{"id":2948,"date":"2025-08-29T09:00:00","date_gmt":"2025-08-29T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/revistapotencialhumano.com.mx\/revistadigital\/?p=2948"},"modified":"2025-08-28T16:40:10","modified_gmt":"2025-08-28T16:40:10","slug":"ia-generativa-derechos-de-autor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapotencialhumano.com.mx\/revistadigital\/ia-generativa-derechos-de-autor\/","title":{"rendered":"\u00bfPueden coexistir la IA generativa y los derechos de autor?"},"content":{"rendered":"\n

Colaboraci\u00f3n por HBR<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Inteligencia Artificial Generativa<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, las empresas de inteligencia artificial generativa (IA gen) han recurrido ampliamente a materiales con derechos de autor no licenciados para entrenar sus modelos de lenguaje. Esta pr\u00e1ctica ha desencadenado disputas legales, y los tribunales est\u00e1n divididos respecto a si entrenar IA con este tipo de contenido constituye un uso leg\u00edtimo (fair use). Este debate, a\u00fan en curso, tiene importantes implicaciones tanto para las industrias creativas como para las compa\u00f1\u00edas de IA. Aunque es probable que este tema llegue eventualmente a la Corte Suprema de los EE. UU., por ahora es fundamental que ambas partes comprendan lo que los tribunales ya han resuelto y que elaboren estrategias inteligentes para avanzar en este terreno de alto riesgo.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan un informe reciente del sector, las industrias creativas \u00abcentrales\u00bb \u2014aquellas que producen libros, software<\/em> de entretenimiento, publicaciones peri\u00f3dicas, pel\u00edculas, m\u00fasica grabada, televisi\u00f3n y videojuegos\u2014 contribuyeron con 1.8 billones de d\u00f3lares al PIB de Estados Unidos en 2021. Eso equivale a casi el 8 % de la econom\u00eda estadounidense. Por lo tanto, es un asunto serio que las empresas de IA generativa est\u00e9n utilizando materiales con derechos de autor no licenciados de estas industrias para entrenar sus modelos. Ya existen evidencias de l\u00edderes del sector e investigaciones acad\u00e9micas que indican que las herramientas de IA han reemplazado trabajadores en otras \u00e1reas clave de la econom\u00eda, y no resulta dif\u00edcil imaginar que podr\u00edan hacer lo mismo con los artistas. Por eso, los titulares de derechos en estas industrias han presentado m\u00e1s de 40 demandas en tribunales federales contra empresas de IA por entrenar sus modelos con contenido protegido sin licencia. Dos tribunales del Distrito Norte de California emitieron los primeros fallos en estos casos, y ninguno fue especialmente favorable para los titulares de derechos.<\/p>\n\n\n\n

En el primer caso, Bartz contra Anthropic<\/em>, presentado por tres autores contra la empresa Anthropic, el juez William Alsup determin\u00f3 que entrenar modelos de IA generativa con material protegido por derechos de autor constituye uso leg\u00edtimo (fair use), y por tanto puede hacerse sin compensar a los titulares. \u201cComo cualquier lector que aspira a ser escritor\u201d, escribi\u00f3 el juez Alsup, \u201cel modelo de lenguaje de Anthropic [LLM] fue entrenado no para replicar o reemplazar las obras, sino para dar un giro radical y crear algo distinto\u201d.<\/p>\n\n\n\n

En el segundo caso, Kadrey contra Meta<\/em>, interpuesto por 13 autores contra Meta, el juez Vincent Chhabria adopt\u00f3 una postura distinta, considerando que el uso no autorizado de material con derechos para el entrenamiento probablemente no sea uso leg\u00edtimo, ya que el contenido generado por IA es fundamentalmente distinto del creado por humanos. \u201cUsar libros para ense\u00f1ar a los ni\u00f1os a escribir\u201d, razon\u00f3 el juez Chhabria, \u201cno se parece en nada a usar libros para crear un producto que una sola persona podr\u00eda emplear para generar obras competidoras incontables en una fracci\u00f3n \u00ednfima del tiempo y esfuerzo creativo que normalmente se requerir\u00eda\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Somos expertos en transformaci\u00f3n digital y hemos reflexionado profundamente sobre este tema. De hecho, recientemente participamos en una mesa redonda de 10 economistas convocada por la Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. para estudiar las implicaciones de la IA generativa en la pol\u00edtica de propiedad intelectual. Sabemos que estas dos resoluciones distan mucho de ser la \u00faltima palabra sobre el tema; sin duda ser\u00e1n apeladas ante el Noveno Circuito y posiblemente lleguen a la Corte Suprema. Pero mientras tanto, ya hay muchas lecciones que pueden extraerse sobre las implicaciones de la IA generativa para los negocios, lecciones \u00fatiles tanto para los l\u00edderes de las industrias creativas como para las empresas tecnol\u00f3gicas.<\/p>\n\n\n\n

