KI-Projekte starten – von der Idee zum erfolgreichen Einsatz

KI-Features lassen sich nicht einfach wie andere Anforderungen in User Stories pressen – dafür braucht es ein strukturiertes Vorgehen und ein angepasstes Rollenverständnis im Scrum-Team. Dieser Vortrag zeigt, wie Product Owner KI-Projekte erfolgreich im agilen Kontext anstoßen und steuern: von der initialen Idee bis zur Integration in den Sprint-Backlog.

Wir klären:

• Wie sich KI-Entwicklung in Scrum einfügt – was lässt sich schätzen, was nicht?
  
• Welche Rollen du im erweiterten Team brauchst (z. B. Data Scientist, MLOps, Legal/Compliance).
  
• Welche Aufgaben in den einzelnen Sprintphasen entstehen – z. B. Datenexploration, Modellbewertung, Annotation, technischer MVP, Evaluation im Review.
  
• Wie du frühzeitig regulatorische Anforderungen wie den AI Act einplanst, ohne Innovation zu blockieren.

Zielgruppe sind Product Owner, die KI-Projekte im Rahmen agiler Produktentwicklung verantworten – oder damit beauftragt werden

Vorkenntnisse

• Grundkenntnisse über die Funktionsweise von ML-Modellen

Lernziele

• Verstehen, was KI-Projekte auszeichnet und welche Faktoren für einen erfolgreichen Start entscheidend sind
  
• Wissen, welche Rollen, Entscheidungen und Datenanforderungen für die Umsetzung zentral sind
  
• Einordnen können, wie der AI Act den Projektverlauf und die Produktgestaltung beeinflusst