Derechos de autor y datos de entrenamiento de IA: en qué punto están las demandas en 2026
Hace dos años, la pregunta “¿es legal entrenar un modelo de IA con obras protegidas por derechos de autor?” no tenía una respuesta real, solo teorías jurídicas contrapuestas de ambos bandos. En 2026 hay varias respuestas concretas, y no todas apuntan en la misma dirección. Solo en Estados Unidos hay más de 70 demandas activas o recientemente resueltas sobre derechos de autor e IA, y la primera oleada de sentencias y acuerdos reales ha empezado a trazar un mapa aproximado de qué está permitido, qué no lo está y qué sigue genuinamente sin resolver. Si usas herramientas de IA para escribir, diseñar o producir cualquier cosa, el desenlace de estos casos está fijando, en silencio, las reglas bajo las que acabarás operando, aunque ninguno de ellos te apunte directamente a ti.
Thomson Reuters c. Ross Intelligence: la primera respuesta real, y no fue fair use
El caso que produjo la primera sentencia firme sobre entrenamiento de IA y derechos de autor no fue ninguna de las demandas mediáticas contra chatbots, sino Thomson Reuters contra una pequeña startup de investigación jurídica llamada Ross Intelligence. Ross había entrenado su herramienta de búsqueda legal con IA usando los resúmenes editoriales (headnotes) redactados por Westlaw, y en febrero de 2025 un juez federal dictaminó que esto no era fair use. La decisión giró en gran medida en torno al daño al mercado: la herramienta de Ross estaba construida para competir directamente con Westlaw, en el mismo mercado, por los mismos clientes, usando material en cuya creación Westlaw había invertido. Ese es el patrón fáctico que los tribunales tratan con más dureza: no “una IA entrenada con texto protegido”, sino “una IA entrenada con texto protegido para construir un sustituto del propio producto del que salió ese texto”. El caso está ahora en su primera revisión de apelación, con vista oral ante el Tercer Circuito en junio de 2026, así que esta regla aún no es definitiva en todas partes, pero es el único precedente existente que resultó claramente en contra de una empresa de IA.
Bartz c. Anthropic: una victoria de fair use, una derrota por piratería y un acuerdo de 1.500 millones de dólares
El caso que más derecho ha moldeado hasta ahora es Bartz c. Anthropic. En junio de 2025, el juez William Alsup emitió una resolución dividida que se ha convertido en el punto de referencia de casi todos los demás casos: entrenar un modelo de IA con libros protegidos por derechos de autor es fair use si Anthropic adquirió esos libros legalmente, pero Anthropic también había construido una biblioteca con copias piratas procedentes de bibliotecas clandestinas, y esa parte de su conducta no quedaba amparada por ningún argumento de fair use sobre el entrenamiento en sí. En lugar de litigar las acusaciones de piratería hasta sentencia, Anthropic aceptó un acuerdo de 1.500 millones de dólares que cubre aproximadamente 500.000 obras —unos 3.000 dólares por libro—, con una audiencia de equidad celebrada en mayo de 2026; la aprobación final seguía pendiente de resolución al momento de escribir esto. Es el mayor acuerdo por derechos de autor reportado en la historia de Estados Unidos, y logró algo más útil que cualquier sentencia individual: separó dos preguntas que hasta entonces se confundían. El entrenamiento en sí puede ser defendible. Cómo se obtuvo el material de entrenamiento es un problema legal aparte, y así es exactamente como lo están tratando los tribunales.
Kadrey c. Meta: una victoria para Meta que el propio juez calificó de limitada
Un caso de perfil similar contra Meta produjo un resultado de apariencia parecida, pero con una nota al pie muy distinta. En junio de 2025, el juez Vince Chhabria dictaminó que el uso por parte de Meta de libros —algunos procedentes de fuentes pirateadas— para entrenar sus modelos Llama era fair use, en gran parte porque los autores demandantes no habían presentado pruebas de que la producción de Meta estuviera inundando el mercado con sustitutos de sus libros concretos. Pero Chhabria fue explícito en que esto no era un visto bueno al entrenamiento de IA en general: escribió que su resolución no establecía que la conducta de Meta fuera legal, solo que “estos demandantes plantearon los argumentos equivocados”. Esa distinción pesa más que el titular. Dos jueces, dos resoluciones favorables a empresas de IA, y ambos se tomaron la molestia de aclarar que la puerta sigue abierta a que un caso argumentado de otra manera termine en sentido contrario.
