Organisationen möchten die Leistungsfähigkeit von LLMs wie GPT oder PaLM nutzen, um Geschäftsprobleme zu lösen. Sie zögern jedoch verständlicherweise, sensible Daten – insbesondere personenbezogene Daten (PII) – über das Internet an Modelle zu senden, die von Drittanbietern gehostet werden. Dieser Artikel untersucht eine wirkungsvolle Abmilderungstechnik unter Verwendung von Anonymisierung und De-Anonymisierung, um sensible Daten zu schützen und gleichzeitig eine effektive Nutzung von LLMs in Unternehmensumgebungen zu ermöglichen.