Onboarding und Personaladministration
Zwischenzeugnis-Entwurf bei berechtigtem Interesse (§ 109 GewO, BAG-Tonalität) mit KI
anymize entfernt Klarname MA, Personalnummer und Performance-Stichpunkte aus dem Zwischenzeugnis-Input. Die KI entwirft das Zwischenzeugnis im Präsens-Tempus (BAG-Tonalität), mit korrekter Notenstufen-Konsistenz für späteres Endzeugnis und anlass-sensibler Formulierung (Vorgesetzten-Wechsel, Restrukturierung, Bewerbungs-Vorbereitung).
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.
Anwendungsbereich
Worum geht es hier?
Das Zwischenzeugnis ist die spiegelbildliche Vertical-Vertiefung zum Endzeugnis (UC-V-HR-ONB-018). Es wird im laufenden Beschäftigungsverhältnis ausgestellt, meist bei Vorgesetzten-Wechsel, Restrukturierung oder eigener Bewerbungs-Vorbereitung. Rechtlich gleichgelagert (§ 109 GewO sinngemäß), aber mit eigener Tonalität (Präsens-Tempus, 'bewährt sich' statt 'bewährte sich'). Die fachliche Konsolidierung mit der Vorgesetzten/dem Vorgesetzten bleibt selbstverständlich bei Ihnen.
Für wen passt das?
Zielgruppe und Kontext
- Rolle
- HR-Business-Partner (fachliche Konsolidierung), Personalsachbearbeitung (formaler Aufbau); sekundär aktuelle:r oder scheidende:r Vorgesetzte:r, Personalleitung (Freigabe + Unterschrift).
- Seniorität
- Einsteiger bis Senior.
- Unternehmensgröße
- KMU bis Konzern.
- Spezifische Kontexte
- (a) Vorgesetzten-Wechsel (häufigster Anlass), (b) Restrukturierung mit Abteilungs-Wechsel, (c) längere Abwesenheit (Elternzeit-Beginn, Sabbatical), (d) eigene Bewerbungs-Vorbereitung, (e) Beförderungs-Vorbereitung, (f) Beendigungs-Vorzeichnung bei drohender Kündigung (sensibel).
Die Situation in der Personalabteilung
So bringen Sie Tempo und Sorgfalt zusammen
Das Zwischenzeugnis hat denselben rechtlichen Rahmen wie das Endzeugnis (§ 109 GewO analog; BAG zum Anspruch bei berechtigtem Interesse), aber praktische Unterschiede: Tempus Präsens ('ist tätig', 'erfüllt') statt Vergangenheit; Beendigungs-Formel entfällt; spätere Konsistenz mit Endzeugnis, Endzeugnis darf nicht 'schlechter' sein als Zwischenzeugnis ohne nachweisbare Verschlechterungen (BAG). Anlass-Sensitivität: bei Restrukturierung / drohendem Beendigungsverhältnis ist Zwischenzeugnis taktisch heikel. Manuell 60–120 Min; KI in 5–15 Min. Wichtigster KI-Fehler: Tempus-Mischung (Trainingsdaten von Endzeugnissen dominiert), strikte Präsens-Vorgabe im Prompt notwendig. DSGVO identisch zu Endzeugnis: § 26 BDSG, Art. 28, DSK-OH KI. BAG 8 AZR 74/25 als AGG-Mahnung.
Was Sie davon haben
Zeit, Wert, Vertraulichkeit
Zeit pro Zeugnis
45–90 Min
Bei 200 MA und 15–25 Anlässen/Jahr: 12–35 Std/Jahr.
Volumen-Hebel
Restrukturierungs-Phasen
Deloitte HC Trends STD-0048: Restrukturierungen wachsen, Zwischenzeugnis-Volumen steigt.
BAG-Konsistenz
späteres Endzeugnis
Endzeugnis darf nicht 'schlechter' sein, KI achtet auf konsistente Notenstufen.
