Compensation, Benefits und Equal Pay
Compensation-Benchmark-Studie (Kienbaum/WTW/Mercer/Korn Ferry) Auswertung KI-gestützt
Auswertung von Marktdaten-Benchmark-Studien (Kienbaum, WTW, Mercer, Korn Ferry, Hays) mit Job-Matching gegen interne Job-Architecture (IPE/Hay), Bereinigungs-Variablen (Region NUTS-2, Branche NACE, Unternehmensgröße), Perzentil-Auslesung (P25/P50/P75/P90) je Vergütungskomponente (Grund, Total Cash, Total Direct, Total Remuneration). anymize pseudonymisiert interne MA-Daten; Marktdaten Klasse C (kommerzielle 3rd-Party, Lizenzpflicht).
Schwierigkeit: Spezialist · Datenklasse: Beschäftigtendaten · Letztes Review:
Zur Orientierung gedacht. Die personalrechtliche Würdigung im Einzelfall bleibt selbstverständlich bei Ihnen — KI-Outputs sind vor jeder Verwendung zu prüfen. Mehr dazu am Ende.
Anwendungsbereich
Worum geht es hier?
Compensation-Benchmark ist Voraussetzung für Gehaltsband-Definition (UC-M-HR-014), für Pflicht-Gehaltsangabe in Stellenanzeigen (UC-V-HR-COM-019) und für Pay-Equity-Bewertungen (UC-V-HR-COM-020). EU Pay Transparency Directive 2023/970 (DE-Stichtag 07.06.2026): Stellenanzeigen-Pflicht verlangt belastbare Marktdaten-Basis. Beweislastumkehr in AGG-Verfahren macht Benchmark-Methodik zur Verteidigungs-Voraussetzung.
Für wen passt das?
Zielgruppe und Kontext
- Rolle
- Compensation & Benefits Manager (Primärnutzer), Reward-Analyst (Statistik), HR-Business-Partner (operative Anwendung), Recruiting-Leitung (Einstellungs-Ranges Engpass-Profile), Group Compensation Committee (Konzern-Top-Management; Vorstands-Ressort).
- Seniorität
- Fortgeschritten bis Senior — Job-Matching-Methodik (Hay-IPE, Mercer IPE, Korn Ferry Hay), Marktdaten-Bereinigungs-Logik (Region, Branche, Unternehmensgröße), Perzentil-Statistik.
- Unternehmensgröße
- Mittelstand >=250 MA (mit Marktdaten-Abo); Konzern (vollständige Job-Architecture); börsennotierte Unternehmen (Vorstands-Vergütungs-Benchmark transparent — § 87 Abs. 1 S. 2 AktG, ARUG II).
- Spezifische Kontexte
- Jährliche Vergütungsrunde (Q4 für Q1-Roll-out), Engpass-Profile (IT, MINT, Pflege), neue Funktionen ohne historische Daten, M&A mit Gehalts-Harmonisierung, Pre-IPO Investor-Due-Diligence, Vorstands-/Aufsichtsrats-Vergütungs-Benchmark.
Die Situation in der Personalabteilung
So bringen Sie Tempo und Sorgfalt zusammen
Compensation-Benchmark eigener Markt mit etablierten Anbietern: Kienbaum Compensation Data (DE-DACH-Marktführer; IPE-Methode), WTW Pay Survey (global, starke DE-Industrie; Top-Executive-Compensation), Mercer WIN/Total Remuneration Survey (global; Mercer IPE), Korn Ferry Pay (Hay Job Evaluation; weltweit; Konzern-Präsenz), Hewitt Associates (Aon), spezialisierte Boutiquen (PageGroup, Hays, Gehalt.de, Stepstone Gehalts-Report), Figures.hr (DE-/EU-Pay-Transparency-spezialisiert). Operativ: Studie-Output (PDF, Excel, Online-Portal) interpretieren, Job-Matching gegen interne Job-Architecture (IPE/Hay-Punkte), Region-Bereinigung (Stadt-Land, Großraum vs. Mittelstadt), Branchen-Bereinigung (Industrie vs. Banking vs. Tech), Unternehmensgröße-Bereinigung, Perzentil-Auslesung (P10, P25, P50/Median, P75, P90) je Vergütungs-Komponente. KI-Hebel erheblich: Job-Matching-Vorschlag aus Stellenbeschreibung gegen Marktdaten-Job-Codes; Bereinigungs-Logik anwenden; Perzentile strukturieren; Vergleich interne MA-Daten. Aber: interne MA-Vergütungs-Daten Klasse A (DSGVO Art. 22; § 26 BDSG; DSGVO Art. 9 indirekt). Marktdaten oft proprietäres geistiges Eigentum (Kienbaum/WTW/Mercer-Klauseln). Halluzinations-Risiko: LLM erfindet plausible Perzentile ohne Studien-Beleg.
