KI im Projekt­management: Agiles Management und Scrum Master

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Erfahrung in Projekt- oder Teamarbeit, an der du Rollen, Events und Artefakte von Scrum konkret spiegeln kannst.
2. 2
   Vertrautheit mit den englischen Scrum-Begriffen wie Sprint Backlog, Increment und Definition of Done, die auch die Prüfungsfragen verwenden.
3. 3
   Für Stellen als Scrum Master oder Product Owner erwarten Arbeitgeber häufig ein Studium mit Schwerpunkt Projektmanagement, IT-Management oder Wirtschaftsinformatik.

Das lernst du

1. 1
   Zielsetzung
2. 2
   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) für Projektmanager:innen und im agilen Projektmanagement. Sie adressiert die Anwendung von KI-Technologien zur Optimierung von Projektentscheidungen, zur Steigerung der Effizienz und zur erfolgreichen Implementierung von KI-Projekten. Der Kurs legt Wert auf die ethischen, datenschutzrechtlichen und rechtlichen Rahmenbedingungen sowie auf die notwendigen Soft Skills für die Führung von KI-Projekten.
3. 3

   Die Weiterbildung gliedert sich in folgende thematische Schwerpunkte

   KI für Projektmanager:innen
   Einführung in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
   Spezifische KI-Anwendungen im Projektmanagement
   Einsatz von Foundation Models und Open-Source KI-Tools
   Integration von KI in den Projektalltag
   Methodik zur Implementierung von KI-Projekten
   Ethik, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen für KI
   Verfahren zur Evaluation von KI-Lösungen
   Entwicklung von Soft Skills für KI-Projekte, einschließlich Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement
   Abschlussaufgabe und Sammlung von Ressourcen
   Exkurs zum Thema Projektmanagement
   Zusatzthema: Anwendung von ChatGPT
   Vertiefung der rechtlichen Rahmenbedingungen für die KI-Nutzung
   KI im agilen Projektmanagement
   Schnittstellen zwischen KI und agilen Prinzipien und Methoden
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz im Kontext agiler Strukturen
   Datenmanagement und Datenqualität für KI-Projekte
   Automatisierungspotenziale durch KI in agilen Projekten
   KI-Tools und Technologien im agilen Teamumfeld
   Planung und Implementierung von KI-Projekten in agilen Organisationen
   Change Management und Akzeptanzförderung von KI im Team
   Risikomanagement und ethische Aspekte bei KI-Anwendungen
   KI-gestützte Entscheidungsfindung und Prognosemodelle
   Best Practices und Erfolgsfaktoren im KI-gestützten agilen Projektmanagement
   Cyber Security im Kontext von KI-Systemen
   Scrum Master:in (PSM I)
   Einführung in agile Konzepte und Praktiken
   Vertiefung des Scrum Guides: Rollen, Events und Artefakte
   Techniken für Planung, Schätzung und Monitoring in Scrum
   Skalierung von Scrum und Schaffung eines agilen Umfelds
   Prüfungsvorbereitung auf die PSM I Zertifizierung
   Exkurs zum Thema Künstliche Intelligenz im Scrum-Kontext
   Optional: Vertiefendes Material zur agilen Methodik
   Lernziele

4. 4

   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen und Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement zu verstehen.
   KI-Tools und -Methoden zur Verbesserung von Projektentscheidungen und -prozessen einzusetzen.
   KI-Projekte systematisch zu planen, zu implementieren und zu evaluieren.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte bei der Nutzung von KI zu berücksichtigen.
   Notwendige Soft Skills für die Führung und das Management von KI-Projekten anzuwenden.
   Die Prinzipien des agilen Projektmanagements und deren Synergien mit KI zu verstehen.
   Scrum-Methoden anzuwenden und sich auf die PSM I Zertifizierung vorzubereiten.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten im Projektmanagement, insbesondere in Projekten, die den Einsatz von Künstlicher Intelligenz beinhalten. Absolvent:innen sind befähigt, KI-Strategien zu entwickeln und umzusetzen, agile Teams zu führen und Projekte mit KI-Unterstützung erfolgreich zu steuern. Die Qualifikation als Scrum Master:in eröffnet Perspektiven in agilen Organisationen. Mögliche Einsatzfelder umfassen IT-Projektleitung, KI-Projektmanagement, agile Coaching-Rollen und IT-Management.

1. 1

   Berlin

   09.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Bremen

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Bielefeld

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Dortmund

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Eschborn

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

1. 1

   Sprints sauber aufsetzen

   Du planst Sprints mit einem Sprint-Ziel, führst Daily Scrum, Sprint Review und Retrospektive in ihren Zeitrahmen durch und machst den Fortschritt für alle sichtbar. Beispiel: Du moderierst eine Retrospektive, in der das Team konkrete Verbesserungen für den nächsten Sprint festlegt.

2. 2

   Backlog führen und priorisieren

   Als Product Owner zerlegst du Anforderungen in User Stories, ordnest sie nach Wert und hältst das Product Backlog für alle einsehbar. Beispiel: Du priorisierst die Wünsche aus Vertrieb und Support für das nächste Release einer Kunden-App.

3. 3

   Agile Werkzeuge einsetzen

   Kurse zu Jira und Kanban zeigen, wie du Boards, Grenzen für parallele Arbeit und Burndown-Auswertungen einrichtest. Beispiel: Du baust für ein Marketingteam ohne Softwarebezug ein Kanban-Board mit klaren Spalten und Arbeitsgrenzen.

Themen

Arbeitsmarkt

Scrum & agiles Projektmanagement bundesweit in Zahlen