El 6 de junio de 2025, Rosalía Vila Tobella solicitó ante la Oficina de Propiedad Intelectual de la Unión Europea (EUIPO) el registro de la marca denominativa LUX, destinada a proteger, entre otros, grabaciones musicales, productos electrónicos, prendas de vestir y servicios de entretenimiento en las clases 9, 25 y 41.
El 8 de julio de 2026, la EUIPO denegó la solicitud en su totalidad al considerar que, para el público rumanohablante, “LUX” sería entendido como una referencia al lujo, la calidad superior o la exclusividad, y no como un indicador de origen empresarial. La decisión se fundamentó en los artículos 7.1.b), 7.1.c) y 7.2 del Reglamento sobre la Marca de la Unión Europea y es susceptible de recurso.
Más allá de la notoriedad de la artista, el caso plantea una cuestión especialmente relevante para cualquier empresa que pretenda internacionalizar una marca: una denominación puede ser jurídicamente sólida en un mercado y perder su capacidad distintiva cuando cambia el idioma o el territorio.
La marca de la Unión Europea tiene carácter unitario. El artículo 7.2 del Reglamento establece que un motivo absoluto de denegación puede impedir el registro aunque exista únicamente en una parte de la Unión. En términos prácticos, no es necesario que “LUX” sea descriptivo o laudatorio en todos los Estados miembros. Bastaba con que el problema se produjera respecto de una parte relevante del público.
Eso explica uno de los aspectos más interesantes del procedimiento. La primera objeción de la EUIPO, formulada en julio de 2025, consideraba tanto al público angloparlante como al rumanohablante. Tras las observaciones de la solicitante, la Oficina restringió posteriormente su razonamiento al público de habla rumana. Aun así, ese único frente lingüístico resultó suficiente para mantener la denegación.
La consecuencia empresarial es importante: una estrategia paneuropea de marcas no puede construirse únicamente a partir de una búsqueda de signos idénticos o similares. También exige estudiar qué significa el signo en los distintos mercados donde producirá efectos.
Muchas empresas realizan correctamente una búsqueda de marcas anteriores antes de lanzar un producto. Sin embargo, esa revisión responde principalmente a una pregunta: ¿existen derechos de terceros que podrían impedir el registro?
El caso LUX demuestra que existe una segunda pregunta igual de importante: ¿el propio signo tiene suficiente capacidad jurídica para convertirse en marca?
Una denominación puede estar completamente disponible y, aun así, ser objetada de oficio porque describe una característica, comunica una cualidad o funciona simplemente como mensaje promocional. En este caso, la EUIPO consideró que el público rumanohablante interpretaría “LUX” como una referencia positiva a productos o servicios selectos o de elevada calidad.
Por ello, la debida diligencia marcaria debería incorporar un componente semántico y cultural antes de que marketing, diseño y comercialización conviertan una denominación en una inversión difícil de modificar.
Otro aspecto relevante es que la registrabilidad no depende de la intención con la que se crea una marca ni de la notoriedad de quien la solicita.
Durante el procedimiento se argumentaron otros significados posibles de “LUX”, incluida su utilización como unidad de iluminancia y su origen latino relacionado con la luz. También se mencionaron registros previos y la aceptación de una solicitud equivalente en Reino Unido. La EUIPO consideró que estos elementos no modificaban la percepción relevante del término en el mercado rumano ni vinculaban jurídicamente su propio examen.
Para empresas vinculadas con artistas, influencers, deportistas o fundadores reconocidos, esta distinción resulta especialmente útil. La capacidad comercial para popularizar un nombre y su capacidad jurídica para funcionar como marca son dos cuestiones diferentes.
La lógica de la distintividad tampoco es ajena al régimen aplicable en Ecuador. La Decisión 486 de la Comunidad Andina exige que una marca sea apta para distinguir productos o servicios y prohíbe registrar signos carentes de distintividad, así como aquellos que describan características de los productos o incluyan expresiones laudatorias.
Sin embargo, la consecuencia territorial del caso europeo no debe trasladarse automáticamente al sistema ecuatoriano. La particularidad está en el carácter unitario de la marca de la Unión Europea: una dificultad localizada puede afectar una solicitud destinada a cubrir todo el bloque.
Para una empresa ecuatoriana que proyecte entrar en Europa, Estados Unidos o distintos mercados latinoamericanos, haber registrado exitosamente una denominación ante SENADI no significa que esa misma marca vaya a superar el examen en otros territorios. La expansión requiere revisar nuevamente idioma, significado, productos, público relevante y estrategia de presentación.
El caso LUX revela que la internacionalización de una marca no empieza cuando se presenta una solicitud en el extranjero. Empieza cuando se escoge el nombre.
Una denominación diseñada exclusivamente desde la perspectiva comercial del mercado de origen puede esconder debilidades cuando atraviesa fronteras lingüísticas. Identificarlas antes del lanzamiento permite decidir si conviene modificar el signo, reforzarlo con otros elementos distintivos, desarrollar una arquitectura de marcas complementarias o reconsiderar la estrategia territorial de protección.
Para los titulares de derechos, la enseñanza es esencialmente preventiva: una marca verdaderamente internacional debe poder viajar no solo comercialmente, sino también jurídicamente. Integrar análisis legal, lingüístico y comercial desde la etapa de naming reduce el riesgo de invertir en identidades que, al llegar a un nuevo mercado, resulten mucho más difíciles de proteger.
La discusión sobre inteligencia artificial y derechos de autor está entrando en una etapa distinta. El debate ya no gira únicamente alrededor de si una empresa puede utilizar obras protegidas para entrenar un modelo o si determinados usos pueden considerarse transformadores. Los nuevos litigios comienzan a mirar hacia otro lugar: quién tomó las decisiones, cómo se obtuvieron los contenidos y qué controles existían dentro de la empresa.
La demanda presentada el 28 de agosto de 2026 por Sony Music Publishing, Warner Chappell Music y otras editoriales contra Anthropic ilustra este cambio. El proceso, presentado ante el Tribunal Federal del Distrito Norte de California, no solo incluye a Anthropic PBC como demandada, sino también a su CEO y cofundador Dario Amodei y al cofundador Benjamin Mann.
Para las empresas que desarrollan o incorporan inteligencia artificial, el caso introduce una cuestión relevante: la propiedad intelectual está dejando de ser exclusivamente un problema del departamento legal para convertirse también en un asunto de gobierno corporativo.
Sony y Warner alegan que Anthropic habría obtenido miles de composiciones musicales mediante distintos mecanismos, incluyendo descargas desde fuentes piratas, torrenting y extracción de letras desde plataformas digitales. Estas afirmaciones todavía deben ser probadas dentro del proceso y Anthropic ha manifestado que se defenderá de las acusaciones.
Lo interesante desde la perspectiva de enforcement es la estructura de la reclamación. Los demandantes no se limitan a cuestionar qué aprendió Claude de esas obras o qué puede generar posteriormente. Buscan reconstruir la cadena completa de decisiones que permitió que determinados contenidos llegaran hasta los sistemas de la compañía.
El documento analizado sostiene precisamente que la estrategia de los demandantes combina acusaciones sobre adquisición de contenido con la inclusión de los fundadores como demandados, a quienes atribuye participación directa en las decisiones cuestionadas.
Esto no significa que exista responsabilidad personal establecida. El proceso apenas comienza. Pero sí demuestra hacia dónde puede evolucionar el litigio en materia de inteligencia artificial: del funcionamiento del modelo hacia las personas, procedimientos y decisiones que hicieron posible su entrenamiento.
Para una empresa, esta diferencia es importante. Imaginemos una compañía que desarrolla un sistema generativo y adquiere millones de archivos mediante proveedores externos. Si posteriormente aparecen obras protegidas dentro del conjunto de entrenamiento, las preguntas jurídicas no necesariamente terminarán en “¿quién programó el modelo?”.
También podrían surgir otras: ¿quién autorizó la adquisición del dataset?, ¿qué controles existían para verificar su origen?, ¿se conocían las restricciones de las fuentes?, ¿hubo alertas internas?, ¿quién decidió continuar utilizando esa información?
Es aquí donde la propiedad intelectual empieza a conectarse con el compliance y el gobierno corporativo. La trazabilidad de los datos deja de ser únicamente una buena práctica técnica. Puede convertirse en evidencia para demostrar cómo una organización identificó, evaluó y gestionó determinados riesgos.
El antecedente de Bartz v. Anthropic ya había mostrado la importancia de diferenciar actos dentro de una misma cadena tecnológica: en 2025, el juez William Alsup distinguió el entrenamiento de modelos de la creación y conservación de una biblioteca formada mediante copias provenientes de sitios piratas. Esa distinción ya fue ampliamente discutida en torno al fair use. La nueva demanda avanza un paso más: pregunta quién estuvo detrás de esas decisiones.
Otro elemento particularmente interesante de la demanda es la denominada Copyright Management Information (CMI), o información de gestión de derechos de autor.
Esta información puede identificar, entre otros elementos, el título de una obra, su autor, el titular de derechos o determinadas condiciones de utilización. La legislación estadounidense contempla específicamente supuestos relacionados con su eliminación o alteración sin autorización cuando concurren los requisitos establecidos por la ley.
Sony y Warner alegan que parte de esta información habría sido eliminada durante el procesamiento de los contenidos.
Desde una perspectiva empresarial, este punto trasciende el litigio concreto. En sistemas capaces de procesar millones de archivos, los metadatos no son accesorios: pueden formar parte de la trazabilidad jurídica del activo. Eliminar información durante procesos de limpieza, conversión o preparación de datos sin analizar previamente su función puede generar riesgos distintos de aquellos derivados del uso de la obra propiamente dicha.
Durante mucho tiempo, el enforcement de propiedad intelectual se entendió principalmente como una reacción: identificar una infracción, recopilar evidencia y ejercer acciones contra el responsable.
La inteligencia artificial obliga a ampliar esa lógica. Los titulares necesitan comprender cómo circulan sus contenidos, qué plataformas los recopilan, qué información permanece asociada a ellos y qué actores intervienen en la cadena tecnológica.
Para las empresas desarrolladoras ocurre lo contrario: necesitan poder demostrar la procedencia de sus contenidos, las decisiones adoptadas y los mecanismos utilizados para prevenir incorporaciones no autorizadas.
En Ecuador, el análisis deberá realizarse bajo nuestro propio sistema jurídico. El COESCCI y la Decisión 351 de la Comunidad Andina reconocen la protección de las obras y los derechos patrimoniales de sus titulares, mientras que SENADI ejerce competencias en materia de derechos intelectuales. La doctrina estadounidense del fair use y las conclusiones de sus tribunales no pueden trasladarse automáticamente al ordenamiento ecuatoriano.
La relevancia del caso Sony y Warner contra Anthropic no consiste únicamente en determinar quién ganará el litigio. Su mayor enseñanza está en mostrar cómo está cambiando la estrategia de protección de los derechos intelectuales.
Ya no basta con observar el resultado producido por una inteligencia artificial. El enforcement puede retroceder hasta el origen del dato, reconstruir su recorrido y analizar quién autorizó cada decisión.
Para las empresas, esto convierte la gestión de propiedad intelectual en una cuestión de prevención, documentación y gobierno corporativo. Para los titulares de derechos, abre nuevas herramientas para investigar y estructurar estrategias de protección frente a usos tecnológicos cada vez más complejos.
En este nuevo escenario, innovar y proteger ya no son procesos separados. La capacidad de explicar qué datos se utilizan, de dónde provienen y quién decidió utilizarlos puede convertirse en parte esencial de la defensa jurídica de cualquier proyecto de inteligencia artificial.
La controversia jurídica sobre la inteligencia artificial generativa suele formularse mediante una pregunta aparentemente sencilla: ¿pueden las empresas utilizar obras protegidas para entrenar modelos sin obtener autorización de sus titulares? Esa formulación, aunque relevante, resulta insuficiente. El desarrollo de un sistema generativo comprende actos jurídicamente diferenciables: localizar contenidos, descargarlos, reproducirlos, organizarlos en una biblioteca, incorporarlos a un conjunto de entrenamiento, procesarlos computacionalmente y producir resultados para los usuarios. La legalidad de una de estas operaciones no determina automáticamente la legalidad de las demás. El propio informe de la Oficina de Copyright de Estados Unidos sobre entrenamiento de IA generativa reconoce que algunos usos pueden calificarse como legítimos mientras otros, especialmente aquellos vinculados con fuentes piratas y efectos sustitutivos sobre el mercado, pueden quedar fuera de esa defensa.
Esta fragmentación jurídica quedó especialmente expuesta en Bartz v. Anthropic PBC. En su resolución de 23 de junio de 2025, el juez William Alsup consideró que las copias utilizadas para entrenar los modelos de Anthropic cumplían una función “extraordinariamente transformadora”. También entendió que la conversión de libros adquiridos legítimamente del formato impreso al digital podía constituir fair use. No obstante, diferenció esos actos de la descarga y conservación en una biblioteca central de más de siete millones de libros obtenidos de repositorios piratas, conducta que no quedó amparada por la misma justificación transformadora.
