Disociación de datos personales: qué es y cómo usarla con IA

Disociación es la palabra que usa la ley mexicana para lo que en la oficina casi todos llaman anonimizar: dejar los datos de forma que ya no se puedan asociar a la persona. La Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP) la define y, además, le da un premio concreto: con datos disociados no necesitas el consentimiento del titular.

Esta guía explica qué dice la ley, por qué cambiar un nombre por una etiqueta no siempre es disociar y cómo aprovecharla para usar ChatGPT, Claude, Copilot o Gemini con casos reales de tus clientes.

Qué es la disociación según la LFPDPPP

La ley vigente se publicó en el Diario Oficial de la Federación el 20 de marzo de 2025. Su artículo 2, fracción IX, dice:

«Disociación: Procedimiento mediante el cual los datos personales no pueden asociarse a la persona titular ni permitir, por su estructura, contenido o grado de desagregación, la identificación de la misma».

La definición pide dos cosas a la vez. La primera, que el dato ya no se pueda ligar a la persona. La segunda, que lo que queda tampoco permita identificarla por otra vía. Y nombra las tres vías por las que alguien puede volver a reconocerla:

• Estructura. La forma del documento delata. Un contrato con una sola parte arrendadora, un único aval y un local en una plaza concreta puede señalar a alguien aunque no lleve nombre. Un testamento es el caso extremo: junta en una página a la persona, sus bienes y a quién se los deja, como contamos en la IA y los testamentos en la notaría.
• Contenido. Lo que se cuenta. El puesto, la sucursal, el padecimiento poco común o el monto exacto de un adeudo.
• Grado de desagregación. El nivel de detalle. «Tres clientes con adeudo en el trimestre» no identifica a nadie; una fila por cliente con fecha, monto y colonia puede hacerlo.

Esto conecta con la definición de dato personal de la misma ley (artículo 2, fracción V): una persona es identificable cuando su identidad puede determinarse directa o indirectamente a través de cualquier información. Disociar es cortar las dos vías, la directa y la indirecta.

Para qué sirve disociar: el artículo 9

La disociación no es sólo una buena práctica. La ley le da un efecto concreto en el artículo 9, que enumera los casos en que el responsable no está obligado a recabar el consentimiento del titular. Su fracción III dice:

«Los datos personales se sometan a un procedimiento previo de disociación».

En el trabajo diario con IA eso pesa mucho. El consentimiento es el punto más delicado cuando pegas un expediente en un chat: tu aviso de privacidad probablemente no lo contempla, y si los datos son financieros, el artículo 7 pide consentimiento expreso. Si lo que llega al chat está disociado de verdad, esa pregunta deja de ser el problema.

Cómo encaja esto con el resto de la ley, desde el aviso de privacidad hasta las transferencias, lo repasamos en la guía de la LFPDPPP y la inteligencia artificial. Si trabajas en un ayuntamiento, la ley que te aplica es otra, y la vemos en la inteligencia artificial en los municipios.

Disociar o cambiar por marcadores: la prueba de la vuelta

Casi todo lo que se hace con un chat de IA no es disociar en sentido estricto. Cambias el nombre del cliente por una etiqueta, pegas el texto y, cuando llega la respuesta, vuelves a poner el nombre donde estaba. Esa vuelta es la que lo decide.

Hay una pregunta que resuelve casi todos los casos: cuando termines, ¿podrás saber de quién hablaba el texto?

• Si la respuesta es no, para nadie, has disociado. Es el caso de una plantilla, una duda general o unas cifras agregadas.
• Si la respuesta es sí, porque guardas una tabla con la correspondencia, el texto sigue asociable a la persona para ti. En otros lados a esto se le llama seudonimizar; la LFPDPPP no usa esa palabra.

La segunda opción no es peor: es la que necesitas cuando quieres que la respuesta de la IA te sirva para el caso concreto. Lo importante es dónde vive la tabla. Si se queda en tu computadora y al chat sólo llega el texto con etiquetas, quien recibe el texto no tiene forma de saber de quién habla, siempre que el contexto tampoco lo delate.

A nuestro juicio, ese es el camino más proporcional para usar IA con casos reales: el proveedor no recibe nada que identifique a tu cliente, y tú no pierdes el trabajo. Pero no conviene presentarlo como disociación pura frente a ti mismo, porque no lo es. Por eso, si se lo cuentas a tu cliente en una cláusula de IA del contrato, describe el cambio por marcadores y no prometas un documento anónimo.

Un ejemplo

Esto es lo que alguien de un despacho pegaría tal cual:

Andrés Valmorquiz Ruiz, RFC COR391215F4A, nos pide revisar el contrato de arrendamiento de su local. Lleva tres meses sin pagar la renta y el arrendador ya le mandó un requerimiento.

Y esto es lo que llega al chat después de cambiar los datos por marcadores:

[PERSONA_1], RFC [RFC_1], nos pide revisar el contrato de arrendamiento de su local. Lleva tres meses sin pagar la renta y el arrendador ya le mandó un requerimiento.

Para redactar la respuesta al requerimiento, la IA no necesita más. Cuando copias lo que te devuelve, [PERSONA_1] vuelve a ser el nombre de tu cliente en tu pantalla.

