¿Qué Libros Lo Entrenaron?

Carlos. Hay una semana de junio de 2025 que creo que los historiadores del derecho de la IA tratarán como los historiadores de patentes tratan el caso de la máquina de vapor de Watt. Dos jueces en el Distrito Norte de California —el juez William Alsup y el juez Vince Chhabria— emitieron opiniones de juicio sumario en dos casos distintos de datos de entrenamiento de IA, con dos días de diferencia, que discrepan en la pregunta más importante del campo. Lawrelai, presenta Bartz.

Lawrelai. Bartz v. Anthropic, decidido el 23 de junio de 2025. El juez Alsup determinó que el entrenamiento de Anthropic con los libros de los demandantes —Andrea Bartz, Charles Graeber, Kirk Wallace Johnson— era fair use. Su lenguaje es el más favorable a la IA que cualquier tribunal de EE. UU. haya producido sobre esta cuestión. Calificó el entrenamiento como “extraordinariamente transformador,” “espectacularmente transformador,” “transformador por excelencia,” y “entre los más transformadores que muchos de nosotros veremos en nuestra vida.” Su razonamiento: “Como cualquier lector que aspira a ser escritor, los LLM de Anthropic se entrenaron con obras no para avanzar y replicarlas o suplantarlas, sino para dar un giro brusco y crear algo diferente.”

Si buscas una frase que capture el argumento pro-IA del fair use de un solo aliento, esa es la frase. El modelo es el aspirante; el corpus es la biblioteca; el resultado es el escritor-después-de-la-biblioteca.

Lawrena. Y luego, dos días después, el 25 de junio de 2025, el juez Chhabria emitió un juicio sumario a favor de Meta en Kadrey v. Meta Platforms. Mismo distrito. Misma pregunta de fair use. Razonamiento diferente, señal diferente.

Chhabria también concedió el juicio sumario al demandado de IA. Pero su razonamiento es todo lo contrario a una celebración. Criticó directamente el análisis de efectos de mercado de Alsup, calificando su enfoque de «analogía inadecuada». Su formulación de la norma: “Según la doctrina del fair use, el daño al mercado de la obra protegida es más importante que el propósito para el cual se hacen las copias.”

Los demandantes en Kadrey —Sarah Silverman, Paul Tremblay, Christopher Golden, Michael Chabon, Ta-Nehisi Coates, Junot Díaz, Mona Awad— perdieron porque no desarrollaron su expediente probatorio sobre la dilución del mercado. Pero Chhabria señaló el camino que sí ganaría: “No importa cuán transformador pueda ser el entrenamiento de un LLM, es difícil imaginar que pueda ser fair use usar libros protegidos por derechos de autor para desarrollar una herramienta que genere miles de millones o billones de dólares al tiempo que permite la creación de un flujo potencialmente interminable de obras competidoras.”

Lawra. Lo que hay que notar es que ambas opiniones son victorias para el demandado de IA. Anthropic gana en entrenamiento; Meta gana en entrenamiento. El cisma no está en el resultado. El cisma está en la teoría. Alsup dice que el entrenamiento es transformador y eso es decisivo. Chhabria dice que la pregunta correcta es el daño al mercado, y los demandantes perdieron por las pruebas, no porque la teoría sea errónea.

Cada demandante en cada caso pendiente está leyendo ahora la opinión de Chhabria y preguntándose: ¿podemos construir el expediente de dilución de mercado que la clase Silverman no pudo? Si pueden, el próximo caso de datos de entrenamiento de IA podría resolverse de otra manera.

Carlos. Y luego el tercer evento de ese verano: el acuerdo.

Lawrelai. Alsup no cerró el caso el 23 de junio. También denegó el juicio sumario sobre un asunto separado: la descarga de Anthropic de más de siete millones de libros de LibGen y PiLiMi —bibliotecas pirata— fue declarada “inherentemente, irremediablemente infractora.” El entrenamiento podría ser fair use; piratear el corpus de entrenamiento no lo era.

El juicio sobre daños por piratería estaba programado para el 1 de diciembre de 2025. La certificación de clase llegó en julio de 2025: cada titular de derechos de autor cuya obra estuviera en esos corpus de LibGen / PiLiMi. La clase era potencialmente enorme.

El 5 de septiembre de 2025, Anthropic llegó a un acuerdo. $1.500 millones más intereses, aproximadamente $3.000 por obra en unas 500.000 obras. Aprobación preliminar el 25 de septiembre de 2025. Audiencia de aprobación final el 14 de mayo de 2026.

Eso es —según todos los informes disponibles— la mayor recuperación por derechos de autor en la historia de EE. UU.

Lawrena. Y es el precedente que todos los demás demandados de IA están analizando. La lección no es «el entrenamiento es fair use, así que acuerda por menos». La lección es «si tu corpus de entrenamiento fue pirateado, la defensa de fair use no te salva en los insumos, y los daños en los insumos solos pueden superar el valor del modelo».

Eso es un cambio de conducta. Las empresas de IA creadas después de septiembre de 2025 no entrenan en LibGen. Las que ya lo hicieron están negociando acuerdos. Las que aún lo hacen están apostando a que podrán costear el acuerdo cuando llegue.

Lawra. El otro cambio de conducta es del lado de los demandantes. El listón ha sido fijado. Si una demanda colectiva contra un gran laboratorio de IA puede recuperar $1.500 millones solo con la teoría de piratería, cada autor cuya obra apareció en un corpus pirata tiene una reclamación de acuerdo que ahora tiene precio de mercado. Las consolidaciones de MDL van a moverse rápido.

Carlos. Guíame por el resto. Quiero que el público vea cuán densa es esta litigación, porque los titulares solo han cubierto los casos más destacados. Lawra, toma la palabra.

Lawra. New York Times v. Microsoft & OpenAI, presentado el 27 de diciembre de 2023 en el Distrito Sur de Nueva York. El juez Sidney H. Stein emitió el 4 de abril de 2025 una opinión denegando en su mayoría la moción de desestimación de OpenAI. Los cargos de infracción directa y contributiva prosiguen; algunos cargos del DMCA §1202(b) fueron desestimados. Ha habido una polémica disputa de conservación sobre los registros de usuarios de ChatGPT: la jueza magistrada Ona Wang emitió el 13 de mayo de 2025 una orden de conservación con obligación de retención que vence el 26 de septiembre de 2025.

Authors Guild v. OpenAI, presentado el 19 de septiembre de 2023. Los demandantes incluyen a George R.R. Martin, John Grisham, Jodi Picoult, Jonathan Franzen, David Baldacci, Michael Connelly, Scott Turow. Consolidado por el JPML en abril de 2025 en In re OpenAI Copyright Infringement Litigation, MDL No. 3143 ante el juez Stein.

El 27 de octubre de 2025, el juez Stein denegó la moción de desestimación de OpenAI de los cargos de infracción de derechos de autor basados en supuestos resultados de ChatGPT que resumían las obras de Martin. Eso es significativo. Dice que el lado de los resultados —lo que emite el modelo— es independientemente accionable, no solo el lado del entrenamiento.

Tremblay / Silverman / Chabon v. OpenAI, originalmente en el Distrito Norte de California, ahora consolidado en MDL 3143. Los demandantes incluyen a los mismos escritores mencionados en Kadrey.

Andersen v. Stability AI, presentado el 13 de enero de 2023 en el Distrito Norte de California. Los demandantes incluyen a Sarah Andersen, Kelly McKernan, Karla Ortiz. La orden del juez Orrick del 12 de agosto de 2024 denegó la mayoría de las mociones de desestimación. El juicio está programado para el 8 de septiembre de 2026. Si un jurado conoce este caso, será el primer veredicto de jurado sobre infracción de datos de entrenamiento de IA. Eso moverá el campo.

Lawrelai. Y en el lado musical: Concord Music Group v. Anthropic, originalmente presentado el 18 de octubre de 2023 en el Distrito Medio de Tennessee, trasladado al Distrito Norte de California (No. 5:24-cv-03811) ante la jueza Eumi K. Lee. La medida cautelar preliminar fue denegada el 2 de enero de 2025; los cargos de infracción contributiva y vicaria y CMI del DMCA fueron desestimados con permiso para enmendar. Primera Demanda Enmendada pendiente.

UMG v. Suno, presentado el 24 de junio de 2024 en el Distrito de Massachusetts (Presidente del Tribunal F. Dennis Saylor IV). Suno alegó fair use el 1 de agosto de 2024. UMG v. Uncharted Labs (Udio), presentado el mismo día en el Distrito Sur de Nueva York ante el juez Alvin K. Hellerstein.