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Lecciones para los titulares de derechos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Como titular de derechos en el entorno actual, puedes tomar varias medidas para proteger tu negocio.<\/p>\n\n\n\n

Reconoce que es posible eliminar el contenido protegido del corpus de entrenamiento<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Puede parecer que la batalla ya est\u00e1 perdida: una vez que un contenido entra en el corpus de entrenamiento de un modelo, \u00bfno hay forma de sacarlo? En realidad, no es as\u00ed. Cuando los modelos de lenguaje se actualizan a nuevas versiones (por ejemplo, de ChatGPT 3 a ChatGPT 4), suelen volver a entrenarse desde cero con un corpus completo. En ese momento, existe la oportunidad de excluir contenido protegido por derechos de autor o de obtener una orden judicial que obligue a hacerlo.<\/p>\n\n\n\n

Haz valer tus derechos contra las empresas de IA que usen tu contenido sin licencia<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Si sospechas que tu contenido se est\u00e1 utilizando sin licencia, este podr\u00eda ser un buen momento para unirte a la lista de m\u00e1s de 40 demandantes que han acudido a los tribunales. Algunos fallos recientes ofrecen una posible ruta legal: convencer al tribunal de que los modelos de IA podr\u00edan destruir los medios de vida de los mismos artistas que se les est\u00e1 pidiendo que los entrenen gratuitamente. Es un argumento dif\u00edcil, pero al menos es un punto de partida.<\/p>\n\n\n\n

Considera otorgar licencias cuando sea adecuado<\/strong><\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s de 70 titulares de derechos \u2014incluidos HarperCollins, Universal Music, Reddit, Shutterstock y The Wall Street Journal\u2014 ya han licenciado su contenido para el entrenamiento de modelos. Si a\u00fan no lo has hecho, este puede ser el momento para explorar acuerdos de licencia, incluso desarrollando conjuntos de datos curados que resulten atractivos para los desarrolladores de IA. Aunque negocias en desventaja por la tendencia judicial actual, tu ventaja es la calidad y el momento: las empresas podr\u00edan estar dispuestas a pagar ahora por contenido limpio, confiable y legal, en vez de esperar a\u00f1os a que los tribunales resuelvan.<\/p>\n\n\n\n

Considera retirar tu contenido protegido de la web abierta<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Muchas empresas de propiedad intelectual ofrecen parte de su contenido gratuitamente como estrategia de negocio. Sin embargo, con la llegada de la IA generativa, estas estrategias deben reevaluarse. Los contenidos protegidos que est\u00e1n detr\u00e1s de muros de pago han sido precisamente los m\u00e1s valiosos en los acuerdos de licencia recientes, ya que resultan m\u00e1s dif\u00edciles de recopilar masivamente por los modelos de IA.<\/p>\n\n\n\n

Protege el contenido que a\u00fan est\u00e1 en la web abierta<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En cuanto a la recopilaci\u00f3n masiva de datos (scraping), existen medidas para intentar proteger la propiedad intelectual, aunque ninguna es infalible. Se puede usar el archivo robots.txt para indicar a los bots <\/em>de IA que no deben recopilar contenido del sitio (aunque depende de que lo respeten). Tambi\u00e9n pueden bloquearse los bots <\/em>desde el servidor o establecer pol\u00edticas de monetizaci\u00f3n para el acceso de IA a ciertos contenidos. Existen adem\u00e1s herramientas emergentes como Glaze<\/strong> o Nightshade<\/strong>, que ayudan a proteger obras visuales contra su uso en el entrenamiento de modelos generativos.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Lecciones para las empresas de IA generativa<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Si eres l\u00edder en una empresa de IA generativa, podr\u00edas pensar que lo mejor es seguir haciendo lo que est\u00e1s haciendo, dadas las decisiones recientes de los tribunales. Pero eso podr\u00eda ser un error. Aqu\u00ed te mostramos en qu\u00e9 deber\u00edas estar pensando \u2014y qu\u00e9 deber\u00edas estar haciendo\u2014 mientras los tribunales resuelven el panorama legal.<\/p>\n\n\n\n

