HR
A manager asks whether to challenge a sick note. You have an AU, a few emails and no coherent timeline.
Outcome: Know what to document and whether legal escalation is appropriate.
Explore this role →Sick leave · Evidence · Next steps
A sick-leave certificate raises doubts.
What can you actually prove?
The case feels urgent. The evidence is still incomplete.
Different professionals face the same challenge: scattered facts, competing explanations and a decision that cannot rest on suspicion. ARAM helps you see what matters, what is missing and what to ask next.
Fictional demonstration · No identifiable employee health data · Legal judgment stays with professionals
One AU case. Different responsibilities.Employer-side
HR
“Do we need to escalate?”Identify the issue without assuming wrongdoing.
Employee Relations
“Are we being consistent?”Bring the chronology and counter-facts together.
In-house Counsel
“What is legally relevant?”See the facts, gaps and limits of the evidence.
START WITH A BETTER QUESTIONWhat would you establish before giving an answer?
Start with your responsibility
Five responsibilities. Which AU problem is yours?
Choose the situation you recognise. See what information you need — before we explain the software.
Employee Relations
Similar sickness-absence disputes reach different teams. The facts and handling differ from case to case.
Outcome: Build a consistent, traceable record that considers both sides.
Explore this role →In-house Employer Counsel
You are asked for a legal answer before HR has provided the decisive dates, documents or counter-facts.
Outcome: Receive a case file ready for legal assessment, with gaps made explicit.
Explore this role →Employer Association Counsel
Different member companies ask the same AU question, but every enquiry arrives with different information.
Outcome: Use one consistent first-pass intake for member enquiries.
Explore this role →External Employment Counsel
A client calls the AU suspicious, but the actual chronology must be reconstructed through follow-up requests.
Outcome: Turn incomplete instructions into a fact-based matter for legal judgment.
Explore this role →A case you may recognise
Monday: resignation. Tuesday: sick leave. What matters?
The AU covers the remaining notice period. HR wants a decision. Before reaching a conclusion, which facts would you need to establish?
Start with the questions
- Who terminated the employment — and when?
- When did the employee know the employment would end?
- When did the certified incapacity begin and end?
- What further facts support concern — and what points the other way?
- What remains unproven or requires professional review?
See the reasoning in one case
What does a review-ready AU assessment actually show?
One benchmark case shows the full path from facts to legal consequence.
BAG 5 AZR 149/21
Exact timing between resignation and AU
The AU began on the same day as the resignation and covered the complete remaining employment period.
CASE FACTResignation + AU on the same day
→
PATTERNExact notice-period coincidence
→
LEGAL TESTSerious doubt in the Gesamtbetrachtung
→
RESULTUNDERMINEDAU alone no longer sufficient
What this demonstrates: the tool does not label the employee “healthy” or “dishonest.” It explains why the certificate lost evidentiary force and what proof question follows.
Benchmark decisions
Which AU situation has a court already considered?
Start with the facts
Have an AU question? See the evidence workflow before making a decision.
Explore a fictional example, see how relevant evidence and counter-indicators are organised, and decide whether the workflow could help your team.
Hermeneutic Boundary Guard · Fall 5 und 6Hermeneutic Boundary Guard · Cases 5 and 6
Was kann ARAM automatisch prüfen – und wo endet die Automatik?What can ARAM verify mechanically – and where does automation stop?
Die Software kann überprüfbare Fakten vorbereiten. Erst ein einziger finaler HBG-Prüfpunkt entscheidet, ob der gesamte definierte Fall automatisch autorisiert werden darf. Ein erfolgreiches Datums- oder Dokumentenmatching ist noch keine rechtliche Gesamtentscheidung.The software can prepare verifiable facts. One final HBG checkpoint decides whether the complete defined case can be automatically authorized. A successful date or document match is not a complete legal decision.
