Mitarbeiterkommunikation und Engagement

Mitarbeiter-Story / Spotlight-Drafting mit KUG-§-22- und DSGVO-Einwilligung

anymize ist Kernhebel: Mitarbeiter-Identität, Standort-Detail, Werdegangs-Stationen und sensible Themen (Krankheit, Identität) werden vor LLM-Transfer pseudonymisiert — bei DSGVO-Art.-9-Themen besonders strikt. Die KI strukturiert 3–5-Akt-Bogen, übernimmt 1–3 Quotes wortgetreu (kein Erfinden), markiert Foto-Slot mit KUG-Einwilligungs-Status und liefert Inklusions-/Kontext-Check.

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 Mitarbeiterkommunikation und Employee Experience

Mitarbeiter-Stories sind das Herz authentischer interner Kommunikation und zentraler Engagement-Hebel (Gallup STD-0050: nur 9 % emotional gebundene MA in DE). Sie sind zugleich rechtlich am sensibelsten — KUG § 22 (Bildnis), DSGVO Art. 6/7/9 (Einwilligung), § 26 BDSG (Beschäftigungs-Kontext-Freiwilligkeit), BetrVG § 75 (Inklusion).

02

Für wen passt das?

Zielgruppe und Kontext

Rolle
Interne-Kommunikation-Lead, Employer-Branding-Manager, HR-Marketing, Employee Experience Lead. Sekundär: DSB (Einwilligungs-Workflow), Recht (KUG, UrhG), D&I-Manager (Inklusion).
Seniorität
Einsteiger bis Fortgeschritten — niedrigschwellig, aber saubere DSGVO-Prozess-Kompetenz Pflicht.
Unternehmensgröße
Konzern (Standard), Mittelstand, KMU > 50 MA mit Employer-Branding-Ambition.
Spezifische Kontexte
Reskilling-Stories, Onboarding-Stories („Mein erster Monat”), Jubiläums-Stories, Tech-/Wissens-Stories, DEI-Stories („Mein Weg, meine Identität”), Wellbeing-Stories (DSGVO Art. 9 — höchste Sensibilität).
03

Die Situation in der Personalabteilung

So bringen Sie Tempo und Sorgfalt zusammen

Mitarbeiter-Stories sind immer Klasse A. DSGVO Art. 6/7 + § 26 BDSG: Einwilligung im Beschäftigungs-Kontext, Freiwilligkeits-Test besonders streng. DSGVO Art. 9: Stories mit Gesundheits-/Religions-/Gewerkschafts-/Sexualleben-Bezug = besondere Kategorien; oft besser anonymisiert oder ohne Story. KUG § 22: jedes Foto braucht Einwilligung; Ausnahmen § 23 sehr eng. BetrVG § 75: Inklusion in Story-Auswahl über Zeit (nicht systematisch nur Männer in Tech). Kontext-Risiken: Stories aus Restrukturierungs-Standorten in fröhlichem Ton wirken zynisch; DEI-Stories ohne sensible Begleitung können stigmatisieren.

04

Was Sie davon haben

Zeit, Wert, Vertraulichkeit

Zeit pro Story

2–4 h

Drafting + Quote-Kuration; Einwilligungs-Workflow bleibt. Bei 12–48 Stories/Jahr 24–192 h.

Risiko-Mitigation

KUG/Art.-9

KUG-§-22-Verstoß: Entfernungs- und Schadensersatz-Anspruch. DSGVO-Art.-9-Bußgelder bis 20 Mio. EUR.

Engagement-Hebel

Authentizität

LinkedIn (STD-0044): KI-formulierte Nachrichten +44 % Akzeptanz; übertragbar auf Story-Wirkung.

Anonymität-Option

anymize-Härtung

Bei Wunsch nach Anonymität (sensible Themen) anymize-Härtung; Klarname/Standort/Werdegangs-Details zu Platzhaltern.

05

So gehen Sie vor

Der Workflow Schritt für Schritt

1

Story-Idee + Mitarbeiter-Vorauswahl + erstes Gespräch zu Story-Inhalt und Einwilligungs-Bereitschaft.