Tomen en cuenta los riesgos financieros<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Aunque el juez Alsup concluy\u00f3 que el uso de obras protegidas por parte de Anthropic fue uso leg\u00edtimo, lo hizo con una advertencia: el contenido no deb\u00eda haber sido obtenido mediante pirater\u00eda. Se\u00f1al\u00f3 que \u201cla pirater\u00eda de copias legalmente disponibles es, por naturaleza, infracci\u00f3n irreparable, incluso si se destinan inmediatamente a un uso transformador\u201d. Esto implica un riesgo financiero significativo. Seg\u00fan la ley estadounidense (17 U.S.C. \u00a7 504), los tribunales pueden otorgar hasta 30 mil d\u00f3lares por obra infringida, y hasta 150 mil si la infracci\u00f3n fue intencional. Alsup determin\u00f3 que Anthropic us\u00f3 7 millones de libros pirateados y orden\u00f3 juicio para determinar los da\u00f1os. Esto podr\u00eda representar hasta 1.05 billones de d\u00f3lares<\/strong> en sanciones. Y no es el \u00fanico caso: en Kadrey v. Meta<\/em>, se descubri\u00f3 que Meta utiliz\u00f3 al menos 82 TB de libros pirateados para entrenar sus modelos. Demandas como Tremblay v. OpenAI<\/em> y O\u2019Nan v. Databricks<\/em> hacen acusaciones similares.<\/p>\n\n\n\n

Firmen licencias<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dado estos riesgos, ahora podr\u00eda ser un buen momento para negociar licencias con titulares de derechos, especialmente si la tendencia judicial incentiva acuerdos r\u00e1pidos.<\/p>\n\n\n\n

Desarrollen herramientas de exclusi\u00f3n voluntaria<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Tal como lo hicieron YouTube y Facebook al permitir que los titulares de derechos eliminen contenido de sus plataformas, las empresas de IA podr\u00edan ofrecer herramientas similares para excluir datos de sus modelos de entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n

Considera si vale la pena usar datos no licenciados<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Eleuther.ai, una organizaci\u00f3n de investigaci\u00f3n en IA, public\u00f3 recientemente un conjunto de datos de 8 TB llamado Common Pile v0.1<\/em>, compuesto solo de contenido con licencia o de c\u00f3digo abierto. Aseguran que los modelos entrenados con esta base tuvieron un rendimiento comparable a los entrenados con datos no licenciados. Aunque no podemos verificar sus afirmaciones, dada la magnitud del riesgo legal, quiz\u00e1 sea hora de cuestionar si los beneficios marginales de usar contenido sin licencia justifican los costos.<\/p>\n\n\n\n

La IA generativa tiene el potencial de aportar grandes beneficios a la industria y la sociedad. Pero para lograrlo, se necesitan alianzas m\u00e1s transparentes y s\u00f3lidas entre las empresas tecnol\u00f3gicas y las industrias creativas. De lo contrario, corremos el riesgo de matar a la gallina \u2014o en este caso, a los autores, m\u00fasicos, programadores y cineastas\u2014 que puso los huevos de oro sobre los que se construye el valor actual y futuro de la IA generativa.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Art\u00edculo por: Michael D. Smith<\/strong>, profesor de tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n y pol\u00edticas p\u00fablicas en Heinz College; y por Rahul Telang,<\/strong> profesor Trustee de Sistemas de Informaci\u00f3n en Heinz College. [Archivo digital]. \u2013 Recuperado de: https:\/\/hbr.org\/2025\/07\/can-gen-ai-and-copyright-coexist?language=es<\/em><\/p>\n\n\n\n

Este art\u00edculo es meramente informativo. No pretende ser o parecer de autor\u00eda propia de revista Potencial Humano. Los derechos pertenecen y son \u00fanicamente de HBR. Los cr\u00e9ditos de dicho art\u00edculo est\u00e1n expresados claramente en el mismo. Las opiniones expresadas son s\u00f3lo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la l\u00ednea editorial de Revista Potencial Humano.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

\u00bfQuieres conocer m\u00e1s sobre Inteligencia Artificial y el derecho?<\/strong> Conoce m\u00e1s art\u00edculos relacionados<\/p>\n\n\n\n

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