Uso legítimo de obras protegidas por derechos de autor en el entrenamiento de IA: normas jurídicas y tendencias emergentes

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2025-07-14

Los sistemas de inteligencia artificial están transformando rápidamente la forma en que se crea, accede y utiliza la información, pero su desarrollo plantea preguntas complejas sobre el uso legítimo de obras protegidas por derechos de autor en los datos de entrenamiento. A medida que los modelos de IA generativa se vuelven más sofisticados, los tribunales y los responsables de formulación de políticas se enfrentan a la cuestión de si el uso de contenidos protegidos para entrenar IA constituye infracción de derechos de autor o se encuentra dentro de los límites del uso legítimo. Este artículo examina los normas jurídicas en evolución que rigen estas cuestiones, centrándose en decisiones recientes de juzgados federales y un informe de la Oficina de Derechos de Autor de EE.UU.

La Doctrina del Uso Legítimo y Sus Factores

La doctrina del uso legítimo es un principio fundamental de la legislación estadounidense sobre derechos de autor, codificado en 17 U.S.C. § 107. Permite ciertos usos de obras protegidas por derechos de autor sin el consentimiento del titular de los derechos, equilibrando los intereses de los creadores con el interés público en el acceso, la innovación y la libre expresión. El uso legítimo es una defensa afirmativa contra la infracción de derechos de autor y se evalúa caso por caso, guiado por cuatro factores.

Base Legal y Propósito

El uso legítimo existe para fomentar la creatividad, la investigación académica y la innovación al permitir usos limitados y socialmente valiosos de material protegido por derechos de autor. Es intencionalmente flexible, permitiendo a los tribunales adaptar su aplicación a nuevas tecnologías y necesidades sociales en evolución. La doctrina es crucial en contextos como la crítica, el comentario, el reportaje periodístico, la enseñanza, la investigación y, más recientemente, el desarrollo tecnológico, incluyendo la inteligencia artificial.

Los Cuatro Factores del Uso Legítimo

Los tribunales analizan el uso legítimo sopesando cuatro factores no exclusivos, considerando la totalidad de las circunstancias:

Propósito y Carácter del Uso
- Considera si el uso es comercial o sin fines de lucro, y si es transformador, es decir, ¿añade nueva expresión, significado o mensaje, o simplemente reemplaza al original?
- Se favorecen los usos transformadores, pero los usos comerciales no son automáticamente descalificados. Cuanto más transformador sea el uso, menos significativos pueden volverse otros factores.
Naturaleza de la Obra Protegida por Derechos de Autor
- Evalúa si la obra original es más fáctica o creativa. Los usos de obras fácticas o publicadas tienen más probabilidades de ser legítimos que los usos de obras altamente creativas o inéditas.
- Este factor típicamente juega un papel menor pero puede ser decisivo en casos límite.
Cantidad y Sustancialidad de la Porción Utilizada
- Evalúa tanto el alcance cuantitativo como cualitativo del uso. Copiar el "corazón" de una obra, incluso si es una porción pequeña, puede pesar en contra del uso legítimo.
- Sin embargo, usar la obra completa puede ser legítimo si es razonable a la luz del propósito transformador (por ejemplo, para usos tecnológicos o de archivo).
Efecto del Uso Sobre el Mercado Potencial
- Considera si el uso daña el mercado real o potencial del original o sus derivados. Este es a menudo el factor más importante.
- El daño al mercado puede incluir ventas perdidas, oportunidades de licencias disminuidas, o dilución del mercado por usos generalizados y sustitutivos.

Análisis Integral y Contextual

Ningún factor individual es determinante: los tribunales pesan todos los factores juntos a la luz de los propósitos de la ley de derechos de autor. El análisis es altamente contextual y puede evolucionar a medida que emergen nuevas tecnologías y usos. El Tribunal Supremo y los tribunales inferiores han enfatizado repetidamente que el uso legítimo no es una lista de verificación mecánica, sino una doctrina flexible y equitativa que se adapta a las circunstancias cambiantes.

Puntos Clave

Investigación Caso por Caso: El uso legítimo se evalúa individualmente para cada uso, considerando todos los hechos y circunstancias relevantes.
Uso Transformador Favorecido: Los usos que añaden nuevo significado o propósito, en lugar de simplemente sustituir al original, tienen más probabilidades de ser legítimos.
Impacto en el Mercado Crítico: Los usos que dañan el mercado del original o sus derivados tienen menos probabilidades de ser legítimos, especialmente si compiten directamente o socavan las oportunidades de licencias.
Flexibilidad para la Innovación: La adaptabilidad de la doctrina es esencial para abordar cuestiones novedosas, como el entrenamiento de IA, que no fueron previstas por regímenes de derechos de autor anteriores.

