vpchat ist ein AI Privacy Layer. Er erkennt personenbezogene Daten in deinem Prompt und ersetzt sie durch Platzhalter, bevor der Text das Sprachmodell erreicht, und setzt sie in der Antwort automatisch wieder ein. Das Modell arbeitet also mit dem Kontext deiner Anfrage, ohne die Identität der Person zu sehen, um die es geht.
Wie die Maskierung technisch abläuft, warum es dieses Produkt gibt und wo der Unterschied zu einem DSGVO-konformen KI-Assistenten liegt, steht in diesem Artikel.
Was sieht das Sprachmodell, wenn du echte Daten eintippst?
Alles, was im Prompt steht. Wer beruflich mit KI arbeitet, arbeitet mit echten Daten: Im Angebot des Beraters stehen der Kundenname und die Konditionen, im Schriftsatz des Anwalts die Details des Mandanten, in der Gesprächsnotiz aus dem Bewerbungsgespräch Name und Gehaltsvorstellung. Ein klassisches KI-Tool leitet das alles eins zu eins an das Sprachmodell weiter, und damit sieht das Modell deutlich mehr, als es für eine brauchbare Antwort braucht.
Zwei Dinge, die getrennt gehören, landen dabei im selben Prompt: Kontext, also das, womit das Modell arbeitet, und Identität, also Namen, Adressen, Kontaktdaten und IDs. Ob im Prompt „der Mandant" steht oder „Max Mustermann", ändert an der Qualität der Antwort nichts, es ändert nur, wie viel das Modell über eine reale Person erfährt. Genau hier setzt vpchat an und trennt beides automatisch.
Was ist ein AI Privacy Layer?
Ein AI Privacy Layer ist eine Architekturkomponente, die zwischen dir und dem Sprachmodell liegt und kontrolliert, welche Informationen das Modell tatsächlich sieht. Er ersetzt personenbezogene Daten im Prompt durch Platzhalter, bevor der Text beim Modell ankommt, und setzt sie in der Antwort wieder ein.
Das ist eine andere Produktkategorie als ein KI-Assistent. Ein Assistent gibt deinen Prompt weiter, vpchat verändert ihn vorher. Der Fachbegriff für diesen Vorgang ist PII-Maskierung, wobei PII für personally identifiable information steht, also für personenbezogene Daten. Sie ist die Kernfunktion von vpchat und läuft bei jedem Prompt automatisch, ohne dass du daran denken oder etwas umstellen musst.
Wie funktioniert die PII-Maskierung?
Der Ablauf besteht aus fünf Schritten:
- Du formulierst deinen Prompt wie gewohnt, mit echten Daten.
- vpchat erkennt die personenbezogenen Daten darin, also Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Adressen oder IDs.
- Diese Daten werden durch Platzhalter ersetzt, bevor der Input das Sprachmodell erreicht.
- Das Modell arbeitet mit dem Kontext und antwortet mit Platzhaltern.
- vpchat setzt die echten Daten in der Antwort automatisch wieder ein.
Du tippst also: „Erstelle ein Angebot für Anna Berger, Morgenstraße 123, E-Mail a.berger@beispiel.de" Beim Sprachmodell kommt an: „Erstelle ein Angebot für [NAME], [ADRESSE], E-Mail [E-MAIL]" Zurück bekommst du die vollständige Antwort mit dem echten Namen und der echten Adresse, obwohl das Modell keine davon gesehen hat.
Der ganze Vorgang läuft serverseitig und dauert unter 12 Millisekunden, spürbar ist er im Tippen also nicht. Dein Workflow bleibt derselbe, weil sich nur ändert, was das Modell zu sehen bekommt.
Mit welchen Sprachmodellen funktioniert vpchat?
vpchat ist nicht an ein einzelnes Sprachmodell gebunden, unterstützt werden aktuell Claude, ChatGPT, Gemini und Mistral. Welches Modell du wählst, entscheidest du pro Anwendungsfall, und für den Schutz macht die Wahl keinen Unterschied.
Das liegt an der Reihenfolge: Die Maskierung passiert serverseitig, bevor die Anfrage überhaupt an ein Modell geht. Beim Modell kommt deshalb an, was vpchat vorher daraus gemacht hat, nämlich maskierter Text ohne Identitäten. Der Schutzmechanismus ist damit modellunabhängig, und er bleibt auch dann bestehen, wenn auf der Modellseite ein US-Anbieter beteiligt ist.
Warum reicht es nicht, vorher selbst zu anonymisieren?
Die naheliegende Alternative wäre, die Namen von Hand zu ersetzen, bevor der Prompt rausgeht. Gelegentlich klappt das auch. Im Berufsalltag hält es nicht durch, weil der Aufwand pro Eingabe zu hoch ist, die Routine bei täglicher Nutzung irgendwann reißt und das Risiko dabei unsichtbar bleibt. Wer jeden Tag mehrere Prompts schreibt, anonymisiert nicht jeden davon konsequent, und erst recht nicht den, der eilig war.
Ein Schutz, der an einer Gewohnheit hängt, greift genau dann nicht, wenn es eng wird. Deshalb muss die Trennung im Produkt passieren und nicht im Kopf.
