Agiles KI-Projektmanagement mit Scrum

Über das Buch

Sprints laufen, das Backlog ist gepflegt, und trotzdem kommt das KI-Projekt nicht voran: Die Trainingsdaten erweisen sich als brüchig, das Modell verhält sich im Betrieb anders als im Test, und kurz vor dem Rollout stoppt die Datenschutzbeauftragte alles. Das Problem ist nicht Scrum – sondern Scrum unverändert auf eine Arbeit anzuwenden, die anderen Gesetzen folgt.

Was dieses Buch Ihnen bringt

• Warum KI-Projekte anders sind: Code, Daten und Modell als drei eigenständige Änderungsachsen
• Das KI-taugliche Backlog: überprüfbare Hypothesen statt Feature-Tickets, Research Spikes und eine erweiterte Definition of Done
• MLOps und CI/CD verständlich erklärt, ohne dass Sie selbst programmieren müssen
• EU-KI-Verordnung und DSGVO als Sprint-Arbeit: Risikoklassen und Governance-Checks im Takt des Teams
• Eine durchgehende Fallstudie über vier Sprints – mit Fortschritt, Reibung und Rückschlägen

Im Anhang: Sprint- und KPI-Vorlagen, Checklisten, eine RACI-Matrix für KI-Scrum-Projekte und ein vollständiges Muster-Backlog. Keine ML-Vorerfahrung nötig.