Resumen y Puntos Clave de Cada Fuente

1. Thomson Reuters v. Ross Intelligence (Juzgado Federal de Distrito de Delaware, 2025)

Esta decisión abordó si el uso de notas editoriales protegidas por derechos de autor para entrenar una herramienta de IA jurídica constituía infracción de derechos de autor o uso legítimo. El juez determinó que Ross Intelligence era responsable por infracción directa de derechos de autor, rechazando su defensa de uso legítimo. La decisión aclaró que el contenido editorial, incluso si se deriva de fuentes de dominio público, puede estar protegido por derechos de autor, y que usar dicho contenido para entrenamiento comercial de IA—especialmente cuando la herramienta de IA compite con el original—no constituye uso legítimo.

Protección por Derechos de Autor: El contenido editorial como las notas editoriales de Westlaw y el Sistema de Números Clave son originales y protegibles por derechos de autor, incluso cuando resumen material de dominio público.
Infracción Directa: El uso de las notas editoriales de Westlaw por parte de Ross en el entrenamiento de IA constituyó copia real y similitud sustancial.
Factores de Uso Legítimo: El juez sostuvo que el uso de Ross era comercial, no transformador, y dañó tanto el mercado real como el potencial para licenciar datos de entrenamiento de IA, inclinando la balanza contra el uso legítimo.
Impacto en el Mercado: El uso competitivo de material protegido por derechos de autor en herramientas de IA que sirven al mismo mercado que el original pesa fuertemente contra el uso legítimo.
Defensas Rechazadas: El juez rechazó las defensas de infracción inocente, uso indebido de derechos de autor, fusión y elementos comunes.

2. "Derechos de Autor e Inteligencia Artificial, Parte 3: Entrenamiento de IA Generativa" (Oficina de Derechos de Autor de EE.UU., mayo 2025)

Este informe de política integral analiza la aplicación de la ley de derechos de autor y el uso legítimo al uso de obras protegidas por derechos de autor en el entrenamiento de IA generativa. Examina prácticas técnicas, teorías legales y consideraciones de política normativa, proporcionando un marco para evaluar si el entrenamiento de IA con obras protegidas por derechos de autor es infractor o uso legítimo. El informe no toma una posición categórica pero destaca la complejidad y naturaleza específica de los hechos del panorama legal actual.

Análisis de Uso Legítimo: El informe detalla cómo cada factor de uso legítimo se aplica al entrenamiento de IA, enfatizando que los resultados dependen significativamente de los hechos y están evolucionando.
Transformación: El entrenamiento de IA puede ser transformador si permite nuevos usos, pero la copia masiva de obras para entrenamiento generalmente pesa contra el uso legítimo a menos que esté justificada por necesidad y exposición pública mínima del contenido protegido.
Daño al Mercado: El potencial de ventas perdidas, dilución del mercado y oportunidades de licencias perdidas es una preocupación central, especialmente si los contenidos generados por IA pueden sustituir las obras originales.
Licencias y Exclusiones: El informe discute modelos de licencias voluntarias y legales, licencias colectivas y mecanismos técnicos/legales de exclusión para los titulares de derechos.
Contexto Internacional: El derecho estadounidense se contrasta con enfoques internacionales, algunos de los cuales proporcionan excepciones explícitas de TDM (minería de texto y datos).

3. Bartz v. Anthropic (Juzgado Federal de Distrito del Norte de California, 2025)

Esta decisión evaluó si el uso de libros protegidos por derechos de autor por parte de Anthropic—adquiridos tanto por compra como a través de bibliotecas en la sombra—para entrenar modelos de IA generativa era uso legítimo. El juez distinguió entre diferentes usos: sostuvo que usar libros legalmente adquiridos para entrenamiento de IA era uso legítimo debido a la naturaleza altamente transformadora del uso, pero que mantener una biblioteca permanente de copias pirateadas no estaba excusado por el uso legítimo.

Uso Transformador: Entrenar modelos de IA generativa con libros protegidos por derechos de autor fue considerado "la quintaesencia de la transformación" cuando los contenidos generados por IA no reproducían ni sustituían a los originales.
Copias Pirateadas: Construir una biblioteca permanente de propósito general de libros pirateados no era uso legítimo, ya que no era transformador y desplazaba ventas legítimas.
Cambio de Formato: Escanear libros impresos comprados para investigación interna y entrenamiento fue permitido como uso legítimo, siempre que los originales fueran destruidos y no ocurriera distribución.
Sin Infracción por el Contenido Generado por IA: La decisión del juez se limitó a casos donde el sistema de IA no producía copias infractoras de las obras de entrenamiento.
Efecto en el Mercado: El juez no encontró daño al mercado solo por el entrenamiento, en ausencia de pruebas de sustitución por los contenidos generados por IA.

