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EU AI Act: Nicht Hochrisiko Q1

Krankmeldungs-Agent

eAU-Abruf, Entgeltfortzahlung und Krankenkassen-Meldungen automatisieren.

Verarbeitet eAU-Bescheinigungen, berechnet Entgeltfortzahlungsfristen, erstellt Krankenkassen-Meldungen und erkennt Langzeitfälle für BEM-Einladungen.

Prozess analysieren lassen
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eAU-Extraktion per KI, Fortzahlungs-Berechnung per Regeln, BEM-Eskalation

Der Agent extrahiert eAU-Daten per KI aus dem GKV-Abruf, berechnet Entgeltfortzahlungszeiträume deterministisch nach EFZG und Tarifvertrag und erkennt regelbasiert BEM-Pflicht nach Paragraph 167 SGB IX bei 6 Wochen Arbeitsunfähigkeit binnen 12 Monaten - Gesundheitsdaten bleiben streng zugriffsbeschränkt.

Ergebnis: eAU-Pflicht seit Januar 2023 bei allen GKV-Versicherten, bei durchschnittlichen Krankenständen von 17 bis 22 Tagen pro Mitarbeitendem laufen in einem 2.000er-Unternehmen jährlich mehrere tausend eAU-Vorgänge inklusive Folgebescheinigungen und Statusmeldungen durch die Payroll.

78% Regelwerk
11% KI-Agent
11% Mensch

Die Architektur schützt sensible Gesundheitsdaten durch strikte Rollentrennung zwischen Erfassung und Auswertung:

48.000 AU-Tage pro Jahr, null Fehlertoleranz

Jeden Morgen liegen neue eAU-Meldungen im System. Montags nach Grippewellen sind es dutzende. Jede einzelne löst eine Kaskade aus: Zuordnung zum Mitarbeitenden, Prüfung ob Erst- oder Folgemeldung, Berechnung der Entgeltfortzahlungsfrist, Abgleich mit der AU-Historie auf Vorerkrankungen, Krankenkassenmeldung, Payroll-Korrektur, Information an die Führungskraft - ohne Diagnose. Und bei Langzeitfällen: BEM-Fristüberwachung nach SGB IX.

Das ist kein Ausnahmefall. Das ist der Normalzustand. Durchschnittlich 20 bis 24 AU-Tage pro Beschäftigtem im Jahr, Tendenz stabil auf Rekordniveau. In einem Unternehmen mit 2.000 Mitarbeitenden bedeutet das 40.000 bis 48.000 AU-Tage jährlich - jeder einzelne ein Verwaltungsakt mit gesetzlichen Fristen und Konsequenzen bei Versäumnis. Allein die Entgeltfortzahlung kostet deutsche Arbeitgeber insgesamt 82 Milliarden Euro im Jahr. Das Problem ist nicht die Komplexität der einzelnen Krankmeldung. Das Problem ist das Volumen bei gleichzeitig null Fehlertoleranz.

Wo die Fehler entstehen

Dieser Agent folgt dem Decision Layer-Prinzip: jede Entscheidung ist entweder regelbasiert, KI-assistiert oder explizit einem Menschen zugeordnet.

Die Fristenberechnung nach Paragraph 3 EFZG klingt einfach: sechs Wochen Entgeltfortzahlung ab Beginn der Arbeitsunfähigkeit. In der Praxis ist sie eine der häufigsten Fehlerquellen in der Entgeltabrechnung. Drei Konstellationen verursachen die meisten Probleme:

Vorerkrankungsanrechnung. Meldet sich ein Mitarbeiter innerhalb von zwölf Monaten erneut mit derselben Grunderkrankung arbeitsunfähig, läuft keine neue Sechs-Wochen-Frist. Die bisherigen AU-Tage werden angerechnet. In der Praxis scheitert das regelmäßig daran, dass niemand die AU-Historie systematisch auf Diagnosegruppen abgleicht. Ergebnis: Der Arbeitgeber zahlt sechs Wochen, obwohl der Anspruch bereits erschöpft war - oder kürzt zu früh, obwohl es sich um ein neues Grundleiden handelt.

Erst- und Folgemeldungen. Wenn eine eAU eingeht, muss sofort entschieden werden: Ist das eine neue Arbeitsunfähigkeit oder die Verlängerung einer bestehenden? Davon hängt ab, ob die Sechs-Wochen-Frist neu startet oder weiterläuft. Bei manueller Verarbeitung reicht ein falscher Datumsabgleich, um die gesamte Fristenberechnung zu kippen.