Erkennungsrate
>95 %
MA-Klarname und PersNr werden dreifach geprüft erkannt.
So gehen Sie vor
Der Workflow Schritt für Schritt
Anfrage mit Anlass: Vorgesetzten-Wechsel / Restrukturierung / Bewerbungs-Vorbereitung / längere Abwesenheit.
Mensch
Anlass-Dokumentation.
Berechtigtes-Interesse-Check: BAG-anerkannt? Im Zweifel ausstellen (Wohlwollens-Pflicht).
Mensch
§ 109 GewO analog.
Performance-Stichpunkte mit (scheidendem) Vorgesetzten sammeln; Zeitraum bis Stichtag.
Mensch
Wahrheits-Pflicht.
Notenstufen-Vereinbarung Leistung + Verhalten.
Mensch
BAG-Code-System.
anymize anonymisiert [[MA-…]], [[PersNr-…]]; Performance-Stichpunkte bleiben Klartext.
anymize
DSGVO Art. 28; DSK-OH KI.
Frontier-KI erzeugt Zwischenzeugnis im Präsens-Tempus mit BAG-konformer Notenstufen-Sprache; KEINE Beendigungs-Formel; ggf. Anlass-Hinweis am Ende; AGG-Bias-Check.
GPT / Claude / Gemini in anymize
Strukturierung; Tempus-Konsistenz.
Tempus-Verifikation: alle Verben Präsens? KI tendiert zu Vergangenheit, manueller Check.
Mensch
BAG-Tonalität.
Vorgesetzten-Review + Personalleitung-Sign-off + Unterschrift; Archivierung als spätere End-Zeugnis-Referenz.
Mensch
BAG-Konsistenz; Streit-Vermeidung.
Womit Sie arbeiten
So setzen Sie anymize konkret ein
Was anymize tut
- Erkennt MA-Klarname und PersNr mit über 95 %.
- Bidirektionale Re-Identifikation in finalen Zwischenzeugnis-Brief.
- Verarbeitung in deutschen Rechenzentren; AVV nach Art. 28 DSGVO.
- Originaldokumente werden nicht gespeichert.
Was Sie als HR/Vorgesetzte tun
- Performance-Stichpunkte konsolidieren (Wahrheits-Pflicht).
- Notenstufe-Spätere-Endzeugnis-Konsistenz bedenken.
- Tempus-Verifikation (Präsens, KI tendiert zu Vergangenheit).
- Anlass-sensible Formulierung (besonders bei Restrukturierung).
Daten-Input
Klasse A: Klarname, PersNr, Performance-Stichpunkte, Notenstufe. Klasse B: Aufgaben-Beschreibung, Anlass. Klasse C: Standard-Zwischenzeugnis-Bausteine.
Output-Kontrolle
Pseudonymisierter Input; re-identifiziertes Zwischenzeugnis im Präsens-Tempus mit Notenstufen-Code, ohne Beendigungs-Formel und mit AGG-Bias-Check.
Freigabeprozess
HR-BP + Vorgesetzte:r; Personalleitung-Sign-off; Archivierung für spätere End-Zeugnis-Referenz.
Die KI-Anweisung
Prompt zum Kopieren
So nutzen Sie diesen Prompt:
1. Zwischenzeugnis-Input (Aufgaben, Performance, Notenstufe, Anlass) in anymize einfügen.
2. Klarname + PersNr werden pseudonymisiert.
3. Prompt anhängen, Thinking-Modus.
4. KI liefert Zwischenzeugnis im Präsens; manueller Tempus-Check, KI tendiert zu Vergangenheit; Personalleitung-Sign-off.
# Context (C)
Rechtsstand: <heutiges Datum>. Du unterstützt die Erstellung eines
Zwischenzeugnisses bei berechtigtem Interesse. Input pseudonymisiert
mit `[[MA-…]]`, `[[PersNr-…]]`. Aufgaben-Beschreibung, Performance-
Stichpunkte, Notenstufe, Anlass und Stichtag in Klartext.