4. Kadrey v. Meta (Juzgado Federal de Distrito del Norte de California, 2025)

Esta decisión abordó si el uso de libros protegidos por derechos de autor por parte de Meta—descargados de bibliotecas en la sombra—para entrenar sus modelos de lenguaje de gran tamaño Llama constituía uso legítimo. El juez concluyó que el uso de Meta era altamente transformador, pero enfatizó que el factor más importante del uso legítimo es el daño al mercado. El juez otorgó juicio sumario a favor de Meta, al no encontrar pruebas de que Llama pudiera producir porciones sustanciales de las obras de los demandantes o que el entrenamiento de IA hubiera causado daño al mercado a los demandantes específicos. Sin embargo, la decisión notó que casos futuros con mejores pruebas de dilución del mercado podrían llevar a un resultado diferente.

Propósito Transformador: Entrenar LLMs para generar texto diverso fue considerado un uso altamente transformador, distinto del propósito original de los libros.
El Daño al Mercado es Central: El juez enfatizó que el uso legítimo a menudo fallará si hay dilución sustancial del mercado o sustitución, pero no encontró prueba de ello en este caso.
Sin Sustitución por el Contenido Generado por IA: No se demostró que Llama produjera porciones sustanciales o infractoras de los libros de los demandantes; por lo tanto, no se estableció sustitución directa.
Mercado de Licencias: El juez sostuvo que los titulares de derechos de autor no tienen derecho a monopolizar el mercado para licenciar obras como datos de entrenamiento de IA si el uso es por lo demás legítimo.
Investigación Específica de Hechos: La decisión se limitó al caso ante el juez, dejando abierta la posibilidad de que otros demandantes pudieran prevalecer con pruebas más sólidas de daño al mercado.

Puntos de Acuerdo y Desacuerdo Entre las Fuentes

Tema	Acuerdo	Desacuerdo
Protección por Derechos de Autor en Datos de Entrenamiento	▪ Todas las fuentes reconocen que el contenido editorial original y creativo (como notas editoriales o libros de autor) está protegido por derechos de autor, incluso si se deriva de materiales de dominio público. ▪ Existe consenso en que el umbral de originalidad es bajo, pero presente para contenido curado o sintetizado.	▪ La decisión Thomson Reuters v. Ross afirma los derechos de autor en contenido editorial usado para entrenamiento de IA, mientras que el informe de la Oficina de Derechos de Autor y las opiniones de los juzgados de distrito de California reconocen el tema pero se enfocan más en la naturaleza de los usos posteriores y el contexto fáctico.
Uso Transformador y Uso Legítimo	▪ Todas las fuentes coinciden en que la naturaleza transformadora del entrenamiento de IA—si añade nuevo propósito o significado—es un criterio central bajo el primer factor de uso legítimo. ▪ Existe consenso en que la copia para entrenamiento de IA puede ser transformadora si permite nuevos usos o funcionalidades no previstas por la obra original.	▪ Bartz v. Anthropic y Kadrey v. Meta concluyen que el entrenamiento de IA con libros es "la quintaesencia de la transformación" cuando los contenidos generados por IA no reproducen ni sustituyen a los originales. ▪ Thomson Reuters v. Ross, por el contrario, no encuentra uso transformador donde el sistema de IA compite directamente con la obra original y sirve la misma función de mercado. ▪ El informe de la Oficina de Derechos de Autor indica que la transformación depende significativamente de los hechos y puede no estar siempre presente, especialmente si el uso no es necesario o los contenidos generados por IA son sustitutivos.
Daño al Mercado y Licencias	▪ Todas las fuentes enfatizan el cuarto factor de uso legítimo—daño al mercado—como crítico. ▪ Existe acuerdo general en que la sustitución real o potencial del mercado, incluyendo oportunidades de licencias perdidas, pesa contra el uso legítimo.	▪ Thomson Reuters v. Ross sostiene que la competencia directa en el mismo mercado y las oportunidades de licencias perdidas para datos de entrenamiento de IA son decisivas contra el uso legítimo. ▪ Kadrey v. Meta no encuentra daño al mercado sin pruebas de que los contenidos generados por IA sustituyan a los originales o que un mercado de licencias para datos de entrenamiento sea uno que los titulares de derechos de autor tengan derecho a controlar. ▪ Bartz v. Anthropic concluye de manera similar que no hay daño al mercado donde no hay pruebas de sustitución por los contenidos generados por IA, pero distingue entre copias de fuentes legales y pirateadas. ▪ El informe de la Oficina de Derechos de Autor destaca la incertidumbre y los mercados de licencias en evolución, indicando que se están considerando modelos de licencias voluntarias y legales.
Uso de Obras Pirateadas o Legalmente Adquiridas	▪ Todas las fuentes coinciden en que el uso de obras legalmente adquiridas para entrenamiento de IA es más defendible bajo uso legítimo que el uso de copias pirateadas o no autorizadas.	▪ Bartz v. Anthropic traza una línea clara: entrenar con libros legalmente adquiridos es uso legítimo, pero construir una biblioteca permanente de libros pirateados no está excusado por el uso legítimo. ▪ Kadrey v. Meta no aborda directamente el tema de la piratería pero se enfoca en la ausencia de sustitución por los contenidos generados por IA y daño al mercado. ▪ El informe de la Oficina de Derechos de Autor discute los desafíos legales y prácticos de obtener datos de entrenamiento, incluyendo la prevalencia de fuentes no autorizadas.
Alcance y Flexibilidad del Uso Legítimo	▪ Todas las fuentes reconocen que el uso legítimo es una doctrina flexible y específica de hechos que debe adaptarse al cambio tecnológico. ▪ Los tribunales y responsables de políticas coinciden en que ningún factor individual es determinante; el análisis es integral.	▪ Las fuentes difieren en cuánto peso asignan a cada factor y las circunstancias bajo las cuales el entrenamiento de IA será o no será considerado uso legítimo. ▪ El informe de la Oficina de Derechos de Autor es más cauteloso, enfatizando la naturaleza evolutiva e inestable de las normas jurídicas, mientras que las opiniones de los juzgados de distrito llegan a conclusiones más categóricas basadas en las pruebas de cada caso.

