Anonymator
Anonymator
Protege datos privados en tiempo real. Capa de protección para ChatGPT, Gemini, API y software.
Si el campus manda texto a una IA, enmascaramos antes del modelo.
Versión protegida
Alta de [PERSONA_1]
Alta de [PERSONA_1] (DNI [DNI_1]), [EMAIL_1].
Riesgo del cliente [EMPRESA_1]
Listo para la IA · sin PII en claro
Por qué Anonymator
Detectamos y enmascaramos PII antes de que el texto salga hacia un modelo externo. Hosting UE · España.
Diseñado para reducir datos personales en claro hacia proveedores de IA.
Encaje con acuerdos de tratamiento bajo consulta · Enterprise / campus.
Controles orientativos de gobernanza — no es una certificación legal.
Trazabilidad y revisión para equipos que necesitan demostrar diligencia.
EdTech · si hay IA
Anonymator no es un plugin de Moodle. Si un campus (Moodle u otro LMS) envía texto o un PDF a ChatGPT o Gemini —por n8n, Make, Zapier o una app propia— llamáis a Anonymator antes. TalkToMood o PyMood son un ejemplo de app, no el producto de esta página.
Mapa
La automatización o la app del aula se conectan a Moodle y, aparte, a Anonymator. Pulsa un nodo.
HTTP: una llamada a Moodle, otra a Anonymator, otra al modelo. Así se beneficia cualquier campus con IA, no solo una app concreta.
Un PDF o un expediente que se resume con IA. Enmascaramos patrones (DNI, email, teléfono…). No es un DLP completo.
Sin IA, no hace falta. Si el plugin ya enmascara PII, se solapa. TalkToMood es un ejemplo de app de aula, no un requisito.
Enmascarar y recuperar
Enmascaramos antes del modelo. Al volver, se puede recuperar el dato original — el diálogo sigue siendo útil sin datos personales en claro.
Mensaje del usuario o del cliente con nombre, DNI, email, IBAN…
Detecta entidades y las sustituye por [PERSONA_1], [EMAIL_1]…
ChatGPT / Claude / Gemini responden sobre el texto ya protegido.
Modo aviso
Con datos personales detectados → aviso. Sin ellos → sigue hacia el modelo. Se puede activar o desactivar por clave API.
Probar en la demoEjemplo
Misma alta de Laura: a la izquierda con datos personales; a la derecha protegida antes de la IA.
Alta de Laura Martínez Gómez, DNI 12345678Z, Calle del Olivo 27, Madrid, +34 612 345 678, laura.martinez@example.com, IBAN ES91 2100 0418 4502 0005 1332.
Alta de [PERSONA_1], DNI [DNI_1], [DIRECCION_1], [TELEFONO_1], [EMAIL_1], IBAN [IBAN_1].
Demo
Recorrido de la web, el enmascarado y el chat de empresa: entrada, primeros días, incidencia, documento y salida.
Elige un ejemplo o escribe tu texto. El enmascarado se hace aquí, antes de cualquier modelo externo.
Chat · documentos
En el chat integrado: clip o «Adjuntar documento». Extraemos el texto, enmascaramos nombre, DNI, domicilio y expediente, y devolvemos el sentido del escrito. Los ejemplos usan datos ficticios. El original no se envía al modelo.
TÚ
Adjunté resolucion-beca-demo.pdf
Alta de Ana María López García, DNI ficticio 25147896K, Cl. Mayor 16, 23001 Jaén, expediente 26AE/9998887.
ASISTENTE
Notificación de tramitación de beca. Cumple requisitos económicos. Ministerio de Educación. Curso 2025/2026. Cuantía 2.450,00 euros.
Nº solicitud [EXPEDIENTE_1] · NIF [DNI_1] · [PERSONA_1] · [DIRECCION_1].
Cómo funciona
Del texto original al modelo: detección, enmascarado y envío. Pulsa un nodo para ver su rol.
Integración
Anonymator se controla por API REST. Úsalo en apps, automatizaciones low-code o como capa delante del LLM.
Sin precios públicos. Cuéntanos tu volumen — Individual, Equipo, Campus o Enterprise.
Consultar
Uso ligero · pocas claves API
Recomendado
Consultar
Varias claves · compliance · auditoría básica
Consultar
Soberanía · DPA · despliegue dedicado
Cobro y contratos bajo consulta. La demo abre el producto sin compromiso.
Afirmaciones concretas, sin comparar a terceros ni promesas absolutas.
Tres usos claros. Sin humo.
Preguntas y texto con patrones sensibles enmascarados antes del modelo.
Una organización puede probar el enmascarado. El SSO productivo se define en implantación.
Ayuda operativa (PII + protocolo). El etiquetado Art. 50 sigue siendo tuyo.
Vigente · 2 de agosto de 2026
Desde el 2 de agosto de 2026 aplican obligaciones del Art. 50 del Reglamento (UE) 2024/1689. No hay que etiquetar todo lo creado con IA; sí hay deberes concretos según el rol (proveedor o desplegador) y el tipo de sistema o contenido.
Reglamento (UE) 2024/1689 · Art. 50 · información orientativa
Lo que cambia ahora
Casos en los que debes informar del uso de IA — y lo que suele quedar fuera.
Quien pone en el mercado un sistema que interactúa directamente con personas debe informar de que es una IA desde el inicio, salvo que resulte evidente (Art. 50.1 · proveedor).
Proveedor: marcado detectable (machine-readable) del contenido sintético (Art. 50.2). Desplegador: etiquetado visible de deepfakes (Art. 50.4). No son la misma obligación.
Si publicas texto generado/manipulado con IA para informar al público sobre asuntos de interés público, hay que revelarlo — salvo revisión humana/editorial real con responsabilidad editorial (Art. 50.4 · desplegador).
La edición estándar asistida por IA que no altera de forma sustancial el contenido puede quedar fuera de ciertas obligaciones de marcado (guías Comisión · Art. 50.2). No aplica a cualquier uso.
Inventariar usos de IA y responsables no es el Art. 50 en sí, pero reduce errores y ayuda a demostrar diligencia.
Protocolo corto por canal (campañas, soporte, campus, proveedores). Anonymator ayuda a filtrar PII en prompts; el etiquetado Art. 50 sigue siendo del proveedor/desplegador.
Resumen orientativo del Art. 50 AI Act (aplicable desde el 2 de agosto de 2026). Hay un periodo limitado hasta el 2 de diciembre de 2026 solo para el marcado machine-readable de sistemas generativos ya en el mercado. No es asesoramiento jurídico. Fuentes: Reglamento (UE) 2024/1689 · Comisión Europea.
Cuatro pasos operativos. No sustituyen el Art. 50 ni un dictamen legal.
Lista dónde usáis IA (campus, soporte, marketing, proveedores).
Aplica transparencia Art. 50 según tu rol (proveedor/desplegador) y el tipo de sistema.
Filtro antes del modelo: enmascara patrones detectados — no cubre todo dato sensible posible.
Un responsable por tipo de contenido. Revisión humana donde el Art. 50 lo exija.