Las startups construyen buena parte de su valor sobre activos intangibles: software, algoritmos, marcas, diseños, conocimientos técnicos, bases de datos y contenidos. Sin embargo, muchas empresas emergentes consideran la propiedad intelectual como una obligación burocrática que puede posponerse hasta alcanzar estabilidad financiera. Esta visión incrementa el riesgo de perder derechos, infringir activos ajenos o enfrentar dificultades durante procesos de inversión y expansión internacional.
La iniciativa de la OMPI durante la Rio Innovation Week 2026 busca modificar esta percepción mediante orientación individual para diez startups previamente seleccionadas. El programa no se limita a explicar cómo registrar una patente o una marca, sino que pretende diagnosticar las necesidades reales de cada negocio y relacionar la protección jurídica con sus objetivos comerciales. Paralelamente, el Foro de la OMPI para Jueces de Propiedad Intelectual abordará asuntos como el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, la patentabilidad del software, la responsabilidad de las plataformas digitales y los medios sintéticos. Ambas iniciativas muestran que la OMPI está interviniendo tanto en la formación empresarial como en la interpretación judicial de los nuevos desafíos tecnológicos.
La propiedad intelectual no constituye un único derecho, sino una combinación de herramientas que deben seleccionarse según el modelo de negocio. Una startup puede recurrir a patentes para proteger soluciones técnicas, marcas para diferenciar productos, derechos de autor sobre software y contenidos, diseños industriales para aspectos estéticos y secretos comerciales para información que no conviene divulgar. También son esenciales los contratos de confidencialidad, las cesiones realizadas por empleados y desarrolladores, y las licencias de tecnologías pertenecientes a terceros.
Una estrategia adecuada no busca registrar todo, sino proteger aquello que genera una ventaja competitiva sostenible. La guía de la OMPI para empresas emergentes y su herramienta de diagnóstico promueven precisamente esta evaluación. El objetivo es identificar cuáles activos son estratégicos, quién ostenta su titularidad, en qué mercados requieren protección y qué riesgos podrían limitar su explotación comercial. Esta planificación permite utilizar la propiedad intelectual no solo como defensa jurídica, sino también como fuente de licencias, alianzas y financiación.
La relevancia económica de esta estrategia puede observarse en el estudio conjunto de la Oficina Europea de Patentes y la EUIPO sobre propiedad intelectual y financiación de startups. La investigación encontró una relación positiva entre las solicitudes de patentes y marcas y la probabilidad de obtener inversión. Aunque esta asociación no demuestra que el registro garantice automáticamente el financiamiento, evidencia que una cartera organizada puede actuar como señal de capacidad tecnológica, preparación comercial y previsión empresarial.
La primera contribución de la orientación de la OMPI consiste en convertir la propiedad intelectual en un proceso de diagnóstico empresarial. Cada startup posee necesidades distintas. Una compañía de biotecnología puede depender principalmente de patentes y análisis de libertad de operación; una plataforma digital puede requerir marcas, licencias de software, contratos y políticas de contenido; mientras que una empresa basada en información necesitará controlar el origen de sus bases de datos y proteger conocimientos confidenciales. La asesoría individual permite priorizar recursos y evitar tanto la falta de protección como el gasto en derechos que no aportan valor real.
Esta planificación también fortalece la posición de la startup frente a inversionistas. Durante una debida diligencia se revisa quién desarrolló la tecnología, si existen cesiones válidas, qué licencias utiliza el software y si la empresa podría estar infringiendo derechos de terceros. Una startup incapaz de demostrar la titularidad de su código, marca o innovación transmite incertidumbre y puede perder valor durante una negociación. Por el contrario, una cartera coherente facilita la evaluación del negocio y demuestra que la empresa comprende los riesgos asociados con su crecimiento.
El segundo eje se relaciona con la inteligencia artificial y el uso de obras protegidas durante el entrenamiento de modelos. Las empresas tecnológicas sostienen que el entrenamiento es transformador porque emplea grandes volúmenes de información para identificar patrones y construir sistemas con nuevas funciones. Los titulares de derechos argumentan que este proceso implica copiar obras sin autorización y puede afectar los mercados de autores, editores, artistas y proveedores de contenidos. Los casos analizados en el informe, entre ellos Bartz v. Anthropic, Kadrey v. Meta y Thomson Reuters v. ROSS Intelligence, muestran que no existe una respuesta uniforme: los tribunales examinan la procedencia de los datos, el propósito del uso y su impacto sobre el mercado de las obras originales.
Para las startups, esta incertidumbre exige diligencia. Utilizar una plataforma de IA no elimina automáticamente las responsabilidades relacionadas con los materiales introducidos, los resultados generados o su posterior explotación comercial. Las empresas deben documentar las herramientas empleadas, revisar los contenidos antes de publicarlos, establecer políticas internas y verificar las condiciones contractuales de los proveedores. En proyectos de mayor riesgo, también puede ser necesario obtener licencias o confirmar que los datos utilizados poseen una procedencia legítima.
El tercer eje comprende la patentabilidad de las innovaciones basadas en software e inteligencia artificial. La sola utilización de un algoritmo no convierte una solución en patentable. Las autoridades suelen exigir una contribución técnica concreta, es decir, que el sistema resuelva un problema específico de una forma nueva y no evidente. Por esta razón, las startups deben documentar la intervención de sus desarrolladores, el problema técnico abordado, las mejoras producidas y las diferencias frente a tecnologías anteriores. La colaboración entre ingenieros y abogados resulta fundamental para traducir una innovación tecnológica en una reivindicación jurídicamente defendible.
Las iniciativas de la OMPI muestran una transformación de su función institucional. Aunque la organización no sustituye a los legisladores ni a los tribunales nacionales, puede promover criterios compartidos mediante guías, diagnósticos, programas de formación y espacios de diálogo judicial. Su actuación puede reducir las diferencias interpretativas y ayudar a que jueces, emprendedores e inversionistas utilicen un lenguaje común al analizar tecnologías emergentes.
No obstante, la protección de la propiedad intelectual debe aplicarse con proporcionalidad. Una cartera excesiva puede consumir recursos limitados, mientras que una protección insuficiente puede facilitar la copia o impedir la expansión. Del mismo modo, una regulación demasiado rígida de la inteligencia artificial podría restringir la investigación y favorecer a las grandes empresas capaces de pagar licencias y litigios. El desafío consiste en encontrar un equilibrio entre los derechos de creadores y titulares, la competencia, el acceso al conocimiento y el desarrollo tecnológico.