Fall / Case 05 · LAG Mecklenburg-Vorpommern · 5 Sa 1/23
Zehnstündige Zugreise während AUTen-hour train trip during sick leave
Mechanisch:Mechanical: Eine nachgewiesene Reise am 14. Februar liegt im AU-Zeitraum 9.–21. Februar 2022.A verified journey on 14 February overlaps the certified AU period of 9–21 February 2022.
Interpretationsgrenze:Interpretive boundary: Aus der Reise folgt nicht automatisch Arbeitsfähigkeit als Chefarzt. Pflichten, medizinische Einschränkungen und Genesung müssen eigenständig bewertet werden.Travel does not automatically establish capacity to perform chief-physician duties. Actual duties, medical limitations and recovery needs require separate assessment.
MANUAL_REVIEW_REQUIRED
Fall / Case 06 · LAG Hamm · 14 SLa 145/25
Online-AU und ärztlicher KontaktOnline certificate and physician contact
Mechanisch:Mechanical: AU, Fragebogen und Anbieterprotokolle prüfen; fehlendes Kontaktprotokoll bedeutet UNKNOWN, nicht nachgewiesen fehlender Kontakt.Check certificate, questionnaire and provider logs; missing contact records mean UNKNOWN, not verified absence of contact.
Interpretationsgrenze:Interpretive boundary: Ein Fehler im Ausstellungsverfahren beweist weder Gesundheit noch Täuschung noch eine rechtmäßige Kündigung.A defective certification process does not prove fitness for work, deception or lawful dismissal.
MANUAL_REVIEW_REQUIRED
AUTO_ALLOWED ist nur hypothetisch möglich, wenn alle wesentlichen Tatsachen geklärt sind und eine getestete, juristisch freigegebene deterministische Regel den gesamten Fall einschließlich Ausnahmen und Beweislast eindeutig abdeckt. Für Fall 5 und 6 ist diese Freigabe nicht nachgewiesen.AUTO_ALLOWED is hypothetically possible only when every material fact is resolved and a tested, counsel-approved deterministic contract covers the entire case, including exceptions and evidentiary burdens. Such authorization is not established for Cases 5 or 6.
Method
An AU dispute arrives as emails and impressions. How do you turn it into a case that can actually be assessed?
Collect the chronology, test both sides of the evidence, locate gaps and see where professional legal judgment is necessary.
Capture facts
Record AU periods, documents, termination events, work events, evidence and party positions.
Identify legal patterns
Compare the matter against benchmark-derived temporal, medical, conduct and capacity patterns.
Check counter-indicators
Record facts that weaken or neutralize the challenge rather than searching only for suspicious facts.
Gesamtbetrachtung
Consider the overall factual constellation rather than applying a one-fact automatic rule.
Determine evidentiary state
HIGH, UNDERMINED, MIXED BY PERIOD, or OPEN — with plain-language explanation and source traceability.
Identify next action
Translate the legal result into a role-specific employment-law workflow step.
CASE GRAPHWhat happened?
+STANDARD GRAPHWhat rules apply?
→ASSESSMENT GRAPHWhat does it mean?
→KNOWLEDGE GRAPHWhat becomes reusable and traceable?
ARAM AU Knowledge Graph
See why the assessment reaches its result.
The Knowledge Graph turns an assessed case into a clear legal reasoning map. It connects facts, legal standards, authorities, evidentiary state and the limits of what may be concluded.
18benchmark decisions
BAG + LAGauthority levels preserved
EN / DEcontrolled legal terminology
ARAM AU Knowledge Graph
Central legal questionAU Evidentiary ValueCurrent assessment + reusable legal meaning
Designed for professional use:HR sees the operational meaning. Legal users can open the same graph with deeper authority, burden and scope detail. The underlying legal result stays identical.
