A lo largo de la historia, la creatividad humana ha sido el motor de toda innovación. Desde que observamos a los pájaros para imaginar el vuelo o usamos las estrellas como guías para navegar, hemos sabido transformar y transformarnos como especie.
Cada revolución tecnológica ha desafiado nuestros modelos de producción, comunicación y protección del conocimiento. Y cada vez, el derecho (especialmente el derecho de autor) ha tenido que adaptarse, resistir… y evolucionar.
Hoy vivimos uno de esos momentos claves.
La inteligencia artificial generativa no solo analiza datos. Sino que crea contenido a escala masiva, entrenada muchas veces con obras creadas por humanos, debidamente protegidas según las leyes y sistemas con lo que contamos (hasta ahora). Este fenómeno plantea nuevas preguntas legales, éticas y estratégicas que no podemos postergar.
El copyright ante sus mayores desafíos…
A lo largo de los siglos, cada gran avance tecnológico ha ampliado (y tensionado) el alcance del derecho de autor:
Con la imprenta, surgió la posibilidad de reproducir textos a gran escala, lo que despertó una pregunta inédita:
¿A quién pertenecen las ideas cuando se pueden replicar infinitamente? El derecho de autor fue la respuesta, no solo como protección, sino como reconocimiento legal del acto humano creativo.
Con el cine, la radio y la televisión, aparecieron nuevos lenguajes expresivos. Se tuvo que adaptar el marco jurídico a obras que eran sonoras, visuales, efímeras y colectivas.
¿Puede haber derechos sobre una interpretación? ¿Y sobre una señal que se transmite por ondas? La respuesta fue una expansión del copyright hacia los llamados “derechos conexos” o vecinos.
Con internet, se desdibujaron todas las fronteras: geográficas, temporales, técnicas. Surgieron fenómenos como la copia sin fricción, la distribución sin control y la obra sin autor visible.
El derecho de autor tuvo que enfrentarse al dilema de proteger sin limitar el acceso al conocimiento.
Y ahora, con la inteligencia artificial generativa, el desafío es todavía más profundo:
¿Qué pasa cuando quien crea no es humano? Modelos entrenados con millones de obras preexistentes generan textos, imágenes, música, video, código… a escala, sin descanso, y sin una atribución clara.
Ya no basta con identificar una copia. Ahora debemos preguntarnos:
- ¿Es legal entrenar una IA con obras protegidas?
- ¿Qué derechos tiene (si es que tiene) el resultado?
- ¿Quién responde si hay una infracción?
- ¿Puede el autor excluir sus obras del entrenamiento de IA?
Estas preguntas no solo requieren nuevas normas. Requieren una redefinición de principios.
Consciente de la magnitud de este fenómeno, la Oficina de Propiedad Intelectual de la Unión Europea (EUIPO) encargó un estudio técnico y jurídico para analizar cómo interactúan los sistemas de inteligencia artificial generativa (GenAI) con los derechos de autor en la Unión Europea.
El informe titulado “The Development of Generative Artificial Intelligence from a Copyright Perspective” (EUIPO, 2025) entrega un análisis exhaustivo sobre el impacto de la IA generativa en el ecosistema del derecho de autor en Europa.
Se estructura en torno a tres dimensiones clave:
- El uso de contenido protegido como input para entrenar modelos de IA, incluyendo prácticas de minería de datos (TDM) y los desafíos legales asociados a los mecanismos de exclusión (opt-out).
- La generación de nuevos contenidos como output, que en muchos casos pueden reproducir, imitar o derivar de obras protegidas.
- Las soluciones técnicas, legales y económicas que están emergiendo para enfrentar este nuevo escenario, incluyendo licenciamiento, trazabilidad y estándares de transparencia.
La conclusión es contundente: el marco jurídico vigente no está preparado para una tecnología que aprende de millones de obras humanas y produce contenido original sin intervención directa del autor.
Las claves del Estudio
La minería de textos y datos (TDM) es la base del entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.
En Europa, esta práctica está regulada por la Directiva (UE) 2019/790 sobre los derechos de autor en el mercado único digital, conocida como Directiva CDSM (Copyright in the Digital Single Market).
El artículo 4 de esta directiva permite el uso de obras protegidas para fines de TDM con fines comerciales o industriales (como el desarrollo de modelos de IA), siempre que el titular de derechos no haya manifestado expresamente su oposición mediante una reserva (“opt-out”).
En el caso de contenidos accesibles en línea, esta reserva debe realizarse de forma adecuada y por medios legibles por máquina, lo que implica un desafío técnico y operativo tanto para autores como para desarrolladores.
Sin embargo, en la práctica, estos mecanismos de exclusión son aún débiles, dispersos y sin estándares unificados, lo que genera una zona gris legal de difícil trazabilidad y cumplimiento.
El problema se agrava con los grandes modelos de lenguaje o generación de imágenes, que tienden a memorizar fragmentos de obras protegidas, generando resultados que pueden replicar parcial o totalmente creaciones originales sin autorización.
Esto significa que, en algunos casos, pueden reproducir casi literalmente obras protegidas, incluso sin que el usuario lo solicite de forma explícita. Este fenómeno es conocido como regurgitación de contenido.
¿El resultado? Riesgo de infracción por reproducción no autorizada. Y lo más complejo: muchas veces ni el usuario ni el desarrollador saben que ocurrió.
Frente a esto, comienza a emerger un nuevo mercado de licencias para datasets, donde los titulares pueden negociar condiciones específicas para autorizar (o no) el uso de sus contenidos como datos de entrenamiento.
Pero aún falta un marco robusto. La trazabilidad del contenido generado y los mecanismos de transparencia algorítmica son fundamentales para prevenir infracciones, aunque actualmente se encuentran en desarrollo y carecen de interoperabilidad real entre plataformas.
¿Qué podemos hacer entonces?
Este no es un problema exclusivo del mundo editorial o creativo. Las empresas, organizaciones e instituciones también son titulares de contenido original (presentaciones, reportes, diseños, código, documentación interna) que puede estar siendo utilizado sin su consentimiento para entrenar modelos de IA.
Desde BRANDLEX recomendamos un enfoque activo y estratégico:
✅ Audita tus activos digitales: identifica contenidos que podrían haber sido utilizados como datos de entrenamiento.
✅ Activa mecanismos de reserva de derechos mediante configuraciones técnicas (robots.txt, REP, TDMRep, C2PA) y sobre todo con licencias claras.
✅ Solicita transparencia y trazabilidad al contratar servicios que utilicen GenAI.
✅ Evalúa licenciar tus contenidos de forma segura, controlando el uso y las condiciones.
✅ Capacita a tus equipos internos en esta nueva área de riesgos y oportunidades.
Nuevos desafíos exigen nuevos liderazgos
Las reglas están cambiando. Y las decisiones que tomemos hoy definirán cómo se equilibra la innovación con la protección del valor intelectual.
En BRANDLEX creemos que el desafío no es frenar la IA, sino liderar su uso responsable, construyendo un marco legal claro, ético y sostenible donde convivan la inteligencia artificial y la creatividad humana.
Si tu organización quiere anticiparse a estos cambios, proteger sus activos intangibles o explorar licencias estratégicas para el uso de IA, estamos listos para acompañarte.
📩 Conversemos.
Desde España y Latinoamérica, asesoramos a empresas que buscan innovar con seguridad legal en propiedad intelectual, inteligencia artificial y tecnologías emergentes.
👉 www.brand-lex.com ✉️ info@brand-lex.com 🔗 LinkedIn BRANDLEX