1. Vom Wegbegleiter zum Wegbereiter: die neue Rolle der Scrum Master im Finanzsektor
Künstliche Intelligenz gehört in agilen Teams inzwischen zum Arbeitsalltag – und beeinflusst auch die Rolle des Scrum Masters. Wie schnell sich diese Entwicklung bemerkbar macht, bemerkte ich kürzlich vor einem PI-Planning. Um Zeit zu sparen, ließ eines unserer Teams mehrere User Stories von einer KI zusammenfassen. Die Ergebnisse wirkten auf den ersten Blick professionell; entsprechend groß war die Begeisterung im Team. Erst im Review zeigte sich, dass mehrere fachliche Abhängigkeiten falsch interpretiert worden waren und wichtige regulatorische Anforderungen fehlten.
Besonders relevant erschien mir dabei nicht das fehlerhafte Ergebnis, sondern die Diskussion, die daraus entstand. Wir setzen uns mit einer Frage auseinander, die gerade im Bankenumfeld von zentraler Bedeutung ist: Wie weit dürfen wir KI-Ergebnissen eigentlich vertrauen? An diesem Punkt wurde mir klar, dass sich die Rolle des Scrum Masters gerade verändert. Neben der Moderation und Begleitung agiler Teams geht es nun zunehmend darum, Orientierung zu geben, einen reflektierten Umgang mit KI zu fördern und Ergebnisse gemeinsam kritisch einzuordnen.
Das Beispiel aus dem PI-Planning ist kein Einzelfall. Situationen wie diese erlebe ich inzwischen häufiger. KI prägt heute viele Prozesse im Finanzsektor. Banken investieren stark in die entsprechenden Projekte und diese werden meist agil geführt.
Agiles Arbeiten lebt jedoch von Kommunikation, Empathie und Coaching – Faktoren, die für die erfolgreiche Teamarbeit entscheidend sind. Scrum Master werden daher auch in Zukunft nicht durch Maschinen ersetzt werden: KI kann unterstützen, aber sie ist nicht in der Lage, zwischenmenschliche Beziehungen aufzubauen oder Teams zu begleiten.
Bei CGI beschäftigt uns deshalb vor allem eine Frage: Welche Aufgabe übernehmen Scrum Master, wenn KI im Team zur Selbstverständlichkeit wird?
2. Wie KI die Rolle der Scrum Master im Finanzsektor verändert
KI-Systeme übernehmen bereits viele Aufgaben im agilen Umfeld – von der Auswertung der Teammetriken bis hin zur Vor- und Nachbereitung von Retrospektiven. In meinem aktuellen Projekt bei einer staatlichen Bank erlebe ich das täglich. Ein abteilungsspezifischer KI-Chat unterstützt mich besonders bei der Vorbereitung von Meetings und der Erstellung von Zusammenfassungen.
Die gewonnene Zeit kann ich dann gezielt dort einsetzen, wo ich als Scrum Master wirklich gebraucht werde: Ich fördere die Teamdynamik, coache Menschen und begleite den Austausch mit Stakeholdern.
Gleichzeitig zeigt mir die Praxis jedoch, dass mit den neuen Möglichkeiten auch die Verantwortung wächst. Themen wie Datenschutz und der Umgang mit sensiblen Informationen rücken stärker in den Fokus, ebenso die Einhaltung klarer Richtlinien und regulatorischer Vorgaben.
3. Warum Scrum Master zu KI-Enablern werden
Durch KI treffen Teams ihre Entscheidungen heute anders: Die Planungen stützen sich verstärkt auf Daten, die Prognosen werden automatisiert erstellt und die Ergebnisse stehen schneller zur Verfügung – besser werden sie dadurch allerdings nicht automatisch. Mein Beispiel aus dem PI-Planning zeigt, wie überzeugend eine fachlich fehlerhafte Ausgabe wirken kann.
Für Scrum Master ergibt sich daraus eine doppelte Aufgabe: Sie müssen den reflektierten Umgang mit KI im Team fördern und gleichzeitig dafür sorgen, dass dieser Einsatz sicher bleibt. In meinem aktuellen Projekt kann ich diese Entwicklung aktiv mitgestalten.
