Datos e IA
Servicios de anonimización de datos
Usa tus datos para IA y analítica sin exponer a las personas que aparecen en ellos. Localizamos la información sensible, la protegemos con las técnicas adecuadas y mantenemos la utilidad de los datos.
Habla con los fundadoresQué es la anonimización de datos y qué obtienes con Authect
La anonimización de datos, también llamada desidentificación, elimina o sustituye la información personal y confidencial de tus datos para que puedan analizarse, compartirse o enviarse a un modelo de IA sin revelar a quién o a qué se refieren. Bien hecha, los datos siguen teniendo sentido; mal hecha, o no son seguros o no sirven.
Diseñamos una anonimización que se adapta a cómo usas realmente los datos: enviar documentos a modelos de lenguaje, compartir conjuntos de datos con socios, crear entornos de pruebas o entrenar modelos. Los fundadores definen el alcance contigo y un ingeniero sénior lo construye, eligiendo técnicas que protegen la privacidad sin perder el contexto que necesitan tus equipos y tus modelos.
Cuando hay IA de por medio, nuestro enfoque puede sustituir los detalles sensibles antes de que una solicitud salga de tu entorno y restaurarlos en la respuesta. Así aprovechas modelos externos potentes sin entregar los datos que más importan.
Técnicas
Las técnicas de anonimización de datos que usamos
Ninguna técnica sirve para todos los conjuntos de datos. Las combinamos según tus tipos de datos, la normativa que te aplica y para qué deben seguir siendo útiles los datos.
Sustitución contextual
Los valores sensibles se sustituyen por equivalentes realistas y coherentes con el contexto, generados por modelos que se ejecutan dentro de tu entorno. El texto se sigue leyendo con naturalidad y conserva su formato.
Seudonimización
Los identificadores directos se convierten en identificadores artificiales coherentes. Con una gestión segura de claves, las personas autorizadas pueden reidentificar los registros cuando exista una necesidad legítima.
Aleatorización con conservación de formato
Valores como números de tarjeta o de cuenta se alteran de forma irreversible, pero conservan su formato original, para que los sistemas y las pruebas sigan funcionando.
Generación de datos sintéticos
Conjuntos de datos totalmente artificiales que mantienen los patrones estadísticos del original sin contener a ninguna persona real. Ideales para pruebas y entrenamiento de modelos.
Perturbación de datos
Se añade ruido controlado o pequeñas variaciones a los valores, lo que protege a las personas y conserva las tendencias generales de las que dependen los analistas.
Eliminación y supresión
Los campos o valores poco frecuentes que suponen un riesgo de reidentificación se eliminan o se generalizan, y el resto del conjunto de datos queda intacto.
Enmascaramiento de datos
Los valores sensibles se sustituyen por etiquetas o caracteres de relleno, como [Nombre] o [Fecha], y la estructura sigue siendo clara para las personas y los modelos que la leen.
Intercambio de datos
Los valores de los atributos se intercambian entre registros. Así se rompe el vínculo entre cada persona y sus datos, y los totales y las distribuciones se mantienen exactos.
Cómo elegir
¿Enmascaramiento, seudonimización o datos sintéticos?
Tres enfoques cubren la mayoría de las necesidades. Así se diferencian, para que veas cuál encaja con cada uso de tus datos.
| Enmascaramiento y sustitución | Seudonimización | Datos sintéticos | |
|---|---|---|---|
| Qué pasa con los datos | Los valores sensibles se ocultan o se sustituyen en los registros reales. | Los identificadores se sustituyen por equivalentes coherentes, y una clave protegida se guarda por separado. | Se genera un conjunto de datos nuevo y artificial que reproduce los patrones del original. |
| ¿Se puede revertir? | Solo si guardamos a propósito una correspondencia segura, por ejemplo para restaurar las respuestas de la IA. | Sí, por parte de personas autorizadas con acceso a la clave. | No: no contiene personas reales que reidentificar. |
| Qué conserva | La estructura y el significado de cada registro y documento. | La posibilidad de vincular registros de una misma persona entre distintos conjuntos de datos. | Las relaciones estadísticas, para pruebas, análisis y entrenamiento de modelos. |
| Usos habituales | Enviar documentos y prompts a modelos de lenguaje, compartir datos con proveedores. | Analítica e investigación que necesitan seguir a personas a lo largo del tiempo. | Entornos de pruebas, demos, entrenamiento de modelos y datos compartidos con socios. |
| A tener en cuenta | El texto libre puede esconder identificadores en lugares inesperados, así que la detección debe probarse. | Siguen siendo datos personales según las leyes de privacidad, así que el acceso debe estar controlado. | Los casos poco frecuentes pueden quedar infrarrepresentados, así que la calidad debe contrastarse con datos reales. |
Ventajas del servicio
Las ventajas de nuestros servicios de anonimización de datos
- 01
Usa IA sin filtrar datos
Envía documentos y preguntas a modelos de IA potentes mientras los datos personales y confidenciales se quedan dentro de tu entorno. Así cumples tus obligaciones legales y las expectativas de tus clientes.
- 02
Conserva el sentido de tus datos
Las técnicas contextuales preservan lo que dicen los datos, para que analistas, modelos y asistentes de IA sigan obteniendo resultados útiles en lugar de una página en blanco.
