Elimina los datos confidenciales de cualquier mensaje antes de pegarlos en ChatGPT, Claude o Gemini. Detecta y redacta automáticamente nombres, correos electrónicos, números de teléfono, claves API, tarjetas de crédito, IP y más, 100% en tu navegador, nunca se carga nada.
Por qué deberías anonimizar las indicaciones antes de usar IA
AI Prompt Anonymizer encuentra y enmascara información de identificación personal (PII) y secretos en su texto para que pueda compartir indicaciones, registros y documentos de forma segura con asistentes de IA y compañeros de trabajo. La detección y redacción se ejecutan completamente en su dispositivo, sus datos nunca tocan un servidor.
Cada mensaje que pegue en ChatGPT, Claude o Gemini puede conservarse, registrarse, revisarse o usarse para mejorar los modelos, según el proveedor, el plan y su configuración de privacidad. Las aplicaciones para consumidores y los planes comerciales o API generalmente tienen diferentes valores predeterminados, así que verifique los controles de datos actuales de su proveedor en lugar de asumirlos. Si un mensaje contiene el nombre de un cliente, el correo electrónico de un empleado, una clave API activa o un número de tarjeta de crédito, ha compartido datos confidenciales con un tercero, lo que representa un riesgo real de cumplimiento y seguridad. Un anonimizador de avisos de IA reduce ese riesgo en la fuente: elimina los identificadores de su texto antes de que salga de su navegador, de modo que usted mantiene la productividad de la IA sin exponer personas ni secretos.
Características
15 PII y categorías secretas (correo electrónico, teléfono, SSN, tarjeta de crédito, clave API, IP, billetera criptográfica, IBAN y más), recuperación del 94 % en nuestro conjunto de pruebas publicado
Tres modos de enmascaramiento: tokens [TYPE_n] reversibles, redacción sólida █ o datos falsos realistas
Fichas reversibles: pega la respuesta de la IA y restaura tus valores reales
Alternancias por categoría + términos personalizados de máscara siempre
Puntuación de riesgo en vivo y desglose de la entidad
100% del lado del cliente: no se carga, registra ni almacena nada
Cómo utilizar Anonimizador de mensajes de IA
1
Pegue su mensaje o documento
Introduzca el texto que desea compartir con una IA, un ticket de soporte, un registro de errores, una cláusula de contrato o un borrador de correo electrónico. Todo se procesa localmente en su navegador.
2
Revisar los datos sensibles detectados
El anonimizador resalta instantáneamente correos electrónicos, números de teléfono, claves API, números de tarjetas, direcciones IP y más, con una puntuación de riesgo en vivo y un desglose por categoría. Los nombres de personas y las fechas están desactivados de forma predeterminada porque son los detectores más ruidosos; actívelos cuando su texto los contenga.
3
Elige cómo enmascararlo
Cambie entre tokens etiquetados como [EMAIL_1], redacción sólida █ o reemplazos falsos realistas. Active o desactive las categorías y agregue sus propios términos personalizados para ocultarlos siempre.
4
Copia la versión limpia
Copie el texto anónimo y péguelo en ChatGPT, Claude o Gemini. Léelo una vez antes de enviarlo: la detección se basa en patrones, por lo que todo lo que no reconoce (consulte la tabla de cobertura a continuación) todavía está en el texto.
5
Restaurar la respuesta de la IA (opcional)
Cuando el asistente responda usando sus tokens, pegue su respuesta en la pestaña Restaurar para cambiar los marcadores de posición a sus valores reales automáticamente.
Casos de uso comunes
Redacte los nombres de los clientes, los correos electrónicos y los números de pedidos de los tickets de soporte antes de pedirle a AI que redacte una respuesta.
Elimine las claves API, los tokens y las direcciones IP de los registros de errores y apile los seguimientos antes de depurar con un LLM
Anonimice contratos, notas médicas o documentos de recursos humanos para poder resumirlos sin filtrar identidades.
Elimine datos personales de hojas de cálculo y fragmentos CSV antes del análisis
Desinfecte las exportaciones de capturas de pantalla convertidas en texto y chat antes de compartirlas públicamente
Respaldar la minimización de datos del RGPD y el trabajo de desidentificación de HIPAA cuando se utilizan herramientas de inteligencia artificial de terceros (un paso en el proceso, no una garantía de cumplimiento)
guía detallada
Qué detecta y con qué precisión
La herramienta ejecuta 15 categorías de detectores integradas, además de los términos personalizados que agregue. Los números de tarjeta deben pasar la suma de verificación de Luhn y los IBAN la verificación ISO 13616 mod-97, lo que mantiene a esos dos casi libres de falsos positivos. Los números de teléfono deben parecerse a un número de teléfono (un código de país +, un código (de área) o tres grupos de dígitos separados), de modo que los ID de registros y pedidos básicos no se marquen. Los nombres de personas y las fechas están desactivados de forma predeterminada: los nombres se detectan a partir del uso de mayúsculas, lo que también detecta cosas como "Revisión comercial trimestral", así que actívelos solo cuando los necesite. La tabla muestra el resultado de cada categoría en nuestro conjunto de prueba de 70 fragmentos (método a continuación). Todo lo que esté marcado como no detectado necesita un término personalizado o una edición manual.
Números de registros médicos, números de pasaporte y licencia de conducir, identificaciones nacionales no estadounidenses, nombres de empresas
n/a
Agréguelos como términos personalizados
Reversible por diseño
La redacción generalmente destruye la información, lo cual es un problema cuando la IA necesita responder utilizando los mismos valores que usted enmascaró. El modo token resuelve eso: cada valor único se asigna a un marcador de posición estable como [PERSON_1] o [EMAIL_2], y el mismo valor siempre obtiene el mismo token. Pegue la respuesta del asistente en la pestaña Restaurar y cada token volverá a sus datos reales. Sólo el modo token es reversible, porque las barras de redacción y los datos falsos no se vuelven a asignar. El mapa de tokens vive sólo en la memoria de esta pestaña del navegador. Nunca se guarda, así que restaure la respuesta antes de cerrar o recargar la página, o editar el texto original.
No hay cargas, cuentas ni llamadas al servidor en ninguna parte del anonimizador. Toda la detección y el enmascaramiento se realizan en JavaScript en su dispositivo, por lo que una vez que la página se ha cargado, sigue funcionando sin conexión y no deja nada atrás cuando cierra la pestaña. También es instantáneo: obtienes resultados en vivo mientras escribes sin límites de velocidad. La detección se basa en patrones en lugar de un modelo de IA, por lo que los resultados son predecibles y repetibles, pero solo encuentra aquello para lo que tiene un patrón.
Aquí hay un viaje de ida y vuelta real, con los nombres de personas activados. Todo lo que la herramienta reconocía se convertía en un token, y la IA respondía usando esos tokens sin siquiera ver los valores reales. Observe lo que queda: la palabra "ella" y el hecho de que se trata de una queja de un cliente sobre una clave API. Los pronombres y el contexto no son patrones de PII, razón por la cual las siguientes secciones son importantes.
Paso
Texto
1. Tu original
La cliente Sarah Johnson (sarah.johnson@example.com) dice que la clave API sk-proj-abc1234567890XYZlmnopQRS dejó de funcionar desde 192.168.14.22. Llámela al +1 (415) 555-0198.
2. Lo que pegas en la IA
El cliente [PERSON_1] ([EMAIL_1]) dice que la clave API [API_KEY_1] dejó de funcionar desde [IP_1]. Llámala al [PHONE_1].
3. La respuesta de la IA
Hola, [PERSON_1], hemos revocado [API_KEY_1] y hemos incluido a [IP_1] en la lista blanca. Lo confirmaremos en [EMAIL_1].
4. Después de la restauración
Hola Sarah Johnson, hemos revocado sk-proj-abc1234567890XYZlmnopQRS y hemos incluido 192.168.14.22 en la lista blanca. Lo confirmaremos en sarah.johnson@example.com.
Anonimización versus seudonimización: lo que esperan el RGPD y la HIPAA
Estas palabras se utilizan a menudo como si significaran lo mismo, pero legalmente no es así. Según el RGPD (artículo 4(5) y considerando 26), los datos que puede volver a identificar con información adicional, como el mapa de tokens de esta herramienta, están seudonimizados, y los datos seudonimizados siguen siendo datos personales. Sólo los datos que ya no pueden vincularse a una persona por medios razonables cuentan como anónimos y quedan fuera del RGPD. Por lo tanto, el modo de token reversible reduce lo que usted divulga, pero no deja el texto fuera de alcance. La redacción sólida y los datos falsos eliminan los identificadores directos para siempre, aunque el contexto aún puede identificar a alguien (ver más abajo). El método Safe Harbor de HIPAA (45 CFR §164.514(b)) requiere la eliminación de 18 tipos de identificadores específicos. Esta herramienta cubre varios de ellos, incluidos nombres, direcciones, fechas, números de teléfono, correos electrónicos, SSN, URL y direcciones IP, pero no números de registros médicos, números de planes de salud o de licencia, ni números de serie de dispositivos, por lo que por sí solo no produce texto compatible con Safe Harbor.
Modo
¿Reversible?
Estado RGPD de la salida
Lo mejor para
Fichas [EMAIL_1]
Sí, en la misma pestaña.
Seudónimos: todavía datos personales
Obteniendo una respuesta utilizable que restaurarás
Redacción █████
No
Se eliminaron los identificadores directos; comprobar contexto
Compartir registros o texto públicamente
Datos falsos
No
Se eliminaron los identificadores directos; comprobar contexto
Indicaciones que deben leerse con naturalidad
Lo que la eliminación de PII no puede ocultar
Eliminar nombres, números y direcciones no hace que todos los mensajes de texto sean anónimos. Las combinaciones de detalles ordinarios, a veces llamados cuasi-identificadores, aún pueden señalar a una persona: un puesto de trabajo más una pequeña oficina, una condición médica rara más una cita, o "la única mujer en el equipo de la plataforma". Ningún comparador de patrones puede determinar qué detalles hacen que alguien sea único en su organización. Antes de enviar, reformule o generalice cualquier cosa que permita a un colega adivinar de quién trata el texto. Diga "un ingeniero senior" en lugar de "nuestro líder tecnológico de Lisboa" y "la primavera pasada" en lugar de una fecha exacta. Para nombres repetidos, códigos de proyecto o nombres de clientes, agréguelos a la lista de máscara siempre personalizada para que se detecten en todo momento.
No es necesario que confíe en nuestra palabra. Abra esta página, luego abra las herramientas de desarrollo de su navegador (F12) y vaya a la pestaña Red. Pegue un texto, anónimo y restaure una respuesta: ninguna solicitud lleva su texto a ninguna parte. Las únicas solicitudes que verá son los propios análisis y anuncios de la página, ninguno de los cuales incluye lo que usted escribió. Para la prueba más estricta, cargue la página, apague el Wi-Fi o active el modo avión y use la herramienta. La detección, el enmascaramiento, la copia y la restauración siguen funcionando, porque ninguno de ellos necesita una conexión de red.
Escribimos 70 fragmentos cortos que se parecen al texto que la gente realmente pega: tickets de soporte, registros de errores, archivos .env, notas legales y de recursos humanos, facturas. Etiquetamos los 94 valores confidenciales a mano, utilizando solo valores ficticios (555 números, direcciones de ejemplo.com, tarjetas de prueba de documentación y claves). Ejecutamos el código de detección exacto que usa esta página, con cada categoría activada, y contamos un acierto cuando la herramienta marcó el intervalo correcto como el tipo correcto. La primera ejecución expuso lagunas de formato: el formato de teléfono estándar de EE. UU. (415) 555-0198, IBAN espaciados, IPv6 comprimido y claves Stripe y Slack. Los arreglamos, luego escribimos 20 nuevos fragmentos retenidos antes de ejecutar el código fijo en ellos, de modo que parte de la puntuación no esté ajustada a la prueba. Esta es una pequeña prueba interna, no una auditoría independiente, y su propio texto será diferente, así que trátelo como una guía y lea siempre el resultado antes de enviarlo.
conjunto de prueba
Fragmentos
Valores etiquetados
Encontrado (recordar)
Banderas que eran correctas (precisión)
Conjunto principal (después de las correcciones)
50
67
62 (93%)
87%
Conjunto retenido (sin afinar)
20
27
26 (96%)
93%
Conjunto
70
94
88 (94%)
89%
Preguntas frecuentes
¿Cómo hago anónimo un mensaje antes de usar ChatGPT?
Pegue su texto en AI Prompt Anonymizer. Detecta instantáneamente nombres, correos electrónicos, números de teléfono, claves API, tarjetas de crédito, IP y más, y los reemplaza con tokens, barras de redacción o datos falsos realistas. Copie la versión limpia y péguela en ChatGPT en lugar del original. Todo esto sucede en tu navegador, no se carga nada.
¿Mis datos se suben a un servidor?
No. Cada detector se ejecuta 100% en el lado del cliente en JavaScript en su propio dispositivo. No hay llamada API, ni cuenta ni registro. Una vez que la página se haya cargado, puedes desconectarte de Internet y la herramienta seguirá funcionando, y puedes confirmarlo tú mismo en la pestaña Red de tu navegador.
¿Qué tipos de datos sensibles puede detectar?
15 categorías: direcciones de correo electrónico, números de teléfono, números de seguridad social de EE. UU., números de tarjetas de crédito (validados por Luhn), IBAN (validados mod-97), direcciones IPv4/IPv6 y MAC, URL, direcciones de billeteras criptográficas (BTC/ETH), claves API y tokens (OpenAI, Anthropic, AWS, Google, GitHub, Stripe, Slack, JWT), direcciones postales y códigos postales del Reino Unido, @handles, fechas y persona con mejor esfuerzo. nombres. Los nombres y las fechas están desactivados de forma predeterminada. No detecta números de expediente médico, pasaporte o licencia de conducir; agréguelos como términos personalizados.
¿Puedo recuperar la respuesta de la IA con mis datos reales restaurados?
Sí. En el modo token, cada valor se asigna a un marcador de posición estable como [PERSON_1]. Cuando el asistente responda usando esos marcadores de posición, pegue su respuesta en la pestaña Restaurar y la herramienta cambiará cada token a sus valores originales, un viaje de ida y vuelta totalmente privado.
¿Cuál es la diferencia entre los modos de enmascaramiento?
Los tokens (por ejemplo, [EMAIL_1]) son reversibles y mantienen el texto legible para la IA. La redacción reemplaza los datos con barras sólidas █ para lograr el máximo secreto, pero no es reversible. Los datos falsos se intercambian en reemplazos de apariencia realista (un nombre falso, un número de teléfono 555) para que el mensaje se lea de forma natural mientras se ocultan los valores reales.
¿Es esto adecuado para flujos de trabajo GDPR o HIPAA?
Ayuda, pero no es una garantía de cumplimiento. Debido a que la herramienta nunca transmite ni almacena su texto, admite la minimización de datos GDPR. Sin embargo, el modo de token reversible produce datos seudonimizados, que el RGPD todavía trata como datos personales. HIPAA Safe Harbor requiere eliminar 18 tipos de identificadores, y esta herramienta no detecta algunos de ellos, como registros médicos y números de planes de salud. Úselo como primer paso, revise el resultado y siga las políticas de su organización. Este no es un consejo legal.
¿Funciona para archivos de registro y código fuente?
Sí. Es especialmente útil para eliminar claves API, tokens de portador, direcciones IP y direcciones de correo electrónico de registros de errores, seguimientos de pila y fragmentos de configuración antes de depurarlos con un asistente de IA.
¿Cómo elimino información personal del texto antes de usar ChatGPT?
Pegue su texto y la herramienta detectará y redactará nombres, correos electrónicos, números de teléfono, direcciones, números de tarjetas y de identificación, brindándole una versión limpia para pegar en una IA. Se ejecuta completamente en su navegador, por lo que el original nunca sale de su dispositivo.
¿Cuál es la diferencia entre enmascarar y etiquetar datos redactados?
El enmascaramiento (el modo de redacción de esta herramienta) reemplaza cada elemento con barras █ sólidas, por lo que no sobrevive nada. El etiquetado (modo Token) lo reemplaza con una etiqueta numerada como [PERSON_1] o [EMAIL_2], por lo que la IA aún sabe qué tipo de valor había allí y usted puede restaurar los valores reales más tarde. Utilice etiquetas cuando necesite una respuesta útil y enmascaramiento cuando comparta texto públicamente.
¿El anonimizador es privado y gratuito?
Sí. Toda la detección y redacción se realizan localmente en su navegador, sin necesidad de registrarse ni cargar nada. Es gratis sin límites de uso.
¿Eliminar nombres hace que el texto sea anónimo?
No siempre. Detalles como el puesto de trabajo, la ubicación de una oficina pequeña, una condición rara o una fecha exacta pueden identificar a alguien incluso después de eliminar nombres y números. Vuelva a redactar o generalice esos detalles usted mismo antes de enviar el texto a una IA.
¿Con qué asistentes de IA funciona?
Cualquiera de ellos. El resultado es texto sin formato, por lo que puede pegarlo en ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Perplexity, un modelo local o un ticket de soporte. La restauración funciona con cualquier respuesta que mantenga intactos los tokens [TYPE_n].
