Scrum Master + Scrum Product Owner PSM 2 + PSPO 1 & Scrum Scaled Scrum + Scrum Kanban & Python & KI, auch als Scrum Master Adv. & Scrum Product Owner (PSM 2 & PSPO 1), Scaled Scrum & Kanban (PSK 1 & SPS), Python trifft KI, vermittelt integrierte Kompetenzen für agile Führung, produktorientiertes Management und den sinnvollen Einsatz von KI und Python zur Wertschöpfung.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme verbindet Scrum-Führung, Product Ownership, Skalierung, Kanban-Flow und KI-gestützte Programmierung für reale Einsatzfelder. Teilnehmende bearbeiten Praxisfälle zur Backlog-Pflege, Release-Planung, Integration mehrerer Teams und Flussoptimierung. Berufliche Perspektiven: Scrum Master, Product Owner, Agile Coach, Release-Manager, Python Developer und KI-Anwender in Produkt- und Digitalteams.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft die Beziehung zwischen Werten, Accountabilities, Ereignissen und Ergebnissen im Teamkontext.
Fokus liegt auf Facilitation, Umgang mit der Groan Zone, Situationsführung sowie dem Schutz von Selbstverwaltung.

  • Vermittlung der Scrum-Werte und deren Einfluss auf Entscheidungen
  • Gestaltung und Pflege einer lebendigen Definition of Done
  • Coaching von Teams und Organisation in empirischer Vorgehensweise
  • Entfernen von Hindernissen ohne Eingriff ins Wie
  • Moderationstechniken und Decision Rules zur Entscheidungsfähigkeit

Scrum Product Owner 1

Scrum Product Owner 1 richtet Produktverantwortung konsequent auf Wirkung und Value aus.
Teilnehmende erlernen Visionserstellung, wertorientierte Priorisierung und probabilistische Vorhersagen.

  • Formulierung einer verständlichen Product Vision und messbarer Ziele
  • Product Backlog als einzige Quelle geplanter Vorhaben
  • Backlog-Einträge mit Nutzen- und Ergebnisbeschreibung
  • Vorhersagen mit Bandbreiten, Annahmen und Datenbezug
  • Evidence Based Management zur Verknüpfung von Zielen und Kennzahlen

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verwässern (gelegentlich Scurm-Typo in Praxisdokumenten).
Schwerpunkt ist ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab, Integration und verlässliche Vorhersagen über Teamgrenzen hinweg.

  • Gemeinsame Definition of Done für funktionale und nicht-funktionale Aspekte
  • Sichtbarmachen und Zuschnitt von Abhängigkeiten
  • Integration in kurzen Zyklen und frühe Fehlererkennung
  • Veröffentlichungsvorhersagen als Bandbreiten mit Annahmen
  • Organisatorische Leitplanken für stabile Zusammenarbeit

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Flow-Prinzipien mit Scrum-Ritualen zur Vorhersehbarkeit.
Fokus auf Sichtbarkeit von Arbeit, Begrenzung paralleler Tasks und Flussmessungen.

  • Regeln für Beginn, Fortschritt und Abschluss von Arbeit
  • Metriken: Durchsatz, Bearbeitungszeit, Wartezeiten
  • Product Backlog als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte
  • Reduktion von Losgrößen und Identifikation von Engpässen
  • Selbstverwaltung zur Gestaltung von Grenzwerten und Absprachen

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen erklärt Konzepte, Einsatzfelder, Ethik und praktische Tools für den Arbeitsalltag.
Teilnehmende testen Chatbots, Text- und Bild-KI, lernen Prompt Engineering und Bewertung von Ergebnissen.

  • Definition, Geschichte und Anwendungsfelder von KI
  • Maschinelles Lernen, Deep Learning kurz und verständlich
  • Prompt Engineering und effektive Aufforderungsformulierung
  • Einsatz von KI für Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung
  • Datenschutz, Bias und ethische Bewertung von KI-Ergebnissen

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python vermittelt praxisnahes Coding plus KI-Unterstützung beim Entwickeln.
Ziel ist die Fähigkeit, sauberen, modularen Code mit Python zu schreiben und KI-Tools zum Testen und Refaktorisieren einzusetzen.

  • Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen und Schleifen
  • Funktionen, Module, Listen, Dictionaries und JSON-Verarbeitung
  • Nutzung von Bibliotheken (math, datetime, statistics, re)
  • Fehlerbehandlung (try/except), Debugging und saubere Struktur
  • Praxisprojekte: Quiz, Mini-Rechner, Datenauswertung; Prompt Engineering für Codetools



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