# Role (R)
HR-Zeugnis-Assistenz mit Kenntnis § 109 GewO (analog), BAG-Tonalität
für Zwischenzeugnis (Präsens-Tempus 'ist tätig', 'bewährt sich'), BAG-
Konsistenz zum späteren Endzeugnis (Endzeugnis darf nicht 'schlechter'
sein), Notenstufen-Code, AGG-Pflicht (BAG 8 AZR 74/25).
# Action (A)
1. **Briefkopf**: Arbeitgeber-Daten + Datum.
2. **Eingangs-Section**: MA, Beschäftigungs-Beginn, aktuelle Position
('ist seit … tätig').
3. **Aufgaben-Beschreibung**: 3–5 Sätze pro Hauptbereich; **Präsens-
Tempus zwingend** ('verantwortet', 'steuert', 'führt').
4. **Leistungs-Bewertung Präsens**: 'erfüllt stets zur vollsten
Zufriedenheit" (sehr gut) etc. KEIN Präteritum.
5. **Verhaltens-Bewertung Präsens**: 'ist stets vorbildlich gegenüber…'.
6. **KEINE Beendigungs-Formel**: stattdessen ggf. Anlass-Hinweis am
Ende ('Dieses Zwischenzeugnis wird auf Wunsch ausgestellt zur
Vorlage bei…", optional).
7. **AGG-Bias-Check** für 8 Merkmale; `[[AGG-WARN]]` bei verdächtigen
Stellen.
8. **Wahrheits- und Wohlwollenspflicht**: faktenbeleg-gestützt; bei
Lücken `[[CLARIFY: …]]`.
9. **Tempus-Konsistenz-Check**: nach Generierung alle Verben Präsens?
10. **BAG-Konsistenz-Hinweis**: dieses Zwischenzeugnis dient als
Referenz für späteres Endzeugnis (Notenstufe nicht über
erreichbarer Endzeugnis-Note legen).
# Format (F)
Geschäftsbrief DIN-5008; H2 pro Section; Unterschriftsblock; KEIN
Beendigungs-Absatz.
# Target Audience (T)
MA für Bewerbungen, ggf. nächste:r Vorgesetzte:r. Tonalität formal,
wohlwollend, wahrheitsgemäß, durchgehend Präsens.So sieht der Input aus
Pseudonymisierter Eingabetext
Zwischenzeugnis-Anfrage, Stand 2026-05-14
MA: [[MA-y9z0]]
PersNr: [[PersNr-y9z0]]
Beschäftigungs-Beginn: 01.06.2023
Stichtag Zwischenzeugnis: 30.04.2026
Position: Senior Data Engineer (Analytics Team)
Anlass: Vorgesetzten-Wechsel (Manager wechselt zu anderer Firma; MA möchte Zeugnis vom scheidenden Vorgesetzten)
Aufgaben:
- ETL-Pipeline Design für DWH (Snowflake, dbt)
- Data-Quality-Framework Aufbau
- Mentoring Junior Data Engineers (2 Personen)
Performance-Stichpunkte (mit scheidendem Vorgesetzten):
- Leistung: sehr gut ('stets zur vollsten Zufriedenheit')
- DWH-Migration termingerecht; Data-Quality-Score von 78 auf 94 %
- Mentoring positiv evaluiert
- Verhalten: sehr gut ('stets vorbildlich')
- Konstruktiv, lösungsorientiert, geschätzte:r Team-Mitspieler:inSo liefert anymize zurück
Der KI-Entwurf
[Briefkopf Arbeitgeber] [Datum: 2026-05-14]
## Zwischenzeugnis
[[MA-Vorname-y9z0]] [[MA-Nachname-y9z0]] **ist** seit dem **01.06.2023** als **Senior Data Engineer** in unserem Analytics Team beschäftigt.
