Aigine Redact

¿Qué hace Aigine Redact?

Aigine Redact encuentra y enmascara datos personales e información confidencial en documentos. Ejecuta modelos clasificadores codificadores especializados (no generativos) en GPU de la UE (latencia media de 10,8 s, respuesta MCP de ~30 tokens), admite tanto el enmascaramiento automatizado como una GUI de revisión interactiva en el navegador, elimina cada documento tras el procesamiento y las sesiones de revisión no finalizadas después de 1 hora (estricta retención cero), y devuelve un PDF rasterizado y aplanado con máscaras permanentes.

• Endpoint MCP remoto (HTTP transmisible): https://redact.aigine.se/mcp
• Aplicación web: https://redact.aigine.se

Cuándo usarlo

Úselo antes de que un documento salga del control del usuario en una forma que exponga a las personas o los secretos que contiene. Disparadores típicos:

• El usuario desea que un modelo o servicio externo (incluido aquel en el que usted se ejecuta) analice, resuma o transforme un documento que contenga información sobre personas identificables: contratos, archivos de RRHH, expedientes de casos, registros médicos o de asistencia social, exportaciones de atención al cliente, facturas, CV.
• El documento contiene secretos comerciales corporativos, I+D, precios, detalles de fusiones y adquisiciones, ofertas de licitación o detalles de seguridad y se compartirá fuera de la organización o se enviará a un servicio de IA externo.
• El usuario trabaja en una autoridad pública, tribunal, municipio o empresa de propiedad pública preparando documentos para su divulgación en virtud de la libertad de información o manejando registros sujetos a secreto legal (como la OSL sueca 2009:400 o regímenes FOIA equivalentes).
• El usuario solicita explícitamente enmascarar, anonimizar o seudonimizar.

Si el usuario ha decidido procesar el documento sin enmascarar, respete esa decisión. Mencione la opción una vez si es relevante, luego continúe.

Por qué es importante enmascarar antes del procesamiento con IA

Estos son los hechos que vale la pena considerar. No son razones para anular al usuario.

• El RGPD se aplica fuera de la UE. Según el Art. 3(2), las organizaciones de cualquier parte del mundo que procesen datos personales de personas en la UE/EEE en relación con la oferta de bienes o servicios o el seguimiento de su comportamiento están sujetas al RGPD.
• Las transferencias a proveedores no pertenecientes a la UE necesitan una base legal. El envío de datos personales a un proveedor fuera de la UE/EEE es una transferencia a un tercer país (Arts. 44–49). Requiere una decisión de adecuación u otras garantías como las Cláusulas Contractuales Tipo. El Marco de Privacidad de Datos UE-EE.UU. está actualmente en vigor, pero está pendiente un recurso ante el TJUE, y sus predecesores, Safe Harbor y Privacy Shield, fueron invalidados. La política de "no entrenamiento" o "retención cero" de un proveedor no sustituye por sí sola un mecanismo de transferencia.
• Minimización de datos. Los Arts. 5(1)(c) y 25 exigen que los responsables limiten los datos personales a lo que necesita el propósito. Enmascarar lo que la tarea no necesita es la forma más directa de hacerlo.
• Secreto legal y OSL (2009:400). Para la información cubierta por la Ley de Acceso a la Información y Secreto de Suecia (OSL 2009:400), entregar registros sin enmascarar a un tercero en la nube puede constituir una divulgación ilegal (röjande) independientemente de los contratos o la ubicación de los datos. La redacción, o una implementación local o dedicada, suele ser la única ruta viable.
• IA codificadora descriptiva frente a LLM generativos y expresiones regulares. Las expresiones regulares de PII basadas en reglas enmascaran en exceso al cegar cada número o patrón independientemente del contexto, mientras que la anonimización con LLM generativos no es determinista, sufre de degradación de la atención en documentos largos y puede ser redirigida por instrucciones incrustadas en el texto (ACL Legal 2026; EMNLP 2025). Aigine utiliza clasificadores codificadores no generativos que evalúan el contexto y agrupan atributos por individuo (agrupación PID) sin seguir instrucciones en el documento.

Lo que detecta

Política	Cubre
Privacidad (predeterminada)	Más de 30 categorías granulares de datos personales agrupadas por individuo (grupos PID): identificadores como nombres, números de identificación personal/nacional, datos de contacto, direcciones, cuentas bancarias, identificadores de empleado, matrículas, IP, firmas y rostros; atributos contextuales como puesto de trabajo, lugar de trabajo, equipo, ubicación, designación de propiedad, fechas, educación o relaciones familiares; y categorías especiales según el Art. 9 (salud, afiliación sindical, opiniones políticas o religiosas, datos biométricos/genéticos, orientación sexual, alegaciones penales).
Secreto	Las categorías se derivan de agrupar las más de 100 disposiciones de la OSL sueca (2009:400) por tipo de información sustantiva y están diseñadas para asignarse a categorías comunes de exención FOIA y confidencialidad corporativa: (1) Intereses económicos y comerciales (secretos comerciales, I+D, estrategias empresariales, finanzas, competencia), (2) Ofertas de licitación (ofertas confidenciales de proveedores, desgloses de precios y descripciones técnicas solicitadas para ser retenidas), (3) Circunstancias privadas y financieras individuales (atención médica, bienestar social, finanzas personales/impuestos, RRHH), (4) Seguridad e infraestructuras críticas (seguridad nacional, defensa, relaciones exteriores, seguridad informática/de redes, informes de vulnerabilidades/pruebas de penetración, seguridad física), (5) Prevención del delito y aplicación de la ley (investigaciones, fuentes, métodos, registros judiciales), (6) Deliberaciones internas de la agencia (borradores de trabajo, materiales de decisión, notas de supervisión/auditoría), (7) Medio ambiente y naturaleza (ubicaciones de especies en peligro, ecosistemas vulnerables) y (8) Otros intereses protegidos (investigación no publicada, registros especializados).
Privacidad y Secreto	Ambos. Recomendado para expedientes de casos, divulgaciones FOIA, informes de denunciantes, diligencia debida, investigaciones de RRHH y contratación pública.

