Gestión ágil de proyectos con IA: Scrum Master & Product Owner Certified

Acerca de este curso

Scrum es el marco de referencia para abordar problemas complejos y adaptativos y entregar productos de máximo valor de forma iterativa e incremental. Su definición es sencilla; su implantación efectiva, no.

Este curso ofrece un dominio riguroso del framework Scrum y de su implantación, actualizado a un escenario en el que la inteligencia artificial forma parte del trabajo diario de los equipos. Al abaratarse la ejecución, el valor se desplaza a decidir qué construir, revisar con criterio lo que se produce y validar que resuelve un problema real. La IA amplía lo que el equipo puede hacer, pero las decisiones y la responsabilidad sobre el resultado siguen siendo de las personas.

Al finalizar, el profesional dispondrá de un método completo para aplicar Scrum en su organización (roles, eventos, artefactos, principios y valores, y buenas prácticas de implantación) y para adaptarlo a equipos que trabajan con IA, con criterios de calidad, revisión y transparencia. Los ejemplos proceden tanto del desarrollo de software como de otros equipos del conocimiento: marketing, recursos humanos, asesoría legal, educación u operaciones.

El curso profundiza en los dos roles críticos del marco: el Scrum Master, responsable de la eficacia del equipo, cuyo rol crece con la IA para facilitar el sistema de trabajo entre personas e IA, acordar su uso y cuidar del aprendizaje y la seguridad psicológica del equipo; y el Product Owner, responsable de maximizar el valor del producto con visión, evidencia y decisión, tanto cuando trabaja con IA como herramienta como cuando dirige productos que la incorporan.

PUE ha establecido un acuerdo de colaboración con Scrum Manager para ser reconocido como centro oficial de formación Scrum Manager. Bajo este acuerdo, PUE está acreditado para realizar formación oficial de Scrum Manager en sus instalaciones.

PUE, SCRUM MANAGER PLATINUM & BEST PARTNER

PUE dispone de un acuerdo de colaboración con Scrum Manager, referente mundial en la capacitación de profesionales en metodologías ágiles, bajo el que está acreditado para impartir formación y certificación oficial de Scrum Manager.

Scrum Manager ha reconocido a PUE como mejor partner a nivel mundial, revalidando el título de Scrum Manager Platinum & Best Partner 2025, por cuarto año consecutivo. Esto es un reflejo del compromiso de PUE con la excelencia en la formación y certificación de profesionales en formación técnica y habilidades transversales como agile o gestión de proyectos.

A quién va dirigido

Objetivos del curso

Al finalizar este curso, el participante será capaz de:

• Aplicar los valores y principios del Manifiesto Ágil y el empirismo (transparencia, inspección y adaptación) para sostener Scrum en la práctica, distinguiendo being agile de doing agile.
• Comprender cómo cambia el trabajo del conocimiento con la IA: qué permanece en Scrum, qué evoluciona y por qué el valor se desplaza a decidir, revisar y validar.
• Implantar Scrum con rigor (roles, eventos y artefactos con sus compromisos) y evitar los errores más habituales de implantación.
• Integrar la IA como capacidad del equipo bajo responsabilidad humana, acordando qué hace, quién revisa, cómo se integra y qué límites tiene.
• Ejercer las responsabilidades de Scrum Master, Product Owner y desarrolladores, y orquestar su colaboración.
• Arrancar un producto con Scrum, desde la visión inicial hasta un product backlog ordenado, refinado y tratado como un conjunto de hipótesis a validar.
• Dirigir por resultados: decidir con evidencia, experimentar, priorizar con criterio y distinguir producción de resultado.
• Expresar necesidades con historias de usuario y criterios de aceptación, especificando con ejemplos verificables el trabajo que produce la IA.
• Planificar sprints que incluyan la capacidad de revisión, y estimar y medir el avance con métricas ágiles y de flujo.
• Definir una Definición de Hecho exigente, con la revisión humana como criterio central, y una Definition of Ready útil y no burocrática.
• Facilitar los eventos de Scrum y la mejora continua del equipo, adaptando su formato sin perder los momentos de inspección y adaptación.
• Ejercer el oficio de Scrum Master en equipos con IA: acuerdos de uso, alfabetización en IA, prevención del trabajo de relleno, impedimentos, antipatrones y seguridad psicológica.
• Utilizar la IA como apoyo del Product Owner con verificación, confidencialidad y ética de uso, y evaluar los riesgos de productos que incorporan IA.
• Aplicar los principios y valores de Scrum para adaptar el marco a cada equipo y contexto, incluidos los equipos que no desarrollan software.

