Anonimización, seudonimización, desidentificación: definiciones y qué hace ndaact.ai

La anonimización es irreversible, la seudonimización conserva una clave y la desidentificación describe el efecto para el destinatario; ndaact.ai hace la segunda y apunta a la tercera.

Esta página recoge las tres definiciones, los textos que las fundamentan y la posición exacta de ndaact.ai, incluidos sus límites. Está pensada para el DPD, el abogado autónomo, el médico liberal o el contable que necesita saber qué término usar en su registro de actividades de tratamiento.

Los tres términos en una tabla

Término	Definición	Texto de referencia
Anonimización	Los datos ya no permiten identificar a la persona por ningún medio que pueda utilizarse razonablemente. El RGPD deja entonces de aplicarse a esa información. La operación no se puede deshacer.	RGPD, considerando 26
Seudonimización	Los datos ya no pueden atribuirse a una persona concreta sin información adicional, que se conserva por separado y está sujeta a medidas técnicas y organizativas. La clave existe, así que quien la tiene puede deshacer la operación.	RGPD, artículo 4, punto 5
Desidentificación	Término que el RGPD no utiliza. Lo usamos para describir el efecto sobre un destinatario concreto: si no dispone de medios razonables para reidentificar a las personas, los datos pueden dejar de ser personales para él.	TJUE, C-413/23 P, 4 de septiembre de 2025, apartados 76, 77, 85 y 86

Qué hace ndaact.ai en tu equipo

ndaact.ai detecta entidades (nombres, direcciones, identificadores) en el texto y sustituye cada una por un marcador del tipo {{PERSON_a1b2}}. La tabla de correspondencia se queda en tu equipo: gracias a ella se restituyen los valores originales en la respuesta del modelo.

Como esa tabla existe, la operación es una seudonimización en el lado del cliente, en el sentido del artículo 4, punto 5. De tu lado, los datos siguen siendo datos personales. Hablar de anonimización para tu equipo sería inexacto.

Qué recibe el proveedor del modelo

El texto sale después hacia el proveedor del modelo, con marcadores en lugar de las entidades detectadas. El proveedor no recibe la tabla de correspondencia. El efecto buscado, respecto a él, es una desidentificación.

El TJUE precisó este enfoque relativo en la sentencia SEPD/JUR (C-413/23 P, 4 de septiembre de 2025). Declara que los datos seudonimizados no son necesariamente datos personales en todas las hipótesis ni para cualquier persona (apartado 86). Para el responsable que conserva la información adicional, siguen siendo personales (apartado 76). Para el destinatario, el resultado depende de dos condiciones del apartado 77: no debe poder levantar las medidas de seudonimización, y esas medidas deben impedirle atribuir los datos a la persona por otros medios, como un cruce de datos.

Dos puntos de la sentencia limitan este razonamiento:

• Si el destinatario puede atribuir razonablemente los datos a la persona mediante un cruce de datos, la persona sigue siendo identificable para él y para cualquier tratamiento posterior (apartado 85).
• Para la obligación de informar a los interesados, la identificabilidad se aprecia en el momento de la recogida y desde el punto de vista del responsable del tratamiento (apartado 111).

El Tribunal de Justicia también anula la sentencia del Tribunal General y le devuelve el asunto. La sentencia versa sobre el Reglamento (UE) 2018/1725, cuyas definiciones, señala el Tribunal, son en lo sustancial idénticas a las del RGPD (apartado 52).

Qué dice el CEPD

El dictamen 28/2024 del Comité Europeo de Protección de Datos, adoptado el 17 de diciembre de 2024, trata de los modelos de IA. Sostiene que un modelo entrenado con datos personales no puede considerarse anónimo en todos los casos, y que el anonimato se valora caso por caso, teniendo en cuenta todos los medios que el responsable u otra persona puedan utilizar razonablemente. El dictamen se refiere a los modelos, no a los prompts. Lo citamos por el criterio de los medios razonables, que es el mismo.

Los límites de ndaact.ai

• La detección puede pasar por alto entidades. Una entidad no detectada queda en claro en el texto enviado.
• Un identificador indirecto escondido en el texto libre («mi cliente, el único panadero ecológico del pueblo») puede seguir identificando por cruce de datos.
• Por tanto, ndaact.ai no vuelve anónimo el prompt completo. Sustituye las entidades detectadas y te ayuda a limitar lo que recibe el proveedor, sin garantizar que se encuentre cada entidad.
• Relee el texto antes de enviarlo y comprueba con tu DPD o tu asesor qué permiten tu deontología y tu registro de actividades de tratamiento.

Qué término usar en tu registro

Para tu equipo: seudonimización en el lado del cliente. Frente al proveedor del modelo: medida que busca una desidentificación, cuyo efecto depende de las entidades realmente detectadas y de lo que el proveedor pueda cruzar. Es el vocabulario de nuestra política de privacidad.

Fuente: RGPD art. 4.5 y considerando 26, EUR-Lex, consultado el 11 de octubre de 2026; TJUE, SEPD/JUR, C-413/23 P, 4 de septiembre de 2025, EUR-Lex, consultado el 11 de octubre de 2026; CEPD, dictamen 28/2024, 17 de diciembre de 2024, consultado el 11 de octubre de 2026.

Esta página es una traducción. Prevalece la versión francesa.