Agile Produktve­rantwortung und KI-gestützte Projektleitung

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

1. 1
   Zielsetzung
2. 2
   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt vertiefte Kenntnisse und praktische Fähigkeiten in den Bereichen agiles Projektmanagement mit Scrum und dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Projektkontext. Teilnehmer erwerben Kompetenzen zur Steuerung von Produktentwicklungen als Scrum Product Owner:in und zur Anwendung von KI-Werkzeugen zur Optimierung von Projektentscheidungen und -prozessen.
3. 3
   Inhalte
4. 4

   Die Inhalte gliedern sich in zwei Hauptbereiche

   Scrum Product Owner:in (PSPO I)*
   Die Inhalte umfassen die Grundlagen agiler Arbeitsweisen und die Einführung in Scrum. Ferner werden die Rolle des Product Owners, die Erstellung einer Produktvision und Produktstrategie sowie das Stakeholder-Management thematisiert. Die Erstellung und Verwaltung des Product Backlogs, Release- und Sprint-Planung sowie agile Schätzmethoden werden praxisorientiert behandelt. Darüber hinaus werden die Scrum Events, Artefakte und die Rolle des Scrum Masters erläutert. Ein Exkurs in die Welt der generativen KI ergänzt die agilen Methoden. Die Vorbereitung auf die Scrum.org PSPO I Prüfung ist integraler Bestandteil.
   KI für Projektmanager:innen*
   Dieser Teil der Weiterbildung führt in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren spezifische Anwendungen im Projektmanagement ein. Behandelt werden Foundation Models und Open-Source-KI-Tools sowie deren Einsatz im Projektalltag. Die Implementierung von KI-Projekten, inklusive ethischer, datenschutzrechtlicher und rechtlicher Rahmenbedingungen, wird erörtert. Die Evaluation von KI-Lösungen und die erforderlichen Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement, sind ebenfalls Teil des Curriculums. Ein Fokus liegt auf dem praktischen Arbeiten mit Werkzeugen wie ChatGPT.
   Lernziele

5. 5

   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmer in der Lage

   Scrum-Prinzipien und -Praktiken anzuwenden, um Produktentwicklungen erfolgreich zu steuern.
   die Rolle des Product Owners effektiv auszufüllen und den Produktwert zu maximieren.
   KI-Werkzeuge zur Verbesserung von Projektentscheidungen und -effizienz einzusetzen.
   KI-Projekte unter Berücksichtigung ethischer und rechtlicher Aspekte zu planen und umzusetzen.
   die Integration von KI in den Projektalltag zu gestalten.
   Berufsperspektiven
   Die Weiterbildung qualifiziert für Tätigkeiten in agilen Projektumgebungen und für Rollen, die eine Schnittstelle zwischen Produktmanagement und technologischen Innovationen erfordern. Absolventen können in Positionen wie Scrum Product Owner:in, Projektmanager:in mit Fokus auf KI-Anwendungen oder in beratenden Funktionen im Bereich agiler Methoden und KI-Implementierung tätig werden. Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Branchen, die auf agile Entwicklung und den Einsatz neuer Technologien setzen.

1. 1

   Bremen

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Düsseldorf

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Eschborn

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Berlin

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Bielefeld

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

1. 1

   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

2. 2

   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

3. 3

   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen