IA vs. Propiedad Intelectual: el pulso que está definiendo el futuro de la creatividad.
Dos años de tensión y de algoritmos desafiando la legalidad en la que la creación humana se ha movido hasta la fecha.
Si prefieres escuchar el artículo, este es el podcast que hemos creado con NotebookLM, de Google.
Tras dos años de convivencia tensa entre IA generativa y propiedad intelectual, hemos pasado de una fascinación inicial a un conflicto que redefine los cimientos de la creatividad digital. Desde aquel noviembre de 2022 cuando ChatGPT irrumpió en escena, cada semana trae nuevos capítulos a esta historia: artistas descubriendo sus estilos replicados sin consentimiento, demandas millonarias contra gigantes tecnológicos, modelos entrenados con obras protegidas y un marco legal que envejeció décadas en meses.
Lo que está en juego trasciende el debate técnico: estamos estableciendo las reglas creativas para la próxima generación, y Reino Unido, con su iniciativa legislativa esperada para mayo, podría convertirse en el referente global de esta nueva intersección entre innovación tecnológica y sostenibilidad del ecosistema creativo.
Una visión del conflicto en Reino Unido.
Con su ambicioso "Plan for Change" presentado el pasado diciembre, el gobierno británico ha decidido convertir la IA en el motor propulsor de sus reformas estructurales, declarando abiertamente su intención de transformar al país en "un lugar irresistible" para las inversiones en inteligencia artificial.
Pero las denominadas “industrias creativas” británicas aportan entre el 5% y 6% del PIB nacional (aproximadamente 130.000 millones de libras anuales). Figuras como Sir Paul McCartney han alzado la voz pidiendo protección frente a tecnologías que amenazan con devaluar —o directamente reemplazar— su trabajo.
La Intellectual Property Office británica cerró el 25 de febrero una consulta pública que explora tres caminos posibles: mantener el statu quo regulatorio; fortalecer la protección de los derechos de autor; permitir "amplias excepciones" a la minería de datos (con un sistema de opt-out para los creadores). La decisión que se espera para mayo puede tener un efecto dominó global, considerando la influencia cultural británica y el peso de su industria creativa.
La analogía entre inspiración humana y la IA generativa.
Los desarrolladores de la IA se acogen al concepto de uso justo -fair use- de los materiales utilizados para entrenar los modelos IA, argumentando que, detrás de los LLMs hay una tecnología transformativa que crea una obra nueva. La IA descompone los datos de entrenamiento en tokens y los reordena en nuevas combinaciones basadas en probabilidades (y un punto de azar), para generar así composiciones inéditas.
En el fondo, la creatividad humana sigue un camino similar. Para componer una canción, escribir un texto o pintar una ilustración, habremos consumido previamente centenares, miles, decenas de miles de canciones, textos e ilustraciones. Cada una deja un poso en nosotros, en un proceso de sedimentación inconsciente que nuestro espíritu creativo (o la profesionalidad, o la constancia) hace aflorar en una obra nueva. ¿Por qué el uso de datos en la IA no es justo, pero escuchar música que nos inspira para componer una canción -que tal vez vamos a comercializar, y obtendremos un beneficio-, sí lo es?
El otro bando argumenta que el proceso creativo humano integra experiencias, emociones y puntos de vista —no solo lo consumido anteriormente— en un acto genuinamente original. La IA, por sofisticada que sea, reorganiza patrones estadísticos extraídos directamente de obras preexistentes. Es matemática, no alquimia.
El caso Thomson Reuters vs. Ross Intelligence: un precedente con matices
Como explica Mathew Ingram, la reciente decisión judicial en el caso Thomson Reuters contra Ross Intelligence ha generado titulares exagerados sobre una supuesta "victoria definitiva" para los creadores frente a la IA. Sin embargo, la realidad es más compleja.
La sentencia del juez Bibas determina que utilizar contenidos protegidos para entrenar una IA no generativa no constituye "uso justo", pero específicamente aclara que su decisión "no aplica a la IA generativa". Esta distinción es crucial: mientras Ross simplemente compilaba y extraía información jurídica existente usando procesamiento de lenguaje natural (NLP) con algoritmos deterministas (previo a los modelos transformer), sistemas como ChatGPT o Gemini transforman y recombinan el material de formas potencialmente novedosas.
Territorios inexplorados para la jurisprudencia.
La legislación actual sobre propiedad intelectual nació en un mundo donde solo los humanos creaban. Las preguntas que plantea la IA generativa son radicalmente nuevas:
¿Quién posee los derechos de las respuestas generadas por IA?
¿Dónde aplicar la legislación: en los datos de entrenamiento, en los algoritmos, en el prompt o en el resultado final?
¿Quién es responsable si un contenido generado por IA infringe derechos?
Ya comienzan a establecerse algunos precedentes. La Oficina de Derechos de Autor en EEUU ha determinado que las obras creadas con IA con suficiente y significativa participación humana (otro concepto sobre el que se podría discutir) pueden ser protegidas por derechos de autor, mientras que aquellas generadas únicamente por IA, no. Esto supone que la intervención humana importa, y de alguna forma se preserva y protege el impulso creativo (o co-creativo, entre humanos e IA) frente al mero “apretar un botón”.
Evidentemente, este punto especialmente recuerda a la historia de la fotografía y su relación con el copyright en el siglo XIX:
“This industry, by invading the territory of art, has become art’s most mortal enemy.” (1859)
“From today, painting is dead!” (1840)
“Like many artists, I’ve looked in horror at AI, a technology that is poised to eliminate humans from the field of illustration.” (2023)
El umbral de originalidad: ¿cuándo merece algo protección?
El caso Thomson Reuters vs. Ross Intelligence revela otro aspecto fascinante del debate: el concepto mismo de "originalidad" y lo que merece protección legal. Como señala Ingram, el juez Bibas cambió completamente su postura entre su decisión inicial (2023) y la final (2025) sobre si los resúmenes jurídicos de Westlaw eran suficientemente "originales" para merecer protección.
Este giro evidencia cuán resbaladizo es el terreno: el umbral de originalidad en la ley de copyright estadounidense es "extremadamente bajo", requiriendo apenas "un mínimo grado de creatividad". Pero ¿cómo aplicar este criterio cuando tratamos con IA? La distinción entre "reorganización estadística" y "acto creativo" se vuelve cada vez más difusa.
¿Hacia un nuevo paradigma de compensación creativa?
Es evidente que este conflicto no se cerrará con una victoria absoluta para ninguna de las partes, sino con un equilibrio que reconozca tanto el derecho a la compensación como la necesidad de innovación.
Hacen falta soluciones nuevas e imaginativas. Los modelos antiguos no sirven en un escenario tan disruptor. Las leyes de derechos de autor pertenecen a un mundo de creadores humanos, no de inspiración y replicación algorítmica. De hecho, el término copyright se refiere literalmente al derecho (right) a hacer una copia (copy) de una obra, cuando su producción y difusión podía controlarse físicamente. ¿Estamos aplicando leyes del siglo XVIII a tecnologías del XXI?
Los creadores no deben quedar desprotegidos. Pero es necesario incluir en la compensación puntos de vista prácticos y actualizados. Como dice Evan Armstrong:
En adelante, necesitamos un enfoque matizado que equilibre la protección de los creadores con la necesidad de innovación. Esto implicaría repensar cómo compensamos a los creadores, lo que podría requerir que nos alejemos de los modelos tradicionales de derechos de autor y nos acerquemos a sistemas que reconozcan la inspiración y la influencia tanto como la copia directa.
Las cuestiones pendientes de resolver son muchas: ¿cómo podemos diseñar sistemas en los que cada token de inspiración tenga un valor económico justo? ¿Cómo se reconoce y compensa la huella de los creadores originales en un output generado por la IA? ¿Cómo deberían evolucionar las leyes para proteger la originalidad en un mundo donde la línea entre inspiración y copia es cada vez más borrosa?
Como aclara el análisis de Ingram, el "uso justo" no es un concepto binario sino un equilibrio de cuatro factores: (1) el propósito y carácter del uso; (2) la naturaleza de la obra protegida; (3) la cantidad utilizada del original; y (4) el efecto sobre el valor o mercado de la obra original.
