Discusión de la comunidad sobre las implicaciones de derechos de autor en el uso de contenido por IA. Experiencias reales y consideraciones legales de editores y creadores de contenido frente al entrenamiento y citación de IA.
Somos una editorial B2B. Los sistemas de IA están usando nuestro contenido y recibo consejos contradictorios.
Abogada A dice: “Esto es una infracción de derechos de autor. Bloquee todos los rastreadores de IA. Prepárese para litigar.”
Abogado B dice: “Esto es uso legítimo. No puedes detenerlo. Concéntrate en maximizar los beneficios de visibilidad.”
Lo que observo:
Mis preguntas:
Necesito una postura práctica, no solo teoría legal.
Déjame darte el estado actual de las cosas:
Litigios activos (a diciembre de 2025):
Aún no hay precedente final. Los tribunales no han dictaminado definitivamente si el entrenamiento de IA constituye uso legítimo.
Lo que argumentan las empresas de IA:
Lo que argumentan los editores:
La realidad práctica:
| Tipo de editor | Estrategia típica |
|---|---|
| Grande (NYT, WSJ) | Litigio + negociaciones de licencia |
| Grande (otros medios) | Negociaciones de licencia, algo de bloqueo |
| Mediano | Mayormente permitir, esperando visibilidad |
| Pequeño | Permitir, enfocándose en beneficios de tráfico |
Por qué los editores medianos mayormente permiten:
Sobre acuerdos de licencia específicamente:
Quién tiene acuerdos:
Tamaños de acuerdos (reportados):
Por qué los medianos no consiguen acuerdos:
La verdad incómoda: A menos que seas del tamaño del NYT, la licencia no es realista.
Lo que SÍ puedes hacer:
El costo-beneficio: Bloquear = perder visibilidad, no proteger nada significativo Permitir = ganar visibilidad, derechos futuros inciertos
La mayoría de editores medianos elige visibilidad.
Nota: No es asesoría legal, solo información general.
Por qué tus abogados no coinciden:
Abogada A (bloquear/litigar):
Abogado B (permitir/aprovechar):
Ambos tienen razón, desde su perspectiva.
Las preguntas que hay que hacerse:
¿Puedes costear litigar?
¿Qué estás protegiendo realmente?
¿Cuál es tu modelo de negocio?
Mi observación: La mayoría de los editores B2B eligen visibilidad porque su modelo de negocio se beneficia más de la notoriedad que lo que pierde por uso de IA.
Esto es lo que decidimos y por qué:
Nuestro negocio: Publicación B2B de la industria, similar al tuyo. Ingresos: Publicidad + eventos + contenido patrocinado
Nuestra decisión: Permitir todos los rastreadores de IA. Maximizar visibilidad.
Por qué:
Nuestros ingresos provienen de la audiencia, no de ventas de contenido Visibilidad en IA = más audiencia = más ingresos
Bloquear no ayudaría El contenido ya está en los conjuntos de entrenamiento. Bloquear solo detiene valor futuro.
El tráfico de IA es valioso Vemos el 5% del tráfico proveniente de referencias de IA. Esos usuarios convierten bien.
No hay opción realista de licencia Nos acercamos a OpenAI. Sin interés en nuestro tamaño.
Los costos legales superan los beneficios Litigar costaría más que la posible recuperación.
Lo que sí hicimos:
El resultado: Visibilidad en IA aumentó 200%. El tráfico de referencia crece. Reconocimiento de marca mejorando.
¿Aceptaríamos un acuerdo de licencia? Claro. Pero no vamos a esperar uno.