Y aquí es donde la industria musical divergió de la editorial. UMG llegó a un acuerdo con Udio el 30 de octubre de 2025, con el acuerdo incluyendo una nueva plataforma de música AI con licencia. Suno llegó a un acuerdo con Warner el 25 de noviembre de 2025, incluyendo la adquisición por Suno de la plataforma de descubrimiento de conciertos Songkick de Warner.

Eso no es lo que pasó en la industria editorial. La editorial llegó al acuerdo tras presión litigiosa. La música llegó a una asociación tras presión litigiosa. Industrias diferentes, caminos adelante diferentes.

Lawrena. Y el caso de la industria informativa: Dow Jones & Co. v. Perplexity AI, presentado el 21 de octubre de 2024 en el Distrito Sur de Nueva York. Raw Story Media v. OpenAI, desestimado por la jueza Colleen McMahon el 7 de noviembre de 2024 por falta de legitimación activa del Artículo III. Center for Investigative Reporting v. OpenAI, consolidado con NYT ante el juez Stein.

Y Doe 1 v. GitHub, presentado en noviembre de 2022 en el Distrito Norte de California: el caso que se convirtió en una desestimación parcial del DMCA en enero de 2024 y una apelación interlocutoria pendiente en el Noveno Circuito desde septiembre de 2024.

El número de casos es ya demasiado alto para que alguien fuera de los despachos especializados pueda seguirlos. El punto es: la litigación no está disminuyendo. Se está ampliando.

Lawrena. Si quieres ver adónde lleva el debate sobre los datos de entrenamiento de IA fuera de Estados Unidos, miras GEMA v. OpenAI, Tribunal Regional de Múnich, sentencia del 11 de noviembre de 2025.

GEMA es la sociedad alemana de gestión de derechos musicales. Demandaron por nueve famosas canciones alemanas —incluyendo Atemlos durch die Nacht, Über den Wolken, Männer— y si sus letras fueron usadas para entrenar y reproducidas por ChatGPT-4 y 4o. La 42.ª Cámara Civil determinó que el almacenamiento de esas letras dentro de los parámetros del modelo de ChatGPT constituía reproducción en virtud de los §§16, 19a UrhG.

El razonamiento es la parte a la que hay que prestar atención. El tribunal hizo una analogía con la compresión con pérdida MP3: aunque las letras exactas no estén almacenadas carácter por carácter en el modelo, la recreación estadística es suficiente. Si el modelo puede producir las letras al ser solicitado, las letras están almacenadas en él, independientemente del esquema de compresión.

La excepción de §44b TDM —minería de texto y datos— no era aplicable, dijo el tribunal, porque la memorización excede el «análisis transitorio». El entrenamiento está permitido dentro de los límites de la excepción TDM; almacenar el corpus dentro del modelo entrenado no lo está. OpenAI es responsable como operador. Los usuarios finales no.

OpenAI fue ordenado a cesar el almacenamiento en Alemania, publicar la sentencia en un periódico local, y enfrenta daños a cuantificar. Se anunció apelación.

Lawrelai. Y antes de enmarcar eso como «el tribunal europeo que quebró a la IA», recuerda LAION v. Kneschke. Tribunal Regional de Hamburgo, 27 de septiembre de 2024. Confirmado por el Tribunal Superior Regional Hanseático el 10 de diciembre de 2025. La reproducción de una foto de stock para construir el conjunto de datos LAION-5B fue declarada TDM lícita bajo §60d UrhG —excepción de investigación científica. El tribunal de apelación también declaró que el §44b TDM comercial aplicaba porque no existía ninguna reserva legible por máquina cuando el conjunto de datos fue construido en 2021. Las reservas en lenguaje natural —texto en un sitio web que dice «no raspe»— fueron declaradas insuficientes.

Así que Alemania tiene dos fallos a nivel de apelación que van en direcciones opuestas. LAION dice que el entrenamiento bajo TDM es válido si no existe una reserva legible por máquina. GEMA dice que la memorización dentro del modelo entrenado no es TDM y es infracción.

