{"id":50779,"date":"2022-06-02T16:30:38","date_gmt":"2022-06-02T14:30:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cib.de\/?p=50779"},"modified":"2023-11-09T13:07:53","modified_gmt":"2023-11-09T12:07:53","slug":"seudonimizacion-y-anonimizacion-proteccion-de-datos-con-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cib.de\/es\/pseudonymisierung-und-anonymisierung-datenschutzkonform-in-die-welt-der-ki\/","title":{"rendered":"Seudonimizaci\u00f3n y anonimizaci\u00f3n: protecci\u00f3n de datos con IA\u00a0"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"50779\" class=\"elementor elementor-50779\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-85317cc elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"85317cc\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-19c964c\" data-id=\"19c964c\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-068a733 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"068a733\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Un requisito esencial para automatizar procesos usando inteligencia artificial en las empresas es poder usar documentos y casos de usos reales para posibilitar un entrenamiento de la IA adecuado. Sin embargo, estos suelen contener referencias y datos personales protegidos por el Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD). Aqu\u00ed se hace necesaria una soluci\u00f3n que detecte los datos personales y los sustituya o elimine de forma efectiva.\u00a0<a href=\"https:\/\/www.cib.de\/es\/pop\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CIB PoP<\/a>\u00a0ofrece una soluci\u00f3n al dilema.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2aa8fd8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2aa8fd8\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Protecci\u00f3n de datos y progreso: \u00bfuna contradicci\u00f3n?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d44ae5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4d44ae5\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>El \u00e9xito en el terreno de la digitalizaci\u00f3n depender\u00e1 en un futuro pr\u00f3ximo en gran medida de qui\u00e9n domine en el campo de la inteligencia artificial. Los principales actores son hoy las grandes empresas estadounidenses Alphabet (Google), Amazon, Meta y Microsoft. Pero China tambi\u00e9n est\u00e1 haciendo grandes progresos: adem\u00e1s de las aplicaciones militares, la principal inversi\u00f3n aqu\u00ed es la vigilancia de la poblaci\u00f3n apoyada por la IA. Actualmente se est\u00e1 construyendo un sistema de puntuaci\u00f3n social, en el que cada ciudadano recibe puntos por un comportamiento positivo, mientras que se restan puntos por un comportamiento negativo. Los datos proceden de m\u00faltiples fuentes, como las omnipresentes c\u00e1maras de v\u00eddeo equipadas con software de reconocimiento facial.<\/p><p>Los enormes avances en Estados Unidos y China son posibles gracias a la laxitud de las leyes de protecci\u00f3n de datos en estos pa\u00edses. En Europa, donde los datos personales est\u00e1n protegidos por el Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD), los avances en el campo de la IA se han limitado a \u00e1reas sin uso de datos personales. Esto incluye, por ejemplo, el uso de datos generados por m\u00e1quinas de la industria. Sin embargo, seg\u00fan una encuesta de\u00a0<a href=\"https:\/\/www.bitkom.org\/Presse\/Presseinformation\/Kuenstliche-Intelligenz-benoetigt-Daten\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Bitkom<\/a>\u00a0, el 66 por ciento de las empresas implicadas en la IA declar\u00f3 que <em>necesitan<\/em>hacer uso de datos personales para obtener resultados \u00fatiles.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f7207cb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f7207cb\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La seudonimizaci\u00f3n y la anonimizaci\u00f3n permiten el aprendizaje autom\u00e1tico conforme al GDPR<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-80d2126 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"80d2126\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-no\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-ec4c649\" data-id=\"ec4c649\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f4baa9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0f4baa9\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La inteligencia artificial ha logrado su mayor avance gracias a la disciplina del<a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Maschinelles_Lernen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine Learning<\/a>\u201d (ML). Aqu\u00ed, no son las reglas sino los datos los que determinan el comportamiento de la IA. Por ejemplo, si se quiere desarrollar un algoritmo que reconozca gatos y perros en fotograf\u00edas, no es necesario definir los rasgos distintivos de los animales en forma de reglas. En su lugar, el algoritmo analiza grandes conjuntos de im\u00e1genes de ejemplo de las dos especies animales. Con el tiempo, esto produce un modelo generalizado para clasificar im\u00e1genes que la IA a\u00fan no ha visto.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-39ec6ea\" data-id=\"39ec6ea\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6815aaa elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"6815aaa\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"756\" src=\"https:\/\/www.cib.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/data_protection-1024x756.