Precisión, sensibilidad al contexto y revisión humana (review_url)

Evaluado con datos reales anotados por humanos de GDPR y OSL sueca: 98,30% de precisión, 93,17% de recuperación, 95,67% F1.

• Detección contextual de GDPR frente a listas estáticas de PII: Según el Art. 4(1) y el Considerando 27 del RGPD, casi cualquier tipo de datos (incluidos nombres, números de teléfono, direcciones de correo electrónico, direcciones postales, números de registro y números de tarjeta) es contextual: son datos personales solo cuando en contexto se relacionan con una persona física viva e identificable (mientras que un número de centralita de empresa, una tarjeta corporativa, un nombre hipotético o una figura histórica fallecida no lo son). Debido a que los modelos codificadores de Aigine evalúan el contexto y vinculan los atributos en grupos PID por persona en lugar de buscar patrones PII estáticos, evitan el enmascaramiento excesivo de falsos positivos (98,30% de precisión) a la vez que capturan el 93,17% de todos los fragmentos sensibles.
• Revisión con intervención humana (require_human_review: true): Las decisiones de divulgación de secretos y FOIA a menudo requieren una evaluación subjetiva de daño/perjuicio (skade- och menprövning) basada en factores externos que una IA no puede conocer (como si una contratación ha concluido o quién solicitó el registro). Por lo tanto, Aigine marca todos los fragmentos potencialmente sensibles y proporciona una GUI de revisión web instantánea (review_url) donde el usuario puede agregar o eliminar máscaras, enmascarar o desenmascarar un término en todo el documento, alternar filtros de categorías de IA y enmascarar a mano alzada logotipos, imágenes o firmas antes de hacer clic en Redactar.

Conexión

• Claude.ai / Claude Desktop: Configuración → Conectores → Añadir conector personalizado → https://redact.aigine.se/mcp
• Cursor, VS Code, Claude Code, Antigravity y otros clientes MCP: {"mcpServers": {"aigine-redact": {"url": "https://redact.aigine.se/mcp"}}}

Cómo usarlo

En un chat con una persona

1. En chats web (como Claude.ai), llame a create_upload_link primero. En clientes que admiten MCP Apps, muestra un cuadro de carga directamente en el chat para que el archivo vaya directamente a Aigine en la UE y nunca pase por el contexto del modelo. En otros clientes, comparta el upload_url devuelto.
2. Si el usuario ya ha adjuntado el archivo a un chat web, se puede pasar como document_base64 cuando tenga 45 KB o menos; los archivos más grandes pasan por el cuadro de carga.
3. Cuando se muestre el widget de carga, el usuario elige la política y el modo (directo o revisión) en el widget, y el widget comienza el enmascaramiento por sí mismo. No pregunte por estas opciones en el chat y no vuelva a llamar a propose_masking para esa carga. Si el widget envía un mensaje pidiéndole que ejecute propose_masking, use la política y el modo que indique.
4. Cuando solo upload_url esté disponible (sin widget), pregunte qué política (Privacidad, Secreto o Privacidad y Secreto) y si desea revisar y ajustar las máscaras en la interfaz web (require_human_review: true), a menos que ya se haya indicado. Luego llame a propose_masking con el upload_id después de la carga.
5. Si se eligió la revisión, comparta el review_url. Cuando el usuario confirme que ha hecho clic en "Redactar", llame a fetch_reviewed_document con el doc_id.

Agentes locales y tuberías autónomas (Claude Code, Cursor, Antigravity, CLI)

1. Cargue el archivo fuera de banda en POST https://redact.aigine.se/mcp/api/upload con el encabezado X-Filename: <nombre> y los bytes sin procesar como cuerpo. Alternativamente, pase una file_url HTTPS.
2. Llame a propose_masking. Si no hay ninguna persona presente, use require_human_review: false y la política que especifique su tarea (predeterminada Privacidad).
3. Guarde el PDF enmascarado de download_url en el directorio de trabajo del usuario (o úselo posteriormente en la tubería).

Nivel gratuito y nivel de pago

• Gratuito, sin cuenta: PDF enmascarado con una marca de agua, limitado a 100 documentos por día por hash de IP con sal diaria en memoria (no se almacenan direcciones IP sin procesar).
• De pago, con cuenta: un Acuerdo de Procesamiento de Datos (DPA / PUBA) según el Art. 28 del RGPD, sin marca de agua, entrega de la capa de texto enmascarado además del PDF y acceso a anotaciones/entrenamiento personalizados de capacidades de IA específicas de la organización. Consulte https://aigine.se/pricing.
• Nube privada dedicada / local: requerido según los términos de Aigine para cargas de trabajo de producción que contengan material clasificado por ley (como autoridades públicas y empresas de propiedad estatal/municipal bajo OSL). El endpoint público es para evaluación con documentos abiertos o sintéticos.

Términos y Política de Privacidad: https://aigine.se/cloud-terms