Nein. KI kann Arbeit beschleunigen, Informationen verdichten und bei der Softwareentwicklung unterstützen. Sie ersetzt aber weder klare Produktziele noch Zusammenarbeit, Qualitätssicherung oder kontinuierliche Verbesserung.
Der DORA Report 2025 beschreibt KI deshalb als Verstärker: In gut funktionierenden Organisationen kann sie Effizienz erhöhen, in fragmentierten macht sie bestehende Schwächen deutlicher sichtbar. Quelle: Google: DORA Report 2025.
Eine belastbare Quote nach Unternehmensgröße gibt es nicht. Scrum ist in großen Unternehmen jedoch oft sichtbarer und formaler organisiert, während kleine Firmen agile Praktiken häufiger pragmatisch oder hybrid einsetzen.
In großen Organisationen fördern Koordinationsbedarf, Skalierungsansätze und dedizierte Scrum-Master-Rollen eine stärkere Institutionalisierung. Kleine Produktteams können Scrum dagegen einfacher einführen und passen es oft flexibel an. Entscheidend ist nicht die Firmengröße, sondern ob das Team klare Verantwortung, kurze Feedbackzyklen und überschaubare Abhängigkeiten hat.
Quelle: 18th State of Agile Report 2025.
Nein. Eine aktuelle, weltweit vergleichbare Nutzungsquote speziell für Scrum veröffentlicht der State of Agile Report 2025 zwar nicht mehr. Die Studie beschreibt Agilität aber ausdrücklich als anpassungsfähig statt rückläufig: 74 % der Befragten nutzen hybride oder selbst entwickelte agile Modelle. Scrum wird damit häufiger mit anderen Praktiken kombiniert, statt pauschal ersetzt zu werden.
Quelle: 18th State of Agile Report von Digital.ai und Einordnung der 2025-Studienergebnisse.
Scrumban kann eine gute Alternative sein, wenn ein Team weiterhin klare Produktziele und regelmäßige Reflexion braucht, aber den Arbeitsfluss flexibler steuern möchte. Typisch sind ein Kanban-Board, WIP-Limits und Pull-Prinzipien, ergänzt um passende Planungs-, Review- und Retro-Routinen.
Scrumban ist nicht automatisch besser als Scrum. Es lohnt sich, wenn es ein konkretes Problem wie zu viel Carry-over, lange Wartezeiten oder häufige ungeplante Arbeit besser löst und das Team seine Wirkung mit Durchlaufzeit, Qualität und Kundennutzen überprüft.
Kanban passt oft besser, wenn Arbeit laufend eintrifft und sich schwer in verlässliche Sprint-Ziele bündeln lässt – etwa bei Support, Betrieb, Incident Response oder vielen kleinen, ungeplanten Aufgaben. Dann helfen ein sichtbarer Flow, begrenzte parallele Arbeit und kurze Durchlaufzeiten mehr als eine feste Sprint-Kadenz.
Scrum bleibt sinnvoll, wenn ein stabiles, cross-funktionales Produktteam in kurzen Zyklen auf ein gemeinsames Ziel hinarbeitet. Ein Wechsel zu Kanban sollte ein konkretes Problem lösen, nicht nur Meetings reduzieren.
Für Teams mit unvorhersehbaren Anfragen und kontinuierlichem Arbeitsfluss ist Kanban oft eine gute Scrum Alternative. Für Produktentwicklung mit regelmäßigen Lernzielen kann Scrum weiterhin passen; ergänzt um Kanban-Praktiken entsteht häufig Scrumban. Entscheidend ist nicht der Name des Frameworks, sondern ob es Priorisierung, Qualität, Feedback und kontinuierliche Verbesserung für den konkreten Kontext verbessert.
Der aktuelle Trend geht zu hybriden Vorgehensweisen: 74 % der Befragten im State of Agile Report 2025 nutzen gemischte oder selbst entwickelte agile Modelle.
Es gibt 2026 keinen einzelnen Framework-Nachfolger für Scrum. Häufige Alternativen oder Ergänzungen sind Kanban für kontinuierlichen Arbeitsfluss, Scrumban für eine Kombination aus Sprint-Zielen und Flow-Prinzipien sowie Extreme Programming (XP) für technische Engineering-Praktiken. Der 18th State of Agile Report zeigt vor allem einen Trend zu hybriden und kontextabhängigen Modellen, nicht zu einem einheitlichen Ersatz.
Quelle: Einordnung der 18th-State-of-Agile-Studie mit der Hybrid-Agile-Zahl.
Hybride Modelle helfen Teams, Scrum an ihren Delivery-Kontext anzupassen. Sie ergänzen es zum Beispiel um Kanban für den Arbeitsfluss, kontinuierliche Discovery oder technische Engineering-Praktiken.
Im 18th State of Agile Report nutzten 48 % der Befragten hybride bzw. gemischte Modelle und weitere 26 % einen selbst entwickelten Ansatz. Das ist kein Plädoyer gegen Scrum, sondern gegen unreflektierte Framework-Treue. Quelle: 18th State of Agile Report von Digital.ai.
Scrum Teams sollten nicht nur ausgelieferte Features zählen. Aussagekräftiger ist die Verbindung aus einem klaren Produktziel, Kundenfeedback und wenigen Delivery-Metriken wie Durchlaufzeit, Deployment Frequency und Change Failure Rate.
Die Zahlen sind dabei kein Kontrollinstrument. Sie helfen dem Team zu verstehen, ob es ein relevantes Problem löst, sicher liefern kann und wo Lern- oder Delivery-Hindernisse liegen. Quelle: Google: DORA Report 2025.
Die wichtigsten Risiken sind falsche Zusammenfassungen, Datenschutzprobleme, fehlendes Vertrauen bei Aufzeichnungen, Überinterpretation von Metriken und zusätzlicher Tool-Overhead.
Scrum Master sollten KI-Ergebnisse deshalb als Gesprächsanlass nutzen, nicht als automatische Wahrheit.
Scrum Master Performance misst man sinnvoll nicht mit einer einzelnen KPI, sondern mit einer Kombination aus Delivery-Metriken, Team Health, Retrospektive-Wirksamkeit, Maßnahmen-Tracking und qualitativen Beobachtungen.
Wichtig ist, dass die Zahlen nicht als Kontrollinstrument genutzt werden. Sie sollten als Gesprächsanlass dienen: Wo verliert das Team Fokus? Welche Blocker wiederholen sich? Welche Maßnahmen führen wirklich zu besserer Zusammenarbeit?
Mehr Kontext findest du hier: Scrum Master Performance KPIs