Häufige Fragen

Truffalo bringt ein eigenes DSGVO-Programm mit, statt nachträglich angesetzter Compliance-Funktionen. Dazu gehören:

• Einwilligungsverwaltung,
• Unterstützung für Betroffenenanfragen (Auskunft und Löschung),
• mandantenspezifische Aufbewahrungsregeln mit einem automatisierten monatlichen Prüflauf,
• manipulationssicheres Audit-Log: jede datenschutzrelevante Aktion wird in einem hash-verketteten, unveränderlichen Protokoll festgehalten. Der Nachweis des Geschehenen kann damit von niemandem unbemerkt verändert werden — auch nicht von uns.

Wenn eine betroffene Person ihre Rechte ausübt, unterstützt die Plattform die Bereitstellung der relevanten Daten sowie die Löschung über alle abgeleiteten Datensätze hinweg. Die Löschung ist konstruktionsbedingt zuverlässig: Der Vorgang ist idempotent und wiederaufnehmbar. Eine Unterbrechung kann also niemals Daten halb gelöscht zurücklassen, ohne dass das System davon weiß — der Vorgang läuft nachweislich zu Ende.

Aufbewahrungsregeln werden je Kundenorganisation definiert, und ein automatisierter Prozess prüft die gespeicherten Daten monatlich dagegen. Die tatsächliche Löschung wird bewusst von einem Administrator ausgelöst — ein zweistufiges Design, damit eine unwiderrufliche Löschung nie als stille Nebenwirkung einer Standardeinstellung passiert.

Drei Eigenschaften helfen dabei:

1. Das hash-verkettete Audit-Log liefert einen manipulationssicheren Nachweis datenschutzrelevanter Ereignisse.
2. Jedes KI-erzeugte Signal trägt seine Belege und eine gespeicherte Bewertungsmomentaufnahme mit sich. Jede Schlussfolgerung des Systems lässt sich damit auf ihre Grundlage zurückführen.
3. KI-entdeckte Unternehmen, Kontakte und Signale werden erst dann zu Geschäftsdaten, wenn eine Person sie bestätigt.

Die Produktivumgebung von Truffalo läuft in der Europäischen Union: Alle Komponenten der Lösung — die Anwendung, die Datenbank, die Datei- und Dokumentenablage sowie die Dokumentenerzeugung — laufen auf eigener Infrastruktur von truffalo.ai in der Hetzner Cloud (EU). Die einzige Verarbeitungsart, die diese Infrastruktur verlässt, ist die Inferenz der KI-Modelle. Abschnitt 2 erklärt, wie Ihre Organisation steuert, welche Modelle dafür verwendet werden.

Ja. Die Modellzuweisung wird je Kundenorganisation und je Anwendungsfall konfiguriert, und eine Änderung ist eine Konfigurationsänderung, kein Software-Release. Die Governance-Schicht löst in strenger Reihenfolge auf: Not-Aus-Schalter, dann die Zuweisung Ihrer Organisation, dann die Plattformrichtlinie, dann ein sicherer Standard. Endanwender können das nicht übergehen — eine von einer Client-Anwendung eingeschmuggelte Modellwahl wird bewusst ignoriert.

Truffalo selbst verwendet Ihre Daten niemals zum Training von KI-Modellen. Wenn ein Element analysiert wird, gehen die Daten ausschließlich zur Inferenz an den zugewiesenen Modellanbieter — um genau diese eine Antwort zu erzeugen. Bei der Nutzung von LLMs ist Zero Data Retention (ZDR) bei Truffalo immer standardmäßig aktiv. Ob ein Anbieter API-Daten darüber hinaus speichern oder nutzen darf, richtet sich nach seinen eigenen Bedingungen; die API-Bedingungen der großen kommerziellen Anbieter schließen ein Training mit Kunden-API-Daten aus. Da Ihre Organisation steuert, welche Modelle zugewiesen sind (siehe 2.2), lässt sich die Verarbeitung auf Anbieter beschränken, deren Bedingungen Ihr Datenschutzbeauftragter freigegeben hat.

Die KI-Nutzung wird Aufruf für Aufruf in einem Kostenjournal erfasst, und jeder automatisierte Prozess hat eine monatliche Ausgabenobergrenze je Kundenorganisation. Ist die Grenze erreicht, pausiert der Prozess automatisch, statt zu überziehen. Unabhängig davon filtert die Plattform konsequent, was überhaupt zur KI gelangt: Elemente, die als wenig relevant eingestuft werden, lösen nie eine zweite KI-Analyse aus — in der Praxis enden dort rund drei Viertel der neu eingelesenen Elemente.

Nein, und das ist ein Designprinzip, keine Einstellung. KI-Ausgaben — ein entdecktes Unternehmen oder ein Kontakt, eine empfohlene Aktion — sind Vorschläge, die eine Person annimmt oder ablehnt. Wo das System einen bestehenden Datensatz direkt aktualisiert (zum Beispiel wenn es die Phase eines Deals aufgrund neuer Kommunikation weiterschaltet), trägt die Änderung einen vollständigen Prüfpfad darüber, was geändert wurde und warum. Selbst die internen KI-Agenten der Plattform arbeiten mit strikt lesendem Zugriff auf Ihre Daten: Sie können nachschlagen, aber nichts verändern.

