Entrenar con obras ajenas, el gran vacío de la propiedad intelectual

Los vacíos legales del Reglamento de Inteligencia Artificial

Este es el segundo capítulo de la serie. Si te perdiste el primero, sobre los deepfakes publicitarios, puedes leerlo aquí. Este capítulo forma parte también de nuestra área de propiedad intelectual.

I. EL EJEMPLO

En noviembre de 2025, GEMA, la SGAE alemana, practicando una prueba de reconocimiento judicial, solicitó a ChatGPT las letras de nueve canciones alemanas muy conocidas. El chatbot las recitó sin que sus autores hubiesen otorgado permiso. Nadie había cobrado un céntimo de euro.

El Tribunal Regional de Múnich condenó a OpenAI en sentencia de 11 de noviembre de 2025 (asunto 42 O 14139/24). Su razonamiento se apoya en que si el modelo puede recitar las letras, es porque las tiene memorizadas. Para este Tribunal memorizar una obra es reproducirla. Pero, ¿quién es responsable de la reproducción, quien fabrico el modelo de entrenamiento o quien pregunta al modelo?

Todos sabemos que los modelos generativos aprenden consumiendo millones de obras ajenas, tales como textos fotografías, canciones, diseños, obras literarias, pinturas, y un largo etcétera ¿Necesitan permiso para hacerlo?

II. LA NORMATIVA

El artículo 53 del Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial (en adelante, Reglamento IA) impone, desde el 2 de agosto de 2025, dos obligaciones a quienes fabrican los grandes modelos de inteligencia artificial:

(i) Respetar la normativa europea de derechos de autor y, en particular, la reserva de derechos, el llamado opt-out, que es, dicho simple y llanamente, el cartel de “prohibido entrenar con mis obras” que todo titular puede colgar sobre su trabajo.

(ii) Publicar un “resumen suficientemente detallado” del contenido con el que se entrenó el modelo, conforme a la plantilla de la Oficina Europea de IA. Algo así como la lista de ingredientes de un producto. Aunque, como veremos, es una lista que no dice de quién es cada ingrediente.

¿Se puede entrenar con obras ajenas sin licencia? El Reglamento IA no la responde. La reenvía a otra norma, en concreto, a la excepción de “minería de textos y datos” prevista en los artículos 3 y 4 de la Directiva (UE) 2019/790 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 17 de abril de 2019, sobre los derechos de autor y derechos afines en el mercado único digital (en adelante, Directiva Mercado Único Digital), que España traspuso mediante el Real Decreto-ley 24/2021, de 2 de noviembre.

La minería de datos sería leer con una máquina cantidades enormes de textos, imágenes o datos para extraer patrones. Y la regla es esta: se puede, siempre que el acceso a las obras fuese legal y el titular no se haya opuesto expresamente. Este marco se completa con el Código de Buenas Prácticas para los modelos de uso general (2025) y la plantilla oficial del resumen de entrenamiento.

Ahora bien, esa excepción se pensó en 2019 para analizar datos estadísticos, investigación, tendencias pero no para una tecnología capaz de generar obras que compiten con las que devoró. Y este es el gran agujero negro, tiene tres inmensos “horizontes de sucesos”:

(i) Nadie sabe cómo se cuelga bien el cartel. ¿Basta con oponerse en el aviso legal de tu web? ¿O el opt-out tiene que ser «elegible por el bot», es decir, escrito de forma que un robot pueda entenderlo? La norma no lo aclara.

(ii) El resumen suficientemente detallado no te dice si tu obra concreta fue utilizada. Y si el fabricante incumple, quienes vigilan son la Oficina Europea de IA y las autoridades nacionales. Sorprendentemente, por esta vía, el autor no dispone de ningún tipo de acción para defenderse.

(iii) Los grandes modelos se entrenan fuera de la Unión. El Reglamento IA proclama que quien comercialice debe respetar el derecho de autor europeo; pero, actualmente, esa extensión es más un deseo que una realidad.

El proyecto de informe sobre derechos de autor e inteligencia artificial generativa, de 27 de junio de 2025 [2025/2058(INI)] del Parlamento Europeo, reconoce que el artículo 4 de la Directiva Mercado Único Digital «no se redactó» para el entrenamiento de la IA. En consecuencia, se plantean dos tipos de soluciones: listas detalladas de las obras utilizadas y una presunción legal de uso. En este sentido, si tu obra pudo ser utilizada, se presume que lo fue, salvo que el fabricante pruebe lo contrario.

