01
Detectar
Identificar PII y entidades sensibles
El sistema analiza documentos y datos para localizar nombres, direcciones, identificadores, información financiera, sanitaria y otras categorías definidas por el proyecto.
ANONIMIZACIÓN MULTILINGÜE PARA IA
Proteja los datos sensibles. Conserve su valor para la IA.
Pangeanic detecta y transforma información personal y sensible para que las organizaciones puedan utilizar documentos y datos reales con mayor control en sistemas de IA, analítica, intercambio de información, evaluación y recuperación de conocimiento.
Nuestra tecnología de anonimización multilingüe identifica información de identificación personal (PII) y otras entidades sensibles, y permite aplicar políticas de enmascaramiento, pseudonimización o supresión según el uso previsto de los datos. Puede integrarse en flujos privados de datos e IA y desplegarse en entornos controlados cuando la información no debe salir de la infraestructura de la organización.
PRIVACIDAD ANTES DEL MODELO
Los datos más valiosos suelen ser también los más difíciles de utilizar
Historias clínicas, expedientes jurídicos, reclamaciones de seguros, documentación financiera, correos, contratos, formularios y repositorios internos contienen precisamente el conocimiento que puede hacer más útil un sistema de IA. También contienen información que exige especial cuidado.
La anonimización permite reducir esa exposición antes de utilizar los datos para entrenamiento, adaptación de modelos, evaluación, analítica, búsqueda semántica o sistemas RAG. El objetivo no consiste simplemente en borrar información: consiste en proteger aquello que identifica o revela datos sensibles sin destruir innecesariamente el contexto que hace útil el documento.
Pangeanic conecta esta capa de privacidad con sus Servicios de Datos para IA , sus capacidades de evaluación y sus sistemas de IA soberana , de forma que la protección del dato forme parte del pipeline y no sea un parche posterior.
DE LA DETECCIÓN AL DATO UTILIZABLE
La anonimización es una política de datos, no un simple filtro
No toda información sensible debe tratarse del mismo modo. El nivel de protección depende del tipo de dato, del riesgo, del contexto y de lo que la organización necesita hacer después con la información.
El objetivo
Proteger lo que identifica o revela información sensible sin destruir innecesariamente la estructura, el contexto y el valor operativo del dato.
02
Decidir
Aplicar la política adecuada
Cada categoría puede recibir un tratamiento diferente según el caso de uso, el nivel de sensibilidad y las reglas de gobierno de datos de la organización.
03
Transformar
Enmascarar, pseudonimizar o suprimir
La información detectada puede reemplazarse, etiquetarse, ocultarse o eliminarse preservando, cuando sea necesario, la coherencia y utilidad del contenido.
04
Validar
Comprobar que la protección es suficiente
Los flujos pueden incorporar controles de calidad y revisión humana cuando el dominio, el riesgo o los criterios de aceptación requieren una verificación adicional.
05
Utilizar
Integrar datos protegidos en otros sistemas
Los datos resultantes pueden alimentar análisis, repositorios documentales, evaluación de modelos, sistemas RAG, entrenamiento o procesos internos de IA.
Una misma tecnología, distintas políticas
Cuéntenos qué datos necesita proteger Un expediente médico, un contrato y una colección destinada a evaluar un modelo no necesitan la misma estrategia de anonimización. Pangeanic adapta la política de protección al uso previsto de los datos.
MODALIDADES DE PROTECCIÓN
No todos los datos sensibles deben desaparecer
La transformación adecuada depende de lo que necesite hacer después con la información. Pangeanic permite proteger entidades sensibles preservando, cuando el caso de uso lo requiere, la estructura, las relaciones y parte del valor analítico del documento.
01 Pseudonimización
Sustituir la identidad y conservar el contexto
Reemplace datos identificables por valores alternativos cuando el contenido debe seguir siendo coherente y útil para análisis, pruebas o determinados procesos de IA.
ORIGINAL
María González presentó una reclamación en Valencia el 14 de mayo.
↓ PROTEGIDOLaura Martín presentó una reclamación en Sevilla el 14 de mayo.
Útil cuando: se necesita mantener un texto natural y estructuralmente similar al original.
02 Etiquetado estructurado
Sustituir el dato por el tipo de entidad
Mantenga visible qué clase de información existía sin conservar el valor original.
ORIGINAL
Carlos Ruiz trabaja en Acme Legal.
↓ PROTEGIDO[PERSON_01] trabaja en [ORG_01].
Útil cuando: importa conservar la categoría semántica de la entidad.
03 Enmascaramiento
Ocultar el valor manteniendo su posición
Sustituya la información sensible por caracteres neutros o representaciones visuales cuando interesa conservar la forma general del documento.
ORIGINAL
DNI 12345678Z
↓ PROTEGIDODNI *********
Útil cuando: el documento debe conservar su estructura visual o funcional.
04 Supresión
Eliminar lo que no necesita permanecer
Retire completamente una entidad cuando conservar cualquier representación de ese dato carece de valor para el proceso posterior.
ORIGINAL
Contacto: persona@empresa.com
↓ PROTEGIDOContacto:
Útil cuando: la información sensible no aporta nada al caso de uso.
