Compensation, Benefits und Equal Pay

Gehaltsverhandlung interner Aufstieg: Equity-Check, AGG und EntgTranspG

Bei interner Beförderung sind alle Cohort-Daten verfügbar (anders als externe Hire) → AGG-Beweislastumkehr besonders gut belegbar oder besonders gefährlich. anymize anonymisiert MA-Daten + Peer-Cohort-Vergütungen; KI strukturiert Stufen-Sprung-Empfehlung (typ. 8–18 %) + AGG-Cohort-Konsistenz-Check (Geschlecht-aware) + Equity-Komponenten-Update bei Senior+ + § 99 BetrVG-Pfad. Frauen-Beförderung mit Vorschlag unter Cohort-Frauen-Median = Bias-Risiko (Pay-Gap-Akkumulation).

Schwierigkeit: Fortgeschritten · 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.

01

Anwendungsbereich

Worum geht es hier?

KI in Compensation, Benefits und Equal Pay

Vertical-Schärfung für den internen Beförderungs-Anlass, strukturell anders als externe Hire-Verhandlung (UC-V-HR-COM-008) wegen (a) Vor-Stufen-Gehalt als faktischer Anker (intern legitim, anders als externe Gehaltshistorie); (b) AGG-Beweislastumkehr durch Cohort-Vergleich besonders sichtbar (alle Daten intern verfügbar); (c) EntgTranspG-Risiko nach Beförderung (6-Monats-Trigger); (d) Equity-Komponenten-Update bei Senior+.

02

Für wen passt das?

Zielgruppe und Kontext

Rolle
HR-Business-Partner (Primärnutzer als Mediator), Compensation-Manager (Range + Equity-Owner), befördernder Manager (Verhandlungs-Partner), HR-Compliance. Sekundär: CHRO (Senior+-Sign-off), BR/SBV (Mitbestimmung § 99 BetrVG), Tarif-Partei bei Tarif-AT-Übergang.
Seniorität
Fortgeschritten, Career-Ladder, Range-Overlap zwischen Stufen, AGG-Cohort-Vergleichs-Methodik, EntgTranspG-Vergleichsgruppen-Pre-Check, Equity-Plan-Updates (RSU/PSU bei Senior+).
Unternehmensgröße
Konzern (komplexe Career-Ladder), Mittelstand mit etablierten Stufen, KMU mit Career-Ladder, tarifgebundenes Unternehmen mit AT-Übergang.
Spezifische Kontexte
Jährliche Beförderungs-/Vergütungs-Cycles (Q1); ad-hoc bei Stufen-Sprung (Lead → Manager, Senior → Staff); besonders heikel bei Cross-Geschlechts-Beförderung in historisch männlich dominierte Cohorts.
03

Die Situation in der Personalabteilung

So bringen Sie Tempo und Sorgfalt zusammen

Interne Beförderungs-Gehaltsverhandlungen sind operativ und rechtlich heikel. Kern-Mechanik: Range der neuen Stufe definiert (UC-V-HR-COM-002/003/004) mit Overlap 20–30 % zur Vor-Stufe; Vor-Stufen-Gehalt als realistischer Anker (intern verfügbar); „Beförderungs-Sprung” typ. 8–18 % bei Stufen-Sprung. AGG- und EntgTranspG-Risiko: alle Cohort-Daten verfügbar → AGG-Beweislastumkehr besonders gut belegbar oder besonders gefährlich. Cross-Reference Peer-Cohort der Ziel-Stufe (NICHT Vor-Stufe). EntgTranspG-Auskunftsrecht ab 200 MA: 6 Monate nach Beförderung kann § 10-Anfrage kommen. Typische Fehlermuster: Beförderter mit niedrigem Vor-Stufen-Gehalt + 12 % Sprung landet UNTER Range-Min der neuen Stufe (Range-Konsistenz gebrochen); Frauen-Beförderter mit niedrigerem Vor-Stufen-Gehalt erhält strukturell niedrigeren Stufen-Position-Wert → Pay-Gap-Akkumulation; Equity-Komponente vergessen bei Senior+; Tarif-AT-Übergang ohne BR § 99. EU-RL 2023/970 ab 07.06.2026: Beweislastumkehr verstärkt, auch für interne Beförderungs-Entscheidungen (Art. 4 Abs. 1, gleiche Bedingungen für gleichwertige Arbeit). Daten Klasse A: interne MA-Daten + Peer-Cohort-Vergütung. § 26 BDSG, DSGVO Art. 5/9, Art. 22.