La propia tecnología puede ofrecer soluciones. Se puede pensar en sistemas de identificación similares a los que usa YouTube para trackear el uso de obras digitales, en sistemas vectoriales que detecten similitudes entre trabajos, o bien en licencias basadas en blockchain que permitan rastrear el uso de obras protegidas en tiempo real y distribuir compensaciones de manera proporcional.
No perdamos de vista que la colaboración entre humanos e IA genera formas inéditas de creación y expresión artística: sistemas híbridos donde la IA sugiere ideas y el creador las refina.
Implicaciones para el marketing y la comunicación.
Para los líderes corporativos, este debate trasciende lo filosófico. Las decisiones regulatorias que se avecinan determinarán:
Qué contenidos podrán generar legalmente con IA;
Cómo deberán compensar por su uso;
Qué riesgos legales asumen al implementar estas tecnologías;
Qué ventajas competitivas podrán extraer del equilibrio entre creatividad humana y potencia algorítmica.
La verdadera ironía del debate reside en que, en medio de la hiperconectividad y la hiperabundancia de contenidos, recurrimos precisamente a la IA para diferenciarnos y encontrar nuevas formas de originalidad.
La frontera entre la inspiración y la copia se desdibuja a medida que emergen sistemas híbridos donde la IA sugiere y el humano refina. El futuro no estará en la resistencia al cambio, sino en la adaptación inteligente a un ecosistema creativo profundamente transformado.
El próximo domingo, volvemos a tu buzón.
Fernando y Carlos.
Hace unas semanas anunciamos desde Good Rebels la creación de Kuantik, una división especializada desarrollo de soluciones IA.
Tres nuevos socios, Álvaro Fernández, Miguel Calle y Víctor Martínez se suman a Kike Valdenebro y Mar Castaño para crear un área que combina estrategia de negocio, gestión y análisis de datos, diseño de experiencia e interfaz de usuario, arquitectura tecnológica y desarrollo tecnológico para impulsar el crecimiento y la competitividad de nuestros clientes mediante el uso estratégico de la IA y su aplicación a soluciones de software de marketing bajo demanda o en modo SaaS.
Actualidad.
Claude es el último de los grandes LLMs en lanzar su modo razonador, 3.7 Sonnet. La función Extended Thinking se ocupa de las preguntas más complicadas que requieren pensamiento más profundo, simplemente dedicando más tiempo a pensar cuando la tarea lo requiere, sin necesidad de cambiar de modelo. Vamos, lo mismo que los modelos o1 y o3 de OpenAI. La carrera no para. ANTHROPIC
Llegó por fin Alexa+, la esperada actualización del asistente de Amazon, que incorpora IA generativa para hacerse más conversador y multitarea. Hace llamadas a diferentes LLMs para completar las diferentes acciones, recuerda las preferencias del usuario, incluye análisis de documentos y se conecta a cientos de servicios. Costará 19,99$/mes, o gratis para los usuarios de Prime. En USA se lanza en marzo, pero al resto de países llegará más tarde, así que nos limitaremos por ahora a leer lo que digan los americanos. Si funciona, sería un gran hit para Amazon, que ha estado retrasada en la carrera la IA. En este artículo, se detalla la tecnología que hay por detrás: una serie de alardes como limitar alucinaciones de LLMs como Claude y su propia suite de LLMs, Amazon Nova, conectarse con la API de multitud de servicios y desplegar capacidades “agénticas” ... AMAZON
Semana con muchas novedades en la robótica humanoide. Figure ha presentado Helix, con destreza suficiente para coger la bolsa de la compra y almacenar cada alimento en su lugar. La noruega 1X presenta NEO Gamma, un discreto asistente doméstico. Y la china Engine 1 muestra PM01, el primer robot capaz de ejecutar un mortal hacia adelante. Mientras, Meta y Apple avanzan firmes en sus proyectos. Pero el camino a los Jetson se prevé largo: aún no podemos comprar coches autónomos (aunque los robotaxis sean ya una realidad), la complejidad del entorno al que se enfrenta un robot es mucho, mucho más complejo. La dificultad para obtener datos de entrenamiento, ha puesto a la realidad aumentada y a la realidad virtual en el centro del huracán.
