Claude Code seguro en asesorías fiscales: anonimización y permisos

En una asesoría fiscal, es fácil pensar que basta con borrar el nombre de la empresa antes de entregar a Claude Code un balance de comprobación o un CSV de nóminas. El problema aparece después: el nombre del representante, el correo electrónico, la cuenta bancaria, el nombre de un proveedor o el número de identificación siguen en otra columna o incluso en el nombre del archivo. Con esos datos todavía se puede deducir a quién pertenece la documentación. Por eso, lo primero que hay que corregir no es el prompt, sino la frontera entre la carpeta de originales y la carpeta de trabajo para IA.

Para redactar un comentario mensual, por ejemplo, Claude Code no necesita abrir el CSV original. Puede generar preguntas de revisión a partir de un JSON de trabajo en el que la empresa sea «Cliente A» y las ventas se hayan convertido en un intervalo como «entre 10 y 15 millones de yenes». La cifra fiscal, la decisión sobre la declaración y el envío final quedan en manos de una persona.

Este artículo explica cómo una asesoría fiscal puede aislar los datos de sus clientes, crear una copia anonimizada y entregar solo esa copia a Claude Code. Los permisos no serán la única justificación de seguridad: añadiremos una inspección previa a la entrada y una aprobación humana. La única llamada a la acción es la formación y consultoría, donde se concretan también los roles y el procedimiento de aprobación del despacho.

Puntos clave

• Guarda los originales en raw-client-data/ y las copias para IA en ai-work/. Configura Claude Code para que no pueda leer los originales.
• Anonimizar no consiste solo en borrar nombres: hay que revisar datos de contacto, cuentas, identificadores, contrapartes, importes demasiado precisos y texto libre.
• Delega en Claude Code la clasificación posterior a la anonimización, las tablas de diferencias, las preguntas de revisión y los borradores. Las decisiones fiscales, el envío, el plazo de conservación y la aprobación de excepciones corresponden a personas.
• Los tres casos de uso son el comentario mensual, el correo para solicitar documentos pendientes y la checklist previa a una declaración.
• Mide el ROI mediante el tiempo de preparación por expediente, el número de devoluciones, los bloqueos de la inspección previa y los minutos dedicados a la aprobación.

Flujo de trabajo: crear una copia antes de abrir el original

Divide las carpetas de trabajo de la asesoría en cuatro zonas: originales, transformación, trabajo de IA y resultados aprobados. En la carpeta de originales se guardan los CSV contables, registros de nóminas, documentos fiscales y correos de clientes. En la carpeta de IA se dejan únicamente JSON, Markdown o CSV con los campos indispensables para el objetivo. Los resultados aprobados se guardan aparte, junto con el nombre de la persona responsable y la fecha de revisión.

Carpeta	Contenido	Tratamiento en Claude Code
raw-client-data/	Originales recibidos del cliente	Denegar lectura y escritura
transform/	Script de anonimización y tabla de campos	Una persona revisa el contenido y lo ejecuta
ai-work/	Copia de trabajo seudonimizada y convertida en intervalos	Permitir lectura y escritura
approved-output/	Textos y listas aprobados por una persona	Guardar y enviar mediante una acción humana

La primera tarea consiste en escribir en una sola línea para qué se van a pasar datos a la IA. «Redactar el informe mensual» es demasiado amplio. Es mejor limitarlo a: «Con el intervalo de ventas, la variación mensual del margen bruto y el número de cobros pendientes, generar tres preguntas para el gerente». Cuanto más concreto sea el propósito, menos campos habrá que entregar.

Después se crea una tabla de campos. El nombre de la empresa, el nombre de la persona, la dirección, el teléfono, el correo, la cuenta bancaria y el número de identificación deben eliminarse. Los nombres de contrapartes, una actividad empresarial poco habitual, una cifra de ventas exacta y el texto libre se sustituyen por alias o intervalos. También se registra quién hizo la transformación, cuándo y con qué regla.

La autoridad japonesa de protección de datos explica en este aviso sobre servicios en la nube los puntos que deben considerarse, por ejemplo, cuando el uso de un servicio supone encargar a un tercero el tratamiento de datos personales. La asesoría debe comprobar las medidas de seguridad del servicio, las responsabilidades contractuales y la supervisión del proveedor. Los datos personales específicos que incluyen el número My Number deben revisarse por separado conforme a las directrices para empresas. La configuración de este artículo no sustituye la revisión jurídica ni contractual.