Die Architektur von Truffalo entspricht den Kernerwartungen des AI Act an eingesetzte KI-Systeme: menschliche Aufsicht (jede Ausgabe wird von einem Menschen bestätigt), Transparenz (jedes Signal trägt seine Belege und eine gespeicherte Bewertungsgrundlage), Nachvollziehbarkeit (prüfbare Modell-Governance und Aufzeichnungen je Aufruf) und Steuerbarkeit (mandantenspezifische Modellzuweisung und Not-Aus-Schalter).

Der Zugriff innerhalb Ihrer Organisation ist rollenbasiert, und die Sichtbarkeit ist standardmäßig persönlich. KI-erzeugte Signale werden den Personen zugewiesen, die sie betreffen — der Kundenbetreuung des Deals, der Inhaberin oder dem Inhaber der Beziehung. So sieht jede Person die eigene Warteschlange und nicht einen organisationsweiten Strom. Ein reguläres Mitglied, das „alles“ anfragt, erhält die eigenen Elemente; die weitergehende Konfiguration (Quellen, Mitglieder, Zustellung, Budgets) bleibt den Eigentümern der Organisation vorbehalten.

Der Plattformbetrieb ist ein getrenntes, unabhängiges Rollensystem: Truffalo-Operator zu sein, verleiht keine Rechte innerhalb des Arbeitsbereichs Ihrer Organisation — und umgekehrt. Der operative Zugriff ist auf Plattformadministratoren für Support und Betrieb beschränkt, und datenschutzrelevante administrative Aktionen werden im manipulationssicheren Audit-Log aus Abschnitt 1 festgehalten.

Quell-Zugangsdaten werden je Organisation gespeichert und verschlüsselt. Verbindungen werden ausdrücklich je Kanal konfiguriert, und Zugriffstoken für den Maschinenzugriff (etwa die schreibgeschützte KI-Agenten-Schnittstelle) sind kurzlebig und laufen nach einer Stunde ab.

Nur über Kanäle, die Ihre Organisation ausdrücklich freigegeben hat. Wenn die Plattform feststellt, dass sie einen Chat erreichen könnte (zum Beispiel eine Telegram-Gruppe), wird dieser Chat lediglich als Kandidat vermerkt — Erreichbarkeit gilt nie als Erlaubnis. Daten fließen erst, wenn ein Eigentümer der Organisation das Ziel ausdrücklich aktiviert, und das wird mit Person und Zeitpunkt festgehalten. Jede Zustellung wird in einem Journal protokolliert, und Zustellregeln stehen standardmäßig auf aus und auf der leisesten sinnvollen Einstellung.

Nein. Handlungssignale werden an die Personen geleitet, die sie betreffen (siehe 3.2). Die Breite des Einlesens führt also nicht zu einer entsprechenden Breite der Sichtbarkeit. Eigentümer der Organisation steuern zusätzlich, welche Teile des Produkts für ihre Teams überhaupt aktiviert sind.

Mehrere Kontrollen gibt es bereits heute. Der Umfang beginnt an der Quelle: Sie wählen, welche Postfächer, Kanäle und Ordner angebunden werden, und gesendete Post ist ausgeschlossen, solange Sie sie nicht ausdrücklich einbeziehen. Bestimmte Unternehmen oder Gegenparteien lassen sich sperren, was sie dauerhaft aus der Discovery ausschließt — eine gesperrte Einheit taucht auch bei einem erneuten Scan nie wieder auf. Das Parsing-Verhalten selbst ist richtliniengesteuert und je Installation anpassbar. Und das Relevanzgatter sorgt dafür, dass signalarme Inhalte — darunter der meiste persönliche Plausch — nie zu einer sichtbaren Karte werden.

Über diese strukturellen Kontrollen hinaus lassen sich Ausschlussregeln auf Ihre Organisation zuschneiden. Eine Regel ist eine von Menschen geschriebene Beschreibung in Klartext, was nicht verarbeitet werden darf — zum Beispiel: „überspringe alles, was eine interne HR-Angelegenheit ist, den Betriebsrat betrifft oder eindeutig ein privates Gespräch zwischen Kolleginnen und Kollegen ist.“ Elemente, die auf eine solche Regel passen, werden vollständig übersprungen: Sie werden nicht zu Datensätzen geparst, erzeugen keine Signale und keine Karten und tauchen für niemanden im Produkt auf. Weil die Regeln Klartext statt Code sind, lassen sie sich an Ihre internen Richtlinien anpassen — und von Ihrem Datenschutzbeauftragten oder Betriebsrat Wort für Wort prüfen — ohne Softwareänderung.

Jedes eingelesene Element wird gegen eine Taxonomie von über 40 Kategorien von Geschäftssignalen bewertet. Elemente im untersten Band — Spam, Benachrichtigungen, Routinerauschen — werden archiviert, aber nie angezeigt und erhalten keine weitere KI-Analyse. Im Produktivbetrieb gemessen enden rund 75 % der neu eingelesenen Elemente an diesem Gatter.

Eine Person lehnt es ab — das ist der normale, vorgesehene Weg, keine Ausnahme. Abgelehnte Signale werden nicht zu Datensätzen. Wird ein Element erneut analysiert, ersetzt das neue Ergebnis das alte an Ort und Stelle. So gibt es zu jedem Quellelement genau eine aktuelle Interpretation, mit einem Prüfpfad, wie sie zustande kam.

Das kostenlose CRM umfasst die Verwaltung von Kunden, Kontakten, Deals im Sales-Funnel, Produktkatalog, Bestellungen und Aufgaben. Nutzer können diese manuell anlegen und bearbeiten. Zusätzlich erstellt das System die Datensätze (System of Record) automatisch aus den verbundenen Quellen (je nach gewähltem Paket).