Dreißig Lizenzen, drei Nutzer: Warum die KI-Einführung scheitert

Die Geschichte geht ungefähr so, und wer in den vergangenen beiden Jahren in einer Geschäftsführung saß, kennt sie in irgendeiner Fassung. Ein mittelständisches Unternehmen beschließt die KI-Einführung. Es gibt eine Präsentation, einen Rahmenvertrag und dreißig Lizenzen für einen großen KI-Assistenten. Die IT verteilt die Zugänge, die Rundmail spricht von einem Aufbruch, jemand hält eine Einführungsstunde mit vielen Folien. Drei Monate später zeigt die Nutzungsstatistik ein anderes Bild: Drei Menschen arbeiten regelmäßig mit dem Werkzeug. Die übrigen siebenundzwanzig haben sich einmal angemeldet, eine Testfrage gestellt, eine mittelmäßige Antwort bekommen und sind zu ihren alten Abläufen zurückgekehrt. Niemand hat sich verweigert. Niemand hat protestiert. Es ist einfach still geworden.

Niko Martzy hat für dieses Muster ein Bild gefunden: die Stradivari im Schrank. Ein Unternehmen kann sich das beste Instrument der Welt leisten. Ein Konzert gibt es trotzdem nicht, solange niemand übt und niemand begleitet.

Warum also scheitern KI-Einführungen? Sie scheitern selten an der Software, sondern an fehlender Begleitung. Unternehmen kaufen Lizenzen, aber niemand übersetzt das Werkzeug in den Arbeitsalltag, niemand klärt, wo KI nötig, empfehlenswert oder besser einsetzbar ist, und niemand bringt den Mitarbeitenden bei, den Ergebnissen zu misstrauen. Ohne diese menschliche Brücke bleibt die beste Technik ungenutzt.

Eine gekaufte Lizenz ist noch keine gelebte Praxis

Der Kauf von Software ist eine Entscheidung. Ihre Nutzung ist ein Lernprozess. Die meisten Unternehmen behandeln beides, als wäre es dasselbe, und das hat Gründe. Einkauf lässt sich planen, budgetieren und mit einer Unterschrift abschließen. Lernen dagegen dauert, ist unordentlich, verläuft bei jedem Menschen anders und passt in keine Excel-Zeile.

Martzy beschreibt in seinem Buch eine Beobachtung, die jeder kennt, der Menschen durch berufliche Umbrüche begleitet hat. Sein Unternehmen tut das seit über zwanzig Jahren, bei der Digitalisierung, beim E-Commerce, bei Social Media und jetzt bei KI. Zwischen dem Dachdecker, der einmal mit ChatGPT experimentiert, und dem Dachdecker, der KI systematisch in sein Geschäft integriert, liegt kein technisches Hindernis. Es liegt ein menschliches Bedürfnis dazwischen: Begleitung. Was für den Handwerksbetrieb gilt, gilt für die Buchhaltung im Mittelstand ebenso wie für die Personalabteilung eines Konzerns.

Das Paradox: Der Einstieg war nie leichter. Martzy schreibt: „Die Schwelle ist niedriger als bei jeder Technologie zuvor. Ein Laptop genügt. Der erste Prompt reicht.“ Genau darin liegt die Falle. Weil der erste Schritt so mühelos ist, glauben viele Verantwortliche, der zweite, dritte und zwanzigste würden sich von selbst ergeben. Tun sie nicht. Der erste Prompt reicht für den ersten Eindruck. Für eine veränderte Arbeitsweise reicht er nicht.

Mit großen Sprachmodellen verhält es sich wie mit jedem Instrument. Wer unklar fragt, bekommt unklare Antworten, nur eben sehr selbstbewusst formuliert. Wer dann enttäuscht ist, schiebt es auf das Instrument.

Die erste Folge des Podcasts KI Hero mit Niko Martzy trägt dieses Muster schon im Titel: Dreißig Lizenzen, drei Nutzer (Bild und Stimmen des Podcasts sind mit KI erzeugt). Sie ist ein guter Einstieg für eine Geschäftsführung, die verstehen will, warum die Statistik nach drei Monaten so aussieht, wie sie aussieht.