Para América Latina, la orientación de la OMPI representa una oportunidad, pero su efecto dependerá de la continuidad institucional. Un taller dirigido a un grupo reducido de startups puede producir casos exitosos, aunque el fortalecimiento del ecosistema requerirá coordinación con universidades, incubadoras, oficinas nacionales, inversionistas y profesionales especializados. El verdadero impacto debe medirse por la capacidad de las empresas para ordenar la titularidad de sus activos, negociar mejores contratos, prevenir infracciones y capturar una mayor proporción del valor económico generado por sus innovaciones.
La orientación de la OMPI contribuye a que las startups comprendan que la propiedad intelectual no es una actividad posterior al crecimiento, sino una parte del diseño del negocio. Identificar activos, asegurar la titularidad, analizar riesgos y seleccionar mecanismos de protección adecuados puede mejorar la preparación para la inversión, facilitar alianzas y reducir conflictos jurídicos.
En el ámbito de la inteligencia artificial, los debates sobre entrenamiento, autoría, patentes y responsabilidad de plataformas demuestran que el futuro tecnológico también será definido por decisiones jurídicas. Las startups deberán incorporar trazabilidad, revisión humana, transparencia y documentación desde las primeras etapas de desarrollo. No bastará con adoptar herramientas de IA; será necesario comprender qué datos utilizan, qué derechos pueden verse afectados y quién responde por sus resultados.
En definitiva, la OMPI actúa como articuladora entre innovación, empresa y derecho. Al orientar a nuevos emprendimientos y promover el diálogo entre jueces, ayuda a construir un ecosistema en el que la propiedad intelectual puede funcionar como mecanismo de protección, financiación y comercialización. Su principal aporte consiste en desplazar la PI desde la periferia administrativa hacia el centro de la estrategia empresarial y de la gobernanza responsable de la inteligencia artificial.
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La entrada en vigor del Reglamento (UE) 2026/1744, el 27 de julio de 2026, representa un momento decisivo en la construcción del modelo europeo de gobernanza de la inteligencia artificial. La norma no reemplaza al AI Act ni modifica su finalidad esencial. Reorganiza determinados plazos, reduce duplicidades, amplía mecanismos de apoyo empresarial y fortalece algunas prohibiciones y facultades de supervisión. En consecuencia, el Ómnibus debe comprenderse como una intervención sobre la forma de implementar el régimen, no como una renuncia al objetivo de garantizar una inteligencia artificial segura, confiable y compatible con los derechos fundamentales.
Este proceso expresa la doble ambición que ha caracterizado la política europea de inteligencia artificial. Por una parte, la Unión Europea busca prevenir daños relacionados con discriminación, manipulación, vigilancia, seguridad de productos, opacidad y afectación de derechos. Por otra, procura crear un mercado único en el que las empresas puedan desarrollar y comercializar soluciones tecnológicas bajo reglas previsibles. El AI Act no se limita así a imponer restricciones: configura condiciones de acceso al mercado y establece una infraestructura institucional compuesta por autoridades nacionales, organismos de evaluación, la Oficina Europea de Inteligencia Artificial, códigos de buenas prácticas y estándares técnicos.
Su importancia tampoco se limita a las organizaciones establecidas dentro de Europa. El artículo 2 del AI Act incluye a proveedores situados en terceros países cuando comercializan sistemas o modelos en la Unión, así como a proveedores y usuarios extranjeros cuando los resultados de sus sistemas son utilizados dentro del territorio europeo. Una empresa latinoamericana que ofrezca soluciones de selección laboral, evaluación crediticia, generación de contenidos o análisis biométrico a clientes europeos puede, por tanto, quedar sometida al Reglamento aunque no tenga su sede principal en un Estado miembro. Esta dimensión extraterritorial convierte la regulación europea en una referencia relevante para la planificación global de productos y servicios digitales.
El problema central no consiste únicamente en determinar qué obligaciones existen, sino en decidir cómo incorporarlas a la estrategia empresarial. Los nuevos plazos pueden ser interpretados como una oportunidad para desplegar una preparación ordenada o como una invitación a aplazar inversiones en gobernanza. La segunda interpretación resulta especialmente riesgosa: la regulación ya se aplica a prácticas prohibidas, modelos de uso general y determinadas obligaciones de transparencia, mientras que otros deberes se activarán progresivamente. La organización que espera hasta la fecha final para identificar sus sistemas, reconstruir sus bases de datos o negociar documentación con proveedores probablemente descubrirá que la conformidad no puede improvisarse.
La tesis de este artículo es que la regulación europea puede transformarse en una ventaja competitiva cuando se integra tempranamente al diseño del producto, la contratación tecnológica, la gestión de datos y la comunicación corporativa. Para demostrarlo, se examinan primero los fundamentos del enfoque basado en riesgos; posteriormente, se analizan las principales modificaciones del Ómnibus; después, se proponen estrategias de mitigación y aprovechamiento comercial; finalmente, se discuten las tensiones entre simplificación, innovación y protección de derechos. El análisis utiliza fuentes normativas oficiales y contribuciones académicas sobre regulación basada en riesgos, estándares técnicos y experimentación regulatoria.
El AI Act se construye sobre un modelo de regulación diferenciada. No todos los sistemas de inteligencia artificial están sujetos a las mismas obligaciones: la intensidad regulatoria depende de la finalidad, el contexto de uso y la magnitud del daño potencial. Algunas prácticas son directamente prohibidas; ciertos sistemas utilizados en ámbitos sensibles son clasificados como de alto riesgo; varias aplicaciones están sometidas principalmente a deberes de transparencia; y numerosos sistemas de riesgo mínimo pueden circular sin un régimen obligatorio comparable. Martin Ebers considera adecuado este enfoque proporcional, aunque advierte que una regulación auténticamente basada en riesgos debe evaluar los daños en su contexto y evitar clasificaciones excesivamente formales.
Dentro de esta estructura, el Ómnibus de 2026 modifica el calendario de las obligaciones correspondientes a los sistemas de alto riesgo. Los sistemas contemplados en el Anexo III —por ejemplo, determinadas aplicaciones en empleo, educación, acceso a servicios esenciales, biometría, migración o administración de justicia— pasan del 2 de agosto de 2026 al 2 de diciembre de 2027. Los sistemas de alto riesgo vinculados a productos regulados del Anexo I pasan del 2 de agosto de 2027 al 2 de agosto de 2028. Esta precisión resulta relevante porque el documento base presenta el 2 de agosto de 2026 como fecha original para ambas categorías, mientras que el artículo 113 del Reglamento de 2024 ya concedía un año adicional a los sistemas comprendidos en el artículo 6.1.