Was Sie davon haben
Zeit, Wert, Vertraulichkeit
Zeit pro Funktion/Position
2–6 h
Bei Konzern 50 Funktionsfamilien × 5 Karrierestufen = 250 Bänder → 500–1.500 h jährlicher Refresh.
Recruiting-Erfolg
richtige Range
Richtige Range im Stellenangebot reduziert Time-to-Fill; falsches Job-Matching kann Range völlig falsch positionieren (z.B. „Sales Manager” B2C-Code statt B2B-Enterprise).
Marktdaten-Studien-Kosten
10–50 kEUR/Jahr
Je Suite; oft 2–3 Anbieter im Konzern. KI ersetzt NICHT die Marktdaten-Abos.
Erkennungsrate
>95 %
MA-Klarname, Personalnummer, identifizierende Stellentitel — dreifach geprüft.
So gehen Sie vor
Der Workflow Schritt für Schritt
Auswertungs-Anlass identifizieren: jährlicher Refresh / Engpass-Profil / neue Funktion / M&A.
Mensch
Geschäftsfall
Studie auswählen + Daten-Stand prüfen (Erhebungs-Datum, Sample-Größe, Geltungsbereich).
Mensch
Belastbarkeit
Daten-Klassifikation: Marktdaten = Klasse C (kommerziell, Lizenzpflicht); interne MA-Vergütungs-Daten = Klasse A.
Mensch
§ 26 BDSG · Studien-Lizenz
Pseudonymisierung der internen Vergütungs-Datensätze mit anymize: MA-Namen, Personalnummern, ggf. Stellentitel → [[Platzhalter]]. Funktionsfamilie/Karrierestufe/Vergütungs-Beträge in Klartext.
anymize
DSGVO Art. 28
KI-Job-Matching: Stellenbeschreibung gegen Marktdaten-Job-Codes; Begründung Matching-Entscheidung.
Frontier-KI + Mensch
Methodik
Bereinigungs-Variablen setzen: Region (NUTS-2), Branche (NACE), Unternehmensgröße (MA-Schwelle).
Mensch
Methodik
Perzentile aus Studie auslesen: P25/P50/P75/P90 je Vergütungskomponente (Grund, Total Cash, Total Direct, Total Remuneration).
Frontier-KI + Mensch
Statistik
Vergleich interne MA-Daten gegen Markt-Perzentile: Wo liegt das Unternehmen? Pay-Mix-Vergleich (variabel/fix).
Frontier-KI
Strukturierung
Verifikation: keine halluzinierten Perzentile; Studien-Quellen-Verweis (Studie, Edition, Stichtag).
Mensch
Belastbarkeit
Rück-Substitution; Compensation-Committee-/Vorstands-Vorlage. Roll-out in Compensation-Suite (SAP, Workday, beqom) als neue Band-Werte.
Mensch + System
Vertraulichkeit · Operationalisierung
Womit Sie arbeiten
So setzen Sie anymize konkret ein
Was anymize tut
- Erkennt MA-Klarnamen, Personalnummern, identifizierende Stellentitel mit über 95 % Genauigkeit.
- Funktionsfamilie/Karrierestufe/Vergütungs-Beträge bleiben in Klartext für Markt-Vergleich.
- Bei Vorstands-Vergütungs-Benchmarks besonderer Vertrauensschutz.
- Verarbeitung in deutschen Rechenzentren (Hetzner); AVV nach Art. 28 DSGVO.
Was Sie als Reward-Analyst tun
- Studie-Datenstand verifizieren (Erhebungs-Datum, Sample-Größe, Geltungsbereich).
- Job-Matching dokumentieren + begründen; bei Unsicherheit Alternativ-Codes mit Risiko-Hinweis.
- Bereinigungs-Variablen explizit setzen (Region NUTS-2, Branche NACE, Unternehmensgröße).
- Perzentile aus Studie zitieren (keine Halluzination); Pay-Mix konsistent (variabel + fix = Total Cash etc.).
