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El modelo busca identificadores mientras lee la página: nombres completos, correos, teléfonos, números de la seguridad social, cuentas y números de ruta, datos de salud. Funciona con los tipos de documento que aparecen en una oficina, no con un formulario concreto. La detección de datos personales se muestra coincidencia a coincidencia antes de borrar nada, así que un falso positivo cuesta un clic.

Los caracteres censurados salen del flujo de contenido del PDF, no quedan tapados por una forma. Copia la página a un editor de texto después y el dato no está. Esa diferencia pesa en todo lo que va a un juzgado, a un regulador o a un periodista, donde la superposición visual ya ha dejado a gente en evidencia.

Puedes subir varios archivos a la vez en lugar de uno por uno. Cada uno corre como trabajo independiente con su estado, y borrar un trabajo elimina también el archivo censurado de los servidores. Con un conjunto de documentos o un mes de extractos, te ahorra estar pendiente de la pantalla.

Las páginas escaneadas y los documentos fotografiados pasan primero por reconocimiento óptico de caracteres, y el mismo detector trabaja después sobre el texto extraído. Sin OCR, un escaneo pasaría intacto porque un analizador de texto no tiene nada que leer.

Cada coincidencia cae en una lista editable. Confirmas las evidentes, quitas las que el modelo leyó mal y añades lo que se le escapó. Este paso es lo que hace usable la censura automatizada de documentos en un flujo de cumplimiento, porque alguien firma el archivo final.

No hay instalador ni aplicación de escritorio. Las subidas viajan cifradas y la web asegura que los archivos no se almacenan tras el procesado. Al eliminar un trabajo, la salida se borra de forma permanente, de modo que la copia censurada no se queda en el disco de nadie.