Qué se delega en Claude Code y qué decide una persona

Claude Code puede ordenar la documentación ya anonimizada, detectar posibles ausencias y redactar preguntas y borradores. A partir de hechos como «el intervalo de ventas subió respecto al mes anterior, pero bajó el margen bruto» o «hay dos cobros pendientes más», puede proponer preguntas para que la persona responsable se las plantee al cliente. No necesita el nombre real de la empresa ni el saldo exacto de la cuenta.

Una persona decide la conclusión fiscal, las cifras, la forma de preguntar al cliente, el destinatario, el plazo de conservación, el borrado y las excepciones. Las afirmaciones de la IA no se envían directamente: el asesor fiscal comprueba la documentación que las respalda y los requisitos aplicables antes de aprobarlas.

Los permisos también deben entenderse en dos capas. Las denegaciones Read/Edit de Claude Code afectan a sus herramientas integradas. La documentación oficial de configuración de permisos explica que no necesariamente bloquean del mismo modo los subprocesos lanzados desde Bash; para imponer límites a nivel del sistema operativo hay que usar también el sandbox. El orden de evaluación es deny, ask, allow: primero se deniegan los originales y después se permite solo la carpeta de trabajo.

Tres casos de uso

Caso de uso 1: crear preguntas para el comentario mensual

• Entrada: identificador del cliente, intervalo de ventas, variación mensual del margen bruto, número de cobros pendientes y notas objetivas de la persona responsable.
• Salida: tres preguntas para el cliente, un borrador del comentario mensual y los campos de entrada usados como fundamento.
• Revisión humana: aprobar las cifras contables, la valoración fiscal, las circunstancias propias del cliente, el texto que se enviará y el destinatario.

La estructura del comentario puede prepararse sin entregar las ventas exactas ni el nombre de la empresa. La instrucción para Claude Code debe ser: «No afirmes la causa del cambio, no inventes una explicación que no esté en la entrada y conviértela en una pregunta de confirmación». La persona responsable fija la prioridad de las preguntas consultando los originales. La composición completa del informe se trata en el artículo sobre informes mensuales para asesorías fiscales.

Caso de uso 2: redactar un correo de documentación pendiente

• Entrada: Cliente A, mes afectado, tipos de documentos pendientes, fecha deseada de respuesta y opciones de entrega.
• Salida: asunto, cuerpo, lista de documentos pendientes y advertencias para la respuesta.
• Revisión humana: comprobar los documentos realmente pendientes, el plazo, el destinatario, los adjuntos y que no aparezca el nombre de otra empresa.

En estos correos, un destinatario equivocado o el nombre residual de otro cliente causa más daño que una frase poco pulida. La copia de trabajo para IA no contiene nombres reales; se insertan en el sistema de correo después de la aprobación. Esta frontera de entrada se coloca antes del flujo de redacción descrito en correos y checklists para clientes.

Caso de uso 3: localizar omisiones en la checklist previa a la declaración

• Entrada: tipo de sociedad seudonimizado, trámite, categorías documentales, indicadores de recepción y rol de la persona revisora.
• Salida: borrador de checklist con documentos no recibidos, preguntas para devolver al responsable y campos de aprobación.
• Revisión humana: decidir la obligación de declarar, los plazos, los documentos necesarios, los requisitos de aplicación, la presentación electrónica y la entrega final.

Tampoco en este caso se deja que Claude Code decida si la declaración es posible. Se comparan los elementos de la checklist con el procedimiento existente y se le pide que señale posibles ausencias. La persona comprueba en los originales el impuesto, el ejercicio, las notificaciones presentadas y los requisitos de cualquier régimen especial. La salida mantiene campos para «revisor», «fecha de revisión» y «documentación justificativa».

Prompt listo para copiar

Este prompt presupone que solo se leerá documentación anonimizada situada en ai-work/. No añadas al prompt nombres reales ni identificadores exactos.

Ayudas en la revisión mensual de una asesoría fiscal.
Lee únicamente ./ai-work/client-C017.json y responde en este orden.

