Wir müssen zwei Phasen unterscheiden, die das Wort „Daten“ oft verschwimmen lässt. Während der Generierung wird das, was Sie SCHREIBEN – Ihre Beschreibung sowie der Text der Dateien, die Sie anhängen – an einen Modellanbieter gesendet, um Spezifikation und Code zu erzeugen; die Anbieter sind in unserer Datenschutzrichtlinie namentlich genannt. Danach, sobald die Anwendung läuft, verlässt nichts mehr Ihren Server: Der auf Ihrem Server ausgeführte Code enthält keinerlei KI-Client in seinen Abhängigkeiten, und die auf Ihrem Server abgelegte Konfigurationsdatei enthält keine API-Schlüssel. Das bedeutet: Ihre Kunden, Ihre Serviceeinsätze, Ihre Mitglieder – alles, was Sie später eingeben – kann strukturell gar nicht bei einem Modell ankommen. Die einzige Information, die jemals hinausgeht, ist die, die Sie selbst formuliert haben, um Ihr Vorhaben zu beschreiben.
Was an ein Modell gesendet wird – und wann
Die Generierung muss Ihr Geschäftsfeld verstehen: Dafür liefert Ihre Beschreibung den entscheidenden Input – sie wird daher zusammen mit dem Text Ihrer angehängten Dateien an einen Modellanbieter übermittelt. Unsere Datenschutzrichtlinie nennt die Anbieter ausdrücklich – Anthropic, OpenAI, xAI und Google – und weist darauf hin, dass diese Verarbeitung außerhalb der Europäischen Union stattfinden kann, stets jedoch im Rahmen der Standardvertragsklauseln der Europäischen Kommission. Das ist kein Detail, das man zwischen den Zeilen lesen müsste: Es ist das Rohmaterial der Generierung – und es gibt keine Produktvariante, bei der Ihre Beschreibung bei Ihnen bleibt, während gleichzeitig eine Anwendung entsteht, die wirklich zu Ihnen passt.
Dieser Datentransfer hat ein klares Ende. Er findet ausschließlich während der Generierung statt – zunächst zur Erstellung der Spezifikation, dann des Codes – und wiederholt sich nur bei der nächsten Generierung: wenn Sie neu starten oder eine Änderung anfordern. Dazwischen passiert nichts. Es gibt weder eine kontinuierliche Synchronisation noch eine Rückmeldung Ihrer Nutzung an ein Modell, und auch keine Hintergrundanalyse dessen, was Ihre Anwendung enthält.
Was niemals dorthin gelangt: die Daten, die Sie später eingeben
Die auf Ihrem Server bereitgestellte Anwendung ist eine gewöhnliche Software – und das lässt sich an drei Stellen *der auf Ihrem Server laufenden Instanz* nachvollziehen. Ihre Liste der Abhängigkeiten enthält keinen einzigen KI-Client – lediglich Next.js, React, Prisma und Bibliotheken für die Darstellung. Die beim Deployment auf dem Server geschriebene Konfigurationsdatei umfasst genau vier Zeilen: die Adresse Ihrer Datenbank, zwei technische Geheimnisse und eine Build-Nummer; ein API-Schlüssel kommt darin nicht vor. Und die Zahlen auf Ihrem Dashboard werden durch deterministische Abfragen direkt auf Ihrer Datenbank berechnet – niemals durch ein Modell, das Ihre Datensätze einlesen soll.
Die entscheidende Folge betrifft die Frage, die am häufigsten Sorge bereitet: das Training von Modellen. Selbst unter der ungünstigsten Annahme käme dafür ausschließlich Ihre ursprüngliche Beschreibung infrage – jener Satz, in dem Sie erklären, dass Sie einen Workshop betreiben, Serviceeinsätze durchführen und Kunden verwalten. Niemals aber der Inhalt Ihrer Kundendatensätze, die Historie Ihrer Einsätze oder die Liste Ihrer Mitglieder – denn diese Datensätze haben zu keinem Zeitpunkt einen Weg zu einem Modell.
Anhänge: zwei Wege, nur einer führt über ein Modell
Ein angehängtes Dokument folgt nicht immer demselben Pfad – und dieser Unterschied ist im Code klar getrennt. Eine Tabelle, eine CSV-Datei, ein PDF oder eine Textdatei wird AUF DEM SERVER gelesen, mithilfe klassischer Extraktoren: Kein Modell betrachtet die Datei selbst. Ein Foto oder ein Screenshot hingegen wird tatsächlich an ein Vision-Modell gesendet, dessen einzige Aufgabe darin besteht, es zu beschreiben – das ist die einzige Möglichkeit, ein Papierformular oder eine fotografierte Tabelle zu erschließen.
Einen Punkt müssen wir offen ansprechen, weil er eine praktische Entscheidung beeinflusst: Der aus einer Datei extrahierte Text wird – begrenzt auf zwölftausend Zeichen pro Datei – Teil des Kontexts, der an das Modell gesendet wird. Eine Tabelle, die Sie anhängen, um Ihre Datenstruktur zu zeigen, verlässt Ihren Server also als reiner Text zusammen mit Ihrer Beschreibung. Enthält diese Datei echte personenbezogene Daten? Dann lautet die bewährte Praxis in einem Satz: Hängen Sie lediglich die Überschriftszeile und einige anonymisierte Beispielzeilen an. Der Generator benötigt die STRUKTUR Ihrer Spalten – nicht die Namen Ihrer Kunden.
Was garantiert ist – und was nicht
Zunächst eine konkrete Garantie – und sie steht wörtlich im Code: Wenn Sie eine CSV-Datei anhängen, um direkt mit Ihren echten Datensätzen zu starten, werden diese durch eine deterministische Zuordnung in Ihre Datenbank übernommen – Erkennung des Trennzeichens, Abbildung Ihrer Überschriften auf die Felder, typsichere Konvertierung. Ein Modell ist bei diesem Schritt nicht beteiligt. Der Grund dafür ist an dieser Stelle im Code schwarz auf weiß festgehalten: Die Daten des Nutzers werden nicht neu erfunden. Ein Modell, das eine Mitgliedertabelle „ergänzen“ sollte, würde plausible, aber falsche Datensätze erzeugen – und das ist das einzige Ergebnis, das wirklich unakzeptabel wäre.
Was diese Seite hingegen nicht garantieren will: die interne Politik der einzelnen Modellanbieter hinsichtlich einer möglichen Wiederverwendung der an sie übermittelten Inhalte. Das fällt in deren vertragliche Verpflichtungen – nicht in das Verhalten dieses Produkts; unsere Datenschutzrichtlinie nennt die Anbieter und beschreibt den rechtlichen Rahmen für die Datenübermittlung. Dort sollten Sie nachschauen. Was das Produkt hingegen garantiert, ist der ANWENDUNGSBEREICH – was hinausgeht, wann, und vor allem: was niemals hinausgeht. Gerade weil dieser Bereich so eng gefasst ist, richtet sich die Frage nach dem Modelltraining nicht auf Ihre Kundendatei.