August 28, 2025

Por Andrés Izquierdo Durante la segunda semana de agosto, fui invitado a hablar en la Feria Internacional del Libro de Panamá, un evento organizado por la la Oficina del Derecho de Autor de Panamá, el Ministerio de Cultura y la Asociación Panameña de Editores con apoyo de la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI). Mi presentación se centró en la cada vez más compleja intersección entre las leyes de derechos de autor y la inteligencia artificial (IA), un tema ahora en el centro del debate legal, cultural y económico mundial. Esta publicación resume los argumentos principales de esa presentación, basándose en litigios recientes, investigaciones académicas y desarrollos de políticas, incluyendo el informe de mayo de 2025 de la Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. sobre IA generativa. ¿Cómo deberían responder las leyes de derechos de autor al uso generalizado de obras protegidas en el entrenamiento de sistemas de IA generativa? El análisis sugiere que hay debates emergentes en varias áreas clave: los límites del uso justo y las excepciones, la necesidad de derechos de remuneración aplicables, y el papel de la concesión de licencias y la supervisión regulatoria. El artículo se desarrolla en cinco partes: comienza con una visión general del contexto legal y tecnológico en torno al entrenamiento de IA; luego revisa propuestas académicas para recalibrar los marcos de derechos de autor; examina decisiones judiciales recientes que ponen a prueba los límites de la doctrina actual; resume el informe de 2025 de la Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. como respuesta institucional; y concluye con cuatro consideraciones de política para la regulación futura. UN ESCENARIO LEGAL Y TECNOLÓGICO EN TRANSFORMACIÓNLa integración de la IA generativa en los ecosistemas creativos e informativos ha expuesto tensiones fundamentales en la ley de derechos de autor. Los sistemas actuales ingieren rutinariamente grandes volúmenes de obras protegidas —como libros, música, imágenes y periodismo— para entrenar modelos de IA. Esta práctica ha dado lugar a preguntas legales no resueltas: ¿Puede la ley de derechos de autor regular de manera significativa el uso de datos de entrenamiento? ¿Se extienden las doctrinas y disposiciones legales existentes—como el uso justo, o excepciones y limitaciones—a estas prácticas? ¿Qué remedios, si los hay, están disponibles para los titulares de derechos cuyas obras se utilizan sin consentimiento? Estas preguntas siguen abiertas en todas las jurisdicciones. Si bien algunos tribunales y agencias reguladoras han comenzado a responder, una parte sustancial del debate está siendo moldeada ahora por la investigación académica  jurídica y por los litigios, cada uno proponiendo marcos para conciliar el desarrollo de la IA con los compromisos normativos del derecho de autor. Las siguientes secciones examinan este panorama evolutivo, comenzando con propuestas académicas recientes. PERSPECTIVAS ACADÉMICAS: HACIA UN EQUILIBRIO RENOVADOAl revisar la literatura académica, han emergido varios temas claros. Primero, algunos autores concuerdan en que deben fortalecerse los derechos de remuneración para los autores. Geiger, Scalzini y Bossi sostienen que, para garantizar verdaderamente una compensación justa para los creadores en la era digital, especialmente a la luz de la IA generativa, la ley de derechos de autor de la Unión Europea debe ir más allá de las débiles protecciones contractuales y, en su lugar, implementar derechos de remuneración robustos e inalienables que garanticen ingresos directos y equitativos a autores e intérpretes como cuestión de derechos fundamentales. Segundo, varios académicos subrayan que la opacidad técnica de la IA generativa exige nuevos enfoques de remuneración para los autores. Cooper argumenta que, a medida que los sistemas de IA evolucionen, será casi imposible determinar si una obra fue generada por IA o si una obra protegida específica se utilizó en el entrenamiento. Advierte que esta pérdida de trazabilidad hace que los modelos de compensación basados en atribución sean inviables. En cambio, aboga por marcos alternativos para garantizar que los creadores reciban una compensación justa en una era de autoría algorítmica. Tercero, académicos como Pasquale y Sun sostienen que los responsables de formular políticas deberían adoptar un sistema dual de consentimiento y compensación: otorgar a los creadores el derecho a excluirse del entrenamiento de IA y establecer un gravamen sobre los proveedores de IA para asegurar el pago justo a aquellos cuyas obras se utilizan sin licencia. Gervais, por su parte, defiende que los creadores deberían recibir un nuevo derecho de remuneración, asignable, por el uso comercial de sistemas de IA generativa entrenados con sus obras protegidas por derechos de autor; este derecho complementaría, pero no reemplazaría, los derechos existentes relacionados con reproducción y adaptación. También hay un consenso creciente sobre la necesidad de modernizar las limitaciones y excepciones, en particular para educación e investigación. Flynn et al. muestran que una mayoría de los países del mundo no tienen excepciones que permitan la investigación y enseñanza modernas, como el uso académico de plataformas de enseñanza en línea. Y en Science, varios autores proponen armonizar las excepciones de derechos de autor internacionales y domésticas para autorizar explícitamente la minería de texto y datos (TDM) para investigación, permitiendo el acceso lícito y transfronterizo a materiales protegidos sin requerir licencias previas. En la OMPI, el Comité Permanente sobre Derecho de Autor y Derechos Conexos (SCCR) ha tomado medidas en este ámbito aprobando un programa de trabajo sobre limitaciones y excepciones, actualmente en discusión para el próximo SCCR 47. Y en el Comité de Desarrollo y Propiedad Intelectual (CDIP), está aprobado un Proyecto Piloto sobre TDM para Apoyar la Investigación e Innovación en Universidades y Otras Instituciones Orientadas a la Investigación en África – Propuesta del Grupo Africano (CDIP/30/9 REV). Mi propio trabajo, al igual que el de Díaz & Martínez, ha enfatizado la urgencia de actualizar las excepciones educativas latinoamericanas para dar cuenta de usos digitales y transfronterizos. Eleonora Rosati sostiene que el entrenamiento con IA no licenciada queda fuera de las excepciones de derechos de autor existentes en la UE y el Reino Unido, incluidas el Artículo 3 (TDM para investigación científica) de la Directiva DSM, el Artículo 4 (TDM general con exclusiones) y el Artículo 5(3)(a) de la Directiva InfoSoc (uso para enseñanza o investigación