IT-Projektmanagement KI: Scrum und Azure AI – Zertifizierung

IT-Projektmanagement KI verbindet zwei Themenfelder, die zunehmend zusammen gedacht werden müssen: agiles Projektmanagement nach Scrum und Grundlagen künstlicher Intelligenz auf Basis von Microsoft Azure. Wer IT-Projekte leiten möchte, in denen KI-Komponenten eine Rolle spielen, findet hier sowohl die Scrum-Rollen und -Abläufe als auch die technischen Grundlagen von Machine Learning und Azure-KI-Diensten in einem Kurs.

Das erste Modul widmet sich agilem IT-Projektmanagement in den Rollen Scrum Master und Product Owner. Grundlage ist ein solides Verständnis der Scrum-Theorie als Ausgangspunkt für die spätere Projektpraxis.

• Agile Werte und Prinzipien im IT-Projektmanagement
• Scrum-Theorie, Scrum-Werte und Aufbau des Scrum-Teams
• Verantwortlichkeiten des Scrum Masters im Projektalltag
• Die Scrum-Events: Sprint, Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review, Sprint Retrospective
• Die Scrum-Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog und Definition of Done
• Grundlagen von Lean Management und Selbstorganisation im Team

Das zweite Modul vertieft die praktische Umsetzung agiler Methoden im IT-Projektumfeld.

• Einführung von Scrum in Teams und Umgang mit auftretenden Widerständen
• Skalierung agiler Arbeitsweisen mit Nexus in größeren Vorhaben
• Abgrenzung zu und Ergänzung durch weitere agile Methoden
• Organisatorische Abbildung agiler Projekte mit Jira
• Anwendung der Scrum-Rollen in einem eigenen Praxisprojekt
• Zusammenspiel von Product Owner, Scrum Master und Entwicklungsteam im Projektalltag

Das dritte Modul führt in die Grundlagen künstlicher Intelligenz mit Microsoft Azure AI Fundamentals ein und schafft damit die fachliche Basis für KI-nahe Projekte.

• Grundlagen künstlicher Intelligenz und Machine Learning
• Einführung in Deep Learning und neuronale Grundkonzepte
• Arbeiten mit Azure Machine Learning Studio
• Überblick über Microsoft Azure und verfügbare Azure-KI-Dienste
• Datenvorbereitung als Grundlage für belastbare Modelle
• Training und Evaluation einfacher Machine-Learning-Modelle

Das vierte Modul vertieft den praktischen Einsatz von Azure Cognitive Services und behandelt den verantwortungsvollen Umgang mit KI im Projektkontext.

• Azure Cognitive Services in den Bereichen Vision, Speech, Language und Decision
• Grundlagen der Textanalyse und des Natural Language Processing
• Grundlagen der Bilderkennung mit Azure-KI-Diensten
• Ethische Fragestellungen zu Bias, Fairness und Transparenz bei KI-Systemen
• Datenschutz- und Datensicherheitsanforderungen beim Einsatz von KI-Diensten
• Grundlagen verantwortungsvoller KI-Nutzung im IT-Projektmanagement

Ein Praxisblock verzahnt die agilen Methoden aus dem ersten Kursteil mit den KI-Grundlagen aus dem zweiten Kursteil zu einem zusammenhängenden Projektvorgehen.

• Planung eines Projekts mit KI-Komponente nach agiler Vorgehensweise
• Aufbau eines Product Backlogs für ein KI-nahes Projektvorhaben
• Einordnung von Datenvorbereitung und Modelltraining in Sprint-Strukturen
• Einsatz von Azure Cognitive Services innerhalb eines Sprint-Zyklus
• Aufbau eines einfachen KI-gestützten Chatbots mit Azure Bot Service
• Bewertung von Projektergebnissen unter agilen und ethischen Gesichtspunkten
• Dokumentation von Projektentscheidungen zu Datenschutz und Datensicherheit
• Retrospektive Betrachtung des eigenen Praxisprojekts im Team
• Übertragung der Kursinhalte auf reale IT-Projektszenarien mit KI-Bezug
• Abstimmung zwischen Product Owner und technischem Team bei KI-Anforderungen
• Umgang mit Unsicherheiten bei der Bewertung von Modellqualität im Projektverlauf
• Zusammenführung von Projektmanagement- und KI-Ergebnissen in einer Projektdokumentation

