Sobre seudonimización y anonimización en un contexto donde la privacidad y la protección de datos personales se han convertido en prioridades para las organizaciones públicas y privadas, comprender los conceptos de seudonimización y anonimización resulta fundamental. Aunque ambos procesos comparten el objetivo de proteger la identidad de las personas, existen diferencias clave que determinan cuándo utilizar uno u otro. En este artículo analizamos estas diferencias, sus aplicaciones prácticas y cómo contribuyen a una estrategia efectiva de cumplimiento normativo y seguridad de la información.
¿Qué es la anonimización de datos?
La anonimización es el proceso mediante el cual se eliminan o transforman los datos personales de forma que ya no sea posible identificar directa o indirectamente a una persona. El resultado de este proceso es irreversible: una vez anonimizados, los datos no pueden volver a vincularse con su titular.
Por ejemplo, eliminar nombres, direcciones IP, números de DNI o cualquier otro identificador personal de un conjunto de datos para que no pueda asociarse a ningún individuo.
👉 Más información en nuestro artículo: ¿Qué es la anonimización de datos?
Ventajas de la anonimización:
- Cumplimiento con el RGPD sin necesidad de consentimiento.
- Minimiza riesgos ante brechas de seguridad.
- Facilita el uso de datos en entornos como Machine Learning o Big Data.
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¿Qué es la seudonimización de datos?
La seudonimización, en cambio, consiste en sustituir los datos personales por identificadores ficticios (seudónimos), manteniendo la posibilidad de reidentificarlos si se dispone de la clave o información adicional separada. Es un proceso reversible y se utiliza cuando es necesario mantener la capacidad de relacionar los datos con el sujeto original.
Un ejemplo sería sustituir un nombre por un código interno (como “ID1234”) mientras se almacena la relación entre el código y la identidad en una base de datos separada y segura.
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Diferencias clave entre seudonimización y anonimización
A continuación, analizamos las principales diferencias entre ambos conceptos:
| Característica | Anonimización | Seudonimización |
|---|---|---|
| Reversibilidad | Irreversible | Reversible |
| Identificabilidad del individuo | No posible | Posible si se dispone de la clave |
| Base legal bajo el RGPD | Los datos dejan de ser personales | Siguen siendo datos personales |
| Nivel de protección | Alto | Medio-alto, depende de las medidas complementarias |
| Usabilidad en análisis | Muy alta | Alta, aunque requiere protección adicional |
| Aplicaciones más comunes | IA, informes públicos, estudios estadísticos | Pruebas de sistemas, análisis internos con trazabilidad |
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¿Por qué es importante esta diferencia?
Desde el punto de vista legal y técnico, entender esta distinción permite a los responsables de tratamiento y encargados de protección de datos:
- Seleccionar la técnica adecuada según los fines del tratamiento.
- Evaluar los riesgos de re-identificación.
- Ajustarse correctamente al Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
- Diseñar medidas de seguridad acordes al nivel de protección requerido.
En palabras del propio RGPD, mientras que la anonimización convierte los datos en no personales (y, por tanto, fuera del alcance del reglamento), la seudonimización se considera una medida de seguridad complementaria dentro del tratamiento de datos personales.
¿Cuándo usar anonimización y cuándo seudonimización?
Escenarios ideales para la anonimización:
- Publicación de estadísticas sanitarias.
- Compartición de datos con terceros para investigación.
- Archivos históricos con información sensible.
- Creación de datasets para entrenar algoritmos de IA.
🎯 Profundiza en este enfoque: Usabilidad de datos anonimizados
Escenarios ideales para la seudonimización:
- Fases de prueba en entornos de desarrollo.
- Evaluación interna de calidad de servicios.
- Cumplimiento del principio de minimización cuando aún se requiere identificar al interesado.
- Implementación de sistemas de seguimiento pseudonimizados en análisis clínicos o estudios longitudinales.
Casos prácticos: ¿qué técnica utilizar?
Caso 1: Hospital público que desea compartir datos clínicos con una universidad
➡️ Solución recomendada: Anonimización
Para evitar cualquier vínculo con los pacientes y cumplir con el RGPD sin necesidad de consentimiento explícito.
Caso 2: Ayuntamiento que desarrolla una app para tramitar incidencias vecinales
➡️ Solución recomendada: Seudonimización
Se necesita poder relacionar las incidencias con el ciudadano, pero manteniendo la seguridad.
Caso 3: Empresa energética que analiza consumos por zonas geográficas
➡️ Solución recomendada: Anonimización
No es necesario conocer la identidad de los abonados para este análisis, pero sí conservar la calidad de los datos.
Retos en la aplicación de estas técnicas
1. Riesgo de re-identificación
Incluso en datos anonimizados mal gestionados, puede existir la posibilidad de identificar indirectamente a una persona combinando distintas fuentes. De ahí la necesidad de aplicar técnicas robustas y realizar auditorías periódicas.
💡 Lee más: Protección contra la re-identificación
2. Pérdida de valor analítico
La anonimización puede reducir la granularidad de los datos. Es crucial aplicar estrategias que equilibren la privacidad y la usabilidad de los datos anonimizados.
📘 Detalles aquí: Usabilidad de datos anonimizados
3. Cumplimiento normativo complejo
El RGPD no establece una única forma de anonimizar. Es necesario contar con asesoramiento técnico y jurídico especializado para garantizar que el método empleado cumple con los requisitos legales y técnicos exigidos.
Conclusión
Elegir entre seudonimización y anonimización no es una cuestión trivial. Ambas técnicas son herramientas esenciales dentro del arsenal de protección de datos de cualquier organización, pero su aplicación depende del contexto, los objetivos y los riesgos asociados.
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