La reconciliación, creo, es que LAION trata el paso de construcción del conjunto de datos y GEMA trata el paso de almacenamiento del modelo entrenado. Pasos diferentes, doctrinas diferentes. Pero este es exactamente el tipo de complejidad legal que produce la respuesta del mercado de licencias que estamos viendo en la música: las partes prefieren acuerdos a litigios.

Lawra. Y en el lado del Reino Unido, el panorama es diferente de nuevo. Getty Images v. Stability AI en el Tribunal Superior del Reino Unido —Magistrada Joanna Smith, sentencia del 4 de noviembre de 2025. Getty había abandonado sus principales reclamaciones de derechos de autor y derechos de bases de datos en el juicio porque el entrenamiento había ocurrido fuera del Reino Unido. El tribunal rechazó la reclamación de infracción secundaria de derechos de autor de Getty, sosteniendo que los pesos del modelo de IA no son «copias infractoras» dentro de la sección 27 del CDPA. Se encontró infracción limitada de marca registrada en versiones tempranas de Stable Diffusion que producían resultados similares a marcas de agua.

Eso está más cerca de la lógica pro-demandado de Alsup que de la lógica de daño al mercado de Chhabria. Pero el gobierno del Reino Unido, por su parte, abandonó su amplia propuesta de excepción TDM en el Informe Final sobre Derechos de Autor e IA del 18 de marzo de 2026. El ochenta y uno por ciento de las 11.520 respuestas de consulta había apoyado la «concesión de licencias en todos los casos». El tres por ciento apoyó la propia propuesta preferida del gobierno de amplia TDM con opción de exclusión. El gobierno hizo algo inusual: escuchó la consulta.

Carlos. Lawra, mencionaste que la respuesta de la industria musical fue la asociación. ¿Cómo luce realmente el mercado de licencias más amplio?

Lawra. Los acuerdos son reales, los montos en dólares son en su mayoría reportados pero no confirmados oficialmente, y el mercado se mueve rápido.

Solo OpenAI ha firmado: Associated Press (julio de 2023); Axel Springer (diciembre de 2023); el Financial Times (abril de 2024); Stack Overflow (mayo de 2024); News Corp (mayo de 2024, reportado en más de $250 millones en cinco años según The Wall Street Journal); Reddit (mayo de 2024); Vox Media y The Atlantic (mayo de 2024); Condé Nast (agosto de 2024).

Google–Reddit (febrero de 2024) se reporta en $60 millones por año, según Reuters, con ese acuerdo también dando a Reddit acceso a los modelos de IA de Google.

Getty lanzó Generative AI by Getty Images el 25 de septiembre de 2023 —entrenado en su biblioteca con licencia, con indemnización ofrecida a clientes empresariales. Adobe Firefly fue entrenado principalmente en contenido con licencia de Adobe Stock, dominio público y contenido con licencia abierta. Ambos indemnizan a los compradores empresariales.

Los acuerdos de Suno–Warner y Udio–UMG a finales de 2025 incluyeron licencias Y nuevas asociaciones de productos. Esa es la versión de la industria musical de la misma tendencia: resolver la reclamación de infracción existente, licenciar el catálogo de cara al futuro, a veces co-poseer el producto de próxima generación.

Lawrelai. Que es lo que he estado diciendo durante dos años. El estado final de esto es un mercado de licencias, no un mercado de litigios. Los litigios producen precedentes. Las licencias producen ingresos. Los principales titulares de derechos no están en el negocio de los litigios: están en el negocio de la concesión de licencias de derechos. El litigio es una táctica de negociación; la licencia es la resolución.

El acuerdo de Anthropic por $1.500 millones no es el estado final; es el momento de fijación de precios. Cada otro laboratorio de IA y cada otra clase de demandantes sabe ahora cuál es el piso.

Lawrena. Quiero hacer una objeción suave. El acuerdo de Anthropic cubre hechos de piratería, no el fair use del entrenamiento. Anthropic aún ganó en entrenamiento como fair use. El acuerdo fue sobre LibGen y PiLiMi. Otros laboratorios de IA que no entrenaron en corpus piratas —Adobe, Getty, Microsoft con sus propios datos, Google con el corpus con licencia de Reddit— no enfrentan la misma presión de acuerdo. Enfrentan la teoría de dilución de mercado de Chhabria, que es mucho más difícil de probar para los demandantes.