04

Was Sie davon haben

Zeit, Wert, Vertraulichkeit

Zeit pro Aufstiegs-Verhandlung

20–60 Min

Bei Konzern mit 100–300 Beförderungen/Jahr: 30–300 h. Hauptnutzen Equal-Pay-Konsistenz + AGG-Prävention.

AGG-Klage-Risiko

1–6 Jahresgehälter

Nach interner Beförderung mit Pay-Gap-Akkumulation; bei systematischer Beförderungs-Bias Sammelklage-Risiko.

EntgTranspG-Trigger

6 Monate

Auskunfts-Anfrage 6 Monate post-Beförderung wahrscheinlich; bei strukturellem Pay-Gap >5 % Cross-Reference UC-V-HR-COM-001.

Erkennungsrate

>95 %

MA-Klarnamen, Peer-Cohort-Mitglieder, individuelle Gehälter, dreifach geprüft.

05

So gehen Sie vor

Der Workflow Schritt für Schritt

1

Beförderungs-Anlass: Manager-Vorschlag + Performance-Begründung (UC-V-HR-PEF-009).

Manager + HR-BP

Workflow-Voraussetzung

2

Ziel-Stufen-Range aus interner Career-Ladder bestätigen; Range-Overlap zur Vor-Stufe prüfen.

CM + HR-BP

Range-Integrität

3

Daten-Klassifikation: MA-Stammdaten + Peer-Cohort der Ziel-Stufe → Klasse A.

Mensch

§ 26 BDSG · DSGVO Art. 5/9

4

Pseudonymisierung mit anymize: Klarname/Personal-Nr. entfernen; Cohort als Aggregate (Median + Quartile + Geschlechter-Verteilung); Vor-Stufen-Gehalt als Pseudonym-Vergleichswert erhalten.

anymize

DSGVO Art. 28 · k-Anonymität in Cohort

5

k-Anonymitäts-Pre-Check Ziel-Stufen-Cohort: n>=6 pro Geschlecht für AGG-Vergleichs-Validität; bei n<6 explizite Suppression-Doku.

Mensch

EntgTranspG § 12 Abs. 3

6

KI-Aufstiegs-Vorschlag: (a) Stufen-Sprung-Empfehlung % auf Vor-Stufen-Gehalt; (b) Range-Position-Vorschlag in Ziel-Stufe; (c) AGG-Konsistenz-Check vs. Peer-Cohort-Median Geschlecht-aware; (d) Equity-Komponenten-Update bei Senior+.

Frontier-KI

Strukturierung · AGG-Prävention · Cohort-Konsistenz

7

AGG-Cohort-Vergleichs-Statistik: Tool (Python / beqom / Workday Pay Equity) berechnet (i) Vor-Stufen-Position, (ii) Ziel-Stufen-Position-Vorschlag, (iii) Median-Beförderungs-Sprung Peer-Cohort 24 Monate Geschlecht-aware.

Mensch + Tool

AGG-Doku-Trail · Beweislastumkehr-Vorbereitung

8

HR-BP + Manager-Verhandlung mit MA: Range-Sprung-Vorschlag, Begründung mit Stufen-Mid + Performance-Position, Equity-Update bei Senior+.

Mensch

Verhandlungs-Authority

9

§ 99 BetrVG-Pfad bei Eingruppierungs-Wechsel; § 87 Abs. 1 Nr. 10 bei AT-Bändern.

Mensch + BR

BetrVG-Zustimmungs-Pflicht

10

Offer; Sign-off HR-BP + Manager + CM; bei Senior+ CHRO. Audit-Trail revisionssicher; Post-Beförderungs-EntgTranspG-6-Monats-Mark.