Feiertage und Schichtmodelle. In Betrieben mit variablen Arbeitszeiten gehört die Entgeltfortzahlungsberechnung zu den fehleranfälligsten Positionen in der Payroll. Feiertage innerhalb einer AU-Periode werden falsch klassifiziert, Schichtzulagen nicht korrekt berücksichtigt.

Jeder dieser Fehler erzeugt Nacharbeit: Korrekturabrechnungen, Rückforderungen, im schlimmsten Fall Haftungsrisiken bei Betriebsprüfungen.

Vier Fristen, vier Empfänger, null Spielraum

Eine einzelne Krankmeldung betrifft parallel mehrere Prozesse und Systeme:

eAU-Eingang
    |
    +-- Payroll: Entgeltfortzahlung oder Krankengeld?
    |
    +-- Krankenkasse: Meldung nach SGB V (gesetzliche Frist)
    |
    +-- Führungskraft: Information ohne Diagnose
    |
    +-- BEM-Monitor: AU-Tage kumulieren, 42-Tage-Schwelle prüfen

Jeder dieser vier Stränge hat eigene Fristen, eigene Empfänger, eigene Datenschutzregeln. Die Krankenkassenmeldung nach DEÜV muss termingerecht rausgehen. Die Führungskraft darf erfahren, dass jemand krank ist - aber nicht woran. Die Payroll muss wissen, ob Entgeltfortzahlung oder Krankengeld greift. Und der BEM-Monitor muss im Hintergrund AU-Tage aufaddieren, über Monate hinweg, über Unterbrechungen hinweg.

Manuell heißt das: vier verschiedene Systeme, vier verschiedene Bearbeitungsschritte, bei jeder einzelnen Krankmeldung. Bei hundert Meldungen im Monat wird aus einem beherrschbaren Prozess ein fragiles Konstrukt aus Erinnerungen, Excellisten und dem Prinzip Hoffnung.

Regelwerk statt Raten

Der Krankmeldungs-Agent zerlegt diesen Prozess in seine Einzelschritte und ordnet jedem Schritt einen Entscheider zu: Regelwerk, KI-Analyse oder Mensch.

Die überwiegende Mehrheit dieser Schritte ist deterministisch. eAU-Zuordnung über Versicherungsnummer und Personalnummer: Regelwerk. Datumsabgleich Erst- oder Folgemeldung: Regelwerk. Entgeltfortzahlungsfrist nach EFZG: Regelwerk. Krankenkassenmeldung nach SGB V: Regelwerk. Führungskraft-Benachrichtigung ohne Diagnosedaten: Regelwerk.

Nur an einer Stelle braucht der Prozess echte Analyse: bei der Vorerkrankungsanrechnung. Hier muss die AU-Historie auf gleiche Diagnosegruppen innerhalb der Zwölf-Monats-Frist geprüft werden. Das ist kein Ja-Nein-Abgleich, sondern eine Musterkennung über medizinische Kategorien. KI-gestützt, aber mit transparentem Entscheidungsprotokoll - weil jede Anrechnung vor dem Arbeitsgericht Bestand haben muss.

Die 42-Tage-Grenze: Wo Automatisierung aufhört

Bei Langzeiterkrankungen überwacht der Agent die kumulative AU-Dauer. Erreicht ein Mitarbeitender 42 Tage innerhalb von zwölf Monaten, greift die BEM-Pflicht nach Paragraph 167 SGB IX. Der Agent erkennt die Schwelle zuverlässig - auch wenn die 42 Tage sich aus mehreren kürzeren Ausfällen zusammensetzen, über Monate verteilt, mit Unterbrechungen dazwischen.

Aber: Die BEM-Einladung selbst löst der Agent nicht aus. Er meldet die Schwellenüberschreitung an HR. Der Mensch entscheidet über Zeitpunkt, Form und Gesprächsführung. Das ist keine technische Limitierung - es ist eine bewusste Architekturentscheidung. BEM ist ein Gespräch zwischen Menschen über die Zukunft eines Arbeitsverhältnisses. Kein Algorithmus entscheidet, wann der richtige Moment für dieses Gespräch ist.

Diese Grenzziehung ist bezeichnend für den gesamten Prozess: Der Agent übernimmt Volumen, Fristen und Meldepflichten. Der Mensch behält die Entscheidungen, die Urteilsvermögen erfordern. Im BEM-Kontext heißt das auch: Nur rund die Hälfte der berechtigten Beschäftigten erhält überhaupt ein BEM-Angebot - nicht weil Unternehmen die Pflicht ignorieren, sondern weil die Schwellenüberschreitung in manuellen Prozessen schlicht übersehen wird. Ein Agent, der 42 Tage zuverlässig zählt, löst kein einziges BEM-Problem. Aber er stellt sicher, dass HR von jedem einzelnen Fall erfährt.