Si el texto hubiera dicho además «el único local de la plaza con giro de farmacia», el nombre ya no haría falta para reconocerlo. Ahí está la parte de la definición que más se olvida: el contenido. En un expediente judicial pasa igual, como contamos en la guía de secreto profesional e IA para abogados.

Cuándo sí puedes disociar de verdad

Hay muchos usos de la IA en los que no necesitas la vuelta, y ahí disociar es posible y más sencillo:

• Plantillas y modelos. Una carta de cobranza, un formato de contrato o la estructura de un escrito no requieren ningún dato de nadie.
• Dudas generales. Cómo se calcula un recargo o qué plazos aplican a un trámite. Describe el caso en abstracto.
• Cifras agregadas. «En el trimestre atendimos cuarenta solicitudes de renta y doce se rechazaron» puede no identificar a nadie si el universo es grande. Con una cartera de diez clientes, el mismo dato ya dice mucho.

En los tres casos, lo que mandas cumple la definición del artículo 2 y no hay tabla que proteger.

Tres maneras de deshacer la disociación sin darte cuenta

Cambiar los nombres sirve de poco si la clave acaba en el mismo sitio que el texto. Pasa de tres formas:

1. En la misma conversación. Pegas el texto con etiquetas, pero una hora antes pegaste el correo original para «darle contexto». El chat ya tiene las dos piezas.
2. Con la propia tabla. Le pides a la IA que te ayude a ordenar la lista de correspondencias o que rellene un formato con ella.
3. Con la memoria y los proyectos. Algunos chats recuerdan datos entre conversaciones o guardan los archivos que subiste. El expediente con nombres de la semana pasada sigue ahí cuando hoy pegas el caso con etiquetas. Cómo limpiarlo está en la guía para borrar el historial de ChatGPT.

Y hay una cuarta que ni siquiera llega a disociar: el recuadro negro dibujado sobre un PDF, que deja el texto intacto debajo. Si tienes que entregar un documento, lo que funciona es hacer una versión pública del PDF que elimine el texto de verdad.

Datos sensibles: la etiqueta no cambia la categoría

Un expediente médico con el nombre cambiado sigue siendo, para ti, información de salud de una persona que puedes identificar. Para ti, por tanto, siguen aplicando las reglas de los datos personales sensibles: consentimiento expreso y por escrito para tratarlos (artículo 8) y limitar el periodo de tratamiento al mínimo indispensable (artículo 12).

Lo que sí cambia es lo que recibe el chat. Si el diagnóstico llega sin nombre, sin CURP y sin nada que permita saber de quién es, el proveedor recibe un dato clínico que no puede asociar a nadie. Cuanto más sensible es el tema, más contexto conviene recortar: fechas aproximadas, edades por rango, la sucursal fuera. Es el caso de la renovación de gastos médicos de un asegurado, que vemos en los datos de salud del asegurado en un chat de IA.

Qué revisar antes de pegar un texto

Una lista corta, en el orden en que suele fallar:

1. Identificadores directos. Nombre, CURP, RFC, correo, celular, domicilio, número de cliente o de expediente.
2. Identificadores indirectos. Puesto, sucursal, colonia, fechas exactas, montos exactos, padecimientos poco comunes.
3. Archivos y metadatos. Si subes un documento, el autor y el título del archivo también son datos. Revisa cómo quitar los metadatos de un PDF.
4. La conversación. Que no haya ningún mensaje anterior con los datos reales.

Para el detalle de cada tipo de dato, revisa qué datos ocultar antes de usar la IA.

Lo que hace Nonimo

Nonimo es una app para Windows y Mac, con extensión para el navegador, que hace el cambio en tu computadora antes de que el texto llegue al chat. Seleccionas el fragmento, presionas la tecla asignada y los nombres, los correos, la CURP, el RFC y la fecha de nacimiento y el domicilio cuando van rotulados se convierten en marcadores como [PERSONA_1], [CURP_1] o [RFC_1]. Pegas eso en ChatGPT, Claude, Copilot o Gemini.

Cuando copias la respuesta y presionas la misma tecla, cada marcador recupera su valor. La correspondencia se queda en tu equipo: a Nonimo no le llega ni una palabra de tu texto.

En los términos de esta guía, Nonimo hace la versión con vuelta, y lo decimos así. Al chat le llega un texto que no dice de quién habla; tú conservas la forma de volver al caso. Lo que el contexto pueda delatar, el puesto, la sucursal o el monto exacto, lo decides tú antes de pegar, y con los identificadores ya cambiados se ve mucho más rápido.

Si lo que tienes es un archivo, nuestras herramientas web procesan el PDF, el Word o el Excel en el servidor de Nonimo, no guardan nada y te lo devuelven con los datos cambiados.

Y si el texto con datos reales ya llegó a un chat, en la guía de vulneración de seguridad con IA están los pasos para resolverlo.

Fuentes

Consultadas el 13 de octubre de 2026.

• Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares, publicada en el DOF el 20 de marzo de 2025, última reforma DOF 14-11-2025. Texto vigente en la Cámara de Diputados. Artículo 2, fracciones V (datos personales), VI (datos sensibles) y IX (disociación); artículo 7 (consentimiento expreso para datos financieros o patrimoniales); artículo 8 (consentimiento por escrito para datos sensibles); artículo 9, fracción III (sin consentimiento con disociación previa); artículo 12 (proporcionalidad).