El aplazamiento no afecta de la misma manera a todas las disposiciones. Las obligaciones para proveedores de modelos de inteligencia artificial de uso general se aplican desde el 2 de agosto de 2025. Estos proveedores deben mantener documentación técnica, proporcionar información a quienes integran sus modelos, adoptar una política de cumplimiento del derecho de autor y publicar un resumen suficientemente detallado sobre los contenidos utilizados para el entrenamiento. Para los modelos que presentan riesgo sistémico se añaden evaluaciones, pruebas adversariales, gestión de incidentes y medidas de ciberseguridad. El Código de buenas prácticas para modelos de uso general, publicado en julio de 2025, ofrece una vía voluntaria para demostrar el cumplimiento en transparencia, derecho de autor, seguridad y gestión de riesgos.
También adquieren importancia inmediata las obligaciones del artículo 50. Desde el 2 de agosto de 2026, los proveedores de sistemas que generan audio, imágenes, video o texto sintético deben procurar que los resultados sean identificables en un formato legible por máquinas. Los responsables que publiquen deepfakes deben revelar su naturaleza artificial, y quienes difundan texto generado por IA sobre asuntos de interés público deben efectuar una divulgación equivalente, salvo que exista revisión humana, control editorial y responsabilidad identificable. Los sistemas comercializados antes del 2 de agosto de 2026 disponen hasta el 2 de diciembre del mismo año para adaptar el marcado exigido al proveedor. Las directrices de transparencia de la Comisión y el código aprobado en julio de 2026 buscan uniformar esta implementación.
El Ómnibus introduce, además, ajustes que exceden el simple cambio de fechas. La obligación de alfabetización en inteligencia artificial ya no exige garantizar un nivel determinado para cada empleado, sino adoptar medidas razonables que apoyen el desarrollo de conocimientos adecuados al contexto. Se permite excepcionalmente el tratamiento de categorías especiales de datos para detectar y corregir sesgos, siempre que sea estrictamente necesario y esté acompañado por controles de seguridad, limitación de acceso, pseudonimización y eliminación. La norma amplía beneficios a las pequeñas empresas de mediana capitalización, extiende a todas las pymes la simplificación del sistema de gestión de calidad y permite que la Oficina de IA establezca un sandbox regulatorio europeo con acceso prioritario para pymes, empresas emergentes y small mid-caps.
Este sistema responde a una lógica de corregulación. La legislación establece objetivos y obligaciones generales, mientras que estándares armonizados, códigos de prácticas, directrices y mecanismos de experimentación traducen esas normas en procedimientos técnicos. Cantero Gamito y Marsden advierten que los estándares no son instrumentos neutrales, porque terminan definiendo qué riesgos se consideran aceptables y qué medidas cuentan como suficientes. Al mismo tiempo, los sandboxes permiten experimentar bajo supervisión y pueden reducir la distancia entre el desarrollo tecnológico y la comprensión regulatoria. En el plano internacional, este modelo puede producir el denominado “efecto Bruselas”: las empresas que operan globalmente pueden extender los estándares europeos a otros mercados para evitar mantener versiones regulatorias incompatibles de un mismo producto.
La primera medida para navegar este marco es construir un inventario corporativo de inteligencia artificial. La organización debe saber qué sistemas utiliza, quién los suministra, qué datos procesan, qué decisiones apoyan, en qué territorios operan y quién asume las funciones de proveedor, importador, distribuidor o responsable del despliegue. No basta con registrar herramientas oficialmente adquiridas: deben incluirse modelos incorporados mediante interfaces de programación, funciones de IA integradas en programas existentes y soluciones desarrolladas informalmente por equipos internos. El inventario permite determinar si una aplicación está prohibida, si pertenece al Anexo III, si forma parte de un producto regulado, si genera contenido sintético o si integra un modelo de uso general sujeto a deberes específicos.
La segunda medida consiste en traducir la clasificación jurídica en una hoja de ruta operativa. Para los sistemas de alto riesgo, el período hasta 2027 o 2028 debería utilizarse para establecer gestión de riesgos, gobernanza de datos, registros de actividad, documentación técnica, supervisión humana, precisión, robustez, ciberseguridad y seguimiento posterior a la comercialización. El cambio de fecha reduce la presión inmediata, pero no reduce el trabajo necesario. De hecho, el Ómnibus justificó el aplazamiento por la disponibilidad tardía de estándares, especificaciones y autoridades competentes, no porque los requisitos hubieran perdido relevancia. El mayor riesgo empresarial es generar una “deuda de cumplimiento”: productos que continúan evolucionando sin documentación, trazabilidad ni responsabilidades claramente asignadas.
La transparencia del contenido sintético exige una estrategia diferente. Los proveedores deben diseñar soluciones de marcado efectivas, interoperables, robustas y técnicamente detectables; los responsables del despliegue deben establecer procesos editoriales para revelar deepfakes y determinados textos de interés público. El cumplimiento no debería reducirse a añadir una etiqueta visible, porque el artículo 50 distingue entre marcado técnico y divulgación al público. Las empresas deberán decidir cómo preservar metadatos a lo largo de la cadena de distribución, qué ocurre cuando el contenido es comprimido o editado y cómo documentar la aplicación de excepciones. Las directrices de julio de 2026 aclaran el alcance de estos deberes, mientras que el código de prácticas permite demostrar una conducta alineada con las expectativas de la Comisión.
La gestión de seguridad adquiere especial relevancia por las nuevas prohibiciones que se aplicarán desde el 2 de diciembre de 2026. El Ómnibus prohíbe determinados sistemas que generan o manipulan representaciones íntimas realistas de personas identificables sin consentimiento y sistemas relacionados con material de abuso sexual infantil. Sin embargo, la norma no impone una responsabilidad automática por cualquier resultado accidental. Para los proveedores, la prohibición depende de que esa generación sea la finalidad prevista o un resultado razonablemente previsible y reproducible frente al cual no existan medidas técnicas y salvaguardias adecuadas. Por ello, serán esenciales la limpieza de datos, los controles de salida, los filtros, las pruebas de evasión, los mecanismos de denuncia y las respuestas ante usos detectados. El incumplimiento del artículo 5 puede dar lugar a multas de hasta 35 millones de euros o el 7 % del volumen mundial anual de negocios, conforme a las reglas generales del AI Act.
