Desidentificación de datos de calibración con anonym.plus

Realice una calibración a ciegas para que las puntuaciones dependan del mérito, no de la identidad.

La desidentificación de registros de calibración elimina los nombres de las cuadrículas de puntuación antes de que los responsables comparen resultados. El ET Art. 17 prohíbe la discriminación en el contrato de trabajo, y la Ley 15/2022 amplía las causas protegidas a 23 categorías. anonym.plus enmascara cada identificador en su dispositivo para que la sesión se centre únicamente en el trabajo.

Cuándo se aplica

Una reunión de calibración alinea puntuaciones de todo un equipo. Se eliminan los nombres primero para que el debate permanezca en el mérito y ayude a prevenir reclamaciones por discriminación bajo el ET Art. 17 y la Ley 15/2022.

Cómo lo resuelve anonym.plus

  1. Abra la cuadrícula de puntuación en anonym.plus en su dispositivo.
  2. El OCR integrado lee cualquier hoja de calificaciones escaneada.
  3. La aplicación señala nombres y términos vinculados a categorías protegidas.
  4. Confirme los marcados y conserve las columnas de puntuación.
  5. Enmascare cada nombre con un código estable.
  6. Guarde la cuadrícula anonimizada localmente.

Qué debe aportar

Tipos de datos personales detectados

CategoríaTipo de entidad anonym.plusEjemplo
NombresPERSONCarmen Ruiz → EMPL_07
Categoría protegidaNRPsituación de discapacidad → [REDACTADO]
FechasDATE_TIMEfecha de nacimiento 1988 → [FRANJA-EDAD]
UbicaciónLOCATIONcódigo postal domicilio → [ZONA]
ContactoEMAIL_ADDRESSc.ruiz@empresa.es → [CORREO]
OrganizaciónORGANIZATIONRed Mujeres Directivas → [GRUPO]

Cumplimiento logrado

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Límites & advertencias

El enmascaramiento de nombres no elimina los sesgos incorporados en puntuaciones previas. Si una calificación ya refleja una característica protegida, ocultar el nombre no lo corrige. Audite los criterios de entrada, no solo las etiquetas.

Preguntas frecuentes

¿Cómo ayuda el enmascaramiento bajo el ET Art. 17?

Permite que un panel valore el trabajo sin ver quién lo realizó, lo que reduce el sesgo vinculado a características protegidas. Es una salvaguarda, no un programa de igualdad completo.

¿Señala también términos de categorías protegidas?

Sí. Marca referencias a edad, discapacidad y características similares para que pueda ocultarlas antes de la calibración.

¿Dónde se almacena la tabla de correspondencia?

Solo en su dispositivo, si decide mantenerla. Para una sesión completamente ciega, desactívela.