La posterior solución colectiva no eliminó esa distinción. El acuerdo de transacción creó un fondo no reversible de 1.500 millones de dólares, pero no contiene una admisión de responsabilidad por parte de Anthropic ni una declaración de que el entrenamiento de sus modelos haya sido ilícito. La empresa resolvió reclamaciones relacionadas con la descarga, reproducción, retención y utilización pasada de determinadas obras, mientras que las pretensiones relativas a resultados generados por IA y a conductas futuras quedaron expresamente excluidas de la liberación.
El valor del acuerdo, por tanto, no reside únicamente en su magnitud. Su relevancia consiste en haber convertido una incertidumbre jurídica difícil de modelar en un parámetro económico observable. Para los inversionistas, una deficiente cadena de titularidad de los datos puede traducirse en reservas, litigios, pérdida de valor, dificultades de aseguramiento y obstáculos en procesos de adquisición o salida a bolsa. Para los autores y editoriales, el acuerdo demuestra que los usos masivos pueden generar recuperaciones económicas significativas, pero también expone problemas sobre legitimación, reparto contractual y capacidad negociadora. Para los desarrolladores, confirma que el origen y la documentación de los datos se han convertido en elementos centrales del diseño tecnológico.
La tesis de este artículo es que Bartz v. Anthropic no creó una regla universal según la cual todo dato de entrenamiento debe estar licenciado ni determinó definitivamente que el entrenamiento generativo sea fair use. Lo que sí hizo fue separar con mayor claridad el análisis del uso tecnológico de la legalidad de la adquisición, y convertir el copyright en una categoría cuantificable de riesgo empresarial. Para demostrarlo, se examinarán el marco doctrinal del fair use, la estructura económica del acuerdo, sus consecuencias para los principales grupos involucrados y las cuestiones que permanecen abiertas.
El fair use estadounidense se encuentra regulado en la sección 107 del Copyright Act. Su aplicación exige valorar conjuntamente cuatro factores: el propósito y carácter del uso, la naturaleza de la obra protegida, la cantidad utilizada y el efecto sobre el mercado potencial. No se trata de una excepción automática para actividades innovadoras ni de una autorización general para proyectos tecnológicos. Es una defensa contextual cuyo resultado depende de cómo se relacionen el acto concreto de reproducción, su finalidad, la conducta de quien utiliza la obra y las consecuencias económicas para el titular.
La resolución del juez Alsup aplicó esta lógica diferenciando tres funciones. Primero, el entrenamiento utilizó los textos para desarrollar capacidades estadísticas y lingüísticas que no equivalían a distribuir ejemplares de los libros, lo que favoreció su carácter transformador. Segundo, la digitalización de ejemplares comprados para sustituir copias físicas fue analizada como un cambio interno de formato. Tercero, la creación de una biblioteca permanente mediante libros descargados de LibGen y Pirate Library Mirror fue considerada una operación separada, cuya finalidad incluía acumular ejemplares que Anthropic podría haber adquirido por vías legales. Por ello, el fallo no puede reducirse a la fórmula “el entrenamiento solo es legítimo cuando las obras son compradas”; la procedencia lícita evita infracciones independientes y mejora la posición de quien invoca el fair use, pero no aparece en la ley como un quinto factor categórico.
La transacción posterior trasladó esta arquitectura doctrinal al terreno económico. De acuerdo con la orden de aprobación definitiva, el acuerdo comprende aproximadamente 482.460 obras y había recibido reclamaciones respecto de 440.490, equivalentes al 91,3 % del universo identificado. El tribunal también registró 350 exclusiones que abarcaban 1.802 títulos. La división del fondo permite estimar algo más de 3.100 dólares brutos por obra, aunque las comunicaciones del acuerdo utilizan la cifra aproximada de 3.000 dólares debido a deducciones, reservas y reglas de distribución.
El acuerdo impone además obligaciones no monetarias. Anthropic debe destruir los archivos originales procedentes de LibGen y PiLiMi y las copias derivadas de ellos, salvo aquellas que deban conservarse por obligaciones probatorias o legales. En cambio, determinadas copias obtenidas mediante escaneo de libros adquiridos no están sujetas a esa destrucción. Esta diferencia vuelve a demostrar que el objeto del caso no fue una condena indiferenciada de todos los procesos de entrenamiento, sino la regulación de colecciones y reproducciones con procedencias y finalidades distintas. Además, el acuerdo no funciona como licencia futura y su texto excluye reclamaciones basadas en resultados generados por los modelos.
El caso se inserta en un cambio regulatorio más amplio. La Oficina de Copyright estadounidense considera prematuro imponer un sistema obligatorio único y recomienda permitir el desarrollo de mercados voluntarios de licencias, aunque advierte que la utilización consciente de fuentes ilícitas pesa contra el fair use. En la Unión Europea, el Reglamento de Inteligencia Artificial exige a los proveedores de modelos de propósito general adoptar políticas de cumplimiento del derecho de autor, respetar las reservas de derechos aplicables a la minería de textos y publicar un resumen suficientemente detallado de los contenidos empleados. Paralelamente, el AI Risk Management Framework del NIST ofrece una metodología para identificar, medir, gobernar y reducir riesgos durante todo el ciclo de vida de los sistemas.
La primera consecuencia del acuerdo es la aparición de un referente cuantitativo. Hasta entonces, una empresa podía reconocer de forma genérica que enfrentaba “riesgos de copyright”, sin traducirlos necesariamente en un modelo financiero verificable. Después de Bartz, una aproximación analítica puede expresar la exposición esperada como: número de obras potencialmente afectadas × probabilidad de responsabilidad × pérdida estimada por obra, más los costes de defensa, remediación, eliminación de datos, indemnidades contractuales y efectos sobre la valoración. Esta fórmula no fue establecida por el tribunal y no representa una regla jurídica, pero ofrece a inversionistas y directorios una herramienta para incorporar el riesgo de propiedad intelectual a sus proyecciones.
El parámetro de aproximadamente 3.000 dólares por obra puede emplearse como escenario de referencia, pero no como límite máximo. La sección 504 del Copyright Act permite daños estatutarios de entre 750 y 30.000 dólares por obra y, cuando se demuestra infracción dolosa, hasta 150.000 dólares. En consecuencia, el monto de Anthropic refleja una negociación colectiva condicionada por las fortalezas, debilidades y costes procesales del caso; no representa el “precio legal” para utilizar un libro sin permiso. Un inversionista prudente debe modelar escenarios inferiores y superiores, considerando que los acuerdos futuros podrían variar según la conducta, el número de obras, la evidencia disponible y la jurisdicción.
Esta cuantificación modifica la diligencia debida. Ya no basta con examinar la titularidad del código, las patentes o las licencias de software de una empresa de IA. Es necesario solicitar inventarios de conjuntos de datos, contratos con proveedores, registros de descarga, criterios de filtrado, documentación sobre exclusiones, políticas de eliminación y pruebas de que las fuentes autorizaban el acceso. También debe revisarse si las declaraciones y garantías contractuales cubren datos de entrenamiento, si existen indemnidades suficientes y si las pólizas de seguro excluyen controversias de copyright. Una biblioteca de datos no documentada puede convertirse en deuda contingente y justificar retenciones de precio, reservas, condiciones precedentes o descuentos de valoración.
Para los autores, el acuerdo representa una recuperación económica excepcional, pero no equivale a un sistema general de remuneración por entrenamiento. La asignación se realiza por obra elegible y se encuentra sometida a las reglas del plan de distribución. Cuando autor y editorial poseen intereses concurrentes, el esquema predeterminado utilizado por diferentes editoriales contempla normalmente un reparto del 50 % para cada parte, salvo que los contratos o las opciones ejercidas determinen otra distribución. Esta estructura ha reactivado el debate sobre quién controla las reclamaciones vinculadas con inteligencia artificial, cómo se interpretan las cláusulas de ingresos extraordinarios y si los contratos editoriales tradicionales asignaron expresamente derechos sobre usos computacionales que no existían al momento de su firma.
Para los desarrolladores, la lección principal es operativa: la procedencia debe gestionarse como una propiedad técnica del dato. Cada elemento relevante debería contar, cuando sea razonablemente posible, con información sobre su fuente, fecha de obtención, condiciones de acceso, licencia, reserva de derechos, transformaciones realizadas y modelos en los que fue utilizado. Este enfoque permite separar datos de dominio público, obras licenciadas, contenidos sujetos a excepciones y materiales de origen incierto. La guía NIST AI 600-1 para inteligencia artificial generativa favorece precisamente la integración de controles específicos para estos sistemas dentro de la gobernanza institucional, en lugar de tratar sus riesgos como problemas posteriores al lanzamiento.
El desplazamiento hacia datos trazables puede impulsar mercados de licenciamiento, acuerdos colectivos, repositorios especializados y modelos entrenados con corpus más delimitados. Sin embargo, también puede producir efectos de concentración. Las compañías con mayor capital tienen más capacidad para adquirir bibliotecas, negociar licencias globales y sostener litigios prolongados, mientras los desarrolladores pequeños pueden depender de obras de dominio público, datos propios, contenido abierto o modelos con arquitecturas más eficientes. La investigación de Henderson y colaboradores sobre modelos fundacionales advierte que el análisis del fair use debe considerar diferencias entre usos, modelos y mercados, lo que impide asumir que una solución única será igualmente adecuada para todos los actores.
El acuerdo debe interpretarse ante todo como un referente comercial y financiero, no como precedente judicial vinculante. Una transacción evita que el tribunal determine todas las cuestiones de responsabilidad y, en este caso, contiene una cláusula expresa de no admisión. La resolución de fair use del juez Alsup conserva valor persuasivo como decisión de un tribunal federal de distrito, pero no posee la autoridad de una sentencia de una corte de apelaciones o de la Corte Suprema. Por consiguiente, otras jurisdicciones pueden evaluar de manera diferente la transformación, el daño al mercado o la relevancia de la conducta del desarrollador.
También debe evitarse convertir la licitud de la adquisición en una condición absoluta del fair use. El origen pirata es jurídicamente grave porque puede constituir por sí mismo una reproducción no autorizada y porque la mala conducta puede influir en la valoración equitativa del primer factor. Sin embargo, la Oficina de Copyright señala que el acceso ilícito pesa contra la defensa sin ser necesariamente determinante en todos los casos. La pregunta correcta no es únicamente si una obra fue comprada o licenciada, sino qué actos de reproducción se realizaron, para qué finalidad, con qué efectos sobre el mercado y bajo qué circunstancias.
De igual manera, los aproximadamente 3.000 dólares por título no deben presentarse como una tarifa de licencia retrospectiva. Una licencia concede derechos definidos, establece condiciones de uso y suele prever duración, territorio, seguridad, atribución o mecanismos de auditoría. El acuerdo, en cambio, extingue determinadas reclamaciones pasadas a cambio de una compensación y obligaciones específicas. Tampoco permite afirmar que una compañía puede incorporar obras sin autorización y reservar posteriormente 3.000 dólares por cada una. Los daños estatutarios potenciales son considerablemente mayores, y una conducta futura desarrollada después de este caso podría ser evaluada con más severidad precisamente porque la industria ya conoce el riesgo.
Desde la perspectiva de los creadores, la recuperación económica no resuelve completamente el problema del consentimiento. Algunos autores pueden preferir licenciar sus obras; otros pueden aceptar determinados usos de investigación, pero no productos comerciales; y otros pueden rechazar cualquier incorporación. Los mecanismos colectivos facilitan la administración de miles de reclamaciones, aunque también reducen el control individual y pueden reproducir asimetrías entre autores, agentes, editoriales y plataformas. El debate futuro deberá distinguir remuneración, autorización, transparencia y posibilidad real de exclusión, porque una compensación posterior no siempre sustituye la facultad de decidir anticipadamente cómo se utiliza una obra.
Finalmente, permanecen abiertas las controversias sobre los resultados generados, la memorización y los modelos ya entrenados. El acuerdo excluye expresamente las reclamaciones basadas en salidas, de modo que no determina cuándo un texto generado reproduce una cantidad sustancial de una obra, imita elementos no protegibles de un estilo o compite con el mercado del original. Trabajos como el de Cooper y Grimmelmann examinan la relación entre memorización y reproducción, mientras Sobel diferencia la protección de la expresión concreta de la pretensión de monopolizar características estilísticas generales. Estas discusiones serán centrales para evaluar sistemas de generación, recuperación aumentada, adaptación y ajuste fino.
El acuerdo de Anthropic marca un punto de inflexión porque trasladó el copyright desde el terreno de la incertidumbre doctrinal hacia el de la gestión económica. Su importancia no consiste en haber declarado ilícito todo entrenamiento de inteligencia artificial, sino en demostrar que la adquisición y conservación irregular de grandes colecciones puede generar una exposición multimillonaria aunque ciertos usos posteriores sean considerados transformadores. El caso obliga a descomponer técnicamente la cadena de datos y jurídicamente cada acto realizado sobre las obras.