Daten-Input
Klasse A: interne MA-Vergütungs-Datensätze. Klasse B: aggregierte interne Bands. Klasse C: Marktdaten-Studien (Studien-Lizenz, keine MA-Bezüge — Kienbaum, WTW, Mercer, Korn Ferry, Hays, PageGroup, Stepstone Gehalts-Report, Gehalt.de).
Output-Kontrolle
KI liefert: (1) Job-Matching-Tabelle (interne Funktion, Marktdaten-Code, Konfidenz), (2) Markt-Perzentile-Tabelle (Studie/Edition, P25/P50/P75/P90 je Komponente: Grund / Total Cash / Total Direct / Total Remuneration), (3) Vergleich intern vs. Markt (Histogramm-Vergleich), (4) Pay-Mix-Analyse (variabel/fix-Verhältnis; LTI-Anteil Senior-Stufen), (5) Gehaltsband-Vorschlag (Min/Mid/Max mit P25/P50/P75-Anker), (6) EU 2023/970-Stellenanzeigen-Range.
Freigabeprozess
Sie behalten die Hoheit: Job-Matching-Begründung, Bereinigungs-Variablen-Setzung, Perzentil-Verifikation gegen Studie, Pay-Mix-Konsistenz-Check, Compensation Committee bei strategischen Bands, Vorstand bei Top-Management.
Die KI-Anweisung
Prompt zum Kopieren
So nutzen Sie diesen Prompt:
1. Studie aus Anbieter (Kienbaum/WTW/Mercer/Korn Ferry) — Lizenz-konform exportieren.
2. anymize pseudonymisiert interne MA-Vergütungs-Datensätze; Funktionsfamilie + Stufe + Beträge bleiben.
3. Bereinigungs-Variablen explizit setzen (Region NUTS-2, Branche NACE, Größe).
4. Prompt anwenden; KI liefert Job-Matching + Markt-Perzentile + Vergleich + Band-Vorschlag.
5. Reward-Analyst verifiziert Quellen-Angaben; Compensation Committee bei strategischen Bands.
# Context (C)
Rechtsstand: <heutiges Datum>; insbesondere EU Pay Transparency Directive
2023/970 (DE-Umsetzung 07.06.2026), AGG, EntgTranspG. Du unterstützt die
Auswertung einer Compensation-Benchmark-Studie und den Job-Matching-Prozess.
Input enthält pseudonymisierte interne MA-Daten + Markt-Daten-Auszüge
(Studien-Quellen, Perzentile, Job-Codes).
# Role (R)
Reward-/Benchmark-Auswertungs-Assistenz mit Kenntnis DE-Markt-Daten-Anbieter
(Kienbaum, WTW, Mercer, Korn Ferry, Hays), Job-Matching-Methodiken (IPE,
Hay), Bereinigungs-Variablen (Region NUTS-2, Branche NACE, Unternehmensgröße),
Vergütungs-Komponenten (Grundgehalt, variable Bonus/STI, LTI/PSU/RSU, geld-
werte Vorteile, bAV-AG-Anteil), EU 2023/970-Stellenanzeigen-Anforderung.
# Action (A)
1. Job-Matching: ordne interne Stelle (Funktion, Hauptaufgaben, Karrierestufe)
einem Marktdaten-Job-Code zu; Begründung 2–3 Sätze. Bei Unsicherheit
Alternativ-Codes mit Risiko-Hinweis.
2. Bereinigungs-Variablen setzen: Region, Branche, Unternehmensgröße;
Begründung.
3. Perzentile aus Studie auslesen: P25, P50, P75, P90 je Vergütungs-
Komponente. Ausschließlich Werte aus Studie zitieren — keine Erfindungen.
4. Vergleich interner MA-Daten gegen Markt: Histogramm-Vergleich.
5. Pay-Mix-Analyse: variabel/fix-Verhältnis; LTI-Anteil Senior-Stufen.
6. Ableitung Gehaltsband (Min/Mid/Max) mit P25/P50/P75-Anker.
7. EU 2023/970-Stellenanzeigen-Range konkret.
8. Markiere alle Werte mit Quellenangabe `[Source: Studie, Edition, Stichtag]`.
Nicht belegbare Aussagen mit `[[NICHT BELEGT]]`.