One case, explained end-to-end
BAG 5 AZR 149/21
CASE FACTAU covers the exact remaining employment period
→
CHALLENGE PATTERNExact temporal alignment
→
LEGAL RULEConcrete circumstances may create serious doubt
→
AUTHORITYBAG 5 AZR 149/21
→
ASSESSMENTSerious doubt threshold met
→
STATEUNDERMINED
→
NEXT CONSEQUENCEIndependent proof must be assessed
Inference boundary: UNDERMINED does not establish that the AU was false, that fraud occurred, that the employee was healthy, or that dismissal was justified.
18 BAG-/LAG-Entscheidungen · Praktische Beweisfragen
Welcher Sachverhalt beschäftigt Sie?
Starten Sie mit Ihrer Frage zur Krankschreibung — nicht mit einer Aktennummer. Entdecken Sie relevante Entscheidungen, wichtige Tatsachen und den Weg zur strukturierten Prüfung.
Alle 18 Entscheidungen durchsuchen oder oben Ihren Sachverhalt auswählen.
Five user journeys
Your responsibility changes the question. Your AU evidence still needs to add up.
Each role is asked only for decisions that belong to that role. The legal engine remains consistent underneath.
Five real-world AU workflows, five different results
HR
A manager asks whether to challenge a sick note. You have an AU, a few emails and no coherent timeline.
What you need: Know what to document and whether legal escalation is appropriate.
Find related AU situations →Employee Relations
Similar sickness-absence disputes reach different teams. The facts and handling differ from case to case.
What you need: Build a consistent, traceable record that considers both sides.
Find related AU situations →In-house Employer Counsel
You are asked for a legal answer before HR has provided the decisive dates, documents or counter-facts.
What you need: Receive a case file ready for legal assessment, with gaps made explicit.
Find related AU situations →Employer Association Counsel
Different member companies ask the same AU question, but every enquiry arrives with different information.
What you need: Use one consistent first-pass intake for member enquiries.
Find related AU situations →External Employment Counsel
A client calls the AU suspicious, but the actual chronology must be reconstructed through follow-up requests.
What you need: Turn incomplete instructions into a fact-based matter for legal judgment.
Find related AU situations →Legal sources · 18 benchmark decisions
Which judgment addresses your AU problem — and what does it actually establish?
All 18 benchmark records are shown with court level, topic, evidentiary status and source links. Some records require further judicial-source review.
About ARAM
When everyone has an opinion about an AU, who has the facts?
ARAM AU Evidentiary Analysis connects case facts, curated legal rules, German court authorities and role-specific workflows without hiding the reasoning path.
Built for professional review
The product separates facts from allegations, distinguishes BAG authority from LAG application, preserves open questions, and keeps evidentiary analysis separate from misconduct or fraud conclusions.
One engine, five professional views
HR, Labor Relations, In-House Employment Counsel, Employer Association Counsel and External Employment Counsel work from the same facts and legal model. Wording and workflow depth adapt to the role; the underlying legal result does not.
Local processing model
Case data entered in the browser-based version is stored locally unless the user exports it. No case database or account is required.
Professional pilot
Bring a fictional AU problem. Leave knowing whether this workflow fits your team.
Use a fictional or effectively anonymous case to evaluate what ARAM clarifies, what remains unresolved and whether the workflow fits your team. This demonstration does not collect pilot applications online.
Professional pilot / practitioner feedback
Use fictional or effectively anonymous input for your own demonstration matter. The 18 benchmark decisions are real court judgments. Review the decisions, evaluate the workflow with your professional team, and document usability and legal-quality feedback.
Contact pathway: Enquire about professional pilot participation by email at mano@aramalgorithm.ai. Do not include identifiable employee or medical records in your message.
What happens in a professional evaluation?
1. Choose a fictional or effectively anonymised AU scenario — no identifiable health data in the public demonstration.
2. Review the chronology, relevant questions, counter-indicators and missing evidence.
3. Compare the result with your existing workflow and identify what still requires professional judgment.
Legal notice · Impressum
ARAM AU — Website provider information
Operator information for the independently presented ARAM AU Evidentiary Analysis website. Separate website · Shared operator.
