HR-Compliance, Whistleblowing und Arbeitsrecht

Personenbedingte (krankheitsbedingte) Kündigung mit BEM-Doku und § 102-BetrVG-Anhörung KI-gestützt entwerfen

anymize ersetzt Mitarbeitername, Arzt, Krankenkasse und Diagnose-Bezüge automatisch durch Platzhalter, bevor Fehlzeiten-Statistik und BEM-Protokoll an GPT, Claude oder Gemini gehen — und setzt sie nach der KI-Antwort wieder ein. So entsteht die BAG-Drei-Stufen-Prüfung mit BEM-Dokumentation in Minuten statt Stunden, ohne Art. 9 DSGVO (Gesundheitsdaten) zu berühren.

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.

01

Anwendungsbereich

Worum geht es hier?

KI in HR-Compliance, Whistleblowing und Arbeitsrecht

Die krankheitsbedingte Kündigung ist die anspruchsvollste Kündigungsart — BAG-Drei-Stufen-Prüfung (BAG 2 AZR 1075/12), zwingender BEM-Vorrang (§ 167 Abs. 2 SGB IX, BAG 2 AZR 755/13), Gesundheitsdaten der besonderen Kategorie Art. 9 DSGVO. anymize ist hier nicht Komfort, sondern zwingend — Gesundheitsdaten dürfen Public-LLMs nie ungeschützt erreichen. On-Premises-LLM dringend empfohlen bei detaillierten Diagnose-Daten.

02

Für wen passt das?

Zielgruppe und Kontext

Rolle
HR-Business-Partner, HR-Compliance, BEM-Beauftragte/r, Arbeitsrechts-Inhouse, externe Kanzleien. Sekundär: SBV (§ 178 SGB IX), Betriebsarzt (BEM-Beteiligung), BR-Vorsitz.
Seniorität
Senior. Junior-HR darf krankheitsbedingte Kündigungen niemals alleinverantwortlich entwerfen — Komplexität + Art.-9-DSGVO-Risiko.
Unternehmensgröße
KMU bis Konzern. Ab 10 MA KSchG; ab 5 MA BR-Schwelle.
Spezifische Kontexte
Häufige Kurzerkrankungen (Faustformel: über 6 Wochen p.a. über 3 Jahre), langandauernde Erkrankung (über 1,5 Jahre durchgehend), krankheitsbedingte Minderleistung, andere personenbedingte Gründe (Führerscheinverlust, fehlende Eignung).
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Die Situation in der Personalabteilung

So bringen Sie Tempo und Sorgfalt zusammen

Krankheitsbedingte Kündigungen scheitern in der Praxis am häufigsten am Arbeitsgericht. Drei Stolpersteine: (1) Negativprognose unzureichend dokumentiert (BAG-Drei-Stufen-Prüfung), (2) BEM übersprungen oder unzureichend dokumentiert — § 167 Abs. 2 SGB IX zwingend ab 6 Wochen AU innerhalb von 12 Monaten; BAG 2 AZR 755/13 verlangt ergebnisoffene Durchführung, (3) Interessenabwägung fehlerhaft. anymize löst den datenschutzrechtlichen Konflikt: Klarnamen, Adressen, Ärzte und Krankenkassen werden vor dem KI-Aufruf zu Platzhaltern; die Fehlzeiten-Statistik bleibt sichtbar, weil sie für die Negativprognose gebraucht wird. Diagnose-Daten werden mit Art.-9-Flag markiert und nur bei On-Premises-LLM verarbeitet. Halluzinations-Schaden katastrophal + DSGVO-Art-9-Risiko: vom LLM erfundene Fehlzeiten oder fehlerhafte BEM-Dokumentation kann die Kündigung kippen; gleichzeitig Art.-9-Verstoß bei unverschlüsseltem Gesundheitsdaten-Transfer = DSGVO-Bußgeld bis 4 % Konzernumsatz.

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Was Sie davon haben

Zeit, Wert, Vertraulichkeit

Zeit pro Kündigungspaket

90–180 Min

KI strukturiert Drei-Stufen-Argumentation, BEM-Doku-Aufbereitung, Kündigung und § 102-Anhörung in Minuten; HR-Compliance-, BEM- und Arbeitsrechts-Letztcheck obendrauf.

Risiko-Hebel

80–150k EUR

Eine wegen fehlerhafter Drei-Stufen-Prüfung oder fehlendem BEM unwirksame Kündigung kostet leicht 80.000–150.000 EUR pro Fall.