9. Abschluss-Checkliste „Vor Compensation-Committee-Sign-off” 8 Items.
# Target Audience (T)
Compensation-Manager + Reward-Analyst, Compensation Committee, Vorstand bei
Top-Management. Tonalität: präzise, methodisch transparent.So sieht der Input aus
Pseudonymisierter Eingabetext
Compensation-Benchmark-Anfrage 2026-Q4-Refresh
Interne Funktion: Senior Marketing-Manager Konzern, Funktionsebene M3
Hauptaufgaben: Strategische Marketing-Kampagnen, Budget-Verantwortung 500 k–800 k EUR, Team 3–5 MA
Karrierestufe: M3 (Mercer IPE Stufe 52)
Standort: Frankfurt am Main (DE-Hessen-Großstadt)
Branche: Konsumgüter (NACE C10–C12 Lebensmittel/Getränke)
Unternehmensgröße: 5.000–10.000 MA Konzern
## Interne Cohort-Daten (pseudonymisiert, n=12)
| ID | Brutto p.a. | Bonus % | LTI-Wert | Total Cash | Total Remuneration |
| [[MA-101]] | 78.500 | 12 % | 0 | 87.920 | 87.920 |
| [[MA-102]] | 82.000 | 15 % | 0 | 94.300 | 94.300 |
| [[MA-103]] | 85.000 | 12 % | 8 k RSU | 95.200 | 103.200 |
| [[MA-104]] | 81.000 | 10 % | 0 | 89.100 | 89.100 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Median intern: 82.500 EUR Fix; Total Cash 92.800 EUR
## Markt-Daten (Mercer WIN 2025, Stand 03/2025)
Job-Code: M-MKT-MGR-SEN-50 (Senior Marketing-Manager, IPE 50–54)
Cohort: DACH-Region, Konsumgüter, 1.000–10.000 MA, n=187
| Komponente | P25 | P50 | P75 | P90 |
| Grund-Gehalt | 76.500 | 84.000 | 92.500 | 102.000 |
| Total Cash (mit Bonus) | 84.200 | 95.800 | 108.200 | 122.500 |
| Total Direct (+ LTI) | 86.500 | 99.000 | 115.000 | 138.000 |
| Total Remuneration | 95.000 | 110.000 | 128.000 | 155.000 |So liefert anymize zurück
Der KI-Entwurf
## Job-Matching
| Interne Funktion | Marktdaten-Code | Konfidenz | Begründung |
|---|---|---|---|
| Senior Marketing-Manager M3 (IPE 52) | Mercer M-MKT-MGR-SEN-50 (IPE 50–54) | hoch | Funktionsmatch + IPE-Stufen-Überlappung + DACH-Konsumgüter-Cohort |
## Bereinigungs-Variablen
- **Region**: DE-Hessen-Großstadt (FFM) — Mercer-Cohort DACH umfasst FFM
- **Branche**: NACE C10–C12 Konsumgüter — Mercer-Cohort match
- **Unternehmensgröße**: 5.000–10.000 MA — innerhalb Mercer-Cohort 1.000–10.000
## Markt-Perzentile (Mercer WIN 2025 Stand 03/2025, n=187)
| Komponente | P25 | P50 | P75 | P90 | Quelle |
|---|---:|---:|---:|---:|---|
| Grund-Gehalt | 76.500 | 84.000 | 92.500 | 102.000 | `[Source: Mercer WIN 2025, M-MKT-MGR-SEN-50, 2025-03]` |
| Total Cash | 84.200 | 95.800 | 108.200 | 122.500 | `[Source: Mercer WIN 2025]` |
| Total Direct (+ LTI) | 86.500 | 99.000 | 115.000 | 138.000 | `[Source: Mercer WIN 2025]` |
| Total Remuneration | 95.000 | 110.000 | 128.000 | 155.000 | `[Source: Mercer WIN 2025]` |
## Vergleich intern vs. Markt
| Metrik | Intern Median (n=12) | Markt P50 | Position |
|---|---:|---:|---|
| Grund-Gehalt | 82.500 | 84.000 | knapp unter P50 (P45–P48) |
| Total Cash | 92.800 | 95.800 | knapp unter P50 (P45–P48) |
**Befund**: Unternehmen liegt **knapp unter Markt-Median P50** — kompetitiv, aber nicht führend. Bei Engpass-Profilen ggf. Anhebung auf P50–P60 erwägen.