Gesundheitsdaten brauchen eine eigene Schutzarchitektur

Krankmeldungen enthalten besondere Kategorien personenbezogener Daten nach DSGVO Artikel 9. Das erfordert mehr als Zugriffsrechte und Verschlüsselung. Es erfordert eine Architektur, die Datensparsamkeit erzwingt.

Der Agent verarbeitet AU-Zeiträume und Diagnosegruppen - aber nur dort, wo es für die Fristenberechnung zwingend erforderlich ist. Konkrete Diagnosen werden nicht an Führungskräfte weitergegeben, nicht im Benachrichtigungstext gespeichert, nicht im Decision Log protokolliert. Jede Verarbeitungsregel ist in der Rahmen-Betriebsvereinbarung dokumentiert und vom Betriebsrat einsehbar.

Das klingt nach Selbstverständlichkeit. In der Praxis manueller Prozesse ist es das nicht. Wer AU-Bescheinigungen als PDF per Email an die Führungskraft weiterleitet, hat ein Datenschutzproblem - auch wenn es niemand absichtlich herbeigeführt hat. Ein regelbasierter Agent hat dieses Problem strukturell nicht, weil die Informationsarchitektur vorgibt, welche Daten an welchen Empfänger fließen.

Micro-Decision-Tabelle

Wer entscheidet bei diesem Agent?

9 Entscheidungsschritte, aufgeteilt nach Decider

78%(7/9)
Regelwerk
deterministisch
11%(1/9)
KI-Agent
modellbasiert mit Confidence
11%(1/9)
Mensch
explizit zugewiesen
Mensch
Regelwerk
KI-Agent
Jede Zeile ist eine Entscheidung. Aufklappen zeigt die Entscheidungsakte und ob man anfechten kann.
eAU eingeht Kann die eAU einem Mitarbeitenden zugeordnet werden? Regelwerk

Matching über Versicherungsnummer und Personalnummer

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

Erstmeldung oder Folgemeldung Handelt es sich um eine neue AU oder eine Verlängerung? Regelwerk

Datumsabgleich mit bestehenden AU-Zeiträumen

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

Entgeltfortzahlung berechnen Wie lange besteht Anspruch auf Entgeltfortzahlung? Regelwerk

EFZG Paragraph 3 mit Vorerkrankungsanrechnung

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

Vorerkrankung prüfen Liegt eine anrechenbare Vorerkrankung vor? KI-Agent

Analyse der AU-Historie auf gleiche Diagnosegruppe innerhalb 12 Monaten

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

Krankenkasse benachrichtigen Welche Meldung muss an die Krankenkasse? Regelwerk

Gesetzliche Meldefristen nach SGB V

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

Führungskraft informieren Wird die Führungskraft über die AU informiert? Regelwerk

Standardbenachrichtigung ohne Diagnose-Information

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

BEM-Schwelle prüfen Wurden 42 AU-Tage in 12 Monaten überschritten? Regelwerk

SGB IX Paragraph 167 - BEM-Pflicht

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

BEM-Einladung auslösen Wird das BEM-Verfahren eingeleitet? Mensch

HR entscheidet über Zeitpunkt und Form der Einladung

Entscheidungsakte

Entscheider-ID und Rolle
Begründung der Entscheidung
Zeitstempel und Kontext

Anfechtbar: Ja - über Vorgesetzten, Betriebsrat oder formalen Einspruch.

Payroll-Auswirkung berechnen Welche Auswirkung hat die AU auf die Entgeltabrechnung? Regelwerk

Entgeltfortzahlung vs. Krankengeld, Zuschüsse

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

Entscheidungsakte und Anfechtbarkeit

Jede Entscheidung, die dieser Agent trifft oder vorbereitet, wird in einer vollständigen Entscheidungsakte dokumentiert. Betroffene Mitarbeitende können jede einzelne Entscheidung einsehen, nachvollziehen und anfechten.

Welche Regel in welcher Version wurde angewandt?
Welche Daten lagen der Entscheidung zugrunde?
Wer (Mensch, Regelwerk oder KI) hat entschieden - und warum?
Wie kann die betroffene Person Einspruch einlegen?
So setzt der Decision Layer das architektonisch um →

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Governance-Hinweise

EU AI Act: Nicht Hochrisiko
Kein Hochrisiko-System nach EU AI Act - Dokumentenverarbeitung und deterministische Fristenberechnung ohne Entscheidung über das Arbeitsverhältnis. DSGVO Art. 9 (besondere Kategorien personenbezogener Daten) erfordert erhöhten Schutz für Gesundheitsdaten. Diagnose-Informationen werden nicht an Führungskräfte weitergegeben. Betriebsrat hat Informationsrecht. Empfehlung: Verarbeitung von Gesundheitsdaten explizit in der Rahmen-BV regeln.