Mensch + System

§ 257 HGB · EntgTranspG §§ 10–16 · AGG-Beweislastumkehr

06

Womit Sie arbeiten

So setzen Sie anymize konkret ein

Was anymize tut

  • Erkennt MA-Klarnamen, Personal-Nr., Peer-Cohort-Mitglieder mit über 95 % Genauigkeit.
  • Aggregiert Peer-Cohort auf Median + Quartile + Geschlechter-Verteilung; k>=6 pro Geschlecht.
  • Erhalten bleibt Pseudonym-ID für Cross-Reference und Vor-Stufen-Gehalt als Anker.
  • Verarbeitung in deutschen Rechenzentren (Hetzner); AVV nach Art. 28 DSGVO.

Was Sie als HR-BP + CM tun

  • Ziel-Stufen-Range + Career-Ladder-Overlap dokumentieren (UC-V-HR-COM-002/003/004).
  • Stufen-Sprung-Standards branchenkalibrieren: Junior→Mid +8–12 %, Mid→Senior +10–15 %, Senior→Staff +12–18 %, Staff→Principal +15–20 %.
  • AGG-Cohort-Vergleichs-Statistik mit Welch-t-Test; bei Frauen-Beförderung Vorschlag >= Frauen-Cohort-Median.
  • Bei Senior+-Beförderung Equity-Komponenten-Update mit § 19a-Hinweis (UC-V-HR-COM-006).

Daten-Input

Klasse A: MA-Stammdaten (Klarname, Personal-Nr., Vor-Stufen-Gehalt) + Peer-Cohort der Ziel-Stufe (alle Klarnamen + Gehalts-Verteilung). Cohort-Daten der Ziel-Stufe (n>=6 pro Geschlecht): Median, Quartile, Range-Position-Verteilung Geschlecht-aware. Stufen-Sprung-Median letzte 24 Monate Geschlecht-aware.

Output-Kontrolle

KI liefert: (1) Stufen-Sprung-Vorschlag (% auf Vor-Stufen-Gehalt) mit Performance-Beleg, (2) Range-Position-Vorschlag in Ziel-Stufe mit Skill-Match-Begründung, (3) AGG-Cohort-Konsistenz-Check (Frauen-Median-Vergleich), (4) Equity-Update-Empfehlung bei Senior+, (5) Verhandlungs-Skripte für 3 typische Reaktionen, (6) § 99 BetrVG-Pfad-Hinweis.

Freigabeprozess

Sie behalten die Hoheit: Pseudonymisierungs-Sichtung, AGG-Bias-Check vor finalem Offer, Manager-Verhandlung, § 99 BetrVG-BR-Information, HR-BP + Manager + CM-Sign-off; bei Senior+ CHRO; bei Cohort-Frauen-Median-Unterschreitung Bias-Eskalations-Pflicht.

07

Die KI-Anweisung

Prompt zum Kopieren

So nutzen Sie diesen Prompt:

1. Performance-Begründung (UC-V-HR-PEF-009) vorliegen.

2. anymize aggregiert Peer-Cohort auf Median + Quartile + Geschlechter-Verteilung.

3. AGG-Cohort-Vergleichs-Tool berechnet Stufen-Sprung-Median 24 Monate Geschlecht-aware.

4. Prompt anwenden; KI liefert Vorschlag + AGG-Konsistenz-Check + Verhandlungs-Skripte.

5. Bei Frauen-Beförderung mit Vorschlag < Frauen-Cohort-Median: Bias-Eskalations-Pflicht.

Reasoning-Modus: Thinking; Max bei Senior+-Beförderung mit Equity-Update.
# Context (C)
Rechtsstand: <heutiges Datum>. Du unterstützt HR-BP + Compensation-Manager
bei einer internen Beförderung. Du erhältst (a) pseudonymisierte MA-Daten
(Pseudonym-ID, Vor-Stufen-Position, Performance-Faktor 2 Jahre, Skill-Match
zur Ziel-Stufe), (b) aggregierte Peer-Cohort-Daten (n>=6 pro Geschlecht:
Median, Quartile, Range-Position-Verteilung Geschlecht-aware), (c) Stufen-
Sprung-Median 24 Monate Geschlecht-aware.

Strikt: Du erfindest keine Cohort-Werte. Jede Cohort-Aussage
`[[INTERN AGGREGIERT: n, Datenstand]]`. Jede AGG-Statistik
`[[STAT QUELLE: Tool]]`. Kein finaler Offer-Vorschlag, HR-BP/CM-Entscheidung.