La doctrina española más autorizada comparte este criterio, advirtiéndose de que la eficacia del opt-out es problemática desde una óptica de la implementación y del control. Por consiguiente, o flexibilizamos las excepciones, o construimos un mercado de licencias en condiciones. Sin embargo, los estudios sobre la transposición española de la Directiva Mercado Único Digital recuerdan que la minería de datos nació para la investigación, pero no para una explotación comercial a través de la IA generativa.

III. LA JURISPRUDENCIA ESPAÑOLA

El Tribunal Supremo no se ha pronunciado sobre la IA. Pero dos famosas sentencias del Alto Tribunal pueden marcar el futuro.

En primer lugar, la Sentencia del Tribunal Supremo nº 172/2012 de 3 de abril de 2012 (ECLI:ES:TS:2012:3942), “Caso Megakini”, que enjuiciaba el caso de una pequeña web, Megakini, que demandó a Google porque el buscador guardaba una copia de su página. Copia que se guarda en la memoria caché con el único objetivo de que el buscador encuentre más rápidamente esta página en las búsquedas de los usuarios, mostrándose fragmentos en los resultados. Megakini solicitó en su demanda que se le prohibiera a Google realizar esa copia para la memoria caché.

El Tribunal Supremo sostuvo que los derechos de autor no son absolutos, reconociéndoles una función social. Y un uso inocuo, el que no perjudica al autor ni a la explotación normal de su obra, que es lo que exige la llamada regla de los tres pasos del artículo 40 bis de la Ley de Propiedad Intelectual, no puede prohibirse. Empeñarse en prohibirlo sería abusar del derecho (artículo 7.2 del Código Civil).

¿Por qué en la actualidad es importante la mencionada sentencia? Pues porque podría convertirse en el mejor argumento de los fabricantes de IA. Analizar masivamente obras para extraer patrones sería un uso tecnológico inocuo, como la caché de Google.

Ahora bien, según la mencionada resolución, el uso deja de ser inocuo en cuanto perjudica la explotación normal de la obra. Un sistema que recita la letra completa de una canción, o que genera imágenes que compiten con las del fotógrafo cuyo archivo se “tragó” literalmente, no complementa el mercado de esa obra, sino que lo sustituye.

En segundo lugar, la Sentencia del Tribunal Supremo nº 572/2012 de 9 de octubre de 2012 (ECLI:ES:TS:2012:7748) examinó si la copia de forma automatizada que Atrápalo hacía de los precios de vuelos de la web Ryanair (screen scraping), para ofrecérselos a sus clientes, podría calificarse como competencia desleal. Según el Tribunal Supremo, las bases de datos tienen una protección especial cuando se invierten recursos en su recopilación y se enriquecen con información, no siendo este el caso de Ryanair.

Si trasladamos tal argumentación al entrenamiento de modelos con acopio masivo de datos, solo podrán reclamar que el scraping es competencia desleal si se acredita una inversión sustancial en obtener y presentar los contenidos de una forma determinada. Ahora bien, no debemos perder de vista que estamos hablando de captura de datos, no de copia de obras protegidas, que sería el conflicto que se plantearía con la IA generativa.

Además, debemos manifestar que las sentencias anteriormente citadas son anteriores a la Directiva Mercado Único Digital y a la irrupción de la IA generativa.

Lo que está por definir es si el entrenamiento generativo es un uso inocuo o, en su caso, al llegar a calificarse como competencia, dejaría de ser una utilización insustancial o inofensiva.

IV. LA JURISPRUDENCIA ANGLOSAJONA

El fair use («uso justo») es la fórmula para dar respuesta a estos casos. Se trataría de una cláusula abierta que permite al juez norteamericano decidir, caso por caso, si usar la obra de otro es legítimo. La pregunta clave que se hace ese juez: ¿el nuevo uso transforma la obra en algo distinto, o simplemente le quita el mercado al original?

El precedente fundacional es Authors Guild vs. Google (804 F.3d 202, 2d Cir. 2015), el caso Google Books. Google digitalizó millones de libros sin permiso para ofrecer un buscador de fragmentos. De manera similar al caso Megakini, cuando los autores demandaron a Google, el Tribunal sostuvo que la copia masiva de fragmentos de libros no solo ayuda a encontrarlo y, por tanto, podría tratarse de una forma de promoción, sino que además no sustituía al libro, pues no se dejaba de comprar libros por esta actuación del buscador.

Tres décadas de doctrina desembocaron en Bartz vs. Anthropic (Tribunal federal del Distrito Norte de California, junio de 2025), el primer gran pronunciamiento sobre entrenamiento generativo. El Tribunal sostuvo lo siguiente:

(i) Entrenar un modelo con libros adquiridos legalmente es fair use.