Certificación incluida

Las áreas de conocimiento en las que se ha recibido formación o se tiene experiencia reconocida se reflejan en Scrum Manager con credenciales académicas o profesionales. Se complementan con los PDAs (Puntos de Aptitud), que indican el nivel de formación recibida.

Este curso oficial permite obtener las siguientes certificaciones si eres miembro del programa PUE Alumni y superas los exámenes oficiales:

• Scrum Master + IA: credencial troncal Scrum Master (150 PDAs) más la skill profesional «IA aplicada al trabajo ágil» (15 PDAs). Su temario de referencia es la guía Scrum Master 5.0 (2026).
• Product Owner: credencial troncal (150 PDAs). Su temario de referencia es la guía Product Owner v2.0 (septiembre de 2026), que incluye el trabajo del Product Owner con IA y la dirección de productos que la incorporan.

Total: 315 PDAs, que sitúan al titular en el nivel Autoridad (más de 200 PDAs) de la escala de Scrum Manager.

Una vez finalizado el curso, el alumno realiza los exámenes oficiales de certificación de Scrum Master + IA y de Product Owner en la plataforma oficial de Scrum Manager (EVAL), en modalidad online supervisada, desde cualquier ubicación con conexión a internet. Para la supervisión se requiere identificarse con un documento oficial por webcam, aceptar la grabación de la sesión y mostrar la sala.

Además, al matricularte obtienes un mes gratis en el Club Agile de Scrum Manager, y al certificarte, un año gratis. El Club incluye aulas virtuales, simulacros con el banco de preguntas oficial y Skill Arena.

Contenidos

Módulo 1.- Fundamentos de la agilidad y contexto de la IA.

• ¿Qué es Agile? La cultura ágil y las empresas del conocimiento.
• Gestión predictiva y gestión evolutiva: ingeniería secuencial, ingeniería concurrente y agilidad.
• El Manifiesto Ágil: valores y principios.
• Desarrollo, trabajo y conocimiento: conocimiento explícito y conocimiento tácito.
• Prácticas, principios y valores. Being Agile vs Doing Agile.
• La IA en el trabajo del conocimiento: el cuello de botella se desplaza de ejecutar a decidir, revisar y validar.
• La IA como amplificador del sistema de trabajo. Productividad percibida y productividad medida.
• Lo que cambia y lo que permanece en scrum con la IA.

Módulo 2.- El marco Scrum y el empirismo.

• Origen de scrum y su evolución.
• El ciclo scrum: roles, artefactos y eventos.
• El empirismo: transparencia (incluida la procedencia del trabajo producido con IA), inspección y adaptación.
• Tácticas empíricas: revisión de iteraciones, desarrollo incremental, solapamiento de fases, autogestión y colaboración.
• Comprometidos e implicados.

Módulo 3.- El equipo scrum y la IA.

• El equipo scrum: product owner, desarrolladores y scrum master. Tamaño del equipo.
• Equipos multifuncionales y autogestionados: equipo frente a grupo de trabajo.
• La IA como capacidad del equipo bajo responsabilidad humana: la responsabilidad no se delega.
• Las cuatro decisiones explícitas: qué hace la IA, quién revisa, cómo se integra y qué límites tiene.