La plataforma educativa Chegg ha demandado a Google alegando que los resúmenes que genera AI Overviews afectan a su tráfico e ingresos. Según Chegg, Google se aprovecha de su situación monopolística para obligar a empresas como la suya a suministrar contenido para después llevarse los beneficios. Es la primera demanda judicial contra AI Overviews. LINK
Telefónica ha desarrollado un asistente basado en IA generativa para ayudar a los 24.000 empleados de Prosegur en España y Portugal en tareas de su día a día: resolución de consultas, automatización de tareas, capacidad predictiva. etc. LINK
Reflexiones.
¿Hacia dónde se dirige Internet? The Verge ha dirigido una investigación con 2000 encuestados para intentar responder una pregunta tan genérica. En resumidas cuentas: el consumidor manda. Busca conexiones significativas y auténticas, y por eso se aleja de las grandes plataformas y los medios sociales. El futuro es personal, intencional y basado en la confianza. Quienes encuentren el equilibrio entre interacciones impulsadas por humanos y la eficiencia de la IA, serán los ganadores. THE VERGE
Meet the journalists training AI models for OpenAI and Google. LINK
Research.
Pew Research ha analizado el uso y las percepciones de la IA por los trabajadores en EEUU. El 52% está preocupado por el impacto de la IA en el empleo, mientras el 36% se siente esperanzado. Más de la mitad afirmaron que rara vez o nunca utilizan un chatbot de IA en el trabajo y sólo el 9% dijo que lo utilizaba a diario. Algunos lo pueden ver como un enorme mercado por conquistar, pero también podría ser una señal de advertencia: no existe tanta necesidad como imagina Silicon Valley. Mi opinión es que estos cambios, por muy espectacular o útil que pueda ser la tecnología, conllevan mucho, mucho más tiempo del que proyecta el usuario avanzado. PEW RESEARCH
Cada vez hay más agentes IA haciendo llamadas telefónicas, pero también contestando llamadas. ¿Qué pasa cuando se produce una comunicación IA - IA? Dos desarrolladores han creado Gibber Link, un protocolo de comunicación que permite a los agentes IA detectarse mutuamente y cambiar del habla humana a la transmisión directa de datos, lo que permite ahorrar tiempo y costes. Más eficiente, y con un punto cómico. LINK
Este estudio sobre las SERP de Google concluye que los resultados de AI Overviews son mucho más volátiles -cambian más rápido- que los rankings orgánicos, y que no existe correlación entre los cambios de ambos. A efectos prácticos, esto significa que los profesionales SEO deben considerar por separado los dos tipos de SERP. El estudio proporciona una metodología para medir la volatilidad y ofrece orientación sobre cómo optimizar las estrategias SEO. LINK
MCX.
50 casos de uso de IA generativa en marketing. LINK
Los consumidores, especialmente los millennials y la generación Z, no compran sin antes investigar sobre una marca. Este artículo explora cómo los retailers pueden utilizar la IA generativa para mejorar tres áreas clave en la fase de investigación: comparación de precios, ofertas especiales y pruebas virtuales. LINK
Un anuncio de Mini, que no ha hecho BMW. Un ejercicio más (muy creíble) de cómo los creadores independientes serán capaces de crear productos audiovisuales pro con herramientas de IA. En el propio video, se explica el “making of”: Luma AI Ray 2 para la animación, Black Forest Labs Flux para visuales, sync.so para la sincronización de labios, e ElevenLabs para la generación de voz. LINK
Hace tres años, Lush adoptó una política "anti redes sociales" y dejó de publicar en Instagram, Facebook, TikTok y Snapchat (ya antes había dejado X). No le gustaba lo que veía: falta de moderación, algoritmos adictivos, políticas dudosas de recopilación de datos. La marca se centró en sus propios canales de difusión, principalmente boletines (500.000 suscriptores) y app de compras (1,75 millones de usuarios). Tres años después, creen que su decisión fue tremendamente acertada, porque todos los síntomas preocupantes no han hecho sino multiplicarse. "Nunca confíes en algo que no sea tuyo", aconseja la marca. LINK
Novo Nordisk, el fabricante de Ozempic, lleva tiempo probando LLMs para redactar la documentación que remite a los reguladores usando los datos y la documentación que se generan en los ensayos clínicos. Pero revisar y corregir errores le llevaba más tiempo que redactar desde cero. Ahora declara que finalmente, utilizando Claude y técnicas de RAG, un equipo de tres personas es ya capaz de crear la documentación que antes elaboraban 50 (nadie ha sido despedido, se han reubicado posiciones) y las 15 semanas de trabajo se han reducido a minutos. THE INFORMATION
Herramientas IA.