ARAM AU Evidentiary Analysis
This website is a professional research and demonstration interface concerning the evidentiary value of German Arbeitsunfähigkeitsbescheinigungen (AU).
Provider information (§ 5 DDG)
ARAM AlgorithmOwner: Mano Venkatesan
15704 Shawnee Drive
Overland Park, KS 66223
United States
mano@aramalgorithm.ai
Business structure: US sole proprietorship. ARAM AU Evidentiary Analysis is a distinct website and product with its own privacy, governance and professional-use information. The separate ARAM Algorithm website shares this operator and owner. ARAM AU is not represented as a separately registered legal entity. No German GmbH/UG or German commercial-register entry is claimed.
Person responsible for content
Mano Venkatesan, at the postal address stated above, subject to the applicability of § 18(2) MStV.
Scope of the website
The site provides research-oriented explanations, example decisions and a browser-based legal evidence worksheet. It does not offer individual legal representation or automatically determine health, fraud, entitlement or the validity of a dismissal. The 18-case corpus contains records with differing verification status.
Contact
Operator, website-content and privacy enquiries: mano@aramalgorithm.ai. Please do not send employee medical records or identifiable case files by ordinary email.
Anbieterkennzeichnung (§ 5 DDG)
ARAM AlgorithmInhaber: Mano Venkatesan
15704 Shawnee Drive
Overland Park, KS 66223
Vereinigte Staaten von Amerika
mano@aramalgorithm.ai
Rechtsform: US-amerikanisches Einzelunternehmen (Sole Proprietorship). ARAM AU Evidentiary Analysis ist eine eigenständige Website und ein eigenständiges Produkt mit eigenen Datenschutz-, Governance- und Nutzungshinweisen. Die davon getrennte Website ARAM Algorithm hat denselben Betreiber und Inhaber. ARAM AU wird nicht als gesondert eingetragene juristische Person dargestellt. Eine deutsche GmbH/UG oder ein deutscher Handelsregistereintrag wird nicht behauptet.
Verantwortlich für den Inhalt
Mano Venkatesan, unter der oben angegebenen Postanschrift, soweit § 18 Abs. 2 MStV anwendbar ist.
Gegenstand des Angebots
Die Website bietet forschungsorientierte Informationen, Referenzentscheidungen und ein browserbasiertes Arbeitsblatt zur beweisrechtlichen Prüfung von Arbeitsunfähigkeitsbescheinigungen. Sie übernimmt keine individuelle anwaltliche Vertretung und entscheidet nicht automatisiert über Erkrankung, Betrug, Ansprüche oder die Wirksamkeit einer Kündigung. Die 18 Referenzfälle weisen unterschiedliche Verifizierungsstände auf.
Kontakt
Für Fragen zum Anbieter, zu Website-Inhalten und zum Datenschutz: mano@aramalgorithm.ai. Bitte senden Sie keine medizinischen Mitarbeiterdaten oder identifizierbaren Fallakten über gewöhnliche E-Mail.
Privacy · Datenschutz
Privacy information for ARAM AU
Data protection information for this Netlify-hosted AU demonstration.
Demonstration only
Do not enter names, medical diagnoses or other information that identifies a real employee. Use synthetic examples or data that are effectively anonymous.
1. Controller and contact
This privacy notice applies exclusively to the independent ARAM AU Evidentiary Analysis website and its AU-specific processing activities, not to the separate ARAM Algorithm website. Both websites have the same legal operator and owner. The controller responsible for this AU website is:
ARAM Algorithm · Owner: Mano Venkatesan15704 Shawnee Drive, Overland Park, KS 66223, United States
mano@aramalgorithm.ai
2. Nature and purpose of the site
ARAM AU explains the evidentiary value of German AU certificates and offers an illustrative legal-assessment worksheet. It is a public, static-site demonstration, not an employee medical-record system or a confidential legal case-management service.
