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Cómo censurar la información personal de los PDF jurídicos sin subirlos a la nube
Subir documentos privilegiados a una herramienta de censura en línea deja una copia de los datos confidenciales de su cliente en los servidores de otra persona. Así es como debe censurarse la información personal de los PDF jurídicos como es debido: en su propio equipo, con el texto subyacente realmente eliminado y no solo oculto tras un recuadro negro.
Leer el artículoLa censura reversible explicada: cómo la tokenización le permite revertir la censura de un documento
La censura reversible sustituye cada nombre o identificador por un código estable y conserva la correspondencia código-valor en su equipo, de modo que puede compartir un documento con las identidades eliminadas y decodificarlo después. Le explicamos cómo funciona la tokenización, cuándo usarla en lugar de la censura permanente y por qué el lugar donde se guarda la clave lo es todo.
Leer el artículoAnonimización de documentos y el RGPD: qué cuenta realmente como «anonimizado» (y qué no)
Según el RGPD, los datos solo están verdaderamente anonimizados si nadie puede reidentificar de forma realista a la persona — y en ese momento quedan por completo fuera del reglamento. Conserve una correspondencia y no habrá hecho más que seudonimizarlos, con lo que siguen plenamente sujetos a él. Le explicamos la distinción que la mayoría de las herramientas de anonimización difuminan, y por qué importa para su cumplimiento.
Leer el artículoCómo censurar PDF e imágenes escaneados (donde la censura de texto corriente falla)
Un PDF escaneado es una imagen, no texto — así que las herramientas de censura basadas en texto no encuentran nada y lo pasan todo por alto en silencio. Le presentamos la canalización basada en OCR que censura de verdad los documentos e imágenes escaneados, y por qué hacerlo en el dispositivo importa más que nunca para sus archivos más sensibles.
Leer el artículoPor qué construimos nuestro propio estudio de demostraciones (y qué significa para el SaaS que usted alquila)
Empezamos con una herramienta de vídeos de demostración ya hecha. Dos temas, siete idiomas y una interfaz que cambia cada semana acabaron con ella. Así que construimos la nuestra — y que pudiéramos hacerlo importa más que la propia herramienta.
Leer el artículoDónde encaja promptShield: un mapa de cómo las empresas protegen los datos personales — y el hueco que cubrimos
Las empresas protegen los datos personales de cuatro grandes maneras — plataformas de gobernanza, API de ocultación en la nube, ocultación gestionada y tachado manual. Cada una está pensada para una forma distinta de problema. Aquí está el mapa honesto y el hueco concreto para el que se ha creado promptShield: un número reducido de documentos de alto valor por los que una sola persona tiene que poder responder.
Leer el artículoPor qué construimos nuestro propio motor de datos personales en lugar de embarcar Presidio
Presidio es un conjunto de herramientas excelente. Aun así escribimos nuestro propio motor de detección — porque lo que entregamos es un PDF acotado en el portátil de alguien, no un flujo de texto en una canalización en la nube. El argumento de arquitectura, contado con honestidad.
Leer el artículoUna máquina no puede ser responsable. Usted sí — y por eso un humano permanece en el circuito
Ser responsable significa estar dispuesto a pagar el precio cuando algo sale mal — y una máquina no tiene nada en juego que perder. En el momento en que usted responde por lo que produce una IA, ya no puede hacerlo a ciegas. Esa única exigencia es la razón por la que la anonimización responsable mantiene a un humano en el circuito.
Leer el artículo¿Es seguro pegar documentos en ChatGPT?
Respuesta corta: a veces — y en qué caso se encuentra depende por completo de usted. Una guía práctica sobre qué determina el riesgo, qué le ocurre de verdad al texto que pega y el único paso que deja la pregunta sin sentido.
Leer el artículoA quienes comparten en silencio documentos de clientes con un chatbot
Las herramientas de IA hacen que exponer datos confidenciales sea facilísimo — y las consecuencias no son ni teóricas ni lejanas. Esto es lo que arriesgan de verdad los profesionales cuando pegan documentos de clientes en ChatGPT, Claude o Gemini.
Leer el artículoLa protección de datos personales cambia por completo cuando la IA entra en juego
Durante 30 años, proteger los datos personales consistía en controlar quién podía llegar a la base de datos. Las herramientas de IA rompieron ese modelo al crear un camino sin fricción desde los documentos controlados hasta el tratamiento externo en la nube. Esto es lo que exige el nuevo enfoque.
Leer el artículoComparamos nuestra detección de datos personales con Microsoft Presidio — esto es lo que aprendimos
Una comparativa reproducible y directa sobre 14 documentos PDF en 7 idiomas europeos. La instalación por defecto de Microsoft Presidio emite 666 detecciones; promptShield emite 252 sobre el mismo corpus. La mayor parte de la diferencia no es capacidad — es ruido que nosotros filtramos y Presidio no.
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