Firma usted porque responder de un resultado exige tener algo que perder, y un modelo de IA no lo tiene. Del mismo modo, ningún banco acepta como avalista a quien no tiene patrimonio. Por eso la máquina propone y una persona revisa antes de que exista el documento.
Lo que exige responder de algo
Ser responsable, para quien firma, es aceptar el coste cuando algo falla. El abogado arriesga su colegiación, y el economista, la confianza del cliente. Esas firmas valen por lo que cada uno puede perder.
Un modelo de lenguaje no tiene nada de eso. No se le puede retirar una licencia ni llevar ante un colegio profesional. Cuando se equivoca, el error recae en una persona. Lo que importa no es si la IA es responsable, sino quién lo es.
Esto no depende de la calidad del modelo. Imagine un detector que encuentra el 99,5 % de los identificadores (una cifra inventada, que no describe ningún producto, tampoco el nuestro). En un contrato con cuatrocientos datos personales, faltarían dos. Un porcentaje mejor reduce los fallos, pero no aporta nadie que responda de ellos.
Firmar sin mirar
Nadie puede avalar lo que no ha comprobado: quien firma sin examinar se juega su prestigio a que la máquina haya acertado. Suponga que un despacho envía a un perito un expediente laboral de ciento veinte páginas, con los datos codificados. Si en la página ochenta y siete queda un número de la Seguridad Social, nadie preguntará qué detector se usó. Preguntarán quién dio por bueno el envío.
Revisar cien páginas puede hacerse deprisa y con ayuda, pero no sin mirarlas. Por eso el resultado no debe existir antes de que una persona lo vea. Una revisión opcional, con el archivo ya generado, no basta.
Lo sabemos por experiencia: publicamos en siete idiomas que un valor recibía el mismo código en toda la biblioteca, y era falso. Nadie lo había comprobado en la aplicación.
A quién señala la ley
El RGPD reparte las obligaciones entre personas, físicas o jurídicas: el responsable decide los fines y los medios, y el encargado trata los datos por su cuenta. El artículo 28 exige un contrato que fije el objeto, la duración y las instrucciones. Es la prueba que pediría la AEPD, y en ese contrato no hay sitio para un algoritmo.
La LOPDGDD añade en su artículo 5 un deber de confidencialidad, que se suma al secreto profesional del artículo 542.3 de la Ley Orgánica del Poder Judicial. Ninguno de los dos deberes pasa a la herramienta.
El Dictamen 05/2014 del Grupo de Trabajo del Artículo 29 pide evaluar la anonimización caso por caso, según el riesgo de reidentificación. La guía de la ICO británica y el marco de riesgos del NIST también asignan esa responsabilidad a organizaciones y personas. Ninguno dice qué debe hacer usted en su caso, y este artículo tampoco.
La máquina propone y usted dispone
promptShield, nuestra herramienta de anonimización, no pretende bastar por sí sola. Detecta en el equipo del usuario, y el documento no sale de él.
Los patrones, expresiones regulares de alta precisión, recogen lo que tiene forma fija, como un DNI o un IBAN. Un modelo de reconocimiento de entidades busca nombres, sociedades o domicilios. El Análisis profundo, con un modelo de lenguaje, es opcional y viene desactivado. Los resultados se combinan, se propagan entre páginas y se filtran.
Ningún mecanismo encuentra todos los identificadores, así que la máquina solo propone. Cada detección aparece como una región que la persona confirma, ajusta o elimina, y las que faltan se dibujan a mano. Hasta entonces no se escribe nada en el archivo.
Si se pulsa Descargar antes de verificar, un aviso explica qué falta y abre la ventana de Revisar. Verificar y registrar los códigos en el Registro de códigos es el mismo gesto.
Lo que se decide al revisar
Tachar elimina el valor del documento, en vez de dejarlo bajo un recuadro negro. Codificar lo sustituye por un código reversible, cuya correspondencia se guarda en el Registro de códigos, en su equipo. El código tiene una forma reconocible, como [P0ABCD], pero su longitud se ajusta al texto que sustituye.
Los códigos se asignan por carpeta, y solo uno fijado a mano vale en toda la biblioteca. Los detalles están en cómo funcionan el tachado y la codificación reversible.
Preguntas frecuentes
¿Por qué una máquina no puede responder de lo que produce?
Porque responder exige tener algo que perder, como una licencia o un patrimonio. Un modelo no tiene nada de eso, por preciso que sea.
¿La revisión humana no anula el ahorro de tiempo?
Lo reduce, pero se mantiene la mayor parte. Comprobar regiones ya propuestas es mucho más rápido que buscar cada DNI a mano, y la propagación evita repetir la misma decisión en cada página.
¿Qué comprueba en concreto la persona que revisa?
Que cada región es un dato que debe protegerse y que no se ha escapado ningún dato sin forma fija, como un apodo. También que la acción es la adecuada: Tachar para lo que no debe volver, Codificar para lo que habrá que recuperar.