Para los inversionistas, el riesgo de derechos de autor debe incorporarse a la valoración de las empresas con la misma seriedad que la ciberseguridad, la protección de datos, la regulación sectorial o la dependencia de infraestructura. La trazabilidad de los conjuntos de entrenamiento puede afectar la continuidad operativa, las reservas, la contratación de seguros, las operaciones de adquisición y el acceso a capital. El acuerdo ofrece un punto de comparación útil, pero una evaluación responsable debe considerar también daños estatutarios, litigios pendientes, costes de defensa y consecuencias reputacionales.
Para los autores y editoriales, el fondo demuestra que las reclamaciones colectivas pueden producir compensaciones relevantes y modificar el equilibrio negociador frente a las empresas tecnológicas. Al mismo tiempo, pone en evidencia la necesidad de revisar contratos, definir quién controla las reclamaciones relacionadas con IA y establecer reglas específicas para la distribución de ingresos. La discusión ya no se limita a impedir la copia tradicional: comprende la autorización para minería de textos, entrenamiento, ajuste, recuperación y generación automatizada.
Para los desarrolladores, la respuesta sostenible no consiste únicamente en incorporar cláusulas generales de cumplimiento. Se requieren inventarios verificables, controles de procedencia, documentación sobre licencias, mecanismos de exclusión, auditorías internas y procedimientos de destrucción o sustitución de datos problemáticos. Una gobernanza diseñada desde el inicio reduce la incertidumbre jurídica y también mejora la calidad, seguridad y confiabilidad de los modelos.
Más allá del fair use, Bartz v. Anthropic muestra que el futuro de la inteligencia artificial dependerá de cómo se distribuya el valor entre quienes producen las obras, quienes organizan los datos, quienes financian la infraestructura y quienes desarrollan los modelos. La innovación no queda imposibilitada por reconocer derechos sobre los insumos culturales; por el contrario, puede adquirir mayor legitimidad cuando la procedencia es demostrable, las reglas son transparentes y los costes que actualmente recaen sobre los creadores se integran en el verdadero precio del desarrollo tecnológico.
La historia del arte y de la cultura puede leerse como una sucesión de encuentros entre la sensibilidad humana y las herramientas técnicas disponibles en cada época. La imprenta, la fotografía, el cine, el software de edición digital y, más recientemente, la inteligencia artificial generativa han modificado los modos de producir, circular y valorar las obras. Sin embargo, cada innovación ha generado una inquietud semejante: si la técnica participa cada vez más intensamente en el proceso creativo, ¿dónde queda la obra humana? Walter Benjamin ya advertía que la reproducción técnica transformaba la autenticidad, la función social y la recepción de la obra artística, anticipando debates que hoy reaparecen frente a sistemas capaces de producir contenidos en segundos.
La inteligencia artificial generativa introduce una diferencia cualitativa respecto de tecnologías anteriores. No se limita a reproducir, almacenar o distribuir una obra previamente creada, sino que produce resultados nuevos a partir de modelos entrenados con grandes volúmenes de datos. Esta capacidad genera una apariencia de autonomía creativa que desafía categorías jurídicas tradicionales, especialmente aquellas construidas alrededor del autor como sujeto humano. Por ello, el debate no puede reducirse a una oposición simple entre “humano” y “máquina”; exige comprender cómo se distribuyen la decisión, la intención, la selección y la responsabilidad dentro del proceso creativo.
La Organización Mundial de la Propiedad Intelectual ha reconocido desde 2019 que la inteligencia artificial plantea preguntas estructurales para las políticas de propiedad intelectual, entre ellas la protección de obras e invenciones generadas o asistidas por sistemas algorítmicos. En su proceso de conversación global sobre inteligencia artificial y propiedad intelectual, la OMPI abrió consultas y documentos temáticos para identificar los problemas que los responsables de política pública debían enfrentar ante la expansión de estas tecnologías.
En América Latina, el debate ha adquirido especial relevancia a partir del pronunciamiento de Indecopi en Perú, que denegó el registro de una obra literaria generada con ChatGPT. Según el documento base cargado para este análisis, la Resolución N.° 1111-2025/DDA-INDECOPI reafirma que el derecho de autor peruano exige autoría humana y originalidad suficiente, y que una obra generada autónomamente por IA no cumple ese estándar. La reproducción publicada por LP Derecho también recoge que el caso involucró la obra “Universo Peregrino” y que el solicitante atribuyó el texto a una inteligencia artificial generativa.
Este artículo parte de una hipótesis: la inteligencia artificial no destruye la idea de autor, pero obliga a desplazarla desde la mera titularidad formal hacia la prueba del proceso creativo. En otras palabras, el centro del debate ya no es solamente quién presenta la obra, sino qué decisiones humanas verificables intervinieron en su forma final. La obra humana ante la máquina se define, entonces, por la capacidad de transformar el resultado técnico en una expresión personal, situada y responsable.
La noción moderna de autor no ha sido estable ni universal. En la teoría literaria del siglo XX, Roland Barthes cuestionó la centralidad absoluta del autor al sostener que el texto se construye a partir de múltiples voces culturales y que su unidad no depende exclusivamente del origen autoral, sino también de su destino interpretativo en el lector. Esta crítica resultó decisiva para comprender que la obra no es una prolongación transparente de la biografía del creador. Sin embargo, el derecho de autor no abandonó la figura del autor; por el contrario, la conservó como punto de imputación de derechos, responsabilidades e intereses patrimoniales y morales.
Esa tensión entre teoría cultural y derecho positivo es fundamental para entender el problema actual. Desde una perspectiva estética, puede afirmarse que toda obra dialoga con materiales previos, tradiciones, lenguajes y códigos compartidos. Pero desde la perspectiva jurídica, no toda recombinación cultural es automáticamente protegible. El derecho de autor no protege ideas abstractas, estilos generales ni instrucciones, sino expresiones originales vinculadas a una contribución creativa identificable. La IA generativa intensifica esta tensión porque produce contenidos que parecen expresivos, aunque no necesariamente provienen de una experiencia subjetiva, una intención comunicativa o una decisión creativa humana en sentido pleno.
El marco internacional clásico del derecho de autor ha estado construido alrededor de la protección de los autores de obras literarias y artísticas. El Convenio de Berna, administrado por la OMPI, reconoce derechos exclusivos a los autores, como la traducción, reproducción, adaptación y comunicación de sus obras. Aunque el Convenio no fue diseñado para responder al problema de la inteligencia artificial generativa, su arquitectura presupone que detrás de la obra protegida existe un sujeto creador capaz de ejercer derechos y transmitirlos.
La creatividad, además, no se agota en la novedad del resultado. La Enciclopedia de Filosofía de Stanford recoge discusiones contemporáneas en las que la originalidad no se entiende solo como algo nuevo, sino como un proceso causal propio del creador, es decir, como una forma de producción no copiada y atribuible a una actividad intelectual. Esta distinción es crucial para las obras asistidas por IA: un resultado puede ser estadísticamente novedoso y, aun así, no reflejar una contribución humana suficiente para obtener protección autoral.
Desde el punto de vista de la gobernanza tecnológica, la pregunta por la obra humana también se vincula con una visión humanocéntrica de la inteligencia artificial. Los Principios de IA de la OCDE, adoptados en 2019 y actualizados en 2024, promueven sistemas innovadores y confiables que respeten derechos humanos, valores democráticos y supervisión humana. Aplicado a la creación cultural, este enfoque sugiere que la IA debe operar como tecnología de ampliación de capacidades, no como mecanismo para desplazar completamente la agencia, la responsabilidad y el reconocimiento del ser humano.
El caso peruano permite observar con claridad el núcleo del problema. El Decreto Legislativo N.° 822, Ley sobre el Derecho de Autor, constituye la norma central de protección autoral en Perú y ha sido reconocido oficialmente como legislación principal en materia de derecho de autor. Sobre esa base, Indecopi habría concluido que una obra generada por ChatGPT sin intervención humana creativa suficiente no podía ser registrada como obra protegida. La relevancia del caso no está en una prohibición del uso de inteligencia artificial, sino en la exigencia de demostrar que el resultado final contiene una impronta humana verificable.
La decisión peruana se alinea con una tendencia internacional que distingue entre usar IA como herramienta y usarla como sustituto de la creatividad. De acuerdo con el documento cargado, la autoridad peruana consideró insuficiente una intervención basada en prompts genéricos, pues comandos similares podrían producir resultados semejantes, debilitando la prueba de originalidad. Esta idea es jurídicamente relevante porque traslada el análisis desde el output hacia el itinerario creativo: selección, edición, reescritura, reorganización, curaduría, combinación y transformación.
Estados Unidos ha desarrollado uno de los enfoques más influyentes sobre esta materia. En su informe de 2025 sobre copyright e inteligencia artificial, la U.S. Copyright Office sostuvo que las cuestiones de copyrightabilidad de obras con IA pueden resolverse con la legislación vigente, que el uso de IA como asistencia no impide la protección, pero que el contenido generado enteramente por IA no puede ser protegido por copyright. Asimismo, en Thaler v. Perlmutter, la Corte de Apelaciones del Circuito D.C. analizó si una máquina no humana podía ser autora bajo la Copyright Act de 1976, confirmando la centralidad de la autoría humana.
La Unión Europea llega a una conclusión semejante desde otra tradición jurídica. La jurisprudencia del Tribunal de Justicia de la Unión Europea ha vinculado la protección de la obra con la existencia de una creación intelectual propia del autor, criterio desarrollado en casos como Infopaq International A/S v. Danske Dagblades Forening. A ello se suma el Reglamento (UE) 2024/1689, conocido como AI Act, que establece reglas armonizadas para la inteligencia artificial, aunque no crea una autoría artificial ni modifica directamente el núcleo clásico del derecho de autor.
El Reino Unido presenta un modelo distinto. La sección 9(3) de la Copyright, Designs and Patents Act 1988 establece que, en el caso de obras literarias, dramáticas, musicales o artísticas generadas por computadora, se considerará autor a la persona que haya realizado los arreglos necesarios para la creación de la obra. Este modelo ofrece una solución legal más flexible, pero también problemática, porque puede atribuir derechos sobre resultados que quizá carecen de creatividad humana sustantiva. Por ello, la doctrina contemporánea discute si dicha regla, concebida antes de la IA generativa actual, sigue siendo adecuada para los nuevos sistemas algorítmicos.
India y Japón muestran enfoques útiles para una solución intermedia. La Copyright Act india define como autor de una obra generada por computadora a la persona que causa la creación de la obra. Japón, por su parte, distingue entre materiales generados autónomamente por IA, que no serían obras protegidas, y materiales en los que la IA se utiliza como herramienta para expresar creativamente pensamientos o sentimientos humanos. Estos modelos permiten observar que la pregunta decisiva no es si hubo IA, sino qué grado de control creativo ejerció la persona sobre el resultado.
El debate contemporáneo exige abandonar una visión binaria. No toda obra que usa IA deja de ser humana, pero tampoco todo resultado generado mediante una instrucción humana mínima debe recibir protección autoral. Entre ambos extremos existe una zona híbrida en la que el ser humano dirige, selecciona, corrige, reordena y transforma. Esa zona es jurídicamente compleja porque obliga a medir una dimensión cualitativa: la intensidad de la intervención creativa. La dificultad no está en aceptar que la IA puede participar en el proceso, sino en determinar cuándo esa participación deja intacta la autoría humana y cuándo la sustituye.
Uno de los puntos más sensibles es el valor del prompt. En principio, un prompt puede reflejar intención, estilo, dirección conceptual e incluso una visión estética. Sin embargo, la U.S. Copyright Office concluyó que, con la tecnología actualmente disponible de forma general, los prompts por sí solos no proporcionan suficiente control humano para convertir al usuario en autor del output, pues funcionan principalmente como instrucciones que comunican ideas no protegibles. Esta conclusión coincide con el razonamiento atribuido al caso peruano: una orden textual, incluso elaborada, no siempre equivale a una expresión protegible si el sistema determina los elementos expresivos finales.
La decisión de Indecopi también revela una paradoja institucional. Si el creador declara honestamente que usó IA y no puede probar una transformación humana suficiente, el registro puede ser rechazado; si oculta el uso de IA, podría intentar pasar el resultado como obra humana. El documento cargado identifica este riesgo como un problema de transparencia, porque el sistema podría desincentivar la declaración honesta del uso de herramientas generativas. La respuesta no debería ser castigar la transparencia, sino exigir trazabilidad creativa: bitácoras, versiones, capturas, borradores, criterios de edición y evidencia de decisiones humanas.
Desde una perspectiva económica, la ausencia total de protección para outputs generados por IA podría producir incertidumbre en industrias creativas que ya incorporan estas herramientas en flujos de trabajo reales. Pero la protección automática de cualquier resultado algorítmico podría generar un efecto aún más problemático: la saturación de derechos sobre contenidos producidos masivamente, con baja intervención humana y alto potencial de apropiación de espacios culturales. El equilibrio debe preservar incentivos para la creación humana sin convertir el derecho de autor en un mecanismo de monopolización automática de resultados maquínicos.