Las pymes y empresas emergentes pueden convertir las nuevas medidas de proporcionalidad en una plataforma de crecimiento. El acceso prioritario a sandboxes permite probar soluciones bajo supervisión y discutir tempranamente problemas de clasificación, datos personales o seguridad. La extensión del sistema simplificado de gestión de calidad a todas las pymes reduce una parte de la carga documental, mientras que el reconocimiento de las pequeñas empresas de mediana capitalización evita que el crecimiento produzca un salto regulatorio abrupto. Estas ventajas, no obstante, no constituyen exenciones generales. La participación en un sandbox tampoco certifica automáticamente la conformidad futura ni elimina la responsabilidad empresarial. Su valor reside en reducir incertidumbre, producir evidencia y facilitar aprendizaje entre empresas y autoridades.
La regulación también abre mercados. Se incrementará la demanda de servicios de clasificación de sistemas, auditoría de algoritmos, documentación técnica, pruebas adversariales, detección de sesgos, trazabilidad de contenidos, marcas de procedencia, monitoreo de incidentes y evaluación de proveedores. Los despachos jurídicos, consultoras tecnológicas y empresas de software pueden desarrollar servicios integrados que traduzcan obligaciones normativas en controles verificables. Paralelamente, las empresas reguladas pueden diferenciar sus productos mediante confianza, seguridad y capacidad de integración. En contratación corporativa y procesos de inversión, disponer de inventarios, registros de pruebas, políticas de datos y asignaciones contractuales de responsabilidad puede reducir contingencias y acelerar la debida diligencia. La regulación se convierte así en un componente del valor del producto, no únicamente en un costo externo.
La principal controversia consiste en determinar si el Ómnibus representa una simplificación legítima o una dilución de las salvaguardias europeas. El texto conserva los objetivos del AI Act, mantiene las obligaciones de alto riesgo y añade prohibiciones frente a daños especialmente graves. Los aplazamientos se justifican por la falta de estándares y herramientas de apoyo, lo que sugiere una corrección institucional antes que un retroceso. Sin embargo, un calendario más extenso aumenta el período durante el cual sistemas potencialmente sensibles pueden seguir operando sin la aplicación integral de determinadas exigencias. El equilibrio dependerá de que autoridades y empresas utilicen la transición para prepararse, en lugar de convertirla en una suspensión de hecho.
Una segunda tensión se relaciona con el papel de los estándares. Su utilización puede reducir costos y proporcionar una presunción de conformidad, pero también desplaza decisiones normativas hacia organismos técnicos. Conceptos como precisión suficiente, riesgo residual aceptable, robustez o supervisión humana contienen juicios sociales y jurídicos que no pueden resolverse exclusivamente mediante ingeniería. Cantero Gamito y Marsden destacan la necesidad de participación interdisciplinaria y representación de la sociedad civil en los procesos de estandarización. La eficacia del Ómnibus dependerá, por tanto, no solo de que los estándares estén disponibles a tiempo, sino de que sean transparentes, revisables y adecuados a contextos sectoriales diversos.
La transparencia también presenta límites. Un marcado puede ayudar a identificar la procedencia artificial de un contenido, pero no determina si ese contenido es verdadero, engañoso, lícito o legítimo. Del mismo modo, una obra generada con asistencia de IA no es necesariamente desinformativa, mientras que una pieza creada por una persona puede ser falsa o manipuladora. La regulación reconoce esta diferencia al señalar que cumplir con una obligación de transparencia no implica que el uso del sistema o su resultado sea legal bajo otras normas. La utilidad del artículo 50 dependerá de la interoperabilidad de las soluciones técnicas, la conservación del marcado durante la distribución y la capacidad del público para comprender la información revelada.
Las medidas para pymes plantean otra cuestión crítica. Una regulación compleja puede favorecer indirectamente a grandes empresas capaces de sostener departamentos jurídicos, equipos de seguridad y procesos de certificación. Los sandboxes, modelos documentales y sistemas simplificados pueden reducir esta asimetría, pero solo si son accesibles, rápidos y coordinados. Si cada autoridad nacional interpreta los requisitos de manera distinta o si el acceso a expertos sigue siendo costoso, la simplificación formal no necesariamente producirá una reducción real de barreras. La literatura reciente sobre cumplimiento para pymes insiste en que estas organizaciones necesitan herramientas prácticas, competencias internas y acompañamiento continuo, no solamente plazos más extensos.
Finalmente, el alcance externo del AI Act puede influir en la regulación y en las prácticas empresariales de otras regiones. Las compañías que comercialicen un mismo modelo en Europa, América Latina y otras jurisdicciones podrían adoptar globalmente controles desarrollados para la Unión cuando mantener productos separados resulte más costoso. Este fenómeno no implica que todas las normas europeas sean automáticamente exportables ni que respondan a las prioridades de cada país. Sí significa que las empresas extracomunitarias deberán comprenderlas y decidir si construyen una arquitectura global de cumplimiento o fragmentan sus productos por mercado. La capacidad de demostrar estándares europeos de transparencia y seguridad puede convertirse en una credencial comercial, especialmente en sectores regulados o en relaciones con empresas multinacionales.
La regulación europea de inteligencia artificial no debe entenderse como un conjunto aislado de prohibiciones, sino como una arquitectura de mercado. El AI Act define las condiciones bajo las cuales los sistemas pueden desarrollarse, comercializarse y utilizarse; el Ómnibus de 2026 reorganiza esa implementación para reducir duplicidades, ampliar apoyos y ajustar el calendario a la disponibilidad de estándares y autoridades. La finalidad protectora permanece, pero se combina de forma más explícita con una política de innovación y competitividad.
En el corto plazo, las organizaciones deben concentrarse en las disposiciones que se aplican durante 2026. Esto incluye revisar las obligaciones de transparencia del artículo 50, adaptar sistemas ya comercializados antes del 2 de diciembre, evaluar la interacción con personas, documentar el uso de contenido sintético y establecer medidas frente a generación de contenido íntimo no consentido y material de abuso sexual infantil. Estas tareas exigen coordinación entre áreas jurídicas, técnicas, de seguridad, comunicación y producto.
En el mediano plazo, los plazos de 2027 y 2028 deben convertirse en hitos de un programa progresivo. Los sistemas potencialmente incluidos en los anexos I y III requieren clasificación documentada, gestión de datos, evaluación de riesgos, supervisión humana, controles de proveedores y evidencia de pruebas. Esperar la publicación de todos los estándares antes de comenzar sería una estrategia deficiente: aunque estos instrumentos facilitarán la demostración de conformidad, gran parte de las capacidades organizativas necesarias debe construirse con anticipación.
Las oportunidades se concentran en dos ámbitos. El primero corresponde a las empresas que utilizan IA y pueden diferenciarse mediante productos confiables, trazables y preparados para mercados regulados. El segundo comprende el ecosistema de servicios que acompañará la implementación: auditoría, cumplimiento automatizado, verificación de contenido, seguridad generativa, gestión contractual, capacitación y pruebas de sistemas. La política europea complementa este marco regulatorio con el Plan de Acción para un Continente de IA, que contempla inversión en infraestructura, fábricas de IA y capacidades de cómputo. La estrategia europea, por consiguiente, combina regulación con instrumentos de desarrollo industrial.