- 03
Seguridad sin desconectarlo todo
Al proteger solo las partes sensibles de tus datos, te ahorras el coste de ejecutar todos los servicios de IA de forma privada, y la información que importa sigue totalmente protegida.
- 04
Más confianza de tus clientes
Cuando las personas saben que sus datos están protegidos antes de analizarse o compartirse, están más dispuestas a usar tu producto y a compartir la información que lo mejora.
- 05
Cumplimiento normativo y calidad de datos a la vez
Te ayudamos a implantar políticas y controles claros que respaldan el cumplimiento del GDPR y normativas similares, sin que los datos pierdan exactitud ni utilidad.
- 06
Protección flexible y escalable
Compatible con tablas estructuradas, texto libre, documentos y logs, con niveles de protección que puedes ajustar a cada caso de uso y pipelines que asumen volúmenes crecientes.
Protege los datos sensibles en su camino hacia un modelo de IA, y de vuelta
Muchas empresas quieren la calidad de los mejores modelos de lenguaje externos, pero no pueden enviarles nombres de clientes, números de cuenta ni condiciones confidenciales de sus acuerdos. Lo resolvemos con una capa de protección situada entre tus sistemas y el modelo.
Antes de que una solicitud salga de tu entorno, la capa detecta los datos sensibles y los sustituye por equivalentes coherentes. El modelo trabaja con el texto protegido y, cuando llega su respuesta, se restauran los datos originales para las personas autorizadas a verlos.
Cómo funciona en tu proyecto:
- Detección ajustada y probada con muestras de tus propios documentos
- Sustitución que mantiene el texto legible, para que las respuestas del modelo sigan siendo precisas
- Restauración de los datos originales solo para usuarios autorizados
- Registros que muestran qué se ha protegido, sin almacenar los valores sensibles
Cómo trabajamos
Nuestro proceso integral de anonimización de datos
Tratamos la anonimización como un problema de ingeniería con un resultado medible: datos sensibles localizados, protegidos y verificados, con pruebas que puedes mostrar a un auditor.
¿Quieres usar tus datos para IA y analítica sin poner en riesgo la privacidad? Hablemos.
ContáctanosPor qué Authect
Por qué elegir Authect para la anonimización de datos
El trabajo de privacidad requiere ingenieros que entiendan a la vez de datos, IA y seguridad. Así construimos cada proyecto.
IA, datos y seguridad en un solo equipo
Los mismos ingenieros sénior que desarrollan funciones de IA y pipelines de datos diseñan tu anonimización. Así, la protección se adapta a cómo se usan realmente tus datos, en lugar de añadirse como un parche al final.
Privacidad de principio a fin
Nos encargamos del descubrimiento, la elección de técnicas, la implementación, la integración con tus sistemas y la supervisión continua, para que no tengas que coordinar a varios especialistas.
Adaptado a tu sector y a tu normativa
Adaptamos las técnicas a los datos y las normas con los que trabajas, desde registros financieros hasta información sanitaria, y documentamos nuestras decisiones para que tu equipo de cumplimiento pueda revisarlas.
Dirigido por los fundadores y transparente
Hablas directamente con los fundadores y con el ingeniero que hace el trabajo, y puedes ver exactamente qué se protege, cómo y por qué.
Tus datos siguen siendo tuyos
La anonimización se ejecuta en entornos que controlas tú, y el código, los modelos y la configuración son tuyos desde el primer día, sin dependencia de proveedor.
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Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre anonimización de datos
¿Qué es la anonimización de datos?
Es el proceso de eliminar o transformar la información personal y confidencial de los datos, allí donde aparezca, para poder usarlos sin revelar a quién se refieren. Abarca nombres y datos de contacto, pero también pistas indirectas, como combinaciones poco frecuentes de edad, ubicación y profesión.
¿En qué consiste un servicio de anonimización de datos?
Localizamos dónde están los datos sensibles, elegimos técnicas que los protejan sin que pierdan su utilidad, las integramos en tus sistemas y comprobamos que funcionan. Además, supervisamos la protección a lo largo del tiempo, a medida que cambian tus datos.
¿Qué es un ejemplo de datos anonimizados?
Una incidencia de soporte en la que el nombre, el correo electrónico y el número de pedido del cliente se han sustituido por valores ficticios realistas: el problema descrito sigue siendo claro, pero no es posible identificar al cliente. Otro ejemplo es un conjunto de datos sintéticos de transacciones que se comporta como el real sin contener ningún cliente real.
¿Qué diferencia hay entre el enmascaramiento y la anonimización de datos?
El enmascaramiento es una técnica de anonimización: oculta o sustituye valores concretos. La anonimización es el objetivo más amplio de que los datos no puedan vincularse con ninguna persona, y suele requerir combinar varias técnicas, incluido el tratamiento de los identificadores indirectos.
¿Cómo se anonimizan los datos antes de usarlos con IA?
Colocamos una capa de protección entre tus sistemas y el modelo. Esta capa detecta los datos sensibles en los prompts y documentos, los sustituye por valores ficticios coherentes, envía el texto protegido al modelo y restaura los datos originales en la respuesta para los usuarios autorizados.