Scrum Product Owner PSPO 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban + Scaled Scrum & Python & KI verbindet Product Ownership, Führungskompetenz, Kanban-Integration, Skalierung und technische Grundfähigkeiten: In Scrum Product Owner PSPO 1+2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban + Scaled Scrum & Python & KI (auch bekannt als Product Owner Experte (PSPO1 + 2), Scrum Agile Leadership & Kanban & Scaled Scrum (PAL 1 & PSK 1 & SPS), Python trifft KI, KI Grundlagen) steht die Ausrichtung auf messbaren Nutzen, iterative Lernprozesse und die Integration von KI-gestützten Werkzeugen im Mittelpunkt.
Praxisbezug und berufliche PerspektivenDie Maßnahme bereitet auf operative und leitende Rollen vor: Product Owner, Agile Lead, Scrum Master, Teamlead in skalierten Produkten sowie technische Rollen mit Python- und KI-Kompetenz.
Konkrete Anwendungsszenarien sind Backlog-Pflege, Release-Planung mit Bandbreiten, Integrationskoordination über mehrere Teams, Flow-Optimierung mit Kanban sowie Automatisierung, Datenanalyse und Prompt Engineering in realen Projekten.
Einsatzgebiete reichen von Produktentwicklung über Digitalisierung, Data-Analytics, Innovationsprojekte bis zu KI-gestützter Automatisierung in Unternehmen.
Scrum Product Owner 1 führt in Produktvision, Priorisierung und wertorientierte Backlog-Pflege ein. Im Kurs Scrum Product Owner 1 erlernen Teilnehmende, wie eine klare Produktvision in überprüfbare Ziele übersetzt wird und wie das Product Backlog als einzige transparente Quelle geplanter Vorhaben geführt wird.
Inhalte verknüpfen Vorhersagen mit Bandbreiten, Evidence Based Management und die Formulierung von Backlog-Einträgen, die Nutzen und Ergebnisbeschreibungen enthalten.
- Produktvision formulieren und Ziele ableiten
- Backlog-Einträge beschreiben (Nutzen, Akzeptanzkriterien)
- Priorisierung nach Wirkung, Risiko, Abhängigkeiten
- Prognosen mit Annahmen und historischen Daten
- Evidence Based Management anwenden
Scrum Product Owner 2
Scrum Product Owner 2 vertieft Wirkung statt Umfang: Die Anwendung von Evidence Based Management und Stakeholder-Integration steht im Fokus. Im Kurs Scrum Product Owner 2 wird gezeigt, wie Produktentscheidungen auf beobachteten Ergebnissen beruhen und wie organisatorische Hebel Entscheidungswege verkürzen.
Teilnehmende lernen, Erwartungen mit realen Ergebnissen abzugleichen und Backlogs so zu pflegen, dass sie Orientierung und nächste sinnvolle Schritte liefern.
- Wertmessung und Hypothesenvalidierung
- Stakeholder- und Kundenkommunikation
- Backlog-Strategie und Ergebnisorientierung
- Organisationsanalyse für Produktarbeit
- Anpassung von Zielen anhand neuer Erkenntnisse
Scaled Scrum
Scaled Scrum vermittelt, wie mehrere Teams an einem Produkt arbeiten, ohne Scrum-Prinzipien zu verlieren. Im Scaled Scrum Kurs steht ein gemeinsamer Qualitätsmaßstab und die Integration als regelmäßiger Bestandteil der Arbeit im Zentrum.
Themen sind Schnittstellengestaltung, Abhängigkeitsmanagement, Vorhersagen über Teamgrenzen hinweg und Planung mit Bandbreiten, um verlässliche Erwartungen zu schaffen.