Mensch

Freiwilligkeit klar machen

2

Einwilligungs-Dokumentation vor Interview: Story-Einwilligung (DSGVO Art. 6 lit. a), Foto-Einwilligung (KUG § 22), bei Gesundheits-/sensiblen Themen Art.-9-ausdrückliche Einwilligung. Widerrufs-Hinweis.

Mensch

DSGVO Art. 6/7/9; KUG § 22; § 26 BDSG (SRC-0215)

3

Klären: Klarname oder anonymisiert? Foto oder Symbolbild? Reichweite (intern / LinkedIn extern / Karriereseite)?

Mensch

Datenminimierung; Wahl-Freiheit

4

Interview (30–60 Min): Story-Bogen, konkrete Beispiele, Quotes; mit Einwilligung Audio-Aufzeichnung.

Mensch

Authentizität

5

Datenklassifikation: Story-Inhalt mit Klarname + Foto = A; rein anonymisiert = B; DSGVO-Art.-9-Themen = A++ (höchste Sensibilität).

Mensch

DSGVO

6

anymize-Pseudonymisierung vor LLM-Drafting: Klarname → [[MA-…]]; Standort → [[Standort-…]]; konkrete Krankheit/Diagnose → [[Gesundheits-Thema-…]]. Spot-Check Re-ID-Risiko.

anymize

DSGVO Art. 5; Art. 9; k-Anonymität

7

KI-Story-Drafting: Story-Bogen mit 3–5 Akten; 1–3 Quotes wortgetreu (kein Erfinden); Verbindung zur Unternehmens-Werte.

Frontier-KI in anymize

Geschwindigkeit

8

Mitarbeiter-Sign-off des Drafts: Wortlaut, Quote, Foto-Auswahl. Recht zu redaktionellen Änderungen.

Mensch (Mitarbeitende)

Authentizität + DSGVO Art. 7

9

BetrVG-§-75-/AGG-Check: Inklusion in Sprache, keine Stereotype, sensible Darstellung bei DEI-Themen. UrhG-Check Quotes + Foto-Lizenz.

Mensch

BetrVG § 75; AGG; UrhG

10

Re-Identifikation der Platzhalter; Final-Story-Distribution (Newsletter/Intranet/LinkedIn). Story in Einwilligungs-Datenbank dokumentieren (Reichweite, Plattform, Datum, Widerrufs-Mechanismus).

Mensch + anymize

Klartext-Bindung; DSGVO Art. 5/7

06

Womit Sie arbeiten

So setzen Sie anymize konkret ein

Was anymize tut

  • Pseudonymisiert Mitarbeiter-Identität, Standort-Detail, Werdegangs-Stationen und sensible Themen vor LLM-Transfer — bei Art.-9-Themen besonders strikt.
  • Bei Wunsch nach Anonymität: vollständige Härtung; Klarname/Foto entfallen, Symbolbild-Slot.
  • Bidirektionale Anonymisierung; Re-Identifikation im lokalen System für Distribution.
  • Daten in deutschen Rechenzentren (Hetzner); AVV nach Art. 28 DSGVO.

Was Sie als HR-Marketing tun

  • Einwilligungs-Workflow vor Interview: DSGVO Art. 6/7 + KUG § 22 + bei Art.-9 ausdrückliche Einwilligung; Sign-off-Standard.
  • Mitarbeiter-Sign-off des Drafts; Widerrufs-Hinweis im Newsletter-Footer.
  • Story-Mix über Zeit ausgewogen (BetrVG § 75): nicht systematisch nur Männer in Tech.
  • Einwilligungs-Datenbank-Eintrag (Reichweite, Plattform, Datum, Widerruf).

Daten-Input

Interview-Notizen/Transkript, Story-Brief (Anlass, Werte-Bezug), Tonalitäts-Guidelines, Foto-Auswahl mit Einwilligungs-Status, Mitarbeiter-Wunsch (Klarname vs. anonymisiert; Foto vs. Symbolbild), Kontext-Hinweis (Restrukturierungs-Standort, Krise).