Art.-9-Schutz

On-Premises

Bei detaillierten Diagnose-Daten dringend On-Premises-LLM (Llama 3 / Mistral lokal) — Daten verlassen das Unternehmen nicht.

Erkennungsrate

>95 %

100 %-Spot-Check bei Gesundheitsdaten (nicht 10 %). DPIA-Update für KI-Workflow mit Art.-9-Daten zwingend.

05

So gehen Sie vor

Der Workflow Schritt für Schritt

1

Fehlzeiten-Statistik aus Personalakte: AU-Tage je Jahr über mindestens 3 Jahre, Anzahl Krankheitsfälle. Diagnose-Daten i.d.R. nicht erhoben (keine Pflicht zur Mitteilung).

Mensch

KSchG § 1; BAG-Drei-Stufen-Prüfung

2

BEM-Status prüfen: wurde BEM gemäß § 167 Abs. 2 SGB IX angeboten? Ergebnisoffen durchgeführt? Dokumentiert? Ohne BEM erhöhte Darlegungslast.

Mensch

§ 167 Abs. 2 SGB IX; BAG 2 AZR 755/13

3

Daten-Klassifikation: Klasse A+ (höchst-sensibel) — Gesundheitsdaten Art. 9 DSGVO. Cloud-LLM-Transfer ohne Anonymisierung kategorisch untersagt.

Mensch

DSGVO Art. 9; § 26 BDSG; DSK KI-OH

4

anymize-Pseudonymisierung Personalakte + BEM-Protokoll: [[MA-Name-…]], [[Diagnose-…]] (mit Art.-9-Flag), [[BEM-Datum-…]], [[Vorgesetzte-…]], [[Arzt-…]], [[KK-…]]. Bei detaillierten Diagnose-Daten: On-Premises-LLM bevorzugt.

anymize

DSGVO Art. 9; § 26 BDSG

5

Pflicht-Spot-Check 100 % (nicht 10 %) bei Gesundheitsdaten — Restidentifikatoren wie Personalnummern, Krankenhausnamen, seltene Diagnose-Bezüge.

Mensch

NER-Restrisiko + Art. 9

6

KI-Drafting BAG-Drei-Stufen-Argumentation: (Stufe 1) Negativprognose mit Fehlzeiten-Daten ≥ 3 Jahre, (Stufe 2) erhebliche Beeinträchtigung betrieblicher Interessen, (Stufe 3) Interessenabwägung mit sozialen Faktoren. Plus Kündigungsschreiben + § 102-Anhörung mit BEM-Anlage.

On-Premises-LLM oder Azure OpenAI Frankfurt

BAG 2 AZR 1075/12; § 102 BetrVG

7

Re-Identifikation; 100 % Fehlzeiten-Daten gegen Personalakte / KK-Bescheinigungen verifizieren. BEM-Beauftragte/r prüft Vollständigkeit und Ergebnisoffenheit.

Mensch + anymize

Halluzinations-Risiko + BAG-Konformität

8

Bei SchwB: SBV-Anhörung § 178 SGB IX + Inklusionsamtsantrag § 168 SGB IX vor Kündigung (Verfahren 3–4 Wochen). HR-Compliance, Arbeitsrechts-Letztcheck (extern empfohlen), § 102-Anhörung an BR (1 Woche), Schriftform-Versand, Audit-Log mit Art.-9-DSGVO-Dokumentation.

Mensch

§ 168 SGB IX; § 178 SGB IX; § 102 BetrVG; EU AI Act + DSGVO

06

Womit Sie arbeiten

So setzen Sie anymize konkret ein

Was anymize tut

  • Erkennt Mitarbeiter-, Arzt-, Krankenkassen- und Diagnose-Bezüge mit über 95 % Erkennungsrate.
  • Markiert Gesundheits-Daten mit Art.-9-Flag — bei detaillierten Diagnose-Daten Routing auf On-Premises-LLM.
  • 100 %-Spot-Check bei Gesundheitsdaten (nicht 10 %); Krankenhaus-/Reha-Klinik-Namen werden mit-erkannt.
  • Verarbeitung in deutschen Rechenzentren (Hetzner). DPIA-Update für Art.-9-Workflow im Standardvertrag.