Puntos Clave

Existe consenso sobre la importancia de la originalidad, la centralidad del factor de daño al mercado, y la necesidad de un análisis integral y sensible al contexto del uso legítimo.
Los desacuerdos se centran en el grado de transformación en el entrenamiento de IA, la importancia de los mercados de licencias perdidos, y el tratamiento de obras pirateadas y las legalmente adquiridas.
Resultados específicos basados en los hechos: Los casos divergen marcadamente basándose en si los contenidos generados por IA sustituyen a los originales y si los datos de entrenamiento se obtuvieron legalmente.
Incertidumbre sobre la política normativa: El informe de la Oficina de Derechos de Autor subraya los debates legales y de política normativa en curso, mientras que los tribunales están comenzando a trazar líneas más claras basadas en el impacto del mercado y la naturaleza del sistema de IA.

Hechos que Tienden a Hacer un Uso Legítimo o Ilegítimo

Esta sección destila los patrones fácticos clave de la jurisprudencia reciente y el análisis de políticas con respecto al uso de obras protegidas por derechos de autor en el entrenamiento de IA. Los siguientes puntos resumen qué circunstancias típicamente favorecen una conclusión de uso legítimo, y cuáles pesan en su contra.

Hechos que Tienden a Apoyar una Conclusión de Uso Legítimo

Propósito Altamente Transformador: Los usos que reutilizan obras protegidas por derechos de autor para una función fundamentalmente nueva—como entrenar modelos de IA generativa para producir contenidos diversos y no infractores—tienen más probabilidades de ser considerados legítimos. Los juzgados han concluido que entrenar modelos de lenguaje con libros, cuando los contenidos generados no reproducen ni sustituyen a los originales, es "la quintaesencia de la transformación".
Sin Sustitución por los Contenidos Generados por IA: Si el sistema de IA no genera contenidos que sean sustancialmente similares o compitan con las obras originales, esto pesa a favor del uso legítimo. La ausencia de pruebas de que el modelo repita o permita acceso al contenido original es crítica.
Adquisición Legal de Datos de Entrenamiento: Usar obras legalmente adquiridas o con licencia para entrenamiento de IA es más defendible bajo uso legítimo que usar copias pirateadas o no autorizadas. Los tribunales han distinguido entre el cambio de formato de libros legalmente comprados para investigación interna (a menudo legítimo) y construir bibliotecas permanentes de fuentes pirateadas (no legítimo).
Ausencia de Daño al Mercado: Donde no hay pruebas de que el entrenamiento o los contenidos generados por IA hayan causado daño real o potencial al mercado—como ventas perdidas, oportunidades de licencias disminuidas, o dilución del mercado—los tribunales tienden a concluir que el uso es legítimo. La incapacidad de los demandantes para mostrar impacto concreto en el mercado ha sido decisiva.
Copia Incidental o Necesaria: La copia que es incidental a un proceso tecnológico transformador, y no con el propósito de suplantar el mercado original, puede ser permisible—especialmente si la cantidad tomada es razonable en relación con el nuevo uso.
Obras Fácticas o Publicadas: Los usos que involucran obras fácticas, informativas o ya publicadas tienen más probabilidades de ser legítimos que los usos que involucran obras altamente creativas o inéditas, aunque este factor rara vez es decisivo.

