Por Canuto  

Una coalición de más de 550 medios enfrenta a OpenAI y Microsoft en una disputa que podría redefinir el uso de contenido protegido para entrenar modelos de inteligencia artificial. El caso también amenaza con modificar los costos de licenciamiento y las condiciones de competencia en un mercado que Gartner proyecta en USD $64.250 millones para 2026.
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  • Más de 550 medios se han sumado a acciones contra OpenAI y Microsoft por el uso no autorizado de contenido periodístico.
  • El eje legal es determinar si copiar obras protegidas para entrenar modelos de IA constituye uso justo y transformador.
  • Un eventual sistema de licencias podría elevar los costos de datos y favorecer a las empresas con mayor capacidad financiera.

OpenAI y Microsoft enfrentan una ofensiva legal cada vez más amplia de editores estadounidenses, quienes sostienen que sus trabajos fueron utilizados sin autorización para entrenar productos de inteligencia artificial con fines comerciales. La coalición ya supera los 550 medios después de que otros 26 editores se incorporaran a una demanda presentada por Platkin LLP, convirtiendo el litigio en una de las principales pruebas judiciales para el modelo económico de la IA generativa.

El conflicto gira alrededor de una pregunta con consecuencias que van más allá de las dos compañías: ¿cuándo puede considerarse uso justo la copia de material protegido para entrenar grandes modelos de lenguaje? La respuesta podría determinar cuánto pagan las empresas por acceder a datos de calidad, qué espacio queda para nuevos competidores y si los medios logran convertir sus archivos y publicaciones en una fuente de ingresos frente al avance de los sistemas automatizados.

Una coalición que sigue creciendo

Según información atribuida a Platkin LLP, el bufete representa directamente a 60 editores dentro de la litigación. Entre los participantes incorporados más recientemente figuran Times Publishing Company, matriz del Tampa Bay Times; Austin Chronicle Corp.; Alternative Newsweekly Foundation; y SwimSwam Partners, publicaciones que se suman a una acción más amplia en la que el número total de medios involucrados ya supera los 550.

Los editores alegan que OpenAI y Microsoft utilizaron sus trabajos sin consentimiento ni compensación económica para desarrollar productos de IA orientados al lucro. También sostienen que las compañías eliminaron información asociada con los derechos de autor, incluidos los nombres de los autores y los avisos de copyright, una acusación que puede abrir un frente adicional respecto de la trazabilidad de los datos empleados durante el desarrollo de los modelos.

Matt Platkin, socio de Platkin LLP, afirmó que la escala de la coalición debería funcionar como una señal de alerta para la industria. A juicio del abogado, la disputa no se limita a la protección formal de las obras, porque también pone en juego la economía del periodismo y la capacidad de las redacciones para financiar la producción de información en un entorno donde los chatbots pueden responder con contenido derivado de sus publicaciones.

El caso de Richner Communications fue combinado con la litigación relacionada con OpenAI dentro de un grupo mayor de demandas, mientras otros editores avanzan por separado. The Seattle Times y Newsday, por ejemplo, demandaron a OpenAI y Microsoft por utilizar contenido de sus sitios web, incluido material de pago, en servicios como ChatGPT, Microsoft Copilot y los productos de Bing basados en inteligencia artificial.

El debate sobre el uso justo

El 4 de septiembre se presentaron solicitudes contrapuestas de juicio sumario en el expediente In re OpenAI, Inc. Copyright Infringement Litigation. Los titulares de derechos argumentan que la copia realizada para construir modelos no puede clasificarse como uso justo, especialmente porque los sistemas pueden competir con los mercados actuales y futuros de licenciamiento, suscripciones y distribución de contenidos periodísticos.

OpenAI y Microsoft defienden una interpretación diferente del entrenamiento de modelos. De acuerdo con la explicación recogida por el Center for AI and Digital Policy, las compañías sostienen que el proceso es transformador porque los sistemas aprenden relaciones y patrones estadísticos, en lugar de adquirir la información de cada obra para sustituir directamente al artículo original.