3. Local case data
Case facts, dates, descriptions and assessment entries that you type into the Case Portal are processed in the browser and saved in that browser's localStorage. The supplied website has no registration system, server-side case database or case-upload endpoint. Local storage persists until you use the site's erase function or clear browser storage. Other users of the same device or browser profile may be able to access it.
4. Language and interface preferences
Language selection and certain interface settings may also be stored locally to remember the chosen interface. This is separate from the locally saved case record.
5. Downloads, sharing and deletion
You may initiate a JSON export. Such files can reproduce your entries and are then controlled by your device and any recipient to whom you send them. The portal's “Erase saved case data” command removes the locally stored matter on the current device; it does not erase exports, backups or information already shared. The operator cannot remotely delete locally retained browser data.
6. Website delivery and hosting
The public site is hosted on Netlify. Netlify and network infrastructure may receive technical request information, including IP address, request time, requested files and browser-related metadata, for delivery and security. Actual hosting locations, log retention, recipients and transfer safeguards depend on the operator's Netlify configuration and applicable provider terms.
7. Contact enquiries
If you email the operator, the sender address and message are processed to answer your enquiry and maintain the correspondence. Do not send identifiable employment case information or health records by ordinary email.
8. Legal bases
Where GDPR applies, technical hosting and protection of the website may be based on legitimate interests in delivery and security (Art. 6(1)(f) GDPR). Enquiries may be processed for steps requested before a contract (Art. 6(1)(b)) or on the basis of legitimate interests (Art. 6(1)(f)), depending on their nature. The basis and German rules applicable to browser storage must be checked against actual deployed services.
9. Cookies and external services
The supplied static site does not include advertising pixels, third-party marketing analytics, externally hosted font scripts or an online pilot submission form. It uses browser storage for the demo and preferences. Hosting or security features activated at the provider level can differ; no claim is made that the entire hosting chain collects no data.
10. Retention and recipients
Local matter data remains until erased on the user's browser. Email and hosting data are retained according to actual operational policies and service configuration; an exact period is not stated without verification. Recipients can include the hosting provider and the operator's email service for enquiries.
11. Your data-protection rights
Where applicable, you may have rights of access, rectification, erasure, restriction, portability and objection under Arts. 15–21 GDPR, plus the right to complain to a competent data-protection supervisory authority. Please contact mano@aramalgorithm.ai. Requests concerning locally stored matter must be performed in your own browser, since the operator does not receive that dataset through the supplied application.
12. International context and EU representation
The identified operator is based in the United States. Any GDPR Art. 27 representative obligation, international-transfer safeguards, Netlify data-processing arrangements and applicable supervisory responsibilities must be assessed for the actual service. No EU representative or compliance certification is represented as already appointed or granted.
13. Version and changes
This AU-specific notice describes the public demo as packaged on 10 October 2026. It must be updated if hosting, analytics, account processing, submitted data or commercial operations change.
1. Verantwortlicher und Kontakt
Diese Datenschutzhinweise gelten ausschließlich für die eigenständige Website ARAM AU Evidentiary Analysis und ihre AU-spezifischen Verarbeitungsvorgänge, nicht für die getrennte Website ARAM Algorithm. Beide Websites haben denselben rechtlichen Betreiber und Inhaber. Verantwortlicher dieser AU-Website ist:
ARAM Algorithm · Inhaber: Mano Venkatesan15704 Shawnee Drive, Overland Park, KS 66223, USA
mano@aramalgorithm.ai
2. Art und Zweck des Angebots
ARAM AU erläutert den Beweiswert deutscher Arbeitsunfähigkeitsbescheinigungen und stellt ein beispielhaftes Arbeitsblatt zur rechtlichen Prüfung bereit. Es handelt sich um eine öffentliche Demonstration einer statischen Website, nicht um ein System zur Verwaltung medizinischer Mitarbeiterdaten oder vertraulicher Mandatsakten.