La cuestión ética es igualmente relevante. Si una empresa vende una obra como resultado de talento humano, pero en realidad entrega un producto generado casi íntegramente por IA, el problema no es solo autoral, sino también contractual, reputacional y de confianza. En contextos profesionales, la transparencia sobre el uso de IA debería integrarse en contratos, políticas editoriales, encargos creativos y declaraciones de titularidad. La obra humana ante la máquina no se protege únicamente por una norma de copyright, sino por una cultura de responsabilidad en la producción y circulación de contenidos.
Finalmente, el desafío regulatorio consiste en evitar dos errores simétricos. El primero sería negar valor a toda creación asistida por IA, como si la herramienta contaminara necesariamente la obra. El segundo sería reconocer derechos sin exigir una contribución humana real. El camino más razonable parece ser un test de intervención humana sustancial, capaz de evaluar el proceso creativo caso por caso. Este test debería considerar no solo la existencia de prompts, sino la planificación, selección, edición, transformación, composición, curaduría y control final ejercido por la persona.
La inteligencia artificial generativa no elimina la pregunta por la autoría; la vuelve más exigente. Antes bastaba, en muchos casos, con identificar a quien firmaba o divulgaba la obra. Ahora, cuando una máquina puede producir resultados formalmente complejos en segundos, el derecho debe preguntar cómo se llegó a ese resultado, qué decisiones humanas lo guiaron y qué elementos expresivos pueden atribuirse realmente a una persona. La obra humana ya no se presume únicamente desde el producto final: debe poder reconstruirse desde el proceso.
El caso peruano vinculado a Indecopi marca un punto de inflexión regional porque afirma una regla clara: la IA puede ser utilizada como herramienta, pero no puede reemplazar el requisito de autoría humana. Esta postura se aproxima a la de Estados Unidos, la Unión Europea y Japón, aunque cada jurisdicción expresa el criterio con matices propios. La tendencia general es consistente: las obras generadas autónomamente por IA no reciben protección autoral ordinaria; las obras asistidas por IA pueden recibirla si existe intervención humana creativa suficiente.
La conclusión práctica para autores, diseñadores, músicos, abogados, agencias, editoriales y empresas creativas es directa: el uso de IA debe documentarse. No basta con afirmar que hubo creatividad humana; debe demostrarse mediante rastros verificables del proceso. Borradores, versiones editadas, decisiones de selección, comentarios, esquemas, capas de edición y transformaciones sustanciales serán cada vez más importantes para sostener una reclamación de autoría. En la era de la IA, la prueba de creatividad se vuelve tan importante como la creatividad misma.
Desde una perspectiva crítica, la máquina obliga a revalorizar aquello que el derecho de autor siempre buscó proteger: no la mera producción de formas, sino la expresión original de una subjetividad humana. La IA puede asistir, acelerar, sugerir y expandir posibilidades; pero el sentido, la responsabilidad y la dirección cultural siguen dependiendo de la persona que decide qué conservar, qué descartar, qué modificar y qué comunicar. La obra humana ante la máquina no es la obra sin tecnología, sino la obra en la que la tecnología ha sido subordinada a una decisión creativa humana.
En definitiva, el futuro del derecho de autor no dependerá de negar la inteligencia artificial ni de concederle una personalidad creativa ficticia. Dependerá de construir criterios jurídicos, técnicos y éticos que permitan distinguir entre automatización y creación asistida. La pregunta decisiva no será si hubo IA, sino si, frente a ella, todavía puede reconocerse una huella humana: una elección libre, una forma personal, una intervención original y una responsabilidad intelectual.
Benjamin, Walter. 1969. The Work of Art in the Age of Mechanical Reproduction. En Illuminations, editado por Hannah Arendt, traducido por Harry Zohn. New York: Schocken Books. Link: https://web.mit.edu/allanmc/www/benjamin.pdf
Barthes, Roland. 1967. The Death of the Author. Traducción de Richard Howard. University of Pennsylvania. Link: https://writing.upenn.edu/~taransky/Barthes.pdf
Foucault, Michel. 1969. What is an Author? Open University. Link: https://www.open.edu/openlearn/pluginfile.php/624849/mod_resource/content/1/a840_1_michel_foucault.pdf
Organización Mundial de la Propiedad Intelectual. 1886/1979. Berne Convention for the Protection of Literary and Artistic Works. WIPO Lex. Link: https://www.wipo.int/wipolex/en/text/283698
Organización Mundial de la Propiedad Intelectual. 2020. Revised Issues Paper on Intellectual Property Policy and Artificial Intelligence. WIPO. Link: https://www.wipo.int/meetings/en/doc_details.jsp?doc_id=499504
Organización Mundial de la Propiedad Intelectual. s.f. Artificial Intelligence and Intellectual Property Policy. WIPO. Link: https://www.wipo.int/en/web/frontier-technologies/artificial-intelligence/conversation
Presidencia del Consejo de Ministros del Perú / Indecopi. 1996/2021. Decreto Legislativo N.° 822, Ley sobre el Derecho de Autor. Gob.pe. Link: https://www.gob.pe/institucion/indecopi/normas-legales/1670023-822
WIPO Lex. 2018. Decreto Legislativo N.° 822, Ley de Derecho de Autor, Perú. Organización Mundial de la Propiedad Intelectual. Link: https://www.wipo.int/wipolex/es/legislation/details/18762
LP Derecho. 2026. Indecopi deniega registro de obra literaria hecha con IA porque no es original: con un prompt similar se puede obtener el mismo resultado [Res. 1111-2025/DDA-INDECOPI]. LP Derecho. Link: https://lpderecho.pe/indecopi-deniega-registro-de-obra-literaria-hecha-con-ia-porque-no-es-original-con-un-prompt-similar-se-puede-obtener-el-mismo-resultado-res-1111-2025-dda-indecopi/
U.S. Copyright Office. 2025. Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability. United States Copyright Office. Link: https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-2-Copyrightability-Report.pdf
United States Court of Appeals for the District of Columbia Circuit. 2025. Thaler v. Perlmutter, No. 23-5233. D.C. Circuit. Link: https://media.cadc.uscourts.gov/opinions/docs/2025/03/23-5233.pdf
European Parliament and Council of the European Union. 2024. Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence. EUR-Lex. Link: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng
Court of Justice of the European Union. 2009. Case C-5/08, Infopaq International A/S v. Danske Dagblades Forening. EUR-Lex. Link: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A62008CJ0005
United Kingdom Parliament. 1988. Copyright, Designs and Patents Act 1988, Section 9. Legislation.gov.uk. Link: https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/9
Government of India. 1957. The Copyright Act, 1957. Copyright Office, Government of India. Link: https://copyright.gov.in/documents/copyrightrules1957.pdf
Agency for Cultural Affairs of Japan. 2024. General Understanding on AI and Copyright in Japan. Government of Japan. Link: https://www.bunka.go.jp/english/policy/copyright/pdf/94055801_01.pdf
OECD. 2019/2024. OECD AI Principles. Organisation for Economic Co-operation and Development. Link: https://www.oecd.org/en/topics/sub-issues/ai-principles.html
Stanford Encyclopedia of Philosophy. 2023. Creativity. Stanford University. Link: https://plato.stanford.edu/archives/spr2023/entries/creativity/
Durante gran parte del siglo XX, el acceso a Hollywood estuvo mediado por instituciones relativamente cerradas: agencias de talento, escuelas de cine, festivales, estudios, sindicatos, representantes y circuitos profesionales de validación. La legitimidad creativa dependía de una combinación de formación, relaciones industriales, capital social y oportunidad. En ese modelo, el talento emergente podía tardar años en ser descubierto, y muchas voces quedaban fuera no por ausencia de calidad artística, sino por falta de acceso a los espacios donde la industria miraba.
El ecosistema digital ha alterado esa lógica. Reddit, YouTube y TikTok han convertido la visibilidad pública en una forma de audición permanente, donde historias, personajes, universos narrativos y creadores son evaluados en tiempo real por comunidades masivas. El fenómeno no es puramente tecnológico: responde también a una crisis de originalidad percibida en Hollywood, donde la dependencia de franquicias, secuelas y marcas conocidas convive con una demanda creciente por relatos nuevos, auténticos y culturalmente específicos.
El caso de Backrooms resulta ilustrativo porque combina tres elementos centrales del nuevo modelo: una idea nacida en la cultura de internet, una comunidad que expande el imaginario y un creador que prueba su capacidad audiovisual en YouTube antes de ingresar al circuito cinematográfico. Reportes recientes describen a Kane Parsons como parte de una generación de cineastas surgidos de plataformas digitales, con una película de A24 basada en su serie web y con resultados comerciales suficientemente fuertes como para activar una nueva búsqueda industrial de fenómenos similares.
La pregunta de fondo no es solo cómo Hollywood descubre talento, sino qué entiende ahora por talento. En el nuevo escenario, la habilidad artística se mezcla con la capacidad de construir comunidad, sostener atención, demostrar métricas y producir mundos narrativos capaces de circular fuera de los canales tradicionales. Esto obliga a revisar críticamente si estamos ante una democratización de la industria o ante una sustitución de viejos guardianes por nuevos filtros algorítmicos.
La transformación puede leerse desde la noción de cultura participativa. Henry Jenkins planteó que la convergencia mediática no consiste simplemente en que los contenidos circulen por múltiples pantallas, sino en que las audiencias participan activamente en su interpretación, expansión y circulación. En este sentido, Reddit, YouTube y TikTok no son solo canales de distribución: son espacios donde las audiencias colaboran, remezclan, comentan, validan y, en ciertos casos, contribuyen a convertir una idea en propiedad intelectual explotable.
YouTube ocupa un lugar particular en esta genealogía. Jean Burgess y Joshua Green han estudiado la plataforma como un espacio donde conviven cultura participativa, profesionalización gradual y tensiones entre producción amateur e industria mediática. Esa tensión es clave para entender el presente: muchos creadores ya no entran a Hollywood únicamente como “influencers”, sino como directores, productores, guionistas o titulares de comunidades narrativas ya probadas.
Desde la teoría de los algoritmos, Tarleton Gillespie advierte que los sistemas de recomendación no son mecanismos neutrales: ordenan la visibilidad, jerarquizan contenidos y participan en la definición de lo que una sociedad considera relevante. Aplicado a Hollywood, esto significa que el scouting digital no descubre talento en estado puro, sino talento previamente filtrado por arquitecturas técnicas, métricas comerciales y comportamientos de plataforma.
La dimensión demográfica también importa. Pew Research Center reportó en 2025 que TikTok, Instagram, WhatsApp y Reddit habían crecido en uso entre adultos estadounidenses, mientras YouTube se mantenía como una de las pocas plataformas con uso mayoritario en todos los grupos de edad. El mismo informe señala diferencias por edad, género, educación y raza o etnicidad, lo que resulta relevante porque cada plataforma ofrece a Hollywood una muestra distinta —y nunca completamente representativa— de la audiencia social.
Reddit funciona como un laboratorio de ideas comunitarias. Su valor para Hollywood no está en la espectacularidad audiovisual inmediata, sino en la capacidad de generar mundos narrativos, mitologías compartidas y debates persistentes. La propia documentación corporativa de Reddit describe sus comunidades, o subreddits, como espacios organizados por intereses donde los usuarios comparten experiencias, enlaces, imágenes, videos y conversaciones en hilos. Esa estructura favorece la acumulación de lore, teorías, reinterpretaciones y consensos comunitarios que pueden convertirse en señales de potencial narrativo.
YouTube, en cambio, permite observar ejecución audiovisual. Allí no solo se valida una idea, sino la capacidad de sostener una puesta en escena, una estética, una periodicidad y una relación con la audiencia. La estrategia de YouTube también se ha sofisticado institucionalmente: en 2026 anunció Creator Partnerships, una plataforma integrada con YouTube Studio, Google Ads y Display & Video 360, que utiliza Gemini para conectar marcas con más de tres millones de creadores del YouTube Partner Program. Aunque el anuncio está orientado al marketing, revela un punto mayor: la plataforma está profesionalizando la identificación de creadores a través de datos, afinidades, métricas y automatización.
TikTok opera bajo otra lógica: la prueba rápida de atención. Su página For You recomienda videos a partir de señales de preferencia, interacción y comportamiento, ajustando el contenido a cada usuario. Esto convierte a TikTok en un termómetro de impacto inmediato: una escena, un personaje, un relato confesional o una microserie pueden alcanzar visibilidad masiva antes de contar con una estructura industrial detrás. Al mismo tiempo, estudios recientes sobre la agencia del usuario en el feed de TikTok advierten que la personalización también puede limitar el control del usuario sobre lo que ve, lo que confirma que la viralidad está mediada por un sistema poco transparente.
