By · Last updated 2026-04-18

Zpět na blogBezpečnost AI

3,8 neúmyslného úniku osobních dat denně v týmech podpory

Každý agent zákaznické podpory používající ChatGPT vkládá průměrně 3,8krát denně citlivá data. U stočlenného týmu to znamená 380 incidentů s ohrožením souladu s GDPR každý den. Politiky nestačí — potřebná jsou technická opatření v okamžiku akce.

April 18, 20268 min čtení
accidental PII exposuresupport team ChatGPTCyberhaven 3.8 pastesworkflow PII protectionGDPR daily exposure

Matematika každodenního úniku osobních dat

Výzkum společnosti Cyberhaven zjistil, že firemní zaměstnanci vkládají průměrně 3,8krát citlivá data do ChatGPT na uživatele za den. Pro stočlenný tým zákaznické podpory to znamená 380 případů zákaznických záznamů vstupujících do ChatGPT každý den.

Každý takový případ může být porušením zásady minimalizace dat dle článku 5 odst. 1 písm. c) GDPR. Tento článek vyžaduje, aby osobní údaje byly „přiměřené, relevantní a omezené na to, co je nezbytné.“

Nejde o neposlušné zaměstnance ignorující pravidla. Číslo 3,8 odráží běžnou pracovní rutinu. Agenti kopírují e-maily zákazníků, aby sestavili odpovědi. Vkládají text stížností, aby získali empatické návrhy. Přikládají detaily účtu pro kontextově přesné odpovědi. Každé vložení je legitimní krok zvyšující produktivitu — který s sebou přenáší osobní údaje.

Školení v oblasti chování problém nevyřeší

Audit EU z roku 2024 zjistil, že 63 % dat uživatelů ChatGPT obsahovalo osobní identifikační údaje. Pouze 22 % uživatelů vědělo, že mohou v nastavení nástroje využít možnost odhlášení. Většina obsahu vkládaného do asistenta umělé inteligence obsahuje osobní údaje. Většina uživatelů si toho není vědoma. Výsledkem je každodenní únik dat ve velkém měřítku.

Školení v oblasti dodržování zásad naráží na základní problém. Zvyk kopírování a vkládání je starý desítky let. Uživatelé kopírují a vkládají text od prvního dne u počítače. Přidání nástroje pro chatování s umělou inteligencí jako nového cíle pro vkládání mění pouze destinaci — zvyk samotný se nemění.

Politika „nevkládejte osobní data zákazníků do asistenta umělé inteligence“ vyžaduje, aby agenti do automatické akce vložili klasifikační krok — „obsahuje tento text osobní údaje?“ — aniž by v ní byl přirozený okamžik pro zastavení. Tréninkové efekty se časem vytrácejí. Kumulativní výsledek 380 denních rozhodnutí o vložení představuje riziko souladu s předpisy, které politika sama neudolá.

Kde technická opatření fungují

Řešení působí přímo v okamžiku akce vložení. Rozšíření prohlížeče zachytí obsah schránky v okamžiku, kdy agent stiskne Vložit — ještě před tím, než se text dostane do vstupního pole. Agent vidí modální okno s náhledem. Zobrazuje, co bylo detekováno a co bude anonymizováno před odesláním textu.

Jde o transparentní kontrolu, nikoli blokující zásah. Agenti mohou pokračovat, přepsat nebo zastavit. Přidává jediný okamžik viditelnosti k jinak automatické akci.

Představte si vedoucího týmu zákaznické podpory německého e-shopu, který sestavuje odpovědi na stížnosti zákazníků. Pracovní postup zůstává stejný: zkopírovat stížnost, vložit do ChatGPT, vygenerovat odpověď. Rozšíření přidá dvousekundovou kontrolu. Agent vidí, že byla detekována jména, adresy a čísla objednávek, a klikne na „Pokračovat“. Nástroj obdrží anonymizovanou verzi. K porušení souladu nedojde.

Náš průvodce shodou s GDPR popisuje právní základ pro tato opatření. Viz také srovnání politiky AI a technických opatření a průvodce DLP pro prohlížeče a ChatGPT pro detaily implementace.

Zdroje

Připraveni chránit svá data?

Začněte anonymizovat PII s více než 285 typy entit ve 48 jazycích.

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

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.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

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.