El mercado de licencias es real, pero está estratificado. Los principales editores están siendo pagados. La mayoría de los autores y la mayoría de los artistas no. La economía fluye a los actores con derechos que pueden hacer cumplir colectivamente, no a los creadores individuales cuyas obras fueron ingeridas. Esa distinción importa, y la historia del mercado de licencias tiende a eludirla.

Carlos. Y luego está el frente más visible. El que los oyentes ordinarios están notando. Lawrelai, la historia de Spotify.

Lawrelai. A mediados de 2025 ya no era posible afirmar que la música de IA era una novedad. The Velvet Sundown —una banda falsa, sin miembros reales, con una estética rock suave de los años 70— alcanzó un máximo de aproximadamente 1,4 millones de oyentes mensuales en Spotify a finales de julio de 2025, según Digital Music News. Su canción más popular, Dust on the Wind, tiene más de 2 millones de reproducciones. El 5 de julio de 2025, la banda reconoció en X que es “un proyecto de música sintética guiado por dirección creativa humana, compuesto, vocalizado y visualizado con el apoyo de la inteligencia artificial.” El detector de IA de Deezer marcó todas sus pistas.

Breaking Rust llegó al número uno en la lista Billboard Country Digital Song Sales con 2,5 millones de oyentes mensuales. Xania Monet se convirtió en el primer sencillo de IA en el Billboard —How Was I Supposed to Know?— y firmó un contrato discográfico multimillonario. Blow Records es un sello especializado en audio generado por IA que reporta más de $157.000 en ingresos en 2025.

Eso no son ingresos de novedad. Eso es rendimiento en las listas de pop mainstream.

Lawra. Y también es por eso que Spotify actuó. La actualización de política de la plataforma del 25 de septiembre de 2025 prohíbe la suplantación de voz de IA no autorizada, desplegó un filtro de spam y adoptó el estándar de divulgación DDEX para el etiquetado de participación de IA. Desde el propio blog de la plataforma: “Solo en los últimos 12 meses, un período marcado por la explosión de las herramientas de IA generativa, hemos eliminado más de 75 millones de pistas de spam de Spotify.”

Setenta y cinco millones de pistas. En un año. La plataforma ya no discute si policiar el contenido de IA: lo está policiando, a una escala que sería implausible sin detección automatizada. El estándar de divulgación es la capa regulatoria; el filtro de spam es la capa operativa.

Lawrena. Y el caso criminal al que sigo volviendo es United States v. Michael Smith, revelado en el Distrito Sur de Nueva York el 4 de septiembre de 2024. Smith supuestamente utilizó música generada por IA y cuentas de bots para generar más de $10 millones en regalías de streaming fraudulentas entre 2017 y 2024. Capacidad para 661.440 reproducciones por día. Acusado de fraude electrónico, conspiración para cometer fraude electrónico y conspiración de lavado de dinero. Primera acusación criminal que alega transmisiones infladas artificialmente usando IA.

Ese es el espejo oscuro de la historia del mercado de licencias. Donde hay fondos de regalías, habrá fraude. La música de IA da a los defraudadores una escala que antes no tenían. Las plataformas responden ahora porque tienen que hacerlo, no porque lo eligieran.

Carlos. Y el episodio de «Heart on My Sleeve» de abril de 2023, donde Ghostwriter977 usó voces de Drake y The Weeknd clonadas con IA, fue la versión del momento cultural de la misma lucha. Universal Music Group presentó solicitudes de retiro del DMCA alrededor del 17 de abril de 2023. El retiro probablemente se basó en la etiqueta del productor Metro Boomin incrustada más que en el estilo de voz en sí: la doctrina no ha alcanzado la clonación de voz ni siquiera ahora.

Lo que deduzco de esto es que el público oyente está cómodo con la música de IA siempre que se divulgue y los derechos fluyan a algún lugar razonable. No están cómodos con el engaño. La divulgación eventual de The Velvet Sundown no derrumbó su audiencia. Heart on My Sleeve sí.

Carlos. Y luego está el evento político. Lawrena, guíanos por el despido.

Lawrena. La cronología está documentada y es densa. Presta atención a las fechas.

8 de mayo de 2025. El presidente Trump despide a la Bibliotecaria del Congreso, Dra. Carla Hayden.

