Welche Frameworks ersetzen Scrum in 2026?

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.

Quelle: Einordnung der 18th-State-of-Agile-Studie.

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.

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