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Betriebsvereinbarung als Muster anonymisieren: Beteiligtendaten schützen – DSGVO-konform anonymisieren

Betriebsvereinbarungen und ihre Anlagen können Namen von Betriebsratsmitgliedern, Beschäftigten oder Beispielfällen enthalten. anonym.legal pseudonymisiert diese Personendaten, damit Vereinbarungen als anonymisierte Muster für andere Standorte, Schulungen oder Benchmarking genutzt werden können, ohne die Identität der beteiligten Personen offenzulegen.

When this applies

Sie nutzen bestehende Betriebsvereinbarungen als Muster für andere Standorte oder zu Benchmarking-Zwecken. Eine Betriebsvereinbarung und ihre Anlagen können Namen von Betriebsratsmitgliedern, Unterzeichnern oder personenbezogene Beispielfälle enthalten. Für die Übertragung auf einen anderen Standort kommt es auf die Regelungsinhalte an, nicht auf die beteiligten Personen. Eine pseudonymisierte Fassung erlaubt die Weitergabe und den Vergleich, ohne die Identität der Beteiligten offenzulegen.

  1. Die Betriebsvereinbarung samt Anlagen wird in anonym.legal hochgeladen.
  2. Die Erkennung prüft den Inhalt gegen über 285 Entitätstypen und markiert Namen von Beteiligten und personenbezogene Beispiele.
  3. Jede genannte Person wird über das gesamte Dokument hinweg konsistent durch dasselbe Pseudonym ersetzt.
  4. Regelungsinhalte, Klauseln und Geltungsbereiche bleiben als sachlicher Vertragstext im Klartext erhalten.
  5. Die Zuordnung der Pseudonyme zu den Klardaten wird verschlüsselt und EU-ansässig gespeichert.
  6. Das anonymisierte Muster wird exportiert und kann an andere Standorte weitergegeben werden; der Originalbezug bleibt über den Schlüssel rekonstruierbar.
  7. Für ein Benchmarking lassen sich mehrere Vereinbarungen pseudonymisiert nebeneinander stellen, sodass die Regelungen ohne Bezug auf einzelne Gremien verglichen werden können.

What you provide

  • Betriebsvereinbarung samt Anlagen
  • Angaben zu personenbezogenen Beispielen
  • Liste der namentlich genannten Beteiligten
  • Festlegung der zu erhaltenden Regelungsteile
  • Angabe der Standorte, die das Muster erhalten sollen

Limitations & cautions

  • Die rechtliche Wirksamkeit und Übertragbarkeit der Regelungen bewertet anonym.legal nicht.
  • Die Software bereitet die Vereinbarung als Muster auf und ersetzt keine arbeitsrechtliche Prüfung der Klauseln.
  • Eine spätere Zuordnung zu den ursprünglichen Beteiligten gelingt nur, solange der Schlüssel in Ihrer Verwahrung bleibt.

FAQ

Bleiben die Regelungsinhalte nach der Anonymisierung erhalten?

Ja, Regelungsinhalte und Klauseln bleiben im Klartext erhalten. Nur personenbezogene Daten werden pseudonymisiert. Das Muster gibt den Regelungstext vollständig wieder und lässt sich direkt als Vorlage nutzen.

Werden Betriebsratsmitglieder im Muster geschützt?

Ja, Namen der Beteiligten werden als PII erkannt und konsistent pseudonymisiert. Auch in Anlagen genannte Personen werden erfasst, sodass keine Beteiligten im Muster sichtbar bleiben.

Kann ich die Vereinbarung an andere Standorte weitergeben?

Ja, die anonymisierte Fassung eignet sich datenschutzkonform als Muster für andere Standorte. Da kein Personenbezug mehr besteht, ist die Weitergabe und der Vergleich unkritisch.

Eignet sich die Fassung für ein Benchmarking?

Ja, mehrere pseudonymisierte Vereinbarungen lassen sich nebeneinander stellen und in ihren Regelungen vergleichen. Da die beteiligten Gremien und Personen ersetzt sind, bleibt das Benchmarking auf die Inhalte beschränkt. Die Übertragbarkeit der Regelungen prüfen Sie weiterhin fachlich.

Betriebsrat

About this page

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

Read our founder note for how we work.

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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.

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Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

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We reply within one business day.

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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.

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Bad runs block the deploy.

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  • We never train models on what you upload.
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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.

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