By · Last updated 2026-04-18

Tornar al BlogSeguretat de la IA

3,8 Exposicions Diaries de PII als Equips de Suport

Cada agent de suport que utilitza ChatGPT fa una mitja de 3,8 enganxaments de dades sensibles al dia. Per a un equip de 100 persones, aixo son 380 incidents d'exposicio al RGPD diariament.

April 18, 20268 min llegit
accidental PII exposuresupport team ChatGPTCyberhaven 3.8 pastesworkflow PII protectionGDPR daily exposure

La Matematica de l'Exposicio Diaria de PII

La recerca de Cyberhaven va trobar que els empleats d'empresa fan una mitja de 3,8 enganxaments de dades sensibles a ChatGPT per usuari al dia. Per a un equip de suport de 100 persones, aixo representa 380 instancies de registres de clients entrant a ChatGPT cada dia.

Cada instancia pot ser una violacio de la minimitzacio de dades del RGPD segons l'Article 5(1)(c). Aquest article exigeix que la informacio personal sigui "adequada, pertinent i limitada al que es necessari".

No son empleats rebels que ignoren les politiques. La xifra de 3,8 reflecteix el treball normal. Els agents copien correus electronics de clients per redactar respostes. Enganxen text de queixes per obtenir suggeriments empatics. Inclouen dades del compte per obtenir respostes contextuals. Cada enganxament es un pas de productivitat valid que, per casualitat, porta PII.

La Formacio en Comportament No Ho Soluciona

Una auditoria de la UE del 2024 va trobar que el 63% de les dades d'usuari de ChatGPT contenia informacio d'identificacio personal. Nomes el 22% dels usuaris sabia que podia optar per no participar a traves de la configuracio de l'eina. La majoria del contingut enganxat en un assistent d'IA conte PII. La majoria dels usuaris no coneixen els controls. El resultat es una exposicio diaria a escala.

La formacio en politiques topa amb un problema basic. L'habit de copiar i enganxar te decades. Els usuaris han estat copiant i enganxant text des del seu primer dia a l'ordinador. Afegir una eina de xat d'IA com a destinatari d'enganxament afegeix una nova destinacio. No canvia l'habit.

Una politica de "no enganxis PII de clients a l'assistent d'IA" demana als agents que insereixin un pas de classificacio -- "conte aquest text PII?" -- en una accio habitual que no te cap pausa natural. Els efectes de la formacio s'esvaeixen. El resultat acumulat de 380 decisions diaries d'enganxament es un risc de compliment que la politica sola no pot contenir.

On Funcionen els Controls Tecnics

La solucio opera en la propia accio d'enganxament. Una extensio del navegador intercepta el contingut del porta-retalls en el moment en que l'agent prem enganxar, abans que el text arribi al camp d'entrada. L'agent veu una finestra de previsualitzacio. Mostra que s'ha detectat i que s'anonimitzara abans d'enviar el text.

Aixo no es un control de bloqueig. Els agents poden continuar, substituir o aturar. Es un pas de transparencia. Afegeix un moment de visibilitat a una accio que altrament seria automatica.

Pensa en el responsable d'un equip de suport de comer electronic alemany que redacta respostes a les queixes dels clients. El flux de treball es manté igual: copia la queixa, enganxa a ChatGPT, genera una resposta. L'extensio afegeix una verificacio de dos segons. L'agent veu que s'han detectat noms, adreces i numeros de comanda. L'agent fa clic a continuar. L'eina rep la versio anonimitzada. La violacio de compliment no es produeix.

La nostra guia de compliment del RGPD cobreix la base juridica d'aquests controls. Consulta tambe la nostra comparacio de politica d'IA versus controls tecnics i la guia de DLP del navegador per a ChatGPT per a detalls d'implementacio.

Fonts

Preparat per protegir les vostres dades?

Comenceu a anonimitzar PII amb més de 285 tipus d'entitats en 48 idiomes.

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.