Ein Website-Umzug mit sensiblen DNS-Settings und Kundendaten – normalerweise ein No-Go für öffentliche KI-Modelle. Felix zeigt einen Workaround: Erst das lokale Ollama Gamma 4e4b-Modell zur Anonymisierung nutzen (19,1 Sekunden für komplette E-Mail und DNS-Tabelle), dann die anonymisierten Daten in Claude für die Ausarbeitung und anschließend wieder lokal de-anonymisieren.

Du erfährst, wie du die Performance öffentlicher Modelle nutzt, ohne sensible Daten preiszugeben. Der Prozess funktioniert für Steuerberater, Kanzleien, Arztpraxen oder jeden, der mit Personendaten arbeitet – aber auch für Maschinenbauer mit Zeichnungsdaten. Das System lässt sich in einer Stunde installieren und schafft DSGVO-konforme KI-Nutzung durch lokale Anonymisierung und De-Anonymisierung.

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Welche sensiblen Daten in deinem Unternehmen könntest du mit diesem Anonymisierungs-Workaround endlich auch per KI bearbeiten lassen?

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