Sube una tabla de Excel o CSV
Respuesta corta
Abre «Subir datos» y elige un archivo Excel (.xlsx) o CSV con «Elegir archivos» (o arrástralo). GoalCube lee el archivo en su servidor en la UE, propone cómo proteger cada columna y muestra las primeras filas tal como las ve la IA. Debajo de la tabla ves si alguien puede ser reconocido por las columnas y qué palabras del texto libre pueden señalar a una persona (en amarillo). Elige qué hacer con cada palabra en amarillo, ponle nombre al conjunto de datos y pulsa «Guardar el conjunto de datos». El archivo en sí no se guarda.
Pruébalo
Pulsa el campo marcado o usa Siguiente.
Arrastra el archivo aquí o pulsa «Elegir archivos». GoalCube lo lee en su propio servidor en la UE; el archivo en sí no se guarda.
Todos los pasos (5)
- Arrastra el archivo aquí o pulsa «Elegir archivos». GoalCube lo lee en su propio servidor en la UE; el archivo en sí no se guarda.
- GoalCube también comprueba si se puede reconocer a alguien por las columnas y marca las palabras del texto libre que pueden señalar a una persona. Aquí no se ha encontrado nada.
- GoalCube propone cómo proteger cada columna y muestra lo que ve la IA. Ponle un nombre al conjunto de datos.
- Pulsa «Guardar el conjunto de datos».
- El conjunto de datos ya está en Datos personales. La IA puede usarlo cuando el uso esté registrado.
Lo que hace GoalCube por ti
Es el sistema real con datos ficticios. Prueba los recorridos de los artículos para ir pulsando paso a paso.
- Detecta el idioma del texto, para tratar bien los nombres y el género.
- Propone la protección de cada columna según el encabezado y el contenido, por ejemplo «Nombre de persona → seudónimo» para una columna con nombres.
- Elige la columna de identificación, la que distingue las filas, automáticamente.
- Muestra las primeras filas tal como las verá la IA.
- Convierte las ciudades en región, también en texto libre, por ejemplo «Sevilla» → «Andalucía».
- Marca las palabras que pueden señalar a una persona y comprueba si alguien puede ser reconocido por las columnas (más abajo).
Si una propuesta no es correcta, despliega Corregir la protección. Consulta Corregir la protección por columna.
Palabras reveladoras: lo que puede señalar a una persona
Pulsa el campo marcado o usa Siguiente.
Sube una tabla con texto libre, por ejemplo notas sobre empleados.
Todos los pasos (7)
- Sube una tabla con texto libre, por ejemplo notas sobre empleados.
- Arriba ves quién destaca por las columnas. Aquí cada fecha de alta es única. Pulsa la sugerencia para convertirla en un intervalo.
- Debajo están las palabras amarillas: los nombres y números están ocultos, pero estas palabras aún pueden señalar a una persona. La salud, la afiliación sindical, la religión, la política y los delitos se generalizan por defecto.
- Elige para cada palabra: «Dejar», «Generalizar» u «Ocultar». Aquí se oculta «CFO».
- Ponle un nombre al conjunto de datos.
- Pulsa «Guardar el conjunto de datos». Ahora la IA ve [circunstancia personal], [eliminado] y una región en lugar de las palabras.
- Las opciones se aplican a todo el conjunto de datos. Las palabras amarillas se detectan con listas y patrones para textos en danés, inglés, alemán, francés, neerlandés, italiano, español, sueco, finés y polaco, y pueden pasar algo por alto: lee el texto.
Los nombres y los números están ocultos, pero un texto aún puede delatar de quién se trata, por ejemplo «de baja por estrés», «afiliada al sindicato», «nuestra única ingeniera» o «CFO». GoalCube marca esas palabras en amarillo, en «Palabras que pueden señalar a una persona». Para cada palabra puedes elegir:
| Opción | La IA ve |
|---|---|
| Dejar | La palabra, tal como está. |
| Generalizar | Una palabra más general, por ejemplo [circunstancia personal], [una de las pocas personas], [puesto directivo] o [distinción]. |
| Ocultar | [eliminado] |
Las palabras sobre salud (también embarazo), sindicato, religión, política, origen étnico, sexualidad y condenas se generalizan por defecto: pasan a [circunstancia personal]. Otras palabras, por ejemplo sobre situación familiar, «única» y puestos directivos, se dejan por defecto. Con Elegir para todas… aplicas la misma opción a todo un grupo. Las decisiones valen para todo el conjunto de datos, y ves el resultado en la vista previa antes de guardar.
El marcado se hace con listas y patrones y vale para textos en danés, inglés, alemán, francés, neerlandés, italiano, español, sueco, finés y polaco. El marcador está en el idioma del conjunto de datos, por ejemplo [circunstancia personal] en español. Puede pasar algo por alto, así que lee el texto. Si el texto está en otro idioma, lo indica el cuadro.
¿Se puede reconocer a alguien por las columnas?
Si la tabla trata de personas, GoalCube comprueba si alguien es el único con una combinación concreta, por ejemplo grupo de edad + región + puesto. El cuadro muestra cuántas filas destacan y en qué columnas. Debajo hay hasta tres propuestas, por ejemplo Convertir «Antigüedad» en un intervalo, Convertir «Ciudad» en región o No enviar «Puesto» a la IA. Pulsa una propuesta y la columna cambia, y la comprobación se repite. «Ninguna fila destaca» significa un riesgo menor, no la ausencia de riesgo.
La IA solo recibe el nivel de riesgo de cada fila (bajo, medio o alto), nunca la explicación. Consulta también Conjuntos de datos.
Buenos consejos
- Incluye solo las columnas que la IA necesite.
- Pon al conjunto de datos un nombre sin nombres de personas ni palabras secretas: la IA ve el nombre.
- Los conjuntos de datos con decisiones sobre personas se marcan, para que siempre decida una persona.
Límites
Consulta Límites. Si recibes un error, consulta Mensajes de error.
Pantallas capturadas de GoalCube 0.26.0 el 22 de octubre de 2026 con datos ficticios.