Was Sie als HR-Compliance tun

  • BEM gemäß § 167 Abs. 2 SGB IX vor Kündigung anbieten + ergebnisoffen durchführen + dokumentieren.
  • Fehlzeiten-Statistik mindestens 3 Jahre dokumentieren — BAG verlangt typisch 3 Jahre Datenbasis.
  • Bei SchwB: SBV-Anhörung + Inklusionsamtsantrag vor Kündigungsausspruch (Verfahren 3–4 Wochen).
  • DPIA-Update für KI-Workflow mit Art.-9-Daten; Bei detaillierten Diagnose-Daten On-Premises-LLM bevorzugt.

Daten-Input

Fehlzeiten-Statistik mind. 3 Jahre, BEM-Protokoll (Angebot, Gespräche, Maßnahmen, Abschluss), Sozialdaten, ggf. ärztliche Stellungnahmen, ggf. Reha-Berichte.

Output-Kontrolle

Re-identifizierte BAG-Drei-Stufen-Argumentation, BEM-Dokumentations-Block, Kündigungsschreiben mit Verweis auf BAG-Drei-Stufen + § 4 KSchG-Klagefristhinweis, § 102-Anhörung mit BEM-Anlage.

Freigabeprozess

HR-BP → BEM-Beauftragte/r → HR-Compliance → externe Arbeitsrechts-Kanzlei (dringend empfohlen wegen hoher BAG-Aufhebungsquote) → Geschäftsleitung-Unterschrift.

07

Die KI-Anweisung

Prompt zum Kopieren

So nutzen Sie diesen Prompt:

1. Fehlzeiten-Statistik mind. 3 Jahre + BEM-Protokoll in anymize einfügen — Anonymisierung läuft automatisch (Klarnamen, Ärzte, KK werden zu Platzhaltern; Diagnose-Daten mit Art.-9-Flag).

2. Diesen Prompt kopieren und an die anonymisierten Auszüge anhängen.

3. Bei detaillierten Diagnose-Daten: anymize routet auf On-Premises-LLM. Sonst Azure OpenAI Frankfurt mit Thinking-Modus.

4. 100 %-Verifikation der Fehlzeiten-Daten gegen Personalakte / KK-Bescheinigungen, dann BEM-Beauftragte/r + HR-Compliance + externe Arbeitsrechts-Kanzlei.

Empfohlener Reasoning-Modus in anymize: Thinking-Modus. Modell-Empfehlung: On-Premises-LLM (Llama 3 / Mistral lokal) bei detaillierten Diagnose-Daten; sonst Azure OpenAI Frankfurt mit BSI C5 + DPIA-Update.
# Context (C)
Rechtsstand: <heutiges Datum>. Du unterstützt eine deutsche HR-Compliance-
Abteilung beim Entwurf einer personenbedingten (typisch krankheitsbedingten)
Kündigung. Der Input ist pseudonymisiert: Mitarbeitername, Arzt,
Krankenkasse durch [[Kategorie-Hash]]-Platzhalter; Fehlzeiten-Statistik
(AU-Tage pro Jahr), BEM-Datum und BEM-Ergebnis in Klartext; Diagnose-Daten
wenn vorhanden mit Art.-9-Flag in Klartext.

# Role (R)
Du agierst als arbeitsrechtliche Drafting-Assistenz mit Kenntnis KSchG § 1
(personenbedingt), BAG-Drei-Stufen-Prüfung (BAG 2 AZR 1075/12), BEM-Vorrang
§ 167 Abs. 2 SGB IX (BAG 2 AZR 755/13), BetrVG § 102, SGB IX
(§ 168 Inklusionsamt, § 178 SBV), DSGVO Art. 9, § 622 BGB, § 623 BGB.

# Action (A)
1. Fehlzeiten-Tabelle: Spalten | Jahr | AU-Tage | AU-Anteil % |
   Anzahl Krankheitsfälle |.
2. Negativprognose (Stufe 1 BAG-Drei-Stufen-Prüfung): künftig zu
   erwartende Fehlzeiten begründen; Faustformel ≥ 6 Wochen p.a. über
   mehrere Jahre als Indizgrundlage.
3. Erhebliche Beeinträchtigung (Stufe 2): Folgen für betriebliche
   Interessen (Lohnfortzahlung, Vertretungskosten, Produktivitätsverlust).
4. Interessenabwägung (Stufe 3): soziale Faktoren (Alter, BZ,
   Unterhaltspflichten, SchwB-Status, Familienstand) gegen betriebliche
   Interessen abwägen.
5. BEM-Dokumentations-Block: BEM-Angebot, BEM-Durchführung, BEM-Ergebnis.
   **Ohne dokumentiertes BEM keine Kündigung empfehlen!**
6. Kündigungsschreiben-Entwurf mit BAG-Drei-Stufen-Argumentation,
   Kündigungsfrist, Termin, Klagefristhinweis § 4 KSchG.
7. § 102-BetrVG-Anhörung mit Pflichtangaben + BEM-Anlage.
8. Bei SchwB: Hinweis-Box Inklusionsamtsantrag § 168 SGB IX + SBV-Anhörung
   § 178 SGB IX.
9. Bei jeder unsicheren Angabe `[[FEHLEND]]`-Markierung.

