Interessenausgleich und Sozialplan § 112 BetrVG: Betroffenendaten anonymisieren – DSGVO-konform anonymisieren (§ 112 BetrVG)

Bei Betriebsänderungen halten Interessenausgleich und Sozialplan nach § 112 BetrVG Namenslisten, Sozialdaten und Abfindungsberechnungen betroffener Beschäftigter fest. anonym.legal pseudonymisiert diese Personendaten reversibel, damit Entwürfe und Muster geteilt, verglichen und für Schulungen genutzt werden können, ohne die Identität der betroffenen Belegschaft offenzulegen.

When this applies

Sie verhandeln oder dokumentieren einen Interessenausgleich und Sozialplan bei einer Betriebsänderung und müssen Entwürfe intern abstimmen, mit Beratern teilen oder als Muster aufbereiten. Nach § 112 BetrVG entstehen dabei Namens- und Auswahllisten der betroffenen Beschäftigten sowie Sozialdaten und Abfindungsberechnungen, die in Anlagen zum Sozialplan zusammengeführt werden. Für die Vergleichbarkeit von Sozialplan-Formeln, die Abstimmung von Entwürfen oder eine Schulung kommt es auf die Struktur, die Berechnungslogik und die Regelungen an, nicht auf die Identität einzelner Beschäftigter. Weil diese Unterlagen besonders sensible Sozial- und Vergütungsdaten einer ganzen Betroffenengruppe bündeln, besteht hier der Bedarf, die Personendaten zu schützen, während Beträge, Faktoren und Regelungen lesbar bleiben.

  1. Entwurf, Namensliste oder Sozialplan-Anlage wird im Originalformat in anonym.legal eingelesen, ohne die Tabellen- oder Dokumentstruktur zu verändern.
  2. Die Engine durchsucht den Bestand und erkennt Namen, Sozialdaten und Anschriften der betroffenen Beschäftigten aus über 285 unterstützten Entitätstypen.
  3. Jeder betroffene Beschäftigte wird konsistent pseudonymisiert, sodass dieselbe Person über Namensliste, Sozialdaten und Abfindungsberechnung hinweg eindeutig zugeordnet bleibt.
  4. Berechnungsrelevante Angaben — Abfindungsformel, Faktoren, Beträge und Regelungstexte ohne Personenbezug — bleiben im Klartext erhalten.
  5. Die Zuordnung von Pseudonym zu Klarname wird in einer verschlüsselten Mapping-Tabelle mit EU-Datenresidenz festgehalten.
  6. Die anonymisierte Fassung wird zur Abstimmung oder als Muster weitergegeben und vor der finalen Unterzeichnung mit dem zugehörigen Schlüssel re-identifiziert.

What you provide

  • Entwurf von Interessenausgleich oder Sozialplan
  • Namens- und Auswahlliste der betroffenen Beschäftigten
  • Sozialdaten und Abfindungsberechnung als Anlage

Limitations & cautions

  • anonym.legal bewertet weder die Angemessenheit des Sozialplans noch die Auswahl der Betroffenen und ersetzt keine arbeitsrechtliche Beratung; die Software bereitet ausschließlich die Daten auf.
  • Die Richtigkeit der Abfindungsberechnung und die Einhaltung der Mitbestimmungsrechte bei der Betriebsänderung bleiben in Ihrer Verantwortung.
  • Die Re-Identifikation setzt die sichere Verwahrung des zugehörigen Schlüssels voraus.

FAQ

Bleiben Abfindungsbeträge und Formeln für den Vergleich erhalten?

Ja, Abfindungsformeln, Faktoren, Beträge und Regelungstexte ohne Personenbezug bleiben vollständig im Klartext erhalten. Nur personenbezogene Daten wie Name und Sozialdaten der Beschäftigten werden pseudonymisiert. So bleibt der Sozialplan für Abstimmung und Benchmarking auswertbar.

Wird dieselbe Person über alle Anlagen hinweg zugeordnet?

Ja, jeder betroffene Beschäftigte wird konsistent pseudonymisiert, sodass dieselbe Person über Namensliste, Sozialdaten und Abfindungsberechnung hinweg demselben Pseudonym zugeordnet bleibt. Die Beziehungen zwischen den Anlagen bleiben dadurch nachvollziehbar. Vor der Unterzeichnung re-identifizieren Sie die Unterlagen mit dem Schlüssel.

Beurteilt die Software die Angemessenheit des Sozialplans?

Nein, anonym.legal bewertet weder die Angemessenheit des Sozialplans noch die Auswahl der Betroffenen; die Software bereitet ausschließlich die Daten auf. Die Verhandlung und die rechtliche Beurteilung der Betriebsänderung bleiben Ihre Aufgabe. Die Verarbeitung erfolgt mit EU-Datenresidenz und ist auf DSGVO-Konformität ausgelegt.

Betriebsrat

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A small team of engineers and lawyers built this.

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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.