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-50997\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.cib.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/data_protection-1024x756.jpg 1024w, https:\/\/www.cib.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/data_protection-406x300.jpg 406w, https:\/\/www.cib.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/data_protection-768x567.jpg 768w, https:\/\/www.cib.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/data_protection-e1768316116614.jpg 542w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-03638bf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"03638bf\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La base del aprendizaje autom\u00e1tico es, por tanto, una enorme cantidad de datos de entrenamiento. Por un lado, estos datos deben ser adecuados para entrenar un modelo de ML tanto desde el punto de vista econ\u00f3mico como t\u00e9cnico. Por otro lado, su uso no debe infringir el Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos. Aqu\u00ed contamos con dos opciones:<\/p>\n<ul>\n<li>Disfrazar la referencia personal (seudonimizaci\u00f3n)<\/li>\n<li>Eliminar la referencia personal (anonimizaci\u00f3n)<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ce08486 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ce08486\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Con seudonimizaci\u00f3n se dificulta la identificaci\u00f3n de la persona<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f9641da elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f9641da\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Con la seudonimizaci\u00f3n, los identificadores directos, como los nombres, se sustituyen por seud\u00f3nimos. Por ejemplo, \u201cBernhard\u201d se convierte en \u201cHeinrich\u201d. Es importante que la asignaci\u00f3n sea inequ\u00edvoca: si \u201cBernhard\u201d aparece m\u00e1s de una vez en un registro de datos, debe ser sustituido por \u201cHeinrich\u201d en todas partes. Algunas aplicaciones requieren que la seudonimizaci\u00f3n sea reversible. Este es el caso si es posible obtener el valor original a partir del seud\u00f3nimo, aunque para ello se requiera una clave independiente.<\/p><p>La seudonimizaci\u00f3n no impide la reidentificaci\u00f3n de los individuos, sino que dificulta las referencias correspondientes. Por lo tanto, los datos seudonimizados est\u00e1n sujetos al GDPR. Por ejemplo, deben ser eliminados \u2013 al igual que los reales \u2013 cuando expire la obligaci\u00f3n de conservaci\u00f3n y no haya otras razones para retenerlos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e41555 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4e41555\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La anonimizaci\u00f3n imposibilita la reidentificaci\u00f3n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a9dfac0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a9dfac0\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Si queremos liberarnos de la camisa de fuerza impuesta por el RGPD, habremos de recurrir a la anonimizaci\u00f3n. Para cumplir este requisito, toda la informaci\u00f3n que permita la reidentificaci\u00f3n debe ser eliminada, redactada o sustituida. por ejemplo, por d\u00edgitos aleatorios.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-97532fd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"97532fd\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La finalidad es clave para la elecci\u00f3n del m\u00e9todo<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0ebce8f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0ebce8f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Un componente importante del Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos es el principio de minimizaci\u00f3n de los datos. Establece, por analog\u00eda, que los datos personales s\u00f3lo pueden almacenarse y tratarse en la medida necesaria de su finalidad. Con respecto a los proyectos de IA, esto significa: Las empresas deben comprobar siempre de antemano si la finalidad del tratamiento puede lograrse con datos anonimizados. Si este es el caso y los datos siguen sin ser anonimizados, existe una violaci\u00f3n del principio. S\u00f3lo si la finalidad no puede alcanzarse con la anonimizaci\u00f3n puede realizarse la seudonimizaci\u00f3n.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f5d07b1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f5d07b1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">CIB PoP reconoce y elimina los datos personales<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-febdc6e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"febdc6e\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-no\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-33734f2\" data-id=\"33734f2\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e974d0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2e974d0\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Por supuesto, no es factible eliminar o sustituir manualmente los datos personales en los documentos o conjuntos de datos, especialmente en los proyectos de IA en los que se procesan grandes cantidades de documentos. Por esta raz\u00f3n, CIB ha desarrollado en colaboraci\u00f3n con&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.iais.fraunhofer.de\/\" target=\"_blank\">Fraunhofer IAIS,&nbsp;<\/a>el