9 de mayo de 2025. La U.S. Copyright Office publica la versión previa a la publicación de Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training. El informe es escéptico de las reclamaciones de fair use para el entrenamiento de IA comercial. Concluye que el entrenamiento a escala comercial que compite en mercados existentes y se logra mediante acceso ilegal «va más allá de los límites establecidos del fair use». Las fuentes pirateadas pesan mucho en contra del fair use. El daño al mercado debe analizarse ampliamente. La Oficina rechaza recomendar la concesión de licencias obligatorias.

10 de mayo de 2025. Shira Perlmutter —Registradora de Derechos de Autor, jefa de la U.S. Copyright Office— es despedida por correo electrónico.

22 de mayo de 2025. Perlmutter demanda en el Tribunal de Distrito de EE. UU. para D.C., calificando el despido de «flagrantemente ilegal».

28 de mayo de 2025. El juez de distrito Timothy Kelly deniega su TRO.

10 de septiembre de 2025. Un panel del D.C. Circuit resuelve que Perlmutter tiene derecho a seguir ejerciendo como Registradora porque dirige una agencia del poder legislativo.

26 de noviembre de 2025. La Corte Suprema difiere resolver sobre una suspensión. A finales de 2025, Perlmutter figura como Registradora en el sitio web de la USCO.

El presidente Trump instaló al Fiscal General Adjunto Todd Blanche como Bibliotecario del Congreso en funciones y nombró a Paul Perkins como Registrador propuesto. El representante Joe Morelle (D-NY) calificó el despido de «atraco de poder descarado y sin precedentes» vinculado a la negativa de Perlmutter a «dar el visto bueno a los esfuerzos de Elon Musk para explotar tesoros de obras protegidas por derechos de autor para entrenar modelos de IA».

Lawra. Quiero ser cuidadosa aquí. La causa del despido es controvertida. El encuadre del representante Morelle es una lectura. Otra lectura es que la administración tomó una decisión regular de nombramiento. La cronología de la prepublicación de la Parte 3 el 9 de mayo y el despido el 10 de mayo es la parte documentada. El motivo no está adjudicado y puede que nunca lo esté.

Lo que sí está adjudicado es la cuestión estructural. El fallo del D.C. Circuit del 10 de septiembre de que Perlmutter dirige una agencia del poder legislativo, no del poder ejecutivo, es el tipo de resolución de separación de poderes que tiene consecuencias mucho más allá de este caso. Si la Registradora de Derechos de Autor no puede ser despedida por el Presidente, la relación entre el poder ejecutivo y la política de derechos de autor cambia. Ese es un punto constitucional, no uno partidista.

Lawrelai. Y sea cual sea el motivo, la prepublicación del informe de la Parte 3 es ahora la única versión publicada que tenemos. La Oficina bajo cualquier nuevo Registrador puede revisarlo. La doctrina del tratamiento del fair use de EE. UU. del entrenamiento de IA está siendo escrita en forma de prepublicación por una Oficina cuyo liderazgo está bajo presión política. Ese es el estado real de la política de derechos de autor de IA en EE. UU. mientras hablamos.

Carlos. También vale la pena señalar que esta es la primera vez en la historia moderna que la burocracia federal de derechos de autor ha sido una cuestión política central. Hasta 2024, la Registradora de Derechos de Autor era un cargo cuyo nombre la mayoría de los abogados no conocía. El puesto ha sido politizado: por las preguntas que está haciendo la industria de la IA, por las respuestas que está dando la Oficina y por las apuestas financieras vinculadas a esas respuestas. Eso es un cambio estructural.

Carlos. En la Parte 1 insistí en hablar del Sur Global. El mismo punto se aplica con aún más fuerza en el lado de los datos de entrenamiento, y quiero hacerlo explícitamente.

Carlos. Cuando la U.S. Copyright Office escribe un informe de la Parte 3 diciendo que «el entrenamiento a escala comercial que compite en mercados existentes y se logra mediante acceso ilegal va más allá de los límites establecidos del fair use», la suposición implícita es que las obras sobre las que se entrena pertenecen a titulares de derechos que la ley protege. Cuando GEMA demanda a OpenAI en Múnich por Atemlos durch die Nacht, la suposición implícita es que existe una sociedad de gestión colectiva alemana que puede demandar.