Getty Images c. Stability AI: una derrota en derechos de autor, una victoria estrecha en marca
La demanda de Getty contra Stability AI en el Reino Unido, resuelta por el Tribunal Superior británico en noviembre de 2025, tomó una vía legal distinta y terminó en un lugar inesperado. Getty alegaba que Stability había recopilado millones de sus imágenes para entrenar Stable Diffusion; el tribunal rechazó la reclamación principal de derechos de autor porque Getty no pudo probar que el modelo almacenara o reprodujera sus imágenes concretas, solo que había estado expuesto a ellas durante el entrenamiento. Aun así, Getty ganó una reclamación limitada por marca registrada: el tribunal constató que algunas producciones de versiones antiguas de Stable Diffusion reproducían la marca de agua de Getty, una forma real de infracción, aunque mucho más pequeña que “su producto se construyó sobre nuestro banco de imágenes”. A Getty se le concedió permiso para apelar y mantiene en paralelo un caso en Estados Unidos ante el Distrito Norte de California. La lección principal del caso británico: demostrar que un modelo fue entrenado con tu obra protegida no es lo mismo que demostrar que esa obra reaparece, de forma reconocible, en lo que el modelo genera, y los tribunales exigen actualmente esa segunda prueba, mucho más difícil de conseguir.
Lo que sigue sin resolverse
Los casos con más probabilidades de fijar el próximo gran precedente siguen en marcha. La demanda del New York Times contra OpenAI y Microsoft, presentada en diciembre de 2023, sigue en fase de descubrimiento de pruebas en 2026, y en julio de 2026 la parte del Times pidió al tribunal que sancionara a OpenAI por presunta conducta indebida durante ese proceso, una señal de que el caso sigue siendo muy disputado mucho antes de llegar a juicio. En el terreno musical, Universal Music Publishing, Concord y ABKCO presentaron en enero de 2026 una demanda enmendada por 3.100 millones de dólares contra Anthropic, alegando que sus datos de entrenamiento se obtuvieron mediante el mismo tipo de piratería que está en juego en el caso Bartz. Las demandas de fair use de Sony Music contra los generadores de música por IA Suno y Udio se encaminan hacia un fallo sumario esperado para la segunda mitad de 2026, notablemente después de que Warner Music llegara a un acuerdo con Suno y Universal Music Group con Udio, ambos optando por un acuerdo de licencia en lugar de la batalla judicial.
El argumento del fair use, en términos sencillos
Todos estos casos giran en torno a la misma prueba de fair use de cuatro factores, pero dos de ellos hacen casi todo el trabajo: si el uso es “transformador” (entrenar un modelo para generar cosas nuevas persigue un propósito distinto al de leer un libro, lo que favorece a las empresas de IA) y si el uso perjudica el mercado de la obra original (si una herramienta de IA se convierte en un producto sustituto que la gente compra en lugar del original, eso juega fuertemente en contra del fair use). Hasta ahora, los tribunales han sido bastante consistentes al considerar que el entrenamiento en sí puede ser lo bastante transformador como para calificar, pero igual de consistentes al considerar que obtener el material de entrenamiento mediante piratería, o construir una herramienta que compite directamente con el mercado del material original, rompe esa protección. Ninguno de esos dos principios es todavía derecho consolidado; son patrones observados en un puñado de sentencias de primera instancia, varias de las cuales están ahora en apelación.
Lo que esto significa realmente si usas herramientas de IA
Ninguna de estas demandas apunta a las personas que usan ChatGPT, Midjourney o cualquier otra herramienta de IA para crear algo; apuntan a las empresas que construyeron y entrenaron esas herramientas. Es una distinción importante, y explica por qué el uso cotidiano de productos de IA masivos no es la zona de riesgo. La exposición real y práctica se concentra en un conjunto más reducido de situaciones: publicar producción de IA que refleje de cerca una obra protegida concreta e identificable (un texto, una imagen o una pieza musical que una persona razonable reconocería como derivada de algo particular, y no simplemente “al estilo de” un género amplio); usar contenido generado por IA con fines comerciales de una manera que pudiera sustituir de forma plausible el mercado propio del creador original, exactamente la teoría que ha prevalecido hasta ahora en los tribunales; y confiar en herramientas de IA más pequeñas o menos consolidadas cuyo origen de datos de entrenamiento no ha pasado por el escrutinio judicial que ya han enfrentado OpenAI, Anthropic, Meta y Stability, porque una herramienta construida claramente sobre material pirateado conlleva más incertidumbre legal y reputacional que una cuyo proveedor ya ha litigado la cuestión. Para la mayoría de los usos creativos cotidianos, el riesgo es bajo y recae en gran medida sobre los propios proveedores de IA. Para un uso comercial que se apoye fuertemente en la obra reconocible de un creador concreto, conviene tratar el historial judicial de 2026 como una advertencia, no como un visto bueno: el factor de daño al mercado que ya ha hundido un caso importante es exactamente el escenario que aplica aquí.
Este resumen refleja el estado de los casos públicamente reportado a mediados de julio de 2026; los litigios avanzan rápido y varios de los casos descritos arriba tienen audiencias, sentencias o resoluciones de apelación previstas en los próximos meses, así que verifica su estado actual antes de basarte en ello. Este artículo es información general, no asesoría legal; para una situación concreta relacionada con tu propio contenido o con una herramienta de IA específica, consulta a un abogado colegiado en tu jurisdicción.