KI-Workflows brauchen Schutz vor dem Modellaufruf. Wenn sensible Daten erst im Output auffallen, ist die Datenweitergabe bereits passiert.

Ein Privacy Filter kann helfen, personenbezogene Daten zu erkennen oder zu reduzieren. Für DACH-Teams zählen aber auch Protokolle, Rollen und Löschkonzepte.

Vor produktiver Nutzung sollte der Filter mit eigenen Datentypen getestet werden: Namen, Vertragsnummern, Kundennotizen, E-Mails und freie Texte verhalten sich unterschiedlich.