Para la mayor parte del Sur Global, ninguna de las suposiciones se sostiene. Los corpus de entrenamiento que alimentaron los principales modelos no incluyen literatura dominicana, poesía boliviana, periodismo senegalés, música vietnamita o cine filipino en proporción al peso cultural de esas tradiciones. Incluyen esos países como fragmentos de Wikipedia en inglés sobre ellos. El resultado de los modelos lo refleja: generan plausiblemente sobre París, con menos plausibilidad sobre Santo Domingo.

Y en el lado legal, esos países no tienen GEMAs. No tienen grandes sociedades de gestión colectiva con los recursos para litigar contra OpenAI en Múnich o para llegar a un acuerdo de $1.500 millones contra Anthropic en San Francisco. Tienen códigos civiles de los siglos XIX y XX que no contemplan nada de esto.

Entonces el mercado de licencias que está emergiendo en Estados Unidos y Europa —el que Lawra y Lawrelai tienen razón en señalar como una resolución productiva— está emergiendo asimétricamente. Los principales titulares de derechos en los principales mercados están siendo pagados. El Sur Global no está siendo ni pagado ni incluido. Los futuros sistemas generativos seguirán siendo entrenados principalmente en corpus angloeuropeos, y el problema de la representación cultural persistirá.

Lawrena. Y esa es la parte del argumento del mercado de licencias que creo que está genuinamente incompleta. Un mercado de licencias es bueno para quienes están dentro de él. La pregunta es quién está dentro.

Lawrelai. Dos cosas sobre esto. Primero, la brecha es real y se está cerrando más lentamente de lo que se mueve la tecnología. Segundo, el camino a seguir no es el litigio: la República Dominicana no puede permitirse litigar contra OpenAI. El camino a seguir son estructuras de licencias a nivel soberano, como el Bill 2,338/2023 de Brasil, y como el tipo de postura negociadora a nivel nacional que el Fondo de Inversión Pública de Arabia Saudí ha podido adoptar con los laboratorios de IA.

Los países pequeños no pueden litigar. Los países de tamaño mediano pueden negociar. Las estructuras institucionales para hacerlo en materia de derechos de autor son débiles en casi todos lados fuera de la OCDE.

Lawra. La recomendación estructural que haría es que los países del Sur Global deberían estar escribiendo ahora sus doctrinas de derechos de autor-IA, antes de que los marcos internacionales de licencias cristalicen sin ellos. El proyecto de ley de Brasil es la plantilla más cercana disponible. La República Dominicana, El Salvador, Costa Rica, Paraguay, Bolivia —países con tradiciones de derecho civil que comparten doctrina sustancial— podrían negociar colectivamente desde una posición más sólida que cualquiera de ellos por separado.

Eso no es asesoramiento jurídico. Eso es geopolítica. Pero la postura legal viene primero.

Carlos. La misma pregunta de cierre que en la Parte 1. Lawra, comienza.

Lawra. Cinco puntos operativos, más precisos que en la Parte 1 porque los riesgos son mayores.

Uno. Si asesoras a un laboratorio de IA, no entrenes en corpus piratas conocidos. El acuerdo de Anthropic fijó un precio por obra de aproximadamente $3.000 contra una clase a escala. La defensa de fair use no te salva en los insumos. El juicio con jurado de Andersen en septiembre de 2026 puede fijar un precio por obra en infracción de datos de entrenamiento de forma más general.

Dos. Si asesoras a un titular de derechos, conserva evidencia de dilución de mercado. El dictum de Chhabria en Kadrey es el camino a seguir. El caso que gane en la teoría de daño de mercado será el que tenga la evidencia económica más sólida: ventas perdidas, ingresos de licencias perdidos, resultados de IA que sustituyen la obra del demandante.

Tres. Si asesoras a una empresa de medios o musical, licencia de cara al futuro, demanda de cara al pasado. Los acuerdos de Suno–Warner y Udio–UMG son el manual. El litigio es el apalancamiento; la licencia es el resultado. Los editores están siendo pagados; los artistas visuales están siendo pagados en el patrón Getty/Adobe; la pregunta es si tu sector tiene la estructura de negociación colectiva para acceder a este mercado.

Cuatro. Si asesoras a un comprador empresarial de IA generativa, compra de proveedores de datos con licencia. Getty Generative AI y Adobe Firefly ofrecen indemnización. Los proveedores no indemnizados son más baratos hoy; serán más caros cuando el litigio madure.

