KI Meistern mit dem neuen AI 4 Agile Course — jetzt verfügbar!
In Kürze: KI Meistern mit dem besten ‚AI 4 Agile‘ Online-Kurs zum Selbststudium
Der Online-Kurs KI Meistern mit dem ‚AI 4 Agile Course‘ startet diese Woche, und ich bin stolz darauf, dass ich eine weitere Verzögerung vermieden habe. Nicht unerwartet, hat sich der Umfang des Kurses im Laufe ziemlich ausgeweitet, obwohl ich eigentlich genau das verhindern wollte: Er hat sich von einer einfachen Sammlung von Eingabeaufforderungen zu über 8 Stunden Video, benutzerdefinierte GPTs und Materialien weiterentwickelt, die ich anscheinend auch noch auf unbestimmte Zeit aktualisieren werde, da ich immer noch nicht überzeugt bin, dass sie umfassend genug sind. (Außerdem entwickelt sich das Gebiet so schnell weiter.)
Zumindest bedeutet der $129-Zugang auf Lebenszeit, dass Sie von meinem Drang, mein Impostersyndrom mit Perfektionismus zu bekämpfen, und von meiner Unfähigkeit, ein Projekt als „fertig“ zu bezeichnen, profitieren werden. Ich denke, wir sind auf längere Zeit liiert… 🙂
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Kostenlos: Testen Sie den AI 4 Agile Kurs
Es gibt viele Möglichkeiten, den AI 4 Agile Course im Voraus zu testen:
- 📺 Schauen Sie sich die öffentlich zugänglichen AI 4 Agile Course Sessions auf YouTube an.
- 🎓 Testen Sie Ihr KI-Urteilsvermögen in agilen Anwendungen mit 10 Fragen zu Outcomes, Leitplanken und täglichen Entscheidungen mit dem AI 4 Agile Quiz über die Grundprinzipien. (Kostenlose Anmeldung bei Accredia erforderlich.)
- 🎓 Testen Sie Ihr KI-Urteilsvermögen in agilen Anwendungen mit 10 Fragen zum Umgang mit der Validierung von Ergebnissen, dem Schutz der Privatsphäre und zum Widerstand gegen Überwachungstheater mit dem AI 4 Agile Quiz zur Datenanalyse. (Kostenlose Anmeldung bei Accredia erforderlich.)
Ein Hinweis: Accredia ist die Plattform für das AI 4 Agile Zertifizierungsprogramm, das nächste Woche beginnt.
Bitte beachten Sie: Alle Teilnehmer des AI 4 Agile Kurses genießen außerdem ein 14-tägiges Rücktrittsrecht ohne Rückfrage. Habe ich schon erwähnt, dass es sich um eine einmalige Gebühr und nicht um ein Abonnement handelt, die alle zukünftigen Kurs-Upgrades einschließt?
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Die wichtigsten Segmente des AI 4 Agile Kurses
Lassen Sie mich Ihnen die wichtigsten Lernsegmente des Kurses Mastering AI mit dem AI 4 Agile Course vorstellen:
Segment 1: Einführung – Die Grundprinzipien
Viele agilen Praktiker, die sich KI nähern, machen den gleichen Fehler: Sie behandeln sie nur als ein weiteres Werkzeug in ihrem Werkzeugkasten, wie Jira oder Miro. Diese Vorstellung verkennt sowohl die Fähigkeiten als auch die Grenzen von KI.
Das Eröffnungssegment stellt dies direkt in Frage, indem es aufzeigt, wo KI die agile Praxis verstärkt, etwa in der kontinuierliche Entdeckung von Kundenbedürfnissen, der Mustererkennung in der Teamdynamik und datengesteuerten Retrospektiven, und wo KI die Empirie zu untergraben droht, die „Agile“ so erfolgreich macht. Sie werden lernen, zwischen KI-erweitertem Fachwissen und der oberflächlichen Anwendung zu unterscheiden, die mehr Probleme schafft als sie löst.
Das fiktive Szenario MegaBrain.io verankert dieses Lernen in der Realität: ein Startup, das gleichzeitig mit technischen Schulden, Führungskonflikten, Team-Burnout und Finanzierungsdruck zu kämpfen hat. Es handelt sich um eine chaotische, miteinander verbundene Dysfunktion, der Sie als agiler Praktiker täglich in der einen oder anderen Form begegnen. Gleichzeitig bietet es eine sichere Umgebung, um KI-gestützte Interventionen bei realistischen organisatorischen Problemen zu üben.
