¿Quién es dueño de las palabras que entrenaron la IA? Los tribunales aún lo están dilucidando
Una sentencia de 1.500 millones de dólares contra Anthropic y una serie de demandas sin resolver muestran cuán lejos está la ley de derechos de autor de alcanzar la tecnología que está reformando la edición.

Puntos clave
- El juez William Alsup ordenó a Anthropic pagar un acuerdo de derechos de autor de 1.500 millones de dólares a autores en 2024, pero dictaminó que el entrenamiento de IA en sí era legal.
- La ley de derechos de autor estadounidense no ha sido actualizada desde 1976, dejando a los tribunales aplicar normas de 50 años de antigüedad a la IA.
- Un fallo separado determinó que las obras generadas enteramente por IA no pueden ser protegidas por derechos de autor bajo la ley actual.
- La mayoría de los casos principales sobre derechos de autor de IA siguen en litigio activo, sin resolución final a la vista.
Cada vez que usas un chatbot como ChatGPT o Claude, estás interactuando con un sistema que aprendió de una biblioteca enorme de texto: cientos de millones de libros, artículos y trabajos académicos extraídos de internet. La mayoría de los autores cuyas palabras llenaron esa biblioteca nunca consintieron. Muchos ni siquiera saben que sucedió.
La respuesta legal honesta es que nadie sabe aún si es ilegal. Esa incertidumbre ha producido una serie de fallos parciales, cada uno influyente, ninguno definitivo.
¿Qué han decidido realmente los tribunales?
Los fallos hasta ahora apuntan en direcciones diferentes, y ninguno es final. En una de las primeras decisiones importantes, el juez William Alsup ordenó a Anthropic, la empresa detrás de la familia de asistentes de IA Claude, pagar un acuerdo de 1.500 millones de dólares a un grupo de escritores. Eso suena como una victoria para los autores. No fue exactamente así.
Alsup dictaminó que entrenar una IA con libros con derechos de autor es legal. Lo que penalizó a Anthropic fue obtener esos libros de sitios web piratas ilegales. La multa fue por robo de archivos, no por el acto de aprender de ellos.
En su opinión escrita, Alsup comparó la manera en que un modelo de lenguaje grande (la tecnología que lee enormes cantidades de texto y aprende patrones estadísticos de él) ingiere libros con la forma en que un escritor humano estudia literatura antes de encontrar su propia voz. La abogada Cathy Gellis, quien se especializa en derecho de propiedad intelectual y tecnología, le dijo a TechCrunch que ese enfoque era una buena noticia para las empresas de IA: la ley de derechos de autor, explicó, se centra en copiar una obra, no en leerla o consumirla.
Un caso separado trazó una línea más clara. Cuando la empresa de medios Thomson Reuters demandó a la firma de investigación legal Ross Intelligence por copiar su contenido para construir una herramienta de búsqueda legal impulsada por IA que compitiera, el juez Stephanos Bibas se puso del lado de Reuters. Su razonamiento: si entrenas una IA con el material de alguien más específicamente para competir con ellos en el mismo mercado, eso no es uso justo. Primero cubrimos esa disputa el 23 de agosto de 2026 en nuestro informe Thomson Reuters v. Ross Intelligence.
El "uso justo" es el concepto legal que permite el uso limitado sin licencia de material con derechos de autor para propósitos como crítica o educación. Los tribunales pesan varios factores, incluyendo si la nueva obra compite directamente con la original.
¿Importa con quién compite la IA?
Por ahora, esa parece ser la pregunta clave. El abogado Jason Henderson, fundador de la práctica de Propiedad Intelectual y Medios en JWL International, lo expresó claramente a TechCrunch: si una empresa de IA entrena con tu trabajo para construir un producto que te reemplaza directamente en el mercado, los tribunales se inclinan en contra. Si el modelo entrenado hace algo distinto, los tribunales son más propensos a encontrar una manera de permitirlo.
Para los autores, eso deja una brecha difícil. Los chatbots pueden generar novelas completas bajo demanda. Si eso cuenta como competencia de mercado en el sentido legal aún no ha sido probado hasta un veredicto.
| Caso | Fallo | Año |
|---|---|---|
| Acuerdo de autores con Anthropic | Entrenamiento legal; fuente de piratería penalizada (1.500 millones de dólares) | 2024 |
| Thomson Reuters v. Ross Intelligence | Entrenamiento para competir directamente dictaminado como no uso justo | 2024 |
| Thaler v. Perlmutter | Las obras generadas enteramente por IA no pueden ser protegidas por derechos de autor | 2023 |
¿Qué significa esto para escritores y lectores?
Para autores en activo, la situación actual ofrece poca certeza. Sus libros casi con seguridad entrenaron al menos un modelo de IA importante. La compensación es improbable a menos que un tribunal dictamine lo contrario, y no ha llegado tal sentencia. Vale la pena observar cómo las empresas de IA obtienen datos de entrenamiento: como informamos el 12 de agosto de 2026, algunas empresas han estado comprando y destruyendo físicamente libros para escanearlos económicamente, una práctica sobre la que los libreros ya están levantando alarmas.
La ley de derechos de autor estadounidense fue actualizada por última vez en 1976, mucho antes de que internet existiera. Hasta que el Congreso la reescriba o una corte superior resuelva la cuestión, cada fallo es provisional.
Preguntas frecuentes
¿Puede un autor demandar si su libro entrenó una IA?
Sí, y muchos han presentado demandas, pero ganar es difícil. Los tribunales hasta ahora se han enfocado en cómo fueron obtenidos los libros y si la IA compite directamente con el autor, no simplemente en si el libro fue utilizado.
Si una IA escribe un libro, ¿quién es propietario del derecho de autor?
Actualmente, nadie. El fallo de 2023 en Thaler v. Perlmutter estableció que una obra generada enteramente por IA no puede ser protegida por derechos de autor bajo la ley estadounidense, porque los derechos de autor requieren autoría humana.
¿Cambiará la ley pronto?
El Congreso ha celebrado audiencias pero aún no ha aprobado nada. La claridad real probablemente vendrá de una combinación de fallos de cortes superiores y legislación eventual, un proceso que los expertos legales esperan que tome varios años más.