1. Hechos escritos en la entrada
2. Puntos que no pueden determinarse solo con la entrada
3. Tres preguntas que deben hacerse al cliente
4. Borrador del comentario mensual
5. Elementos que una persona debe comprobar en los originales

Restricciones:
- No afirmes una conclusión fiscal
- No inventes nombres de empresa, personas, importes o motivos que no estén en la entrada
- No envíes correos, borres archivos ni realices comunicaciones externas
- Si encuentras un valor que parezca información personal, detén el proceso e informa solo del nombre del campo
- Termina la salida con «Pendiente de revisión fiscal; no enviar»

Antes del prompt, una inspección automática comprueba que la copia de trabajo contiene solo los campos esperados. El archivo scripts/check-tax-accountant-ai-input.mjs incluido con este artículo recorre JSON, CSV, Markdown y texto. Se detiene con el código de salida 1 si encuentra nombres de campos que parezcan nombres personales o datos de contacto, correos, teléfonos, identificadores de 12 dígitos o códigos postales.

node scripts/check-tax-accountant-ai-input.mjs
node scripts/check-tax-accountant-ai-input.mjs ./ai-work
if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "AI入力前チェックで停止しました" }

Esta inspección no garantiza que no pueda producirse una filtración. No interpreta el significado del texto libre ni detecta todas las formas de reidentificación mediante la combinación de varios campos. Por eso, después de la inspección, una persona abre y revisa la copia de trabajo.

Configuración de permisos funcional

En .claude/settings.json se deniega primero el acceso a los originales y se permite únicamente la carpeta de trabajo de IA. En la configuración de Claude Code, la / inicial de /raw-client-data/** se interpreta desde la raíz del proyecto. Una ruta absoluta desde la raíz del PC comienza por //; no hay que confundirlas.

{
  "permissions": {
    "deny": [
      "Read(/raw-client-data/**)",
      "Edit(/raw-client-data/**)",
      "Read(/secrets/**)",
      "Edit(/secrets/**)",
      "Bash(git push *)"
    ],
    "allow": [
      "Read(/ai-work/**)",
      "Edit(/ai-work/**)",
      "Bash(node scripts/check-tax-accountant-ai-input.mjs *)"
    ]
  },
  "sandbox": {
    "enabled": true,
    "failIfUnavailable": true,
    "allowUnsandboxedCommands": false,
    "filesystem": {
      "denyRead": ["./raw-client-data", "./secrets"],
      "denyWrite": ["./raw-client-data", "./secrets"]
    }
  }
}

Según la documentación oficial del sandbox, el comportamiento predeterminado cuando no puede iniciarse es continuar sin aislamiento después de mostrar una advertencia. Aquí se usa failIfUnavailable: true para detener el proceso y allowUnsandboxedCommands: false para desactivar la vía de escape. El sandbox presupone macOS, Linux o WSL2. Una asesoría que trabaje con Windows debe ejecutarlo dentro de WSL2 y no tratar datos de clientes en un equipo donde la configuración no sea efectiva.

Después de configurar los permisos también hay que comprobar que el acceso se deniega. En una carpeta de prueba que contenga solo datos ficticios, verifica que no se pueda leer raw-client-data/ y que solo se pueda abrir la copia de ai-work/. La mera existencia del archivo de configuración no basta para aprobar la prueba. La guía de permisos de Claude Code amplía el razonamiento detrás de las reglas deny.

Errores frecuentes: cuándo fallan la anonimización y los permisos

El primer error es considerar que el archivo ya está anonimizado porque se ha borrado el nombre de la empresa. El representante, una operación poco común, un importe exacto o un texto libre pueden seguir identificándola. La corrección consiste en definir campos permitidos para cada objetivo y exportar a ai-work/ exclusivamente el archivo transformado.

El segundo error es suponer que denegar Read también detiene Bash. Las reglas integradas de Read/Edit y las restricciones de los subprocesos son capas distintas. Superpón denyRead y denyWrite en el sandbox y, cuando no pueda iniciarse, usa failIfUnavailable para detener la ejecución.

