¿Qué datos de un cliente deben anonimizarse antes de utilizar inteligencia artificial?

La inteligencia artificial puede ayudar a un abogado a analizar contratos, resumir expedientes, localizar argumentos jurídicos o preparar borradores. Sin embargo, antes de introducir documentación de un cliente en una herramienta de IA, es imprescindible revisar qué datos anonimizar antes de usar IA y cuáles son realmente necesarios para realizar la tarea.

La respuesta breve es clara: deben eliminarse o sustituirse todos los datos que permitan identificar directa o indirectamente al cliente o a cualquier otra persona cuando esos datos no sean necesarios para la consulta.

No basta con borrar el nombre y los apellidos. Un expediente aparentemente anonimizado puede seguir permitiendo identificar a una persona a través de su domicilio, profesión, empresa, número de procedimiento o una combinación de circunstancias.

Respuesta rápida: ¿Qué datos anonimizar antes de usar IA?

Antes de introducir un documento jurídico en una herramienta de inteligencia artificial conviene eliminar o sustituir:

• Nombre y apellidos.
• DNI, NIE, pasaporte y otros documentos identificativos.
• Domicilio y direcciones concretas.
• Teléfono y correo electrónico.
• Firma manuscrita o electrónica.
• Datos bancarios y números de cuenta.
• Número de Seguridad Social.
• Matrículas, números de póliza y otros identificadores.
• Fotografías, grabaciones y datos biométricos.
• Datos de salud.
• Información sobre menores.
• Datos sobre antecedentes, delitos o procedimientos penales.
• Número de procedimiento cuando pueda facilitar la identificación.
• Nombres de familiares, testigos, empleados, médicos o terceros.
• Empresas, cargos, fechas o lugares que permitan identificar indirectamente a la persona.

La regla práctica debería ser esta: si el dato no es necesario para que la IA realice la tarea jurídica, no debe incluirse. Este criterio también es importante al utilizar herramientas de inteligencia artificial en el ámbito jurídico, donde la protección de los datos de clientes debe formar parte de las buenas prácticas de uso de estas tecnologías. Puedes consultar también nuestra guía sobre uso responsable de la inteligencia artificial en el ámbito jurídico.

Este criterio responde al principio de minimización del artículo 5 del Reglamento General de Protección de Datos: solo deben tratarse los datos adecuados, pertinentes y limitados a lo necesario para la finalidad perseguida. La AEPD también ha insistido en que este principio debe mantenerse cuando se utilizan sistemas de inteligencia artificial.

Anonimizar no consiste únicamente en borrar el nombre

Uno de los errores más frecuentes consiste en sustituir el nombre del cliente por expresiones como “CLIENTE” o “PARTE DEMANDANTE” y considerar que el documento ya está anonimizado.

No siempre es suficiente. Imaginemos que el texto mantiene la siguiente información: Director financiero de una empresa farmacéutica de Girona, despedido el 14 de marzo de 2026 tras denunciar determinadas irregularidades internas.

Aunque se elimine su nombre, la combinación de profesión, empresa, localidad, fecha y circunstancias podría permitir identificarlo. Por tanto, deben revisarse dos categorías diferentes:

Identificadores directos

Son datos que permiten reconocer inmediatamente a una persona:

• Nombre y apellidos.
• DNI o NIE.
• Número de colegiado.
• Dirección.
• Teléfono.
• Correo electrónico.
• Firma.
• Fotografía.
• Número de cuenta bancaria.

Identificadores indirectos

Son datos que, aislados o combinados con otra información, pueden conducir a la identificación:

• Empresa en la que trabaja.
• Puesto profesional.
• Municipio pequeño.
• Edad exacta.
• Fecha concreta de nacimiento.
• Fechas de determinados acontecimientos.
• Relación familiar.
• Enfermedad poco frecuente.
• Número de procedimiento.
• Juzgado concreto.
• Importe singular de una operación.
• Descripción detallada de unos hechos conocidos públicamente.

La AEPD define la anonimización como la conversión de datos personales en información que ya no pueda utilizarse para identificar a ninguna persona. Además, advierte de que debe valorarse el riesgo de reidentificación y no limitarse a eliminar identificadores evidentes.

¿Qué diferencia existe entre anonimización y seudonimización?

Aunque suelen utilizarse como sinónimos, no significan lo mismo.

Anonimización

La anonimización pretende impedir que la persona pueda volver a ser identificada de manera razonablemente posible. Si el proceso es efectivo, la información deja de ser un dato personal. Ejemplo: Una persona de entre 40 y 50 años contratada por una empresa del sector tecnológico fue despedida tras una modificación sustancial de sus condiciones laborales.

Seudonimización

La seudonimización sustituye los datos identificativos por códigos, iniciales o referencias, pero conserva la posibilidad de relacionar posteriormente la información con la persona. Ejemplo: El trabajador CLIENTE-01 fue despedido por EMPRESA-02 el 15 de abril de 2026.

Si el despacho conserva una tabla que permite saber quién es CLIENTE-01, los datos siguen siendo personales y continúan sujetos al RGPD. Por tanto, cambia