El auge de los microdramas confirma que Hollywood ya no mira únicamente largometrajes, pilotos televisivos o guiones terminados. La Associated Press reportó en 2026 que los microdramas verticales, usualmente de uno a tres minutos, se han convertido en uno de los formatos de entretenimiento de mayor crecimiento, atrayendo a figuras como Issa Rae, Kevin Hart y Kim Kardashian. Omdia estimó que los ingresos globales de microdramas alcanzaron USD 11.000 millones en 2025 y podrían llegar a USD 14.000 millones a fines de 2026, con Estados Unidos como el mayor mercado internacional fuera de China.
El primer gran efecto de este cambio es la redefinición del riesgo. Para un estudio, un creador con audiencia propia, comunidad activa y datos de consumo reduce parte de la incertidumbre tradicional del desarrollo audiovisual. En lugar de apostar únicamente por intuición ejecutiva, Hollywood puede observar señales previas: retención, comentarios, remezclas, teorías, reproducciones, suscripciones y disposición de la audiencia a seguir un universo narrativo durante meses o años.
Sin embargo, esa reducción de riesgo puede producir una nueva forma de conservadurismo. Si la industria solo financia aquello que ya demostró viralidad, el espacio para la experimentación puede estrecharse. La creatividad queda presionada a demostrar valor antes de recibir recursos, y los creadores pueden verse obligados a producir bajo las reglas de plataformas que premian frecuencia, claridad inmediata, emocionalidad intensa y formatos fácilmente compartibles. La innovación, paradójicamente, puede quedar subordinada al rendimiento previo.
El impacto sobre la diversidad es igualmente ambivalente. Por un lado, las plataformas permiten que creadores sin acceso a redes tradicionales construyan comunidades, prueben relatos y lleguen directamente a audiencias globales. Por otro, los reportes de UCLA muestran que la diversidad en Hollywood sigue siendo frágil. En su reporte teatral de 2026, UCLA advirtió que la industria pierde oportunidades al no apoyar suficientemente a cineastas diversos, y señaló retrocesos o volatilidad en la representación de mujeres dentro y fuera de pantalla. En su reporte de streaming de 2026, UCLA informó que el análisis de diversidad en películas de plataformas seguía siendo un área crítica de evaluación para la industria.
La clave, entonces, está en distinguir entre diversidad de contenido viral y diversidad estructural. Que una historia nacida en TikTok, Reddit o YouTube llegue a Hollywood no garantiza que los equipos de escritura, dirección, producción, financiamiento y propiedad intelectual sean diversos. Tampoco garantiza que el creador conserve control sobre su obra. La verdadera transformación dependerá de contratos justos, participación creativa sostenida, reconocimiento de autoría, protección de propiedad intelectual y acceso equitativo a presupuestos, distribución y toma de decisiones.
Reddit, YouTube y TikTok están redefiniendo el escrutinio de talento en Hollywood porque desplazan la atención desde los circuitos cerrados de validación hacia espacios donde la audiencia participa activamente en la construcción de valor. El talento ya no se mide solo por credenciales profesionales, sino por la capacidad de movilizar comunidades, sostener narrativas, generar conversación y demostrar conexión cultural antes de entrar al estudio.
Cada plataforma ofrece una forma distinta de incubación. Reddit favorece el desarrollo colectivo de mundos narrativos; YouTube permite observar ejecución audiovisual y maduración autoral; TikTok valida atención rápida, carisma y potencial de serialización móvil. Juntas, configuran un ecosistema donde la propiedad intelectual puede nacer como conversación, convertirse en serie web, transformarse en microdrama y finalmente llegar al cine o al streaming.
No obstante, la promesa democratizadora debe analizarse con cautela. Los algoritmos no eliminan los sesgos: los reorganizan. Las métricas no sustituyen el juicio artístico: lo condicionan. La viralidad no equivale necesariamente a diversidad, profundidad narrativa o sostenibilidad creativa. Por ello, Hollywood corre el riesgo de reemplazar el antiguo sistema de gatekeeping por uno nuevo, más abierto en apariencia, pero igualmente selectivo en sus mecanismos de visibilidad.
La oportunidad histórica está en usar estas plataformas no solo como minas de ideas rentables, sino como puertas de entrada para voces, comunidades y estéticas que antes quedaban fuera del centro industrial. Para que eso ocurra, los estudios deberán mirar más allá de los números y construir modelos de colaboración que respeten la autoría, la diversidad, la autonomía creativa y la propiedad intelectual de los creadores digitales.
Jenkins, Henry. 2006. Convergence Culture: Where Old and New Media Collide. New York University Press. Link: https://www.jstor.org/stable/j.ctt9qffwr
Burgess, Jean; Green, Joshua. 2018. YouTube: Online Video and Participatory Culture. Polity Press. Link: https://philpapers.org/rec/BURYOV
Gillespie, Tarleton. 2014. “The Relevance of Algorithms”. En Media Technologies: Essays on Communication, Materiality, and Society. MIT Press. Link directo: https://doi.org/10.7551/mitpress/9780262525374.003.0009
Reddit, Inc. 2024. Form S-1 Registration Statement. U.S. Securities and Exchange Commission. Link directo: https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1713445/000162828024006294/reddits-1q423.htm
Pew Research Center. 2025. “Americans’ Social Media Use 2025”. Link directo: https://www.pewresearch.org/internet/2025/11/20/americans-social-media-use-2025/
TikTok Newsroom. 2020. “How TikTok recommends videos #ForYou”. Link directo: https://newsroom.tiktok.com/how-tiktok-recommends-videos-for-you?lang=en
YouTube Blog. 2026. “YouTube Creator Partnerships: A new era for brand and creator collaborations”. Link directo: https://blog.youtube/news-and-events/youtube-creator-partnerships-newfronts-2026/
UCLA Newsroom. 2026. “With declining diversity, the U.S. theatrical film industry faces an uncertain future”. Link directo: https://newsroom.ucla.edu/releases/theatrical-film-industry-declining-diversity-march-2026
UCLA Social Sciences. 2026. “Hollywood Diversity Report 2026, Part 2: Streaming”. Link directo: https://socialsciences.ucla.edu/hollywood-diversity-report-2026/
Omdia. 2026. “Microdramas overtake streamers on mobile engagement, says Omdia”. Link directo: https://omdia.tech.informa.com/pr/2026/feb/microdramas-overtake-streamers-on-mobile-engagement-says-omdia
Associated Press / ABC News. 2026. “Hollywood gets into the microdrama race as mobile-first storytelling draws stars”. Link directo: https://abcnews.com/Business/wireStory/hollywood-gets-microdrama-race-mobile-storytelling-draws-stars-134230583
Tubi. 2026. “Tubi Partners with TikTok to Offer Creators a Pathway to Develop Premium Long Form Content”. Link directo: https://corporate.tubitv.com/press/tubi-partners-with-tiktok-to-offer-creators-a-pathway-to-develop-premium-long-form-content/
TikTok Newsroom. 2026. “TikTok Bolsters Micro-Series Content with First-of-its-kind Partnership with HOORAE”. Link directo: https://newsroom.tiktok.com/tiktok-bolsters-micro-series-content-with-first-of-its-kind-partnership-with-hoorae?lang=en
Kaplan, Levi; Patel, Devin; Gerzon, Nicole; Mislove, Alan; Sapiezynski, Piotr. 2026. “When ‘For You’ Isn’t For You: Measuring User Agency in TikTok’s Algorithmic Feed”. arXiv. Link directo: https://arxiv.org/abs/2605.10690
La propiedad intelectual ya no puede analizarse únicamente como un conjunto de registros, derechos exclusivos y procedimientos de defensa. En 2026, también funciona como un instrumento de política económica, competencia tecnológica y posicionamiento geopolítico. La inteligencia artificial ha intensificado esa dimensión: quien define las reglas sobre datos, patentes, derechos de autor, transparencia, licencias y enforcement también influye en la forma en que se distribuye el valor de la innovación.
Estados Unidos, la Unión Europea y China no están respondiendo de la misma manera. Cada uno proyecta una idea distinta de cómo debe gobernarse la tecnología. Estados Unidos se apoya en el mercado, la litigación y la interpretación judicial. La Unión Europea busca ordenar la innovación mediante regulación, transparencia y protección de derechos. China combina planificación estatal, fortalecimiento institucional y control de malas prácticas.
Para las empresas, esta divergencia tiene una consecuencia directa: una estrategia de propiedad intelectual no puede ser uniforme. Lo que funciona en una jurisdicción puede ser insuficiente, ineficaz o riesgoso en otra.
El modelo estadounidense conserva una fuerte orientación hacia el mercado. La innovación avanza con rapidez, impulsada por empresas tecnológicas, inversión privada, venture capital, universidades y litigios estratégicos. Sin embargo, en materia de IA y propiedad intelectual, esa velocidad convive con una incertidumbre considerable.
En patentes, la elegibilidad de invenciones relacionadas con software e IA sigue siendo un terreno exigente. El precedente de Recentive Analytics v. Fox confirmó que el uso de machine learning no basta por sí solo para superar objeciones de materia patentable cuando las reivindicaciones se perciben como una aplicación genérica de técnicas conocidas a un entorno particular.
En inventorship, la línea es igualmente clara: la IA no puede ser inventora. La orientación revisada de la USPTO mantiene que los mismos estándares legales aplican a todas las invenciones, independientemente de si se usó IA en el proceso inventivo.
En derechos de autor, Estados Unidos se mueve a través de decisiones judiciales sobre fair use, entrenamiento de modelos, adquisición lícita de datos, outputs infractores y daño al mercado. La jurisprudencia reciente empieza a distinguir entre entrenamiento con materiales lícitamente obtenidos y usos asociados a piratería, sustitución de mercado o reproducción de elementos protegidos.
La lógica estadounidense ofrece oportunidades, pero también exige litigabilidad. Las empresas que operan allí deben preparar evidencia técnica, documentación de autoría humana, revisión de datasets, contratos sólidos y capacidad de defender sus posiciones ante tribunales.
La Unión Europea ha optado por un enfoque normativo más estructurado. El AI Act no se limita a promover innovación: establece una arquitectura regulatoria basada en niveles de riesgo, obligaciones para proveedores y usuarios, transparencia, supervisión y responsabilidad.
Las reglas de transparencia aplicables desde el 2 de agosto de 2026 obligarán a informar a los usuarios cuando interactúen con sistemas de IA y a implementar marcas legibles por máquina en sistemas generativos para facilitar la detección de contenido sintético o manipulado.
Este enfoque tiene una ventaja: ofrece una hoja de ruta más clara para el cumplimiento. Pero también impone cargas operativas significativas. Las empresas deberán integrar compliance desde el diseño del producto, no como corrección posterior. La transparencia, la documentación técnica, la evaluación de riesgos, las políticas de datos y la gestión de contenidos generados por IA pasarán a formar parte del ciclo de desarrollo.
En propiedad intelectual, el reto europeo está en equilibrar innovación tecnológica con protección de autores, titulares y consumidores. La discusión sobre text and data mining, contenidos generados por IA, licencias y obligaciones de transparencia seguirá siendo central. Para empresas creativas, tecnológicas y de datos, la UE puede ofrecer mayor previsibilidad normativa, pero también menor tolerancia frente a modelos opacos.
La lógica europea es clara: la innovación es bienvenida, pero debe poder explicarse, supervisarse y justificarse.
China presenta una estrategia diferente. Su política de propiedad intelectual está vinculada a objetivos de desarrollo nacional, autosuficiencia tecnológica, liderazgo en sectores emergentes y mejora de calidad institucional. En mayo de 2026, CNIPA publicó el Plan 2026 para la construcción de una nación fuerte en propiedad intelectual, con 106 tareas asignadas a distintos organismos, como parte de la implementación del esquema de largo plazo 2021–2035.
El país también ha señalado su intención de fortalecer la protección de PI en campos emergentes, especialmente inteligencia artificial, y participar en la formulación de reglas internacionales para nuevos sectores.
A diferencia de una lectura simplista que reduce China a volumen de registros, la tendencia actual busca calidad, control y disciplina. El plan nacional incluye acciones contra la piratería, el registro malicioso de marcas y las solicitudes indebidas de patentes.
Para empresas extranjeras, esto implica oportunidades y riesgos. China puede ser un mercado atractivo para protección, comercialización y enforcement, pero exige diligencia temprana, registros preventivos, vigilancia contra marcas de mala fe, monitoreo de e-commerce, análisis de traducciones y adaptación a prácticas administrativas locales.
La lógica china no es solo proteger innovación. Es ordenar el sistema para que la propiedad intelectual sirva a una política industrial de largo plazo.
Cada jurisdicción obliga a formular una pregunta distinta. En Estados Unidos: ¿mi activo puede resistir una revisión judicial exigente? En la Unión Europea: ¿mi modelo cumple con transparencia, derechos y gobernanza regulatoria? En China:¿mi estrategia está alineada con registro temprano, vigilancia y enforcement administrativo?
Estas preguntas revelan que la propiedad intelectual ya no puede gestionarse con plantillas generales. Una patente, una marca, una licencia o una base de datos pueden tener valor distinto según el país, el sector, el tipo de activo y la autoridad que revise su protección.