Hechos que Tienden a Pesar Contra el Uso Legítimo

Competencia Directa en el Mercado: Cuando el sistema de IA o los contenidos que genera sirven la misma función de mercado que la obra original—como una herramienta de investigación jurídica entrenada con contenido editorial de un competidor—esto pesa fuertemente contra el uso legítimo.
Uso No Transformador o Redundante: Los usos que no añaden nuevo significado, propósito o función, o que simplemente sustituyen al original, es improbable que sean legítimos. La copia intermedia no es transformadora si no es necesaria para lograr un nuevo propósito.
Uso de Copias Pirateadas o No Autorizadas: Construir una biblioteca permanente de obras pirateadas, incluso si solo algunas se usan para entrenamiento, no está excusado por el uso legítimo. Los tribunales han rechazado el argumento de que un fin transformador justifica la adquisición ilegal de material fuente.
Daño Sustancial al Mercado u Oportunidades de Licencias Perdidas: Las pruebas de daño sustancial al mercado pesan fuertemente contra el uso legítimo, ya que los tribunales consideran este factor el "elemento individual más importante" del análisis de uso legítimo. Los tribunales están, sin embargo, divididos sobre los mercados de licencias de entrenamiento de IA: algunos reconocen daño a mercados tradicionales (ventas perdidas, dilución del mercado por contenido generado por IA) mientras otros rechazan el daño del mercado de licencias como "no cognoscible" para evitar razonamiento circular. Esta sigue siendo un área en evolución con distintos enfoques judiciales.
Sustitución o Repetición de los Contenidos Generados por IA: Si se demuestra que el modelo de IA produce porciones sustanciales de las obras originales, o si sus contenidos generados sirven como sustitutos de los originales, esto probablemente negará una defensa de uso legítimo.
Mala Fe o Conducta Evasiva: Aunque no siempre es decisiva, las pruebas de mala fe—como eludir intencionalmente las licencias o usar fuentes no autorizadas—puede inclinar la balanza contra el uso legítimo, pero su peso en el equilibrio del uso legítimo es un punto de divergencia entre los tribunales.

Temas Fácticos Clave

Escenario Fáctico	Tiende Hacia Uso Legítimo	Tiende Hacia Uso Ilegítimo
Entrenamiento transformador de IA, sin sustitución por los contenidos generados por IA	✔️
Competencia directa con el mercado original		✔️
Adquisición legal de obras	✔️
Uso de copias pirateadas/no autorizadas		✔️
Sin pruebas de daño al mercado	✔️
Daño sustancial al mercado/licencias		✔️
Los contenidos generados por IA repiten contenido original		✔️
Obras fácticas o publicadas	✔️
Obras altamente creativas/inéditas		✔️

Implicaciones Prácticas

Los desarrolladores de IA deben priorizar el uso de datos legalmente adquiridos o con licencia, evitar entrenar con contenido de competidores, e implementar salvaguardas para prevenir la sustitución por el contenido generado por IA.
Los titulares de derechos deben documentar el daño real o potencial al mercado, incluyendo oportunidades de licencias perdidas, para fortalecer las reclamaciones contra el entrenamiento no autorizado de IA.
El uso legítimo sigue siendo una doctrina flexible, y los resultados continuarán dependiendo de los hechos específicos y las pruebas presentada en cada caso.

Fuentes

17 U.S.C. § 107 - Limitaciones a los derechos exclusivos: Uso legítimo
Thomson Reuters v. Ross Intelligence (Juzgado Federal de Distrito de Delaware, 2025)
"Derechos de Autor e Inteligencia Artificial, Parte 3: Entrenamiento de IA Generativa" (Oficina de Derechos de Autor de EE.UU., mayo 2025)
Bartz v. Anthropic (Juzgado Federal de Distrito del Norte de California, 2025)
Kadrey v. Meta (Juzgado Federal de Distrito del Norte de California, 2025)

Jose Felgueroso Abogado | Attorney