La diferencia competitiva no estará determinada únicamente por quién desarrolla el modelo más potente, sino también por quién puede demostrar que entiende su funcionamiento, controla sus riesgos y responde por sus efectos. El Ómnibus concede más tiempo y ofrece instrumentos de apoyo, pero no elimina la responsabilidad. La organización que transforme ese tiempo en gobernanza obtendrá acceso, confianza y resiliencia; la que lo utilice para aplazar decisiones llegará a las fechas de aplicación con productos técnicamente avanzados, pero jurídicamente frágiles.
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Una aprehensión puede retirar mercancías del mercado durante un periodo limitado. Una estrategia jurídica integral, en cambio, permite identificar proveedores, lugares de almacenamiento, procesos de acondicionamiento, puntos de venta y mecanismos de reposición. Desde la experiencia de Luzuriaga & Castro Abogados en un caso reciente, analizamos por qué la observancia de derechos debe superar la lógica del decomiso y convertirse en un sistema continuo de investigación, evidencia, trazabilidad, coordinación institucional y protección del consumidor.
Una intervención puede retirar mercancías del mercado, pero solo una investigación estructurada permite reducir la posibilidad de que la misma cadena vuelva a abastecerse pocos días después. En el caso analizado, una actuación interinstitucional precedida por labores de inteligencia permitió inspeccionar dos inmuebles en los que se encontraron más de un centenar de bultos con calzado.
Durante las diligencias se identificaron deficiencias de etiquetado, ausencia de documentación suficiente para acreditar la importación o tenencia legítima de parte de la mercancía y productos que incorporaban signos distintivos cuya utilización requería verificación. Los bienes fueron embalados, inventariados, trasladados y entregados bajo cadena de custodia a la autoridad aduanera.
Las circunstancias de cada inmueble fueron distintas. En uno no se encontró una persona que acreditara la propiedad o tenencia de los productos. En el otro, quien manifestó encontrarse a cargo señaló que no disponía de documentos justificativos y fue informado del término previsto para presentarlos. Estas diferencias son relevantes porque influyen en la individualización de los operadores, la preservación de la evidencia y la selección de las acciones posteriores.
La información pública difundida sobre el operativo incorporó un elemento adicional: uno de los lugares habría sido utilizado para colocar sellos presuntamente falsos antes de que el calzado fuera comercializado en otro establecimiento. Esta afirmación debe ser verificada dentro del procedimiento y no puede presentarse como una conclusión definitiva. Sin embargo, plantea una hipótesis operativa importante: los inmuebles intervenidos podrían haber cumplido funciones diferentes y complementarias dentro de una misma estructura.
La relevancia del caso no se encuentra únicamente en la cantidad de mercancía aprehendida. Se encuentra en la posibilidad de reconstruir un circuito integrado por abastecimiento, almacenamiento, acondicionamiento, etiquetado y comercialización.
Cuando un establecimiento ofrece productos aparentemente no autorizados, la respuesta inmediata suele concentrarse en retirar el inventario. Pero el punto de venta es apenas el último eslabón visible. Si existen indicios de que la mercancía fue almacenada en un lugar, acondicionada en otro y comercializada posteriormente, la investigación debe determinar quién la suministró, quién proporcionó etiquetas o elementos de presentación, cómo se realizaron los pagos, qué medios de transporte fueron utilizados y hacia qué otros puntos se distribuían los productos.
La observancia efectiva debe enfocarse en las relaciones entre los actores, no solamente en los bienes encontrados. Un establecimiento puede vender; otro puede almacenar; una persona puede administrar los cobros; un transportista puede realizar entregas; y diferentes perfiles digitales pueden promocionar la misma mercancía. Esta fragmentación dificulta identificar a quienes controlan realmente la operación y permite que la actividad continúe, aunque uno de sus puntos sea intervenido.
Por ello, la investigación debe buscar coincidencias entre inventarios, códigos, empaques, números telefónicos, medios de pago, transportistas y direcciones de despacho. La información obtenida en un caso puede revelar conexiones con otros establecimientos o con una fuente común de abastecimiento. Desde nuestra perspectiva, el verdadero impacto no se logra únicamente retirando productos. Se alcanza cuando la evidencia permite comprender la arquitectura de la operación y adoptar medidas dirigidas a sus puntos de mayor relevancia.
Uno de los principales desafíos consiste en evitar que todos los indicios sean tratados como una misma infracción. La ausencia de documentos que acrediten el ingreso o la tenencia de una mercancía puede justificar una investigación aduanera. El incumplimiento de normas de etiquetado constituye una novedad diferente. El uso no autorizado de un signo registrado puede afectar derechos marcarios. La falsificación, por su parte, requiere determinar si el producto incorpora sin autorización un signo idéntico o sustancialmente indistinguible de una marca protegida.
Estas situaciones pueden coexistir, pero ninguna reemplaza automáticamente a las demás. Un producto sin respaldo documental no es necesariamente falso. De igual manera, una mercancía genuina comercializada fuera de determinados canales puede plantear cuestiones relacionadas con distribución, agotamiento del derecho, importaciones paralelas o incumplimientos contractuales, sin configurar necesariamente falsificación.
En este caso, Luzuriaga & Castro Abogados compareció ante la autoridad en representación de titulares de derechos registrados en Ecuador. Nuestra actuación comprendió la acreditación de la titularidad marcaria, la identificación de los registros potencialmente afectados, la exposición del marco jurídico aplicable y la solicitud de coordinación entre la autoridad aduanera y la Fiscalía. También se requirió información sobre la existencia y evolución de los procedimientos administrativos derivados de las aprehensiones.
Esta intervención refleja una función esencial de la asesoría especializada: transformar un hallazgo operativo en una actuación jurídicamente estructurada. No basta con señalar que existen productos aparentemente infractores. Es necesario acreditar el derecho, delimitar la mercancía relacionada con ese derecho, identificar la posible conducta y solicitar medidas proporcionales dentro de las competencias de cada autoridad.
Las vías aduanera, administrativa y penal pueden complementarse, pero no deben confundirse. Cada una posee finalidades, procedimientos y estándares probatorios diferentes. La estrategia jurídica debe determinar cuándo corresponde verificar documentación, impulsar una evaluación técnica, intervenir en un procedimiento sancionador o solicitar la remisión de los hechos a la autoridad penal competente.