# Format (F)
- Fehlzeiten-Tabelle (Markdown).
- Drei-Stufen-Argumentation als nummerierte Abschnitte.
- BEM-Dokumentations-Block.
- Kündigungsschreiben — Brief-Format.
- § 102-Anhörung — Brief-Format.
- Hinweis-Box Sonderkündigungsschutz + SBV + Inklusionsamt.
- Keine Diagnose-Vermutungen; bei fehlenden Diagnose-Daten ausdrücklich
  vermerken.
- Keine Empfehlung zu Abfindungshöhe.

# Target Audience (T)
Output wird von HR-Compliance + Arbeitsrecht als Drafting-Basis genutzt.
Erwartung: BAG-konforme Drei-Stufen-Argumentation, vollständige BEM-Doku,
Art.-9-DSGVO-bewusste Sprache (keine unnötigen Diagnose-Erwähnungen).
08

So sieht der Input aus

Pseudonymisierter Eingabetext

Personalakten-Auszug nach anymize-Anonymisierung. Klarnamen sind durch Platzhalter ersetzt; Fehlzeiten-Daten und BEM-Verlauf bleiben sichtbar. Diagnose-Daten wurden ausdrücklich nicht erhoben (Art.-9-DSGVO-bewusste Praxis).
Mitarbeiter/in: [[MA-Name-7a3f]]
Position: Sachbearbeitung Vertrieb, Standort [[Standort-a3f9]]
Eintritt: 2014-09-01
Schwerbehinderung: nein
Sozialdaten: Alter 48 J., BZ 11 J., 1 Unterhaltspflicht, verheiratet.

Fehlzeiten-Statistik:
- 2022: 47 AU-Tage (8 Krankheitsfälle)
- 2023: 62 AU-Tage (11 Krankheitsfälle)
- 2024: 71 AU-Tage (9 Krankheitsfälle)
- 2025: 89 AU-Tage (12 Krankheitsfälle)
Branchen-Vergleichswert: 18 AU-Tage p.a.

BEM-Verfahren:
- BEM-Angebot: 2024-04-15, schriftlich.
- BEM-Zustimmung: 2024-05-02.
- BEM-Gespräche: 2024-05-20, 2024-07-10, 2024-09-15 (mit Betriebsarzt, BR, BEM-Beauftragte/r).
- BEM-Maßnahmen: ergonomischer Arbeitsplatz (umgesetzt), Reha-Empfehlung (durchgeführt 2024-Q4), Teilzeit (abgelehnt).
- BEM-Abschluss: 2024-11-30; weitere Maßnahmen nicht zielführend.
- Trotz BEM weiter steigende Fehlzeiten 2025.

Diagnose-Daten: nicht erhoben (Art. 9 DSGVO; keine Pflicht zur Mitteilung).
Geplant: ordentliche, personenbedingte Kündigung; 7 Monate zum Monatsende; Termin 31.12.2026.
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So liefert anymize zurück

Der KI-Entwurf

KI-Output (Beispiel) auf On-Premises-LLM bei Art.-9-sensiblen Fällen. 100 %-Verifikation der Fehlzeiten-Daten gegen Personalakte / KK-Bescheinigungen ist Pflichtschritt.
## Fehlzeiten-Tabelle

| Jahr | AU-Tage | AU-Anteil % (220 AT) | Krankheitsfälle |
|---|---|---|---|
| 2022 | 47 | 21,4 % | 8 |
| 2023 | 62 | 28,2 % | 11 |
| 2024 | 71 | 32,3 % | 9 |
| 2025 | 89 | 40,5 % | 12 |

Durchschnitt 2022–2025: 67,3 AU-Tage p.a. — gegenüber Branchen-Vergleich
18 AU-Tage p.a. um Faktor 3,7 erhöht.