Noch wichtiger ist, dass Sie den richtigen Ansatz entwickeln, um zu erkennen, wann Sie ein weit verbreitetes Anti-Muster verfolgen: die Anwendung probabilistischer KI-Tools auf deterministische Probleme. Diese Fehlerkategorie untergräbt die u. a. Empirie, gefährdet die berufliche Integrität und verursacht technische Schulden, die die Teams zu spät entdecken.
Das Einführungssegment vom KI Meistern Kurs schließt mit einer praktischen Aufschlüsselung von KI-Modellen, die aufzeigt, welche Modelle für Ihre spezifischen agilen Herausforderungen tatsächlich einen Wert darstellen und welche lediglich ein Marketing-Hype sind.
Segment 2 – Vom Herumprobieren mit Prompts zum strategischen Partner bei der Lösung von Problemen
Die Lektionen zu Prompt Engineering, Personalisierung, GPTs, Projekten und Reports verwandeln KI von einem generischen Werkzeug in eine spezialisierte Erweiterung Ihrer agilen Praxis durch systematische Kompetenzentwicklung. Die Reise beginnt mit dem diagnostischen Prompting, d. h. mit dem Erkennen der Ursachen von Dysfunktionalität im Team und der Entwicklung von Interventionen, die psychologische Sicherheit und Vertrauen aufbauen, anstatt eine weitere mechaninsche Durchführung einer mittelmäßigen Zeremonie zu automatisieren.
Die Profilanpassung legt Ihr Fachwissen und Ihren professionellen Fokus auf Systemebene fest, wodurch die wiederholte Generierung von Kontexten vermieden wird und theoretisch fundierte Analysen anstelle von taktischen Checklisten erstellt werden. Das Speichermanagement verhindert Qualitätseinbußen durch strategische Isolierung mit Hilfe von temporären Chats, Projekten und Multi-Account-Architekturen und sorgt dafür, dass Ihre Coaching-Prompts nicht mit nicht verwandten Anfragen konkurrieren.
Schließlich lehrt das Agile Prompting Framework den kollaborativen Dialog anstelle von One-Shot-Abfragen und entwickelt kritische Verfeinerungsfähigkeiten durch die Goldilocks-Kontextbalance und Modellreflexion. Sie werden erkennen, wann die Ergebnisse wirklich strategisch sind und wann es sich um poliertes Mittelmaß handelt. Außerdem werden mit den GPT-5-Anpassungen stufenweise Argumentation, Qualitätsprüfpunkte und der OpenAI Prompt Optimizer für den Vergleich mit offiziellen Standards eingeführt.
Diese grundlegende Erforschung von Prompting geht noch einen Schritt weiter: Metaprompting erhebt KI in den Status eines kollaborativen Partners, der durch die Verfeinerung von Prompts und Selbstkritik iterativ gezielte Interventionen mitgestaltet. Die Prompt-Inflation nutzt als Technik den umfangreichen Kontext und die Nischenterminologie, um ausgefeilte, einsatzbereite Moderationsleitfäden für Situationen zu erstellen, in denen viel auf dem Spiel steht.
Der Höhepunkt ist der Aufbau von Kraftmultiplikatoren: Benutzerdefinierte GPTs mit kuratierten Wissensdatenbanken und isolierten Projekten für bestimmte Value Streams. Diese dauerhaften Arbeitsbereiche bekämpfen den Wissensverfall (oder „Context Rot“), beschleunigen das Onboarding und bieten konsistente Analysen. So entstehen skalierbare KI-Berater, die den Fokus des Teams auf seine wichtige Ziele schützen.
Mit anderen Worten: Sie entwickeln eine systematische Methodik für die Integration von KI in die tägliche Praxis und generieren umsetzbare Maßnahmen, die sich direkt mit den spezifischen Herausforderungen Ihrer Teams befassen und gleichzeitig die Strenge und Tiefe beibehalten, die Ihre Expertise als agiler Praktiker erfordert.
