Scrum Master PSM 2 & Scrum Kanban & KI verbindet fortgeschrittene Scrum-Practice mit Kanban-Flusssteuerung und praxisnaher KI-Anwendung; in Scrum Master Advanced (PSM 2), Scrum with Kanban (PSK 1), KI Grundlagen steht die nachhaltige Steigerung von Vorhersagbarkeit, Qualität und Wertlieferung im Fokus, wobei Werte, Fluss und Automatisierung verknüpft werden.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme bereitet auf Rollen wie Scrum Master, Agile Coach, Product Owner und Digitalisierungsverantwortliche vor und verbindet Führung durch Rahmenbedingungen mit operativer Steuerung.
Angewendet werden Facilitation, Definition of Done, Product Backlog-Management, Flussmessungen (Durchsatz, Wartezeiten) und KI-gestützte Automatisierung; dadurch steigen Vorhersagbarkeit, Lieferfähigkeit und datenbasierte Entscheidungsunterstützung. Die Inhalte lassen sich direkt in Release-Planung, Reviews und Prozessverbesserung einbringen.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vermittelt eine vertiefte Sicht auf Werte, Accountabilities, Ereignisse und Ergebnisse und stärkt die Fähigkeit, Outcome über Output zu stellen.
Teilnehmende lernen, wie die Scrum Values Entscheidungen lenken, wie die Definition of Done als lebender Qualitätsstandard wirkt und wie Selbstverwaltung durch klare Ziele und Entscheidungsräume entsteht. Es geht um Coaching, Facilitation, Decision Rules und das souveräne Navigieren durch die Groan Zone.

  • Werte als Entscheidungsgrundlage und Konfliktmoderation
  • Definition of Done entwickeln und anwenden
  • Rollenverantwortung: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Facilitationstechniken und situative Führung
  • Transparenz, Commitments und empirische Reviews

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban zeigt, wie Kanban-Prinzipien den Arbeitsfluss im Scrum Team stabilisieren und Prognosen verbessern.
Der Kurs erklärt Flow-Metriken wie Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten, das Begrenzen paralleler Arbeit und die Strukturierung des Product Backlogs als geordnete Darstellung der nächsten wirksamen Schritte. Prognosen werden als Bandbreiten beschrieben und auf historiche Daten gestützt; Teams lernen, Losgrößen anzupassen, Übergaben zu entzerren und verlässliche Veröffentlichungspläne zu pflegen.

  • Sichtbarmachen von Arbeit und Limits für parallele Tasks
  • Flussmessungen, Engpassanalyse und Maßnahmenableitung
  • Product Backlog als Ergebnisorientierte Priorisierung
  • Prognosen, Release-Planung und Anpassung an neue Erkenntnisse
  • Maßnahmen zur Erhöhung von Vorhersagbarkeit und Lieferfähigkeit

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen vermittelt zentrale Konzepte der Künstlichen Intelligenz und praktische Kompetenzen für den Einsatz in Arbeitsprozessen.
Teilnehmende erlernen Grundlagen von Machine Learning und Deep Learning, Prompt Engineering, den Einsatz von KI-Tools zur Textgenerierung und Datenanalyse sowie den kritischen Umgang mit Bias und Datenschutz. Fokus liegt auf praktischen Übungen (Chatbots, Sprach- und Bild-KI), ethischer Reflexion und Best Practices zur Integration von KI, um Automatisierung und Entscheidungsunterstützung sicher und wirkungsvoll einzusetzen.

  • Grundbegriffe: KI, ML, Deep Learning, schwache vs. starke KI
  • Prompt Engineering und effektive Anfragen an KI-Tools
  • Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung mit KI
  • Ethische Aspekte, Bias-Analysen und Datenschutz
  • Praxisübungen: Chatbots, Bild- und Sprach-KI, Integrationsansätze

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