El juez federal Sidney H. Stein, quien preside los casos en el Distrito Sur de Nueva York, invitó a terceros interesados a presentar escritos de amicus curiae antes del 16 de octubre. El Departamento de Justicia de Estados Unidos ya había expresado el 2 de septiembre su respaldo a una interpretación amplia del uso justo en el entrenamiento de IA, además de advertir que una obligación general de licenciar contenidos podría levantar barreras especialmente altas para las empresas pequeñas.

La posición de los tribunales todavía no forma un bloque uniforme contra la industria tecnológica. El 16 de septiembre, OpenAI y Microsoft obtuvieron una victoria parcial en el litigio de los desarrolladores de GitHub Copilot, después de que un tribunal de apelaciones rechazara una teoría relacionada con la información de gestión de derechos de autor, aunque mantuvo vigentes otras reclamaciones.

Una disputa con costos para todo el sector

La Oficina de Derechos de Autor de Estados Unidos ha señalado que el análisis de uso justo en el entrenamiento de IA depende de las circunstancias concretas de cada caso. Entre los factores relevantes están el material utilizado, la forma en que se obtuvo, el propósito de la copia y su impacto sobre los mercados existentes o potenciales de derechos de autor.

Por esa razón, una decisión favorable a las compañías de IA sobre el entrenamiento no necesariamente resolvería todos los conflictos relacionados con los datos. El uso de material pirateado, obtenido de manera inadecuada o acompañado por la eliminación de información de gestión de derechos podría generar responsabilidades distintas, incluso si un tribunal considera transformador el aprendizaje de patrones a partir de obras protegidas.

La Oficina de Derechos de Autor favorece que primero se desarrollen mercados voluntarios de licenciamiento antes de que el Congreso estadounidense evalúe un sistema obligatorio. Sin embargo, el organismo también reconoce que negociar y pagar por contenidos a escala de entrenamiento puede imponer cargas financieras y logísticas considerables, particularmente cuando los modelos requieren grandes volúmenes de textos, imágenes, código y otros materiales.

El tamaño proyectado del mercado ayuda a explicar la importancia económica del litigio. Gartner prevé que el gasto mundial en modelos y plataformas de IA pase de USD $39.310 millones en 2025 a USD $64.250 millones en 2026, un incremento de 63,4%, mientras que los modelos fundacionales de IA generativa representarían USD $23.360 millones dentro de esa previsión.

Competencia, concentración y regulación internacional

Si el acceso a los datos protegidos comienza a depender de pagos generalizados, el licenciamiento podría convertirse en una parte mucho mayor de los costos operativos de los desarrolladores. Las empresas con más capital tendrían mayor capacidad para absorber esas facturas, mientras que los laboratorios pequeños podrían enfrentar dificultades para competir, aunque también podrían buscar conjuntos de datos abiertos, acuerdos específicos o modelos de menor escala.

La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos ha advertido que los mercados de IA continúan siendo dinámicos, pero que el acceso concentrado a datos, capacidad de cómputo e infraestructura en la nube puede reforzar a los operadores establecidos. Los contenidos periodísticos protegidos podrían convertirse en otro insumo estratégico cuyo precio y disponibilidad favorezcan a las compañías con mejores recursos financieros y tecnológicos.

El debate ya excede las fronteras de Estados Unidos. En Europa, el código de IA de propósito general de la Unión Europea establece un marco para cumplir las obligaciones de derechos de autor previstas en la Ley de IA, cuyo marco general entró en vigor el 2 de agosto de 2026, aunque algunas disposiciones tienen calendarios específicos.

Los tribunales y los legisladores tendrán que equilibrar la compensación a los creadores con el riesgo de encarecer el desarrollo de nuevos sistemas. La línea que finalmente tracen definirá cómo se obtienen los datos de entrenamiento, qué modelos de negocio pueden sostener los medios y cuántas empresas estarán en condiciones de construir la próxima generación de herramientas de inteligencia artificial.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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