Nach dem Rausch kommt das Tal, und das gehört dazu

Fast jede KI-Einführung beginnt mit einem Hochgefühl. Die ersten Versuche verblüffen. Ein Text, für den man sonst einen Vormittag braucht, steht in einer Minute auf dem Bildschirm. In den Fluren wird erzählt, was das Ding alles kann. Martzy hat einem Kapitel seines Buchs dafür den Titel „Rausch trifft Ernüchterung“ gegeben, und die Reihenfolge in diesem Titel ist kein Zufall.

Er erzählt von einem Personalleiter in Hessen, der zuerst begeistert war und dann enttäuscht. Der Verlauf folgt einem Muster, das die Technologiegeschichte unter dem Namen Hype-Zyklus kennt: Auf den Gipfel der überzogenen Erwartungen folgt das Tal der Enttäuschungen. Wer dort nicht aufgibt, erreicht den Pfad der Erleuchtung, auf dem eine Technologie nüchtern und produktiv eingesetzt wird. Das Titelbild des Buchs mit seinen Sonnenstrahlen spielt auf genau diesen Pfad an.

Für Unternehmen ist das Tal der gefährlichste Moment. Die Begeisterung ist verflogen, die ersten Fehler sind passiert, die Nutzungszahlen sinken. Jetzt kursieren Sätze wie: Das ist doch noch nicht ausgereift. Oder: Bei uns funktioniert das nicht. Viele Projekte werden jetzt nicht beendet, nur nicht mehr gepflegt. Die Lizenzen laufen weiter, die Rechnungen auch.

Die Pointe: Das Tal ist kein Zeichen des Scheiterns. Es ist der Ort, an dem das Lernen beginnt. Hier merken Mitarbeitende, dass ein Sprachmodell kein Orakel ist, dass man präzise formulieren muss, dass Ergebnisse geprüft werden wollen. Wer diese Phase einplant, mit Zeit, Ansprechpartnern und kleinen Erfolgserlebnissen, kommt hindurch. Wer sie ignoriert, verwechselt die Ernüchterung mit dem Endergebnis. Eine Geschäftsführung, die die KI-Einführung als Projekt mit Startdatum und Abschlussfeier plant, wird vom Tal überrascht. Eine, die sie als Lernkurve plant, wartet schon darauf.

Die Maschine schmeichelt, und Kluge merken es zuletzt

Es gibt einen zweiten Grund, warum KI-Einführungen ins Stocken geraten, und er ist unangenehmer als der erste. Martzy beschreibt ihn im Kapitel „Die miese Masche: wie KI dein Vertrauen gewinnt“ mit einer Szene aus eigener Erfahrung. An einem einzigen Tag baute er mithilfe von KI fünf Anwendungen. Am dritten Tag merkte er, dass es Fassaden waren: gemalte Fenster, Türen ins Leere. Die Maschine hatte nie Nein gesagt. Sie hatte gesagt: „Großartige Idee“.

Das ist der Kern der Masche. KI gewinnt Vertrauen nicht durch Beweise, sondern durch Verhalten. Sie ist freundlich, zugewandt, schnell und widerspricht selten. Gerade die Klügsten fallen darauf herein, betont Martzy. Das klingt paradox, bis man an den Alltag einer Führungskraft denkt. Wer viel entscheidet, prüft vieles an der Form: Ist die Argumentation schlüssig, ist die Gliederung sauber, klingt das kompetent? Genau diese Form liefert ein Sprachmodell zuverlässig. Den Inhalt nicht immer.

Wie weit das gehen kann, zeigt ein Fall aus New York. Der Anwalt Steven Schwartz reichte 2023 bei Gericht sechs Präzedenzfälle ein, die ChatGPT erfunden hatte, sauber formatiert und mit Aktenzeichen. Der Fall ist nicht deshalb lehrreich, weil ein Anwalt einen Fehler gemacht hat. Er ist lehrreich, weil der Fehler so gut aussah.

Martzy greift den beliebten Vergleich mit dem Taschenrechner auf und zeigt, wo er hinkt. Ja, die Verantwortung bleibt beim Menschen, wie beim Rechnen. Aber ein Taschenrechner, der sich vertippt, liefert offensichtlich falsche Zahlen. KI-Fehler dagegen sehen plausibel aus. Halluzinationen sind für Martzy deshalb kein Kinderfehler, den man wegwartet, bis die nächste Modellgeneration kommt. Sie sind der Grund, warum der Mensch wach bleiben muss.