Output-Kontrolle

Story-Markdown: 3–5 Akte (Wer/wo → Bruch/Entscheidung → Veränderung/Lernen → Bedeutung für andere → Ausblick); 1–3 wörtliche Quotes mit [Sign-off]-Marker; [[Foto-Vorschlag: … | Einwilligungs-Status]]; Faktencheck-Liste; Inklusions-/Kontext-Check.

Freigabeprozess

Drafting Interne-Kommunikation → Mitarbeiter-Sign-off → Recht/DSB bei sensiblen Themen → D&I-Officer bei DEI-Stories → Final-Distribution. Story-Datenbank-Eintrag mit Widerrufs-Mechanismus.

07

Die KI-Anweisung

Prompt zum Kopieren

So nutzen Sie diesen Prompt:

1. Einwilligungen (DSGVO Art. 6/7; KUG § 22; bei Art.-9 ausdrückliche Einwilligung) VOR Interview dokumentieren.

2. Interview-Notizen in anymize einfügen — Klarname/Standort/Werdegangs-Details pseudonymisiert.

3. „Thinking-Modus”; KI-Aufruf — Output mit 3–5-Akt-Bogen + Quote-Marker + Foto-Slot.

4. Mitarbeiter-Sign-off des Drafts + BetrVG-§-75-Check + Story-Datenbank-Eintrag mit Widerrufs-Mechanismus.

Empfohlener Reasoning-Modus in anymize: Thinking. Bei DSGVO-Art.-9-Themen besonders kritisch — minimale Datenmenge.
# Context (C)
Rechtsstand: <heutiges Datum>. Du unterstützt das Drafting einer Mitarbeiter-
Story für ein deutsches Unternehmen. Eingabe sind Interview-Notizen, ggf.
pseudonymisiert ([[MA-…]], [[Standort-…]], [[Funktion-…]]). Du erfindest
keine Details, keine Quotes, keine Werdegangs-Stationen. Wenn Information
fehlt, markiere mit `[[FEHLT — beim Mitarbeitenden nachfragen]]`.

# Role (R)
Du agierst als HR-Marketing-/Employer-Branding-Specialist mit Kenntnis von
BetrVG § 75 (Diskriminierungsverbot, Inklusion), AGG, § 26 BDSG, DSGVO Art.
5/6/7/9, KUG § 22, UrhG, sowie Story-Craft (klassischer 3-Akt-Bogen).

# Action (A)
1. Story in **3–5 Akten** drafften:
   - Akt 1: Wer/wo (kurz, ohne Stereotypen). 2–3 Sätze.
   - Akt 2: Was war der Bruch/die Entscheidung/das Hindernis? 3–5 Sätze.
   - Akt 3: Was hat geholfen? Was wurde gelernt? 3–5 Sätze.
   - Optional Akt 4: Welche Bedeutung für andere im Unternehmen? 2–3 Sätze.
   - Optional Akt 5: Ausblick/CTA. 1–2 Sätze.
2. **1–3 Quotes** aus den Interview-Notizen herausarbeiten — wörtlich, nicht
   umformuliert. Wenn keine Quote vorhanden, kein Auffüllen mit Erfundenem.
3. **Inklusive Sprache** durchgehend (BetrVG § 75): geschlechtersensibel,
   ohne Altersklischees, ohne Herkunfts-Stereotype.
4. **Bei DEI-Stories** sensible Begleitung: keine Stigmatisierung;
   Selbstbeschreibung der Person übernehmen.
5. **Faktencheck-Marker** `[[FAKT-CHECK NÖTIG: …]]` für Werdegang/Daten/
   Funktionen.
6. **Foto-Vorschlag**: nur wenn Einwilligung dokumentiert; sonst Symbolbild-/
   Illustrations-Vorschlag.
7. **Tonalität**: authentisch, nicht überzeichnend; keine Marketing-Floskeln;
   keine triumphierende Sprache bei sensiblem Kontext.
8. Schluss mit Drei-Block-Check: (a) Inklusive Sprache, (b) Quote-Treue,
   (c) Faktencheck-Marker.