# Role (R)
Compensation-Verhandlungs-Coach für interne Beförderungen mit Kenntnis
Career-Ladder-Logik (Stufen-Sprung 8–18 %), AGG-Beweislastumkehr verstärkt
durch EU 2023/970 ab 07.06.2026, EntgTranspG-Auskunftsrecht, BAG 8 AZR
488/19, BAG 8 AZR 74/25, BetrVG § 87/§ 94/§ 99.

# Action (A)
1. Stufen-Sprung-Vorschlag (% auf Vor-Stufen-Gehalt) mit Performance-Beleg.
2. Range-Position-Vorschlag in Ziel-Stufe (P25/P40/P50/P65) mit Skill-Match.
3. AGG-Cohort-Konsistenz-Check vs. Peer-Cohort-Median Geschlecht-aware.
4. Equity-Komponente-Update bei Senior+ (RSU/PSU).
5. Verhandlungs-Skripte für 3 Reaktionen (Sprung zu klein / Konkurrenz / Range-Top).
6. § 99 BetrVG-Pfad-Hinweis.
7. Verifikations-Checkliste 10 Items.

# Target Audience (T)
HR-BP + CM (Owner), befördernder Manager (Sparring), CHRO (Sign-off
Senior+), HR-Compliance (AGG-Audit), BR (§ 99 Mitbestimmung).
08

So sieht der Input aus

Pseudonymisierter Eingabetext

Frauen-Beförderung mit Cohort-Daten + Stufen-Sprung-Bias-Statistik letzte 24 Monate.
Beförderungs-Anlass 2026 Q2
MA-Pseudonym: MA-a3f9, Geschlecht weiblich, Eintritt 2021
Vor-Stufe: Senior IC Backend (S4), Fix 88 k, Bonus 12 % = Total 98,5 k
Vor-Stufen-Range S4: 80–105 k Fix → MA aktuell P55 Position
Performance-Faktor 2024+2025: 1,2 / 1,3 (gut bis sehr gut)
Skill-Match zur Ziel-Stufe Staff S5: 86 %
Beförderungs-Begründung: Tech-Lead-Verantwortung 2025, 4-MA-Team-Coaching

## Ziel-Stufe Staff IC Backend (S5)
- Range S5: 105–145 k Fix + Bonus 12–20 % + RSU initial 25–50 k
- Cohort S5 Backend aktuell n=12 (8m / 4w)

## Aggregierte Cohort-Daten S5 Backend (2026-04-30)
| Geschlecht | n | Median Fix | P25 | P75 |
| Männer | 8 | 122 k | 115 k | 132 k |
| Frauen | 4 | 118 k | 112 k | 125 k |
| Gesamt | 12 | 121 k | 113 k | 130 k |

## Beförderungs-Sprung-Median 24 Monate (S4 → S5)
| Geschlecht | n | Median Sprung % | Median Range-Position Ziel |
| Männer | 5 | 14 % | P52 |
| Frauen | 2 | 11 % | P45 |
| Gesamt | 7 | 13 % | P50 |
09

So liefert anymize zurück

Der KI-Entwurf

KI-Output mit Range-Konsistenz-Korrektur + AGG-Bias-Eskalation + Verhandlungs-Skripte.
## 1. Stufen-Sprung-Vorschlag

| Faktor | Bewertung | Beitrag |
|---|---|---|
| Vor-Stufen-Position S4 | P55 (88 k Fix) | gute Basis für Sprung |
| Performance-Faktor 2024+2025 | 1,2 / 1,3 (Trend positiv) | rechtfertigt Sprung über Median |
| Skill-Match Ziel S5 | 86 % | guter Match, leichte Stretch-Komponente |
| Tech-Lead-Verantwortung 2025 | belegt durch Manager | Stufen-Sprung-Treiber |

**Vorschlag**: +13–15 % auf Vor-Stufen-Fix (88 k × 1,15 = 101 k). ABER:

## 2. Range-Position-Vorschlag in Ziel-Stufe S5

| Vorschlag | Fix-Wert | Range S5 Position | Befund |
|---|---|---|---|
| 13–15 % Standard | 99–101 k | UNTER Range-Min 105 k | **Range-Inkonsistenz** |
| **Korrigiert auf Range-Min** | **108 k** | P8 | knapp innerhalb, sehr niedrig |
| **Empfehlung Range-Position** | **115 k (+30 %)** | P25–P30 | konsistent mit Skill-Match 86 % |