Para empresas con operaciones internacionales, la estrategia debe combinar registro, defensa, licenciamiento, contratos, monitoreo digital, protección aduanera, resolución de disputas y gestión reputacional. La geopolítica de la PI no se resuelve con presencia formal. Requiere lectura local.
Para compañías ecuatorianas y latinoamericanas que buscan internacionalizar productos, tecnología, marcas o contenidos, esta comparación no es lejana. Exportar innovación exige entender cómo se protege el valor en cada destino.
Una marca que ingresa a China sin registro preventivo puede enfrentar ocupación especulativa. Una empresa tecnológica que busca protección en Estados Unidos debe preparar reivindicaciones técnicas robustas y evidencia de contribución humana. Una compañía creativa que opera en Europa deberá revisar licencias, transparencia y usos de IA en contenidos dirigidos al público.
El reto no está únicamente en registrar derechos. Está en diseñar una estrategia de expansión que no trate a todos los mercados como si fueran iguales.
Estados Unidos, la Unión Europea y China muestran tres formas de gobernar la propiedad intelectual en la era de la IA. Ninguna es perfecta. El modelo estadounidense ofrece dinamismo, pero también incertidumbre judicial. El europeo ofrece estructura, pero exige cumplimiento sofisticado. El chino ofrece planificación y enforcement intensivo, pero demanda adaptación local y vigilancia constante.
La lección para las empresas es contundente: la propiedad intelectual debe pensarse geográficamente. No basta con tener activos; hay que saber dónde protegerlos, cómo defenderlos, bajo qué reglas explotarlos y qué riesgos plantea cada territorio.
En 2026, la estrategia de PI no será solo legal. Será comercial, tecnológica y geopolítica.
La inteligencia artificial ha dejado de ser una herramienta auxiliar para convertirse en una fuerza que interviene directamente en la creación, circulación y monetización de activos intangibles. Su impacto no se limita a automatizar procesos: altera la forma en que se producen contenidos, se diseñan soluciones técnicas, se entrenan modelos, se construyen marcas y se negocia el valor de la innovación.
Para las empresas, el problema ya no es únicamente si deben adoptar IA. La pregunta más relevante es bajo qué condiciones pueden hacerlo sin comprometer su propiedad intelectual, su posición competitiva o su exposición jurídica. La respuesta exige abandonar una idea demasiado estrecha de protección, registrar una marca, presentar una patente, conservar un contrato, y avanzar hacia una arquitectura de gestión que combine prevención, trazabilidad, documentación, licencias, vigilancia y capacidad de reacción.
La propiedad intelectual, en este contexto, no es un trámite posterior a la innovación. Es parte de la estrategia que permite que la innovación sea defendible, negociable y sostenible.
La regulación de la inteligencia artificial avanza de manera desigual. En la Unión Europea, el AI Act ya configura obligaciones relevantes para proveedores y usuarios de sistemas de IA, incluyendo reglas de transparencia que serán aplicables desde el 2 de agosto de 2026 para determinados sistemas, como la información al usuario cuando interactúa con IA y el marcado de contenidos generados o manipulados artificialmente.
Esa evolución regulatoria no elimina la incertidumbre; la organiza parcialmente. Las empresas que operan con IA generativa, sistemas de recomendación, automatización documental, análisis predictivo o creación de contenidos deberán demostrar cada vez más que sus procesos no son cajas negras. La trazabilidad, antes vista como una carga técnica, empieza a convertirse en evidencia legal.
En Estados Unidos, el escenario se ha desarrollado de manera más judicial que legislativa. La discusión sobre patentes de software e IA sigue atravesada por el estándar de elegibilidad bajo la sección 101 y la doctrina de ideas abstractas. En RecentiveAnalytics v. Fox, la Corte de Apelaciones del Circuito Federal analizó patentes relacionadas con el uso de machine learning para generar mapas de redes y programaciones, reforzando la dificultad de proteger invenciones que no demuestren una mejora técnica concreta más allá del uso genérico de IA.
La consecuencia práctica es clara: ya no basta con decir que una solución “usa inteligencia artificial”. La pregunta será qué mejora técnica produce, cómo se implementa, qué problema resuelve y por qué no se limita a automatizar una práctica conocida.
Uno de los puntos más sensibles en la relación entre IA y propiedad intelectual es la autoría o inventorship. En Estados Unidos, el criterio se mantiene firme: la inteligencia artificial no puede ser nombrada como inventora. La jurisprudencia de Thaler v. Vidal sostuvo que el concepto de inventor bajo la ley de patentes se refiere a personas naturales, no a sistemas de IA.
La USPTO reforzó esta línea al señalar que no existe un estándar especial para invenciones asistidas por IA: se aplican los mismos criterios generales de inventorship, con la IA tratada como una herramienta utilizada por seres humanos, no como sujeto creador autónomo.
Para las empresas, esto exige documentar con precisión la intervención humana en cada etapa del proceso creativo o inventivo. ¿Quién definió el problema técnico? ¿Quién seleccionó los parámetros? ¿Quién interpretó el resultado? ¿Quién hizo la contribución conceptual relevante? Estas preguntas no son formalidades. Pueden determinar la validez de una patente, la titularidad de un activo o la fuerza de una negociación.
La IA puede acelerar la innovación, pero también puede debilitarla si no existe evidencia suficiente de la contribución humana. En proyectos de investigación, desarrollo de software, diseño industrial, productos farmacéuticos, soluciones de datos o herramientas automatizadas, la documentación interna debe convertirse en una práctica constante.
La tensión más visible se encuentra en el derecho de autor. Los modelos de IA se alimentan de grandes volúmenes de información, y parte de esa información puede incluir obras protegidas. En Estados Unidos, los tribunales han empezado a trazar líneas alrededor del entrenamiento de modelos, el uso justo, la obtención lícita de datos, el daño al mercado y la reproducción de outputs sustancialmente similares. Las primeras decisiones relevantes sugieren una mayor apertura al fair use cuando el entrenamiento se realiza con materiales lícitamente obtenidos, pero muestran menor tolerancia frente a datos pirateados o usos que compitan directamente con el mercado de los titulares.
Para una empresa que usa IA en marketing, diseño, redacción, análisis, desarrollo de productos o generación audiovisual, el riesgo no está solo en una demanda. También está en la pérdida de confianza. El uso de herramientas sin revisar sus condiciones, sin conocer sus fuentes, sin establecer políticas internas o sin verificar los outputs puede comprometer campañas, lanzamientos, contratos y reputación.
La pregunta estratégica ya no es únicamente si el contenido generado por IA infringe derechos de terceros. También debe preguntarse si ese contenido puede ser protegido, si puede ser explotado comercialmente, si respeta restricciones contractuales y si su origen puede explicarse ante un cliente, autoridad o contraparte.
La mayoría de riesgos de PI asociados a IA no nacen en el tribunal. Nacen en decisiones internas poco documentadas: equipos que cargan información confidencial en plataformas externas, diseñadores que generan imágenes sin verificar licencias, áreas comerciales que usan outputs sin control, desarrolladores que entrenan modelos con bases de datos no autorizadas o directivos que incorporan soluciones sin revisar términos de uso.
Por eso, la respuesta jurídica no puede limitarse a reaccionar cuando aparece el conflicto. Las empresas necesitan políticas internas de IA que definan qué herramientas pueden usarse, qué información no puede ingresarse, cómo se revisan los resultados, quién aprueba contenidos comerciales, cómo se documenta la intervención humana y qué estándares se aplican para datos, secretos empresariales, marcas, derechos de autor y patentes.
La propiedad intelectual deja de ser una conversación reservada al área legal. Se convierte en una práctica transversal que involucra innovación, marketing, tecnología, compliance, dirección comercial y gobierno corporativo.
La IA también abre oportunidades. Las empresas con carteras sólidas de contenidos, marcas, personajes, bases de datos, software, diseños o conocimiento técnico pueden convertir sus activos en fuentes de colaboración. El valor no está únicamente en impedir usos no autorizados, sino en decidir bajo qué condiciones ciertos usos pueden generar ingresos, expansión, posicionamiento o acceso a nuevos mercados.
Las licencias para entrenamiento, las alianzas tecnológicas, las cláusulas de uso responsable, los modelos de revenue sharing y los acuerdos de co-desarrollo serán cada vez más frecuentes. La propiedad intelectual, bien gestionada, no es solo una barrera defensiva. Es un lenguaje de negociación.
La diferencia estará entre quienes llegan a la mesa con activos claros, titulares identificados, derechos documentados y políticas de uso; y quienes descubren tarde que no pueden licenciar, defender o monetizar aquello que nunca organizaron correctamente.
La inteligencia artificial no elimina la propiedad intelectual. La vuelve más exigente. Obliga a mirar los activos intangibles no como piezas aisladas, sino como parte de un sistema vivo: datos, marcas, contenidos, invenciones, contratos, plataformas, personas y decisiones.
Las empresas que entiendan esta transición podrán usar la IA con mayor seguridad, negociar desde una mejor posición y anticiparse a conflictos que otros solo verán cuando ya sean públicos. Las que no lo hagan quedarán expuestas a un doble riesgo: perder control sobre sus activos y depender de interpretaciones legales que todavía están en construcción.
La idea central es sencilla, pero decisiva: en la era de la IA, innovar sin estrategia de propiedad intelectual no es agilidad. Es vulnerabilidad.
China está reformando su sistema de propiedad intelectual con una intención clara: corregir incentivos, combatir registros de mala fe y convertir la protección de activos intangibles en una señal de confianza para la inversión y la innovación.
Durante años, China fue vista como un mercado imposible de ignorar, pero difícil de navegar. Su escala ofrecía oportunidades comerciales extraordinarias; su sistema de propiedad intelectual, en cambio, generaba una preocupación recurrente para empresas extranjeras, titulares de marcas, desarrolladores tecnológicos e inversionistas: la protección existía, pero su eficacia no siempre era percibida con la misma seguridad.
Esa tensión explica el momento actual. China no está realizando simples ajustes administrativos. Está intentando remodelar la arquitectura de su sistema de propiedad intelectual para responder a un problema de fondo: cómo pasar de una cultura marcada por el volumen de registros a un modelo más exigente, orientado a la calidad, al uso legítimo y a la confianza.
La reforma de la Ley de Marcas, el combate a las solicitudes de mala fe, la revisión de incentivos en materia de patentes y la mejora de los mecanismos administrativos forman parte de una misma lectura estratégica. China entiende que, para competir en tecnología, inteligencia artificial, manufactura avanzada, comercio electrónico y economía digital, no basta con producir más. Debe proteger mejor.
La propiedad intelectual cumple una función esencial en cualquier economía innovadora: permite identificar quién creó, quién puede usar, quién puede transferir y quién puede defender un activo intangible. Cuando esa función se debilita, el sistema deja de proteger valor y empieza a producir incertidumbre.
En China, una de las principales tensiones ha sido el uso especulativo del sistema marcario. El registro de marcas por terceros sin intención legítima de uso puede bloquear la entrada de empresas extranjeras, encarecer operaciones, provocar litigios innecesarios o forzar negociaciones desde una posición de vulnerabilidad.
Para una compañía que planea ingresar al mercado chino, encontrar su marca registrada por un tercero no es un problema menor. Puede afectar importaciones, distribución, contratos, plataformas digitales, reputación y expansión comercial. En mercados de gran escala, una debilidad registral puede convertirse rápidamente en una barrera de negocio.
Por eso, el combate a la mala fe no debe entenderse únicamente como una corrección jurídica. Es una medida de orden económico. China necesita que su sistema de propiedad intelectual deje de ser percibido como un espacio aprovechable para estrategias oportunistas y empiece a operar como una infraestructura confiable para empresas nacionales e internacionales.
La discusión del borrador revisado de la Ley de Marcas china muestra que el país busca enfrentar uno de los puntos más sensibles de su sistema: la distancia entre registro formal y uso legítimo.
El objetivo no es solo sancionar conductas abusivas. Es elevar el estándar de acceso al sistema. Una marca no debería registrarse como herramienta de bloqueo, especulación o presión comercial. Debe proteger una identidad empresarial real, un origen comercial identificable y una actividad económica legítima.
Esta distinción es clave. En un sistema saturado por solicitudes sin propósito real, los titulares legítimos pierden tiempo, recursos y capacidad de reacción. La autoridad administrativa también se ve obligada a procesar expedientes que no necesariamente reflejan actividad económica auténtica. El resultado es un sistema más pesado, menos eficiente y menos previsible.
La reforma apunta a limpiar esa base. En términos empresariales, esto importa porque la calidad del registro influye directamente en la calidad del mercado. Un entorno donde las marcas pueden protegerse con mayor claridad facilita decisiones de inversión, licenciamiento, distribución y expansión.
El cambio chino no se limita a las marcas. También se observa en la forma de comprender el valor de las patentes. Durante años, muchas economías midieron su capacidad innovadora por la cantidad de solicitudes presentadas. Ese indicador tiene utilidad, pero también puede generar distorsiones si termina premiando la acumulación antes que la calidad.