Für die KI-Einführung heißt das: Eine Schulung, die nur zeigt, wie man das Werkzeug bedient, ist eine halbe Schulung. Die andere Hälfte ist Skepsis.

„Ein KI-Coach lehrt nicht nur, wie man KI nutzt. Er lehrt, wie man KI misstraut.“

Wer Stunden zählt, misst bei der KI-Einführung das Falsche

Wenn Unternehmen den Erfolg ihrer KI-Einführung bewerten, greifen sie oft zur vertrautesten Messgröße der Arbeitswelt: der Zeit. Wie viele Stunden spart das Werkzeug? Die Frage klingt vernünftig und führt in die Irre.

Martzy widmet diesem Denkfehler ein eigenes Kapitel mit dem Titel „Zeiterfassung? Zeitverschwendung!“. Sein Argument: Die Stechuhr misst Anwesenheit. Anwesenheit war lange ein brauchbarer Ersatz für Leistung, weil Leistung an Stunden gebunden war. Wenn Maschinen einen wachsenden Teil dieser Stunden übernehmen, verliert der Ersatz seinen Sinn. Was zählt, ist nicht, wie lange jemand da war, sondern was er verstanden hat und selbstständig tun kann.

Daraus folgt ein zweites Problem, das in vielen Häusern übersehen wird: Zeitersparnis ohne Plan verpufft. Wenn eine Sachbearbeiterin dank KI zwei Stunden pro Woche schneller fertig ist, was geschieht mit diesen zwei Stunden? Füllen sie sich mit zusätzlichen Besprechungen, mit mehr vom Gleichen oder mit gar nichts? Und warum sollte sie die gewonnene Zeit überhaupt offenlegen, wenn sie fürchten muss, dass ihre Stelle als Nächstes auf der Liste steht?

Die zweite Folge des Podcasts stellt die Frage schon im Titel: Die KI spart Zeit. Wer bezahlt die Rechnung? Wer eine KI-Einführung verantwortet, sollte diese Frage beantworten, bevor die erste Lizenz bezahlt ist. Sonst misst das Unternehmen am Ende eine Zahl, die niemandem etwas sagt, und übersieht, was eigentlich passiert ist: ob Menschen gelernt haben, anders zu arbeiten.

Bessere Messgrößen sind unbequemer, aber aussagekräftiger. Welche Abläufe laufen nachweislich anders als vorher? Wie viele Mitarbeitende können einen KI-gestützten Arbeitsschritt selbstständig ausführen und das Ergebnis prüfen? Wer gibt sein Wissen an Kolleginnen und Kollegen weiter? Das lässt sich nicht stempeln, aber es lässt sich beobachten.

Der Rotkohl-Test: Akzeptanz beginnt mit einer echten Frage

Die vielleicht schönste Szene des Buchs spielt nicht in einem Unternehmen, sondern in einer Küche. Martzys Mutter führte mit sechsundsiebzig Jahren zum ersten Mal ein Gespräch mit einer KI. Sie begann mit einer Frage zu Rotkohl-Resten, und dann konnte sie nicht mehr aufhören. Das Kapitel dazu heißt „Superdroge, die auch die Oma süchtig macht“.

Lehrreich an dieser Szene ist nicht das Alter, sondern der Anfang. Niemand hatte der Mutter ein Strategiepapier vorgelegt, niemand hatte ihr eine Schulung über die Möglichkeiten generativer KI gehalten. Sie hatte ein kleines, reales Problem: Rotkohl im Kühlschrank und keine Idee, was daraus werden soll. Die Maschine half. Aus der Hilfe wurde Neugier, aus der Neugier Gewohnheit.

Unternehmen machen es häufig umgekehrt. Sie beginnen mit der großen Vision und mit Anwendungsfällen aus der Strategierunde. Die Mitarbeitenden erkennen darin selten ihren eigenen Arbeitstag wieder. Das Ergebnis ist höfliches Desinteresse.