Warum wir vpchat gebaut haben
Wir kommen aus dem Betrieb. Für Kunden, die festlegen müssen, wo ihre Daten liegen und wer sie anfassen darf, gibt es dafür lange erprobte Antworten: ein Rechenzentrum in Deutschland, einen Auftragsverarbeitungsvertrag, Zugriffsrechte, Protokollierung. Damit lässt sich fast jede Anforderung an Vertraulichkeit sauber beantworten.
Bei KI greift dieser Werkzeugkasten nicht mehr. Ein Sprachmodell bekommt die Daten im Prompt mitgeliefert, von der Person, die gerade arbeitet, und dafür muss ihm niemand einen Zugriff einräumen. Die Frage verlagert sich damit vom Vertrag in die Eingabe, und für diesen Teil hatten wir kein Werkzeug. Also haben wir eins gebaut.
vpchat ist dieses Werkzeug: der Zugang zu Claude, ChatGPT, Gemini und Mistral, bei dem die Trennung von Kontext und Identität schon passiert ist, bevor du auf Senden drückst.
Was ist der Unterschied zwischen DSGVO-konform und Zero-Knowledge?
Das sind zwei Antworten auf zwei verschiedene Fragen.
DSGVO-Konformität beantwortet die rechtliche Frage: Wer darf deine Daten verarbeiten, auf welcher Grundlage, an welchem Ort, und was darf mit ihnen passieren. Ein KI-Assistent mit EU-Servern, Auftragsverarbeitungsvertrag und Trainingsausschluss löst das für viele Anwendungsfälle sauber. Dein Prompt geht dabei trotzdem unverändert an das Sprachmodell, das Modell sieht die echten Daten also, auch wenn es sie nicht speichert und nicht für Training verwendet.
Zero-Knowledge beantwortet die technische Frage: Was sieht das Modell überhaupt. Ein AVV regelt, wer deine Daten verarbeiten darf, er verhindert nicht, dass das Modell sie liest. vpchat greift an dieser Stelle ein und verändert den Input, bevor er das Modell erreicht. Privatsphäre entsteht hier also nicht durch eine AGB-Zustimmung, sondern durch Architektur.
| DSGVO-Konformität | Zero-Knowledge | |
| Beantwortet | wer darf verarbeiten, wo und auf welcher Grundlage | was sieht das Sprachmodell |
| Beruht auf | AVV, Serverstandort, Trainingsausschluss | Maskierung vor der Übergabe an das Modell |
| Das Modell sieht | den vollständigen Prompt | maskierten Text ohne Identitäten |
Die beiden schließen sich nicht aus, sie liegen übereinander. vpchat maskiert und hat trotzdem einen Serverstandort, einen AVV und Zugriffsregeln, weil auch maskierte Daten verarbeitet werden. Der Unterschied ist, dass beim Sprachmodell nichts mehr ankommt, was zu einer Person zurückführt. Für Anwälte, Steuerberater, Ärzte und Therapeuten und für alle, die bewusst wollen, dass ein Modell keine Identitäten verarbeitet, ist genau das der Punkt, an dem der Vertrag allein nicht weiterhilft. Daten, die beim Modell nie angekommen sind, kann es nicht speichern und auch nicht für künftiges Training verwenden.
Wo läuft vpchat?
vpchat läuft auf eigener Infrastruktur von mobilistics, betrieben von cloudriven in ISO 27001-zertifizierten Rechenzentren in Deutschland. Die PII-Erkennung und die Maskierung laufen dort, an diesem Teil ist kein US-Anbieter beteiligt, und die Klardaten verlassen Deutschland nicht. Ein AVV nach Art. 28 DSGVO ist verfügbar.
Beim Sprachmodell sieht es anders aus, und das gehört dazugesagt: Wenn du Claude, ChatGPT oder Gemini wählst, beantwortet ein US-Anbieter deine Anfrage. Er bekommt dabei ausschließlich den maskierten Text, die echten Namen und Kontaktdaten bleiben in Deutschland und werden erst hier wieder eingesetzt.
Der Serverstandort ergänzt die Architektur, er ersetzt sie nicht. Die Maskierung sorgt dafür, dass das Modell keine Identitäten sieht, und der Betrieb in Deutschland sorgt dafür, dass die Klardaten unter deutschem Recht bleiben.
Sieh dir an, was das Modell nicht gesehen hat!
Am schnellsten versteht man den Mechanismus, wenn man ihn einmal selbst auslöst: einen Prompt mit echten Daten abschicken und danach ins Privacy-Dashboard schauen. Dort steht, wie viele personenbezogene Angaben vpchat maskiert hat, aufgeschlüsselt nach Datentyp, also etwa Namen, Adressen und Telefonnummern.
Was dort nicht steht, sind die Angaben selbst. Das Dashboard zeigt Typ und Anzahl, nie den maskierten Wert, denn gespeichert wird er nicht. Einsehen kann ihn deshalb niemand, kein Admin und wir auch nicht.
Was kostet vpchat?
vpchat kostet 19,99 € im Monat und ist monatlich kündbar, testen lässt es sich vorher 30 Tage kostenlos.
Wenn du täglich mit Mandantendaten, Kundendaten oder Bewerberdaten arbeitest, dann probier den Mechanismus einfach aus. Dein erster Prompt läuft sofort durch die Maskierung, und ab dann kannst du im Dashboard nachsehen, was das Modell alles nicht erfahren hat.