Distinción importante que muchos pasan por alto:
Uso como datos de entrenamiento vs. citación en tiempo real
| Aspecto | Datos de entrenamiento | Citación en tiempo real |
|---|---|---|
| Cuándo ocurre | Construcción del modelo | Cada consulta |
| Qué se usa | Contenido completo | Fragmentos/hechos |
| ¿Se puede bloquear? | Solo futuro | Sí (robots.txt) |
| Estado legal | Muy disputado | Menos controvertido |
| Impacto de negocio | Contenido pasado incluido | Afecta visibilidad actual |
Diferentes sistemas de IA, diferentes modelos:
ChatGPT (base):
ChatGPT (Search):
Perplexity:
El matiz: Bloquear rastreadores de entrenamiento de ChatGPT (GPTBot) = excluye de entrenamientos futuros, no afecta el modelo actual Bloquear Perplexity = pierdes los beneficios de citación en tiempo real
Muchos editores: Bloquean rastreadores de entrenamiento, permiten rastreadores de citación. Equilibra preocupaciones.
Aquí una estrategia matizada en robots.txt:
La estrategia selectiva:
# Bloquear rastreadores de entrenamiento
User-agent: GPTBot
Disallow: /
User-agent: Google-Extended
Disallow: /
User-agent: CCBot
Disallow: /
# Permitir rastreadores de citación/búsqueda
User-agent: ChatGPT-User
Allow: /
User-agent: PerplexityBot
Allow: /
Qué hace esto:
Quién usa este enfoque: Algunos editores importantes buscando equilibrio.
La limitación: Los datos de entrenamiento previos siguen existiendo. Solo afecta a futuro.
Para tus abogados: Esto podría satisfacer a ambos:
Es un punto medio que muchos consideran aceptable.
Qué es probable que ocurra (mi predicción):
Corto plazo (2026):
Medio plazo (2027-2028):
Largo plazo (2028+):
Qué significa esto para ti:
El paralelo: Como el streaming de música/video al principio: empezó controversial, luego se establecieron licencias. El contenido en IA podría seguir un camino similar.
Pero eso tomó años. No detengas tu negocio esperando la resolución.
Esto me ayudó a formar una postura. Nuestra estrategia:
Decisión: Permitir con documentación
Lo que estamos haciendo:
Cómo lo expongo a la dirección:
“La situación legal es genuinamente incierta. Ni bloquear ni permitir da protección legal clara. Dado que nuestro modelo de negocio depende del alcance de audiencia, recomendamos mantener visibilidad en IA mientras:
Para mis abogados: Esto da a la abogada A el bloqueo/documentación que quiere y al abogado B la visibilidad/pragmatismo que recomienda.
Idea clave: Esto no es una estrategia de derechos de autor, es una estrategia de negocio que reconoce la incertidumbre legal. Optimizamos lo que podemos controlar (visibilidad) y preservamos opciones para lo que no (resultados legales).
Gracias a todos por las perspectivas prácticas.
Esto está siendo litigado activamente. Las empresas de IA argumentan uso legítimo; los editores argumentan infracción. Grandes demandas (NYT vs OpenAI, etc.) están en curso. El estado legal actual es incierto, por eso algunos editores están negociando acuerdos de licencia en vez de litigar.
Bloquear previene rastreos futuros pero no elimina el contenido ya usado en conjuntos de entrenamiento. También elimina los beneficios de visibilidad en IA. La mayoría de los negocios prefiere la visibilidad sobre el bloqueo, salvo que tengan acuerdos de licencia específicos o modelos de venta de contenido que proteger.
Para grandes editores con poder de negociación, sí: los acuerdos van de millones a cientos de millones. Para la mayoría de negocios, la licencia no es una opción porque las empresas de IA no ofrecen acuerdos. Enfócate en los beneficios de visibilidad en vez de esperar compensación.
El entrenamiento usa contenido para construir el modelo (legalmente controvertido). La citación referencia el contenido en tiempo real para responder consultas (más parecido al enlace tradicional). Diferentes sistemas de IA hacen cosas distintas: ChatGPT base usa datos de entrenamiento; Perplexity cita en tiempo real.
Haz seguimiento de cómo se usa y cita tu contenido en ChatGPT, Perplexity y otras plataformas de IA.
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