China parece estar ajustando esa lógica. La pregunta ya no es únicamente cuántas patentes se solicitan, sino cuántas tienen valor técnico, aplicación industrial, posibilidad de comercialización o relevancia estratégica.
Este cambio es especialmente importante para sectores como semiconductores, inteligencia artificial, telecomunicaciones, tecnologías verdes, biotecnología y manufactura avanzada. En estos campos, la patente no es un documento aislado. Puede ser una barrera competitiva, una herramienta de negociación, una fuente de financiamiento, un activo de licenciamiento o una pieza dentro de una cadena global de valor.
Una economía que aspira a competir en innovación de alto nivel necesita patentes más sólidas, no solo más numerosas. Necesita derechos capaces de resistir examen, litigio, negociación y explotación comercial.
Las reformas chinas tienen una dimensión reputacional evidente. En el plano internacional, mejorar la protección de propiedad intelectual permite enviar una señal a inversionistas, empresas tecnológicas y titulares de marcas globales: China quiere ser vista no solo como mercado, sino como jurisdicción confiable para proteger activos intangibles.
Sin embargo, conviene evitar lecturas ingenuas. Una reforma normativa no transforma por sí sola la experiencia empresarial. La confianza depende de la implementación, de la consistencia administrativa, de la capacidad de las autoridades locales, de la interpretación judicial y del comportamiento práctico de los actores del mercado.
Ese es el punto crítico. China está enviando señales relevantes, pero el valor real de la reforma se medirá en expedientes concretos: oposiciones, nulidades, acciones contra mala fe, protección en plataformas digitales, coordinación aduanera, litigios y ejecución de decisiones.
Para los inversionistas, el mensaje debe leerse con equilibrio. China sigue siendo un mercado estratégico, pero exige una planificación rigurosa. La mejora del sistema no elimina la necesidad de anticipación legal. Al contrario, vuelve más importante actuar con método.
Las empresas que operan o planean operar en China deben abandonar cualquier visión reactiva de la propiedad intelectual. En este mercado, llegar tarde puede ser costoso.
Una estrategia responsable debería incluir revisión temprana de marcas, búsquedas de disponibilidad, protección en clases relevantes, monitoreo de solicitudes sospechosas, documentación de uso, vigilancia en plataformas digitales y análisis de riesgos vinculados a distribuidores, fabricantes, agentes o antiguos socios comerciales.
También conviene revisar la cartera de patentes, secretos comerciales, diseños industriales y contratos de transferencia tecnológica. En China, la protección formal debe dialogar con la operación real. No basta con registrar si la empresa no puede probar uso, titularidad, trazabilidad o control sobre sus activos.
El punto de fondo es simple: en un sistema que busca depurarse, quienes tengan portafolios sólidos, ordenados y defendibles estarán en mejor posición.
China está intentando transformar su sistema de propiedad intelectual desde dentro. La reforma marcaria, el combate a la mala fe y el giro hacia la calidad no son gestos aislados. Forman parte de una estrategia más amplia para sostener una economía que quiere competir en innovación, tecnología y activos intangibles.
El reto no será anunciar la reforma, sino aplicarla con consistencia. La credibilidad jurídica se construye menos en los documentos oficiales que en la experiencia diaria de quienes registran, defienden, licencian e invierten.
Para las empresas, la lección es clara: China ofrece oportunidades, pero exige preparación. En un mercado de esa escala, la propiedad intelectual no puede tratarse como un trámite posterior. Debe ser parte de la estrategia de entrada, permanencia y crecimiento.
Desde una visión empresarial, proteger una marca o una patente en China no significa únicamente asegurar un derecho. Significa ordenar el valor antes de exponerlo.
China National Intellectual Property Administration. (2026, marzo 13). State Council discusses revised draft of the Trademark Law. CNIPA.
https://english.cnipa.gov.cn/art/2026/3/13/art_3644_205331.html
China National Intellectual Property Administration. (2026, mayo 19). China unveils nationwide plan to strengthen intellectual property protection. CNIPA.
https://english.cnipa.gov.cn/art/2026/5/19/art_3090_206421.html
China National Intellectual Property Administration. (2026, marzo 25). A data snapshot of China’s Special Action Plan for Patent Commercialization and Utilization (2023–2025). CNIPA.
https://english.cnipa.gov.cn/art/2026/3/25/art_2975_205498.html
World Intellectual Property Organization. (2025). Global Innovation Index 2025: GII 2025 results. WIPO.
https://www.wipo.int/web-publications/global-innovation-index-2025/en/gii-2025-results.html
American Chamber of Commerce in China. (2026). 2026 China Business Climate Survey Report. AmCham China.
https://www.amchamchina.org/china-business-climate-survey-report/
World Intellectual Property Organization. (2025). World Intellectual Property Indicators 2025. WIPO.
https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo-pub-941-17-2025-en-world-intellectual-property-indicators-2025.pdf
China National Intellectual Property Administration. (2026, marzo 17). How to handle same-day trademark applications. CNIPA.
https://english.cnipa.gov.cn/art/2026/3/17/art_3645_205367.html
China National Intellectual Property Administration. (2026, enero 8). Legal support for IPs to be bolstered. CNIPA.
https://english.cnipa.gov.cn/art/2026/1/8/art_3090_203579.html
China National Intellectual Property Administration. (2026, marzo 27). Shen Changyu holds bilateral talks with WIPO Director General Daren Tang. CNIPA.
https://english.cnipa.gov.cn/art/2026/3/27/art_1340_205538.html
Reuters. (2025, septiembre 16). China replaces Germany in top 10 of UN’s most innovative nations. Reuters.
https://www.reuters.com/world/china/china-replaces-germany-top-10-uns-most-innovative-nations-2025-09-16/
Mientras China reforma desde la corrección de incentivos, Japón y Corea del Sur muestran otra ruta de competitividad: sistemas de propiedad intelectual especializados, previsibles y conectados con políticas de innovación de largo plazo.
No todas las reformas relevantes se anuncian como una ruptura. Algunas transformaciones ocurren con menos ruido, a través de instituciones que funcionan, criterios que se consolidan y sistemas que permiten a las empresas tomar decisiones con mayor certeza.
Japón y Corea del Sur ofrecen una lectura distinta de la propiedad intelectual en Asia. A diferencia de China, cuyo proceso actual puede entenderse como una remodelación profunda, ambos países trabajan desde ecosistemas más maduros. Su apuesta no está en corregir una expansión desordenada, sino en perfeccionar la estabilidad, la especialización y la capacidad de convertir activos intangibles en competitividad.
Esta diferencia importa para empresarios, inversionistas y directivos. En industrias intensivas en innovación, la calidad de un sistema de propiedad intelectual no se mide únicamente por la posibilidad de registrar una marca o una patente. Se mide por la previsibilidad del examen, la coherencia de las decisiones, la eficiencia de los procesos y la confianza que genera al momento de invertir, licenciar o litigar.
Japón ha construido una reputación jurídica basada en técnica, continuidad y precisión. Su sistema de propiedad intelectual no necesita presentarse como una reforma permanente para ser relevante. Su fortaleza está en la previsibilidad.
Para una empresa, la previsibilidad tiene valor económico. Permite estimar riesgos, valorar portafolios, negociar licencias, estructurar acuerdos de colaboración tecnológica, preparar litigios y decidir con mayor claridad cuándo proteger, cuándo ceder, cuándo oponerse y cuándo transar.
En sectores como automotriz, robótica, electrónica, química, farmacéutica, inteligencia artificial aplicada y manufactura avanzada, la propiedad intelectual no opera como una formalidad. Forma parte del ciclo de investigación, desarrollo, producción y comercialización. Una patente débil puede afectar una inversión millonaria. Una marca mal protegida puede comprometer años de posicionamiento. Una estrategia de licenciamiento mal estructurada puede reducir el valor de una tecnología.
Japón entiende esa relación entre derecho, industria e innovación. La existencia de reportes institucionales, información pública y mecanismos especializados contribuye a un entorno donde los actores económicos pueden navegar el sistema con mayor claridad.
Uno de los errores frecuentes al analizar propiedad intelectual es concentrarse únicamente en la norma. La ley importa, pero no basta. Un sistema confiable requiere instituciones capaces de aplicar criterios técnicos de forma consistente.
En Japón, esa madurez se expresa en la forma en que el sistema permite ordenar controversias y dar tratamiento especializado a asuntos complejos. La estabilidad jurisprudencial no implica ausencia de cambio. Implica que la evolución ocurre con método, no con arbitrariedad.
Esto es especialmente relevante frente a nuevas tensiones tecnológicas: inteligencia artificial, invenciones implementadas por software, datos, plataformas digitales, diseños complejos, patentes esenciales y cadenas globales de suministro. Una economía innovadora necesita adaptar sus criterios sin sacrificar seguridad jurídica.
Desde la perspectiva empresarial, ese equilibrio es valioso. El inversionista no busca un sistema inmóvil. Busca un sistema que evolucione sin destruir la confianza que permite invertir.
Corea del Sur representa un caso particularmente interesante porque ha convertido la propiedad intelectual en una pieza visible de su estrategia nacional. Su crecimiento no se explica únicamente por capacidad industrial o inversión tecnológica. También se sostiene en una comprensión sofisticada del valor de los activos intangibles.
La creación de un Ministerio de Propiedad Intelectual confirma esa orientación. Elevar la PI a un nivel institucional superior transmite una señal clara: las marcas, patentes, derechos de autor, diseños, secretos comerciales y mecanismos de enforcement no son asuntos periféricos. Son componentes de política económica.
Este movimiento es coherente con el perfil productivo de Corea del Sur. El país compite en semiconductores, telecomunicaciones, cosmética, entretenimiento, videojuegos, electrónica, biotecnología y contenidos culturales. En todos esos sectores, el valor no está únicamente en la producción física. Está en la tecnología, la marca, el diseño, el know-how, la reputación y la capacidad de expansión internacional. La propiedad intelectual, por tanto, no protege solo invenciones. Protege identidad económica.
Corea del Sur permite ver con claridad una idea que muchas empresas todavía subestiman: la propiedad intelectual no pertenece solo a los laboratorios o a las oficinas legales. También está en la cultura, el entretenimiento, la moda, la cosmética, el software, la música, los formatos audiovisuales y las experiencias de marca.
La llamada ola coreana no se sostiene únicamente en talento creativo. Requiere contratos, marcas, derechos de autor, licencias, control de imagen, protección contra falsificación, gestión internacional de contenidos y mecanismos de defensa frente a la piratería.
Esa interacción entre cultura y derecho es una de las razones por las que Corea del Sur resulta relevante para empresas de distintos sectores. Su modelo muestra que una economía creativa necesita tomarse en serio la protección jurídica de sus activos. De lo contrario, el valor se expande más rápido que la capacidad de controlarlo.
Cuando la propiedad intelectual se integra a la política pública, a la educación empresarial y a la estrategia de internacionalización, deja de ser una reacción frente al conflicto. Se convierte en una herramienta para crecer con mayor orden.
Japón y Corea del Sur no son idénticos. Japón ofrece una imagen de madurez institucional, técnica y continuidad. Corea del Sur muestra una visión más activa de la propiedad intelectual como política estratégica conectada con innovación, cultura y expansión global.
Pero ambos modelos convergen en un punto esencial: la propiedad intelectual es una condición para competir en industrias de alto valor. La diferencia frente a sistemas menos maduros no está solo en registrar derechos.
Está en hacer que esos derechos sean útiles. Una marca debe poder defenderse. Una patente debe poder licenciarse. Un derecho de autor debe poder explotarse. Un secreto comercial debe poder preservarse. Un portafolio intangible debe poder valorarse ante inversionistas, socios y compradores. En ese sentido, la estabilidad institucional no es un lujo jurídico. Es una ventaja competitiva.
Para empresas que miran a Japón, Corea del Sur o Asia Oriental como espacios de expansión, la principal recomendación es abandonar la improvisación. La propiedad intelectual debe planificarse desde el inicio de la estrategia comercial, no cuando aparece el conflicto.
En Japón, esto exige precisión técnica: expedientes bien construidos, documentación clara, análisis de patentabilidad, estrategia marcaria coherente y revisión cuidadosa de contratos de licencia, distribución o colaboración tecnológica.
En Corea del Sur, además de la precisión, se requiere una mirada integradora. La empresa debe entender cómo su marca, su tecnología, su diseño, sus contenidos y su reputación se articulan como un sistema de valor. Registrar derechos es apenas el primer paso. Gestionarlos, defenderlos y explotarlos estratégicamente es donde aparece la diferencia.
Para inversionistas, estos países ofrecen una señal importante: los sistemas de propiedad intelectual sólidos reducen incertidumbre. No eliminan el riesgo, pero permiten medirlo mejor. Y en mercados intensivos en innovación, medir mejor el riesgo puede ser tan importante como identificar la oportunidad.
Japón y Corea del Sur muestran que la competitividad no siempre nace de reformas disruptivas. A veces surge de instituciones estables, criterios técnicos, políticas sostenidas y una comprensión clara del valor económico de los intangibles.
