Anonimización

Según el considerando 26 del RGPD, las normas de protección de datos no se aplican a la información que ya no se refiere a una persona identificable, teniendo en cuenta todos los medios que razonablemente puedan utilizarse, como el costo, el tiempo y la tecnología disponible. La LGPD de Brasil (art. 5, III y art. 12) sigue la misma lógica y agrega un matiz: el dato no es anónimo si el proceso puede revertirse con esfuerzo razonable o con medios propios del responsable.

La anonimización es un resultado, no una técnica. Quitar el nombre rara vez basta: el código postal, la fecha de nacimiento y el sexo combinados pueden singularizar a una persona, y los modelos de IA pueden memorizar registros de entrenamiento. La evaluación suele probar tres riesgos: singularización, vinculación e inferencia. La norma ISO/IEC 20889 describe técnicas como generalización, agregación y adición de ruido.

Ejemplo: un hospital que publica estadísticas de investigación agrega los resultados en grupos lo bastante grandes para impedir la reidentificación y revisa esa conclusión cuando aparecen nuevas bases externas.