Ir al contenido

miércoles, 14 de octubre de 2026

Boletín diario
PublicidadBanahosting

MálagaEconomía

La empresa malagueña oGov crea una IA para anonimizar datos personales en expedientes públicos

La Gerencia de Urbanismo de Sevilla la está implantando tras la adjudicación del contrato, y la empresa mantiene conversaciones con administraciones de la provincia de Málaga

AnonimizIA, la herramienta malagueña para proteger los datos personales en documentos públicos
Oficina de oGov en Málaga

La empresa tecnológica malagueña oGov ha desarrollado AnonimizIA, una herramienta de inteligencia artificial que localiza los datos personales de un documento para eliminarlos o sustituirlos antes de que se publique, se entregue a terceros o se utilice en otros sistemas de IA. Está pensada sobre todo para las administraciones públicas, que tienen que hacer compatibles la transparencia y el derecho de acceso a la información con la protección de los datos de quienes aparecen en sus expedientes.

Su consejera delegada, Ana Gloria Gómez, ha explicado a Europa Press que la idea surgió del trabajo de la compañía con esas administraciones: «Habíamos detectado que ocurrían dos cosas; o bien se publica la información con datos, que con el contexto que tenemos de IA es bastante peligroso, o bien cuando se anonimiza requiere que una persona esté desagregando los datos a mano».

Gómez ha puesto como ejemplo el urbanismo, donde asociaciones o particulares pueden pedir expedientes completos de planeamiento o de determinadas actuaciones, con documentos de distinto tipo en cada fase. Revisarlos a mano consume recursos de los servicios públicos, ha advertido, y no revisarlos bien puede dejar expuestos datos personales.

Qué detecta y cómo se usa

Según oGov, el sistema reconoce más de 25 tipos de datos personales, entre ellos nombres, DNI, direcciones, teléfonos, cuentas bancarias y matrículas, y también firmas, códigos QR o metadatos que podrían permitir llegar al documento original. Los documentos se suben uno a uno o por lotes, la herramienta marca lo que ha encontrado, permite revisarlo y genera después la versión anonimizada con un informe del proceso. Admite, entre otros formatos, PDF, Word, Excel, ODT, CSV y JSON, además de imágenes y documentos escaneados, y puede integrarse mediante API en los gestores documentales de las administraciones.

La herramienta distingue entre anonimizar, que elimina el dato de forma irreversible, y seudonimizar, que lo sustituye por un código para conservar el contexto y, en determinadas modalidades, permite recuperar después la identidad mediante mecanismos controlados.

Gómez ha asegurado que la IA «está ejecutada dentro de un entorno cerrado»: los modelos funcionan en servidores de la Unión Europea y los documentos no se envían a proveedores externos de inteligencia artificial. La empresa afirma contar con la certificación del Esquema Nacional de Seguridad (ENS) en categoría media, y que los servidores en los que presta el servicio la tienen en categoría alta.

Sevilla, entre los primeros proyectos

La compañía ha comenzado a implantar la herramienta en administraciones públicas. Entre los primeros proyectos figura la Gerencia de Urbanismo del Ayuntamiento de Sevilla, donde la implantación está en marcha tras la adjudicación del contrato, según Gómez. En la provincia de Málaga, oGov cuenta con clientes y mantiene conversaciones con distintas administraciones para posibles implantaciones, aunque por el momento no ha identificado con cuáles.

Aunque el producto se orienta al sector público, Gómez cree que puede servir también a despachos profesionales, asesorías o empresas que manejan documentación con datos personales. Ha señalado que cada vez es más habitual consultar a sistemas de IA cuestiones jurídicas o laborales y compartir con ellos contratos o documentos con DNI y firmas. «Muchas veces no somos conscientes de que nosotros mismos lo hacemos porque falta concienciación», ha apuntado.

Esta información procede de agencia. La Voz de Málaga la clasifica y la edita para su publicación.

Más de Málaga

Más de Economía