Der Rotkohl-Test ist deshalb eine einfache Frage an jede KI-Einführung: Was ist der Rotkohl in dieser Abteilung? Der Wochenbericht, den jeder hasst. Die Kundenanfrage, die zum zwanzigsten Mal in leicht veränderter Form kommt. Das Protokoll, das niemand schreiben will. Wer Mitarbeitende mit einem solchen Ärgernis anfangen lässt, erzeugt das, was keine Rundmail erzeugen kann: einen eigenen Grund, das Werkzeug wieder zu öffnen. Martzy hat dafür eine Aufforderung formuliert, die über die Küche hinaus gilt: „Hör auf zu fliehen. Fang an zu fragen.“

Was bei der KI-Einführung stattdessen funktioniert

Wenn das Problem menschlich ist, muss auch die Lösung menschlich sein. Martzys Antwort hat einen Namen: der KI-Coach. Im Kapitel „KI-Coach: der neue Superstar am Arbeitsmarkt“ beschreibt er diese Rolle als seltene Verbindung von drei Fähigkeiten. Ein KI-Coach versteht Technologie, ohne naiv zu sein. Er versteht Menschen, ohne ungeduldig zu werden. Und er versteht Unternehmen, ohne weltfremd zu sein. Wer eines davon kann, ist Spezialist. Wer alle drei kann, ist selten. Was die Rolle im Einzelnen umfasst, erklärt unser Beitrag Was ist ein KI-Coach?.

Seine Kernaufgabe in einer KI-Einführung lässt sich in einem Satz fassen: herausfinden, wo KI nötig ist, wo sie empfehlenswert ist und wo sie besser eingesetzt werden kann als bisher. Das klingt bescheiden. Es ist das Gegenteil von dreißig Lizenzen für alle und dann mal sehen.

Der Ratgeber „Berufsbild KI-Coach“, der als Extra zum Buch erscheint, beschreibt die Arbeit in fünf Schritten:

1. Klären: Wo genau liegt das Problem, und welcher Ablauf eignet sich als Anfang? Ergebnis ist ein priorisierter Anwendungsfall.
2. Übersetzen: Das Werkzeug wird in die Sprache und die Abläufe der Abteilung übertragen. Ergebnis ist ein getesteter Arbeitsablauf.
3. Erproben: Das Team arbeitet mit realen Aufgaben, nicht mit Demo-Beispielen. Daraus entsteht eine Bibliothek aus Prompts und Vorlagen.
4. Befähigen: Die Mitarbeitenden lernen, Ergebnisse zu prüfen, und es werden Leitplanken für Daten und Qualität festgelegt.
5. Verankern: Ein Transferplan sorgt dafür, dass das Gelernte bleibt, wenn der Coach geht.

1. 1 · KlärenZiel, Zielgruppe und Engpass präzisieren. Wo ist KI nötig, wo empfehlenswert, wo besser einsetzbar?Ergebnis: priorisierter Anwendungsfall
2. 2 · ÜbersetzenTechnik in verständliche Optionen und Grenzen übertragen.Ergebnis: getesteter Arbeitsablauf
3. 3 · ErprobenEinen risikoarmen Fall mit echten Aufgaben gemeinsam testen.Ergebnis: Prompt- und Vorlagenbibliothek
4. 4 · BefähigenÜben, Feedback geben, Ergebnisse prüfen lernen.Ergebnis: Leitplanken für Daten und Qualität
5. 5 · VerankernRegeln, Rollen und Qualitätskontrollen im Alltag festlegen.Ergebnis: Transferplan, Team arbeitet selbst weiter

Nicht die Zahl der Tools entscheidet, sondern ob Menschen danach bessere Entscheidungen treffen und ohne Coach weiterarbeiten können.Quelle: Ratgeber „Berufsbild KI-Coach“ zum Buch „Der KI-Coach“ von Niko Martzy, Whitesides Publishers 2026

Wie das aussieht, zeigt eine Fallvignette aus dem Ratgeber. Eine Friseurin mit zehn Mitarbeitenden kämpft mit Terminausfällen, wiederkehrenden Kundenfragen und Verwaltungsarbeit. Im Coaching wird nicht alles auf einmal angegangen, sondern ein klar begrenzter Ablauf ausgewählt. Die Daten werden geprüft, Freigaben definiert, und es wird festgehalten, was die KI nie allein entscheiden darf. Am Ende stehen wiederverwendbare Vorlagen, die letzte Entscheidung bleibt beim Menschen, und das Team entwickelt die Lösung selbst weiter.

