Los potentes modelos de IA generativa se han entrenado con montañas de textos, imágenes y música existentes. Esto plantea un interrogante jurídico clave: ¿quién controla el material usado para entrenar a la IA?
El precedente en Europa: fallo contra OpenAI por uso de contenido protegido
En Europa se está dando un primer paso judicial importante. En noviembre de 2025, un tribunal alemán falló que OpenAI violó derechos de autor al entrenar a ChatGPT con letras de canciones protegidas sin permiso.
El tribunal de Múnich concluyó que tanto la memorización interna de esas letras en el modelo como su reproducción en las respuestas constituyeron actos de reproducción ilícitos. En otras palabras, determinó que el entrenamiento con contenidos protegidos requiere autorización previa y remuneración a los autores.
El enfoque en Estados Unidos: el debate sobre el fair use
Por contraste, en Estados Unidos la cuestión se enmarca en torno al fair use (“uso justo”) del Copyright.
En varios casos recientes —por ejemplo, demandas de la prensa y autores contra OpenAI, Google, Meta y Anthropic—, las tecnológicas han defendido que sus modelos analizan grandes volúmenes de información de forma “transformativa” y, por tanto, están amparadas por el fair use.
Los tribunales federales han emitido decisiones mixtas en 2025. Algunos, como el juez Alsup en el caso Bartz v. Anthropic, consideraron que el entrenamiento de IA es un uso muy transformador y compatible con el fair use, aunque castigaron duramente el uso de bibliotecas pirata. Anthropic acordó indemnizar $1.5 mil millones tras descubrirse que había copiado millones de libros ilegales.
Otros jueces, como Chhabria en un caso contra Meta, alertaron que muchos usos de datos no autorizados en IA podrían no ser fair use si terminan desplazando a creadores humanos.
Impacto en los modelos de negocio creativos
Esta tensión afecta directamente a los modelos de negocio creativos.
En Estados Unidos se observan acuerdos multimillonarios en negociación. Por ejemplo, Disney invirtió $1.000 millones en OpenAI y acordó licenciar personajes, mientras que Warner Music llegó a entendimientos con generadores de música IA.
En Europa, además de fallos judiciales, se impulsa la creación de licencias colectivas. Por ejemplo, GEMA en Alemania propone un modelo de licencia “en dos columnas”: una cuota basada en los ingresos netos de cada proveedor de IA que use obras para entrenamiento, y otra para pagar a los autores cada vez que sus creaciones sirvan de base para generar nuevo contenido musical.
En España se intentó diseñar un régimen de licencias ampliadas (Ley de Propiedad Intelectual, art. 12 de la Directiva 2019/790) que permitiera usar masivamente obras protegidas en IA, con reparto de compensaciones. Sin embargo, el proyecto encontró resistencia por no definir bien la oposición de autores (“opt-out”) y quedó paralizado.
¿Derecho de autor o fair use? La gran disyuntiva legal
En definitiva, la disyuntiva se resume en una pregunta clave: ¿debe regir el derecho de autor tradicional, con licencias y remuneración de los creadores por el uso de sus obras, o la doctrina del fair use que podría permitir a los entrenadores de IA “digerir” contenidos protegidos como insumo legal?
La respuesta aún se está escribiendo en tribunales y parlamentos.
Lo cierto es que la forma de entrenar modelos tiene enormes consecuencias: determinará si se requiere pagar regalías, cómo se compensa a los autores y cómo cambia la relación entre creadores e innovadores.
La protección intelectual y la innovación tecnológica están en choque, y su resolución definirá el futuro de la autoría.
Muchos expertos advierten que, en el largo plazo, la clave será encontrar mecanismos equitativos —como licencias colectivas adaptadas o sistemas de opt-out— que permitan a la IA acceder a datos sin destruir los incentivos a la creación artística y cultural.
