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KI für Agile Jira-Projekt­steuerung

Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Itera Campus.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
6–12 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Online
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LERNFORM
Virtuelles Klassenzimmer

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

Das lernst du

  • Dynamische Produktvorhaben erfordern eine Steuerung, die Anforderungen, Fortschritt und Prioritäten laufend zusammenführt. KI für Agile Jira-Projektsteuerung behandelt Backlog Management, User Stories und Sprint Planning, damit Teams ihre Arbeit in Jira nachvollziehbar strukturieren können.

Kursinhalt

  1. 1

    Grundlagen des Produktmanagements im IT-Bereich für agile Steuerung

    • Produktziele und Wertbeiträge für agile Vorhaben strukturieren
  2. 2

    Market & User Research für agile Priorisierung

    • Nutzeraufgaben als Grundlage für Backlog-Einträge beschreiben
    • Testing-Ergebnisse zur Anpassung von Produktprioritäten nutzen
Alle 10 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Agile Methoden & Anforderungsmanagement mit Jira

    • Agile Arbeitsweisen für dynamische Märkte auswählen
    • Anforderungen und Schätzungen in Jira strukturieren
    • MVP-Umfänge und Produktlaunch-Schritte im Backlog abbilden
    • ChatGPT zur Formulierung und Überarbeitung von Anforderungen nutzen
  2. 4

    Customer Experience Design für agile Produktarbeit

    • Customer-Experience-Anforderungen für Produktinkremente ableiten
    • Jobs to be done in priorisierbare Nutzerbedürfnisse überführen
  3. 5

    Berufliche Positionierung im IT-Bereich

    • Rollen und Verantwortlichkeiten in agilen Teams erläutern
    • Eigene Erfahrungen mit Jira und Produktsteuerung im Profil darstellen
  4. 6

    Validierung und Entscheidungsfindung in dynamischen Märkten

    • Entscheidungsannahmen in unsicheren Produktvorhaben dokumentieren
  5. 7

    Roadmapping für agile Projektsteuerung

    • Roadmap Items nach Nutzen, Aufwand und Abhängigkeiten priorisieren
    • Jira-Einträge mit Roadmap-Phasen und Produktzielen verknüpfen
  6. 8

    Geschäftsausrichtung & Business Model für agile Vorhaben

    • Agile Projektziele mit Geschäftsmodell und Strategie verknüpfen
    • Service- und Preismodell als Rahmen für Prioritäten berücksichtigen
    • Ziele für agile Teams transparent machen
    • Abstimmungen und Verantwortlichkeiten über Slack und Jira organisieren
  7. 9

    Dein eigenes Projekt als agiles Steuerungsszenario

    • Ein Jira-Board für ein eigenes digitales Vorhaben strukturieren
    • Prioritäten, Abhängigkeiten und Fortschritt dokumentieren
  8. 10

    Technologische Grundlagen für agile Projektsteuerung

    • Data Flows zur Klärung technischer Abhängigkeiten einsetzen
    • Technische Risiken und Datenanforderungen in Jira-Items dokumentieren
  • Das PM Portfolio & Market Value Canvas zur Einordnung von Initiativen anwenden
  • ChatGPT zur Vorbereitung von Arbeitsaufträgen und Analysefragen einsetzen
  • Markt- und Wettbewerbssignale für Priorisierungsentscheidungen erfassen
  • Prototypen mit Figma oder Marvel zur Abstimmung von Anforderungen einsetzen
  • Agile Projektartefakte als Nachweis eigener Steuerungsarbeit aufbereiten
  • Entscheidungs-Frameworks für Priorisierung und Umfangsentscheidungen nutzen
  • Validierungsergebnisse in Backlog- und Planungsentscheidungen überführen
  • Roadmap und Backlog als unterschiedliche Steuerungsinstrumente einsetzen
  • Businessplan-Annahmen bei Umfangs- und Reihenfolgeentscheidungen einbeziehen
  • 9. Leadership für Produktmanager und IT- & Software Berater in agilen Teams
  • Veränderungen in Arbeitsabläufen mit Change-Management-Maßnahmen begleiten
  • KI-gestützte Vorschläge kritisch prüfen und für Steuerungsentscheidungen nutzen
  • Softwareentwicklungsphasen bei der Planung agiler Arbeit berücksichtigen

Lernziele

  • User Stories schreiben und in Jira mit Akzeptanzkriterien und Schätzungen strukturieren
  • Ein Jira Board erstellen und Arbeitspakete für agile Teams priorisieren
  • Sprint Planning mit Backlog-Einträgen, Abhängigkeiten und MVP-Planung vorbereiten
  • Kanban Management zur Sichtbarmachung von Fortschritt und Engpässen einsetzen
  • KI-gestützte User Stories kritisch prüfen und für Anforderungen in Jira überarbeiten
  • Einsatzfelder
  • Anwendung in agilen Produktteams, Softwareprojekten und der Zusammenarbeit zwischen Product Owner, Business Analyst und Entwicklung. Typische Aufgaben sind die Pflege von Backlogs sowie die Abstimmung von Sprint-Zielen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · über 1 Jahr · über 10.000 €

  3. 3

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · über 1 Jahr · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

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.

04 · Anbieter

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379Kurse mit aktuellem Termin
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Themen

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05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

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KI für den BerufWBS TRAINING SE · Augsburg · Blended Learning
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  • 1–3 Monate
  • Start ab 14.10.2026
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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir