Caso de uso

Anonimización inteligente de datos personales para su uso seguro en expedientes públicos y modelos de IA

Contexto

Problema

Requisitos de integración

Solución propuesta

Impacto

Aplicaciones destacadas

Anonimización inteligente de datos personales para su uso seguro en expedientes públicos y modelos de IA Real
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Caso de uso

Anonimización inteligente de datos personales para su uso seguro en expedientes públicos y modelos de IA

Análisis Govtech

Explora la información de las variables clave en las tres dimensiones de nuestra categorización Govtech.

Public Readiness

(Tracción pública)
Volumen adjudicado último año
1.070.000 €
Clientes públicos (últimos 3 años)
50
Crecimiento en contratos públicos en los últimos 3 años
61 %
Canales formales
Si
Certificación ENS
Alto

Vendor Trust

(Solvencia económica)
Facturación último año
1.700.000 €
Inversión total levantada
5.500.000 €
Crecimiento en facturación en los últimos 3 años
93 %
Nº de clientes (últimos 3 años)
55
Antigüedad de la empresa
7 años

Problema

  • Datos personales sensibles en expedientes y repositorios administrativos: la documentación y las bases de datos públicas contienen información que debe protegerse antes de su uso, publicación o compartición entre organismos.
  • Procesos manuales de anonimización lentos y poco escalables: la revisión humana ante grandes volúmenes de expedientes genera cuellos de botella y no responde a plazos de transparencia ajustados.
  • Herramientas tradicionales limitadas a un enmascaramiento estático: las soluciones convencionales ocultan datos de forma rígida, sin adaptarse al tipo de dato, al nivel de riesgo ni al uso posterior de la información.
  • Riesgo de incumplimiento normativo y freno al aprovechamiento de datos: la falta de garantías técnicas dificulta cumplir con el RGPD y limita el uso seguro de datos públicos para analítica, interoperabilidad o entrenamiento de IA.

Solución

  • Detección automática de datos personales multilingüe: identifica mediante IA y procesamiento del lenguaje natural (NLP) nombres, cargos, ubicaciones, DNI y otros datos sensibles en documentos y bases de datos, en más de 100 idiomas.
  • Combinación de técnicas de anonimización según riesgo y uso: aplica enmascaramiento, tokenización, datos sintéticos, anonimización irreversible o seudonimización reversible, adaptando el método al tipo de dato y al caso de uso.
  • Procesamiento masivo de documentos y bases de datos: procesa en lote archivos en múltiples formatos (PDF, Word, Excel) y repositorios completos, agilizando la anonimización frente a la revisión manual.
  • Integración flexible con sistemas existentes: se despliega vía API, SaaS u on-premise, conectando con portales de transparencia, sistemas de tramitación e infraestructuras ya implantadas en la Administración.

Modelo de despliegue

On-premise, Nube privada, Nube pública certificada

Región de alojamiento de datos

UE (no ES)

Modelo de venta

Suscripción / pago recurrente
Aplicaciones reales

Nº de aplicaciones

30

CPVs

Servicios de suscripción — 79980000, Paquetes de software de gestión de licencias - 48218000
Solución desarrollada por
Vizcaya
,
España
Acelerada Gobe
Última actualización:
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Publicado:
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Nymiz facilita la protección de datos personales a través de soluciones avanzadas de anonimización basadas en inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural. Su tecnología permite automatizar la detección y anonimización de información sensible en múltiples idiomas y formatos, cumpliendo con normativas como el RGPD o la CCPA. Nymiz ayuda a organizaciones públicas y privadas a compartir, analizar y reutilizar datos de forma segura, ética y eficiente.