Otro producto open source bastante impresionante que llega de China: Wan 2.1 , creado por el laboratorio Tongyi Lab de Alibaba, es un generador de vídeos que iguala o supera la calidad de lanzamientos recientes como Veo 2 de Google. Incluye una versión que funciona en hardware doméstico para crear un vídeo de 5 segundos a 480P en 4 minutos. LINK
La empresa de Andrew Ng, Landing.AI, ha anunciado Agentic Document Extraction, una herramienta avanzada de extracción de datos que analiza documentos complejos considerando tanto su contenido textual como su estructura visual. Permite reconocer y extraer información de formularios, tablas, gráficos e imágenes con alta precisión, evitando errores de análisis basados solo en texto. Además, utiliza un sistema de anclaje visual para verificar la ubicación de los datos, garantizando transparencia y trazabilidad en la información extraída. LINK
Off Tópicos.
Amazon ha superado por primera vez a Walmart en ingresos: en el Q4 de 2024 facturó 187.800 millones de dólares, por 180.600 millones del gigante del retail físico. Si miramos solo la facturación de las tiendas Walmart está muy por delante, pero Amazon tiene un abanico mucho más amplio de fuentes de ingresos. LINK
Un off-topic de verdad. La economía es una de mis temas de lectura favoritos. Junto a la geografía y la historia, nos ayudan a entender el mundo. Este es un magnífico artículo sobre por qué Japón sigue siendo un país relativamente “exitoso” después de tres décadas de estancamiento económico. La gestión del suelo ha permitido que la vivienda sea más asequible que en otros países del primer mundo, su cultura país ayuda a mantener los niveles de criminalidad bajos, pero los retos son enormes: el envejecimiento de la población y el sistema financiero que mantiene empresas “zombies” terminan pasando factura. Japón puede servir de experimento para combatir los problemas a los que ya nos enfrentamos en Europa también. LINK
impecable. Gracias por compartir. Le voy a dar este artículo a mi IA, para que cuando tenga que saber algo de Propiedad intelectual me lo añada :)
Sinceramente, las empresas de IA están haciendo lobby para la reforma de la ley del copyright porque esto va en sus intereses, del mismo modo que Disney hizo lo mismo para alargar la protección de sus creaciones.
Si las empresas de IA tuvieran que pagar por el uso que hacen de obras con propiedad intelectual, o compartir los beneficios con los artistas que han usado para crear los resultados, ya no serían tan rentables y no tendrían estas valoraciones estratosféricas.
Además, tampoco estamos hablando de un “bien común” porque no podemos olvidar que las grandes beneficiadas de esto son las empresas de IA, ya que para usar sus herramientas tendrás que pagar una suscripción.
Me sorprende mucho este debate desde posiciones que tenía asimiladas a personas que defienden el emprendimiento y la propiedad privada. El artista es otro emprendedor autónomo que intenta ganarse la vida con sus creaciones, y que se plantee si quiera la reforma de la ley para que estas empresas puedan beneficiarse de estas creaciones sin pagar un justiprecio es similar al famoso “exprópiese” argumentando que “es bueno para todos”.
Por poner un ejemplo simple y basado en la actualidad reciente, imaginemos que aparece una IA que permite crear jugadas de fútbol y que para entrenarla tienen que ceder gratuitamente todos los partidos de fútbol. Ahora díganme si el señor Tebas y todas las empresas vinculadas al mundo de los derechos de retransmisión de partidos de fútbol estarían contentas con esta decisión.