- Gemeinsamer Definition of Done und Qualität
- Unabhängige Schnittstellen und Zuschnitt von Einträgen
- Integrationstakte und frühe Zusammenführung
- Release-Prognosen als Bandbreiten
- Transparenz über Risiken und Fortschritt
Scrum Agile Leadership
Scrum Agile Leadership legt den Schwerpunkt auf Führung als Kontextgestaltung, auf das Schaffen von Entscheidungsräumen und auf die Unterstützung von Selbstverwaltung. Im Kurs Scrum Agile Leadership lernen Führungskräfte, Erwartungen zu klären, Hindernisse zu entfernen und Kompetenzen zu entwickeln.
Die Schulung beleuchtet Führungsverhalten, Governance-Fragen und strukturelle Hemmnisse, damit Teams Verantwortung tragen und zuverlässig liefern.
- Führung als Kontextgeber, nicht als Steuerung
- Voraussetzungen für Selbstverwaltung schaffen
- Interventionen situativ einsetzen
- Organisatorische Bremsen erkennen und adressieren
- Entscheidungsrechte und Informationsflüsse klären
Scrum mit Kanban
Scrum mit Kanban verbindet Flow-Orientierung mit Scrum-Ritualen, um Vorhersagbarkeit und Durchsatz zu erhöhen. Der Kurs Scrum mit Kanban zeigt, wie Arbeit sichtbar gemacht, Grenzen für parallele Arbeit gesetzt und Flussmessungen zur Ursachenanalyse eingesetzt werden.
Prognosen basieren auf historischen Daten; das Product Backlog wird als geordnete Darstellung nächster wirksamer Schritte verstanden, nicht als einfache Aufgabensammlung.
- Flow-Metriken: Durchsatz, Lead- und Cycle-Time
- Begrenzung paralleler Arbeit und Losgrößenoptimierung
- Engpassanalyse und Maßnahmenableitung
- Backlog als Flusssteuerungsinstrument
- Integration von Kanban-Prinzipien in Scrum-Prozesse
KI Grundlagen und praktische Anwendungen
KI Grundlagen und praktische Anwendungen vermittelt Basiswissen zu KI, maschinellem Lernen, Prompt Engineering und ethischen Aspekten. Im Kurs KI Grundlagen und praktische Anwendungen lernen Teilnehmende, KI-Tools für Text, Bild und Daten produktiv und kritisch einzusetzen.
Fokus liegt auf Automatisierungspotenzialen, Datenschutz, Bias und Best Practices für die Integration von KI in Arbeitsprozesse.
- Grundbegriffe: ML, DL, schwache vs. starke KI
- Praxis: Chatbots, Sprach- und Bild-KI testen
- Prompt Engineering für verschiedene Aufgaben
- Datenschutz, Ethik und Bias erkennen
- Integration von KI in tägliche Arbeitsabläufe
KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python
KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python verbindet Programmiergrundlagen mit KI-gestützten Entwicklungspraktiken. Der Kurs Python vermittelt Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen und den Einsatz von Bibliotheken sowie Debugging und Modularisierung.
Zusätzlich lernen Teilnehmende, KI-Tools beim Coden zu nutzen, sinnvolle Prompts zu formulieren und kleine praxisnahe Projekte zu planen und umzusetzen.
- Python-Grundsyntax, Variablen, Datentypen
- Bedingungen, Schleifen und Funktionen
- Listen, Dictionaries, Module und Bibliotheken
- Fehlerbehandlung, Debugging, saubere Struktur
- KI-gestützte Tools zum Schreiben und Refaktorisieren von Code
Abschlusskompetenz
Nach Abschluss vereinen Teilnehmende Produktvision, Backlog-Pflege, Vorhersagen mit Bandbreiten, Evidence Based Management, Skalierungsprinzipien, Leadership-Fähigkeiten, Flow-Optimierung mit Kanban sowie grundlegende Python- und KI-Kompetenzen.
Sie können Wert fokussiert steuern, Prognosen kommunizieren, Integration sicherstellen, Teams zur Selbstverwaltung befähigen und KI-gestützte Automatisierung verantwortungsvoll einsetzen.
Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.