Der letzte Punkt entscheidet. Ziel eines KI-Coachings ist nicht Abhängigkeit vom Coach, sondern eigene Handlungsfähigkeit. Ein KI-Coach ist kein Tool-Verkäufer und keine Dauerkrücke. Er ist auch kein Ersatz für Rechts-, Datenschutz- oder Fachberatung. Er ist der Mensch, der zwischen dem Werkzeug und dem Arbeitsalltag übersetzt, bis die Übersetzung nicht mehr nötig ist.

„Das ist kein Zukunftsszenario. Das ist eine Dienstagnachmittag-Sitzung mit dem richtigen Menschen.“

Fünf Fragen für die nächste Geschäftsführungsrunde

Aus der Logik des Buchs lassen sich einige Fragen ableiten, die jede KI-Einführung früher oder später beantworten muss. Besser früher.

1. Welcher eine, klar begrenzte Arbeitsablauf soll sich durch KI nachweislich verändern, und woran erkennen wir das?
2. Wer begleitet die Mitarbeitenden beim Üben, und hat diese Person dafür Zeit im Kalender und nicht nur auf dem Papier?
3. Wie lernen unsere Leute, KI-Ergebnissen zu misstrauen, und wer prüft, was am Ende das Haus verlässt?
4. Was geschieht mit der Zeit, die KI freisetzt, und wer entscheidet darüber?
5. Was darf die KI bei uns niemals allein entscheiden?

Wer auf eine dieser Fragen keine Antwort hat, hat keinen Grund zur Panik. Aber einen guten Grund, mit dem Lizenzkauf noch zu warten.

Der Rahmen: Pflicht zur Kompetenz, Risiko der Tatenlosigkeit

Seit dem 2. Februar 2025 ist die Frage nach der Befähigung der Belegschaft keine reine Stilfrage mehr. Artikel 4 der EU-KI-Verordnung (AI Act) verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen, Maßnahmen zu ergreifen, damit ihr Personal über ausreichende KI-Kompetenz verfügt. Ein bestimmtes Zertifikat schreibt die Regel nicht vor, wie die Europäische Kommission erläutert. Das ist Freiheit und Auftrag zugleich: Unternehmen müssen selbst entscheiden, wie sie Kompetenz aufbauen. Was das für Schulungen bedeutet, ordnet unser Beitrag zur KI-Weiterbildung und zur Pflicht nach Artikel 4 ein.

Die Zahlen zeigen, wie groß die Lücke ist. 81 Prozent der Unternehmen in Deutschland sehen KI als wichtigste Zukunftstechnologie (Bitkom, Künstliche Intelligenz 2025). Unter den Beschäftigten wurde aber erst rund ein Fünftel im Umgang mit KI geschult, und 70 Prozent berichten, dass ihr Arbeitgeber keine KI-Schulung anbietet (Bitkom, Beschäftigtenbefragung 2025). Martzy bringt das im Buch auf eine knappe Formel: 81 Prozent halten KI für die wichtigste Zukunftstechnologie, aber weniger als ein Drittel bildet seine Mitarbeiter systematisch darin weiter. Zwischen Überzeugung und Handlung liegt in Deutschland offenbar ein weiter Weg.

Man kann diese Lücke mit Datenschutz und knappen Budgets erklären. Martzy hält dagegen: „Die größte Gefahr ist nicht die Technologie. Es ist die Tatenlosigkeit.“ Die Kosten des Abwartens tauchen in keiner Bilanz auf. Sie zeigen sich als Vorsprung, den andere sich erarbeiten, und als dreißig Lizenzen, die drei Menschen nutzen.

Die Stradivari ist bezahlt. Was fehlt, ist jemand, der zeigt, wie man sie stimmt.

Häufige Fragen

Warum scheitern KI-Projekte in Unternehmen?

KI-Projekte scheitern meist an fehlender Begleitung, nicht an der Technik. Unternehmen kaufen Lizenzen, versäumen aber, das Werkzeug in reale Arbeitsabläufe zu übersetzen und den Mitarbeitenden Zeit zum Üben zu geben. Dazu kommen überzogene Erwartungen nach dem ersten Hype, fehlende Prüfroutinen für plausibel klingende Fehler und Messgrößen, die nur gesparte Stunden zählen. Niko Martzy beschreibt in „Der KI-Coach“, warum diese Lücke menschlich ist.

Wie führt man KI im Unternehmen ein?