Japón confirma que la previsibilidad puede ser una forma de sofisticación. Corea del Sur demuestra que la propiedad intelectual puede convertirse en política de Estado y en plataforma para industrias tecnológicas y creativas.
Para las empresas, la conclusión es directa: competir en mercados avanzados exige más que buenos productos. Exige marcas protegidas, patentes sólidas, contratos bien estructurados, derechos gestionados con inteligencia y una estrategia legal alineada con el crecimiento.
La propiedad intelectual no es el cierre del proceso innovador. Es una de las condiciones que permite que la innovación tenga permanencia, defensa y valor.
Japan Patent Office. (2026). JPO Status Report 2026. JPO.
https://www.jpo.go.jp/e/resources/report/statusreport/2026/index.html
Japan Patent Office. (2026, marzo). JPO Status Report 2026 released. JPO.
https://www.jpo.go.jp/e/resources/report/statusreport/2026/matome.html
Intellectual Property High Court of Japan. (s. f.). Current status. Courts in Japan.
https://www.courts.go.jp/ip/eng/aboutus/current/index.html
Intellectual Property High Court of Japan. (s. f.). IP Judgments in Japan: Search screen. Courts in Japan.
https://www.courts.go.jp/ip/eng/Judgments/search_ip/index.html
World Intellectual Property Organization. (2025). Global Innovation Index 2025: GII 2025 results. WIPO.
https://www.wipo.int/web-publications/global-innovation-index-2025/en/gii-2025-results.html
World Intellectual Property Organization. (2025, octubre 6). WIPO Director General congratulates Republic of Korea on newly established Ministry of Intellectual Property. WIPO.
https://www.wipo.int/en/web/director-general/w/daren-tang/news/2025/wipo-director-general-congratulates-republic-of-korea-on-newly-established-ministry-of-ip
Ministry of Intellectual Property, Republic of Korea. (s. f.). Ministry of Intellectual Property. MOIP.
https://www.kipo.go.kr/en/
World Intellectual Property Organization. (2024). An international guide to patent case management for judges: Chapter 8, Republic of Korea. WIPO.
https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo-pub-1079-chapter8-en-republic-of-korea-an-international-guide-to-patent-case-management-for-judges.pdf
World Intellectual Property Organization. (2025). Republic of Korea [2025]: Case No. 2022Na2206. WIPO Lex.
https://www.wipo.int/wipolex/en/judgments/details/3134
World Intellectual Property Organization. (2025). Intellectual Property High Court, Republic of Korea [2024]: Case No. 2023Na11276. WIPO Lex.
https://www.wipo.int/wipolex/en/judgments/details/3135
Japan Patent Office. (2025). JPO Status Report 2025. JPO.
https://www.jpo.go.jp/e/resources/report/statusreport/2025/index.html
World Intellectual Property Organization. (2025). World Intellectual Property Indicators 2025. WIPO.
https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo-pub-941-17-2025-en-world-intellectual-property-indicators-2025.pdf
La inteligencia artificial generativa no apareció en un vacío. Sus capacidades actuales se construyen sobre enormes volúmenes de información producida, organizada y publicada por personas, medios, editoriales, programadores, investigadores y empresas. Esa realidad, que durante años permaneció en un terreno técnico poco visible para el público general, hoy se ha convertido en una de las discusiones jurídicas y comerciales más relevantes de la economía digital.
El caso iniciado por The New York Times contra OpenAI y Microsoft concentra esa tensión. El medio sostiene que millones de sus artículos habrían sido utilizados sin autorización para entrenar modelos de lenguaje, y que esos sistemas podrían generar respuestas capaces de resumir, imitar o sustituir parte del valor informativo de sus contenidos. Esa línea argumental aparece también en el documento base revisado, que identifica como puntos centrales la copia masiva, la falta de licenciamiento previo, la posible sustitución de mercado y la tensión con la defensa de fair use o uso justo.
La discusión, sin embargo, no se agota en determinar si hubo o no infracción. Lo que está en juego es más amplio: el lugar que ocupará la propiedad intelectual en la arquitectura futura de la inteligencia artificial. Desde esta perspectiva, este caso debe leerse como una advertencia estratégica para empresas, medios, inversionistas y titulares de activos intangibles: la innovación no puede sostenerse sobre zonas grises indefinidas cuando el valor económico proviene, precisamente, de contenido protegido, curado y comercialmente explotable.
En apariencia, el conflicto gira en torno a una pregunta técnica: si una empresa de IA puede utilizar contenido protegido para entrenar sus modelos sin autorización. Pero el verdadero núcleo del caso es económico. The New York Times no solo reclama que sus obras habrían sido copiadas; sostiene que ese uso permitió construir productos capaces de competir con sus propios servicios informativos.
Esa diferencia es fundamental. En el derecho de autor, no toda utilización no autorizada produce el mismo impacto. Una cosa es emplear una obra como referencia incidental, y otra muy distinta es incorporar masivamente archivos periodísticos para entrenar un sistema comercial que luego puede ofrecer al usuario respuestas, resúmenes o reformulaciones cercanas al contenido original. La pregunta deja de ser únicamente “¿se copió?” y pasa a ser “¿quién se beneficia económicamente de esa copia?”.
En abril de 2025, un tribunal federal del Distrito Sur de Nueva York permitió que avanzaran reclamaciones relevantes dentro del caso, aunque también desestimó algunas pretensiones específicas. La decisión no resolvió el fondo del litigio, pero confirmó que la controversia merece un análisis judicial más profundo, especialmente respecto de ciertas reclamaciones de infracción directa y contributiva.
Para los medios, este avance procesal es importante porque valida la discusión sobre el valor jurídico de sus archivos. Para las empresas tecnológicas, representa una señal de riesgo: el entrenamiento de modelos de IA ya no puede analizarse solo como una operación técnica, sino como una actividad con posibles efectos patrimoniales, regulatorios y reputacionales.
OpenAI ha sostenido públicamente que el entrenamiento de IA se encuentra protegido por principios de uso justo y ha defendido una visión amplia sobre el acceso al conocimiento para desarrollar sistemas de inteligencia artificial. En su propia comunicación sobre el litigio, la compañía afirma que ha apoyado el periodismo, el uso justo y una visión abierta de la circulación del conocimiento, además de cuestionar algunas actuaciones procesales del Times durante la fase de descubrimiento.
El problema es que el uso justo no opera como una autorización automática. En el sistema estadounidense, su análisis depende de factores como el propósito del uso, la naturaleza de la obra, la cantidad utilizada y el efecto sobre el mercado potencial de la obra original. En el contexto de IA generativa, esos factores se vuelven especialmente complejos: los modelos necesitan grandes cantidades de datos, pero esa necesidad técnica no elimina por sí misma los derechos de quienes produjeron el contenido.
La pregunta más delicada es si el uso es realmente transformador. Una empresa de IA puede sostener que no reproduce un periódico, sino que crea un sistema nuevo capaz de procesar lenguaje. Pero el titular de derechos puede responder que el resultado comercial depende de haber absorbido contenidos protegidos, y que el sistema puede disminuir el tráfico, las suscripciones o las oportunidades de licenciamiento del medio.
La jurisprudencia reciente no ofrece una respuesta uniforme. En el caso Thomson Reuters vs. Ross Intelligence, un juez federal concluyó que la copia de contenido de Westlaw para construir una plataforma legal competidora no estaba amparada por el uso justo, una decisión relevante porque abordó el uso de contenido protegido en un contexto tecnológico competitivo. En cambio, en el litigio contra Anthropic, un juez consideró que el entrenamiento con libros adquiridos legalmente podía ser transformador, pero distinguió esa conclusión de la adquisición y almacenamiento de copias pirateadas, que no quedó protegido bajo el mismo razonamiento.
Estas decisiones revelan una línea de fondo: los tribunales no están resolviendo la IA como una categoría abstracta. Están analizando procedencia del contenido, finalidad comercial, efecto competitivo, licitud de la fuente y daño potencial al mercado.
Uno de los efectos más relevantes del caso NYT vs. OpenAI es que ha cambiado la conversación sobre los archivos periodísticos. Durante años, muchos contenidos digitales fueron vistos como material disponible en la web, accesible para buscadores, agregadores, plataformas y sistemas automatizados. La IA generativa obliga a revisar esa lectura.
El contenido periodístico de calidad no es una acumulación casual de datos. Implica investigación, edición, criterio, verificación, reputación y una inversión sostenida en talento humano. Aunque los hechos no se protegen como tales, la forma de seleccionarlos, narrarlos, estructurarlos y contextualizarlos sí puede contener expresión protegible. Ese matiz resulta central en el caso del Times: el litigio no solo defiende palabras, sino una cadena de valor editorial.
El mercado ya está respondiendo por vías distintas al litigio. En 2025, The New York Times alcanzó un acuerdo multianual de licenciamiento con Amazon para que ciertos contenidos del Times, The Athletic y NYT Cooking puedan utilizarse en experiencias de Amazon, incluidos resúmenes y extractos, así como para entrenamiento de modelos. La existencia de este tipo de acuerdos refuerza una idea clave: si el contenido tiene valor suficiente para ser licenciado, también tiene valor suficiente para ser protegido.
Este punto es decisivo para empresas e inversionistas. Los activos intangibles ya no se limitan a marcas, patentes o software. También incluyen bases de datos, archivos editoriales, repositorios técnicos, manuales, investigaciones, reportes, fotografías, contenidos audiovisuales y materiales formativos. En una economía donde la IA necesita datos de calidad, la gestión jurídica de esos activos se vuelve una dimensión de competitividad.
Para las empresas que adoptan herramientas de IA, el caso también ofrece una advertencia práctica. No basta con preguntar qué puede hacer una herramienta; también debe preguntarse con qué fue entrenada, bajo qué condicionesprocesa información y qué riesgos se generan al introducir datos propios o de terceros.
El informe sobre inteligencia artificial de la Oficina de Derechos de Autor de Estados Unidos ha abordado, en distintas partes, temas como réplicas digitales, protección de outputs y entrenamiento de IA generativa. En mayo de 2025, esa oficina publicó una versión preliminar de la Parte 3 de su informe, dedicada al entrenamiento de IA generativa, en respuesta a consultas del Congreso y de distintos sectores interesados. Aunque estos informes no sustituyen la decisión de los tribunales, muestran que la discusión ya no pertenece únicamente al ámbito académico o tecnológico: forma parte de la agenda institucional de la propiedad intelectual.
Desde una perspectiva corporativa, esto implica que las empresas deben avanzar hacia políticas claras de gobernanza de IA. Esa gobernanza debería incluir, al menos, criterios sobre uso de herramientas externas, protección de información confidencial, revisión de términos contractuales, trazabilidad de datos, licencias sobre contenidos utilizados y control de outputs que puedan infringir derechos de terceros.
Para medios, agencias, estudios jurídicos, consultoras, universidades y empresas creativas, el desafío es doble. Por un lado, deben proteger sus propios contenidos frente a usos no autorizados. Por otro, deben evitar incorporar en sus procesos materiales generados o entrenados bajo condiciones que puedan generar exposición legal.
El futuro de la inteligencia artificial no se resolverá únicamente en laboratorios, servidores o interfaces conversacionales. También se definirá en contratos, licencias, tribunales, políticas internas y estrategias de propiedad intelectual.
El caso The New York Times vs. OpenAI marca un punto de inflexión porque obliga a reconocer que el contenido tiene una vida económica más allá de su publicación inicial. Un artículo, una base de datos, una investigación o un archivo editorial pueden convertirse en insumos de sistemas capaces de generar nuevos productos, capturar audiencias y alterar modelos de negocio completos.
La pregunta relevante para empresas y titulares de derechos ya no es si la IA cambiará el mercado. Eso ya está ocurriendo. La pregunta es si cada organización está preparada para identificar, proteger y negociar el valor de sus activos intangibles antes de que otros lo hagan por ella.
The New York Times Company. (2023). Complaint: The New York Times Company v. Microsoft Corporation, OpenAI, Inc., et al. United States District Court, Southern District of New York.
United States District Court, Southern District of New York. (2025). Opinion and order on defendants’ motions to dismiss in The New York Times Company v. Microsoft Corporation, OpenAI, Inc., et al.
U.S. Copyright Office. (2025). Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training — Pre-publication Version. United States Copyright Office.
U.S. Copyright Office. (2025). Copyright and Artificial Intelligence: Reports and policy materials. United States Copyright Office.
Reuters. (2025). New York Times partners with Amazon for first AI licensing deal. Reuters.
Reuters. (2025). Thomson Reuters wins AI copyright “fair use” ruling against one-time competitor. Reuters.
Bartz v. Anthropic. (2025). Order on summary judgment regarding fair use and AI training. United States District Court, Northern District of California.
Authors Guild. (2025). Mixed decision in Anthropic AI case. The Authors Guild.
The Guardian. (2025). Anthropic did not breach copyright when training AI on books without permission, court rules. The Guardian.
Debevoise & Plimpton. (2025). Anthropic and Meta decisions on fair use. Debevoise & Plimpton Insights.