Módulo 4.- Product Owner: dirección de producto y decisión de valor.

• Responsabilidades del product owner y colaboración con desarrolladores, scrum master, clientes, usuarios y stakeholders.
• Participación en los eventos y relación con los artefactos. Errores comunes a evitar.
• Las seis posturas del product owner y sus antipatrones (proxy, administrador de backlog, comité de producto).
• El product owner ante la IA: de lo táctico a lo estratégico. Decidir qué merece construirse cuando casi todo se puede construir.
• Dirigir por resultados: output, outcome, impacto y valor.
• Trabajar con IA: verificar antes de confiar, mantener el criterio propio y la IA no firma.
• Dirigir productos que incorporan IA: productos probabilísticos y evals.

Módulo 5.- Desarrolladores: ejecución con calidad.

• Responsabilidades de los desarrolladores. Participación en los eventos y relación con los artefactos.
• Los desarrolladores ante la IA: de ejecutar a especificar, orquestar y revisar.
• Evaluar lo que produce la IA exige más criterio que producirlo.
• Errores comunes a evitar.

Módulo 6.- Scrum Master: responsable de la eficacia del equipo.

• Un rol de servicio al equipo, al product owner y a la organización.
• Qué hace y qué no hace un scrum master: no asigna tareas ni conduce el scrum diario.
• Participación en los eventos y relación con los artefactos. Errores comunes a evitar.
• Un rol que crece con la IA: lo que la IA asume y lo que sigue siendo el centro del oficio.

Módulo 7.- Artefactos de Scrum y sus compromisos.

• Product backlog, sprint backlog e incremento.
• Compromisos: visión del producto, objetivo del sprint y Definición de Hecho.
• Otros artefactos: gráfico de avance, gráfico de producto, Definition of Ready y Definición de Hecho.
• Los artefactos como registro de qué se ha delegado en la IA y quién lo ha revisado.

Módulo 8.- Product Backlog, unidades de trabajo y especificación.

• ¿Qué es el product backlog? Ordenación por valor y urgencia.
• Unidades de trabajo: historias de usuario, historias técnicas, tareas y épicas.
• Criterios de aceptación y especificar con ejemplos (Specification by Example).
• El product backlog ante la IA: cada elemento como una hipótesis a validar.

Módulo 9.- Refinamiento del Product Backlog.

• ¿Qué es y cuál es su propósito? Límite del 10 % de la capacidad del equipo.
• Técnicas de priorización y de estimación del product backlog.
• Refinado asistido por IA con decisión del product owner.

Módulo 10.- Sprint Backlog: planificación y flujo del trabajo.

• ¿Qué es el sprint backlog? Compromiso: objetivo del sprint.
• Contenido y formato. Ejemplos de sprint backlog.
• El sprint backlog ante la IA: atribución visible y revisar también es trabajo.

Módulo 11.- Incremento, Definición de Hecho y Definition of Ready.

• ¿Qué es el incremento? Uno o varios incrementos por sprint. El sprint cero.
• Un prototipo no es un incremento: prototipos de aprendizaje frente a incrementos entregables.
• La Definición de Hecho como compromiso del incremento.
• La Definición de Hecho ante la IA: más exigente, no menos; la revisión humana como criterio central.
• La Definition of Ready: cuándo un elemento está preparado y cómo evitar burocratizarla.

Módulo 12.- Eventos de Scrum y ritmo del equipo.

• Sprint, Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review y Sprint Retrospective.
• El concepto de timeboxing y las duraciones máximas de cada evento.
• El foco de cada evento en equipos con IA.
• La duración del sprint con IA: cada cuánto necesita el equipo inspeccionar y adaptar.

Módulo 13.- Sprint Planning.

• Propósito, asistentes, precondiciones y entradas. Timebox.
• ¿Por qué es valioso este sprint? ¿Qué se puede hacer? ¿Cómo se conseguirá el incremento?
• Funciones del scrum master en la planificación.
• Planificar con la IA en el equipo: el objetivo del sprint gana peso y la revisión se planifica.

