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AI के बाद Scrum: क्या रहेगा, क्या बदलेगा, क्या हटेगा
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AI के बाद Scrum: क्या रहेगा, क्या बदलेगा, क्या हटेगा
AI-native product development के लिए User Stories, Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review और टीम Roles पर नई सोच।
Created byDr. Amar Massoud
Last updated 11/2026
Hindi
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What you'll learn
- दोहराए जा सकने वाले चार सवालों के टेस्ट से अपनी टीम की हर Scrum practice को रखें, बदलें, हटाएँ या जोड़ें में छाँटना
- Scrum Guide सच में क्या अनिवार्य करती है और आपके संगठन ने क्या जोड़ा, इसे अलग करना — और मूल स्रोत से साबित करना
- Sprint Planning, Daily Scrum, Refinement, Sprint Review और Retrospective को ऐसे बदलना कि AI तैयारी करे और इंसान फ़ैसला करें
- हर item को User Story में ठूँसने के बजाय Backlog Item के सात फ़ॉर्मैट में से चुनना
- AI को ध्यान में रखने वाली Definition of Done लिखना, जिसमें रिव्यू, security, Provenance, evaluation और इंसानी मंज़ूरी शामिल हों
- इंसान–AI Responsibility Matrix बनाना, जो हर delivery गतिविधि को किसी इंसान, किसी Agent या साझा सीमा को सौंपे
- Agent Escalation Policy और governance checklist का ड्राफ़्ट बनाना, जो किसी Auditor के सवालों का जवाब दें
- समझाना कि AI से बने Pull Requests रिव्यू के लिए 5 गुना ज़्यादा इंतज़ार क्यों करते हैं — और Sprint क्षमता पर इसका क्या असर है
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Course content
8 sections • 51 lectures • 5h 35m total length
Requirements
- Scrum Events, Accountabilities और Artifacts से कामकाजी परिचय। किसी certificate की ज़रूरत नहीं।
- Claude, Claude Code या Copilot जैसे AI coding assistants की जानकारी। हाथ से इस्तेमाल का अनुभव मदद करता है, पर ज़रूरी नहीं।
- कोई programming नहीं चाहिए। Capstone एक design अभ्यास है, implementation का अभ्यास नहीं।
Description
This course contains the use of artificial intelligence.
इस कोर्स में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग शामिल है।
अगर Claude, Copilot और स्वायत्त Agents ज़रूरतों का विश्लेषण कर सकते हैं, कोड लिख सकते हैं, टेस्ट बना सकते हैं, Pull Requests रिव्यू कर सकते हैं और documentation अपडेट कर सकते हैं — तो Scrum के कौन-से हिस्से अब भी value बनाते हैं, और कौन-से चुपचाप रस्म बन चुके हैं?
AI और Agile पर ज़्यादातर कोर्स आपको अपनी मौजूदा Ceremonies थोड़ा तेज़ चलाना सिखाते हैं। यह कोर्स ज़्यादा कठिन सवाल पूछता है: जब सॉफ़्टवेयर बनाना इंसानी काम करने की क्षमता से सीमित नहीं रहा, तो Scrum को क्या बनना चाहिए?
आप अपनी टीम की हर practice को चार श्रेणियों — रखें, बदलें, हटाएँ और जोड़ें — में एक दोहराए जा सकने वाले टेस्ट से छाँटेंगे, और उसी जवाब के आधार पर अपना Sprint नए सिरे से बनाएँगे
यह कोर्स अलग क्यों है
- यह राय पर नहीं, मापे गए सबूत पर आधारित है — DORA 2025, Sonar का 2026 State of Code सर्वे, LinearB का 8.1 मिलियन Pull Requests का विश्लेषण, और Scrum framework के संरक्षकों का अपना practitioner शोध। हर आँकड़े का स्रोत दिया गया है
- यह वह सिखाता है जो कोई और नहीं सिखाता: कौन-सी practices हटानी हैं, और कौन-से governance controls जोड़ने हैं जो Scrum ने कभी तय नहीं किए
- यह एक धारणा को सुधारता है जो ज़्यादातर Scrum टीमें मानती हैं। Scrum Guide में “user story”, “story point”, “velocity” या “estimation” ढूँढिए — इनमें से कोई भी नहीं मिलता। लेक्चर तीन में आप इसे ख़ुद जाँचेंगे
- लगभग हर चार में से एक लेक्चर समझाने के बजाय लाइव प्रदर्शन है — जिसमें एक भरोसेमंद लगने वाला, अच्छी तरह लिखा, पर पूरी तरह ग़लत AI नतीजा रिव्यू में ख़ारिज होते हुए देखना भी शामिल है
आप आठ काम आने वाले Artifacts बनाएँगे
- अपनी टीम का रखें / बदलें / हटाएँ / जोड़ें आकलन
- नए सिरे से बना Sprint workflow
- इंसान–AI Responsibility Matrix
- AI को ध्यान में रखने वाली Definition of Done
- Daily Scrum का नया फ़ॉर्मैट
- Agent Escalation Policy
- governance checklist
- ऐसे फ़ॉर्मैट में लिखा AI-native Backlog, जिससे Agent काम कर सके
सब कुछ एक चलती हुई केस स्टडी के साथ बनता है: 1,400 लोगों की एक healthcare सॉफ़्टवेयर कंपनी, जिसे coding agents लागू करते हुए बारह महीने हो चुके हैं, जिसका output तीन गुना हो गया है पर Ceremonies ज़रा भी नहीं बदलीं — और जिसकी clinical safety officer एक ऐसा सवाल पूछने वाली हैं जिसका जवाब किसी के पास नहीं है
यह कोर्स किसके लिए नहीं है। अगर आपको बेहतर stand-up चलाने के लिए Prompts का एक पैक चाहिए, तो यह सही कोर्स नहीं है। यह उन लोगों के लिए है जिनके पास अपनी टीम के असली काम करने के तरीक़े को बदलने का अधिकार है, या इरादा
Who this course is for:
- Scrum Masters और Agile Coaches, जिन्हें अपनी Ceremonies खोखली लगने लगी हैं
- Product Owners, जो product के फ़ैसलों से ज़्यादा समय Backlog के प्रशासनिक काम में लगाते हैं
- Engineering managers और tech leads, जिनकी टीमें पहले से coding agents इस्तेमाल करती हैं
- Delivery और PMO leaders, जिन्हें किसी Audit से पहले AI से बने काम की governance करनी है
- CTOs और product प्रमुख, जो तय कर रहे हैं कि उनकी टीमें आगे कैसे काम करें