Herramienta · Detección local
Limpia el texto antes de dárselo a una IA
Pega lo que ibas a enviarle a un asistente y comprueba qué datos personales lleva dentro. Se sustituyen por etiquetas para que la IA conserve el contexto sin recibir el dato.
Nada sale del navegador
100 % Local. Las IAs usan tus datos para entrenar, no les regales tu privacidad.
Detección automática por patrones: puede no verlo todo. Revisa el resultado antes de enviarlo.
Qué busca la herramienta
Los datos personales que se cuelan en un texto de trabajo suelen tener un formato reconocible, y eso es lo que permite detectarlos automáticamente:
- Direcciones de correo electrónico
- Números de teléfono, en formato nacional e internacional
- Números de tarjeta bancaria
- Números de cuenta IBAN
- DNI y NIE
- Direcciones IP
Cada coincidencia se sustituye por una etiqueta del tipo [EMAIL] o[TELÉFONO]. La estructura del texto se mantiene intacta, así que el asistente sigue entendiendo que ahí había un correo y puede redactar en consecuencia.
Lo que no detecta (y por qué importa)
Ningún detector automático ve todo, y confiar en que sí lo hace es peor que no usar ninguno. Se le escapan, por diseño:
- Nombres propios. Distinguir "Marta Ruiz" de cualquier otra pareja de palabras exigiría entender el texto, no reconocer un patrón.
- Direcciones postales escritas de forma libre.
- Datos que solo son sensibles en tu contexto: el nombre en clave de un proyecto, una cifra de facturación, el nombre de un cliente.
- Información en adjuntos o capturas que no has pegado como texto.
Por eso el resultado es un borrador para revisar, no un certificado. Léelo antes de copiarlo.
El método completo, en tres pasos
- Sustituye, no borres. Deja las etiquetas donde estaban los datos. Si hay varias personas, numera:
[CLIENTE_1],[CLIENTE_2]. - Revisa a mano lo que la herramienta no puede saber: nombres, apodos internos, cifras que te comprometan.
- Deshaz el cambio en la respuesta. Cuando la IA te devuelva el texto, sustituye las etiquetas por los datos reales en tu propio editor. Son diez segundos.
Cuándo no hace falta nada de esto
La mayor parte del trabajo con un asistente no necesita datos personales: redactar, resumir, traducir contenido público, explicar un concepto, revisar un razonamiento o escribir código sin credenciales dentro. Para todo eso, pegar directamente es razonable.
La cautela empieza en el momento en que aparece una persona identificable o un secreto de empresa. Y hay una diferencia importante entre los dos casos: con tus propios datos decides tú; con los de terceros, no. El razonamiento completo está enpor qué no debes pegar datos privados en una IA.
Preguntas frecuentes
Dudas habituales
¿El texto que pego aquí se envía a algún sitio?
No. La detección de patrones ocurre íntegramente en tu navegador y nada se transmite ni se almacena. Es justo lo contrario de lo que pasa cuando pegas ese mismo texto en un chatbot.
¿Detecta todos los datos personales?
No, y conviene decirlo claro. Detecta bien lo que tiene un formato fijo: correos, teléfonos, tarjetas, IBAN, DNI o direcciones IP. Un nombre propio poco común o el apodo de un proyecto interno se le escapan. La revisión final es tuya.
¿Por qué sustituir por etiquetas en vez de borrar?
Porque si borras el dato sin más, el texto pierde estructura y la IA responde peor, así que acabas volviendo a pegarlo todo. Con etiquetas coherentes la IA conserva el contexto y no recibe ningún dato real.
¿Esto me protege legalmente al usar datos de clientes?
Ayuda, pero no sustituye a una revisión. Si tratas datos personales de terceros en tu trabajo, la responsabilidad sobre a dónde los envías sigue siendo tuya y depende de los acuerdos que tengas con el proveedor.
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