3. Lokal eingegebene Falldaten
Die im Case Portal eingegebenen Tatsachen, Zeitangaben, Beschreibungen und Prüfungseinträge werden im Browser verarbeitet und in dessen localStorage gespeichert. Die bereitgestellte Website verfügt weder über Benutzerkonten noch über eine serverseitige Falldatenbank oder einen Endpunkt zum Hochladen von Fallakten. Die Daten bleiben gespeichert, bis Sie die Löschfunktion nutzen oder die Browserdaten entfernen. Andere Personen mit Zugriff auf dasselbe Gerät oder Browserprofil können die Daten möglicherweise einsehen.
4. Sprache und Oberflächeneinstellungen
Die Sprachwahl und bestimmte Oberflächeneinstellungen können ebenfalls lokal gespeichert werden, damit die gewählte Ansicht erhalten bleibt. Diese Angaben werden getrennt vom gespeicherten Fall verarbeitet.
5. Export, Weitergabe und Löschung
Sie können einen JSON-Export auslösen. Die Datei kann Ihre Eingaben enthalten und wird anschließend auf Ihrem Gerät beziehungsweise bei Empfängern verarbeitet. Die Funktion „Gespeicherte Falldaten löschen“ entfernt den lokal gespeicherten Fall auf dem aktuellen Gerät, nicht jedoch bereits exportierte Dateien, Sicherungskopien oder weitergegebene Informationen. Der Anbieter kann lokal gespeicherte Browserdaten nicht aus der Ferne löschen.
6. Websitebereitstellung und Hosting
Die öffentliche Website wird über Netlify bereitgestellt. Netlify und beteiligte Netzinfrastruktur können für Auslieferung und Sicherheit technische Zugriffsdaten erhalten, insbesondere IP-Adresse, Zeitpunkt, abgerufene Dateien und Browser-Metadaten. Tatsächliche Verarbeitungsorte, Protokollaufbewahrung, Empfänger und Schutzmaßnahmen bei Drittlandübermittlungen hängen von der Netlify-Konfiguration und den geltenden Anbieterbedingungen ab.
7. Kontaktaufnahme
Bei einer E-Mail-Anfrage werden Absenderadresse und Inhalt zur Beantwortung und Bearbeitung der Korrespondenz verarbeitet. Bitte übersenden Sie keine identifizierbaren Mitarbeiterfälle oder Gesundheitsdaten über gewöhnliche E-Mail.
8. Rechtsgrundlagen
Soweit die DSGVO anwendbar ist, kann die technische Bereitstellung und Absicherung der Website auf berechtigten Interessen gemäß Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO beruhen. Anfragen können je nach Inhalt auf Art. 6 Abs. 1 lit. b oder lit. f DSGVO gestützt werden. Die Rechtsgrundlagen und die für Browser-Speicherungen einschlägigen deutschen Regeln sind anhand der tatsächlichen Dienste und Konfiguration zu prüfen.
9. Cookies und externe Dienste
Das bereitgestellte statische Websitepaket enthält keine Werbepixel, externen Marketing-Analysedienste, von Dritten nachgeladenen Schriftskripte oder Online-Formulare für Pilotanträge. Für Demo und Spracheinstellungen wird Browserspeicher genutzt. Hosting- oder Sicherheitsfunktionen auf Anbieterebene können davon abweichen; es wird nicht behauptet, dass in der gesamten Infrastruktur keinerlei Daten anfallen.
10. Speicherdauer und Empfänger
Lokale Falldaten bleiben bis zur Löschung im jeweiligen Browser. E-Mail- und Hostingdaten werden gemäß den tatsächlich geltenden Betriebsregeln und Anbieter-Einstellungen gespeichert; ohne Verifizierung wird keine konkrete Frist behauptet. Empfänger können insbesondere der Hostinganbieter und für Anfragen der E-Mail-Dienst des Betreibers sein.