# Format (F)
- Markdown mit H2-Akt-Titeln.
- Quotes in `>` Blockquote, mit `[Sign-off]`-Marker.
- Foto-Slot als `[[Foto-Vorschlag: … | Einwilligungs-Status]]`.
- Faktencheck-Liste am Ende.

# Target Audience (T)
Output wird vom Mitarbeitenden zum Sign-off vorgelegt, vom Interne-
Kommunikation-Lead finalisiert, ggf. von D&I-Officer bei DEI-Themen geprüft.
Tonalität: authentisch, wertschätzend, ohne Stigmatisierung.
08

So sieht der Input aus

Pseudonymisierter Eingabetext

Interview-Briefing nach anymize-Härtung. Mitarbeiter:in wünscht Anonymität — kein Klarname, Symbolbild.
Story-Brief: Reskilling-Pfad Operations → Customer Success
Mitarbeitende:r: [[MA-a3f9]] (Einwilligung dokumentiert; Wunsch:
anonymisiert ohne Klarname; Foto: nur Symbolbild)
Funktion alt: Operations-Mitarbeiter:in seit 6 J. ([[Standort-b2e7]])
Funktion neu: Customer Success Specialist ([[Standort-b2e7]], seit 3 Monaten)

Interview-Notizen (Auszug):
- "Ich war 6 Jahre im Operations-Team. Routine, viel Verantwortung."
- Reskilling-Pfad: 12 Monate, Online-Lernpfad + 1:1 Coach + Mentor
- Bauchgrummeln: "Ich hatte Angst, dass ich zu alt sei zum Wechsel."
- Quote (Sign-off): "Der Wechsel war ein Schritt mit Bauchgrummeln. Was
  geholfen hat: eine konkrete Lern-Struktur und ein Team, das mich vom
  ersten Tag an als Teil gesehen hat."

Bezug Unternehmens-Werte: "Wir lernen lebenslang"; "Wir sehen Menschen,
nicht Rollen".

Kontext-Hinweis:
- [[Standort-b2e7]] hatte im Vorquartal 8 FTE Operations-Abbau (natürliche
  Fluktuation).
- Tonalität sensibel; keine triumphierende Erfolgs-Sprache.
09

So liefert anymize zurück

Der KI-Entwurf

KI-Output mit Quote-Treue (Sign-off-Marker). Foto-Slot mit Einwilligungs-Status; Faktencheck + Inklusions-Check vor Distribution.
## Vom Operations-Team in den Customer Success — ein Reskilling-Pfad

### Akt 1 — Sechs Jahre, ein gutes Team, eine Frage

Eine Kolleg:in aus dem Operations-Bereich [[anonymisiert auf Wunsch der
betroffenen Person]] hat sechs Jahre Operations-Arbeit gemacht — Routine,
viel Verantwortung, viel gemeinsam mit dem Team. Und irgendwann stand eine
andere Frage im Raum: Wohin will ich lernen?

### Akt 2 — Bauchgrummeln und ein Reskilling-Pfad

Der Wechsel war keine kleine Entscheidung. Zwölf Monate Reskilling —
Online-Lernpfad, 1:1-Coaching, Mentor-Begleitung — sind ein Stück Weg. Hinzu
kam der innere Widerstand, den viele kennen, die mit einigen Berufsjahren
auf den Schultern noch einmal wechseln.

> „Der Wechsel war ein Schritt mit Bauchgrummeln. Was geholfen hat: eine
> konkrete Lern-Struktur und ein Team, das mich vom ersten Tag an als Teil
> gesehen hat.” [Sign-off]

### Akt 3 — Was geholfen hat: Struktur, Check-ins, Zugehörigkeit

Drei Dinge waren in den Gesprächen wiederkehrend: ein klarer Lern-Pfad mit
erkennbaren Etappen, regelmäßige Check-ins mit einer Coach, die ehrlich
Rückmeldung gab — und ein neues Team, das die Kolleg:in von Tag eins als
Teil gesehen hat. Heute ist sie CS-Specialist [[FAKT-CHECK: Funktions-Titel
aus HR-System bestätigen]] und nimmt selbst Mentees in den neuen Pfaden mit.