LA POLÍTICA PUEDE COMBINARSE
Diseñar una política de anonimización Distintas entidades, distintas reglas dentro del mismo documento
Una organización puede pseudonimizar nombres, eliminar correos electrónicos, etiquetar organizaciones y enmascarar identificadores dentro de un mismo flujo. La política se define según el riesgo y el destino posterior de los datos.
DÓNDE SE UTILIZA
Cuando los datos existen, pero todavía no pueden utilizarse
Muchas organizaciones ya poseen los documentos, conversaciones, expedientes y bases de conocimiento que necesitan para sus proyectos de IA. El problema aparece cuando esa información contiene datos personales, confidenciales o regulados que no deberían llegar sin protección al siguiente sistema.
01 RAG Y CONOCIMIENTO INTERNO
Utilizar documentación interna sin convertir el repositorio en una fuga de datos
Contratos, correos, expedientes, informes y documentación corporativa pueden mejorar enormemente un asistente interno o un sistema RAG. También pueden contener nombres, identificadores, datos financieros y otra información que no debería exponerse indiscriminadamente.
Pregunta típica
Explorar sistemas de IA soberana → “¿Podemos conectar nuestro repositorio documental a un sistema de IA sin enviar PII al modelo?”
02 ENTRENAMIENTO Y EVALUACIÓN
Convertir datos reales en material utilizable para IA
Los datos operativos suelen ser más representativos que los ejemplos sintéticos, pero pueden contener información sensible. La anonimización permite preparar colecciones para entrenamiento, adaptación, benchmarking o evaluación manteniendo características relevantes del caso real.
Pregunta típica
Ver Servicios de Datos para IA → “Tenemos miles de conversaciones y documentos reales. ¿Cómo podemos utilizarlos para entrenar o evaluar un modelo?”
03 SALUD
Trabajar con información clínica preservando el contexto médico
Historias clínicas, informes, notas médicas y documentación asistencial contienen información de gran valor para investigación, analítica y sistemas de IA, junto con datos que permiten identificar directamente a los pacientes.
Necesidad habitual
Eliminar o transformar identificadores sin destruir síntomas, tratamientos, relaciones temporales ni contexto clínico relevante.
04 LEGAL
Reutilizar contratos y expedientes sin conservar identidades innecesarias
La documentación jurídica combina personas, empresas, direcciones, identificadores y hechos sensibles con estructuras textuales que deben conservarse para búsqueda, análisis, clasificación o entrenamiento de modelos especializados.
Necesidad habitual
Proteger las partes identificables manteniendo relaciones entre actores, eventos, fechas y contenido jurídico.
05 BANCA Y SEGUROS
Analizar expedientes reales sin propagar información financiera sensible
Solicitudes, reclamaciones, pólizas, documentación KYC, comunicaciones y expedientes financieros contienen datos útiles para automatización y análisis que deben separarse de identificadores personales y financieros innecesarios.
Necesidad habitual
Crear conjuntos de trabajo o evaluación que mantengan patrones reales de negocio sin replicar datos identificables.
06 ADMINISTRACIÓN PÚBLICA
Reutilizar información administrativa manteniendo separada la identidad del ciudadano
Resoluciones, expedientes, formularios y documentación pública pueden reutilizarse para investigación, búsqueda, interoperabilidad y servicios de IA siempre que la información personal se trate con el nivel de protección adecuado.
Experiencia relacionada
Pangeanic ha trabajado en anonimización multilingüe para administraciones públicas dentro del proyecto europeo MAPA.
EL PATRÓN ES EL MISMO
Cuéntenos su caso de uso El dato contiene valor. La identidad no siempre forma parte de ese valor.
La política adecuada depende de qué necesita conservar la organización, qué información debe proteger y qué sistema recibirá los datos después.
ESPAÑA, AMÉRICA LATINA Y BRASIL · MULTILINGÜE POR DISEÑO
Anonimizar en español no significa aplicar una única regla a todos los países
La información personal adopta formas distintas según el país, el sector y el tipo de documento. Direcciones, documentos de identidad, identificadores fiscales, números de cuenta, nombres compuestos, teléfonos y referencias administrativas no siguen los mismos patrones en España, México, Colombia, Argentina, Chile, Perú o el resto de América Latina.
Para organizaciones con operaciones en España y América Latina, una política de anonimización debe tener en cuenta tanto el idioma como las convenciones documentales y administrativas de cada mercado. La experiencia de Pangeanic en datos multilingües, reconocimiento de entidades y tecnologías del lenguaje permite adaptar la detección y transformación de información sensible a colecciones que combinan países, dominios e idiomas.
Esto es especialmente relevante para banca, seguros, salud, servicios jurídicos, administraciones públicas y empresas internacionales que necesitan procesar documentación en español procedente de varios mercados sin asumir que todos los datos personales tienen la misma forma.
HABLEMOS DE SUS DATOS
¿Tiene información valiosa que todavía no puede utilizar en IA?
Analicemos qué información necesita proteger, qué valor debe conservar y cómo integrar la anonimización en sus flujos de datos, RAG, entrenamiento, evaluación o sistemas privados de IA.
PII y datos sensibles España y América Latina Documentos multilingües RAG y Data for AI Despliegue privado
EVALUACIÓN INICIAL
Cuéntenos qué quiere hacer con sus datos
Una breve descripción del caso de uso nos permitirá dirigir su consulta al equipo adecuado de datos, privacidad o ingeniería.
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