Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban + Scaled Scrum & KI verbindet fundierte Scrum-Kompetenz mit Führung, KanbanFlow, Skalierung und praktischen KI-Grundlagen; die Maßnahme (auch bekannt als Scrum Master Experte (PSM 1 + 2), Scrum Agile Leadership & Kanban & Scaled Scrum (PAL 1 & PSK 1 & SPS), KI Grundlagen) zielt auf wirksame Empirie, Transparenz und anwendernahe Automatisierung.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Diese Weiterbildung verknüpft Scrum Master PSM 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban + Scaled Scrum & KI mit konkreten Einsatzszenarien in Produktentwicklung, IT-Betrieb und Transformationsprojekten.
Berufliche Perspektiven reichen vom Scrum Master über Agile Coach, Product Owner-Peer bis zu Rollen in Skalierung und Digitalisierungsprojekten; KI-Kompetenz erweitert Aufgaben in Analyse, Content-Automation und Entscheidungsunterstützung.
Teilnehmer setzen Methoden zur Priorisierung, Flusssteuerung, Definition of Done und empirischer Prognose direkt im Arbeitskontext ein; Führung wird als Kontextgestaltung praktiziert, nicht als Detailsteuerung.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 vermittelt die Grundlagen des empirischen Scrum-Rahmenwerks und die Rolle des Scrum Masters.
Teilnehmende lernen Sprint Rhythmus, Events wie Sprint Planning, Daily, Review und Retrospektive sowie Artefakte Product Backlog, Sprint Backlog und Inkrement praktisch anzuwenden.
Lerninhalte in Scrum Master 1: Empirie, Werte, Sprint Goal, DoD, Teamzusammenarbeit, Transparenz; Ziel ist, dass Teilnehmende den Sprint-Takt steuern, Fortschritt gegen das Ziel messen und ein nutzbares Inkrement liefern.

  • Scrum als empirisches Rahmenwerk
  • Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Events und Timeboxes
  • Artefakte und Commitments
  • Förderung von Transparenz und Vertrauen

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft Werte, Accountabilities, Facilitation und die lebendige Definition of Done.
Schwerpunkt liegt auf Umgang mit Zielkonflikten, Coaching, Moderation und dem Navigieren durch die Groan Zone sowie auf der Balance von Coaching vs. Mentoring.
Ziel von Scrum Master 2 ist, Selbstverwaltung zu stärken, Entscheidungen in Spannungsfeldern zu ermöglichen und Moderationsergebnisse verbindlich zu machen, damit Teams kontinuierlich besser werden.

  • Vertiefte Wertearbeit und Entscheidungskultur
  • Professionelle Facilitation und Decision Rules
  • Definition of Done als Qualitätsstandard
  • Coaching- und Mentoring-Kompetenzen
  • Umgang mit Zielkonflikten

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams gemeinsam an einem Produkt arbeiten und dabei einheitliche Qualitätsmaßstäbe gewährleisten.
Inhalte behandeln Integration, gemeinsame DoD, Abhängigkeitsmanagement, Release-Planung und Prognosen als Bandbreiten statt fixe Termine.
Nach Scaled Scrum können Teilnehmer Vorhersagen begründen, Risiken offenlegen und Veröffentlichungspläne diszipliniert an beobachtete Ergebnisse anpassen; Skalierung wird als geordnete Zusammenarbeit verstanden.

  • Gemeinsame Definition of Done
  • Integration und Qualität über Teams
  • Abhängigkeits- und Risikomanagement
  • Prognosen als Bandbreiten
  • Release-Planung und Erwartungsmanagement

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership fokussiert Führung als Gestalten von Rahmenbedingungen, Unterstützung und situative Intervention.
Teilnehmende lernen, wie Führung Orientierung gibt, Entscheidungsräume sichert und Hindernisse wegräumt, ohne Selbstverwaltung zu untergraben.
Ergebnisse sind klarere Ziele, verlässliche Informationsflüsse und die Fähigkeit, strukturelle Bremsen zu identifizieren und zu beseitigen, damit Teams verlässlich liefern und lernen.

  • Führung als Kontextgestaltung
  • Schaffung von Entscheidungsräumen
  • Identifikation organisatorischer Bremsen
  • Unterstützung von Selbstverwaltung
  • Entwicklung von Fähigkeiten und Verantwortlichkeit

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Flow-Prinzipien mit Scrum-Events, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen.
Fokus liegt auf Sichtbarmachung, Begrenzung paralleler Arbeit, Messgrößen wie Durchsatz, Durchlaufzeit und Wartezeiten sowie auf sinnvollem Zuschnitt von Backlog-Einträgen.
In Scrum mit Kanban erlernen Teilnehmende, Flussmessungen zu interpretieren, Engpässe zu adressieren und Vorhersagen auf Basis historischer Daten zu stellen, um Verzögerungen zu reduzieren.

  • Sichtbarmachung des Workflows
  • Flussmetriken (Durchsatz, Lead Time)
  • Begrenzung paralleler Arbeit
  • Backlog-Slicing für Integration
  • Maßnahmen gegen Engpässe

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen vermittelt Grundkonzepte von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Prompt Engineering und praktische Tools für Text, Bild und Daten.
Teilnehmer lernen, KI-Tools zur Automatisierung, Datenanalyse und Content-Erstellung einzusetzen, Ergebnisse kritisch zu prüfen und ethische sowie datenschutzrechtliche Aspekte zu berücksichtigen.
Nach dem Kurs integrieren Teilnehmende KI verantwortungsvoll in Prozesse, formulieren effektive Prompts, erkennen Bias und nutzen KI zur Effizienz- und Kreativitätssteigerung im beruflichen Alltag.

  • Definition und Anwendungsfelder der KI
  • Maschinelles Lernen und Deep Learning
  • Prompt Engineering und Toolnutzung
  • Datenschutz, Ethik und Bias
  • Praktische Übungen mit Chatbots und Bild-KI

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