Módulo 14.- Daily Scrum.

• Propósito, entradas y resultados. Timebox.
• Formato centrado en el trabajo, no en las personas.
• El scrum diario ante la IA: lo que ha producido la IA y quién lo está revisando.

Módulo 15.- Sprint Review.

• Propósito, entradas y resultados. Timebox.
• Formato y protocolo de la reunión.
• La revisión ante la IA: ¿se está construyendo lo correcto? Datos de uso y riesgo de sobreproducción.

Módulo 16.- Sprint Retrospective.

• Propósito y diferencia con la revisión. Timebox.
• Técnicas de retrospectiva habituales.
• Más necesaria que nunca: evaluar la colaboración con la IA.
• Adaptar el formato, no suprimirla.

Módulo 17.- Medir el avance y gestionar el flujo.

• Medir el trabajo que queda: gráfico de avance (burn down) y gráfico de producto (burn up).
• Kanban, límites WIP y tiempo de ciclo.
• La revisión como restricción: columna «en revisión» con su propio límite WIP.

Módulo 18.- Estimación ágil.

• Puntos de historia, velocidad, tiempo ideal y tiempo real.
• Planning Poker y estimación en la pared.
• Alternativas: tallas de camiseta y #NoEstimates.
• Estimar con la IA en el equipo: estimar también la revisión y la integración.

Módulo 19.- Producción y resultado.

• Producción frente a resultado.
• Velocidad no es agilidad: velocidad de validación, aprendizaje y adaptación.
• Medir resultados y flujo, no actividad ni adopción de la IA.

Módulo 20.- Principios y valores de Scrum.

• Las prácticas no son procesos: principios como soporte de las prácticas y valores como soporte de la cultura.
• Los ocho principios de scrum y lo que cambia con la IA en cada uno.
• Los seis valores de una cultura ágil y el soporte directivo. Confianza calibrada en la IA.
• Las personas por encima de los roles.
• Artefactos y eventos al servicio de los principios.

Módulo 21.- Métodos de trabajo para la calidad.

• Diagramas para retrospectivas: espina de pez y árbol.
• Técnicas a prueba de errores: poka-yoke, andon y TDD.
• Especificar con ejemplos como prueba.
• Trabajo en pareja, pareja persona-IA y revisión cruzada.

Módulo 22.- El oficio del Scrum Master en equipos con IA.

• Un rol que evoluciona: lo que la IA asume y lo que crece.
• Facilitar el sistema de trabajo humano-IA: lotes pequeños, la revisión como punto estrecho y efectos no buscados.
• Acuerdos de uso de la IA en el equipo y el marco de la organización.
• Alfabetización en IA: capacidades, límites, errores característicos y obligaciones del Reglamento europeo de IA.
• Calidad y trabajo de relleno (workslop).
• Impedimentos en equipos con IA.
• Aprendizaje y desarrollo de las personas: conservar el conocimiento tácito.
• Seguridad psicológica y gestión del cambio: experimentos pequeños y reversibles.
• Antipatrones en equipos con IA.
• Scrum con IA fuera del software: marketing, recursos humanos, asesoría legal y docencia.

Módulo 23.- Tendencias del sector en equipos con IA.

• Definición de Hecho reforzada y Definition of Ready para el trabajo de la IA.
• Atribución humano-IA en la planificación y estimación en tres niveles.
• Cadencias en tensión: microiteraciones, sprints cortos y flujo continuo. Formatos asíncronos del scrum diario.
• Especificación para agentes de IA (Spec-Driven Development) y límites de actuación de los agentes.
• Nuevos nombres para el rol: agile enabler, orquestador de IA y facilitador del flujo.
• Caso práctico final: visión, product backlog priorizado, plan de sprint con IA y Definición de Hecho.