## Pay-Mix-Analyse
- Pay-Mix intern: Fix 88 % / Variabel 12 % (Bonus-Anteil)
- Pay-Mix Markt P50: Fix 87 % / Variabel 13 %
- LTI-Anteil intern: 0 % (Senior-Cohort ohne RSU) vs. Markt-P50 mit LTI = 3 % der Total Remuneration
## Gehaltsband-Vorschlag (Senior Marketing-Manager M3)
| Komponente | Min | Mid | Max | Markt-Anker |
|---|---:|---:|---:|---|
| Grund-Gehalt | 76.000 | 84.000 | 95.000 | P25/P50/P75 Mercer |
| Bonus % | 10 % | 13 % | 18 % | Markt-Median |
| LTI-Initial (bei Senior+) | 0 | 5 k RSU | 10 k RSU | Optional |
## EU 2023/970-Stellenanzeigen-Range
"Senior Marketing-Manager (m/w/d): Grundgehalt 76.000 – 95.000 EUR p.a. + Bonus 10–18 % + ggf. LTI-Komponente. Pay-Mix Fix:Variabel ~87:13."
## Checkliste vor Compensation-Committee-Sign-off
- [ ] Studie-Datenstand 2025-03 (jünger als 12 Monate)
- [ ] Job-Matching M-MKT-MGR-SEN-50 dokumentiert + begründet
- [ ] Bereinigungs-Variablen (Region/Branche/Größe) explizit
- [ ] Alle Perzentile mit `[Source: Mercer WIN 2025]`
- [ ] Pay-Mix konsistent (intern vs. Markt)
- [ ] Gehaltsband-Vorschlag mit P25/P50/P75-Anker
- [ ] EU 2023/970-Stellenanzeigen-Range konkret
- [ ] Compensation Committee bei strategischer Band-ÄnderungWas das HR-Recht verlangt
Pflichten — und wie anymize sie abdeckt
Falsches Job-Matching
z.B. „Sales Manager” gegen B2C-Vertriebs-Code statt B2B-Enterprise → Range völlig falsch. Job-Matching dokumentieren + bei Unsicherheit Alternativ-Codes mit Risiko-Hinweis.
Veraltete Bereinigungs-Variablen
Region NUTS-2 + Branche NACE + Unternehmensgröße müssen aktuell zur Studie passen.
Verwechslung Total Cash vs. Total Direct vs. Total Remuneration
Total Cash = Grund + Bonus; Total Direct = + LTI; Total Remuneration = + alle geldwerten Vorteile + bAV. LLM-Halluzinationen häufig.
Halluzinierte Perzentile
LLM erfindet plausibel klingende Werte ohne Studien-Beleg. `[Source: …]`-Marker zwingt zur Quellen-Bindung.
Studien-Lizenz-Verletzung
Kienbaum/WTW/Mercer-Marktdaten oft proprietäres geistiges Eigentum; Klauseln verbieten Weitergabe an Dritte (auch nicht via Public-LLM).
EU 2023/970 Beweislastumkehr
AGG-Verfahren ab 07.06.2026: Benchmark-Methodik wird zur Verteidigungs-Voraussetzung. Halluzinierte Perzentile schwächen Position.
Datenschutz und Vertraulichkeit
So funktioniert das mit anymize
Rechtsgrundlage: Art. 6 Abs. 1 lit. b/f DSGVO (Vertragserfüllung + berechtigtes Interesse Benchmark) + § 26 BDSG. Interne MA-Vergütungs-Daten Klasse A; Marktdaten Klasse C (kommerzielle 3rd-Party). Anymize-Einordnung: Kernhebel (Klasse B) — interne Bestandsgehälter pseudonymisieren vor LLM-Transfer; bei Vorstands-Vergütungs-Benchmarks besonderer Vertrauensschutz. Marktdaten-Anbieter-Klauseln (Kienbaum/WTW/Mercer) Lizenz-konform behandeln.
Was anymize konkret leistet
- Erkennt MA-Klarnamen, Personalnummern, identifizierende Stellentitel mit über 95 % Genauigkeit.
- Funktionsfamilie/Karrierestufe/Vergütungs-Beträge bleiben in Klartext für Markt-Vergleich.
- Bei Vorstands-Vergütungs-Benchmarks besonderer Vertrauensschutz.
- Verarbeitung in deutschen Rechenzentren (Hetzner); AVV nach Art. 28 DSGVO.
- Alternative: SAP SuccessFactors Compensation + Joule / Workday Compensation + Illuminate / beqom / Figures.hr (EU-RL-Modul).
Sicherheitscheck vor der Veröffentlichung
Was anymize liefert — was Sie souverän entscheiden
Vor dem KI-Aufruf
- Studie-Datenstand jünger als 12 Monate?