`[[INTERN AGGREGIERT: Range S5 Min 105 k]]`

## 3. AGG-Cohort-Konsistenz-Check

| Metrik | Vorschlag 115 k | Frauen-Cohort S5 (n=4) | Männer-Cohort S5 (n=8) | Befund |
|---|---|---|---|---|
| Fix-Position | P25–P30 | P25=112 k, P50=118 k | P25=115 k, P50=122 k | **Vorschlag-niedrig** |
| Beförderungs-Sprung % | 30 % | Median 11 % (n=2!) | Median 14 % (n=5) | strukturelle Bias erkennbar |

`[[STAT QUELLE: Workday Pay Equity 2026-04-30]]`

**AGG-Befund**:
- Vorschlag 115 k UNTER Frauen-Cohort-Median 118 k → Bias-Risiko.
- Empfehlung: mind. 118 k = Frauen-Cohort-Median (besser 120 k).
- Strukturelle Beförderungs-Sprung-Bias bei Frauen-Cohort (11 % vs. Männer 14 %) → UC-V-HR-COM-001 + UC-V-HR-COM-007 Cross-Reference.

## 4. Equity-Komponente-Update (Senior → Staff S5)
- Initial RSU-Grant: 30 k Bewertung am Grant-Datum (Mid des S5-Standards).
- Vesting: 4 J. mit 1J Cliff.
- § 19a EStG-Steueraufschub (UC-V-HR-COM-006).

## 5. Verhandlungs-Skripte
### A: "Sprung zu klein."
> "Ihr Wechsel von P55 in S4 auf P25–P30 in S5 + erstmaliger RSU-Grant 30 k mit 4-Jahres-Vesting macht die Total-Comp Fix 120 k + Bonus ~17 k + RSU-Wert 30 k = ~167 k, deutliche Veränderung."

## 6. § 99 BetrVG-Pfad-Hinweis
- Eingruppierungs-Wechsel S4 → S5 ist zustimmungspflichtig.
- BR-Information: Anforderungsprofil S5 + Beförderungs-Begründung (UC-V-HR-PEF-009).
- Frist BR-Antwort: 1 Woche.
10

Was das HR-Recht verlangt

Pflichten und wie anymize sie abdeckt

EU 2023/970 Art. 4 Abs. 1 + Art. 18 (SRC-0236)

Beweislastumkehr in Diskriminierungsverfahren verstärkt ab 07.06.2026; gilt auch für interne Beförderungs-Entscheidungen.

EntgTranspG (SRC-0221) + 6-Monats-Trigger

Auskunftsrecht ab 200 MA; 6 Monate nach Beförderung möglicher § 10-Trigger. Post-Beförderungs-EntgTranspG-Mark setzen.

AGG §§ 1, 3, 7, 22 + BAG 8 AZR 488/19 + 74/25

Beweislastumkehr; alle internen Cohort-Daten verfügbar → besonders gut belegbar oder besonders gefährlich. 120 kEUR algorithmische Diskriminierung.

§ 99 BetrVG, Eingruppierungs-Wechsel

Zustimmungs-Pflicht bei Stufen-Sprung; § 87 Abs. 1 Nr. 10 bei AT-Bändern; § 94 für Performance-Faktor.

Range-Konsistenz-Risiko

Stufen-Sprung-Standard 13 % bei niedriger Vor-Stufen-Position landet unter Range-Min Ziel-Stufe → Range-Integrität gebrochen + Pay-Gap-Akkumulation bei Frauen.

Equity-Update bei Senior+ (UC-V-HR-COM-006)

Erstmaliger RSU-Grant typ. 25–50 k bei S5-Beförderung; § 19a-Steueraufschub-Hinweis Pflicht.