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Segment 3: Rohdaten in strategische, agile Informationen umwandeln
Diese Lektionen behandeln ein Problem, das Sie nur zu gut kennen: Sie versinken in Daten, für deren Analyse Sie keine Zeit haben. Stickies von Retrospektiven stapeln sich, Leistungskennzahlen widersprechen sich und Interviewabschriften bleiben ungelesen. In der Zwischenzeit verlangt die Führungsebene nach Erkenntnissen, die Teams erwarten Interventionen und Sie erstellen zu einem ungünstigen Zeitpunkt eine manuelle Synthese der Muster, weil es keine andere Möglichkeit gibt.
Im AI 4 Agile Course beginnt das KI Meistern deswegen am Anfang des Übels: mit Post-Its von Retrospektiven, jenen kryptischen Zetteln, die angeblich festhalten, „was schief gelaufen ist“. Im Kurs lernen Sie, die Ursachen für eine dysfunktionale Sprintplanung herauszufinden, anstatt ein weiteres Gespräch zu moderieren, bei dem alle über den sinnlosen Prozess zur Sprint-Goal-Bestimmung schnacken, sich aber nichts ändert. Der Unterschied liegt darin, dass Sie die tatsächlichen Missverständnisse im Team aufdecken, die zu einem Fehlverhalten führen, anstatt eine weitere Retro zu veranstalten, die noch mehr bald wieder aufgegebene Aktionspunkte produziert.
Mit der quantitativen Leistungsanalyse überwinden Sie zudem subjektive Einschätzungen, die von den Führungskräften als „Soft-Skills-Probleme“ abgetan werden. Sie werden die systemischen Hindernisse aufdecken, die in den Metriken verborgen sind, wie z. B. Antimuster bei der Zusammenarbeit, Engpässe bei den Abhängigkeiten und andere organisatorische Fehlfunktionen, die jeder wahrnimmt, aber niemand mit Beweisen belegen kann. Diese Veränderung gibt Ihnen die Möglichkeit, Retrospektiven zu entwickeln, die tatsächlich Probleme aufdecken, anstatt bequeme Erzählungen zu proben, und bereitet Sie so auf schwierige Veränderungsgespräche mit der obersten Führungsebene vor.
Die Kommunikation mit Führungskräften ist wichtig, denn Daten ohne Einfluss sind eine akademische Übung. Sie werden die Hindernisse im Team in geschäftliche Begriffe übersetzen, die die Führungsebene versteht: Veröffentlichungswahrscheinlichkeit, Umsatzrisiko und Wettbewerbsposition. Nicht „das Team fühlt sich ausgebrannt“. Das ist die Brücke zwischen der Sprint-Realität und den Entscheidungen auf C-Ebene, die Budget und Befugnisse freigeben.
Bei der Analyse von Kundeninterviews und der Produkterkundung kommt dieselbe Fähigkeit zum Einsatz: Komprimieren Sie wochenlanges manuelles Zusammenfassen auf wenige Stunden. Generieren Sie testbare Hypothesen aus umfangreichen Anforderungsdokumenten. Dokumentieren Sie das Gelernte, bevor Sie Kapazitäten binden. Hören Sie auf, so zu tun, als hätten Sie Zeit für rigorose Analysen, wenn Sie bereits jetzt überlastet sind.
Das praktische Ergebnis sind evidenzbasierte Interventionen, die die Ursachen an der Wurzel packen und Glaubwürdigkeit durch rigorose Analysen statt durch Charisma oder Seniorität schaffen.
Segment 4: KI Meistern erfordert das Erkennen von Problemen bei der KI-Einführung, bevor sie Ihren Teams schaden
Sie haben genau dieses Scheitern schon einmal beobachtet. Unternehmen kauften Jira-Lizenzen und erklärten: „Wir sind agil!“ Wasserfallphasen wurden in Sprints umbenannt, während sich nichts änderte. Jetzt demonstriert die Unternehmensführung KI in All-Hands-Meetings, feiert „87% Akzeptanzraten“ und erwartet Magie. In der Zwischenzeit sind Sie diejenigen, die zu kämpfen haben, wenn die Pilotprojekte in der Produktion scheitern.
Die Lehren aus Segment 4 konfrontieren Sie mit mehreren Anti-Mustern, die Sie vielleicht schon aus früheren Fehlschlägen bei der Einführung von Agile kennen:
- AI Theater: Beeindruckende Demos, die nie in die tatsächliche Arbeit integriert werden, und mehr Zeit für die Präsentation von Tools aufwenden als für die Lösung von Problemen.