## Stufe 1: Negativprognose
Die Fehlzeiten zeigen über 4 Jahre einen konsistenten Aufwärtstrend
(von 47 auf 89 AU-Tage p.a.). Über alle 4 Jahre liegen die AU-Tage erheblich
über der 30-Arbeitstage-Schwelle (6-Wochen-Lohnfortzahlung). Trotz
BEM-Maßnahmen 2024 sind die Fehlzeiten 2025 weiter gestiegen. Für die
Zukunft sind Fehlzeiten in vergleichbarem Umfang (> 60 AU-Tage p.a.) zu
erwarten.

## Stufe 2: Erhebliche Beeinträchtigung betrieblicher Interessen
- Lohnfortzahlungs-Mehrkosten gegenüber Branchen-Durchschnitt.
- Organisations-Aufwand: häufige Vertretungsregelungen.
- Planungsunsicherheit durch kurzfristige Ausfälle.

## Stufe 3: Interessenabwägung
Trotz sozialer Schutzwürdigkeit (Alter 48, BZ 11 J., 1 Unterhaltspflicht)
überwiegen die betrieblichen Interessen aufgrund der erheblichen,
prognostisch weiter steigenden Fehlzeiten trotz dokumentiertem
ergebnisoffenem BEM.

## BEM-Dokumentation
- BEM-Angebot 2024-04-15: schriftlich, mit Datenschutz- + Freiwilligkeits-Hinweis.
- 3 BEM-Gespräche mit Betriebsarzt, BR, BEM-Beauftragte/r.
- Maßnahmen: ergonomischer Arbeitsplatz, Reha (Q4/2024), Teilzeit (abgelehnt).
- Abschluss 2024-11-30: weitere Maßnahmen nicht zielführend.
- Fehlzeiten 2025 trotz BEM weiter gestiegen.

→ BEM ergebnisoffen durchgeführt (BAG 2 AZR 755/13); Darlegungslast erfüllt.
10

Was das HR-Recht verlangt

Pflichten — und wie anymize sie abdeckt

BAG 2 AZR 1075/12 — Drei-Stufen-Prüfung

Negativprognose + erhebliche Beeinträchtigung + Interessenabwägung. Der CRAFT-Prompt zwingt zur expliziten Drei-Stufen-Argumentation; HR-Compliance verifiziert die soziale Faktoren-Würdigung.

BAG 2 AZR 755/13 — BEM-Pflicht zwingend

Bei fehlendem BEM erhöhte Darlegungslast Arbeitgeber. Der Prompt enthält explizite BEM-Dokumentations-Pflicht — ohne dokumentiertes BEM keine Kündigung empfehlen. BEM-Beauftragte/r prüft Ergebnisoffenheit.

DSGVO Art. 9 — Gesundheitsdaten (SRC-0241)

Strengster Schutz; § 22 BDSG Beschäftigten-Ausnahme nur für erforderliche Verarbeitung. anymize markiert Gesundheits-Daten mit Art.-9-Flag und routet bei detaillierten Diagnose-Daten auf On-Premises-LLM. DPIA-Update zwingend.

§ 167 Abs. 2 SGB IX — BEM-Vorrang

BEM ab 6 Wochen AU innerhalb von 12 Monaten zwingend; ergebnisoffene Durchführung; Schweigepflicht. KI darf BEM nicht ersetzen — Betriebsarzt + BR + BEM-Beauftragte/r bleibt menschlicher Workflow.

§ 168 SGB IX — Inklusionsamt bei SchwB

Inklusionsamtszustimmung vor Kündigungsausspruch zwingend; Verfahren 3–4 Wochen. § 178 SGB IX SBV-Anhörung parallel. KI darf das Verfahren nicht ersetzen.

§ 102 BetrVG — BR-Anhörung mit BEM-Anlage

BR muss vollständig informiert werden, einschließlich BEM-Dokumentation. Pauschale Anhörung = unwirksame Kündigung (BAG-Linie). 1-Wochen-Frist abwarten.

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Datenschutz und Vertraulichkeit

So funktioniert das mit anymize

Die datenschutzrechtlich entscheidende Frage bei krankheitsbedingter Kündigung: Sieht der KI-Anbieter Gesundheitsdaten? Antwort mit anymize: nein. Klarnamen, Ärzte, Krankenkassen werden vor dem KI-Aufruf durch Platzhalter ersetzt; Diagnose-Daten werden mit Art.-9-Flag markiert. Bei detaillierten Diagnose-Daten routet anymize automatisch auf On-Premises-LLM — Goldstandard für Art. 9-Daten. Verarbeitung in deutschen Rechenzentren (Hetzner), AVV nach Art. 28 DSGVO + DPIA-Update für Art.-9-Workflow. Rechtsgrundlage § 26 BDSG + § 22 BDSG (Beschäftigtenkontext Art. 9-Ausnahme). Der CRAFT-Prompt verbietet ausdrücklich Diagnose-Vermutungen — KI darf nur strukturieren, nicht spekulieren.

