La irrupción de la inteligencia artificial generativa (IAG) desafía los fundamentos del derecho de autor. Modelos como ChatGPT, Midjourney o Sora producen obras complejas, cuestionando si una máquina puede ser considerada autora —un dilema que trasciende lo jurídico para impactar economías creativas, incentivos culturales y la distribución de ingresos. Los sistemas legales, diseñados para humanos en una era analógica, enfrentan una disrupción sin precedentes ante algoritmos que generan contenidos a partir de datos protegidos, con una autoría difusa y una originalidad cuestionable.
El debate gira en torno a pilares como la autoría, la originalidad y el uso justo, conceptos erosionados por la capacidad de la IAG para sintetizar miles de obras sin atribución clara. El entrenamiento de estos modelos, basado en el procesamiento masivo de material con derechos de autor, plantea interrogantes urgentes: ¿es legítimo usar obras ajenas para crear sistemas autónomos? ¿Quién posee los derechos sobre una obra generada por IA: el programador, el usuario o nadie?
Este artículo analiza dichos conflictos desde una perspectiva interdisciplinaria, explorando cuatro ejes: la crisis de la autoría humana, la legalidad del entrenamiento algorítmico, las propuestas regulatorias globales (como la AI Act) y el impacto económico en industrias creativas. Cada sección busca no solo diagnosticar problemas, sino proponer soluciones prácticas: mecanismos de compensación para creadores, transparencia en datasets de entrenamiento y modelos que integren la IA como herramienta, no como reemplazo.
La respuesta no está en frenar la tecnología, sino en construir marcos éticos y legales que equilibren innovación y justicia. La IAG puede democratizar la creatividad, pero solo si su diseño prioriza la retroalimentación hacia las comunidades humanas que alimentan sus algoritmos. El futuro del derecho de autor no se definirá por máquinas o humanos, sino por las decisiones políticas que hoy tomemos para navegar esta revolución silenciosa.
Uno de los debates más controvertidos es el de la titularidad de las obras generadas por IA. El derecho de autor, históricamente, ha sido concebido como una extensión de la personalidad humana: se protege la expresión de ideas en tanto resultado de un esfuerzo intelectual individual. Bajo esta lógica, los sistemas de IA, que carecen de consciencia y voluntad, no podrían ser autores en sentido jurídico.
La Oficina de Derechos de Autor de Estados Unidos reafirmó esta posición en 2025, al señalar que solo las obras con una "contribución humana significativa" pueden ser registradas. El caso Zarya of the Dawn, un cómic ilustrado con Midjourney, marcó un precedente clave: se aceptó el guion de la autora, pero se negó protección a las imágenes generadas por IA. Asimismo, la Suprema Corte de Justicia de la Nación de México, en julio de 2025, dictó que los derechos morales de autor son "inherentes a la persona física", descartando que una herramienta como Leonardo AI pueda ser sujeto de derechos.
Pese a esta tendencia restrictiva, emergen posturas intermedias. Algunos autores proponen el reconocimiento de una "coautoría algorítmica asistida", donde el usuario de IA que realiza una selección deliberada y creativa en los prompts sea considerado autor. Esto se asemejaría a la protección de fotografías en las que el autor no crea los elementos visuales, pero sí los encuadra y selecciona.
Casos como el "Next Rembrandt" o la reciente canción de The Beatles terminada con IA (Now and Then, 2023) muestran la necesidad de repensar estos límites. Aunque ambas obras implicaron supervisión humana, el peso de la IA en su ejecución reaviva el dilema sobre qué grado de intervención humana es suficiente para justificar la autoría. En este punto, el derecho está llamado a ofrecer criterios claros y graduales.
El segundo gran foco de conflicto gira en torno al uso de contenidos protegidos para entrenar modelos de IA. Estas tecnologías requieren grandes volúmenes de datos (imágenes, libros, música, código) para aprender patrones y generar nuevas obras. El problema surge cuando esos datos incluyen obras protegidas, recolectadas sin autorización explícita de sus titulares.
Varios medios y editoriales han presentado demandas alegando que este entrenamiento constituye una forma de copia no autorizada. Tal es el caso de The New York Times vs. OpenAI, en el que el periódico alega que millones de sus artículos fueron usados sin licencia. De igual forma, News Corp demandó a Perplexity AI por extraer masivamente contenido de sus publicaciones para alimentar un modelo generativo.
Frente a estas demandas, las empresas tecnológicas suelen invocar el fair use o uso justo, una doctrina que permite ciertos usos no autorizados de obras protegidas si estos son transformativos y no compiten con el mercado original. En junio de 2025, el fallo Bartz v. Anthropic marcó un hito al considerar que entrenar una IA con libros legalmente adquiridos puede ser un uso justo, al tratarse de un acto "espectacularmente transformador".
No obstante, el mismo fallo aclaró que la legalidad depende también de la fuente de los datos: usar libros pirateados o crear bibliotecas digitales permanentes con copias ilegales no está protegido. Esta distinción, entre el carácter transformativo del uso y la licitud de la fuente, será clave en litigios futuros.
