By · Last updated 2026-06-05

חזרה לבלוגGDPR ועמידה

AEPD ספרד: כללי AI ו-DPIA לעובדים

AEPD הוציאה 847 פסיקות עיצום ב-2023 — הגבוה ביותר ב-EU במספר — ומחייבת DPIAs לכל מערכות AI המעבדות נתונים אישיים.

June 5, 20267 דקות קריאה
AEPD SpainSpanish GDPRAI DPIA Spainemployee monitoringSpanish data protection

AEPD ספרד: כללי AI ו-DPIA לעובדים

עודכן לשנת 2026

AEPD: הרגולטור המוביל ב-EU לפי נפח

AEPD (Agencia Española de Protección de Datos) הוא גוף הפרטיות של ספרד. הוא הוציא 847 קנסות ב-2023. אף גוף EU אחר לא התקרב. סה"כ עונשים אותה שנה עלו על €12M.

הסוכנות פועלת בצורה שונה מרוב עמיתיה ב-EU. היא אינה מתמקדת רק בקנסות גדולים. היא גם מכוונת לחברות קטנות, עיריות וקבוצות בינוניות. זה מפיץ לחץ בכלכלה הספרדית.

תחומים מובילים שנאכפו ב-2024:

  • בדיקות מצלמות וביומטריות (29% מהמקרים)
  • שיווק ופניות לא רצויות (24% מהמקרים)
  • מעקב עובדים ותיקי משאבי אנוש (18% מהמקרים)
  • מערכות AI והחלטות אוטומטיות (15% מהמקרים — עולה)
  • רשומות בריאות ומעמד מיוחד (14% מהמקרים)

כלל DPIA של ה-AI של AEPD

Guía de adecuación al RGPD de tratamientos con IA של הרגולטור לשנת 2024 קובע כלל אחד ברור. כל כלי AI המטפל ברשומות אישיות מחייב DPIA (הערכת השפעת הגנת נתונים).

סעיף 35 של GDPR מבקש DPIAs כאשר העיבוד מהווה סיכון גבוה. זהו מבחן הקשר. הרשות הספרדית נוקטת עמדה מחמירה יותר. המדריך שלה אומר שכל כלי ML שנוגע ברשומות אישיות מפעיל את כלל ה-DPIA. לא נדרשת בדיקת סיכון מקרה לפי מקרה מראש.

קבוצות ספרדיות חייבות להפעיל ולהגיש DPIAs עבור:

  • צ'אטבוטים לשירות לקוחות
  • כלי סינון גיוס
  • כלי שיווק
  • מודלים לעיבוד טקסט (כולל כלי אנונימיזציה)
  • כל כלי AI המטפל ברשומות עובדים או לקוחות

כל כלי המשמש בספרד זקוק לקובץ DPIA משלו. זה חל גם אם הכלי נראה בסיכון נמוך.

תקני אנונימיזציה של AEPD

מדריך האנונימיזציה של הסוכנות בונה על עבודת ה-CNIL. הוא מוסיף כללים ספציפיים לספרד למזהים לאומיים:

סוגי זיהוי ספרדיים:

  • DNI (Documento Nacional de Identidad): מספר בן 8 ספרות ואות בדיקה
  • NIE (Número de Identificación de Extranjero): אות + 7 ספרות + אות, עבור אזרחים זרים
  • NIF (Número de Identificación Fiscal): אותו פורמט כמו DNI, לשימוש מס
  • Número de Seguridad Social: מספר ביטוח לאומי ספרדי

הרשות מציינת שמודלי NER לעתים קרובות מחמיצים מספרי NIE. לספרד יש אוכלוסיית מהגרים גדולה. בדקו שהכלים שלכם יכולים למצוא NIEs כשאתם מעבדים קבצים ממהגרים שאינם ספרדים.

תבניות שמות ספרדיים:

מינוח ספרדי משתמש בשני שמות משפחה (apellidos compuestos). מודלי NER שאומנו על ערכות שם-משפחה בודד עלולים להיכשל כאן. השם "García López, Juan Carlos" כולל שני שמות משפחה, לא אחד. מודלי NER ספרדיים חייבים לטפל בכך.

מקרי מעקב עובדים של AEPD

שמונה עשר אחוז מהמקרים כוללים מעקב עובדים. ספרד מגבילה שליטת מעסיקים תחת ה-Estatuto de los Trabajadores (חוק העובדים). הרגולטור אוכף מגבלות אלה לצד GDPR.

עמדות מרכזיות של הרשות:

  • קיילוגרים: שימוש סמוי בקיילוגר הוא הפרת GDPR ברוב המקרים. כלי צילום מסך מחייבים הוכחה כתובה ובדיקת שימוש הוגן.
  • מעקב GPS: מותר ברכבי עבודה עם הודעה ברורה לעובדים. לא מותר ברכבים פרטיים.
  • בדיקת אימייל: מותרת עם הודעה כתובה מראש ומדיניות. בדיקת תוכן מצריכה הוכחה נוספת.
  • כלי מעקב AI: כל מודל המשגיח על התנהגות עובדים מחייב DPIA. גם כללי EDPB חלים.

מעקב אוטומטי מושך את הבדיקה הרבה ביותר מ-DPA של ספרד.

תיעוד AI תואם AEPD

ארבע קבוצות מסמכים נדרשות לקבוצות ספרדיות המשתמשות בכלי AI.

1. מלאי מערכות AI

רשמו כל כלי המטפל ברשומות אישיות ספרדיות. ציינו: שם מערכת, ספק, מטרה, סוגי רשומות, תקופת שמירה וסטטוס DPA.

2. DPIA לכל מערכת

השתמשו בתבנית DPIA שפורסמה על ידי הסוכנות. כסו:

  • מטרה, בסיס משפטי, סוגי רשומות ונמענים
  • בדיקת שימוש הוגן
  • סקירת סיכונים לאנשים המושפעים
  • בקרות סיכון: גם טכניות וגם תהליכיות
  • הערות DPO (כאשר DPO נדרש)

3. רשומת בקרות טכניות

לכל כלי, ציינו את הבקרות החוסמות גישה לא מורשית:

  • סינון לפני שליחה (הסרת PII לפני שהמודל רץ)
  • בקרות גישה על פלטים
  • מגבלות שמירה ואכיפתן
  • שלבי זיהוי ותגובה לפרצות

4. מדיניות מעקב עובדים

אם כלי כלשהו מעקב אחר עובדים, הוסיפו מדיניות כתובה. ציינו את ההיקף, הודיעו לעובדים, ציינו את הבסיס המשפטי והציגו בדיקת שימוש הוגן.

ביקורות AEPD מתחילות עם המלאי וה-DPIAs. קבוצות עם קבצים אלה מוכנים פותרות ביקורות הרבה יותר מהר. מדריך תאימות GDPR שלנו מכסה היקף מסמכים. סקירת תאימות האבטחה שלנו מסבירה בקרות טכניות. לזיהוי PII ספרדי, ראו את מדריך זיהוי PII רב-לשוני שלנו.

מקורות

מוכן להגן על הנתונים שלך?

התחל לאנונימיזציה של PII עם 285+ סוגי ישויות ב-48 שפות.

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.