### Akt 4 — Was das für uns alle bedeutet

Wir reden viel über lebenslanges Lernen. Dieser Weg zeigt, dass es
funktioniert — wenn drei Voraussetzungen da sind: Struktur, Coaching und
ein Team, das einen mitnimmt.

[[Foto-Vorschlag: Symbolbild Lern-Pfad | Einwilligungs-Status: kein
Mitarbeiter-Foto auf Wunsch der betroffenen Person]]

---

## Faktencheck-Liste
- [ ] Funktions-Titel CS-Specialist gegen HR-System.
- [ ] Standort-Konsistenz bestätigt.
- [ ] Reskilling-Pfad-Dauer 12 Monate aus L&D-System.
- [ ] Quote-Wortlaut Sign-off dokumentiert.
- [ ] Anonymisierungs-Wunsch berücksichtigt.

## Inklusions-/Kontext-Check
- [ ] BetrVG § 75: Geschlechter-, Alters-, Herkunfts-sensible Sprache.
- [ ] Kontext-Sensibilität [[Standort-b2e7]] (Vorquartal Operations-Abbau) —
      keine triumphierende Sprache.
- [ ] Foto-Lösung mit Symbolbild auf Wunsch.
- [ ] DSGVO Art. 7: Einwilligungs-Widerruf-Hinweis im Newsletter-Footer.
10

Was das HR-Recht verlangt

Pflichten — und wie anymize sie abdeckt

DSGVO Art. 6/7 + § 26 BDSG (SRC-0215)

Einwilligung im Beschäftigungs-Kontext muss freiwillig sein. Freiwilligkeits-Test bei Abhängigkeitsverhältnis besonders streng. Schriftlich, informiert, widerrufbar.

DSGVO Art. 9 (SRC-0241)

Bei Stories mit Gesundheits-/Religions-/Gewerkschafts-/Sexualleben-Bezug ausdrückliche Einwilligung; höchste Sensibilität; oft besser anonymisiert oder ohne Story.

KUG § 22

Jedes Foto eines Mitarbeitenden braucht Einwilligung; Ausnahmen § 23 sehr eng. Foto ohne Einwilligung = Anspruch auf Entfernung + Schadensersatz.

BetrVG § 75 (SRC-0229)

Inklusion in Story-Auswahl: über Zeit ausgewogen über Geschlechter, Alter, Herkunft, Funktionen. Wenn 12 Stories pro Jahr alle Männer in Tech zeigen, ist das BR-relevant.

BetrVG § 87 Abs. 1 Nr. 6 (SRC-0211) + § 80 (SRC-0212)

Story-Plattform mit individuellem Tracking ist mitbestimmungspflichtig.

AGG §§ 1, 3, 7 (SRC-0217)

Bei DEI-Stories sensible Begleitung, keine Stigmatisierung; Selbstbeschreibung der Person übernehmen.

DSGVO Art. 28 (SRC-0242)

AVV mit Story-Plattform-Anbieter + KI-Anbieter.

EU AI Act Art. 50 (SRC-0235)

Bei KI-Avatar, synthetischer Stimme, Deepfake-Image-Generation Transparenz-Pflicht.

UrhG

Quotes der Mitarbeitenden gehören ihnen; Foto-Lizenz bei externen Fotograf:innen klären.

Widerruf der Einwilligung (DSGVO Art. 7 Abs. 3)

Operationelle Konsequenz: Story aus aktiven Kanälen entfernen; bei archivierten Newslettern rechtliche Bewertung.

11

Datenschutz und Vertraulichkeit

So funktioniert das mit anymize

Rechtsgrundlage: Art. 6 Abs. 1 lit. a DSGVO (Einwilligung); bei Art.-9-Themen ausdrückliche Einwilligung; § 26 BDSG Abs. 2 Freiwilligkeits-Anforderung. Art. 28: AVV mit Plattform + LLM-Anbieter. Art. 35 DPIA bei systematischer Story-Datenbank. Datenklassen: Mitarbeiter-Story mit Klarname + Foto + Werdegang = A; anonymisierte Story = B; Art.-9-Themen = A++. anymize-Einordnung: Kernhebel (Klasse A) — Mitarbeiter-Identität, Standort-Detail, Werdegangs-Stationen, sensible Themen pseudonymisieren vor LLM-Transfer.