- Studien-Lizenz-konform behandelt (Marktdaten als Klasse C, keine Weitergabe)?
- Pseudonymisierung interner MA-Daten vor LLM-Transfer?
- Bereinigungs-Variablen explizit (Region NUTS-2, Branche NACE, Unternehmensgröße)?
Nach KI-Draft
- Job-Matching dokumentiert + begründet (mit Konfidenz-Bewertung)?
- Alle Perzentile mit `[Source: Studie, Edition, Stichtag]`-Marker?
- Pay-Mix konsistent (variabel + fix = Total Cash; + LTI = Total Direct)?
- Vergleich intern vs. Markt-Median-Position klar markiert?
Vor Compensation-Committee-Sign-off
- Gehaltsband-Vorschlag mit P25/P50/P75-Anker?
- EU 2023/970-Stellenanzeigen-Range konkret formuliert?
- Bei Top-Management Vorstand-/Aufsichtsrats-Vergütungsausschuss?
- Roll-out-Planung in Compensation-Suite (SAP, Workday, beqom)?
Typische Fehlermuster — und wie anymize gegensteuert
- →Falsches Job-Matching (z.B. „Sales Manager” gegen B2C-Code statt B2B-Enterprise → Range falsch).
- →Veraltete Bereinigungs-Variablen (Region/Branche/Unternehmensgröße).
- →Verwechslung Total Cash vs. Total Direct Compensation vs. Total Remuneration.
- →Halluzinierte Perzentile → `[Source: …]`-Marker zwingt zur Quellen-Bindung.
- →Studien-Lizenz-Verletzung durch Public-LLM-Upload der Marktdaten.
- →DSGVO-Verstoß bei LLM-Upload interner Vergütungs-Daten ohne Pseudonymisierung.
Rechtsgrundlagen
Normen, Urteile, Belege
Primärnormen — Pay-Transparency und Aktiengesellschaft
- Stellenanzeigen-Pflicht + Berichts-Pflicht
- Bestandsregime
- Beweislastumkehr
- Aufsichtsrats-Vergütungs-Zuständigkeit + Vergütungsbericht
- Anteilseigner-Stimmrecht Vergütung
- Pseudonymisierung
Markt-Daten-Anbieter (Klasse C)
- DE-DACH-Marktführer, IPE-Methode
- Global mit DE-Industrie-Präsenz; Top-Executive
- Global mit Mercer IPE
- Hay Job Evaluation; weltweit; Konzern
- Boutique/Self-Reported
- DE-/EU-Pay-Transparency-spezialisiert
Compensation-Suite und Studien
- HR-Suite mit AI
- HR-Suite mit AI
- Enterprise Compensation Suite
- 37 % / 12 % KI-Adoption
Stand: · Nächste Überprüfung:
Hinweis zur Nutzung
Zur Orientierung — nicht als Ersatz für die HR-Letztverantwortung
Diese Anleitung beschreibt einen Arbeitsablauf, den Sie mit anymize umsetzen können. Sie ist zur Orientierung gedacht und ersetzt weder die personalrechtliche Würdigung im Einzelfall noch eine arbeits- oder mitbestimmungsrechtliche Prüfung. Welche Rechtsprechung einschlägig ist, wie der Sachverhalt arbeitsrechtlich zu bewerten ist, welche Entscheidungen in Ihrem konkreten Fall richtig sind — das bleibt selbstverständlich bei Ihnen und Ihrer HR-Letztverantwortung.
KI-Outputs müssen vor jeder Verwendung HR-fachlich geprüft werden. Insbesondere personenbezogene Entscheidungen (Einstellung, Beförderung, Kündigung) dürfen nicht allein auf KI-Empfehlungen gestützt werden (DSGVO Art. 22, EU AI Act Art. 26). anymize gewährleistet die Vertraulichkeit der Beschäftigtendaten gegenüber dem KI-Anbieter; die fachliche Richtigkeit und die rechtliche Verantwortung liegen in Ihrer Hand.
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Wir sind überzeugt von anymize. Und wir wissen: Bei einem KI-Werkzeug, das Mandanten-, Patienten- oder Mitarbeiter-Daten berührt, reicht ein Demo-Video nicht. Deshalb 14 Tage voller Zugang – alle Modelle, alle Features, keine Kreditkarte. Genug Zeit, um sicher zu sein, bevor du uns vertraust.
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