Los inventarios muestran una realidad heterogénea: productos con distintos signos, referencias sin código y mercancías que no necesariamente corresponden a los derechos de un mismo titular. Esta diversidad exige segmentar los bienes antes de formular conclusiones. Deben distinguirse los productos con indicadores relevantes de una posible vulneración; aquellos que requieren verificación adicional; la mercancía no relacionada con los derechos representados; y los bienes cuya principal novedad podría ser aduanera o de etiquetado.
Sin esta clasificación, existe el riesgo de realizar afirmaciones generales que no puedan sostenerse respecto de cada artículo. El volumen y la valoración permiten dimensionar la operación, pero no sustituyen la prueba sobre autenticidad, procedencia o autorización.
Cada muestra seleccionada debería vincularse con un bulto, una línea del inventario y un registro fotográfico. Las imágenes deben incluir vistas generales y detalles del signo, etiquetas, códigos, empaques, suelas y demás elementos relevantes. También debe conservarse la información sobre quién levantó, trasladó, recibió y examinó la evidencia. Se documento el embalaje, inventario, traslado institucional y mantenimiento de la cadena de custodia. No obstante, la preservación física debe complementarse con una trazabilidad documental que permita relacionar cada producto con la evaluación técnica posterior.
La pericia debe diferenciar las observaciones de las conclusiones. Una tipografía atípica, un código inconsistente o una etiqueta diferente pueden constituir indicadores, pero adquieren verdadero valor probatorio cuando se contrastan con información técnica proporcionada por el titular y con las demás evidencias incorporadas al procedimiento.
Cuando a una mercancía se le incorporan signos, sellos o elementos destinados a proyectar una apariencia de autenticidad, la afectación trasciende el derecho exclusivo sobre la marca. El consumidor puede tomar una decisión basándose en una procedencia, calidad, garantía o relación empresarial que no han sido comprobadas. Desconoce quién fabricó el producto, bajo qué controles fue elaborado, quién responde por sus defectos y si cuenta con mecanismos de garantía o servicio posterior.
Incluso cuando el producto no genere un riesgo inmediato para la salud o seguridad, existe una afectación a la transparencia de la transacción. La marca comunica un origen empresarial y una expectativa de calidad. Su utilización aparentemente no autorizada puede inducir al comprador a confiar en condiciones que no han sido verificadas.
También se produce una distorsión competitiva. Los operadores legítimos asumen costos de importación, tributación, etiquetado, almacenamiento, distribución y cumplimiento regulatorio. Quien comercializa productos al margen de estos controles puede obtener una ventaja que no proviene de una mayor eficiencia, sino del incumplimiento de obligaciones.
Desde Luzuriaga & Castro Abogados entendemos que la protección de los derechos de propiedad intelectual también protege al consumidor, a los distribuidores legítimos y al funcionamiento ordenado del mercado. La defensa de la marca no debe verse únicamente como la protección de un activo privado, sino como una herramienta para preservar la confianza sobre el origen y las condiciones de los productos ofrecidos.
La información generada durante una actuación no debería permanecer aislada dentro de un expediente. Debe incorporarse a un sistema que permita relacionar establecimientos, proveedores, transportistas, referencias, números de contacto, medios de pago, bodegas y canales digitales.
A partir de estos datos pueden elaborarse mapas de riesgo, identificar zonas recurrentes, detectar patrones de reposición y priorizar recursos. La coincidencia de códigos, empaques o combinaciones de productos en diferentes intervenciones puede revelar una fuente de abastecimiento común.
El resultado tampoco debe medirse únicamente por la cantidad retirada. Indicadores más útiles incluyen la identificación de proveedores, la interrupción de rutas de distribución, el tiempo de reposición del inventario, la reincidencia, la calidad de la evidencia y la continuidad de las actuaciones administrativas o judiciales.
El seguimiento posterior es indispensable, la actividad puede trasladarse a otro establecimiento, cambiar de nombre comercial o migrar hacia redes sociales y mensajería privada. Los documentos del caso no demuestran que hubiera comercialización digital, pero una estrategia completa debería verificar si los mismos productos, fotografías o números de contacto reaparecen en estos canales.
La participación de Luzuriaga & Castro Abogados en este caso no se limitó a presentar una reclamación por el posible uso no autorizado de signos distintivos. Nuestra intervención buscó articular la información generada por la autoridad aduanera con la protección jurídica de los titulares, acreditar los derechos registrados, promover la coordinación institucional y dar seguimiento a las actuaciones administrativas y penales que pudieran corresponder.
La experiencia confirma que una estrategia eficaz requiere la participación coordinada de autoridades, titulares, abogados, investigadores y especialistas técnicos. Cada actor cumple una función diferente: detectar, preservar, verificar, acreditar, decidir y dar continuidad. El verdadero desafío no consiste únicamente en encontrar mercancías presuntamente infractoras. Consiste en comprender cómo llegaron hasta el consumidor, qué procesos les otorgaron apariencia de legitimidad, quiénes participaron en su distribución y qué mecanismos permitirían reponerlas después de la intervención.
La observancia debe funcionar como un ciclo continuo: inteligencia, detección, preservación de evidencia, análisis técnico, acción proporcional, seguimiento y aprendizaje. Desde nuestra perspectiva, proteger la propiedad intelectual significa proteger la confianza del consumidor, la inversión empresarial, la competencia leal y la integridad del mercado. Cuando la información obtenida en una intervención se transforma en inteligencia y continuidad jurídica, el resultado deja de ser un decomiso temporal y se convierte en una verdadera estrategia de protección.
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.
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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.
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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
Los conflictos de propiedad intelectual suelen involucrar algo más que una discusión jurídica. Detrás de una marca, una patente, una obra, un secreto empresarial o una licencia tecnológica hay inversiones, reputación, ventaja competitiva, relaciones comerciales y, muchas veces, información sensible que una empresa no desea exponer en un expediente público.
Por eso, la Resolución Alternativa de Disputas está ganando una relevancia particular en el entorno de la propiedad intelectual. No porque el litigio haya perdido importancia, sino porque no todos los conflictos se resuelven mejor en tribunales. Algunos requieren confidencialidad. Otros demandan conocimiento técnico. Otros necesitan rapidez para evitar que el valor del activo se deteriore durante años de disputa. Y otros, especialmente en tecnología, pueden resolverse mejor mediante acuerdos que preserven la relación comercial entre las partes.
La RAD no debe entenderse como una opción menor. En propiedad intelectual, puede ser una herramienta de estrategia empresarial.