proyecto&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.cib.de\/es\/pop\/\" target=\"_blank\">PoP&nbsp;(Protect our Privacy)<\/a>&nbsp;, una soluci\u00f3n basada en la IA que detecta autom\u00e1ticamente los datos personales en los documentos y los elimina o los convierte en seud\u00f3nimos:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-f8a3bc6\" data-id=\"f8a3bc6\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8d553df elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"8d553df\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"587\" height=\"468\" src=\"https:\/\/www.cib.de\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/CIB-PoP-graphic.svg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-21786\" alt=\"CIB Pop\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ce4b33 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3ce4b33\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En el caso de los documentos basados en im\u00e1genes,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.cib.de\/es\/pop\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CIB PoP<\/a>\u00a0reconoce primero el texto. A continuaci\u00f3n, el contenido del texto se pasa a un modelo ling\u00fc\u00edstico (modelo PNL). Este ha sido preparado con datos de entrenamiento y es capaz de identificar de forma independiente todo el contenido relevante para el GDPR. En el siguiente paso, estos pueden anonimizarse o eliminarse opcionalmente. En este \u00faltimo caso, todo rastro se elimina realmente de los documentos. Cabe destacar la funci\u00f3n de \u201cborrado realista\u201d. Con esta funci\u00f3n, la IA reconstruye el fondo. Por ejemplo, el escaneo de un formulario rellenado vuelve a su  versi\u00f3n en blanco.<\/p><p>CIB PoP est\u00e1 disponible desde junio de 2022 como parte del visor de documentos\u00a0<a href=\"\/es\/doxiview\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CIB doXiview\u00a0<\/a>y abre nuevas posibilidades para los procesos basados en documentos. Entre otros, la soluci\u00f3n permite utilizar los documentos como datos de entrenamiento para tareas de IA como la clasificaci\u00f3n de documentos y el reconocimiento de textos. Con CIB PoP, por ejemplo, se pueden implementar los siguientes escenarios de IA de forma compatible con el GDPR:<\/p><ul><li>Identificaci\u00f3n de procesos de negocio basados en el contenido de los documentos<\/li><li>Extracci\u00f3n de datos de procesos documentales (por ejemplo, facturas)<\/li><li>Comprobaci\u00f3n de la integridad de los formularios entrantes, documentos de solicitud y escaneados<\/li><\/ul><p>El proyecto de investigaci\u00f3n ha demostrado que las tareas de este tipo pueden gestionarse con la anonimizaci\u00f3n. Por regla general, no es necesario sustituir los textos de forma absolutamente realista. En algunos casos, incluso es suficiente con eliminar los textos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b76127 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5b76127\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">CIB PoP permite el tratamiento de datos con inteligencia artificial y conforme al RGPD<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-888c5c7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"888c5c7\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Especialmente para la mediana empresa ha sido dif\u00edcil, si no imposible, utilizar el contenido de los documentos para el entrenamiento de aplicaciones de IA de forma conforme al RGPD. Ahora con <a href=\"https:\/\/www.cib.de\/es\/pop\/\">CIB PoP<\/a> es posible, y de forma muy sencilla, eliminar la referencia personal original de un documento y utilizar el contenido restante para un desarrollo de IA seguro y conforme al RGPD.<\/p><p>\u00bfQuiere saber m\u00e1s sobre esta tecnolog\u00eda?\u00a0<a href=\"https:\/\/www.cib.de\/es\/contacto\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u00a1Hable con nosotros!<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Unternehmen, die k\u00fcnstliche Intelligenz entwickeln und nutzen m\u00f6chten, ben\u00f6tigen geeignete Trainingsdaten f\u00fcr die individuellen Anforderungen je nach Branche und Anwendungsfall. Oftmals haben diese jedoch einen Personenbezug und fallen damit in den Anwendungsbereich der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO). Dennoch ist es m\u00f6glich, die wertvollen Informationen f\u00fcr das KI-Training heranzuziehen &#8211; dank Pseudonymisierung und Anonymisierung &#8211; und\u00a0CIB PoP\u00a0macht das &#8230; <a title=\"Seudonimizaci\u00f3n y anonimizaci\u00f3n: protecci\u00f3n de datos con IA\u00a0\" class=\"read-more\" href=\"https:\/\/www.cib.de\/es\/pseudonymisierung-und-anonymisierung-datenschutzkonform-in-die-welt-der-ki\/\" aria-label=\"Leer m\u00e1s sobre Pseudonymisierung und Anonymisierung: datenschutzkonform in die Welt der KI\u00a0\">Leer m\u00e1s<\/a><\/p>","protected":false},"author":237,"featured_media":50801,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[922],"tags":[2292,1070,1096,1826,2206],"class_list":["post-50779","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ki-innovation","tag-cib-pop","tag-fe","tag-cib-loesung","tag-ki","tag-only-en"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Pseudonymisierung und Anonymisierung: datenschutzkonform mit KI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Datenschutz und Fortschritt: ein Widerspruch? 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