11. Datenschutzrechte
Soweit anwendbar, bestehen Rechte auf Auskunft, Berichtigung, Löschung, Einschränkung, Datenübertragbarkeit und Widerspruch nach Art. 15–21 DSGVO sowie ein Beschwerderecht bei einer zuständigen Datenschutzaufsichtsbehörde. Kontakt: mano@aramalgorithm.ai. Auf lokal gespeicherte Falldaten hat der Anbieter über die bereitgestellte Anwendung keinen Zugriff; diese müssen im eigenen Browser gelöscht werden.
12. Drittlandbezug und EU-Vertretung
Der angegebene Anbieter hat seinen Sitz in den USA. Ob eine Vertretung nach Art. 27 DSGVO erforderlich ist, welche Maßnahmen für internationale Datenübermittlungen gelten und welche Auftragsverarbeitungsvereinbarungen erforderlich sind, muss für den tatsächlichen Betrieb geprüft werden. Eine bereits bestellte EU-Vertretung oder Zertifizierung wird nicht behauptet.
13. Stand und Änderungen
Diese AU-spezifischen Datenschutzhinweise beschreiben die öffentliche Demo-Fassung vom 10. Oktober 2026. Änderungen an Hosting, Tracking, Benutzerkonten, übermittelten Daten oder dem kommerziellen Betrieb erfordern eine Aktualisierung.
Data processing · Datenverarbeitung
Local-first AU demonstration
Understand case-data entry, local retention, exports and the boundaries of this public demonstration.
How a demonstration case works
You enter a synthetic or effectively anonymous fact pattern; the browser runs the structured assessment; optional export saves a JSON file to your device. No uploaded medical document, identity verification or secure client workspace is provided in this release.
Delete your demonstration matter
Use “Erase saved case data” in the Case Portal. This removes the local saved matter on the current browser, not any downloaded JSON copies or material shared elsewhere.
Do not process real employee health data
Special-category medical data and identifiable employment information should not be entered into this public demo. This release is not presented as an employer-approved or GDPR-audited HR medical-data platform.
Ablauf einer Beispielsache
Sie geben einen synthetischen oder wirksam anonymen Sachverhalt ein. Die strukturierte Prüfung erfolgt im Browser. Ein optionaler Export speichert eine JSON-Datei auf Ihrem Gerät. Diese Fassung bietet weder einen Upload medizinischer Unterlagen noch eine Identitätsprüfung oder einen vertraulichen Mandantenbereich.
Beispielsache löschen
Nutzen Sie im Case Portal die Funktion „Gespeicherte Falldaten löschen“. Sie entfernt den lokal gespeicherten Fall im aktuellen Browser, nicht jedoch heruntergeladene JSON-Dateien oder anderweitig weitergegebene Kopien.
Keine echten Mitarbeitergesundheitsdaten eingeben
Besondere Kategorien personenbezogener Daten, insbesondere Gesundheitsdaten, sowie identifizierbare Mitarbeiterinformationen dürfen nicht in diese öffentliche Demo eingegeben werden. Die Fassung wird nicht als arbeitgeberseitig freigegebene oder DSGVO-auditierte HR-Gesundheitsdatenplattform angeboten.
Governance & Trust
Traceable legal reasoning. Human responsibility.
AU-specific decision-support boundaries, authority provenance and review discipline.
Professional oversight
ARAM AU is legal-research and workflow assistance. It does not provide autonomous judgments on actual illness, certificate falsity, fraud, entitlement, misconduct or the legal validity of dismissal. Human professional review is required.
18-case research corpus
Six BAG and twelve LAG decisions are presented in the published benchmark order. The authority level and verification status must stay visible. Research-stage, partially verified or non-AU dispositive decisions are not promoted into approved legal rules.
Evidence and state discipline
HIGH, UNDERMINED, MIXED BY PERIOD and OPEN describe evidentiary-analysis states. In particular, UNDERMINED means the evidentiary value of an AU has been shaken for the specified period or scope; it does not establish a false certificate, fraud, a healthy employee or a justified dismissal. Party assertions, established findings, gaps and counter-indicators are kept distinct.
