Veröffentlicht am

Projektmanager/in Agil ab Ende Oktober in Düsseldorf

Der von uns entwickelte Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in Agil (IHK) wird im Oktober wieder in Düsseldorf angeboten:

Projektmanager/in Agil (IHK) – Blended Learning Lehrgang
Flyer und IHK-Website 
27.10.-01.12.2025, IHK Düsseldorf
Ansprechpartnerin: Frau Wanke, Telefon: 0211/17243-35
E-Mail: petra.wanke@duesseldorf.ihk.de      

In dem Lehrgang geht es u.a um folgende Themen:

Unternehmen sollten wissen, wie sie die Projekte herausfiltern, die dann sinnvoll mit agilen Methoden durchgeführt werden können.

Es gibt nicht nur Scrum als agiles Rahmenwerk, auch Lean und Kanban gehören zu geeigneten Vorgehensmodellen. Bei Kanban gibt es – im Vergleich zu Scrum – nicht die Trennung der Projektmanager-Rolle in Product Owner und Scrum Master.

Scrum: Hier ist zwischen dem Scrum-Guide und ScrumAnd (z.B. Scrumban) bzw. ScrumBut zu unterscheiden. Nicht alle Unternehmen nutzen Scrum genau nach dem aktuellen Scrum-Guide.

Herauszufinden, was die agilen Anforderungen sind ist nicht Bestandteil des Scrum-Guides. Wir ergänzen diesen Punkt daher mit dem Requirementsboard.

Agile Vertragsgestaltung: Ein wichtiges Element, da die Leistung nicht, wie beim Klassischen(Plangetriebenen) Projektmanagement, genau beschrieben vorliegt (Magisches Dreieck).

Hybrides Projektmanagement: Hier gibt es viele Variationen, was einen Ordnungsrahmen erforderlich macht.

Scaling Agile: Der Scrum-Guide wurde für einzelne Projekte geschrieben, doch wie geht man mit vielen agilen Projekten um? Nexus und LeSS orientieren sich stark am Scrum-Guide. SAFe wiederum hat eine umfangreiche Struktur und nutzt verstärkt Lean und Kanban. Hier schließt sich der Kreis des Gesamtkonzepts.

Ein(e) Projektmanager/in Agil (IHK) ist somit für verschiedene Rollen in Organisationen geeignet.

Veröffentlicht am

Künstliche Intelligenz: Mit der OLMo2 Modell-Familie offene Forschung an Sprachmodellen vorantreiben

Eigener Screenshot: olmo2 istalliert in Ollama auf unserem Server

Auf unseren Servern haben wir LocalAI installiert, das wir über den Nextcloud Assistenten in allen Nextcloud-Anwendungen nutzen können. Dabei bleiben alle Daten auf unserem Server.

Weiterhin arbeiten wir an KI-Agenten, die wir in Langflow entwickeln. Dazu greifen wir auf Modelle zurück, die wir in Ollama installiert haben. Auch Langflow und Ollama sind auf unserem Servern installiert, sodass auch hier alle Daten bei uns bleiben.

In Ollama haben wir nun ein weiteres Modell installiert, das aus einer ganzen OLMo2-Familie stammt. In der Abbildung ist zu erkennen, dass wir OLMo2:latest installiert haben. Wir können nun auch das Modell in Ollama testen und dann später – wie schon angesprochen – in Langflow in KI-Agenten einbinden.

Alle Modelle, die wir auf unseren Servern installieren, sollen den Anforderungen einer Open Source AI entsprechen. Manchmal nutzen wir auch Open Weights Models, um zu Testzwecken die Leistungsfähigkeit verschiedener Modelle zu vergleichen. Siehe dazu Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.

Das Modell OLMo2:latest ist ein Modell, aus einer Modell-Familie, dass im wissenschaftlichen Umfeld / Forschung eingesetzt werden kann.

“OLMo is Ai2’s first Open Language Model framework, intentionally designed to advance AI through open research and to empower academics and researchers to study the science of language models collectively” (Ai2-Website).

An diesem Beispiel zeigt sich, dass es einen Trend gibt: Weg von einem Modell, das alles kann – one size fits all. In Zukunft werden immer mehr Modelle gefragt und genutzt werden. die sich auf eine bestimmte berufliche Domäne (Forschung, Wissenschaft etc.) fokussieren und dadurch bessere Ergebnisse erzielen und weniger Ressourcen benötigen.

Siehe dazu auch KI-Modelle: Von “One Size Fits All” über Variantenvielfalt in die Komplexitätsfalle?