Alternative Plattformen und Pfade

  • Staffbase Employee AI (SRC-0314): DE-/EU-Hosting; Story-Workflow integriert.
  • LumApps / Haiilo: Intranet mit Story-Funktion.
  • Beekeeper: Frontline-Story; Mobile-First.
  • Manuell + Word + Karriere-Portal: bei sensiblen Stories bevorzugt.
  • On-Premise + Azure OpenAI Frankfurt: volle Kontrolle bei Konzern.
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Sicherheitscheck vor der Veröffentlichung

Was anymize liefert — was Sie souverän entscheiden

Einwilligungs-Workflow vor Interview

  • DSGVO-Art.-6/7-Story-Einwilligung schriftlich dokumentiert (Reichweite, Plattform, Widerruf)?
  • DSGVO-Art.-9-ausdrückliche Einwilligung bei Gesundheits-/Religions-/Gewerkschafts-Themen?
  • KUG-§-22-Foto-Einwilligung dokumentiert (oder Symbolbild-Wahl)?
  • § 26 BDSG-Freiwilligkeits-Check (kein Druck im Abhängigkeitsverhältnis)?

Nach KI-Draft

  • Mitarbeiter-Sign-off des Story-Drafts dokumentiert?
  • Quote-Treue: Wortlaut aus Interview-Notizen; kein KI-Erfinden?
  • BetrVG-§-75-Inklusiv-Sprach-Check; Story-Mix über Zeit ausgewogen?
  • Faktencheck-Marker alle aufgelöst?
  • UrhG-Check Quote-/Foto-Lizenz?

Vor Distribution

  • AGG-Sensibilität bei DEI-Themen (D&I-Officer bei Bedarf)?
  • Kontext-Tonalität (Restrukturierung, Krise) berücksichtigt?
  • AVV mit Plattform + LLM-Anbieter aktuell?
  • Einwilligungs-Datenbank-Eintrag mit Widerrufs-Mechanismus?
  • EU-AI-Act-Art.-50-Hinweis bei KI-Avatar/synthetischer Stimme?

Typische Fehlermuster — und wie anymize gegensteuert

  • Erfundene Werdegangs-Stationen oder Quotes — Quote-Treue strikt; bei Lücke [[FEHLT]]-Marker.
  • Vergessene KUG-§-22-Foto-Einwilligung — Foto-Datenbank zentral.
  • Stereotype Story-Auswahl (BetrVG § 75) — Story-Mix-Plan über Jahr.
  • Tonale Fehlplatzierung im Restrukturierungs-Kontext — Story zeitlich versetzt oder pausieren.
  • Widerruf der Einwilligung ignoriert — operationelle Konsequenz: Story aus aktiven Kanälen entfernen.
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Rechtsgrundlagen

Normen, Urteile, Belege

Primärnormen — Einwilligung und Inklusion

  • Einwilligungs-Anforderungen
  • Besondere Kategorien (SRC-0241)
  • AVV (SRC-0242)
  • Freiwilligkeits-Test im Beschäftigungs-Kontext (SRC-0215)
  • Recht am eigenen Bild — Foto-Einwilligung
  • Inklusion in Story-Auswahl (SRC-0229)
  • Plattform-Mitbestimmung (SRC-0211)
  • BR-Information (SRC-0212)
  • Diskriminierungsverbot DEI-Stories (SRC-0217)
  • KI-Avatar/synthetische Stimme (SRC-0235)
  • DSB-Einbindung (SRC-0246)
  • Quote-/Foto-Lizenzierung

Sekundär und Studien

  • HR-KI-Adoption (SRC-0271)
  • 37 → 64 % KI-Nutzung (SRC-0274)
  • Story-Workflow (SRC-0314)
  • Algorithmische Diskriminierung — Maßstab Story-Mix (SRC-0256)
  • KI-Akzeptanz Indikator (STD-0044)
  • 9 % emotional gebundene MA (STD-0050)

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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