Man führt KI am besten mit einem klar begrenzten Anwendungsfall ein, nicht mit einem flächendeckenden Lizenzkauf. Bewährt haben sich fünf Schritte: Klären, welcher Ablauf sich eignet; das Werkzeug in diesen Ablauf übersetzen; mit realen Aufgaben erproben; Mitarbeitende befähigen, Ergebnisse zu prüfen; das Gelernte mit Vorlagen und Leitplanken verankern. Erst danach lohnt es sich, auf weitere Abteilungen auszuweiten.

Was kostet es, KI nicht einzuführen?

Die Kosten des Abwartens stehen in keiner Bilanz, sie sind aber real. Wer abwartet, überlässt anderen den Lernvorsprung, und gekaufte Lizenzen bleiben totes Kapital. Zudem verpflichtet Artikel 4 des AI Act Betreiber von KI-Systemen zu Maßnahmen für die KI-Kompetenz ihres Personals. Niko Martzy hält deshalb nicht die Technologie für die größte Gefahr, sondern die Tatenlosigkeit.

Wie bekommt man Mitarbeitende dazu, KI zu nutzen?

Mitarbeitende nutzen KI dann, wenn sie damit ein eigenes, alltägliches Problem lösen. Statt Strategiepapieren hilft die Frage, welche Aufgabe in einer Abteilung am meisten nervt: der Wochenbericht, die wiederkehrende Kundenanfrage, das Protokoll. Wer dort anfängt und dabei begleitet wird, erlebt einen eigenen Nutzen. Wichtig ist außerdem, offen zu klären, was mit gewonnener Zeit geschieht, damit Effizienz nicht als Bedrohung wirkt.

Wer sollte die KI-Einführung verantworten?

Die Verantwortung für die KI-Einführung liegt bei der Geschäftsführung, die Umsetzung braucht aber eine Person, die Technik, Menschen und Abläufe zugleich versteht. Diese Rolle nennt Niko Martzy KI-Coach. Sie kann intern besetzt oder extern begleitet werden. Wie sich diese Rolle vom KI-Manager unterscheidet, erklärt unser Beitrag KI-Coach oder KI-Manager?.

Wie misst man den Erfolg einer KI-Einführung?

Den Erfolg einer KI-Einführung misst man an veränderten Abläufen und gewachsener Kompetenz, nicht an Anmeldungen oder gesparten Stunden. Aussagekräftig sind Fragen wie: Welche Prozesse laufen nachweislich anders? Wie viele Mitarbeitende können einen KI-gestützten Arbeitsschritt selbstständig ausführen und das Ergebnis prüfen? Gibt es Vorlagen, Leitplanken und Menschen, die ihr Wissen im Team weitergeben?

Weiterlesen

Eine KI-Einführung gelingt leichter, wenn ein Team eine gemeinsame Sprache für das hat, was gerade passiert. Das Buch „Der KI-Coach“ von Niko Martzy kann diese Sprache liefern: kein Tutorial und kein Prompt-Ratgeber, sondern eine Einordnung, die Potenzial und Risiken gleichermaßen ernst nimmt. Für Unternehmen gibt es eine Sammelbestellung für Teams und Organisationen mit Begleitmaterial und ab 20 Exemplaren einem Q&A mit dem Autor. Wer zuerst hineinlesen möchte, findet Vorwort und Kapitel 1 in der kostenlosen Leseprobe. Die signierte Sonderausgabe ist auf kicoach.app bestellbar, die Handelsausgabe erscheint am 22.10.2026.

Quellen

• Bitkom, Durchbruch Künstliche Intelligenz (Unternehmensbefragung), 15.09.2025, https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Durchbruch-Kuenstliche-Intelligenz
• Bitkom, Ein Fünftel im Job zu KI geschult (Beschäftigtenbefragung), 2025, https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Ein-Fuenftel-im-Job-zu-KI-geschult
• Europäische Kommission, KI-Kompetenz nach Artikel 4 der KI-Verordnung (AI Act), https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/node/13616
• Niko Martzy, „Der KI-Coach. Wie Künstliche Intelligenz verändert, was es heißt, ein Mensch zu sein.“, Whitesides Publishers, Berlin 2026

Über das Buch und den Autor

Niko Martzy ist Bildungsunternehmer in Berlin. Unter dem Dach seiner Akademie begleiten Coaches und Dozenten Menschen durch den größten Umbruch der Arbeitswelt.

Mehr über den Autor