Innovationsprojekte verlangen iterative Vorgehensweisen, um auf Unsicherheit angemessen zu reagieren. Agile Methoden bieten Innovation Manager:innen einen Werkzeugkasten, um Experimente, Hypothesen und Lernschleifen strukturiert zu takten.

!Kursinhalt

!1. Agile Logik im Innovationskontext
*Wasserfall, Agile und Hybrid für Innovationsthemen einordnen
*Project Life Cycle und Innovationsiterationen verbinden
*Agile Werte als Leitplanken für Innovationsteams nutzen

!2. Scrum als Experiment-Rahmen
*Sprint Planning, Daily, Review und Retrospektive für Experimente nutzen
*Velocity als Steuerungsgröße für Innovationsiterationen verwenden
*Backlog-Refinement für Hypothesen und Experimente

!3. Kanban für Innovations-Portfolios
*Pull-Prinzip und Flow für Experimentpipelines anwenden
*WIP-Limits für parallele Innovationsthemen einsetzen
*Jira-Boards für Innovationsportfolios konfigurieren

!4. Datenbasierte Steuerung
*Experimentdaten in Power BI auswerten
*Datenqualität in Tracking- und Experiment-Daten sichern
*Trends und Ausreißer in Innovationspipelines interpretieren

!5. KI-Tools im Innovations-Sprint
*Copilot zur Vorbereitung von Reviews und Retrospektiven einsetzen
*Iteratives Prompting für Hypothesenformulierungen nutzen
*R-K-I-Prüfmethode auf KI-Ergebnisse anwenden

!Berufliche Relevanz

*Agile Methoden geben Innovation Manager:innen einen verlässlichen Lernrahmen
*Datenbasierte Steuerung erhöht die Lernrate über Experimente
*Verzahnung mit KI-Tools beschleunigt Innovationszyklen