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Arbeitszeugnis § 109 GewO als Muster anonymisieren – DSGVO-konform anonymisieren (§ 109 GewO)

Beschäftigte haben nach § 109 GewO Anspruch auf ein qualifiziertes Arbeitszeugnis, das Namen, Daten und Leistungsbeurteilungen enthält. anonym.legal pseudonymisiert diese Personendaten, damit ein erstelltes Zeugnis als anonymisiertes Muster für Formulierungen, Schulungen oder die interne Qualitätssicherung genutzt werden kann, ohne die Identität des Beschäftigten offenzulegen.

When this applies

Sie nutzen erstellte Arbeitszeugnisse als Formulierungsvorlage oder für die interne Qualitätssicherung. Ein qualifiziertes Zeugnis nach § 109 GewO verbindet Name und Beschäftigungsdaten mit einer individuellen Leistungs- und Verhaltensbeurteilung. Für eine Mustersammlung oder die Schulung von Führungskräften ist gerade die Formulierungssprache wertvoll, nicht aber die Identität der bewerteten Person. Eine pseudonymisierte Fassung erlaubt die Wiederverwendung der Textbausteine, ohne den konkreten Beschäftigten offenzulegen.

  1. Das fertige Arbeitszeugnis wird als Dokument in anonym.legal hochgeladen.
  2. Die Erkennung prüft den Text gegen über 285 Entitätstypen und markiert Name, Geburtsdatum und Beschäftigungsdaten.
  3. Die bewertete Person wird durchgehend durch dasselbe Pseudonym ersetzt, sodass alle Bezüge im Zeugnis stimmig bleiben.
  4. Formulierungen, Bewertungssprache und Tätigkeitsbeschreibungen bleiben als Vorlagentext im Klartext erhalten.
  5. Die Zuordnung von Pseudonym zu Klardaten wird verschlüsselt und EU-ansässig gespeichert.
  6. Die anonymisierte Fassung wird als Muster oder Schulungsmaterial exportiert; der Originalbezug bleibt über den Schlüssel rekonstruierbar.
  7. Aus mehreren anonymisierten Zeugnissen lässt sich eine Formulierungssammlung aufbauen, die als Referenz für künftige Beurteilungen dient.

What you provide

  • Fertiges Arbeitszeugnis
  • Angaben zu personenbezogenen Daten
  • Festlegung, welche Datumsangaben zu schützen sind
  • Hinweis auf zu erhaltende Formulierungsbausteine
  • Angabe des Verwendungszwecks der Mustersammlung

Limitations & cautions

  • Ob die Zeugnisformulierung wohlwollend und wahr ist, bewertet anonym.legal nicht; das bleibt eine fachliche Einschätzung.
  • Die Software bereitet das Zeugnis als Muster auf und ersetzt keine inhaltliche Prüfung der Beurteilung.
  • Eine spätere Zuordnung zum konkreten Beschäftigten gelingt nur, solange der Schlüssel in Ihrer Verwahrung bleibt.

FAQ

Bleiben die Zeugnisformulierungen nach der Anonymisierung erhalten?

Ja, Formulierungen und Bewertungstext bleiben im Klartext erhalten. Nur personenbezogene Daten werden pseudonymisiert. Die wertende Sprache des Zeugnisses bleibt damit als Vorlage vollständig nutzbar.

Kann ich ein Zeugnis als Formulierungsvorlage speichern?

Ja, die anonymisierte Fassung lässt sich datenschutzkonform als Vorlage für Formulierungen nutzen. Da kein Personenbezug mehr besteht, kann die Vorlage auch im Team oder in Schulungen geteilt werden.

Werden Beschäftigungsdaten als Personendaten behandelt?

Ja, personenbezogene Datumsangaben können als zu schützende Daten markiert und pseudonymisiert werden. So lassen sich auch Eintritts- und Austrittsdaten aus dem Muster entfernen, ohne den Aufbau des Zeugnisses zu verändern.

Kann ich aus mehreren Zeugnissen eine Sammlung bilden?

Ja, anonym.legal verarbeitet mehrere Zeugnisse und pseudonymisiert die bewerteten Personen konsistent. Aus den anonymisierten Fassungen lässt sich eine Formulierungssammlung als Referenz aufbauen. Da kein Personenbezug besteht, kann sie im Team geteilt werden.

Zeugnisse

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We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

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Our servers live in Falkenstein, Germany.

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We run a full check suite on every release.

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We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

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Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.