En suma, el debate está lejos de saldarse. El derecho de autor deberá redefinir los límites del uso justo en un entorno donde la "lectura algorítmica" de obras no implica necesariamente su reproducción comercial, pero sí un aprovechamiento masivo de su contenido para otros fines.
Ante la disrupción de la inteligencia artificial generativa (IAG), la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI) impulsa soluciones concretas: en diciembre de 2025 lanzará la Plataforma AIII (AI Infrastructure Interchange), un espacio técnico y político para articular estándares globales en la intersección entre IA y derecho de autor. Este foro busca conectar a desarrolladores, titulares de derechos y entidades de gestión colectiva, promoviendo mecanismos como la trazabilidad de obras usadas en el entrenamiento de modelos, una medida clave para abordar la opacidad actual en la generación algorítmica.
Paralelamente, propuestas como el derecho de remuneración inalienable ganan terreno. El jurista Daniel Gervais aboga por licencias obligatorias, donde empresas de IA paguen tarifas a entidades gestoras que redistribuyan ingresos a creadores, evitando la parálisis legal sin sacrificar la compensación justa. Este enfoque responde a un vacío crítico: cómo valorar el uso masivo de obras humanas en sistemas autónomos, sin exigir permisos individualizados inviables.
Ejemplos prácticos ya emergen: en Suecia, Stim implementó una licencia colectiva para entrenar IA con música protegida, un modelo escalable que equilibra innovación y derechos. Iniciativas así demuestran que la solución no radica en prohibir la IAG ni en explotar libremente el acervo cultural, sino en diseñar marcos regulatorios flexibles que internalicen costos sociales y técnicos.
El futuro exigirá cooperación global. La Plataforma AIII y esquemas como el de Stim señalan un camino: combinar trazabilidad algorítmica, licencias colectivas y mecanismos automatizados de compensación. Solo así se evitará que la IAG profundice desigualdades, transformándose en una herramienta que, en lugar de extraer valor de la creatividad humana, la retroalimente mediante incentivos transparentes y sostenibles.
Más allá del plano legal, la IAG plantea una transformación profunda del ecosistema creativo. Profesiones como el diseño, la ilustración, la redacción publicitaria o la composición musical se ven cada vez más afectadas por herramientas capaces de generar contenido en segundos. Esto ha generado temor entre trabajadores creativos, que ven en la IA una amenaza directa a sus fuentes de ingreso.
Informes de organizaciones como Stim advierten que hasta un 24% de los ingresos de compositores podrían verse afectados por el uso no remunerado de sus obras en sistemas de IA. El riesgo es que el valor del trabajo humano se diluya en un mercado inundado de contenido automatizado, lo que podría llevar a una precarización del sector.
No obstante, también hay oportunidades. La IA puede ser una aliada en procesos de creación, facilitando tareas repetitivas, sugiriendo ideas y ampliando las posibilidades expresivas. Muchos artistas están explorando usos colaborativos de la IA, en los que la tecnología potencia, pero no reemplaza, su creatividad.
El verdadero desafío radica en crear un entorno donde estos beneficios no se den a costa de los derechos de los creadores. Para ello, es clave establecer reglas claras sobre el uso de contenidos, sistemas de licenciamiento eficientes y una cultura de respeto por la autoría. La transición hacia una economía creativa aumentada por IA debe ser inclusiva, sostenible y equitativa.
La propiedad intelectual está en una encrucijada. Las herramientas de IA generativa no solo desafían las normas jurídicas vigentes, sino que también ponen en juego el equilibrio económico entre innovadores, creadores y consumidores. La clave estará en construir marcos flexibles pero garantistas, que protejan la creatividad humana sin obstaculizar el avance tecnológico.
Como han mostrado casos recientes en Estados Unidos y México, el consenso actual privilegia la autoría humana como requisito esencial. Pero también se abre paso una realidad en la que los algoritmos intervienen cada vez más en los procesos creativos. Este nuevo paradigma exige respuestas normativas a la altura de su complejidad.
El camino podría incluir licencias colectivas, derechos de remuneración, plataformas técnicas de trazabilidad y mayor transparencia en los datasets de entrenamiento. Ninguna solución será perfecta, pero todas deben buscar el equilibrio entre acceso, innovación y justicia distributiva.
En definitiva, la pregunta no es si debemos regular la IA, sino cómo hacerlo sin sacrificar la diversidad, la sostenibilidad y la dignidad del trabajo creativo. La inteligencia artificial no debe reemplazar a los autores, sino potenciar su alcance, siempre que exista un marco que garantice que nadie crea sin ser reconocido ni recompensado.
Oficina de Copyright de EE.UU. (2023). Zarya of the Dawn.
Suprema Corte de Justicia de la Nación de México (2025). Sentencia sobre IA Leonardo.
The New York Times Company v. Microsoft Corp. and OpenAI LP. (2023).
News Corp v. Perplexity AI. (2025).
Bartz v. Anthropic PBC. (2025).
Gervais, D. (2024). AI and Copyright: A New Model for Remuneration.
OMPI. (2025). Plataforma AIII.
Stim Suecia. (2025). Licencia de entrenamiento de IA.
The Next Rembrandt Project. (2016).