(ii) Almacenar una biblioteca de copias piratas para entrenar el modelo no lo es.

El litigio terminó en un acuerdo indemnizatorio multimillonario. La frontera americana, por tanto, no es el aprendizaje: es la piratería de origen.

Uno de los asuntos más recientes resueltos en Reino Unido, el caso Getty Images v. Stability AI ([2025] EWHC 2863 (Ch)), la reclamación por el entrenamiento se frustró al realizarse fuera del país. Y la infracción «secundaria» también, porque los parámetros del modelo —los números que quedan dentro tras el entrenamiento— no «almacenan» copias de las imágenes. El problema territorial en estado puro.

¿Serían trasladables estas soluciones al derecho europeo aplicando el Reglamento IA? En Estados Unidos, el titular no puede vetar el entrenamiento transformativo, pero el juez castiga la piratería de origen. En Europa, el titular sí puede vetarlo —reservando sus derechos mediante el opt-out—, pero si no lo hace, o no sabe hacerlo eficazmente, la excepción de minería juega a favor del desarrollador.

Ahora bien: la pregunta de fondo del fair use sería la siguiente: ¿compite el resultado con el mercado de la obra? Pues bien, el artículo 40 bis LPI jugará un papel importante en la respuesta a esa pregunta.

V. LA JURISPRUDENCIA EUROPEA

Mientras tanto, los tribunales europeos están elaborando las bases del derecho de entrenamiento caso a caso. En Alemania, un fotógrafo, Robert Kneschke, demandó a LAION al encontrar su trabajo dentro del modelo. El Tribunal Regional de Hamburgo, en su sentencia de 27 de septiembre de 2024 (asunto 310 O 227/23), amparo la descarga de las imágenes en la excepción de minería, y el Tribunal Superior de Hamburgo lo confirmó en apelación, con la sentencia de 10 de diciembre de 2025 (asunto 5 U 104/24). No solo se es flexible con el entrenamiento, sino que además se endurece el estándar de opt-out, pues no basta con que se pueda detectar la reserva de derechos por los bots: tienen que saber interpretarla. El asunto está pendiente del Tribunal Supremo Federal alemán.

El Tribunal de Justicia de la Unión Europea deberá resolver la primera cuestión prejudicial sobre IA generativa y derechos de autor. La cuestión prejudicial es la pregunta que un juez nacional plantea al TJUE para que fije la interpretación válida en toda la Unión. En el asunto C-250/25, Like Company c. Google Ireland, se plantea si el entrenamiento de un gran modelo de lenguaje y las respuestas que genera constituyen actos de reproducción y de comunicación pública. De esa respuesta dependerá que el gran vacío se cierre por vía interpretativa o que haya que esperar —como reclama el Parlamento Europeo— a una reforma legislativa.

En espera de esa reforma: (i) la reserva de derechos expresa y en formato legible —el opt-out no se presume, hay que ejercitarlo—; (ii) las licencias, incluidas las colectivas, para quien prefiera cobrar antes que vetar; (iii) auditoría de la procedencia de los datasets antes de integrar un modelo de IA en el negocio; y (iv) cláusulas de garantía e indemnidad frente al proveedor de IA, es decir, que si el modelo viene contaminado de origen, que responda él, no tú.

VI. CONCLUSIÓN

El Reglamento IA regula el cómo —transparencia, resúmenes, directrices— pero no responde a si entrenar con obras ajenas sin licencia es lícito.

Hoy la respuesta está repartida entre una excepción de la Directiva Mercado Único Digital que no se pensó para entrenamiento de IA generativa. De ahí la necesidad de escuchar al Tribunal de Justicia de la Unión Europea.

Para los creadores, quien no reserva sus derechos, los regala. Para las empresas que integran IA, quien no audita la procedencia del modelo, hereda sus infracciones.

En definitiva, en la era de los algoritmos, el silencio del creador es un cheque en blanco y la pereza de la empresa, una ruleta rusa judicial.

Desde luego, el futuro ideal entre el arte y la IA pasa por el respeto mutuo: la tecnología avanzará respetando los derechos y el consentimiento de los creadores.

Creadores, editores y empresas deben: (i) formalizar la reserva de derechos frente al entrenamiento de IA; (ii) negociar licencias de contenidos, blindando con cláusulas de garantía sus acuerdos con proveedores de modelos; y (iii) reclamar cuando las obras hayan sido utilizadas sin permiso.

Si tus obras —o su modelo de negocio— están en juego, hablemos.