- Shiny Tool Syndrom: Endlose Bewertungsmatrizen, während die IT-Abteilung die Einführung vorantreibt und nicht die Produktteams. Das ist die gleiche Verschwendung wie bei der großen Jira-Konfiguration im Jahre 2015.
- Integrationsillusion: Piloten, die in kontrollierten Umgebungen funktionieren, aber scheitern, wenn sie auf Genehmigungsworkflows, Sicherheitsrichtlinien und die von niemandem erwähnten Altsysteme treffen.
- Metrisches Theater: Dashboards, die Prompts und Interaktionen verfolgen, während die Geschäftsergebnisse unverändert bleiben. (Wie war das noch mit der Story Points Inflation und dem Friseiren der Velocity?)
Frage: Lösen Sie bereits dokumentierte Probleme oder beeindrucken Sie noch die Stakeholder? Haben Sie die Probleme Ihrer Kunden identifiziert, bevor Sie sich nach Lösungen umgesehen haben? Haben Sie die Integration mit bestehenden Systemen vom ersten Tag an geplant oder bauen Sie eine weitere agile Insel inmitten von Wasserfällen? Messen Sie den erbrachten Wert oder nur die Nutzungsstatistiken, die die Führung gerne sieht?
Was tatsächlich funktioniert, spiegelt Ihre Erfahrung mit agilen Transformationen wider: Dokumentieren Sie spezifische Probleme, die gelöst wurden, beginnen Sie mit dem größten Ärgernis, testen Sie einfache Lösungen vor komplexen, erfassen Sie betroffene Systeme und organisatorische Gegenspieler frühzeitig, messen Sie Ergebnisse und nicht den Output. Darüber hinaus ist es Ihr Gespür für Mustererkennung, das Sie über Jahre hinweg in Bezug auf agile Fehlschläge und Organisationspolitik entwickelt haben, das Sie davor bewahrt, die gleichen Fehler mit anderen Tools zu wiederholen.
Wenn Sie Segment 4 durchlaufen, können Sie die Einführung von KI so steuern, dass diese Werte schafft, anstatt Theater zu spielen, wie z. B. die Verschwendung eines weiteren Transformationszyklus für Tools, die in Demos gut aussehen, aber den Kontakt mit der Unternehmensrealität nicht überleben. Und wenn wir schon dabei sind, seien Sie versichert, dass KI-Ethik und KI-Risikominderung wichtige Bestandteile des Lehrplans des AI 4 Agile Kurses sind.
KI Meistern: Was gehört zum ‚AI 4 Agile Course‘ dazu? 🇬🇧
I developed the self-paced AI 4 Agile Online Course for agile practitioners, including Product Owners, Product Managers, Scrum Masters, Agile Coaches, and delivery professionals who want to integrate artificial intelligence into their workflows with clarity, ethics, and purpose.
You don’t need to become an AI expert. However, you do need to understand how LLMs like ChatGPT, Claude, or Gemini can support real agile work and where their limitations lie. Like Jim Highsmith said, AI isn’t just a tool, but a new context for agility.
This course shows you how to do precisely that.
What’s Included:
- 8+ hours of self-paced video modules
- A cohort-hardened, proven course design
- Learn to 10x your effectiveness with AI; your stakeholders will be grateful
- Delve into classic agile use cases of AI
- Help your team create more customer value
- All texts, slides, prompts, graphics; you name it
- Access custom GPTs, including the „Scrum Anti-Patterns Guide GTP“
- Guaranteed: Lifetime access to all course updates and materials; there is a lot more to come
- Certificate of completion.
KI Meistern — Fazit
Die Frage ist nicht, ob KI Ihre agile Praxis umgestalten wird; das hat Ihre Führung bereits entschieden, als sie die Lizenzen kaufte. Die Frage ist, ob Sie diese Integration kompetent leiten oder zusehen werden, wie ein weiterer Transformationszyklus scheitert.
Bei einem Preis von $129 für den lebenslangen Zugang zu allen Kursmaterialien, Updates und Community-Support liegen die wahren Kosten darin, dass Sie weiterhin um Mitternacht Daten manuell synthetisieren, während Ihr Unternehmen Budget für Tools verschwendet, die in der Produktion scheitern. Sie kennen diese Fehlermuster bereits aus der Einführung von Agile. Jetzt können Sie lernen, sie im Falle von KI zu verhindern, bevor Sie den Stakeholdern, die Magie erwartet haben, ein weiteres teures Scheitern des Pilotprojekts erklären müssen.
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