El litigio cumple una función esencial: declara derechos, ordena medidas, impone responsabilidad y construye precedentes. En materia de infracción marcaria, falsificación, piratería, competencia desleal o uso no autorizado de activos críticos, acudir a tribunales o autoridades administrativas puede ser indispensable.
Sin embargo, el litigio también tiene límites. Puede ser lento, costoso, público y rígido. En disputas tecnológicas, además, puede exponer información confidencial: código fuente, algoritmos, modelos de negocio, bases de datos, procesos de entrenamiento, know-how, secretos comerciales o detalles de acuerdos de licencia.
En conflictos internacionales, la complejidad aumenta. Las partes pueden estar ubicadas en distintas jurisdicciones, los derechos pueden estar registrados en varios territorios, los contratos pueden tener cláusulas contradictorias y las medidas judiciales pueden no ser igualmente eficaces en todos los países.
En ese contexto, la pregunta no es si se debe litigar o no. La pregunta es qué tipo de conflicto requiere qué tipo de respuesta.
La mediación y el arbitraje ofrecen una ventaja central: permiten diseñar soluciones más ajustadas a la realidad comercial del conflicto. Un tribunal puede ordenar una indemnización o una prohibición. Un procedimiento de RAD puede facilitar un acuerdo de licencia, un esquema de coexistencia, una transición de uso, una compensación escalonada, un protocolo de confidencialidad, una auditoría técnica o una colaboración futura.
Esa flexibilidad es especialmente útil cuando el activo en disputa sigue teniendo valor para ambas partes. En una controversia por tecnología, por ejemplo, puede ser más conveniente regular el uso, establecer límites y compensaciones, antes que destruir una relación comercial que podría generar beneficios mutuos.
La RAD también protege la confidencialidad. Para empresas que dependen de secretos empresariales, metodologías internas, algoritmos, bases de datos o estrategias de mercado, este factor puede ser determinante. La OMPI destaca precisamente que sus servicios de ADR para disputas de inteligencia artificial ofrecen un marco estructurado para controversias relacionadas con titularidad, licenciamiento e infracción de contenidos e innovaciones generadas o asistidas por IA.
La expansión de la RAD no es solo conceptual. En 2025, el Centro de Arbitraje y Mediación de la OMPI administró o apoyó la administración de 1.461 disputas relacionadas con propiedad intelectual, innovación y tecnología, lo que representó un incremento del 70% frente a 2024.
Ese crecimiento refleja una transformación en la forma en que empresas, creadores, startups, universidades y titulares de derechos enfrentan sus conflictos. La PI se ha vuelto más compleja, más tecnológica y más transnacional. Sus disputas requieren mecanismos que puedan operar con mayor flexibilidad que el litigio ordinario.
La tendencia también responde a una necesidad de especialización. En conflictos de software, IA, datos, patentes complejas o licencias tecnológicas, las partes valoran que el mediador o árbitro tenga conocimiento específico del sector. Un tercero que entiende el lenguaje técnico y comercial del conflicto puede facilitar una solución más precisa y menos costosa.
La inteligencia artificial intensifica la necesidad de mecanismos alternativos. Los conflictos pueden surgir por entrenamiento de modelos con contenidos protegidos, generación de outputs similares a obras existentes, uso de datos sin autorización, disputa sobre titularidad de resultados, incumplimiento de licencias, confidencialidad de prompts, apropiación de know-how o responsabilidad por contenidos generados automáticamente.
Muchos de estos conflictos no tienen respuestas legales completamente estabilizadas. Llevarlos a tribunales puede producir precedentes útiles, pero también incertidumbre, exposición pública y costos significativos. La RAD permite una aproximación más pragmática: resolver el caso concreto sin esperar que todo el marco jurídico esté cerrado.
Además, la IA puede producir conflictos masivos y repetitivos. No siempre será eficiente judicializar cada uso no autorizado. En ciertos casos, modelos de mediación, licenciamiento colectivo, arbitraje especializado o negociación asistida pueden ofrecer mejores resultados.
La lógica es clara: cuando la tecnología acelera el conflicto, los mecanismos de solución también deben adaptarse.
La utilidad de la RAD aumenta cuando se incorpora desde el diseño contractual. Muchas empresas solo piensan en mediación o arbitraje cuando el conflicto ya escaló. Ese es un error. En propiedad intelectual, las cláusulas de solución de controversias deben formar parte de acuerdos de licencia, contratos de desarrollo, convenios de colaboración, NDA, contratos de software, acuerdos de transferencia tecnológica, términos de uso y alianzas comerciales.
Una cláusula bien redactada puede definir foro, idioma, ley aplicable, número de árbitros, reglas institucionales, confidencialidad, medidas cautelares, escalamiento previo, mediación obligatoria o arbitraje acelerado. Estos elementos reducen incertidumbre y evitan disputas procesales innecesarias.
La prevención contractual no elimina el conflicto, pero evita que el conflicto empiece con una discusión sobre dónde, cómo y bajo qué reglas debe resolverse.
Existe una idea equivocada: pensar que recurrir a mediación o arbitraje implica ceder fuerza. En realidad, puede ser lo contrario. Una empresa con una cartera de PI sólida, contratos claros y evidencia ordenada llega a una mediación o arbitraje con mayor capacidad de negociación. La RAD no sustituye la preparación jurídica; la exige.
Tampoco implica renunciar al enforcement. En casos de falsificación, piratería organizada o infracción dolosa, las vías administrativas, civiles o penales pueden ser necesarias. Pero en conflictos comerciales, tecnológicos o contractuales, la RAD puede proteger mejor el valor del activo y la continuidad del negocio.
La estrategia madura no consiste en elegir siempre el camino más agresivo. Consiste en elegir el camino que produce el mejor resultado.
La Resolución Alternativa de Disputas está dejando de ser una herramienta periférica en propiedad intelectual. En un entorno marcado por tecnología, IA, datos, licencias complejas y operaciones transfronterizas, la RAD ofrece confidencialidad, especialización, flexibilidad y velocidad.
Su mayor valor no está únicamente en resolver conflictos. Está en preservar aquello que el conflicto amenaza: reputación, relaciones comerciales, información sensible y capacidad de monetizar activos intangibles.
La propiedad intelectual protege valor. La RAD, bien utilizada, ayuda a que ese valor no se pierda durante la disputa.
Durante años, la conversación entre inteligencia artificial y propiedad intelectual ha estado marcada por una imagen de confrontación: plataformas tecnológicas de un lado, titulares de derechos del otro; modelos entrenados con grandes volúmenes de contenido frente a creadores que reclaman autorización, transparencia y compensación. Esa tensión existe y no debe minimizarse. Pero el caso Disney–OpenAI muestra una posibilidad distinta: transformar el conflicto potencial en una alianza diseñada con reglas, licencias y valor compartido.