Der Kurs behandelt damit zwei Kompetenzfelder, die in der Praxis zunehmend zusammenwachsen: Wer KI-Komponenten in Softwareprojekte integriert, braucht sowohl technisches Grundverständnis als auch eine passende Projektorganisation, um Unsicherheiten bei Datenqualität, Modellverhalten und Ethik strukturiert zu managen. Am Ende der Weiterbildung steht die Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfungen EXIN Agile Scrum Master, EXIN Agile Scrum Product Owner sowie Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals, sodass die erworbenen Kenntnisse formal nachgewiesen werden können.

Angesprochen sind arbeitsuchende Fachkräfte mit Erfahrung im IT-Projektmanagement oder in projektbezogenen Bereichen sowie Personen, die ihre beruflichen Chancen mit Kenntnissen in agilem Arbeiten und künstlicher Intelligenz erhöhen möchten.

• IT-Fachkräfte, etwa Fachinformatikerinnen und Fachinformatiker oder IT-Administratorinnen und IT-Administratoren
• Personen mit abgeschlossener Berufsausbildung, Studium oder Berufserfahrung im IT-Umfeld
• Quer- und Wiedereinsteigende sowie Hochschulabgängerinnen und Hochschulabgänger mit oder ohne Abschluss
• Fach- und Führungskräfte mit Interesse an der Schnittstelle von Projektmanagement und KI

Die Weiterbildung verbindet theoretische Grundlagen zu Scrum und Azure AI mit praktischer Arbeit direkt in Azure Machine Learning Studio und Jira. Im abschließenden Praxisprojekt werden beide Themenfelder zusammengeführt, sodass agile Methodik und KI-Grundlagen nicht getrennt, sondern im Zusammenspiel geübt werden.

Der Kurs ist als Vollzeitkurs im Combined-Learning-Format organisiert und gliedert sich in die Themenblöcke agiles IT-Projektmanagement mit Scrum sowie künstliche Intelligenz mit Microsoft Azure AI Fundamentals, ergänzt um ein verbindendes Praxisprojekt.

Vorgesehen sind die international anerkannten Zertifikate EXIN Agile Scrum Master und EXIN Agile Scrum Product Owner sowie Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900). Die Modulblöcke bereiten gezielt auf die jeweiligen externen Zertifizierungsprüfungen vor.

Die Verbindung von agilem Projektmanagement und KI-Grundlagen adressiert eine Lücke, die in klassischen Projektmanagement-Weiterbildungen oft offenbleibt: KI-Komponenten in Softwareprojekten lassen sich nicht wie klassische Features planen, weil Datenqualität und Modellverhalten zusätzliche Unsicherheiten mit sich bringen. Wer beide Seiten versteht, kann solche Projekte realistischer einschätzen. Mit EXIN Agile Scrum Master und Product Owner sowie Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals entstehen gleich drei international anerkannte Nachweise, die sowohl die methodische als auch die technische Seite der Qualifikation dokumentieren – ein Profil, das in Ausschreibungen für IT-Projektrollen mit KI-Bezug zunehmend gefragt ist. Der integrierte Praxisblock, in dem ein KI-gestützter Chatbot im agilen Projektrahmen entsteht, macht zudem sichtbar, wie sich Sprint-Strukturen, Product Backlog und Retrospektiven konkret auf ein Projekt mit KI-Komponente anwenden lassen, statt Theorie und Praxis getrennt zu behandeln.