Herramienta de Enmascarado y Restauración de Datos Personales Anonimiza antes de la IA, restaura con un clic después

¿Qué es la Herramienta de Enmascarado y Restauración de Datos Personales?

Cada vez más personas pegan contenido de trabajo en ChatGPT, Gemini o Claude para obtener ayuda, pero ese contenido a menudo incluye datos personales reales, como el correo de un cliente, un número de teléfono, un número de identificación o de tarjeta de crédito. Al pegarlo, esos datos se entregan de hecho a un servidor de terceros. Esta herramienta detecta automáticamente los formatos comunes de datos sensibles directamente en su navegador, sustituye cada uno por un código como [MASK_1] y [MASK_2], y genera una tabla de correspondencias "valor original ↔ código" para que pueda pegar el texto enmascarado de forma segura en cualquier herramienta de IA. Una vez que la IA responda (los códigos suelen citarse tal cual), pegue esa respuesta aquí y use la misma tabla para restaurar los datos reales con un clic. Ese es el valor central de esta herramienta: una IA puede ayudarle a enmascarar texto, pero sin la tabla de correspondencias no puede restaurarlo estructuralmente — algo que una IA por sí sola nunca podrá hacer.

Formatos de detección admitidos

• Direcciones de correo: formato de correo estándar.
• Números de teléfono: formatos internacionales y locales comunes.
• Números de tarjeta de crédito: 13-19 dígitos con separadores opcionales, validados con el algoritmo de Luhn para reducir falsos positivos.
• Números de identificación / pasaporte: formato SSN de EE. UU., formato de cédula taiwanesa y formatos comunes de pasaporte con letras y números.
• Direcciones IP: IPv4 e IPv6.
• Cuenta bancaria / IBAN: formato internacional de número de cuenta bancaria.
• Marcado manual: datos no estructurados como nombres no pueden detectarse de forma fiable solo con regex, por lo que puede seleccionar el texto y añadirlo manualmente.

Caso de uso típico

Por ejemplo, antes de pegar un correo de atención al cliente en una IA para corregirlo, enmascare primero el nombre, correo y teléfono del cliente. O antes de pedirle a una IA que reformatee una tabla con datos de empleados, anonimícela primero. Mientras los códigos permanezcan en la respuesta de la IA, podrá restaurarlos a valores reales con la tabla de correspondencias — la IA solo verá los códigos, nunca los datos personales reales.

Preguntas frecuentes (FAQ)

P1: ¿Se envía la tabla de correspondencias a sus servidores?

No. Esta herramienta funciona al 100% en su navegador (Chrome, Firefox, Safari, etc.) — la detección, el enmascarado y la restauración se realizan localmente. No tenemos ningún servidor backend que reciba su texto. La tabla de correspondencias solo existe en la memoria de su pestaña actual; desaparece al actualizar o cerrar la pestaña, así que descárguela si desea conservarla.

P2: ¿Por qué no darle la tabla de correspondencias a la IA para que la restaure ella misma?

Si también pega la tabla de correspondencias en la IA, esta vería a la vez los códigos y los valores reales, lo que anularía por completo el propósito de la anonimización. El paso de restauración está diseñado deliberadamente para funcionar totalmente sin conexión en su dispositivo, de modo que los datos sensibles reales nunca pasen por ningún servidor de IA de terceros.

P3: ¿La detección basada en regex puede omitir o detectar mal algo?

Sí — es una limitación conocida de la detección basada en patrones. Los datos no estructurados como nombres o direcciones no pueden identificarse de forma fiable solo por el formato. Recomendamos revisar el texto enmascarado una vez finalizada la detección; si se omitió algo, use "Marcar texto seleccionado como sensible" para añadirlo manualmente.

P4: ¿Qué son los PII y la anonimización?

La información de identificación personal (PII) se refiere a cualquier dato que pueda identificar a una persona concreta, como un nombre, número de identificación o datos de contacto. La anonimización (de-identification) sustituye estos datos por códigos o seudónimos para reducir el riesgo de exposición. Consulte Wikipedia: Datos personales para más información.