El tercer error es concluir que un resultado de cero detecciones equivale a seguridad. Una expresión regular no detecta imágenes, texto dentro de PDF, variaciones de escritura ni información personal deducible por el significado. Aplica una lista de campos permitidos y combina inspección previa, revisión visual, registro del proceso y fecha de borrado.

El cuarto error es usar datos reales para probar el funcionamiento. Los valores pueden quedar en logs o capturas de pantalla durante el ensayo. Prueba las denegaciones y permisos con datos ficticios y documenta también en una sola hoja cómo detener el proceso en caso de incidente.

Medir el ROI a pequeña escala

Durante las dos primeras semanas, mide solo una clase de comentario mensual para un único cliente. Antes de implantar el flujo, registra cinco veces los «minutos desde la revisión de los originales hasta terminar el borrador», el «número de correcciones del responsable» y el «número de devoluciones del director». Después de implantarlo, recoge los mismos datos y añade cuántas veces la inspección previa detuvo una entrada.

Como ejemplo, si en 20 expedientes mensuales la preparación baja de 18 a 11 minutos por expediente, el ahorro es de 140 minutos al mes. Si aumenta el tiempo de aprobación, hay que restarlo. No registres solo la conversión a ingresos: cuenta también los casos en que se evitó de antemano un envío erróneo, la inclusión del nombre de otra empresa o el acceso a los originales. Perseguir únicamente la velocidad crea presión para saltarse la anonimización.

Compara antes y después número de expedientes × (minutos de preparación + aprobación + devolución) junto con el número de bloqueos. Así se observan a la vez la velocidad y la seguridad.

Preguntas frecuentes

P. ¿Puedo usar los datos tal cual si sustituyo el nombre del cliente por un alias?

No. Revisa también el nombre del representante, dirección, correo, cuenta bancaria, My Number, contrapartes, importes exactos y texto libre. Una persona debe comprobar al final si la combinación de varios valores permite inferir qué cliente es.

P. ¿Es seguro si se ejecuta en local?

La ubicación local no basta para decidirlo. Hay que revisar el tratamiento de datos del servicio, autenticación, equipo, logs, comunicaciones externas, permisos y contrato. Primero crea una frontera que impida acceder a los originales.

P. ¿El script de inspección también revisa PDF e imágenes?

No. El script de este artículo solo admite JSON, CSV, Markdown y texto. Los PDF y las imágenes deben bloquearse como formatos no admitidos y pasar por otro proceso de transformación aprobado. No permitas que un formato desconocido pase en silencio.

P. ¿Puedo anonimizar un My Number y entregarlo a la IA?

Este artículo no toma esa decisión para un caso concreto. Como regla de partida, no lo incluyas en la copia de trabajo. La persona responsable de la asesoría debe revisar las directrices de la autoridad japonesa de protección de datos, el contrato, el propósito de uso y las normas internas.

Definir la frontera mediante formación y consultoría

Al usar Claude Code en una asesoría fiscal, crear un archivo de configuración no basta. Si no se sabe quién anonimiza, quién aprueba una excepción o dónde se guardan los resultados, la operación diaria romperá la frontera. Hace falta asignar responsables distintos a los originales, la copia de trabajo, la salida de IA y el texto aprobado.

En la formación y consultoría diseñamos la tabla de campos, las fronteras entre carpetas, los permisos, la inspección previa y la hoja de aprobación sin introducir datos reales. En la primera reunión solo comprobamos los nombres de las carpetas actuales y el resultado que se quiere producir; no se comparten los originales.

Resultado de la prueba realizada

Para este artículo se ejecutó el autotest de scripts/check-tax-accountant-ai-input.mjs usando únicamente un JSON de cliente ficticio. La muestra segura produce cero detecciones; la muestra de riesgo, que contiene nombre del representante, correo e identificador de 12 dígitos, está diseñada para detener el proceso. El código, los comandos, los enlaces internos, las URL oficiales, la CTA, el frontmatter y la imagen destacada también se incluyeron en la revisión previa a la publicación.

La primera tarea de hoy es crear carpetas vacías raw-client-data/ y ai-work/ y comprobar con archivos ficticios que «la zona de originales se deniega y solo se puede leer la copia de trabajo». Incluso después de superar la prueba, el flujo comienza siempre con una copia anonimizada.