Implicaciones de Derechos de Autor en Motores de Búsqueda con IA y Generación de Contenido

Comprender la Infracción de Derechos de Autor en el Entrenamiento de IA

Las implicaciones de derechos de autor en la búsqueda con IA representan uno de los desafíos legales más significativos que enfrenta la industria de la inteligencia artificial en la actualidad. Cuando se desarrollan motores de búsqueda con IA y sistemas generativos, requieren enormes cantidades de datos de entrenamiento para aprender patrones, estructuras y relaciones dentro de textos, imágenes y otros contenidos. El problema crítico es que la mayoría de estos datos de entrenamiento se obtienen sin autorización de los titulares de derechos de autor. La Oficina de Derechos de Autor de Estados Unidos ha adoptado una postura clara de que el uso de obras protegidas para entrenar modelos de IA puede constituir una infracción prima facie de los derechos de reproducción y de obra derivada otorgados a los titulares de derechos bajo la Ley de Derechos de Autor.

El desarrollo y despliegue de sistemas generativos de IA implica múltiples derechos exclusivos en manos de los titulares de derechos de autor. Esta infracción puede ocurrir en varias etapas de la cadena de IA, incluyendo cuando los desarrolladores descargan y almacenan obras para fines de entrenamiento y cuando crean copias intermedias durante el propio proceso de entrenamiento. El tema más polémico es si los pesos internos del modelo —los parámetros matemáticos que permiten generar salidas— constituyen copias infractoras de los datos de entrenamiento subyacentes. Cuando los resultados generados por IA son sustancialmente similares a los datos de entrenamiento, existe un fuerte argumento de que los propios pesos del modelo infringen los derechos de reproducción y obra derivada de los trabajos originales.

Defensa por Uso Legítimo y Sus Limitaciones

Uno de los desarrollos más importantes en la ley de derechos de autor sobre IA provino del informe de la Oficina de Derechos de Autor de mayo de 2025, que abordó si el uso no autorizado de materiales protegidos para el entrenamiento de IA puede defenderse como uso legítimo. Las conclusiones del informe limitan significativamente las protecciones disponibles de uso legítimo para los desarrolladores de IA. El concepto de transformatividad —si un uso cumple un propósito distinto al de la obra original— es central en el análisis, pero la Oficina concluyó que la transformatividad “es una cuestión de grado” cuando se aplica al entrenamiento de IA.

El informe identificó dos extremos respecto al uso transformativo. Por un lado, entrenar un modelo base generativo de IA con grandes y diversos conjuntos de datos para generar resultados en situaciones variadas probablemente sea transformativo. Por el otro, entrenar un modelo para generar resultados sustancialmente similares a obras protegidas del conjunto de entrenamiento difícilmente será transformativo. La mayoría de los sistemas de IA reales se encuentran en un punto intermedio, y cuando un modelo se entrena para producir contenido que “comparte el propósito de atraer a una audiencia particular”, el uso es “como máximo, modestamente transformativo”. Esto significa que muchos motores de búsqueda comerciales y productos generativos de IA no pueden confiar en amplias protecciones por uso legítimo.

La Oficina de Derechos de Autor rechazó explícitamente dos argumentos habituales de los desarrolladores de IA. Primero, el argumento de que el entrenamiento de IA es inherentemente transformativo porque no tiene fines expresivos es “erróneo”. Los modelos de IA absorben “la esencia de la expresión lingüística”: cómo se seleccionan y disponen las palabras a nivel de oración, párrafo y documento. Segundo, la analogía de que el entrenamiento de IA es como el aprendizaje humano no justifica la infracción de derechos de autor. Mientras que los humanos retienen sólo impresiones imperfectas de las obras que experimentan, filtradas por sus perspectivas únicas, la IA generativa crea copias perfectas con capacidad para analizar obras casi instantáneamente. Esta diferencia fundamental debilita la analogía con el aprendizaje humano y sugiere que el equilibrio de la Ley de Derechos de Autor entre fomentar la creatividad y la innovación puede no operar como se pretende en el contexto de la IA.

Demandas Recientes de Alto Perfil Contra Empresas de IA

Las implicaciones de derechos de autor en la búsqueda con IA se han vuelto cada vez más concretas a través de numerosas demandas presentadas contra importantes empresas de IA. The New York Times presentó una demanda histórica contra Perplexity AI en diciembre de 2025, acusando a la empresa de copiar ilegalmente millones de artículos y distribuir el trabajo de periodistas sin permiso. El Times alegó que el modelo de negocio de Perplexity depende fundamentalmente de extraer y copiar contenido, incluyendo material bajo muro de pago, para alimentar sus productos generativos de IA. Además, el Times afirmó que Perplexity violó sus marcas bajo la Ley Lanham al crear contenido fabricado o “alucinaciones” y atribuirlas falsamente al periódico al mostrarlas junto a sus marcas registradas.

Perplexity AI se ha convertido en un objetivo particular de acciones de cumplimiento de derechos de autor, enfrentando demandas de varias editoriales y creadores de contenido importantes. Dow Jones, propiedad de Murdoch, y New York Post presentaron demandas similares por infracción de derechos de autor contra Perplexity por el uso de contenido protegido. Encyclopedia Britannica y Merriam-Webster Dictionary también demandaron a Perplexity, alegando extracción sistemática de contenido que viola protecciones fundamentales. Chicago Tribune, Forbes y Wired han acusado a Perplexity de plagiar su contenido, y Wired informó que Perplexity copió un artículo sobre los propios problemas de plagio de Perplexity. Reddit demandó a Perplexity y a otras tres compañías en octubre de 2025, acusándolas de extraer ilegalmente sus datos para entrenar motores de búsqueda basados en IA.