Was anymize konkret leistet

  • Erkennt Mitarbeiter-, Arzt-, Krankenkassen-Identitäten und Diagnose-Bezüge mit über 95 % Genauigkeit.
  • Art.-9-Flag-Markierung: routet bei detaillierten Diagnose-Daten automatisch auf On-Premises-LLM.
  • 100 %-Spot-Check bei Gesundheitsdaten — nicht nur 10 % wie bei Standard-Personalakten.
  • DPIA-Update für KI-Workflow mit Art.-9-Daten Teil des Standardvertrags.
  • On-Premises-Option (Llama 3 / Mistral lokal): Daten verlassen das Unternehmen nicht.
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Sicherheitscheck vor der Veröffentlichung

Was anymize liefert — was Sie souverän entscheiden

Vor dem KI-Aufruf

  • Fehlzeiten-Statistik mindestens 3 Jahre dokumentiert?
  • BEM gemäß § 167 Abs. 2 SGB IX angeboten + durchgeführt + dokumentiert?
  • 100 %-Pseudonymisierungs-Spot-Check bei Gesundheitsdaten (nicht 10 %)?
  • Bei detaillierten Diagnose-Daten: On-Premises-LLM aktiviert?

Nach der KI-Antwort

  • 100 % Fehlzeiten-Daten gegen Personalakte / KK-Bescheinigungen verifiziert?
  • BAG-Drei-Stufen-Argumentation vollständig?
  • BEM-Ergebnis 'weitere Maßnahmen nicht zielführend' begründet?
  • Interessenabwägung mit sozialen Faktoren dokumentiert?

Vor dem Kündigungs-Versand

  • Sonderkündigungsschutz-Status geprüft (Schwangerschaft, Elternzeit, SchwB, BR)?
  • Bei SchwB: SBV-Anhörung + Inklusionsamtszustimmung vor Kündigung?
  • Arbeitsrecht-Letztcheck (extern empfohlen) dokumentiert?
  • DPIA-Update für KI-Workflow mit Art.-9-Daten dokumentiert?

Typische Fehlermuster — und wie anymize gegensteuert

  • BEM nicht angeboten oder nicht ergebnisoffen — der Prompt erzwingt BEM-Dokumentations-Block, ohne den keine Kündigung empfohlen wird.
  • Negativprognose mit nur 1 Jahr Fehlzeiten-Daten — BAG verlangt typisch 3 Jahre; der Prompt fordert Mindest-Tabelle.
  • Interessenabwägung formelhaft, ohne soziale Faktoren-Würdigung — der Prompt zwingt zu sozialer Faktoren-Liste.
  • Schwerbehinderten-Status übersehen — Inklusionsamt nicht eingeschaltet; Hinweis-Box im Output zwingt zur Prüfung.
  • Diagnose-Daten unnötig im Schreiben erwähnt (Art. 9-Verstoß) — der Prompt verbietet Diagnose-Vermutungen ausdrücklich.
13

Rechtsgrundlagen

Normen, Urteile, Belege

Primärnormen — Arbeitsrecht und SGB IX

  • Personenbedingte Kündigung
  • BEM-Pflicht ab 6 Wochen AU
  • Inklusionsamtszustimmung bei SchwB
  • SBV-Anhörung bei SchwB
  • BR-Anhörung mit BEM-Anlage
  • Kündigungsfristen + Schriftform

Primärnormen — Datenschutz und AGG

  • Gesundheitsdaten besondere Kategorie
  • Beschäftigtenkontext-Ausnahme für Art. 9
  • Beschäftigtendatenverarbeitung
  • Keine vollautomatische Entscheidung
  • Pflicht bei KI-Workflow mit Art.-9-Daten
  • Diskriminierung wegen Behinderung + Beweislastumkehr

Rechtsprechung und Studien

  • Drei-Stufen-Prüfung Krankheitskündigung
  • BEM-Pflicht zwingend; ergebnisoffen
  • Gesundheitsdaten nicht in Public-LLMs
  • KI-Tool BR-Mitbestimmung
  • 19 % GenAI in HR-Kernprozessen
  • 14 % HR-Drafting-KI

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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