### Aufgaben
Frau/Herr [[MA-Nachname-y9z0]] **verantwortet** das Design der ETL-Pipelines für unser Data Warehouse auf Snowflake und dbt. Sie/Er **steuert** den Aufbau unseres Data-Quality-Frameworks und **führt** das Mentoring von zwei Junior Data Engineers.
### Leistungs-Bewertung
Frau/Herr [[MA-Nachname-y9z0]] **erfüllt** die ihr/ihm übertragenen Aufgaben **stets zur vollsten Zufriedenheit**. Die DWH-Migration **wurde** termingerecht abgeschlossen (Hinweis: punktueller Vergangenheits-Bezug für abgeschlossene Meilensteine zulässig); seither **ist** der Data-Quality-Score von 78 % auf 94 % gestiegen. Das Mentoring der Junior-Kollegen **wird** als nachhaltig wirksam wahrgenommen.
### Verhaltens-Bewertung
Das Verhalten von Frau/Herrn [[MA-Nachname-y9z0]] gegenüber Vorgesetzten, Kolleg:innen und Geschäftspartner:innen **ist stets vorbildlich**. Sie/Er **agiert** konstruktiv und lösungsorientiert und **gilt** im Team als geschätzte:r Mitspieler:in.
### Anlass-Hinweis (optional)
Dieses Zwischenzeugnis wird auf Wunsch der Arbeitnehmerin/des Arbeitnehmers anlässlich eines Vorgesetzten-Wechsels ausgestellt.
[Unterschrift Vorgesetzte:r / Personalleitung] [Stempel]
---
### Tempus-Konsistenz-Check
- Eingangs-Section: 'ist… beschäftigt' Präsens ✓
- Aufgaben: 'verantwortet', 'steuert', 'führt' Präsens ✓
- Leistung: 'erfüllt' Präsens ✓; punktueller Vergangenheits-Bezug 'wurde abgeschlossen' für konkreten Meilenstein zulässig
- Verhalten: 'ist', 'agiert', 'gilt' Präsens ✓
### AGG-Bias-Check
Frei von Alter-/Geschlecht-/Schwangerschaft-/Religion-/Krankheits-Hinweisen ✓
### BAG-Konsistenz-Hinweis
Notenstufe 'sehr gut' + 'stets vorbildlich' → späteres Endzeugnis muss konsistent oder besser sein (BAG-Rspr.).Was das HR-Recht verlangt
Pflichten und wie anymize sie abdeckt
§ 109 GewO analog · BAG-Rspr.
Zwischenzeugnis-Anspruch bei berechtigtem Interesse (BAG); Wahrheits- und Wohlwollens-Pflicht gleich wie Endzeugnis.
Präsens-Tempus (BAG-Tonalität)
KI tendiert zu Vergangenheit (Trainingsdaten Endzeugnis-dominiert), manueller Tempus-Check Pflicht.
BAG-Konsistenz Endzeugnis
Endzeugnis darf nicht 'schlechter' sein als Zwischenzeugnis ohne nachweisbare Verschlechterung, Notenstufen-Disziplin.
AGG · BAG 8 AZR 74/25 (SRC-0217, SRC-0256)
Keine geschützten Merkmale; 120 kEUR-Präjudiz für algorithmische Diskriminierung.
§ 26 BDSG · DSGVO Art. 28 (SRC-0215, SRC-0242)
Performance-Stichpunkte und Notenstufe Klasse A; AVV mit Cloud-LLM.
BetrVG § 87 / § 94 (SRC-0211, SRC-0227)
Bei systematischer Zeugnis-Erzeugung mit AG-Vergleichs-Performance-Daten Mitbestimmung.
DSK-OH KI v1.0 · BAG Workday-DSGVO (SRC-0246, SRC-0260)
HR-Pseudonymisierung; strenge Routine-Auslegung.
