenz fördern und Risiken reduzieren

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 behandelt Produktvision, Backlog-Pflege und wertorientierte Priorisierung mit Evidence Based Management. Teilnehmende formulieren klare Visionen, leiten überprüfbare Ziele ab und schneiden Backlog-Einträge so, dass Zusammenarbeit und Zerlegung möglich sind. Vorhersagen und Release-Planung werden als bandbreitenbasierte Prognosen erklärt; Annahmen werden offengelegt und an tatsächliche Ergebnisse angepasst. So entsteht eine belastbare Verbindung von Strategie zu operativer Umsetzung.

  • Produktvision und messbare Ziele formulieren
  • Product Backlog als einzige Planungsquelle führen
  • Backlog-Einträge klar beschreiben und zerlegen
  • Wahrscheinlichkeitsbasierte Vorhersagen erstellen
  • Evidence Based Management anwenden

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern. Ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab sorgt für durchgängige Integration; Arbeit wird so zugeschnitten, dass Teams unabhängig liefern können. Abhängigkeiten werden sichtbar gemacht, Vorhersagen als Bandbreiten zusammengeführt und Veröffentlichungsplanung über Teamgrenzen hinweg organisiert. Integration, Sicherheit und Betriebsfähigkeit sind feste Bestandteile des Qualitätsverständnisses.

  • Gemeinsame Definition of Done etablieren
  • Arbeit zur Minimierung von Abhängigkeiten zuschneiden
  • Integration häufig und früh sicherstellen
  • Prognosen als Bandbreiten kommunizieren
  • Risiken und Annahmen transparent machen

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership richtet Führung auf Gestalten von Rahmenbedingungen, nicht auf inhaltliche Steuerung. Führungskräfte lernen, Erwartungen zu klären, Entscheidungsräume zu sichern und Ausbildungs-/Coachingmaßnahmen zu nutzen, um Selbstverwaltung möglich zu machen. Organisatorische Bremsen werden identifiziert, Verantwortungszuschnitte geschärft und Entscheidungswege verkürzt, damit Teams zuverlässiger liefern und lernen.

  • Führung als Kontextgestaltung praktizieren
  • Voraussetzungen für Selbstverwaltung schaffen
  • Organisatorische Hindernisse analysieren und entfernen
  • Situative Interventionen statt Mikromanagement einsetzen
  • Konsequenzen von Entscheidungen sichtbar machen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen vermittelt Grundbegriffe, Machine Learning, Deep Learning, Prompt Engineering und ethische Aspekte. Teilnehmende üben den Einsatz von KI-Tools für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung, interpretieren Ergebnisse kritisch und integrierien KI-Lösungen verantwortungsvoll in Arbeitsprozesse. Praxisnahe Übungen mit Chatbots und Bild-KI zeigen Chancen und Risiken und unterstützen eine fundierte Bewertung für den eigenen Arbeitsplatz.

  • Konzepte von KI, ML und Deep Learning verstehen
  • Prompt Engineering und Tool-Einsatz trainieren
  • Ergebnisse kritisch prüfen und Bias erkennen
  • KI für Automatisierung und Entscheidungsunterstützung nutzen
  • Datenschutz, Ethik und Integration in Prozesse berücksichtigen

Ergebniskompetenz
Nach Abschluss können Teilnehmende Scrum in komplexen Umfeldern wirksam halten, Product Backlogs wertorientiert führen, Skalierung mit gemeinsamem Qualitätsmaßstab organisieren, Führung kontextgestaltet ausüben und KI-Anwendungen sicher und ethisch in Arbeitsprozesse integrieren.

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