Bewertung

Agent Readiness 84-91%
Governance-Komplexität 21-28%
Economic Impact 68-75%
Leuchtturm-Wirkung 16-23%
Implementation Complexity 21-28%
Transaktionsvolumen Täglich

Voraussetzungen

  • eAU-Abruf-Schnittstelle (über Entgeltabrechnungssystem oder ITSG-Kommunikationsserver)
  • Digitalisierte AU-Historie pro Mitarbeitendem
  • Payroll-Schnittstelle für Entgeltfortzahlungsberechnung
  • Krankenkassen-Kommunikationskanal (DEÜV)

Infrastruktur-Beitrag

Die Fristenberechnungs-Engine (gesetzliche Fristen, Vorerkrankungslogik) wird vom Leave-of-Absence-Agent und Payroll-Processing-Agent wiederverwendet. Das Meldewesen-Pattern (automatische Kommunikation mit externen Stellen) bildet die Grundlage für Steuer- und Sozialversicherungsmeldungen. Die BEM-Auslösung zeigt das Muster: Agent erkennt Schwelle, Mensch entscheidet über Handlung. Baut Decision Logging und Audit Trail auf, die im Decision Layer für Nachvollziehbarkeit und Anfechtbarkeit jeder Entscheidung benötigt werden.

Was diese Erstbewertung enthält: 9 Slides für Ihr Führungsteam

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  1. 1

    Titelfolie - Prozessname, Entscheidungspunkte, Automatisierungspotenzial

  2. 2

    Executive Summary - FTE-Freisetzung, Kosten pro Vorgang vorher/nachher, Break-Even-Datum, Kosten des Wartens

  3. 3

    Ausgangslage - Transaktionsvolumen, Fehlerkosten, Wachstumsszenario mit FTE-Vergleich

  4. 4

    Lösungsarchitektur - Mensch - Regelwerk - KI-Agent mit konkreten Entscheidungspunkten

  5. 5

    Governance - EU AI Act, Betriebsrat (§87 BetrVG), Audit Trail - mit Ampelstatus

  6. 6

    Risikoanalyse - 5 Risiken mit Eintrittswahrscheinlichkeit, Auswirkung und Gegenmaßnahme

  7. 7

    Roadmap - 3-Phasen-Plan mit konkreten Kalenderdaten und Go/No-Go

  8. 8

    Business Case - 3-Szenarien-Vergleich (Nichtstun/Neueinstellung/Automatisierung) plus 3×3-Sensitivitätsmatrix

  9. 9

    Diskussionsvorschlag - Konkrete nächste Schritte mit Zeitplan und Verantwortlichkeiten

Enthält: 3-Szenarien-Vergleich

Nichtstun vs. Neueinstellung vs. Automatisierung - mit Ihrem Gehaltsniveau, Ihrer Fehlerquote und Ihrem Wachstumsplan. Die eine Slide, die Ihr CFO als erstes sehen will.

Berechnungsmethodik anzeigen

Stundensatz: Jahresgehalt (Ihre Eingabe) × 1,3 AG-Anteil ÷ 1.720 Jahresarbeitsstunden

Einsparung: Vorgänge × 12 × Automatisierungsrate × Minuten/Vorgang × Stundensatz × Economic Factor

Qualitäts-ROI: Fehlerreduktion × Vorgänge × 12 × EUR 260/Fehler (APQC Open Standards Benchmarking)

FTE: Eingesparte Stunden ÷ 1.720 Jahresarbeitsstunden

Break-Even: Benchmark-Investition ÷ monatliche Gesamteinsparung (Effizienz + Qualität)

Neueinstellung: Jahresgehalt × 1,3 + EUR 12.000 Recruiting pro FTE

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Krankmeldungs-Agent

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Häufige Fragen

Wie geht der Agent mit Diagnose-Daten um?

Der Agent verarbeitet AU-Zeiträume und Diagnosegruppen für die Vorerkrankungsanrechnung. Konkrete Diagnosen werden nicht an Führungskräfte oder den Betriebsrat weitergegeben. Die Verarbeitung erfolgt DSGVO-konform nach Art. 9 mit strikter Zweckbindung.

Kann der Agent auch Langzeitkranke proaktiv melden?

Der Agent überwacht die 42-Tage-Schwelle für BEM und informiert HR rechtzeitig. Die Entscheidung über die Einleitung des BEM-Verfahrens und die Gesprächsführung bleiben beim Menschen.

Was passiert als Nächstes?

1

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Erstgespräch

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