Wie wichtig dabei die kritische Einordnung von KI-Ergebnissen ist, wurde auch in einem internen Projekt bei CGI deutlich. Im Rahmen dieses Projekts experimentierten wir mit lokalen Sprachmodellen unterschiedlicher Größe – unter anderem mit Llama und Mistral. Dabei wurde deutlich, dass schon kleine Unterschiede im Prompt, im Modell oder in der technischen Umgebung die Qualität der Antworten beeinflussen können. Diese Erfahrung zeigt, wie wichtig es ist, KI-Ergebnisse immer im Kontext ihrer Entstehung zu betrachten.
Ohne eine kritische Reflexion besteht die Gefahr, dass Teams KI-Ergebnisse unbewusst übernehmen. Genau hier kommt Scrum Master eine wichtige Rolle zu. Sie werden zu KI-Enablern und befähigen die Teams dazu, künstliche Intelligenz verantwortungsvoll zu nutzen. Dazu gilt es, ein gemeinsames Verständnis für den Einsatz von KI zu entwickeln und Raum zum Experimentieren zu ermöglichen, ohne die Leitplanken dabei aus den Augen zu verlieren. Scrum Master müssen dafür keine technischen KI-Expertinnen oder -Experten zu sein. Ihre Aufgabe ist es eher, den Rahmen für eine sinnvolle Nutzung abzustecken.
4. Was Scrum Master beachten sollten und welche neuen Fähigkeiten sie brauchen
Durch die neue Rolle als KI-Enabler wandeln sich auch die Anforderungen an Scrum Master. Der verantwortungsbewusste Umgang mit künstlicher Intelligenz wird nun essenziell. Im Finanzsektor stehen dabei vor allem der Datenschutz, die Nachvollziehbarkeit von KI-Ergebnissen und regulatorische Vorgaben im Fokus. Gleichzeitig gilt es, Risiken wie mögliche Bias frühzeitig zu erkennen und zu berücksichtigen.
In der Praxis heißt das: KI darf nicht zur Black Box werden. Die Teams müssen verstehen, wie ein Ergebnis zustande kommt und welche Risiken damit verbunden sind.
Aus meiner Erfahrung sind hierfür diese Kompetenzen besonders relevant:
- ein solides Grundverständnis von KI und ihren Einsatzmöglichkeiten
- die Fähigkeit, KI-Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und einzuordnen
- Erfahrung im Change Management, um Teams durch die Transformation zu begleiten
- ausgeprägte Coaching-Kompetenzen, um Unsicherheiten im Team aufzufangen
- die Förderung einer Lernkultur, in der neue Technologien aktiv ausprobiert werden
Auch das Weiterbildungsangebot hat sich bereits entsprechend weiterentwickelt: Aktuell arbeitet Scrum.org am Kurs „AI Training for Scrum Masters“, der auf diese neuen Anforderungen einzahlt.
5. Wie es für Scrum Master im Finanzsektor weitergeht
Künstliche Intelligenz wird die Arbeitswelt im Finanzbereich nachhaltig prägen. In agilen Teams entscheidet jedoch nicht allein die Technologie über ihren Nutzen, sondern der bewusste Umgang mit ihr.
Für Scrum Master bedeutet dies eine neue Ausrichtung: Sie werden zu KI-Enablern, die Orientierung geben, kritisches Denken fördern und ihre Teams durch die Transformation begleiten. Die Erfahrung aus dem PI-Planning hat mir gezeigt, wie wichtig dieser Blick ist – damit KI ihr Potenzial entfalten kann und gleichzeitig die fachliche Qualität gewahrt bleibt.
Quellen
1. Flowdays (2024): Der Scrum Master im Zeitalter der KI – Eine Reise in die Zukunft, Die Zukunft des Scrum Masters in der KI-Ära: Führung und Innovation neu definiert
2. Scrum.org (2025): Scrum Master – Is AI Taking My Job? Scrum Master - Is AI Taking My Job? | Scrum.org
3. Ambient Digital (2024): KI und agiles Projektmanagement, KI und agiles Projektmanagement
4. Aqua Cloud (2024): AI in Agile, AI in Agile: Future of the Agile in AI era — aqua cloud
5. COMING SOON - AI Training for Scrum Masters from Scrum.org COMING SOON - AI Training for Scrum Masters from Scrum.org | Scrum.org, Professional Scrum Master™ - AI Essentials Training | Scrum.org