El acuerdo anunciado oficialmente por OpenAI y The Walt Disney Company en diciembre de 2025 permite que Sora genere videos sociales cortos inspirados por usuarios a partir de más de 200 personajes de Disney, Marvel, Pixar y Star Wars, bajo un acuerdo de licencia de tres años. La comunicación oficial también señala que una selección de esos videos podrá estar disponible en Disney+ y que ambas compañías afirman un compromiso con el uso responsable de IA y la protección de los derechos de creadores.
Más allá del atractivo mediático, el caso importa porque plantea una pregunta estratégica: ¿qué debe hacer una empresa con activos creativos valiosos frente a tecnologías que pueden reproducir, transformar o emular elementos de su universo simbólico? La respuesta tradicional sería litigar. La respuesta más sofisticada puede ser negociar.
Disney posee algunos de los activos creativos más reconocibles del mercado global: personajes, narrativas, marcas, franquicias, estilos visuales, mundos de ficción y comunidades de fans. Ese patrimonio no solo tiene valor cultural; tiene valor jurídico y económico. Cualquier uso no autorizado en herramientas generativas podría activar conflictos por derechos de autor, marcas, competencia desleal, derecho de imagen, dilución, confusión o daño reputacional.
OpenAI, por su parte, opera en un espacio donde el riesgo legal es estructural. Las herramientas de IA generativa dependen de datos, prompts, outputs y experiencias de usuario que pueden cruzar límites sensibles. Para una plataforma de video generativo, la posibilidad de que los usuarios pidan contenido con personajes reconocibles no es remota: es casi inevitable.
La licencia, entonces, cumple una función doble. Para OpenAI, reduce exposición y permite ofrecer una experiencia atractiva sin depender de una zona gris. Para Disney, evita que sus personajes sean arrastrados por usos no autorizados fuera de control y, al mismo tiempo, le permite participar activamente en la economía generativa.
No es una renuncia a la protección. Es protección mediante diseño contractual.
El acuerdo muestra una evolución importante: la propiedad intelectual deja de operar únicamente como una barrera de acceso. También puede funcionar como una arquitectura de participación. Disney no se limita a decir “no uses mis personajes”. Define condiciones para que ciertos usos sean posibles, controlados y monetizables.
Esa diferencia es decisiva. En los mercados creativos, la prohibición absoluta puede ser necesaria frente a usos infractores, engañosos o perjudiciales. Pero cuando existe una tecnología con demanda real, capacidad de distribución y potencial de engagement, la licencia puede capturar valor que el litigio no siempre logra producir.
Litigar puede reparar daños o detener conductas. Licenciar puede abrir mercados, crear aprendizajes, generar ingresos, probar formatos y mantener cercanía con nuevas formas de consumo. La propiedad intelectual, bien negociada, no solo defiende el pasado de una marca; puede ordenar su futuro.
En acuerdos de esta naturaleza, el valor no está únicamente en permitir el uso de personajes. Está en definir cómo se usan. La IA generativa plantea riesgos de descontextualización, alteración de tono, usos ofensivos, asociación indebida, pérdida de coherencia narrativa y afectación de la confianza del público.
Por eso, una licencia estratégica debe ir acompañada de controles: límites de uso, filtros de seguridad, estándares de moderación, restricciones sobre contenidos sensibles, reglas de atribución, mecanismos de revisión, protección de menores, trazabilidad y herramientas de retiro. El contrato no puede ser solo una autorización amplia; debe ser una infraestructura de gobierno.
Este punto tiene una consecuencia para cualquier empresa con activos creativos: antes de licenciar en IA, debe saber qué está dispuesta a permitir, qué nunca debe permitir y qué mecanismos necesita para corregir desviaciones. La marca no se protege únicamente en el registro. Se protege en cada interacción.
Aunque el caso involucra a gigantes del entretenimiento y la tecnología, sus lecciones alcanzan a empresas de otros sectores. Una marca de moda puede enfrentar imitaciones generadas por IA. Una farmacéutica puede ver contenidos técnicos reproducidos sin autorización. Una firma de arquitectura puede encontrar diseños derivados de su portafolio. Una empresa educativa puede descubrir que sus materiales alimentan sistemas automatizados. Un estudio jurídico puede ver su contenido usado para entrenar herramientas que compiten con su conocimiento.
La pregunta no es si todas estas empresas deben firmar acuerdos como Disney. La pregunta es si tienen preparada una respuesta estratégica: inventario de activos, condiciones de uso, política de licenciamiento, monitoreo, cláusulas contractuales, protocolos de takedown y criterios para distinguir entre infracción, colaboración y oportunidad comercial.
No todos los conflictos deben terminar en alianza. Pero ninguna alianza será posible si la empresa no sabe qué tiene, qué vale y bajo qué condiciones puede compartirlo.
La IA generativa ha puesto presión sobre un modelo tradicional de enforcement basado en detectar, reclamar y retirar. Ese modelo sigue siendo indispensable, especialmente frente a usos no autorizados, falsificaciones, suplantaciones o explotación ilegítima de derechos. Sin embargo, cuando la tecnología produce usos masivos, repetitivos y difíciles de controlar caso por caso, la autorización estructurada puede ser más eficiente que la persecución fragmentada.
El acuerdo Disney–OpenAI apunta hacia una economía de autorización: contenidos licenciados, entornos controlados, participación de titulares y generación de valor compartido. Ese modelo no resolverá todos los conflictos de IA y PI, pero ofrece una alternativa frente a la incertidumbre judicial.
En lugar de esperar que un tribunal defina todos los límites, las partes pueden construir sus propios límites mediante contratos. Esa es una de las funciones más poderosas de la propiedad intelectual: transformar un derecho exclusivo en una herramienta de negociación.
El caso Disney–OpenAI no debe leerse como una fórmula universal, sino como una señal. En la relación entre IA y propiedad intelectual, la confrontación seguirá existiendo, especialmente donde haya uso no autorizado, falta de transparencia o daño al mercado. Pero las empresas con activos sólidos pueden encontrar una vía distinta: pasar del conflicto reactivo a la colaboración gobernada.
La lección no es que todo deba licenciarse. La lección es que quien controla bien sus derechos puede decidir mejor cuándo defender, cuándo negociar y cuándo construir una alianza.
En la era de la IA generativa, la propiedad intelectual no solo protege personajes, marcas o contenidos. Protege la capacidad de decidir cómo esos activos entran en nuevas formas de creación, consumo y negocio.
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.
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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.
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