Estas demandas revelan un patrón de extracción agresiva de contenido y uso no autorizado que va más allá de los límites tradicionales del uso legítimo. El informe de la Oficina de Derechos de Autor señaló específicamente que “el uso comercial de vastas cantidades de obras protegidas para producir contenido expresivo que compite con las obras originales en mercados existentes, especialmente cuando el acceso a la obra original se realizó mediante acceso ilegal, supera los límites establecidos del uso legítimo”. Este lenguaje describe directamente las prácticas alegadas en estas demandas y sugiere que los tribunales pueden considerar que existe infracción.

Daño al Mercado e Implicaciones de Licenciamiento

El análisis de la Oficina de Derechos de Autor sobre el daño al mercado representa una expansión significativa en cómo la ley evalúa el impacto del uso no autorizado. Tradicionalmente, los tribunales se centraban principalmente en ventas perdidas y sustitución directa—cuando obras infractoras reemplazan directamente a las originales y causan pérdida de ingresos. Sin embargo, la Oficina identificó tres formas distintas de daño al mercado relevantes para el entrenamiento de IA. Más allá de la sustitución directa, el informe incluye dilución de mercado y competencia en la misma clase de obras, donde los resultados generados por IA compiten en el mismo mercado que las obras originales aunque no sean copias idénticas. Esto es especialmente preocupante porque los sistemas de IA pueden generar contenido en el mismo estilo, género o categoría que las obras originales, y hacerlo a una velocidad y escala sin precedentes.

La tercera forma de daño al mercado implica oportunidades de licenciamiento perdidas. A medida que surge un mercado incipiente para la concesión de licencias de contenido para entrenamiento de IA, la Oficina concluyó que, cuando existen opciones de licenciamiento o es probable que sean viables, esta consideración pesará en contra de una conclusión de uso legítimo. Esto es especialmente relevante porque significa que los desarrolladores de IA no pueden simplemente alegar uso legítimo cuando existen acuerdos de licenciamiento. El informe reconoció que, si bien algunos acuerdos de licenciamiento de datos para entrenamiento de IA se han negociado individualmente, una solución escalable podría requerir acuerdos colectivos. Sin embargo, la Oficina recomendó permitir que el mercado de licencias siga desarrollándose sin intervención gubernamental, sugiriendo que el licenciamiento será un factor cada vez más importante en las disputas de derechos de autor.

Barreras y Estrategias de Mitigación

Un hallazgo positivo para los desarrolladores de IA en el informe de la Oficina de Derechos de Autor involucra el uso de barreras para prevenir o minimizar la creación de resultados infractores. El informe concluyó que la implementación de barreras pesa a favor de un argumento de uso legítimo. Estas barreras incluyen bloquear indicaciones que probablemente reproduzcan contenido protegido, protocolos de entrenamiento diseñados para que los resultados infractores sean menos probables y avisos internos que instruyen a los modelos a no generar nombres de personajes protegidos ni crear imágenes en el estilo de artistas vivos. Este hallazgo sugiere que los desarrolladores de IA que implementan salvaguardas sólidas para evitar que sus sistemas reproduzcan contenido protegido pueden fortalecer su defensa de uso legítimo.

Sin embargo, la efectividad de las barreras como defensa de uso legítimo sigue siendo limitada. El informe reconoció desacuerdo entre los comentadores sobre la frecuencia con que las obras originales son replicadas materialmente en los resultados de IA y la dificultad de implementar barreras integrales. El hecho de que las barreras solo puedan pesar a favor del uso legítimo—en lugar de proporcionar una defensa completa—significa que incluso los sistemas de IA con medidas de protección pueden enfrentar responsabilidad por infracción. Además, el informe señaló que usar conscientemente obras pirateadas o accedidas ilegalmente como datos de entrenamiento pesa en contra del uso legítimo, aunque no sea determinante, lo que sugiere que los tribunales examinarán las fuentes de los datos y pueden sancionar a los desarrolladores que empleen contenido obtenido ilegalmente.

Implicaciones para Motores de Búsqueda con IA y Creadores de Contenido

Las implicaciones de derechos de autor en la búsqueda con IA crean un panorama complejo tanto para las empresas de IA como para los creadores de contenido. Para los operadores de motores de búsqueda con IA, el entorno legal se ha vuelto cada vez más hostil a la práctica de extraer y usar contenido protegido sin autorización. La combinación de directrices desfavorables sobre uso legítimo de la Oficina de Derechos de Autor, múltiples demandas de alto perfil y fallos judiciales que sugieren que el entrenamiento de IA podría no calificar para protección por uso legítimo implica que las empresas que operan motores de búsqueda con IA enfrentan riesgos legales y financieros significativos. La escala de la posible responsabilidad es enorme, dado que estos sistemas se entrenan con miles de millones de obras protegidas.

Para creadores de contenido y editoriales, las implicaciones de derechos de autor en la búsqueda con IA presentan tanto desafíos como oportunidades. El desafío es que su trabajo está siendo utilizado para entrenar sistemas de IA que pueden competir con sus propios productos y servicios, reduciendo potencialmente el valor de su contenido y su capacidad de monetizarlo. La oportunidad radica en el mercado emergente de licencias, donde los editores pueden negociar compensación por el uso de su contenido en el entrenamiento de IA. Sin embargo, esto requiere que los editores supervisen activamente cómo se utiliza su contenido y hagan valer sus derechos mediante negociaciones o litigios. Aquí es donde las herramientas de monitoreo resultan esenciales: comprender cómo su marca, dominio y URLs aparecen en respuestas generadas por IA le ayuda a identificar usos no autorizados y negociar desde una posición de fuerza.