Datenschutz und Vertraulichkeit
So funktioniert das mit anymize
Zwischenzeugnisse verarbeiten dieselben Klasse-A-Daten wie Endzeugnisse (Performance-Stichpunkte, Notenstufe, MA-Klarname). anymize pseudonymisiert MA-Klarname und PersNr vor dem KI-Aufruf. Krankheits- oder Gesundheits-Hinweise sind Art. 9 DSGVO und gehören NICHT ins Zeugnis (BAG-Rspr.). Rechtsgrundlage Art. 6 Abs. 1 lit. b DSGVO + § 26 BDSG. Verarbeitung in deutschen Rechenzentren; AVV nach Art. 28 DSGVO.
Was anymize konkret leistet
- Erkennt MA-Klarname und PersNr mit über 95 %.
- Bidirektionale Re-Identifikation in finalen Zwischenzeugnis-Brief.
- Tempus-Konsistenz-Check im Output (KI tendiert zu Vergangenheit).
- HRIS-Alternativen: Personio AI-Assistent, Leapsome, SuccessFactors Joule.
- Verarbeitung in deutschen Rechenzentren; AVV nach Art. 28 DSGVO.
Sicherheitscheck vor der Veröffentlichung
Was anymize liefert, was Sie souverän entscheiden
Vor dem KI-Aufruf
- Berechtigtes-Interesse-Anlass dokumentiert (Vorgesetzten-Wechsel etc.)?
- Performance-Stichpunkte mit Vorgesetzten:r konsolidiert?
- Notenstufe spätere-Endzeugnis-konsistent?
- Pseudonymisierungs-Spot-Check?
Nach der KI-Antwort
- Alle Verben im Präsens-Tempus (Tempus-Disziplin BAG)?
- KEINE Beendigungs-Formel?
- Notenstufen-Code korrekt + Leistung-Verhalten-Konsistenz?
- AGG-Bias-Check durchgeführt?
Vor der Unterschrift
- Vorgesetzten-Review + Personalleitung-Sign-off?
- Archivierung als spätere End-Zeugnis-Referenz?
- Anlass-Hinweis (optional) angemessen formuliert?
- Streit-Vermeidungs-Check (besonders bei drohender Beendigung)?
Typische Fehlermuster und wie anymize gegensteuert
- →KI-Tempus-Mischung (Vergangenheit statt Präsens), manuelle Tempus-Verifikation Pflicht.
- →Beendigungs-Formel versehentlich enthalten, der Prompt verbietet sie strukturell.
- →Notenstufe besser als später erreichbares Endzeugnis, BAG-Konsistenz-Hinweis im Output.
- →AGG-Verstoß (Schwangerschaft/Krankheit-Hinweis), Bias-Check fängt das ab.
- →Erfundene Performance-Stichpunkte, der Prompt zwingt [[CLARIFY]] bei Lücken.
Rechtsgrundlagen
Normen, Urteile, Belege
Primärnormen: Zeugnisrecht
- Zwischenzeugnis bei berechtigtem Interesse
- 8 AZR 1080/05
- 9 AZR 745/14
- 9 AZR 386/10
- Endzeugnis nicht schlechter als Zwischenzeugnis
Primärnormen: Datenschutz und AGG
- Beschäftigtendaten (SRC-0215)
- AVV (SRC-0242)
- Keine vollautomatische Zeugnis-Erstellung (SRC-0240)
- Diskriminierungsverbot; 120 kEUR (SRC-0217, SRC-0256)
- HR-Pseudonymisierung (SRC-0246)
- Mitbestimmung HRIS-Zeugnis-Tool (SRC-0211, SRC-0227)
Sekundärquellen
- 14 % nutzen KI für Arbeitszeugnisse (SRC-0276)
- 19 % GenAI in HR (SRC-0271)
- Restrukturierungs-Volumen wächst (STD-0048)
- Strenge Routine-Auslegung (SRC-0260)
- HR-Effizienz (STD-0047)
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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