11

Datenschutz und Vertraulichkeit

So funktioniert das mit anymize

Die datenschutzrechtlich entscheidende Frage: Sieht der KI-Anbieter Klarnamen aller Peer-Cohort-Mitglieder oder exakte Vor-Stufen-Gehälter? Antwort mit anymize: nein. Pseudonymisierung Pflicht; Peer-Cohort auf Median + Quartile + Geschlechter-Verteilung aggregiert (k>=6 pro Geschlecht). Rechtsgrundlage Art. 6 Abs. 1 lit. b/f DSGVO + § 26 BDSG. Bei n=6–10 zusätzliches Re-Identifikations-Risiko (Kontext) → Suppression empfohlen. Verarbeitung in deutschen Rechenzentren (Hetzner).

Was anymize konkret leistet

  • Erkennt MA-Klarnamen, Personal-Nr., Peer-Cohort-Mitglieder mit über 95 % Genauigkeit.
  • Aggregation Peer-Cohort Geschlecht-aware mit k>=6 pro Geschlecht; Stufen-Sprung-Median 24 Monate.
  • Erhalten bleibt Pseudonym-ID + Vor-Stufen-Gehalt für Verhandlungs-Anker.
  • Verarbeitung in deutschen Rechenzentren (Hetzner); AVV nach Art. 28 DSGVO.
  • Alternative: beqom/Workday Pay Equity-Modul mit nativen AGG-Cohort-Vergleichs-Statistiken.
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Sicherheitscheck vor der Veröffentlichung

Was anymize liefert, was Sie souverän entscheiden

Vor dem KI-Aufruf

  • Performance-Begründung (UC-V-HR-PEF-009) dokumentiert?
  • Ziel-Stufen-Range mit Min/Mid/Max bestätigt; Career-Ladder-Overlap zur Vor-Stufe?
  • Peer-Cohort Ziel-Stufe n>=6 pro Geschlecht für AGG-Validität?
  • Stufen-Sprung-Median 24 Monate Geschlecht-aware verfügbar?

Nach der KI-Antwort

  • Range-Konsistenz-Check: Vorschlag >= Range-Min Ziel-Stufe?
  • AGG-Cohort-Konsistenz: Vorschlag vs. Geschlecht-aware Cohort-Median geprüft?
  • Bei Frauen-Beförderung Vorschlag >= Frauen-Cohort-Median?
  • Equity-Update bei Senior+ definiert (UC-V-HR-COM-006)?

Vor finalem Offer

  • § 99 BetrVG-BR-Information vorbereitet (Anforderungsprofil + Begründung)?
  • § 87 Abs. 1 Nr. 10 BetrVG bei AT-Übergang dokumentiert?
  • Post-Beförderungs-EntgTranspG-6-Monats-Mark gesetzt?
  • HR-BP + Manager + CM-Sign-off; bei Senior+ CHRO?

Typische Fehlermuster und wie anymize gegensteuert

  • →Stufen-Sprung-Standard 13 % ohne Range-Konsistenz-Check → Vorschlag unter Range-Min.
  • →Beförderungs-Sprung bei niedrigem Vor-Stufen-Gehalt → AGG-Inkonsistenz mit Cohort-Median.
  • →Frauen-Beförderung systematisch unter Cohort-Median → strukturelles Pay-Gap (UC-V-HR-COM-001).
  • →Equity-Update vergessen bei Senior+ → Pay-Mix-Inkonsistenz mit Peer-Cohort.
  • →§ 99-BR-Information vergessen → Eingruppierungs-Verweigerung.
  • →Audit-Trail unzureichend → AGG-Beweislastumkehr-Risiko bei späterer Klage.
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Rechtsgrundlagen

Normen, Urteile, Belege

Primärnormen: Beförderung und Compensation

  • Gleiche Bedingungen + Beweislastumkehr
  • Auskunftsrecht + 3-Monats-Frist
  • Beweislastumkehr; alle Cohort-Daten intern
  • Lohngestaltung + Beurteilungsgrundsätze + Eingruppierung
  • Pseudonymisierung + keine vollautomatische Entscheidung

Rechtsprechung und Equity-Recht

  • Leiturteil EntgTranspG-Auskunft
  • 120 kEUR algorithmische Diskriminierung
  • KI-Tool-Mitbestimmung
  • Equity-Update Steuer-Aufschub bei Senior+

Tools und Studien

  • AGG-Cohort-Vergleichs-Statistik
  • EU-RL-Modul
  • Externe Beratung bei strukturellem Bias
  • 12 % KI-Adoption Compensation

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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