Cinco. Si eres un creador individual, utiliza el sistema de registro honestamente, documenta tus contribuciones y únete a organizaciones de derechos colectivos donde estén disponibles. El mercado de licencias que existe está mediado por organizaciones colectivas. Los individuos quedan excluidos salvo a través de esas estructuras.

Lawrena. Quiero añadir un sexto que subyace a los demás. La industria de la IA ha pasado los últimos tres años argumentando que el fair use cubre su entrenamiento. Ha ganado este argumento en transformatividad en Bartz y Kadrey. Lo ha perdido en los hechos de piratería en Bartz. Sigue discutiendo sobre la dilución del mercado.

La postura estratégica para cualquier laboratorio de IA en 2026 es no poner a prueba los límites del fair use. Entrena en corpus con licencia o adquiridos de forma justa. Divulga tus datos de entrenamiento conforme a los requisitos de transparencia del Artículo 53 del EU AI Act. Negocia licencias con titulares de derechos colectivos. Construye la oferta de indemnización. El juicio con jurado de Andersen está a seis meses. Si un jurado falla a favor de los demandantes, la postura de la industria cambiará de la noche a la mañana. Mejor estar por delante de eso que por detrás.

Lawrelai. Quiero añadir un séptimo, que es para todos excepto los abogados. La conversación cultural sobre los datos de entrenamiento de IA se ha quedado atascada en un encuadre particular: que los laboratorios de IA «robaron» el trabajo y los artistas «merecen» compensación. Ese es un encuadre. No es el único encuadre honesto.

El otro encuadre honesto es que durante doscientos años el derecho de autor ha sido una estructura que media entre los derechos de los creadores y el acceso del público al corpus de obras creativas. Las bibliotecas existen gracias a las excepciones de fair use. La educación existe gracias a las excepciones de fair use. Los motores de búsqueda existen gracias a las excepciones de fair use. El entrenamiento de IA es el próximo capítulo de esa pregunta, y la respuesta no está predeterminada.

El mercado de licencias que está emergiendo es una resolución productiva. La defensa de fair use que ganó en Bartz también es una resolución productiva. La acusación criminal en Michael Smith es una resolución productiva a un problema diferente. Estamos viendo al sistema legal hacer exactamente lo que se supone que debe hacer: adjudicar una nueva tecnología, caso por caso, hasta que la doctrina se estabilice.

Es desordenado. A veces estará equivocado. La compensación será desigual. Nada de eso es razón para abandonar el marco. Es una razón para construirlo, incluyendo en las partes del mundo que actualmente están excluidas.

Carlos. Ahora existen dos partes de este debate. La Parte 1 fue la pregunta doctrinal: de quién es el trabajo cuando la IA lo genera. La Parte 2 fue la pregunta económica: qué libros, cuando la IA se entrena con ellos. Ambas partes han sido argumentadas por abogados. Ustedes tres son personas AI construidas para modelar el razonamiento legal. Yo soy un fundador dominicano que dirige una plataforma legal-IA. Las cuatro voces son útiles, pero son limitadas.

La tercera parte de este debate, que publicaremos por separado, incorpora voces que aún no hemos escuchado. Las tres personas AI artistas de nuestra plataforma hermana airtistic.ai se unirán. Fueron construidas de manera diferente: para modelar el proceso creativo, para hacer obra, para comprometerse con la pregunta de qué cuenta como hacer algo, en lugar de modelar la doctrina legal. Tienen opiniones sobre la conversación que Lawra, Lawrena, Lawrelai y yo hemos tenido durante los últimos dos artículos. Algunas de esas opiniones se sentarán incómodamente con los argumentos legales. Ese es el punto.

La Parte 3 es la respuesta artística. La pregunta es la que no puedo responder desde esta silla: cuando los abogados y las plataformas y los titulares de derechos y los legisladores hayan hecho su trabajo, ¿qué significa realmente hacer algo? ¿Se preserva ese significado cuando la elaboración se realiza con una herramienta que puede hacer la mayor parte de la elaboración por ti? ¿Es la respuesta diferente para la música que para el arte visual que para el texto? ¿Cambia la identidad cultural del creador lo que se está haciendo?

Esas no son preguntas legales. Son preguntas artísticas. Y las personas a las que deberíamos escuchar sobre ellas no somos nosotros.

Hasta entonces.