Sí. La licencia es perpetua de uso sobre la versión instalada en tu entorno. La propiedad intelectual del software permanece en la desarrolladora. Podés seguir utilizándolo sin límite temporal, incluso si no contratás soporte. Sin embargo, las actualizaciones y parches de seguridad solo se entregan con un plan activo.

Sí. La plataforma puede funcionar con distintos modelos de inteligencia artificial sin depender de uno en particular y puede integrarse via API con cualquier modelo compatible (modelos GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Grok de xAI, entre otros). Por diseño de privacidad, sólo se transmite texto previamente anonimizado, y cada envío queda registrado para auditoría. El administrador define qué endpoints externos están habilitados para conectarse con los modelos de lenguaje. El cumplimiento de los Términos de Servicio de los modelos externos es responsabilidad del cliente.

En tus propios servidores (on-premise o en tu nube privada). Así garantizás que los datos nunca salgan de tu entorno seguro. Recomendamos seguir las buenas prácticas de hardening, segmentación de red y control de accesos, conforme a las políticas de seguridad de tu organización.

El sistema continuará operativo en el estado actual. Sin soporte activo no recibirás actualizaciones. Recomendamos mantener soporte para aprovechar mejoras.

Incluye hasta 20 horas mensuales de asistencia técnica, capacitación o personalización (no acumulables). Los tiempos de respuesta y canales de contacto se establecen en el acuerdo de soporte. Las consultorías o desarrollos específicos se cotizan por separado.

Las actualizaciones incorporan nuevas características, actualizaciones de seguridad y/o mejoras de rendimiento, sujetas a compatibilidad con tu entorno. Pueden requerir ajustes de configuración o recursos adicionales.

Las vulnerabilidades críticas se corrigen en plazos breves, y la aplicación de los parches en el entorno es responsabilidad del cliente.

Toda información considerada confidencial o de carácter personal: nombres, direcciones, documentos, datos médicos, financieros o laborales, entre otros. Cada organización puede definir su propio catálogo de entidades a proteger. La anonimización combina motores de PLN y reglas (Regex) con validación humana asistida, manteniendo trazabilidad (hash, UUID y logs). Puede subsistir un riesgo residual de reidentificación, por lo que se recomienda revisión antes de publicar, para eliminar aquella información que pueda facilitarla.

Sí. La plataforma ofrece tres motores de procesamiento de lenguaje natural (PLN) —spaCy, Stanza y Flair— que pueden configurarse por proyecto para detectar entidades confidenciales y asistir en la anonimización. Estos motores se ejecutan 100% dentro de la infraestructura del cliente, sin enviar datos a servicios externos.

La plataforma está diseñada para facilitar el cumplimiento de normas internacionales y locales (GDPR, Ley 25.326 Argentina, LFPD México, HIPAA EE. UU., entre otras). Integra principios de privacidad por diseño y por defecto, supervisión humana significativa y rendición de cuentas. El cumplimiento efectivo dependerá del uso y la configuración adoptada por cada cliente. Este material no constituye asesoramiento legal.

Que aplica procesos de desidentificación, reemplazando o suprimiendo datos que permiten identificar personas. Estos procesos se realizan con motores PLN configurables y revisión humana mediante mapas de calor y validación asistida, sin alterar la estructura del documento. La operación es totalmente trazable y auditable.

Privacy AI Studio reduce el riesgo de filtración o reutilización de datos. Permite trabajar con IA generativa sin exponer información sensible, centralizando trazabilidad, auditoría y control de endpoints. Además, mantiene los registros necesarios para demostrar cumplimiento ante auditorías o evaluaciones de impacto.

En todos los que manejen datos confidenciales: salud, banca, seguros, justicia, educación, energía, administración pública y más.

En pruebas piloto y casos comparables se observó una reducción de hasta 80 % en el tiempo destinado a tareas de anonimización y una notable baja en costos operativos. Los resultados pueden variar según el volumen documental y las reglas aplicadas.

Para uso estándar: CPU: 4 a 6 cores (o equivalente ≈ 6 VPU) Memoria: 8 GB RAM Almacenamiento: 15 GB disponibles Sistema operativo: Linux + Python 3.13+ + Docker Los recursos pueden variar según la cantidad de usuarios concurrentes y el tamaño de los modelos de procesamiento o transcripción utilizados. El uso de GPU es opcional y acelera tareas intensivas (por ejemplo, transcripciones).

Sí. Puede integrarse mediante API REST o webhooks. Para integraciones personalizadas te podemos asistir con un alcance técnico que contemple seguridad, pruebas y cronograma. Las credenciales y políticas de acceso deben cumplir los estándares de seguridad de tu organización.

Los motores de procesamiento disponibles son de código abierto y se detallan en sus respectivos repositorios: spaCy Stanza Flair NLP Whisper.cpp Las especificaciones pueden variar según la versión. Privacy AI Studio no controla las políticas ni la evolución técnica de estos proyectos externos. Avisos y condiciones generales Licencia: El uso de Privacy AI Studio se otorga bajo una licencia perpetua de uso no exclusiva. La propiedad intelectual del software y de sus componentes sigue perteneciendo a la desarrolladora. Se prohíbe la ingeniería inversa o redistribución no autorizada. Cumplimiento normativo: La plataforma facilita el cumplimiento de las leyes de privacidad mediante su diseño técnico, pero el cumplimiento efectivo depende de las configuraciones, políticas y controles de cada cliente. Seguridad y soporte: Sin soporte activo, no se proporcionan nuevas características, actualizaciones de seguridad y/o mejoras de rendimiento. El software continúa funcionando as-is. Integración con IA externas: Sólo puede transmitirse texto ya anonimizado a modelos externos. Cada envío se registra con hash, UUID y logs auditables. El cliente debe verificar y cumplir los Términos de uso de dichos proveedores. Anonimización: El proceso combina motores PLN y reglas Regex con revisión humana. Siempre existe un riesgo residual de reidentificación, por lo que se recomienda validación previa a la publicación de resultados. Evaluación de impacto: En casos que involucren datos sensibles o tratamiento masivo de información personal, se recomienda realizar una Evaluación de Impacto en Protección de Datos (EIPD) conforme a las normas vigentes.