Case confidentiality and data minimization
Demonstrations must use synthetic or effectively anonymous information. This browser-local pilot is not intended to hold employee health records, confidential legal files or live workplace investigations.
Security and certification claims
The supplied site is a static Netlify deployment without a server-side case database. No ISO 27001, SOC 2, BSI C5, penetration-test certification, German employment-law approval or full GDPR audit is claimed for this AU demo.
Contact and accountability
ARAM Algorithm · Owner: Mano Venkatesan · mano@aramalgorithm.ai. Read the Impressum and privacy information.
Menschliche Verantwortung
ARAM AU unterstützt Rechtsrecherche und Arbeitsabläufe. Das System trifft keine autonomen Feststellungen zu tatsächlicher Erkrankung, Falschheit einer Bescheinigung, Betrug, Ansprüchen, Pflichtverletzungen oder zur Wirksamkeit einer Kündigung. Die fachliche Prüfung durch Menschen bleibt erforderlich.
Rechtsprechungskorpus mit 18 Fällen
Sechs BAG- und zwölf LAG-Entscheidungen werden in der festgelegten Reihenfolge dargestellt. Autoritätsstufe und Verifizierungsstatus bleiben erkennbar. Forschungsfälle, teilweise verifizierte Entscheidungen oder Fälle ohne tragende AU-Beweiswertentscheidung werden nicht als freigegebene allgemeine Rechtssätze behandelt.
Beweis- und Statusdisziplin
HIGH, UNDERMINED, MIXED BY PERIOD und OPEN bezeichnen Zustände der beweisrechtlichen Prüfung. Insbesondere bedeutet UNDERMINED, dass der Beweiswert der AU-Bescheinigung für den benannten Zeitraum oder Umfang erschüttert ist. Daraus folgen weder die Falschheit der Bescheinigung noch Betrug, Gesundheit des Arbeitnehmers oder die Wirksamkeit einer Kündigung. Parteivortrag, gerichtliche Feststellungen, Beweislücken und Gegenindizien bleiben getrennt.
Vertraulichkeit und Datenminimierung
Demonstrationen dürfen nur synthetische oder wirksam anonyme Angaben verwenden. Die browserlokale Pilotfassung ist nicht für Gesundheitsakten von Beschäftigten, vertrauliche Mandatsunterlagen oder reale betriebliche Ermittlungen vorgesehen.
Sicherheit und Zertifizierungen
Die bereitgestellte Website ist eine statische Netlify-Anwendung ohne serverseitige Falldatenbank. Für diese AU-Demo werden weder ISO 27001, SOC 2, BSI C5, ein zertifizierter Penetrationstest, eine arbeitsrechtliche Freigabe noch ein vollständiges DSGVO-Audit behauptet.
Kontakt und Verantwortung
ARAM Algorithm · Inhaber: Mano Venkatesan · mano@aramalgorithm.ai. Beachten Sie das Impressum und die Datenschutzhinweise.
Assessment workspace
Case Overview
Saved locally
Hinweis zur Demoversion: Bitte nur fiktive oder wirksam anonymisierte Falldaten eingeben. Eingaben werden im Browser gespeichert; JSON-Exporte können Ihre Angaben enthalten. Keine personenbezogenen Gesundheitsdaten eingeben.
Hinweise zu rechtlichen PrüfgrenzenAbout legal assessment limits
HBG im gesamten Prüfablauf: Erst Sachverhalt, Rechtsgrundlagen und Gesamtwürdigung erfassen; vor der vollständigen Fallentscheidung folgt genau ein HBG-Prüfpunkt. HBG-Falldurchläufe sind derzeit nur für Referenzfall 5 und 6 dokumentiert.HBG throughout the workflow: Record case facts, authorities and holistic assessment first; one HBG checkpoint comes before the complete case conclusion. Illustrative HBG case walkthroughs are currently documented only for benchmark cases 5 and 6.